Сущность функционального финансового менеджмента

Имеется n пунктов производства некоторой продукции ( а1,а2,...,аn ) и k пунктов ее потребления ( b1,b2,....,bk ), где ai - объем выпуска продукции i - го пункта производства , bj - объем потребления j - го пункта потребления . Рассматривается наиболее простая , так называемая “закрытая задача” , когда суммарные объемы производства и потребления равны . Пусть cij - затраты на перевозку единицы продукции . Требуется найти наиболее рациональную схему прикрепления поставщиков к потребителям, минимизирующую суммарные затраты по транспортировке продукции . Очевидно, что число альтернативных вариантов здесь может быть очень большим, что исключает применение метода “прямого счета” . Итак необходимо решить следующую задачу :  E E Cg Xg -> min

   E Xg = bj         E Xg = bj      Xg >= 0

Известны различные способы  решения этой задачи -распределительный метод потенциалов и др . Как правило для расчетов применяется ЭВМ .

При проведении анализа в  условиях определенности могут успешно  применяться методы машинной имитации , предполагающие множественные расчеты на ЭВМ . В этом случае строится имитационная модель объекта или процесса ( компьютерная программа ) , содержащая b-е число факторов и переменных , значения которых в разных комбинациях подвергается варьированию . Таким образом машинная имитация - это эксперимент , но не в реальных , а в искусственных условиях . По результатам этого эксперимента отбирается один или несколько вариантов , являющихся базовыми для принятия окончательного решения на основе дополнительных формальных и неформальных критериев .  

Однако лишь немногие решения  принимаются в условиях определённости. Большинство управленческих решений  являются вероятностными.

Вероятностными называются решения, принимаемые в условиях риска или неопределённости.

К решениям принимаемых в условиях риска, относят такие, результаты которых не являются определёнными, но вероятность каждого результата известна. Вероятность определяется как степень возможности свершения данного события и изменяется от 0 до 1. Сумма вероятностей всех альтернатив должна быть равна единице. Вероятность можно определить математическими методами на основе статистического анализа опытных данных. Например, компании по страхованию жизни на основе анализа демографических данных могут с высокой степенью точности прогнозировать уровень смертности в определённых возрастных категориях и на этой базе определять страховые тарифы и объем страховых взносов, позволяющих выплачивать страховые премии и получать прибыль. Такая вероятность, рассчитанная на основе информации, позволяющей сделать статистически достоверный прогноз, называется объективной.

В ряде случаев, однако, организация  не располагает достаточной информацией  для объективной оценки вероятности  возможных событий. В таких ситуациях  руководителям помогает опыт, который  показывает , что именно может произойти с наибольшей вероятностью. В этих случаях оценка вероятности является субъективной.

Пример решения, принятого  в условиях риска ,- решение транспортной компании застраховать свой парк автомобилей. Финансовый менеджер не знает точно, будут ли аварии и сколько и какой ущерб они причинят, но из статистики транспортных происшествий он знает, что одна из десяти машин раз в году попадает в аварию и средний ущерб составляет $ 1 000 (цифры условные). Если организация имеет 100 автомашин, то за год вероятны 10 аварий с общим ущербом $ 10 000. В действительности же аварий может быть меньше, но ущерб больше, или наоборот. Исходя из этого, и принимается решение о целесообразности страхования транспортных средств и размере страховой суммы.

Анализ и принятие решений  в условиях риска встречается  на практике наиболее часто. Здесь пользуются вероятностным подходом, предполагающим прогнозирование возможных исходов  и присвоение им вероятностей . При этом пользуются:

а) известными , типовыми ситуациями ( типа - вероятность появления герба при бросании монеты равна 0.5 ) ;

б) предыдущими распределениями вероятностей (например, из выборочных обследований или статистики предшествующих периодов известна вероятность появления бракованной детали) ;

в) субъективными оценками ,сделанными аналитиком самостоятельно либо с привлечением группы экспертов .

Последовательность действий аналитика в этом случае такова:

- прогнозируются возможные исходы Ak, k = 1 ,2 ,....., n;

- каждому исходу присваивается соответствующая вероятность pk, причем Е рк = 1

- выбирается критерий(например максимизация математического ожидания прибыли );

- выбирается вариант, удовлетворяющий выбранному критерию.

Пример: имеются два объекта инвестирования с одинаковой прогнозной суммой требуемых капитальных вложений . Величина планируемого дохода в каждом случае не определенна и приведена в виде распределения вероятностей:

Проект А		Проект В
Прибыль	Вероятность	Прибыль	Вероятность
3000	0. 10	2000	0 . 10
3500	0 . 20	3000	0 . 20
4000	0 . 40	4000	0 . 35
4500	0 . 20	5000	0 . 25
5000	0 . 10	8000	0 . 10

 

Тогда математическое ожидание дохода для рассматриваемых проектов будет соответственно равно :

У ( Да ) = 0 . 10 * 3000 + ......+ 0 . 10 * 5000 = 4000

У ( Дб ) = 0 . 10 * 2000 +.......+ 0 . 10 * 8000 = 4250

Таким образом проект Б  более предпочтителен . Следует , правда , отметить , что этот проект является и относительно более рискованным , поскольку имеет большую вариацию по сравнению с проектом А ( размах вариации проекта А - 2000 , проекта Б - 6000 ) .

В более сложных ситуациях  в анализе используют так называемый метод построения дерева решений . Логику этого метода рассмотрим на примере .

Пример : управляющему нужно принять решение о целесообразности приобретения станка М1 либо станка М2 . Станок М2 более экономичен , что обеспечивает больший доход на единицу продукции, вместе с тем он более дорогой и требует относительно больших накладных расходов :

	Постоянные расходы	Операционный доход на единицу продукции
Станок М1	15000		20
Станок М2	21000		24

 

Процесс принятия решения  может быть выполнен в несколько  этапов :

Этап 1 . Определение цели .

В качестве критерия выбирается максимизация математического ожидания прибыли .

Этап 2 . Определение набора возможных действий для рассмотрения и анализа ( контролируются лицом , принимающим решение)

Управляющий может выбрать  один из двух вариантов :

а1 = { покупка станка М1 }

а2 = { покупка станка М2 }

Этап 3 . Оценка возможных исходов и их вероятностей ( носят случайный характер ).

Управляющий оценивает возможные  варианты годового спроса на продукцию  и соответствующие им вероятности  следующим образом :

х1 = 1200 единиц с вероятностью 0 . 4

х2 = 2000 единиц с вероятностью 0 . 6 

Этап 4 . Оценка математического ожидания возможного дохода :

                                    0.4        1200                  20 * 1200 - 15000 = 9000  

                     М1                                         

 

 

                                   0.6       2000                     20 * 2000 - 15000 = 25000

а1

а2

                                  0.4        1200                   24 * 1200 - 21000 = 7800                   

  М2                                                                      

            

                      0.6          2000                  24 * 2000 - 21000 = 27000

Е ( Да ) = 9000 * 0 . 4 + 25000 * 0 . 6 = 18600

Е ( Дб ) = 7800 * 0 . 4 + 27000 * 0 . 6 = 19320

Таким образом , вариант с приобретением станка М2 экономически более целесообразен .

Решение принимается в условиях неопределённости, когда из-за недостатка информации невозможно количественно оценить вероятность его возможных результатов. Это довольно часто встречается при решении новых, нетипичных проблем, когда требующие учёта факторы настолько новы и/или сложны, что о них невозможно получить достаточно информации. Неопределённость характерна и для некоторых решений, которые приходится принимать в быстро меняющихся ситуациях. В итоге вероятность определённой альтернативы невозможно оценить с достаточной степенью достоверности.

Сталкиваясь с неопределённостью, финансовый менеджер может использовать две основные возможности:

1) попытаться получить  дополнительную информацию и  ещё раз проанализировать проблему  с целью уменьшить её новизну  и сложность. В сочетании с  опытом и интуицией это даст  ему возможность оценить субъективную, предполагаемую вероятность возможных результатов;       

2)   когда не хватает времени и / или средств на сбор дополнительной информации, при принятии решений приходится полагаться на прошлый опыт и интуицию.  

В заключение можно сделать  ряд выводов:

1.  Решение - это выбор альтернативы. Необходимость принятия решений объясняется сознательным и целенаправленным характером человеческой деятельности, возникает на всех этапах процесса управления и составляет часть любой функции менеджмента.

2.  Принятие решений (финансовых) в организациях имеет ряд отличий от выбора отдельного человека, так как является не индивидуальным, а групповым процессом.

3.  На характер принимаемых решений огромное влияние оказывает степень полноты и достоверной информации, которой располагает менеджер. В зависимости от этого решения могут приниматься в условиях определенности (детерминированные решения) и риска или неопределенности (вероятностные решения).

4.  Комплексный характер проблем современного менеджмента требует комплексного, всестороннего их анализа, т.е. участия группы менеджеров и специалистов, что приводит к расширению коллегиальных форм принятия решений.

5.  Принятие решения – не одномоментный акт, а результат процесса, имеющего определенную продолжительность и структуру. Процесс принятия решений – циклическая последовательность действий субъекта управления, направленных на разрешение проблем организации и заключающихся в анализе ситуации, генерации альтернатив, выборе из них наилучшей и ее реализации.

 

Задача

Предложить оптимальную  политику управления средствами на валютном счете коммерческой организации  на основе использования модели Миллера-Орра по следующим данным:

1. минимальный остаток денежных средств на валютном счете – 0,25 млн. евро; 2) дисперсия ежедневных денежных  потоков – 6,25 млн. евро; 3) стандартное отклонение – 2500 евро в день; 4) процентная ставка по государственным ценным бумагам – 0, 025 % в день; 5) расходы по сделке купли-продажи ценных бумаг – 80 евро.

     Для определения точки возврата используется следующая формула:

Z =

где Z — целевой остаток  денежных средств;

F — фиксированные затраты по купле-продаже ценных бумаг или обслуживанию полученной ссуды;

δ² — дисперсия сальдо дневного денежного потока;

r — относительная величина  альтернативных затрат (в расчете  на день);

L — нижний предел остатка  денежных средств.

Z =

Верхний предел остатка денежных средств определяется по формуле: 

H = 3Z – 2L = 3* 456 780 - 2* 250000 = 870340   

Средний остаток денежных средств находится по формуле: 

С = (4Z – L) / 3=(4* 456 780 - 250000)/3= 525707

Если остаток денежных средств увеличивается до 870340 евро, инвестируйте 870340 – 525707 = 344633 евро в рыночные ценные бумаги; если остаток денежных средств уменьшается до 250000 евро, продайте рыночные ценные бумаги на 275707 евро и восстановите денежные средства в нужном объеме.

Список  литературы

 

1. Аксенов Е.П. Основы функционального финансового менеджмента. Томск: Том. гос. ун-та, 2010. 196 с.  Е.П. Аксенов

2. Аксенов Е.П. Функциональный финансовый менеджмент: Программа, методические указания для студентов специальности 080105 «Финансы и кредит». Кемерово: ГУ КузГТУ, 2007. 16 с.

3. Палий С.Е. «Методы прогнозирования управленческих решений в финансово-хозяйственной деятельности» Вестн. Нижегородского ун-та им. Н.И. Лобачевского. Сер. Экономика и финансы. - 2001. - № 1. – с.156-160