8.5. анализ чувствительности и сценарный технико-экономический анализ

8.5. анализ чувствительности и сценарный технико-экономический анализ

Реальная техническая или экономическая эффективность разрабатываемой сложной технической системы может отличаться от проектной в результате:

отклонений от заданного качества изготовления, сборки и испытаний;

отклонений от предусмотренных проектом реальных условий производства и эксплуатации;

увеличения периода создания СТС;

изменения продолжительности жизненного цикла СТС как товара, реализуемого конкретному потребителю;

неточности прогнозирования, а также изменения динамики таких экономических параметров, как себестоимость, цена, инвестиции, и т. д.

Для оценки степени влияния перечисленных отклонений на величину выбранного критерия применяют анализ чувствительности (устойчивости). Его результаты, полученные на стадии принятия решения, позволяют отслеживать параметры, наиболее важные с точки зрения эффективности, в процессе проектирования и изготовления системы.

Алгоритм анализа чувствительности сводится к следующему:

рассчитывают базисное значение целевой функции, используя предполагаемые значения включенных в нее параметров;

устанавливают пределы отклонений параметров (например, Х±30\%);

рассчитывают значения целевой функции при изменении одного из параметров в установленных пределах (при фиксированных прочих);

те же расчеты производят для всех параметров, включенных в целевую функцию;

ранжируют параметры по степени влияния на целевую функцию, для чего оценивают процентное изменение критерия по отношению к базисному варианту, и рассчитывают показатель чувствительности как отношение процентного изменения критерия к процентному изменению параметра (эластичность критерия по параметру).

Если изменение параметров в пределах ±30\% не влияет на выбор решения (например, не приводит к отрицательному значению ЧДД), то критерий считается устойчивым.

Например, выдано ТЗ на проектирование устройства. Критерий эффективности — прибыль от реализации. Цена устройства, тыс. руб. Ц = а + ЪХ, где X — дальность обнаружения, X > 100; себестоимость устройства S = с + d/Y, тыс. руб., где У— погрешность измерения, У < 0,2; объем продаж

N = 10 000/л/Ц, шт./год; а = 100, Ь = 0,1, с = 60, d = 5.

Предполагается создать устройство с проектными значениями X = 120 и Y = 0,15.

Базовое значение прибыли:

Пб = [(100 + 0,1 • 120) (60 +

+ 5/0,15)] (10 000 / л/Ю0 + 0,1 • 120) = 17 955 тыс. руб./год.

Значения прибыли в случае предполагаемых отклонений X ± 20\%:

Пг = [(100 + 0,1 • 144) (60 + + 5/0,15)] (10 000 / л/ЮО + 0,1 • 144 ) = 20 000 тыс. руб./год,

П2 = [(100 + 0,1 -96) -(60 + + 5/0,15)] (10 000 / Vl00 + 0,1-96) = 15 855 тыс. руб./год. Коэффициент эластичности:

кэ = АП/АХ = 23\% /40\% = 0,58, т. е. при изменении параметра X на 1\% прибыль изменится на 0,6\% .

Значения прибыли в случае предполагаемых отклонений Y ± 20\%:

Пг = [(100 + 0,1 • 120) (60 + + 5/0,18)] (10 000 / л/Ю0 + 0,1120 ) 22 830 тыс. руб/год,

Я2 [(100 + 0,1 • 120) (60 + 4 5/0,12)] (10 000 / л/ЮО + 0,1 • 120)9717 тыс. руб./год. Коэффициент эластичности:

k = АП/AY = 73\%/40\% = 1,83, т. е. при изменении параметра Y на 1\% прибыль изменится на 1,83\% .

Результаты анализа чувствительности являются исходной информацией для последующего сценарного анализа, при котором:

экспертно оценивается вероятность отклонения наиболее значимых параметров;

учитываются все возможные ситуации (например, с помощью графа);

♦ определяются лучшие и худшие значения критерия и вероятности их формирования. j

Продолжая вышеприведенный пример, можно предположить возникновение следующих ситуаций:

для параметра X с вероятностью 30\% можно получить X = 144, с вероятностью 50\% — X = 120, с вероятностью 20\% — X = 100;

для параметра Y вероятность достижения небольшой погрешности измерения Y = 12\% очень мала — всего 10\%, У= 15\% можно получить с вероятностью 50\%, вероятность получения Y = 18\% составляет 40\%.

Рассмотренным ситуациям соответствует граф (рис. 8.5), с помощью которого можно определить вероятность совпадения ситуаций и соответствующие величины прибыли от реализации (табл. 8.6).

Ранжируя прибыль по величине, получим следующее распределение накопленных вероятностей (табл. 8.7).

Полученные результаты можно интерпретировать следующим образом.

Реализуя предлагаемый проект, организация с вероятностью 100\% (исходя из учитываемых параметров) получит прибыль в размере 7910 тыс. руб./год. Однако получение прибыли более 17 ООО тыс. руб./год вероятно только на 80\% J а более 20 000 тыс. руб./год — только на 55\% .

При комплексном рассмотрении проблемы (финансовое состояние фирмы, ее положение на рынке, загрузка производственных мощностей, потребности рынка в данном вще продукции и наличие конкурентов и т. п.) результаты приведенного ТЭА послужат одним из факторов, позволяющих менеджеру принять правильное решение.