В приведенных в данном примере таблицах сделаны следующие допущения:
- при изменении какого-либо фактора, стоящего в левой части таблицы, все остальные - постоянны;
- пропорции издержек в базисном году, отношение прибыли к обороту завода, основного капитала - ко всему применяемому - постоянны на всех уровнях производственной деятельности;
- изменение на 1% основного капитала в том или ином направлении соответствует изменению амортизационных отчислений в том же направлении;
- увеличение производственной мощности на 1% - результат изменения режима работы предприятия, номенклатуры продукции, а не изменений в основном капитале, оно не влияет на удельные издержки на труд и материалы;
- сокращение производственной мощности на 1% - результат выбытия части основного капитала, и оно не влияет на удельные издержки капитала и другие виды удельных издержек.
Две таблицы (одна - пример увеличения, другая - пример уменьшения каждой переменной на 1%) даны для того, чтобы показать асимметрию влияния изменений основного капитала, производственной мощности и выпуска, поскольку эта асимметрия вписывается в модель; разница между абсолютными значениями в обеих таблицах сравнительно мала. Отметим в этом случае существенное влияние продажных цен и совокупных удельных издержек на образование прибыли на применяемый капитал (увеличение этих показателей на 1% влечет за собой соответственно увеличение на 6,15% и уменьшение на 5,15% прибыли на применяемый капитал), одновременно влияние изменений производственной мощности и выпуска сравнительно невелико. Увеличение издержек на материалы, составляющих наибольшую часть совокупных удельных издержек, и издержек на труд на 1% ведет к снижению прибыли на применяемый капитал соответственно на 2,75% и 0,5%.
Следует подчеркнуть, что таблица чувствительности прироста строится только для определенного текущего уровня функционирования предприятия. Таблица чувствительности отражает концепцию предельных издержек и содержит предельные значения величин. Так, если происходит десятипроцентное увеличение какого-либо параметра, значение величин в ней необязательно также увеличивается десятикратно. Значения переменных не дают таких изменений прироста, которые могли бы произойти, если бы характер производства и значения основных переменных существенно отличались от тех, которые были предложены при построении таблицы. Эта таблица является действенным инструментом управленческого контроля и в общих чертах выявляет наиболее важные компоненты модели любой создавшейся ситуации, хотя она построена на этих серьезных ограничениях
Особенностью модели ВПИ/ВПС является имитационная компьютерная программа, позволяющая осуществлять анализ чувствительности прогнозируемых данных. По сути дела в данном случае пользователь моделирует ситуацию «что-если». Пользователь имеет возможность сравнивать прогнозируемый период с базовым с помощью графиков и таблиц.
Предполагается, что изменение прироста каждого фактора происходит независимо от других факторов. Однако необходимо изучить возможные результаты различных изменений, происходящих одновременно: например увеличение на 10% средней заработной платы, на 5% - издержек на материалы и на 1: - продажной цены единицы продукции. Из-за сложной взаимосвязи многих введенных в данную модель факторов результаты нельзя напрямую суммировать (общий результат 1%-ного увеличения издержек на материалы и 1%-ного увеличения выпуска продукции не всегда равнозначен сумме двух отдельных результатов). Поэтому необходим специальный анализ, позволяющий выявить влияние одновременных изменений на различные компоненты модели. Подобная система допущений представляет собой некоторый сценарий, который и лежит в основе метода детерминированной оценки.
Следует отметить, что таблица чувствительности прироста - это особый случай применения метода детерминированной оценки, а каждая строчка в таблице представляет собой результат одной из таких оценок.
С помощью метода детерминированных оценок рассчитывают влияние различных комбинированных приращений на различные индексы натуральных измерителей затрат и выпуска, удельных издержек и их структуры.
Одним из видов метода детерминированных оценок является корреляционно-регрессионный анализ. Его суть состоит в установлении наличия (отсутствия) зависимости между определенным числом переменных, определения характера и тесноты этой связи на основе данных предыдущих периодов, а так же в моделировании на основе этих данных состояния систем в будущих периодах. Траектория времени при использовании регрессионного анализа не учитывается. Реальное размещение данных прошлых лет по годам в порядке хронологии значения не имеет. Главная цель - определить, как тесно связаны между собой переменные Х1…Хn. Данный метод сложен к использованию из-за несопоставимых данных за 15-20 предыдущих лет, отсутствия необходимого количества данных и т.д. Точность метода зависит от числа наблюдений.
Если рассчитанный общий коэффициент корреляции меньше 0,5, то гипотеза о связи данных переменных отвергается. В противном случае исследуется матрица частных коэффициентов корреляции.
Таким образом, различные сценарии могут быть исследованы с помощью серии детерминированных оценок, позволяющих глубже вникнуть в работу контролируемой системы. Зная о возможных последствиях изменений в различных параметрах, можно быстрее и точнее предвидеть результаты и принять правильное решение.
Два метода анализа, описанные ранее, являются детерминированными, так как оба основаны на отдельных предварительных подсчетах каждой переменной величины, стоящей слева в табл.1. С помощью таблицы чувствительности можно определить влияние каждой переменной величины; метод детерминированной оценки исследует влияние одновременных изменений нескольких переменных. В обоих случаях предполагается, что эти изменения заранее известны.
Тем не менее существует ряд обстоятельств, при которых возможные изменения могли бы быть точнее описаны диапазоном вероятных значений, а не конкретными величинами, например, зарплата может увеличиться на 5-10%, издержки на материалы - на2-6%, спрос - на 4-8%, цена - на5%. В данном случае определенная оценка относится только к последней переменной, тогда как значения других необходимо выбирать из ряда значений в указанном диапазоне. Такой прием, по существу, означает многократное повторение детерминированного анализа, так как каждый раз определяются значения переменных, выбранных из всех диапазонов, и каждый раз рассчитываются соотношения, представленные в верхней части табл.1. Это уже не единичная оценка влияния изменения, например, на прибыль. В данном случае расчет изменений прибыли на инвестированный капитал ведется с помощью распределения значений этого показателя. Из подобных распределений можно легко подсчитать ожидаемое значение величины. Детали методики моделирования риска и различных выборочных методов, которые могут быть использованы для ряда предварительных подсчетов, разработаны Эйлоном и Фоукесом.