VII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2015

Введение

В условиях нарастания неопределенности в мировой экономике в целом и в российской экономике в частности, компании все больше уделяют внимание вопросу экономической эффективности собственных ИТ-проектов. Решающим в выборе информационной системы может стать ответ на вопрос: «Какая экономическая эффективность вложений в данный ИТ-проект?». Однако этот ответ не всегда очевиден. Следует отметить, что реализация проекта по внедрению информационных систем может потребовать значительных инвестиций и, если эффект от такого внедрения не будет подтвержден какими-либо обоснованными показателями, то доказать инвестору/заказчику целесообразность внедрения будет проблематично.

Основным этапом в оценке эффективности инвестиционного проекта является расчет показателей эффективности будущих инвестиций. В инвестиционной деятельности экономическую эффективность определяют путем сравнения результатов, полученных в процессе эксплуатации объектов инвестирования, и совокупных затрат на осуществление инвестиций.

Традиционно под эффективностью проекта подразумевается соотношение затрат и результатов проекта. Под затратами понимается совокупные затраты на приобретение, установку, настройку и поддержку программного обеспечения, а также расходы, связанные с приобретением и поддержкой требуемых технических средств, обучением персонала и т.д. Также в затраты могут включаться расходы, связанные с организационными изменениями, однако точно оценить их бывает проблематично. Под результатами понимается тот эффект, который достигается при внедрении и последующей эксплуатации программного обеспечения. В некоторых случаях сложно сходу определить прямой эффект от проекта, будь то экономический или какой-либо другой. Для решения этой задачи используются различные методы оценки эффективности инвестиций в ИТ-проекты.

Объектом данной курсовой работы являются: оценка эффективности инвестиций в ИТ-проекты. Предметом курсовой являются: применение дерева решений при оценке эффективности инвестиций в ИТ-проекты.

Цель: исследовать варианты использования дерева решений при оценке эффективности инвестиций в ИТ-проекты.

Задачи:

1. Рассмотреть существующие методы,используемые при анализе риска инвестиционной деятельности.

2. Выбрать наиболее подходящий метод оценки эффективности инвестиций в ИТ-проекты.

3. На примере предприятия рассмотреть принцип построения дерева решений и цель его применения.

§1. Аналитический обзор критериев, используемых при анализе риска инвестиционной деятельности

Анализируя эффективность тех или иных инвестиционных проектов, часто приходится сталкиваться с тем, что рассматриваемые при их оценке потоки денежных средств (расходы и доходы) относятся к будущим периодам и носят прогнозный характер. Неопределенность будущих результатов обусловлена влиянием как множества экономических факторов (колебания рыночной конъюнктуры, цен, валютных курсов, уровня инфляции и т. п.), не зависящих от усилий инвесторов, так и достаточного числа неэкономических факторов (климатические и природные условия, политические отношения и т. д.), которые не всегда поддаются точной оценке.

Неопределенность прогнозируемых результатов приводит к возникновению риска того, что цели, поставленные в проекте, могут быть не достигнуты полностью или частично. При этом под термином «риск» понимают некоторую возможную потерю, вызванную наступлением случайных неблагоприятных событий.

В ряде случаев под рискованностью инвестиционного проекта понимается возможность отклонения будущих денежных потоков по проекту от ожидаемого потока. Чем больше отклонение, тем более рискованным считается проект.

В вопросе об оценке риска инвестиционного проекта нет методологической однозначности. Хотя большинство авторов, занимающихся вопросами инвестирования, обычно выделяют два основных подхода (качественный и количественный), тем не менее имеются существенные расхождения при рассмотрении конкретных методов оценки.

Главная задача качественного подхода состоит в выявлении и идентификации возможных видов рисков рассматриваемого инвестиционного проекта, а также в определении и описании источников и факторов, влияющих на данный вид риска. Кроме того, качественный анализ предполагает описание возможного ущерба, его стоимостной оценки и мер по снижению или предотвращению риска (диверсификация, страхование рисков, создание резервов и т. д.).

Основная задача количественного подхода заключается в численном измерении влияния факторов риска на поведение критериев эффективности инвестиционного проекта.

Среди качественных методов оценки инвестиционного риска наиболее часто используются следующие:

• анализ уместности затрат;

• метод аналогий;

• метод экспертных оценок.

Анализ уместности затрат.

Основой анализа уместности затрат выступает предположение о том, что перерасход средств может быть вызван одним или несколькими из следующих факторов: изначальная недооценка стоимости проекта в целом или его отдельных фаз и составляющих; изменение границ проектирования, обусловленное непредвиденными обстоятельствами; отличие производительности машин и механизмов от предусмотренной проектом; увеличение стоимости проекта в сравнении с первоначальной вследствие инфляции или изменения налогового законодательства.

Метод аналогий.

Не менее распространенным при проведении качественной оценки инвестиционного риска является метод аналогий. Суть его заключается в анализе всех имеющихся данных по не менее рискованным аналогичным проектам, изучении последствий воздействия на них неблагоприятных факторов с целью определения потенциального риска при реализации нового проекта.

Метод экспертных оценок.

Каждому эксперту, работающему отдельно, предоставляется перечень первичных рисков в виде опросных листов и предлагается оценить вероятность их наступления, руководствуясь специальной системой оценок. В том случае, если между мнениями экспертов будут обнаружены большие расхождения, они обсуждаются всеми экспертами для выработки более согласованной позиции. В целях получения более объективной оценки специалисты, проводящие экспертизу, должны обладать полным спектром информации об оцениваемом проекте.

Наибольшее распространение при оценке риска инвестиционных проектов (особенно производственных инвестиций) получили такие количественные методы:

• статистический метод;

• анализ чувствительности (метод вариации параметров);

• метод проверки устойчивости (расчета критических точек);

• метод сценариев (метод формализованного описания неопределенностей);

• метод дерева решений.

• имитационное моделирование (метод статистических испытаний, метод Монте – Карло);

• метод корректировки ставки дисконтирования.

Статистический метод.

Часто производственная деятельность предприятий планируется по средним показателям параметров, которые заранее не известны достоверно (например, прибыль) и могут меняться случайным образом. При этом крайне нежелательна ситуация с резкими изменениями этих показателей, ведь это означает угрозу утери контроля. Чем меньше отклонение показателей от среднего ожидаемого значения, тем больше стабильность рыночной обстановки. Именно поэтому наибольшее распространение при оценке инвестиционного риска получил статистический метод, основанный на методах математической статистики. Расчет среднего ожидаемого значения осуществляется по формуле средней арифметической взвешенной:

Где – среднее ожидаемое значение;

– ожидаемое значение для каждого случая;

– число случаев наблюдения (частота).

Среднее ожидаемое значение представляет собой обобщенную количественную характеристику и поэтому не позволяет принять решение в пользу какого-либо варианта инвестирования.

Анализ чувствительности (метод вариации параметров).

В инвестиционном проектировании при оценке риска применяется также анализ чувствительности. При использовании данного метода риск рассматривается как степень чувствительности результирующих показателей реализации проекта к изменению условий функционирования (изменение налоговых платежей, ценовые изменения, изменения средних переменных издержек и т. п.). В качестве результирующих показателей реализации проекта могут выступать: показатели эффективности (NPV, IRR, PI, срок окупаемости); ежегодные показатели проекта (чистая прибыль, накопленная прибыль).

Наиболее информативным методом, применяемым для анализа чувствительности, является расчет показателя эластичности, представляющего собой отношение процентного изменения результирующего показателя к изменению значения параметра на один процент.

где x₁ – базовое значение варьируемого параметра, x₂ – измененное значение варьируемого параметра, NPV₁ – значение результирующего показателя для базового варианта, NPV₂ – значение результирующего показателя при изменении параметра.

Метод проверки устойчивости (расчета критических точек).

Метод проверки устойчивости предусматривает разработку сценариев реализации проекта в наиболее вероятных или наиболее "опасных" для каких-либо участников условиях. По каждому сценарию исследуется, как будет действовать в соответствующих условиях организационно - экономический механизм реализации проекта, каковы будут при этом доходы, потери и показатели эффективности. Влияние факторов риска на норму дисконта при этом не учитывается.

Одним из наиболее важных показателей этого метода является точка безубыточности, характеризующая объем продаж, при котором выручка от реализации продукции совпадает с издержками производства:

где BEP – точка безубыточности, в процентах от выручки от реализации;

FC – сумма постоянных производственных затрат;

MP – маржинальная или валовая прибыль (все параметры - за один интервал планирования).

Метод сценариев (метод формализованного описания неопределенностей).

В какой-то мере избежать недостатков, присущих анализу чувствительности, позволяет метод сценариев, при котором одновременному непротиворечивому изменению подвергается вся совокупность факторов исследуемого проекта с учетом их взаимозависимости. Метод сценариев предполагает описание опытными экспертами всего множества возможных условий реализации проекта (либо в форме сценариев, либо в виде системы ограничений на значения основных технических, экономических и прочих параметров проекта) и отвечающих этим условиям затрат, результатов и показателей эффективности.

Основным недостатком сценарного анализа является рассмотрение только нескольких возможных исходов по проекту (дискретное множество значений NPV), хотя в действительности число возможных исходов не ограничено. Кроме того, при невозможности использования объективного метода определения вероятности того или иного сценария приходится делать предположения, основываясь на личном опыте или суждении, при этом возникает проблема достоверности вероятностных оценок.

Метод дерева решений.

Как вспомогательный инструмент при проведении сценарного анализа удобно использовать метод дерева решений. Он применяется в тех ситуациях, когда решения, принимаемые в каждый момент времени, сильно зависят от предыдущих решений и в свою очередь определяют сценарии дальнейшего развития событий.

Дерево решений – это сетевые графики, каждая ветвь которых представляет собой альтернативные варианты развития или состояния среды. При проведении сценарного анализа на сетевом графике указываются вероятности наступления тех или иных событий, а затем производится расчет ожидаемых результатов.

Метод построения «дерева решений» сходен с методом сценариев и основан на построении многовариантного прогноза динамики внешней среды. В отличие от метода сценариев он предполагает возможность принятия самой организацией решений, изменяющих ход реализации инвестиционного проекта и использующих специальную графическую форму представления результатов («дерево решений»). Данный метод может применяться в ситуациях, когда более поздние решения сильно зависят от решений, принятых ранее, и в свою очередь, определяют сценарии дальнейшего развития событий.

Основными недостатками данного метода при его практическом использовании являются, во-первых, техническая сложность данного метода при наличии больших размеров исследуемого «дерева» решений, так как затрудняется не только вычисление оптимального решения, но и определение данных, во-вторых, присутствует слишком высокий субъективизм при назначении оценок вероятностей.

Имитационное моделирование (метод статистических испытаний, метод Монте-Карло).

Анализ рисков с использованием метода имитационного моделирования (метода Монте-Карло) представляет собой соединение методов анализа чувствительности и анализа сценариев на базе теории вероятности. Вместо того чтобы создавать отдельные сценарии (наилучший, наихудший), в имитационном методе компьютер генерирует сотни возможных комбинаций параметров (факторов) проекта с учетом их вероятностного распределения. Каждая комбинация дает свое значение NPV, и в совокупности аналитик получает вероятностное распределение возможных результатов проекта. Реализация этой достаточно сложной методики возможна только с помощью современных информационных технологий.

Метод корректировки ставки дисконтирования.

В зависимости от того, каким методом учитывается неопределенность условий реализации проекта при определении ожидаемого NPV, поправка на риск в расчетах эффективности может включаться либо в норму дисконта (метод корректировки ставки дисконтирования) , либо в величину чистого гарантированного денежного потока (метод эквивалентного денежного потока).

Каждому фактору в зависимости от его оценки можно приписать величину поправки на риск по этому фактору, зависящую от отрасли, к которой относится проект, и региона, в котором он реализуется. В тех случаях, когда эти факторы являются независимыми и в смысле риска дополняют друг друга, поправки на риск по отдельным факторам следует сложить для получения общей поправки, учитывающей риск неполучения доходов, запланированных проектом.

Из сказанного можно сделать вывод о том, что не существует универсального метода, позволяющего провести полный анализ и дать оценку риска инвестиционного проекта. Каждый из рассмотренных выше методов обладает своими достоинствами и недостатками.

Но, мы остановили свой выбор на методе дерева решений, так как практическое применение данного подхода заключается в построении многоуровневой детальной структуры «бизнес-стратегия - цели - задачи - подзадачи - функции/бизнес-процессы - ИТ-процедуры». Максимальная структуризация такого «дерева» позволяет тесно увязать глобальную бизнес-стратегию отрасли/предприятия, конкретные бизнес-задачи и качественные улучшения (факторы ИТ-эффективности), получаемые за счет внедрения в практику управления информационных технологий, и выразить их в форме количественных финансово-экономических выгод компании.

§2. Технологии оценки эффективности инвестиций в ИТ-проекты

Залогом успеха оценки эффективности инвестиций в сфере ИТ-поддержки может быть разумная методология выбора способа оценки, предполагающая в ряде случаев комбинацию различных технологий.

Мы остановились на такой методике выбора подходящего варианта оценок, которая была бы понятна даже неспециалисту в инвестиционном анализе. Предлагаемый подход является деревом решений. Рассмотрим основные критерии его построения. Все ИТ-проекты делим на две категории: те, чья эффективность оценивается по фактическим данным, и те, чья эффективность оценивается по прогнозным данным. К первой категории относятся проекты, которые уже реализованы. Ко второй категории относятся проекты, для которых надо оценить эффективность от внедрения в будущем. Далее выделим три наиболее часто встречающиеся группы ИТ-проектов: инфраструктурные — связанные с преобразованием ИТ-инфраструктуры; аутсорсинговые — связанные с передачей части ИТ-поддержки бизнеса сторонним организациям; внедренческие — связанные с внедрением бизнес-приложений.

Оценка инфраструктурных проектов по фактическим данным

Технология процесса оценки эффективности инвестиций здесь зависит от необходимости определить влияние результатов проекта на нематериальные активы — например, качество обслуживания клиентов, рейтинг компании, занимаемую долю рынка и т. п. Если такой необходимости нет, то следующим фактором, влияющим на выбор типа оценки, является масштаб. Если проект высокозатратный, то имеет смысл использовать методики оценивания эффективности, такие как окупаемость инвестиций (Return on Investment, ROI), совокупная стоимость владения (Total Cost of Ownership, TCO) и экономическая добавленная стоимость (Economic Value Added, EVA — разница между чистой операционной прибылью и понесенными затратами). Технология расчета ROI является самой простой и легко интерпретируемой, следовательно, она дает нам при необходимости наиболее быстрый результат. Методика EVA — это простой и понятный показатель для нефинансовых менеджеров. К тому же EVA внушает наибольшее доверие акционерам, поскольку напрямую связан с оценкой прибыли. Основные минусы ROI и EVA в том, что их результат зависит от методик оценки амортизации. TCO достаточно хорошо документирован и позволяет понять структуру затрат. К его недостаткам можно отнести отражение только затратной части проекта.

Если нас интересуют среднезатратные проекты, то следует использовать те же методики, но уровень детализации и трудозатраты на расчет данных показателей будут ниже. В основном это касается метода TCO.

Если необходимо оценивать влияние проекта на нематериальные активы, то наилучшим вариантом будет сбалансированная система показателей (Balanced Scorecard, BSC) в сочетании с системой ИТ-показателей (IT Scorecard), но данная методика даст хороший результат, только если уже внедрена в компании. В методике BSC традиционные финансовые показатели в паре с операционными параметрами дают нам общую схему, позволяющую оценить нематериальные активы. Для высокозатратных проектов, когда мы можем позволить себе тщательные и долгосрочные расчеты, имеет смысл обратиться к методу оценивания и сопоставления с другими подобными примерами (Benchmarking). Но этот метод скрывает в себе много подводных камней, в частности, необходимо иметь аналогичные и достоверные данные по другим компаниям (отраслям).

Рисунок 1 – Пример дерева решений

Оценка аутсорсинговых проектов по фактическим данным

Здесь в большинстве случаев достаточно использовать те же ROI, EVA, TCO или, если нужно получить более полные данные, имеет смысл комбинировать методы — например, ROI+TCO. Этот вариант даст оценку не только затратной, но и доходной части проекта. Надо помнить, что если мы выбираем из множества аутсорсинговых проектов, но с одинаковой эффективностью, то наиболее приемлемым будет метод, основанный на TCO. Если проекты взаимозаменяемы, то лучше тот, что дешевле. Однако использовать этот метод для аргументации в пользу аутсорсинга не имеет смысла, так как в большинстве случаев аутсорсинг будет дороже.

Оценка внедренческих проектов по фактическим данным

В случае с нематериальными активами рекомендуется остановить выбор на ROI, EVA или TCO. Для высокозатратных проектов имеет смысл комбинировать все эти методы (ROI+EVA+TCO), чтобы точнее и шире взглянуть на проект. Если необходимо учесть влияние проекта на нематериальные активы, то подойдут методы, описанные выше: BSC/IT Scorecard и Benchmarking, а также исследование потребностей клиентов (Customer Insight) (в редких случаях, так как связь данного метода с ИТ-поддержкой бизнеса весьма косвенная). Это может помочь компании перейти на новый уровень в отношениях с клиентами.

Оценка инфраструктурных проектов по прогнозным данным

Для быстрой оценки эффективности инвестиций только материальных активов стоит использовать TCO. Если же необходима более точная и полная картина, то лучше пользоваться методами чистого приведенного дохода (Net Present Value, NPV), внутренней нормы доходности (Internal Rate of Return, IRR) и дисконтированного срока окупаемости инвестиции (Discounted Payback Period, DPP). Настоятельно рекомендуется использовать эти три метода вместе, так как они дополняют друг друга. А при среднезатратных проектах можно порекомендовать тот же подход к оценке, и хорошо бы добавить такой метод, как «быстрое» экономическое обоснование (Rapid Economic Justification, REJ). Это наглядный инструмент, позволяющий оценить вклад ИТ в бизнес-результат компании. Этот метод требует больших затрат, и его имеет смысл реализовать собственными силами компании. Подробная бесплатная инструкция от создателей метода позволяет это сделать.

Когда необходимо учесть нематериальные активы проекта и при этом нужны быстрые результаты, можно использовать метод анализа жизненного цикла системы (System Life Cycle Analysis, SLCA), который отражает соотношение различных факторов проекта до и после реализации. Но потребуется совместная работа бизнес-аналитика и ведущих специалистов компании. Если же нас в большей степени интересует точность, то следует использовать BSC/IT Scorecard, а также Benchmarking в случае высокозатратных проектов и REJ — в случае среднезатратных проектов.

Оценка аутсорсинговых проектов по прогнозным данным

В среднезатратных аутсорсинговых проектах для оценки будущей эффективности инвестиций оптимально использовать методики NPV+IRR+DPP и TCO. Для высокозатратных проектов имеет смысл использовать методы расчета совокупного экономического эффекта (Total Economic Impact, TEI), прикладной информационной экономики (Applied Information Economics, AIE) и справедливой цены опционов (Real Options Valuation, ROV). Оценка методом TEI — сложный и трудоемкий процесс, и его лучше использовать, когда оцениваются эффективность двух альтернативных вариантов проекта. AIE и ROV учитывают вероятность возникновения риска. Методология AIE требует значительных затрат, но дает достаточно точные результаты. Расчет показателя ROV очень трудоемок и требует привлечения высококвалифицированных специалистов из различных областей.

Оценка внедренческих проектов по прогнозным данным

Если нас интересуют только материальные активы и у нас среднезатратный проект, то следует использовать NPV+IRR+DPP, TCO и REJ при проведении оценки собственными силами. При реализации высокозатратных проектов для получения наиболее быстрых результатов рекомендуется использовать NPV+IRR+DPP и TCO на предварительном этапе. Если необходимо получить более точные оценки, то диапазон возможных методов оценки эффективности расширяется до TEI, REJ, ROV, AIE , а также метода исходной экономической стоимости (Economic Value Sourced, EVS). EVS является вероятностным методом и акцентирует внимание на управлении рисками. Его основной минус в принятии допущения того, что взаимосвязь и структура бизнес-процессов неизменны. Когда необходимо учесть нематериальные активы и предполагается реализация среднезатратного проекта, на начальном этапе можно использовать SLCA. Если требуются более точные оценки, то можно использовать BSC/IT Scorecard и REJ. Если проект высокозатратный, то для получения наиболее быстрых результатов подойдет тот же SLCA, а также метод информационной экономики (Information Economics, IE). IE по сути является методом ранжирования проектов. Для более точных оценок подойдут TEI, ROV, REJ, BSC/IT Scorecard, AIE и Bencmarking.

§3. Применение дерева решений при оценке эффективности инвестиций в ИТ-проекты на практике.

Своевременная разработка и принятие правильного решения – главные задачи управленческого персонала любой организации. Непродуманные действия могут дорого стоить компании. На практике результат одного решения заставляет нас принимать следующее решение. Если нужно принять несколько решений в условиях неопределенности, если каждое решение зависит от исхода предыдущего решения или исходов испытаний, применяют схему, называемую деревом решений.

Дерево решений – это графическое изображение процесса принятия решений, в котором отражены альтернативные решения, альтернативные состояния среды, соответствующие вероятности и выигрыши для любых комбинаций альтернатив и состояний среды.

Рисуют деревья слева направо. Места, где принимаются решения, обозначают квадратами, места появления исходов – кругами, возможные решения – пунктирными линиями, возможные исходы–сплошными линиями.

Для каждой альтернативы рассчитывается ожидаемая стоимостная оценка(ЕМV) – максимальная из сумм оценок выигрышей, умноженных на вероятность реализации выигрышей, для всех возможных вариантов.

Рассмотрим применение древа решения на примере внедрения новейших ИТ-технологий на предприятии.

Главному инженеру компании надо решить, монтировать ли новую производственную линию, использующую новейшую технологию. Если новая линия будет работать бесперебойно, компания получит прибыль в размере 200 млн руб. Если же она откажет, компания может потерять 150 млн руб. По оценкам главного инженера, существует 60 % шансов, что новая производственная линия не будет работать. Можно создать экспериментальную установку, а затем решать, монтировать ли производ-ственную линию. Эксперимент обойдется в 10 млн руб. Главный инженер считает, что существует 50 % шансов, что экспериментальная установка будет работать. Если экспериментальная установка исправна, то можно с уверенностью 90 % говорить, что смонтированная производственная линия также будет действу-ющей. Если же экспериментальная установка откажет, то только 20 % шансов за то, что производственная линия заработает. Следует ли строить экспериментальную установку? Следует ли монтировать производственную линию? Какова ожидаемая стоимостная оценка наилучшего решения?

Построим дерево решений.

Рисунок 2 – Древо решения

В узле Fвозможны исходы «линия работает» с вероятностью 0,4 (что приносит прибыль 200 млн руб.) и «линия не работает» с вероятностью 0,6 (что приносит убыток 150 млн руб.).

Оценка узла F:

ЕМV(F)=0,4 · 200 + 0,6(–150) = –10.

Это число мы пишем над узлом F.

ЕМV(G) = 0.

В узле 4 мы выбирали между решением «монтируем линию» (оценка этого решения ЕМV(F) = –10) и решением «не монтируем линию» (оценка этого решения ЕМV(G) = 0):

ЕМV(4) = mах{ЕMV(F);ЕМV(G)} = mах{–10; 0} = 0 = ЕМV(G).

Эту оценку мы пишем над узлом 4, а решение «монтируем линию» отбрасываем и зачеркиваем.

Аналогично:

ЕМV(B) = 0,9 · 200 + 0,1(–150) = 180 – 15 = 165; ЕМV(С) = 0;ЕМV(2) = mах{ЕМV(B);ЕМV(С)} = mах{165; 0} = 165 = ЕМV(B).

Поэтому в узле 2 отбрасываем возможное решение «не монтируем линию».

ЕМV(D) = 0,2 · 200 + 0,8(–150) = 40 – 120 = –80;

ЕМV(E) = 0.

ЕМV(3) = mах{ЕМV(D);ЕМV(E)} = mах{–80; 0} = 0 = ЕМV(Е).

Поэтому в узле 3 отбрасываем возможное решение «монтируем линию».

ЕМV(A) = 0,5 · 165 + 0,5(–10) = 77,5.

ЕМV(1) = mах{ЕМV(А);ЕМV(4)} = mах{77,5; 0} = 77,5 = ЕМV(A).

Поэтому в узле 1 отбрасываем возможное решение «не строим установку».

Ожидаемая стоимостная оценка наилучшего решения равна 77,5 млн руб. Строим установку. Если установка работает, то монтируем линию. Если установка не работает, линию монтировать не надо.

Рассмотрим оценку эффективности инвестиций в информационные технологии на примере вложений в электронной образование для бизнеса.

Когда электронное образование нацелено на повышение производительности, в конечном счете, говоря экономическим языком, оно направлено на то, что бы отдача от вложенного времени или денег была не хуже, а желательно лучше, чем была до внедрения данной программы. Как минимум, эффективное вложение должно выразиться в соответствующем изменении количества и качества конечного продукта. Как максимум повышаются один или оба показателя.

Следует заметить, что с точки зрения повышения производительности, электронное образование, это повышение производительности обучаемого персонала, а не обучение, как таковое.

Рисунок 3 – Использование дерева решений для расчета эффективности вложений в электронное образование для бизнеса.

Примеры. В качестве иллюстрации, того, как электронное образование способствует повышению производительности, можно привести следующие примеры: 1) больше сотрудников получает доступ к обучению за тот же или меньший бюджет 2) торговый персонал организации получает тренинги по продукции через электронное образование, что сокращает количество времени, проведенного в классах, в отрыве от клиентов.

Заинтересованные лица. В данном случае, заинтересованными в усилиях по внедрению электронного образования являются как владельцы бизнеса, на повышение производительности которого направлена программа обучения, так и сотрудники, вовлеченные в данную программу, которых оценивают и вознаграждают за работу в зависимости от их производительности.

Точки приложения усилий. Точками приложения усилий такой инфраструктуры электронного образования являются: стандартные системы измерения продуктивности и результативности; поощрительные бонусы и комиссионные; существующие сети и мобильная вычислительная инфраструктура.

Заключение

В условиях интеграции России в мировое экономическое пространство любая российская фирма становится частью глобальных процессов, к которым необходимо приспособиться наиболее выгодным образом. В условиях высокой конкуренции компании на мировой арене необходимо решать множество проблем: развитие новых технологий, совершенствование маркетинга, развитие эффективной сети сбыта продукции, а также обеспечение качества сервиса. При этом во всех процессах необходим анализ большого количества информации, которая требует детального обработки.

Сегодня ни одно крупное предприятие невозможно представить без информационной системы, которая все больше и больше становится похожа на нервную систему живого организма, являющуюся неотделимой его частью.

Курсовая работа выполнена на актуальную для современного уровня развития тему проблемы оценки эффективности инвестиций в ИТ-проекты, а так же графическое представление возможности принятия организацией решений, изменяющих ход реализации инвестиционного проекта с помощью «дерева решений».

Оценка эффективности и целесообразности инвестиций в информационные технологии гораздо сложнее, чем просто сопоставление желаний, затрат и возможностей компании. Эта сложность вызвана тем, что решение компании об инвестировании в ту или иную информационную технологию является стратегически важным. Оно оказывает влияние не только на эффективность внутрифирменных процессов, но также воздействует и на весь рынок в целом.

В данной курсовой работе были рассмотрены существующие методы,используемые при анализе риска инвестиционной деятельности, в результате чего мы остановились на такой методике выбора подходящего варианта оценок, которая была бы понятна даже неспециалисту в инвестиционном анализе. Предлагаемый подход является деревом решений.

Так же, на примере предприятия был рассмотрен принцип построения дерева решений и цель его применения.

Таким образом, дерево решений применяется в том случае, если нужно принять несколько решений в условиях неопределенности и если каждое решение зависит от исхода предыдущего решения или исходов испытаний.

Использование данного метода позволит руководителю визуально оценить результаты действия различных решений и выбрать наилучший их набор.

Список используемых источников

1. Журнал "Директор информационной службы" №02, 2011. Оценка эффективности инвестиций в ИТ: дерево решений. Алексей Коростелев http://www.osp.ru/cio/2011/02/13007026/

2. Приложение к журналу «Современные проблемы науки и образования» № 6, 2010. ISSN - 1817-6321. Классификация методов и показателей оценки экономической эффективности в сфере ИКТ. Санкт-Петербургский Государственный инженерно-экономический университет. Морозов Е. А. (Электронный ресурс). – Режим доступа: http://online.rae.ru/652

3. Лукасевич, И. Я. Имитационное моделирование инвестиционных рисков / И. Я. Лукасевич (Электронный ресурс). – Режим доступа: http://www.cfin.ru/finanalysis/invest

4. Орлова, Е. Р. Оценка рисков: курс лекций / Е. Р. Орлова. – М. : Омега-Л, 2009. – 192 с.

5. Эддоус М., Стэнсфилд Р. Методы принятия решений. - М.,1997 г.

6. Елманова Н. Построение деревьев решений// КомпьютерПресс, № 12, 2003

7. Фахрутдинова А.З., Бойко Е.А. Разработка управленческих решений. - Новосибирск: СибАГС. 2003. - С.264.

8. Петрова Ю. Информационные технологии "на вес". // Цифровой мир, № 8 (24) // Эксперт, 2002, № 39.

9. Мейор Т. Методологии оценки ИТ. // Директор ИС, 2002, № 9.

10. Эффективность внедрения ЭВМ на предприятии. // Д.И. Агейкин, Э.Л. Ицкович, Ю.Л. Клоков и др. - М.: Финансы и статистика, 1981.

11. Страссман П. Ложная отдача: простые ответы приводят к долгосрочным проблемам. // Computerworld Россия, 1998, № 45.

12. Новомлинский Л. Электронный бизнес: главное - стратегия. // Сетевой журнал, 2001, № 10.

13. Матвеев М.Т., Гаца А.А., Якунин А.А. Эффективность АСУ. - К.: Тэхника, 1989.

14. Беликов Д. В. Развитие рынка информационных технологий России: состояние и тенденции /Д. В. Беликов //Вестник Самарского государственного экономического университета – 2012. –№4. –С. 19-25.

15. Боер П. Ф. Практические примеры оценки стоимости технологий /П. Ф. Боер. –М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2007. – 256 с.

16. Аналитики назвали отрасли с самыми быстрорастущими ИТ-затратами в России (электронный ресурс) URL: http://www.cnews.ru/news/top/index.shtml?2011/11/18/465145

17. Крысанов С. П. Инвестиции в информационные технологии (Электронный ресурс) URL: http://naukoznanie.ru/PDF/1-9.pdf

18. Хильдебранд К. Информационные технологии и строка "Итого" в бюджете фирмы // Директору информационной службы, 1998, N 8.

19. Пятков М. Экономика информационных технологий: www.msfestival/ru/html/r17/htp.

20. Миронов А. Информационные технологии. Общая стоимость владения информационными технологиями: www.akdi.ru/atv-upr/infteh/it-tso.htm.

21. Управление ресурсами в условиях рынка: Кн. 6. Управление финансами. - Жуковский, Международный институт менеджмента ЛИНК, 1999.

22. Модели оценки потребителем эффективности вложений в информационные технологии: www.ibiz.ru.

23. Савицкая Г. В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: 4-е изд. Минск: Новое знание, 2000.

24. Третьяков О. Зрелость и информатизация //EnterprisePartner , 2000, N 2.

25. О. Кляшторная. Оценка ИТ-проектов. Что выбрать? / Директор ИС № 06/2003 URL: http://www.osp.ru/cio/2003/06/172722/

26. А. Смирнов. Что может дать предприятию эффективное использование ИТ / URL: http://sites.google.com/site/it4businessnotes/articles /menedzment-it/cto-mozet-dat-predpriatiu-effektivnoe-ispolzovanie-it

27. А. Давыдов. CALS-технологии: основные направления развития / А.Давыдов, В. Барабанов, Е. Судов URL: http://quality.eup.ru/MATERIALY2 /calstehn.htm

28. Ю. Гараева. Найдены истоки эффективности ИТ / Ю.Гараева, Е.Фролов URL: http://www.iteam.ru/publications/it/section_53/article_3066/

29. Е.И. Яблочников. Компьютерные технологии в жизненном цикле изделия / Е.И.Яблочников, Ю.Н. Фомина, А.А. Саломатина/. ИТМО, Санкт-Петербург, 2010.

30. Г. Галкин. Методы определения экономического эффекта от ИТ-проекта / Intelligent enterprise, № 22, 24/2005г. URL: http://www.iteam.ru /publications/it/section_53/article_2905/

31. А. Смирнов. Методы контроля расходов на IT и получение гарантированного уровня сервиса / А. Смирнов, Е. Тульбович URL: http://www.cfin.ru/itm/it_eval_meths.shtml

32. Чернова Е.В., Старков А.Н., Доколин А.С. Развитие системы образования – обеспечение будущего. В 3 книгах. К 2. : монография / [авт.кол. : Адошев А.И., Аникуев С.В., Безденежных Т.И. и др.]. – Одесса: КУПРИЕНКО СВ, 2013 – 175 с. : ил., табл.

Код для цитирования: Скопировать