Материал: Разработка методики по оценке экономической эффективности ИТ-проектов с использованием метода анализа иерархий

В итоге расчетов и их анализа приобретают наглядную картину финансовой состоятельности разработанных организационных, ресурсных, календарных планов внедрения/развития корпоративных ИТ. В случае мало высочайшей рентабельности необходимо скорректировать основные плановые характеристики ИТ - проекта, в т. ч. смету расходов средств бюджета.

2.1.3 Учетные методы оценки эффективности ИТ <C:\Users\Logan\gala\Чусавитина Галина\AppData\Local\3190~1\AppData\Local\Temp\Rar$DI46.199\диплом.doc> - проектов

Представим учетные методы оценки экономических проектов на рисунке 12.

Рисунок 12 - Классификация учетных методов оценки эффективности

Учетные методы оценки принадлежат к числу наиболее старых и широко используемых методов оценки инвестиций еще до того, как концепция дисконтирования денежных потоков приобрела всеобщее признание в качестве метода получения самой точной оценки. Так, методами оценки эффективности проекта, основанными на учетных оценках (без дисконтирования), являются период окупаемости (payback period, РР), коэффициент эффективности инвестиций (average rate of return, ARR) и показатель окупаемости инвестиций (Return on Investment, ROI)[11].

Показатель окупаемости инвестиций (ROI)

На практике для оценки привлекательности инновационного проекта используют показатель окупаемости инвестиций (ROI - Return on Investment), с помощью которого можно сравнить экономичность различных проектов. Данный показатель можно рассчитать путем деления чистой прибыли (Р) за период времени (обычно за год) на общий объем инвестиционных затрат по формуле (7) [15]:

= P / IC , (7)

где P - чистая прибыль, IC - общий объем инвестиционных затрат.

Однако показатель окупаемости инвестиций имеет ряд существенных недостатков. Точнее, он не берет в расчет стоимость денег во времени и не предполагает дисконтирования, следовательно, не учитывает распределения доходов по годам, таким образом, он будет использоваться только для проектов в краткосрочном периоде. Помимо этого, невозможно проанализировать вероятные расхождения проектов в разных периодах[2].

Простой срок окупаемости инвестиций (РР)

Простым сроком окупаемости инвестиций (payback period) является период от начала реализации до окупаемости вложений, рассчитывается по формуле (8). Суть метода состоит в вычислении того периода, при котором денежные поступления сравниваются с суммой первоначальных инвестиций[17].

 (8)

где РР - срок окупаемости инвестиций (лет), Ко - первоначальные инвестиции, CF - среднегодовая стоимость чистых денежных поступлений от реализации инвестиционного проекта.

Проекты, у которых срок окупаемости меньше, чем заявленный инвесторами, принимаются; с большим сроком окупаемости - отвергаются; при сравнении проектов необходимо принимать проект с наименьшим сроком окупаемости.

Данный показатель позволяет рассчитать за какое время будет получена чистая прибыль, которая по сумме будет равна величине первоначально авансированного капитала[24].

Показатели простой рентабельности инвестиций (ARR)

Показатель рентабельности инвестиций (Accounting Rate of Return) является обратным по содержанию сроку окупаемости инвестиций. Расчет простой нормы рентабельности показывает эффективность инвестиций в процентном отношении денежных поступлений к общему объему первоначальных капиталовложений[26].

, (9)

где ARR - норма рентабельности инвестиций; CF - среднегодовые денежные поступления; Ко - стоимость первоначальных инвестиций.

Общим недостатком их является то, что они не учитывают ряд факторов таких как, инфляция, распределение денежных потоков во времени и риски. Более того, данные методы основаны на бухгалтерских оценках прибыли, которые условны и зависят от выбранной политики компании. Поэтому для оценки эффективности инновационных проектов эти методы не всегда применимы. Однако они важны для отбраковки заведомо неэффективных проектов. Отличаются простотой в расчетах. Как указывается в некоторых источниках, учетные методы применяют для оценки проектов небольших фирм, которые не осуществляют крупные и долгосрочные инновационные проекты[30].

.2 Метод анализа иерархий (МАИ)

В нынешнее время имеется множество информационных технологий, которые позволяют максимально облегчить жизнь и помочь в решении проблем, связанных с процессами принятия решений в различных предметных областях. В этот период, очень распространены системы поддержки принятия решений на основе Метода Анализа Иерархий (МАИ). Анализ вариантов решений с использованием МАИ исполняется как на основе объективной, так и субъективной исходной информации.

В истоке1970 года американский математик Томас Саати создал процедуру поддержки принятия решений, которую назвал "Analityc hierarchy process" (AHP). Творцы русского издания перевели это название как "Метод анализа иерархий" - (Книга "Принятие решений. Метод анализа иерархий".

Структура модели принятия решения в методе разбора иерархий предполагает собою схему (граф), что содержит:

)        набор альтернативных решений;

)        главный критерий рейтингования решений;

)        набор групп однотипных факторов, влияющих на рейтинг;

)        множество направленных связей, указывающих на влияния решений, критерия и факторов друг на друга.

Структура модели отображает итог анализа ситуации принятия решения.

Первая категория понятий сопряжена с описанием вероятных структур моделей принятия решения.

С целью вычисления приоритетов альтернативных решений к структуре нужно добавить информацию о силе влияний решений, критерия и факторов друг на друга.

Вторая категория понятий сопряжена с обрисовкой данных для моделей принятия решения.

В последствии формирования структуры собраны все данные, модель принятия решения готова, т.е. в ней могут быть получены рейтинги приоритетов решений и факторов. Понимание приоритетов применяются для поддержки принятия решения.

Третья категория понятий сопряжена с описанием результатов, получаемых в моделях принятия решения.

Четвертая категория понятий сопряжена с пояснением того, как организованы вычисления. Знание данных понятий нужны лишь для понимания математических обоснований метода. С целью применения метода знание этих понятий необязательно.

Метод исследования иерархий является наиболее обоснованным путем решения многокритериальных задач в сложной обстановке с иерархическими структурами, включающими как осязаемые, так и неосязаемые факторы, чем подход, основанный на линейной логике. Используя дедуктивную логику, исследователи проходят трудный путь построения тщательно осмысленных логических цепей только для того, чтобы в итоге, полагаясь на одну лишь интуицию, объединить различные умозаключения, полученные из этих дедуктивных посылок. Помимо этого, подход, базирующий на логических цепях, может не привести к наилучшему решению, так как в данном случае может быть потеряна возможность принятия компромиссов между факторами, лежащими в разных цепях логического мышления.

Иерархия является главным методом, с помощью которого исследователь может подразделить всю совокупность исследуемых данных на кластеры и подкластеры. Главной задачей МАИ представляется оценка высших уровней иерархии, исходя из взаимодействия различных уровней, а не из непосредственной зависимости от элементов на этих уровнях. Использование МАИ для определения влияния инновационных управляющих воздействий (автоматизированная обучающая среда; интерактивное сетевое взаимодействие; направляемая самостоятельная познавательная деятельность; выездная сессия; автоматизированный документооборот) на результат учебной деятельности и вклад влияния каждого управляющего воздействия на итоговый результат, дает возможность повысить качество подготовки специалистов. Главной задачей является анализ значимости рассматриваемых управляющих воздействий.

Процессы принятия решений в разных сферах деятельности во многом аналогичны. В следствии необходим универсальный метод поддержки принятия решений, соответствующий естественному ходу человеческого мышления.

Зачастую экономические, медицинские, политические, социальные, управленческие проблемы обладают несколькими вариантами решений. Нередко, выбирая одно решение из множества возможных, лицо, принимающее решение, руководствуется только интуитивными представлениями. Из-за данного принятие решения имеет неопределенный характер, что сказывается на качестве принимаемых решений.

Принятие решений базируется на величинах приоритетов.

Метод анализа иерархий - методологическая основа для решения задач выбора альтернатив посредством их многокритериального рейтингования.

Метод анализа иерархий увеличился в нынешнее время в обширный междисциплинарный раздел науки, который имеет строгие математические и психологические обоснования и многочисленные приложения.

Основа использования метода - помощь принятия решений посредством иерархической композиции задачи и рейтингования альтернативных решений.

Имея в виду данное обстоятельство, перечислим возможности метода.

) Метод дает возможность выполнить анализ проблемы. При этом проблема принятия решения является в виде иерархически упорядоченных:

а) основной цели (главного критерия) рейтингования возможных решений;

б) нескольких групп (уровней) однотипных факторов, так или иначе влияющих на рейтинг;

в) группы возможных решений;

г) системы связей, указывающих на взаимное влияние факторов и решений.

Подразумевается, так же, что для всех перечисленных "узлов" проблемы указаны их взаимные влияния друг на друга (связи друг с другом).

) Метод дает возможность провести сбор данных по проблеме.

В соответствие с итогами иерархической декомпозиции модель ситуации принятия решения обладает кластерной структурой. Набор вероятных решений и все факторы, которые влияют на приоритеты решений, разбиваются на сравнительно небольшие группы - кластеры. Созданная в методе анализа иерархий процедура парных сравнений дает возможность определить приоритеты объектов, входящих в каждый кластер. Для этого применяется метод собственного вектора. Таким образом, сложная проблема сбора данных разбивается на ряд более простых, решающихся для кластеров.

) Метод дает возможность противоречивость данных и минимизировать ее.

С данной целью в методе анализа иерархий изобретены процедуры согласования. В частности, есть вероятность определять более несовместимые данные, что позволяет выявить наименее ясные участки проблемы и организовать более тщательное выборочное обдумывание проблемы.

) Метод дает возможность выполнить синтез проблемы принятия решения.

В последствии, как проведен анализ проблемы и подобраны данные по всем кластерам, согласно специальному алгоритму рассчитывается итоговый рейтинг - набор приоритетов альтернативных решений. Свойства данного рейтинга дают возможность осуществлять поддержку принятия решений. К примеру, принимается решение с наибольшим приоритетом. Помимо этого, метод дает возможность построить рейтинги для групп факторов, что позволяет производить оценку значимости каждого фактора.

) Метод дает возможность организовать обсуждение проблемы, способствует достижению консенсуса.

Точки зрения, возникающие при обсуждении проблемы принятия заключения, сами могут в данной ситуации рассматриваться в качестве возможных решений. В следствии этого, метод анализа иерархии допускается использовать для определения важности учета мнения каждого участника обсуждения.

) Метод дает возможность дать оценку значимости учета каждого решения и важность учета каждого фактора, влияющего на приоритеты решений.

В соответствии с формулировкой задачи принятия решения величина приоритета непосредственно сопряжена с оптимальностью решения. В следствии этого, решения с низкими приоритетами отвергаются как несущественные. Как отмечено выше, метод дает возможность дать оценку ценности факторов. Поэтому, если при исключении некоторого фактора приоритеты решений изменяются незначительно, такой фактор можно считать несущественным для рассматриваемой задачи.

) Метод дает возможность дать оценку устойчивости принимаемого решения.

Принимаемое решение допускается считать аргументированным лишь при условии, что неточность данных или неточность структуры модели ситуации принятия решения не влияют существенно на рейтинг альтернативных решений.

В рамках метода анализа иерархий отсутствуют единые правила для формирования структуры модели принятия решения. Это представляется отражением реальной ситуации принятия решения, так как всегда для одной и той же проблемы имеется целый спектр мнений. Метод дает возможность учесть это обстоятельство с помощью построения дополнительной модели для согласования различных мнений, посредством определения их приоритетов. Подобным способом, метод дает возможность учитывать "человеческий фактор" при подготовке принятия решения. Это одно из значимых достоинств данного метода перед другими методами принятия решений.

Развитие структуры модели принятия решения в методе анализа иерархий довольно трудоемкий процесс. Тем не менее в итоге удается приобрести детальное представление о том, как именно взаимодействуют факторы, влияющие на приоритеты альтернативных решений, и сами решения. Как именно создаются рейтинги вероятных решений и рейтинги, отражающие значимость факторов. Процедуры расчетов рейтингов в методе анализа иерархий довольно несложны (он не похож на "черный ящик"), что выгодно отличает данный метод от других методов принятия решений.

Подготовка сведений для поддержки принятия решения осуществляется главным образом с помощью процедуры парных сравнений. Итоги парных сравнений могут быть несовместимыми (Метод предоставляет большие возможности для выявления противоречий в данных.) При этом появляется потребность пересмотра данных для минимизации противоречий. Процедура парных сравнений и процесс пересмотра результатов сравнений для минимизации противоречий часто являются трудоемкими. Тем не менее, в результате человек, принимающий решение, приобретает уверенность, что использующиеся данные являются вполне осмысленными.

.3 Обзор программных средств на основе метода (МАИ)

Современные системы поддержки принятия решения (СППР) являются инструментом, призванным оказать помощь лицу, принимающему решение (ЛПР). С помощью СППР может производиться выбор эффективных вариантов решений для неструктурированных и плохо структурированных задач . Развитие существующих СППР представляет собой особый интерес, поскольку позволяет улучшить качество управленческих решений. Большая часть известных СППР в качестве теоретической основы использует метод анализа иерархий (МАИ) Т.Л. Саати, широко применяемый в практике принятия решений. К их числу относятся системы Expert Choice, Super Decisions, Decision Lens (Decision Lens Web), СППР «Эксперт», СППР Выбор 5.3 и т.д. обзорную таблицу (см. прил. А1.)

Выделение признаков классификации СППР.

Сформулируем признаки, с помощью которых целесообразно описывать/классифицировать СППР, а также поясним отдельные признаки на примере различных СППР.