МЕТОДОЛОГИЯ ОЦЕНКИ СИНЕРГЕТИЧЕСКОГО ЭФФЕКТА ИНТЕГРАЦИИ

Предварительное обоснование целесообразности проведения оценки синергетического эффекта интеграции

Оценка синергетического эффекта интеграции, как будет показано в разделах 4.2 и 4.3 монографии, достаточно трудоемка и требует большого объема информации о компании, которую планируется приобрести. Поэтому видится целесообразным на этапе планирования слияния или поглощения отбраковывать компании-кандидаты с низким синергетическим интеграционным потенциалом. Под синергетическим интеграционным потенциалом компании нами понимается способность и возможность достижения интегрированной корпорацией положительного синергетического эффекта в результате присоединения к ней этой компании. Процедура отбраковки компаний с низким синергетическим интеграционным потенциалом должна быть легко осуществима в условиях дефицита информации и занимать меньше времени, чем полноценная оценка возможного синергетического эффекта интеграции.

Любая открытая система характеризуется взаимодействиями между элементами системы и связями с окружающей средой, поэтому необходимо определить влияние элементов системы (компаний, входящих в интегрированную корпорацию) и факторов внешней среды (государства, покупателей, поставщиков, конкурентов и так далее) на возможный синергетический эффект интеграции. В связи с разнородностью факторов внешней среды, различными способами их определения и единицами измерения целесообразно применять безразмерные величины, выражающие относительное изменение экономических показателей деятельности компании в результате воздействия внешних факторов в виде коэффициентов. Для оценки взаимовлияния факторов внешней среды и элементов системы представляется целесообразным привлечение экспертов.

При анализе результатов экспертного опроса возникает проблема интерпретации мнений экспертов, именно на формализацию объединения оценок отдельных экспертов направлены основные усилия спе- циалистов-системотехников. В применяемых в настоящее время экспертных методиках принятия решений эксперты выполняют информационную и аналитическую работу по формированию и оценке решений.

Оценка взаимовлияния факторов внешней среды и элементов системы, на наш взгляд, представляется наиболее предпочтительной с использованием метода анализа иерархических структур (в русскоязычной литературе — метод анализа иерархий), предложенный американским математиком Т.Л. Саати (T.L. Saaty) в 1971-1978 гг. и апробированным при решении ряда разнообразных задач. Этот метод позволяет преобразовывать качественные субъективные оценки эксперта в количественные отношения между приоритетами критериев достижения цели, акторов (сил или субъектов, воздействующих на достижение цели) и альтернативных вариантов решения. В отличие от многих других экспертных методов, метод анализа иерархий «является моделью естественного хода человеческого мышления, создающего концепцию и структуру сложной проблемы» [102]. Кроме того, метод анализа иерархий учитывает психологические особенности поведения человека в процессе принятия решения [71].

Примечательно, что метод анализа иерархии противостоит линейной логике (что отвечает синергетическому подходу), вследствие чего представляется целесообразным его применения для решения многокритериальных оптимизационных задач в условиях неопределенности, когда критерии оптимизации не могут быть измерены в количественной форме. К подобным задачам относится и принятие решения об осуществлении или неосуществлении сделок слияния и поглощения.

При использовании метода анализа иерархий любая задача представляются в виде иерархии, т.е. системы, состоящей из подсистем, функционирующих как целое на одном уровне и являющихся частями системы более высокого уровня. Таким образом, цель системы и все факторы, влияющие на ее достижение, распределяются по уровням иерархии в зависимости от степени этого влияния. На первом уровне иерархии всегда находится главная цель системы. На втором — факторы, непосредственно влияющие на достижение цели. На третьем — факторы, от которых зависят факторы второго уровня и так далее. Иерархия выстраивается до тех пор, пока в нее не будут включены все основные факторы, прямо или опосредованно влияющие на достижение цели системы (или до тех пор, пока для факторов какого-либо уровня не станет невозможным получения данных о его влиянии на факторы предыдущего уровня).

Иерархия имеет кластерную структуру, что позволяет разделить принятие решения на несколько отдельных задач. Благодаря этому важному свойству метода анализа иерархий для подготовки принятия решения об осуществлении слияния или поглощения можно привлекать экспертов, работающих «втемную». Эксперты, исследующие влияние одних факторов на другие, могут не обладать информацией о цели проводимого исследования, что позволяет сохранять в тайне подготовку решения, что немаловажно при планировании слияний и поглощений.

В структуре иерархии выделяются следующие элементы.

  • 1. Узлы — альтернативные решения, выбор которых влияет на достижение цели системы, критерии достижения этой цели и факторы, влияющие на них. Если на достижение цели влияет несколько факторов (соответствие определенным критериям), то каждый такой фактор (критерий) будет являться узлом. Если для соответствия определенному критерию достижения цели возможно несколько альтернатив, то каждая альтернатива также будет являться узлом.
  • 2. Уровни — группы узлов, гомогенно влияющих на достижение цели. Если на достижение цели влияет несколько факторов (соответствие определенным критериям), то совокупность таких факторов (критериев) будет являться уровнем. Если для соответствия определенному критерию достижения цели возможно несколько альтернатив, то совокупность альтернатив также будет являться уровнем.
  • 3. Вершина — узел, соответствующий цели системы.
  • 4. Кластеры — группы узлов одного уровня, связанных с узлом более высокого уровня, который называется вершиной кластера.

Эффективность использования информационно-аналитических технологий на основе метода анализа иерархии при формировании стратегии предприятий обеспечивается следующими положениями [102]:

  • • любая сложная проблема может быть подвергнута декомпозиции;
  • • результат декомпозиции можно представить в виде иерархической системы наслаиваемых уровней, каждый из которых состоит из многих элементов;
  • • на любом уровне иерархии качественные сравнения экспертами попарной значимости элементов (субъективные суждения) могут быть преобразованы в количественные соотношения между ними, при этом они будут отражать объективную реальность;
  • • возможен синтез отношений между различными элементами и уровнями иерархии.

Неодинаковое влияние отдельных факторов (критериев) на достижение цели системы приводит к необходимости определения интенсивности влияния (приоритетов) факторов на достижение цели. Определение приоритетов факторов относительно цели сводится к последовательности попарных сравнений. Для каждой вершины кластера проводится оценка весовых коэффициентов, определяющих интенсивности влияния на нее узлов более низкого уровня (приоритеты факторов). Эта оценка производятся в матрицах попарных сравнений.

Эксперт сравнивает два объекта, давая им оценки типа «лучше», «одинаково», «хуже», упорядочивая несколько объектов по привлекательности, но обычно не может сказать, во сколько раз или насколько один объект лучше другого. Для того чтобы формализовать оценки экспертов, в методе анализа иерархии вводится специальная шкала оценок (табл. 4.1) — шкала относительной важности [102].

Таблица 4.1

Шкала относительной важности

Относительная

важность

Определение

1

Равная важность

3

Некоторое преобладание значимости одного действия перед другим (слабая значимость)

5

Существенная или сильная значимость

7

Очень сильная или очевидная значимость

9

Абсолютная значимость

2,4, 6, 8

Промежуточные значения между соседними значениями шкалы, применяемые в ситуациях, когда необходимо компромиссное решение

Результатом оценок по каждому отдельному уровню иерархии является квадратная неотрицательная обратно симметричная матрица, диагональные элементы которой равны 1:

где X tXп —взаимодействующие факторы;

Ху — отношение приоритетов взаимодействующих факторов

(степень их взаимовлияния).

Остальные элементы матрицы подчиняются равенству

То есть если эксперт оценивает степень влияния фактора х^на вершину кластера как очень сильное по сравнению с фактором xj4

(7 по шкале относительной важности), то степень влияния фактора х~ на вершину кластера по сравнению с фактором Ху равна 1.

Если обозначить долю критерия Х{ в достижении цели системы

как W/, то элемент матрицы

Эксперты производят попарное сравнение факторов Xi,...,Xn, определяя их приоритеты (w, ) и заполняют матрицы парных

сравнений.

По заполненным матрицам рассчитываются собственные векторы приоритетов данного уровня w = (w, ,...,vvw }, то есть приоритеты факторов. Существует несколько методов отыскания собственного вектора w Одним из наиболее удобных в практическом применении решений является отыскание максимального собственного числа Лпах ’ которому соответствует собственный вектор W

Вычисление собственных чисел матрицы попарного сравнения сводится к решению матричного уравнения X*w= Я* w,

где X — соответствующая матрица парных сравнений; w — собственный вектор, отвечающий собственному значению

Я;

Я — собственное число матрицы X.

Из полученного в результате вектора-столбца собственных чисел выбирается максимальный элемент Ятах .

Как известно, максимальное собственное число квадратной неотрицательной обратно симметричной матрицы, диагональные элементы которой равны 1, совпадает с размерностью этой матрицы, то есть

Ятах = п. Однако фактически рассчитанное максимальное собственное число Ятах может отличаться от этого значения. Дело в том, что при заполнении матрицы попарных сравнений эксперт может, например, при сравнении фактора Xj с фактором X. поставить оценку

X.., а при сравнении фактора X. с фактором Х{ - оценку х... При

этом равенство вовсе не обязательно будет достигнуто. Это

различие говорит о рассогласованности матрицы попарных сравнений, и, соответственно, характеризует уровень доверия к полученным результатам (а также, косвенно, квалификацию эксперта): чем больше различие, тем меньше доверие.

Для того чтобы оценить рассогласованность матрицы вычисляется индекс согласованности оценочных суждений:

где Атах — максимальное собственное число матрицы парных сравнений;

п — порядок матрицы.

Далее вычисляется относительная согласованность матрицы сравнений, то есть отношение индекса согласованности оценочных суждений к среднестатистическому значению индекса согласованности при случайном выборе коэффициентов матрицы сравнений. Относительная согласованность для системы в целом характеризует взвешенное среднее значение относительной согласованности по всем матрицам сравнений.

где Iеп. — индекс согласованности, сгенерированной случайным

образом по шкале от 1 до 9 обратно симметричной матрицы.

Относительная согласованность матрицы сравнений должна превышать 0,1, в противном случае оценки эксперта нельзя считать достоверными.

Суммарные приоритеты нижних элементов иерархии могут быть найдены в результате произведения соответствующих матриц оценок для каждого элемента вышестоящих уровней. По аналогичным правилам, только над матрицами-столбцами, составленными из числовых мер согласованности для отдельных матриц оценок, вычисляется мера согласованности иерархии в целом.

Вычисление суммарных собственных векторов приоритетов сводится к перемножению матриц и векторов приоритетов соответствующих уровней.

Далее необходимо определить среднее мнение по группе экспертов. Исходя из того, что в методе анализа иерархий используется шкала отношений, усреднение необходимо производить по правилу вычисления средней геометрической величины. Модификации усреднения могут быть получены путем введения весов компетентности или логичности оценок экспертов и вычисления взвешенной средней геометрической величины.

При решении сложной задачи, связанной с принятием управленческих решений и прогнозированием возможных результатов, сталкиваясь с множеством контролируемых и неконтролируемых компонентов, разумно объединить их в группы в соответствии с распределением некоторых свойств между элементами. Р. Том — автор математической теории катастроф [90] — доказал, что скачкообразные процессы в энергетических системах любой сложности определяются ограниченным числом так называемых управляющих параметров или параметров порядка, а, следовательно, в массиве информации можно найти несколько важных характеристик, предсказав изменение которых, возможно спрогнозировать поведение всей системы. Признанные отечественные специалисты в области синергетики С.П. Курдюмов и Г.Г. Малинецкий описывают влияние параметров порядка на поведение системы следующим образом: «Рассмотрим фазовое пространство, в котором лежат переменные, описывающие нашу реальность. Оно очень велико, и принять во внимание все переменные в нем человек не в силах. Но, очевидно, есть ситуации, области в фазовом пространстве, где для того, чтобы понимать и предсказывать происходящее, достаточно только нескольких параметров. Другими словами, иногда существуют проекции на подпространства меньшего числа переменных, которые адекватно отражают происходящее во всем огромном пространстве состояний системы» [69]. Таким образом, для того чтобы определить будет ли интеграционная сделка эффективной, достаточно выделить несколько основных индикаторов ее потенциальной эффективности (управляющих параметров) и спрогнозировать их изменение в результате осуществления такой сделки. Такими параметрами будут являться конкретные виды синергетических эффектов, которые ожидается достичь в результате слияния или поглощения.

Для предварительного обоснования целесообразности слияния или поглощения необходимо построить иерархическую модель. В первом приближении процесс обоснования решения об интеграции можно представить в виде трехуровневой модели «цель - критерии - альтернативы» (рис. 4.1), которая на верхнем уровне содержит цель — развитие компании. Второй уровень составляют обеспечивающие цель факторы: достижение операционной, финансовой и инвестиционной синергий. Эти факторы в данном случае являются критериями оценки достижения цели. Третий уровень содержит альтернативы развития компании.

В результате попарного сравнения экспертами значимости критериев относительно цели, с одной стороны (по матрице размера 3x3), и альтернатив по каждому из трех критериев (по трем матрицам размера 2x2), трехуровневая модель обеспечивает выявление весов критериев и взвешенных по этим весам приоритетов альтернативных сценариев развития конкретной компании. Если по итогам обработки матриц попарного сравнения и вычислении собственных векторов этих матриц (весов приоритетов альтернатив развития) наибольший приоритет оказался у альтернативы «Интеграция», то компания-кандидат обладает достаточным синергетическим интеграционным потенциалом, и целесообразно дальнейшее проведение оценки возможного синергетического эффекта интеграции. Если же наибольший приоритет оказался у альтернативы «Сохранение существующего положения», то компания-кандидат отбраковывается, и дальнейшее проведение оценки возможного синергетического эффекта интеграции не является целесообразным. Естественно, что это справедливо лишь при достаточно высокой относительной согласованности матрицы сравнений.

Трехуровневая иерархическая модель предварительного обоснования решения об интеграции

Рис. 4.1. Трехуровневая иерархическая модель предварительного обоснования решения об интеграции

Однако подобная трехуровневая модель характеризуется высоким уровнем обобщения данных, слабо применимым для практических целей. Для более точного учета взаимовлияния внешней среды и интегрированной корпорации, а также элементов интегрированной корпорации друг на друга представляется необходимым расширить количество уровней иерархии до шести. При сохранении той же цели компании интегральные критерии второго уровня (операционная, финансовая и инвестиционная синергии) становятся вершинами кластеров и «расщепляются» на оценочные показатели (конкретные виды ожидаемых синергетических эффектов интеграции). Эти оценочные показатели образуют третий уровень. На четвертом уровне находятся акторы: государство, региональные и местные властные структуры, конкуренты, потребители и прочие элементы внешней среды, оказывающие воздействие на формирование синергетических эффектов в интегрированной корпорации. Также необходимо включить в акторы этого уровня отдельные компании, входящие в интегрированную корпорацию, так как они выступают в виде самостоятельной действующей силы и, проводя собственную политику в отношении других предприятий интегрированной корпорации или отдельных процессов, происходящих внутри нее, влияют на синергию всей интегрированной корпорации. Каждый из узлов этого уровня также становится вершиной кластера. Пятый уровень образуют политики акторов (у каждого актора имеется свой набор политик). В качестве набора политик, например, для государства можно указать антимонопольное законодательство, налоговую политику, социальные гарантии; для конкурентов: ценовую политику, стандарты качества, использование масс-медиа и тому подобное. На шестом уровне находятся альтернативы развития компании.

Например, для компании, рассматривающей в качестве альтернатив развития поглощение своего поставщика или сохранение его независимости и продолжение совместной работы на условиях долгосрочной контрактации, иерархическая модель предварительного обоснования решения о стратегическом развитии компании может выглядеть следующим образом (рис. 4.2).

После расчета приоритетов каждого оценочного показателя, влияющего на достижение операционной, финансовой и инвестиционной синергий, становится возможным определить управляющие параметры системы, то есть оценочные показатели, которые на минимальное возмущающее воздействие на входе откликаются непропорционально сильным эффектом на выходе.

Управляющими параметрами интегрированной корпорации будут оценочные показатели критериев достижения цели, обладающие наибольшей чувствительностью. Чувствительностью системы к воздействию управляющего параметра является отношение приоритета нижестоящего уровня к приоритету вышестоящего уровня. То есть отношение приоритета конкретных синергетических эффектов к приоритетам групп этих синергетических эффектов (финансовой, операционной и инвестиционной синергиям). Информация об управляющих параметрах интегрированной корпорации понадобится в случае выбора альтернативы развития «Интеграция» и дальнейшей оценки синергетического эффекта, возможного в случае осуществления слияния или поглощения.

Шестиуровневая иерархическая модель предварительного обоснования решения об интеграции (пример)

Рис. 4.2. Шестиуровневая иерархическая модель предварительного обоснования решения об интеграции (пример)

Необходимо отметить, что разработанный метод предварительного обоснования целесообразности слияния или поглощения достаточно легко реализуется на практике. В настоящее время существует большое разнообразие программных продуктов, позволяющих строить многоуровневые иерархии и автоматизировать обработку информации, полученной от экспертов. Применение этого метода позволит с минимальными затратами отбраковывать компании-кандидаты, обладающие низким синергетическим интеграционным потенциалом, а, следовательно, экономить средства, необходимые для тщательной оценки возможных синергетических эффектов интеграции с более подходящими компаниями.

 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   ОРИГИНАЛ     След >