на тему: «Математическое моделирование оценки эффективности портфеля проектов»




Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова» Воронежский филиал Кафедра менеджмента и управления организацией

 

 

Доклад

По дисциплине «Управление портфелем проектов»

на тему: «Математическое моделирование оценки эффективности портфеля проектов»

 

Выполнил студент группы МУПд-316

очной формы обучения факультета

сферы обслуживания и управления

Балбашов О. А.

Преподаватель: Голикова Галина Викторовна

 

Воронеж – 2017

Портфель проектов – набор проектов реализуемый организацией в условиях ресурсных ограничений и обеспечивающим достижение стратегических целей. При формировании портфеля удается учесть стратегические цели и расставить нужные приоритеты для проектов, пакетов работ и самих работ, используя процессный подход. А затем успешно реализовать включенную в портфель совокупность проектов.

Оценке эффективности портфеля проектов предшествует его формирова- ние, при котором заведомо неэффективные проекты исключаются из портфеля, что сокращает альтернативы каждого направления деятельности.

Выбор проекта из множества альтернатив сводится к задаче максимизации целевой функции эффективности F(s):

 

F(s) → max, s< S,

 

где S – вектор возможных стратегий.

На этапе предварительного отбора проектов отсеиваются заведомо неэф- фективные проекты (рис. 1). При этом вместо критерия максимума целевой функции целесообразно использовать определенное пороговое значение эффек- тивности:

 

F(s) ≥ D, s C ,

 

где D – некоторое действительное число; – подможество множества S.

В настоящее время существует ряд методик оценки эффективности проек- тов [1, 2], основанных принципиально на единой методологической базе и отличающихся в основном условиями применимости и предметными областями.

 

При оценке эффективности проектов предлагается использовать следую- щие характеристики:

 

- чистый доход (Net Value – NV);

- чистый дисконтированный доход (Net Present Value – NPV);

- внутреннюю норму доходности (Internal Rate of Return – IRR);

- индексы доходности затрат и инвестиций;

- дисконтированный срок окупаемости (Payback Period – PP).

Приведенные показатели позволяют оценить финансовую составляющую проекта, но никак не учитывают полезность проекта для непосредствен- ных участников и сторон, косвенно связанных с его реализацией. Поэтому в оценке эффективности про- екта необходимо учитывать его полезность для заинтересованных сторон при заданных условиях. Кроме этого приведенные методы не учитывают специфику портфельного управления проектами, т.е. ориентированность портфеля проектов на достиже- ние стратегических целей организации. Эти методы отражают только одну составляющую проекта – фи- нансовую – и никак не учитывают других критериев эффективности.


Рис. 1. Оценка эффектив- ности проекта


Первоочередной же задачей, стоящей перед ру- ководством организации и командой управления проектами, является выработка системы показателей


для оценки проектов и портфелей проектов с учетом согласования интересов.

Описание модели оценки эффективности портфеля проектов.

Выбор показателей оценки проектов и портфелей проектов, как правило, не вызывает затруднений – обычно используются временные, финансовые (на- пример, доход, прибыль, рентабельность), социальные (например, социальная значимость проекта) и другие показатели. Ограничения также обычно легко пе- речисляются – технологические, ресурсные и другие.

Сложнее дело обстоит с показателем эффективности. Фактически, имеется многокритериальная задача принятия решений, в которой специфика портфе- лей проектов отражается тем, что, во-первых, не всегда субъекты способны сформулировать четко свои предпочтения, а, во-вторых, может существовать несколько различных (несовпадающих) мнений относительно того, какой портфель проектов считать более эффективным.

Это противоречие обусловлено тем, что любая организация является сложной системой, однозначно описать цели которой с позиций одного субъек- та не всегда удается. Кроме того, любая организация состоит из множества субъектов (руководителей, подразделений, сотрудников), представления кото- рых о том, "что такое хорошо, и что такое плохо", могут быть различными как в силу несовпадения их интересов, так и в силу отличий в опыте, квалификации и т.д.

 

Пусть имеется множество T оцениваемых проектов, T ={1, }. Обо- значим QŠP – подмножество множества проектов – портфель проектов. Каждый портфель проектов L оценивается по n параметрам: – оценка портфеля L по параметру i, iCN={ 1, 2 ,…,n} – множеству параметров.

Параметры системы могут быть заданы различными способами: количест- венными характеристиками, вербальным образом (в виде словесных термов). Так, например, в системе показателей качества любого ВУЗа входят: — качество входных данных специальности, — качество процессов обучения по специальности, — качество результатов обу- чения. Здесь учитывается качество: абитуриентов, оборудования, учебников, кадров, проекта обучения.

Качество абитуриентов i -й специальности можно определять разными спо- собами. Главное, что на этом этапе могут фигурировать реальные числа и достаточно простые алгоритмы. Вычисления могут непрерывно совершенство- ваться по мере получения реальных результатов. Могут использоваться такие показатели: средняя оценка на вступительных экзаменах, средняя школьная оценка, результат независимого тестирования знаний, результат психолого- педагогического тестирования студентов.

Если параметры заданы количественно, то их обработка значительно уп- рощается, а если это качественные (словесные) оценки, то к ним можно применить различные методы экспертных оценок, включая некоторые элемен- ты ранжирования или шкалирования. К ним относятся метод интервью, метод предпочтения, метод рангов, метод попарного сравнения. При использовании метода попарного сравнения результаты представляются в соответствующих матрицах. Количественное представление каждого словесного параметра может быть получено путем присвоения каждому показателю соответствующего зна- чения. Значения по каждому элементу матрицы позволяют ранжировать показатели в порядке роста значимости. На первом этапе составляют системы сравнения показателей по каждому из параметров, на втором – строят квадрат- ную матрицу смежности, где знаки «>, =, <» или слова оценки заменяют коэффициентами предпочтительности (например, 1,5; 1,0; 0,5 соответственно).

Перейдем от оценок параметров портфеля проектов к вероятностным оценкам. Обозначим через где – полученный количественный

показатель параметра - так называемая «норма», «то, как или что должно быть». Совершенно очевидно, что 0 ≤ pi ≤ 0. Это вероятности соответ- ствия параметров портфеля проектов ожиданиям.


Так как предел наилучшего параметра трудно установить, то полезно рас- сматривать и обратное понятие — многомерный «сопряженный параметр».

Например, для ВУЗов в паре «качество» - «рекламации», за «рекламации» можно принять долю дефектов, которые минимальны при прочих равных усло- виях (соответствие стандарту и скрытым потребностям клиентов).

Так, например в коэффициенте рекламации образовательных услуг нужно учитывать: затраты на обучение "отчисленных" студентов, за- траты на выполнение повторных учебных процедур, превышение нормативов затрат на административный аппарат, сверхнормативные затраты энергоноси- телей, сверхнормативные затраты расходных материалов, затраты на ликвидацию аварий, косвенные затраты, связанные с отсрочкой трудоустройст- ва.

В таком случае пара «качество» - pi и «рекламации» qi связаны традицион- ным соотношением pi + qi = 1. Поэтому, зная вероятностные оценки

«сопряженных параметров» qi, которые вычислить в некоторых случаях значи- тельно проще, нет необходимости проводить громоздкие вычисления pi

Вычислим вероятность оценки системы параметров или показателей эф- фективности портфеля проектов:

,

или, с учетом соотношения «качество» - «рекламации», получим:

.

Эта формула справедлива только для независимых параметров системы. На основании предложенного метода, можно сделать вывод, что много-

критериальная задача принятия решений сводится к нахождению вероятностных оценок портфеля проектов. Наиболее оптимальной, и, следова- тельно, эффективной, является та система параметров, вероятность P которой выше, вне зависимости от того, что для каждого портфеля проектов параметры системы в каждом случае различны. Таким образом, выбирая из предложенных портфелей проектов, предпочтение отдается тем, у кого вероятностная оценка выше.

 


СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

 

1. Управление инновационными проектами и программами на основе системы знаний P2M: Монография // Ярошенко Ф.А., Бушуев С.Д., Танака Х.- К.: «Саммит-Книга», 2016. – 272 с.

2. Создание и развитие конкурентоспособных проектно-ориентированных наукоемких предприятий: монография / Бурков В.Н., Бушуев С.Д., Возный А.М., Кошкин К.В., Рыжков С.С., Танака Х., Чернова Л. С., Шамрай А.Н. – Николаев: изд-во Торубары Е.С., 2015. – 260 с.

3. Матвеев А.А., Новиков Д.А. Модели и методы формирования портфеля проектов / «Информационная экономика» Сборник трудов под ред. д.э.н. Р.М. Нижегородцева. М.: МГУ,2015.С.138-149.

4. Матвеев А.А., Новиков Д.А., Сухачев К.А. Модели и методы оперативного управления портфелем проектов / Труды междуна­ родной конференции «Современные сложные системы управле­ ния». Тула, 2015. С.128-135.


 



Поделиться:




Поиск по сайту

©2015-2024 poisk-ru.ru
Все права принадлежать их авторам. Данный сайт не претендует на авторства, а предоставляет бесплатное использование.
Дата создания страницы: 2018-01-08 Нарушение авторских прав и Нарушение персональных данных


Поиск по сайту: