2.4. Практическое задание №4 Оценка стратегических зон хозяйствования с помощью матрицы Мак-Кинси

Подход, устраняющий часть недостатков матрицы "рост/доля" (БКГ) в оценке бизнеса, был предложен компанией General Electric (GE). Разработанная для анализа собственного диверсифицированного портфеля (при участии консалтинговой фирмы McKensey and Company) эта девятиклеточная матрица расположена в двухмерной системе координат — отраслевой привлекательности (привлекательности рынка) и силы/позиции в конкуренции конкретного бизнеса (стратегическое положение).

Используя такой подход для определения стратегии бизнеса, организация должна оценить свое положение по каждому из факторов, приведенных в табл. 2.6, исходя из 3-х возможных уровней: низкого, среднего, высокого. Самооценка, должна быть максимально объективной.

В матрице Мак-Кинси, отображаемой в координатах «привлекательность рынка – стратегическое положение», верхний правый угол означает благоприятные перспективы для роста, диагональ, разделяющая верхний правый угол и нижний левый угол, — двойственное положение и ограниченный рост, нижний левый угол — отсутствие реальных возможностей будущего развития.

Преимущество многопрофильной модели по сравнению с простой портфельной матрицей БКГ является учет большего количества значимых факторов внутренней и внешней среды фирмы.

Таблица 2.6

Факторы, определяющие привлекательность рынка и стратегическое положение бизнеса
Привлекательность рынка	Стратегическое положение
Характеристика рынка (отрасли)
Размер рынка (количество продаж)	Ваша доля рынка (в эквивалентных терминах)
Размеры ключевых сегментов	Ваш охват ключевых сегментов
Степень диверсифицированности рынка	Степень вашего участия в диверсификации
Чувствительность рынка к ценам, уровню обслуживания, изменениям внешних факторов	Ваше влияние на рынок
Склонность к цикличности	Характер ваших отношений с поставщиками
Склонность к сезонности	Воздействие на позицию фирмы ваших потребителей
Воздействие поставщиков на характер заключаемых сделок
Факторы конкуренции
Типы конкурентов	Ваша приспособленность к конкуренции в терминах выпускаемых продуктов
Уровень конкуренции
Сегменты рынка, которые конкуренты покинули или, наоборот, освоили	Сегменты, оставленные или вновь освоенные вами
Чувствительность к товарам субститутам (заменителям)	Ваша относительная доля рынка
Степень и типы интеграции фирм в отрасли	Ваша уязвимость со стороны новой технологии
	Ваш собственный опыт и уровень интеграции с другими фирмами
Продолжение таблицы 2.6
Финансово-экономические факторы.
Пределы капиталовложений в отрасли	Ваши пределы капиталовложений
Факторы рычага (структура издержек, величина долга)	Ваши факторы рычага
Барьеры на входе и выходе из отрасли	Барьеры, которые, представляют трудность для вас
Степень использования производственных мощностей	Ваш уровень использования мощностей
Отраслевой уровень доходности	Ваш уровень доходности
Отраслевой уровень ликвидности	Ваши показатели платежеспособности
Социально-психологические факторы
Социальная среда	Внешний образ вашей фирмы
Юридические ограничения	Внутрифирменная культура и этика

Постановка задачи

В корпорации выделены шесть стратегических хозяйственных зон (СХЗ) или видов бизнеса. Характеристика каждой СХЗ дана в табл. 2.7 пятью параметрами в порядке их значимости, а экспертная оценка факторов привлекательности сегментов рынка, на которых они действуют, - в табл. 2.8. Требуется сделать выбор перспективных СХЗ и дать стратегические рекомендации высшему менеджменту корпорации.

Таблица 2.7

Экономическая характеристика СХЗ корпорации

СХЗ Показатели	1	2	3	4	5	6
Рост рынка, % Относительная доля на рынке Объем реализации, тыс. д.е. Покрытие затрат, тыс. д.е. Эффективность каналов сбыта в баллах	12 2 20 10 5	20 0,2 8 4 2	2 1,8 50 20 5	15 3,0 30 3 2	7 2,2 45 15 5	5 0,7 5 1 1

Таблица 2.8

Экспертная оценка привлекательности сегментов рынка

Фактор привлекательности	Номер СХЗ
	1	2	3	4	5	6
	Оценка экспертов для СХЗ (балл)
Емкость рынка	4	2	1	5	4	3
Темп роста рынка	5	3	1	4	3	5
Отраслевой уровень рентабельности	2	4	5	4	3	1
Уровень конкуренции	1	5	3	4	5	2
Барьеры на входе в рынок	4	4	4	4	4	4

Задание

1. Построить матрицу Мак-Кинси для оценки стратегических хозяйственных зон компании.

2. Обосновать выбор направлений инвестирования в компании. Все расчеты проиллюстрировать графически. Отчет оформить в соответствии с требованиями к отчету о научно-исследовательской работе.

Рекомендации к решению

Для выбора стратегии инвестирования необходимо построить матрицу Мак-Кинси и оценить позиции каждой СХЗ.

Оценка проводится в координатах: привлекательность рынка и конкурентоспособность СХЗ. В качестве границ между высокими, средними и низкими значениями избирают треть соответствующего обобщенного показателя. В клетках матрицы объемы реализации по каждой СХЗ показывают в виде кругов различной величины, а покрытие затрат – сегментом в этих кругах.

Чтобы получить количественную оценку на осях матрицы Мак-Кинси, каждой характеристике СХЗ (показателю) П_j нужно присвоить вес, соответствующий его важности для руководства корпорации и той роли, которую играет этот показатель в выборе стратегии фирмы. Сумма всех весов должна быть равна 1,0. Это же касается факторов привлекательности рынка. Взвешенные оценки привлекательности рынка и стратегического положения рассчитываются путем умножения оценки каждого показателя на его удельный вес.

В общем случае набор оценок Х_ji (j = 1, ... , m; i = 1, ... , n) является выборкой случайных величин, законы распределения которых неизвестны. Неизвестными являются и «веса» критериев

,

по которым производится их учет.

Определение весовых коэффициентов требует использования соответствующих рабочих гипотез, на основе которых могут быть построены модели их расчета. В том случае, когда для показателей (факторов) предпочтительность определена на ординалистском уровне или с помощью ранговых оценок, целесообразно использовать принцип максимума неопределенности и, в частности, для простого отношения порядка предпочтения - оценки Фишборна

.

Здесь i - порядковый номер предпочтения в общей их совокупности, определяемый или по отношению порядка предпочтения или по баллам, или по ранговой последовательности.

Используя формулу Фишборна и экспертные оценки необходимо учитывать две важнейшие особенности, о которых часто забывают. Во-первых, часть факторов играют против фирмы, а это означает, что в совокупный показатель их необходимо включать со знаком минус. Во-вторых, барьер на входе в отрасль для фирм, уже действующих в ней, есть фактор положительный.

В целях перехода к единой измерительной шкале величины факторов (показателей) нормируют в соответствии с формулой

,

где

-ненормированное и нормированное значение i-го параметра для j-й СХЗ (фактора) соответственно;

- минимальное и максимальное значение i-го параметра по всей совокупности СХЗ (факторов).

Стратегические рекомендации предприятию на основе анализа матрицы Мак-Кинси по отдельным СХЗ могут включать:

• изменение объемов инвестиций или роста производства;

• снижение уровня постоянных затрат;

• снижение уровня переменных затрат и т. п.

Варианты для выполнения задания

Вариант1

Таблица 2.7

Экономическая характеристика СХЗ корпорации

СХЗ Показатели	1	2	3	4	5	6
Рост рынка, % Относительная доля на рынке Объем реализации, тыс. д.е. Покрытие затрат, тыс. д.е. Эффективность каналов сбыта в баллах	17 2 20 10 5	20 0,2 12 4 4	2 1,8 50 20 5	15 2,0 3 3 2	7 2,2 45 15 5	5 0,7 5 3 1

Таблица 2.8

Экспертная оценка привлекательности сегментов рынка

Фактор привлекательности	Номер СХЗ
	1	2	3	4	5	6
	Оценка экспертов для СХЗ (балл)
Емкость рынка	1	5	1	5	4	3
Темп роста рынка	5	3	1	2	3	5
Отраслевой уровень рентабельности	5	4	5	4	3	1
Уровень конкуренции	1	3	3	4	5	2
Барьеры на входе в рынок	5	1	4	2	3	4

Вариант 2

Таблица 2.7

Экономическая характеристика СХЗ корпорации

СХЗ Показатели	1	2	3	4	5	6
Рост рынка, % Относительная доля на рынке Объем реализации, тыс. д.е. Покрытие затрат, тыс. д.е. Эффективность каналов сбыта в баллах	12 2 20 30	20 1,2 8 4 2	22 0,8 50 22 3	15 3,0 30 3 2	7 1,2 45 10 5	12 0,7 5 4 1

Таблица 2.8

Экспертная оценка привлекательности сегментов рынка

Фактор привлекательности	Номер СХЗ
	1	2	3	4	5	6
	Оценка экспертов для СХЗ (балл)
Емкость рынка	3	2	1	5	4	3
Темп роста рынка	5	3	1	4	2	5
Отраслевой уровень рентабельности	2	4	4	4	3	5
Уровень конкуренции	1	5	3	4	5	2
Барьеры на входе в рынок	4	1	4	5	3	4

Вариант 3

Таблица 2.7

Экономическая характеристика СХЗ корпорации

СХЗ Показатели	1	2	3	4	5	6
Рост рынка, % Относительная доля на рынке Объем реализации, тыс. д.е. Покрытие затрат, тыс. д.е. Эффективность каналов сбыта в баллах	17 2 20 10 5	20 0,2 12 4 4	2 1,8 50 20 5	15 2,0 3 3 2	7 2,2 45 15 5	5 0,7 5 3 1

Таблица 2.8

Экспертная оценка привлекательности сегментов рынка

Фактор привлекательности	Номер СХЗ
	1	2	3	4	5	6
	Оценка экспертов для СХЗ (балл)
Емкость рынка	1	5	1	5	4	3
Темп роста рынка	5	3	1	2	3	5
Отраслевой уровень рентабельности	5	4	5	4	3	1
Уровень конкуренции	1	3	3	4	5	2
Барьеры на входе в рынок	5	1	4	2	3	4

Вариант 4

Таблица 2.7

Экономическая характеристика СХЗ корпорации

СХЗ Показатели	1	2	3	4	5	6
Рост рынка, % Относительная доля на рынке Объем реализации, тыс. д.е. Покрытие затрат, тыс. д.е. Эффективность каналов сбыта в баллах	12 2 20 10 5	20 0,2 8 4 2	2 1,8 50 20 5	15 3,0 30 3 2	7 2,2 45 15 5	5 0,7 5 1 1

Таблица 2.8

Экспертная оценка привлекательности сегментов рынка

Фактор привлекательности	Номер СХЗ
	1	2	3	4	5	6
	Оценка экспертов для СХЗ (балл)
Емкость рынка	1	5	1	5	4	2
Темп роста рынка	5	3	4	2	3	5
Отраслевой уровень рентабельности	1	4	5	4	3	1
Уровень конкуренции	1	3	3	4	5	2
Барьеры на входе в рынок	5	1	4	2	3	5

Вариант 5

Таблица 2.7

Экономическая характеристика СХЗ корпорации

СХЗ Показатели	1	2	3	4	5	6
Рост рынка, % Относительная доля на рынке Объем реализации, тыс. д.е. Покрытие затрат, тыс. д.е. Эффективность каналов сбыта в баллах	12 2 20 10 5	20 0,2 8 4 2	2 1,8 50 20 5	15 3,0 30 3 2	7 2,2 45 15 5	5 0,7 5 1 1

Таблица 2.8

Экспертная оценка привлекательности сегментов рынка

Фактор привлекательности	Номер СХЗ
	1	2	3	4	5	6
	Оценка экспертов для СХЗ (балл)
Емкость рынка	1	5	4	5	4	3
Темп роста рынка	5	3	5	2	1	5
Отраслевой уровень рентабельности	5	4	3	4	3	1
Уровень конкуренции	4	3	3	4	5	2
Барьеры на входе в рынок	5	4	4	2	3	4

Дополнение 1. Учет случайности при прогнозировании

Для учета случайных факторов, определяющих точность прогноза в стратегическом планировании, необходимо обратиться к вероятностным моделям экономических процессов.

Рассмотрим вначале случай непосредственных (прямых) измерений. Таковые возможны, например, в полевых маркетинговых исследованиях.

Пусть имеется n величин х₁, х₂, ... , х_n, полученных при непосредственном измерении некоторой величины х. Наличие случайно действующих факторов приводит к тому, что результаты отдельных измерений представляют собой случайные величины, колеблющиеся вокруг некоторого среднего значения - генерального среднего рассматриваемой случайной величины. Отсюда следует, что учет действия случайных факторов на измеряемую величину складывается из двух задач:

нахождение по данным измерений некоторой оптимальной оценки генерального среднего измеряемой величины;

определение степени близости этой оценки к генеральному среднему измеряемой величины.

Обе задачи могут быть решены, если в качестве постулата принимается допущение о том, что ошибки измерения подчиняются закону нормального распределения.

В математической статистике доказано, что оценка генерального среднего измеряемой величины оптимальна, если ее рассчитывают как среднее арифметическое, т.е.

.

Степень близости среднего арифметического к генеральному среднему, как уже отмечалось выше, характеризуют величиной интервала, центром которого является среднее арифметическое измеряемой величины. Границы интервала устанавливают таким образом, чтобы он с определенной вероятностью накрывал генеральное среднее. Такой интервал называют доверительным, а вероятность попадания в него генерального среднего - доверительной вероятностью, обозначаемой обычно буквой .

Величина определяет степень уверенности в том, что заданный доверительный интервал действительно накрывает генеральное среднее измеряемой случайной величины.

Доверительный интервал для генерального среднего, ввиду ограниченности числа измерений, строят по заданной доверительной вероятности с использованием случайной величины t, подчиняющейся закону распределения Стьюдента.

Используя свойство интегральной функции распределения, определим границы доверительного интервала по заданной вероятности попадания в него случайной величины t(f) с f = n - 1 степенями свободы, где n - число измерений.

Учтя, что t = , найдем, что интервал накрывает генеральное среднее измеряемой величины. Следовательно, этот интервал и будет искомым доверительным интервалом, определяющим надежность среднего арифметического, как оценки генерального среднего измеряемой величины. Половину доверительного интервала, т.е. величину

(Д1)

называют случайной ошибкой.

С учетом только случайной ошибки результат измерений некоторой величины х следует записывать так:

. (Д2)

Пусть теперь для известной функции нескольких аргументов

y = f(x₁, x₂, ... , x_n)

непосредственно на опыте измеряются только величины x₁, x₂, ... , x_n. Это пример косвенных измерений или стратегического планирования в наиболее общем случае.

Строгий статистический анализ случайной ошибки требует отыскания закона распределения функции по законам распределения аргументов. Однако, ввиду того, что, как показывает практика, точность расчетов от этого возрастает незначительно, то используют упрощенную методику. При этом считают выполненными следующие допущения.

Случайные величины x₁, x₂, ... , x_n независимы.

Изменения функции y при небольших изменениях аргументов также незначительны (т.е. распределены нормально).

Выборочная дисперсия величины равна соответствующей генеральной, т.е. , где .

С учетом этих допущений анализ случайной ошибки прогноза состоит в следующем:

определяют среднее значение функции ;

рассчитывают выборочную дисперсию

;

определяют величину случайной ошибки

, (Д3)

где f - число степеней свободы и определяют

. (Д4)

В случае, когда дополнительно к допущению 3 известно, что число измерений аргументов превышает 20, то для случайной ошибки можно записать

, (Д5)

где , величина, определяющаяся функцией нормального распределения (Приложение 1) для доверительной вероятности . В частности, для = 0,95 имеем и выражение (Д3) переходит в

. (Д6)

Именно поэтому на практике в случае косвенных измерений функции нескольких аргументов пользуются 95 % доверительной вероятностью, проводят максимальное число измерений аргументов и полагают (при учете только случайной ошибки), что

. (Д7)

В заключение следует отметить, что уверенность в надежности результатов стратегического прогноза создается, прежде всего, высоким качеством используемых для него данных, т.е. выбором надежных источников информации, адекватных математических моделей и т.п. Строгая математическая обработка результатов только одно из средств достижения точности прогноза и стратегического планирования в целом.

Дополнение 2. Оценка точности прогноза по линейной регрессии

Оценка точности линейной регрессии с одновременной оценкой доверительного интервала для коэффициентов a и b проводится по алгоритму, предложенному Гауссом. Для этого разницу между измеренными значениями и вычисленными из уравнения нужно сделать минимальной, т.е. воспользоваться методом наименьших квадратов. Тогда наилучший коэффициент регрессии будет вычисляться по формуле

.

Второй коэффициент в этом случае может быть найден по формуле

.

Константы a и b - выборочные оценки теоретических параметров. Вследствие этого адекватность модели определяется доверительными интервалами для них.

Сначала вычисляют дисперсию разности между опытными ( ) и рассчитанными значениями:

.

Дисперсии для констант a и b ищут с помощью закона сложения ошибок с степенями свободы, где m – число наблюдений. Имеем:

,

.

Доверительные интервалы для a и b получают из соотношений

,

по процентным точкам распределения Стьюдента (Приложение 2).

Если полученные коэффициенты дают для наблюдавшихся данных среднюю ошибку аппроксимации не более 10%, то сглаженную функцию можно использовать для вычисления прогнозных значений зависимой переменной. При этом необходимо учитывать, что одному значению мы ставим в соответствие единственное , являющееся случайной величиной в силу стохастичности a и b. Зная ошибки и , можно найти доверительный интервал для вычисляемого значения :

.

Отметим, что доверительный интервал зависит от разности и становится тем больше, чем дальше от среднего .