Исаев Д.В.кандидат экономических наук, доцент кафедры бизнес-аналитики, Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики", Москва, Российская Федерация disaev@hse.ru
Предмет/тема. Статья посвящена вопросам анализа инвестиций в развитие систем управления эффективностью, обеспечивающих информационную поддержку стратегического менеджмента. Специфика таких систем не позволяет оценивать результаты их развития в финансовом выражении, что объясняет неприменимость традиционных методов инвестиционного анализа. В этой ситуации представляется целесообразным применение подхода, предусматривающего сопоставление инвестиций с результатами, не имеющими стоимостной оценки. Принимая во внимание существенное влияние случайных факторов, в качестве основы такого подхода предлагается использовать имитационное моделирование. Цели/задачи. Цель исследования состоит в разработке дискретно-событийной имитационной модели, позволяющей оценивать последствия реализации программ развития систем управления эффективностью. Задачи исследования включают описание основных элементов модели, а также разработку рекомендаций в части оценки и выбора программ развития. Методология. Предлагаемая в работе модель основана на методологии временных стохастических сетей Петри. Временные задержки описываются при помощи продолжительности удерживания и присваиваются исходящим дугам сети Петри. Все задержки могут являться как детерминированными, так и случайными величинами. Результаты. Имитационная модель, представленная в работе, позволяет анализировать результаты инвестирования в развитие систем управления эффективностью. Модель предусматривает описание проектов, отношений предшествования между ними, а также влияния проектов на показатели уровня зрелости системы управления эффективностью и финансовые показатели. Выводы/значимость. Представленная имитационная модель позволяет рассчитывать обобщающие показатели, характеризующие результативность, ресурсоемкость и временные параметры программы развития системы управления эффективностью. В случае наличия нескольких программ развития эти показатели могут использоваться для сопоставления альтернативных программ и обоснования выбора одной из них для непосредственной реализации.
Ключевые слова: система управления, эффективность, программа развития, инвестиционный анализ, имитационное моделирование, дискретно-событийное моделирование, сеть Петри
Список литературы:
Акопов А.С. Имитационное моделирование. М.: Юрайт, 2014. 390 с.
Аньшин В.М. Инвестиционный анализ. М.: Дело, 2004. 280 с.
Исаев Д.В. Моделирование и оценка программ развития систем управления эффективностью // Экономический анализ: теория и практика. 2015. № 3. С. 18–28.
Ковалев В.В. Финансовый менеджмент: теория и практика. М.: Проспект, 2015. 1104 с.
Мазур И.И., Шапиро В.Д., Ольдерогге Н.Г., Полковников А.В. Управление проектами. М.: Омега-Л, 2010. 960 с.
Сидоренко В.Н., Красносельский А.В. Имитационное моделирование в науке и бизнесе: подходы, инструменты, применение // Бизнес-информатика. 2009. № 2. С. 52–57.
Aho M. What is your PMI? A model for assessing the maturity of performance management in organizations // Proceedings of ‘Performance Management: From Strategy to Delivery’ (PMA 2012) conference. University of Cambridge, UK. July 11–13, 2012. P. 1–22.
Baccelli F.L., Cohen G., Olsder G.J., Quadrat J.-P. Synchronization and linearity: An algebra for discrete event systems. New York: John Wiley and Sons, 1992. 485 p.
Bierman H. (Jr.), Smidt S. The capital budgeting decision: Economic analysis of investment projects. New York: Routledge, 2007. 402 p.
Bowden F.D.J. A brief survey and synthesis of the roles of time in Petri nets // Mathematical and Computer Modelling. 2000. Vol. 31. Iss. 10–12. P. 55–68.
Cokins G. Performance management: Finding the missing pieces (to close the intelligence gap). John Wiley & Sons, 2004. 304 p.
Coveney M., Ganster D., Hartlen B., King D. The strategy gap: Leveraging technology to execute winning strategies. John Wiley & Sons, 2003. 240 p.
Forrester J.W. Industrial dynamics. Cambridge, MA: MIT Press, 1961. 464 p.
Haas P.J. Stochastic Petri nets: Modelling, stability, simulation. New York: Springer, 2002. 529 p.
Isaev D. Performance management information support system: A conceptual model // European Journal of Economics, Finance and Administrative Sciences. 2012. Iss. 52. P. 6–20.
Murata T. Temporal uncertainty and fuzzy-timing high-level Petri nets // Lecture Notes in Computer Science. 1996. Vol. 1091. P. 11–28.
North M.J., Macal C.M. Managing business complexity: Discovering strategic solutions with agent-based modeling and simulation. New York: Oxford University Press, 2007. 328 p.
Petri C.A. Kommunikation mit automaten. Bonn: Universität Bonn, Institut für Instrumentelle Mathematik, Schriften des IIM № 2, 1962. 128 p.
Ramchandani C. Analysis of asynchronous concurrent systems by Petri nets / Technical report. Cambridge, MA: Massachusetts Institute of Technology, 1974. 219 p.
Sifakis J. Use of Petri nets for performance evaluation // Measuring, modelling and evaluating computer systems, Edited by H.Beilner, E.Gelenbe. Amsterdam: North Holland, 1977. P. 75–93.
Wainer G.A. Discrete-event modeling and simulation: A practitioner’s approach. Boca Raton, FL: CRC Press, 2009. 520 p.
