Использование численного вероятностного анализа для расчета периода возврата инвестиций в сотрудника - davaiknam.ru o_O
Главная
Поиск по ключевым словам:
страница 1
Похожие работы
Название работы Кол-во страниц Размер
Лабораторная работа №4 Использование топологической модели для анализа... 1 143.91kb.
Трибоспектроскопия – инструмент для анализа качества покрытий. 1 60.45kb.
Формы оценки мобильных сотрудников — это инструмент измерения и анализа... 1 46.17kb.
Российской академии наук 1 125.88kb.
Российской академии наук 1 124.82kb.
Т. В. Гусева, С. И. Петрунина, С. В. Гуреев ОАО «ниаэп», Нижний Новгород... 1 357.96kb.
Теория информации Шеннона. Вероятностный подход к определению количества... 1 52.44kb.
Программа дисциплины «Лекции по макроэкономике переходного периода» 1 277.95kb.
Численное моделирование движения молекул жидкости в первых принципах 1 14.08kb.
Применение нечетких алгоритмов в условиях неопределенности 1 46.47kb.
Разработка программных средств для интерактивного анализа публикаций... 1 27.73kb.
Первый день Начало 10: 30 1 62.71kb.
Направления изучения представлений о справедливости 1 202.17kb.

Использование численного вероятностного анализа для расчета периода возврата инвестиций - страница №1/1

УДК 519.24
Использование численного вероятностного анализа для расчета периода возврата инвестиций в сотрудника

Подборский Е.Л.

научный руководитель д-р физико-математических наук, Добронец Б.С.

Сибирский федеральный университет
В работе рассмотрено применение численных операций над случайными величинами. Приведен пример использования численного вероятностного анализа в практике принятия экономических решений. Показано, что данный подход позволяет существенно повысить качество принимаемых решений и сократить объем вычислений.
Любой бизнес-организации всегда важно понимать, чем она управляет и как это измерить, а чтобы измерить, важно понимать критерий измеримости. Говоря языком современного менеджмента, любой бизнес управляет двумя группами объектов: материальными (финансы и рынки или клиенты) и нематериальными активами (процессы и персонал). Если говорить о первой группе, то измерить, эти активы легко – это видно, это хорошо и просто просчитывается. Встает вопрос: а как измерить вторую группу? Сложность состоит в том, что мы не можем очень четко ответить на вопрос, сколько мы вкладываем или инвестирует в эту группу. Однако любой бизнес, прежде всего хочет знать: а как это повлияет на мою прибыль или какую отдачу я получу от своих инвестиций? Какова отдача от средств, вложенных в обучение? Превышает ли финансовый эффект от обучения вхождения в должность новых сотрудников затраты на его проведение?
В данной статье рассмотрен вопрос возврата инвестиций, вложенных в обучение сотрудников. За какой период при постоянных затратах на сотрудника таких как: аренда площади, бухгалтерия, телефония, прочие офисные расходы, реклама, ФОТ администрации и при переменных: маржинальная выработка, время работы, мы возвращаем средства, потраченные на сотрудника и начинаем получать прибыль для компании.
(1)
Здесь n – срок работы сотрудника, за который собираются затраты; – постоянная часть расходов, которые организация несет ежемесячно на содержание сотрудника; Зп – заработная плата сотрудника, которая включает в себя постоянную часть (оклад) и переменную премиальную часть, которая зависит от эффективности работы; с – выработка в денежном выражении, которую принес сотрудник за месяц работы.
В данном случае мы имеем дело с высоким уровнем неопределенности, поэтому стандартная модель расчета возврата инвестиций не может дать достаточных для принятия решения результатов. Для одновременного учета неопределенности в сумме заработной платы и в сумме выработки на сотрудника применяется численный анализ. Основные параметры финансовой модели – заработная плата и выработка сотрудника – моделируются как случайные переменные, имеющие вероятностное распределение. Численный вероятностный анализ позволит понять, какие факторы в большей степени повлияют на конечный результат

6

количес

т

во


чел.

Выработка, тыс. руб.

36

30

24

18

12

40

60

80

1000

120

20

а. гистограмма распределения б. гистограмма распределения

Рис.1

На рис. 1 изображены гистограммы распределения величин и Для анализа была взята выборка из 100 сотрудников за разный период времени.



Исходя из (1) построим гистограмму распределения t и сможем проанализировать время возврата инвестиций, вложенных в нового сотрудника.


Время возврата, мес.

1,4

1,2

1,0

0,8

0,6

0,4

количес

т

во


чел.

Рис.2


Из анализа гистограммы t (рис. 2) видно, что вероятны как негативные исходы, так и значительная прибыль предприятия от инвестирования в новых сотрудников. Приведенный пример показывает, что применение гистограммной арифметики в рамках технологии визуально-интерактивного моделирования позволяет ЛПР увидеть возможные варианты исходов реализации, по сравнению со стандартным анализом, который дает только положительный ответ.

В заключение следует отметить, что приведенный автором практический пример позволяет сделать два основных вывода:



  1. Гистограммная арифметика может рассматриваться, как численный метод вероятностного анализа, позволяющий работать с неопределенными данными в рамках различных практических приложений.

  2. Гистограммная арифметика может использоваться, как инструмент ВИМ-технологий, что значительно повышает качество анализа и дает в руки ЛПР удобное средство для принятия управленческих решений.





Быть бедным плохо уже потому, что это занимает все ваше время. Виллем де Конинг
ещё >>