Реальные опционы в менеджменте

А. В. Бухвалов

Реальные опционы представляют собой возможность принятия гибких решений в условиях постоянно меняющейся среды. Эту возможность необходимо специально проектировать. Обсуждение понятия «реального опциона» и его многообразных применений было начато автором в статье [Бухвалов, 2004], непосредственным продолжением которой является данная работа. Для краткости при ссылках на упомянутую работу далее используется сокращение [РО]. Если основной целью работы [РО] было неформальное введение в проблематику, раскрываемое с помощью примеров и мини-кейсов, то настоящая публикация преследует исследовательскую цель: дать авторский вариант методики использования реальных опционов в менеджменте. Это потребовало нового анализа:

поведения руководителей компании;

организационного поведения компании;

характера неопределенности.

Аналогично тому, как неоклассическая экономическая теория предполагает, что фирма максимизирует прибыль, а теория финансового менеджмента-что фирма максимизирует ценность для собственников, автор исходит из постулата, что фирма (осознанно или неосознанно) использует реальные опционы в качестве основного подхода для достижения своих стратегических целей и приобретения конкурентных преимуществ в неопределенной среде. Каждый из этих постулатов не требует того, чтобы фирма следовала какому-либо нормативному аппарату реализации соответствующего принципа. Справедливость классических постулатов обосновывается как соображениями рациональности, так и многочисленными косвенными фактами, имеющими эмпирические подтверждения. Прямой проверки эти постулаты не допускают, а ценность не имеет даже сколько-нибудь операционального способа измерения. Постулат о реальных опционах имеет тот же самый статус. Как уже отмечалось в [РО], менеджеры используют реальные опционы интуитивно, как правило, без знакомства с самим понятием. Это наблюдается на огромном множестве кейсов как универсального, так и уникального характера и подтверждается эмпирическим анализом проверяемых следствий теории опционов. Факт использования реальных опционов меняет функцию предложения компании и разнообразие производимой продукции. Если принять сформулированный постулат, то очевидной станет необходимость изучения влияния указанной роли реальных опционов на основные парадигмы менеджмента. Другой постулат привносит идею равновесности в рассматриваемую ситуацию: реальные опционы потребителя, связанные с продуктом, определяют его выбор товара или услуги и отношение к различным фирмам в качестве стейкхолдера. Этот постулат анализируется в работе в связи с предпринимаемым пересмотром таких понятий, как брэнд и активы торговой марки. Учет реальных опционов потребителя меняет его функцию спроса.

Подчеркнем, что если микроэкономические функции спроса и предложения появляются как решение оптимизационных задач, предполагающих умение экономических агентов реализовывать максимизирующее поведение, то здесь речь идет о попытках обеих сторон реализовать по возможности лучшую ситуацию, которая не формализуется в терминах экстремума. Это созвучно анализу поведения фирмы, принятому в современном стратегическом менеджменте.

В данном исследовании сочетаются позитивный и нормативный подходы. Во всех случаях ведется поиск подтверждения идей фактами, наблюдаемыми на практике. С другой стороны, предлагаются подходы к тому, как можно использовать эти идеи в практической деятельности.

1. Изменения парадигм менеджмента, внесенные теорией реальных опционов

1.1. Раскол теории и практики менеджмента

Многие десятилетия теория менеджмента и теория финансов, включая корпоративные финансы, развивались практически независимо друг от друга. В соответствии с этим положением практика общего и стратегического менеджмента, маркетинга, управления персоналом проходила параллельно, но фактически без взаимодействия с практикой финансового менеджмента. Практический финансовый менеджмент состоит из двух компонент: (1) учетной деятельности и контроля за текущими потоками платежей; (2) собственно финансовой деятельности. Последняя включает в себя обоснование инвестиционных проектов, выбор инструментов и источников для финансирования инвестиций, проведение финансовой политики (определение пропорции собственного и долгового финансирования и дивидендную политику).

При таком подходе финансовому менеджменту достается чисто инструментальная роль, причем далекая как от человеческого фактора, так и от собственно производства. При рассмотрении инвестиционных проектов от финансиста требуется лишь их «обоснование», а не равноправное участие в разработке. В многочисленных кейсах по корпоративным и маркетинговым стратегиям, по разработке новых продуктов и т. п., как правило, финансовая компонента отсутствует. Причина ясна: финансовое обоснование проекта требует прогноза потока будущих платежей, а специалист по маркетингу справедливым образом сомневается, что это можно сделать хоть сколько-нибудь реалистично. Поэтому и обращаются к финансисту на последней стадии, когда проект уже содержательно принят и его надо «обосновать». Проблемы финансирования с помощью открытого рынка, конечно, инструментальны и решаются финансистом, но проблемы кредитования, связанные с государством, банками, частными инвесторами, вопрос связей руководства. Как следствие, мы имеем и в теории и на практике своеобразный принцип отделения финансового менеджмента от всех остальных видов менеджмента (аналогичный пресловутому принципу отделения инвестиционных решений от финансовых, который никогда не верен в реальности). Хотя у нас нет инструментария для анализа того, хороша или плоха описанная ситуация с точки зрения теоретических концепций менеджмента, но чисто эвристически такое положение кажется неблагополучным.

Концепция реальных опционов (часто называемая ROA —Real Options Analysis; не путать с финансовыми коэффициентами) дает возможность для сближения позиций разделенных сторон. Однако такое сближение требует их обоюдных шагов навстречу друг другу. Одним из подобных шагов является реалистическое понимание того, что можно ожидать от финансового инструментария. Любопытно отметить, что менеджеры-нефинансисты, обычно принимающие свои решения без использования каких-либо количественных методов, сразу становятся очень строгими к тем числовым данным, которые они получают от финансистов. Правда жизни, однако, заключается в том, что финансисты не являются точной наукой (в отличие от физики), так как числа в финансах зависят от поведения людей, а потому финансы, так же как и менеджмент, являются обществоведческой и поведенческой наукой. Тем не менее ROA дает богатую понятийную среду для принятия решений с использованием в том числе и количественных методов.

1.2. Требования к топ-менеджеру

П. Дракер, крупнейший авторитет в области общего менеджмента, начиная со своей классической работы «Практика менеджмента», опубликованной в оригинале в 1954 г., и кончая футурологическим эссе «Задачи менеджмента в ХХI веке», всегда проводил идею, что характер деятельности топ-менеджера мало зависит от типа организации и отрасли. Основные менеджерские приемы представлялись универсальными.

Актуальность использования реальных опционов для приспособления и роста в неопределенной среде — как в коммерческих, так и в некоммерческих общественных организациях — меняет представление о требованиях, предъявляемых к руководителям. Без знания перспектив отрасли технологии, способов формирования рынка и создания каналов продвижения, маневрирования в использовании и создании уникальных ресурсов и преимуществ размышления о встраивании гибкости будут носить чрезвычайно плоский характер. Применение реальных опционов сведется к использованию некоторых типовых приемов (например, лизинг с правом возврата оборудования), которые никому не могут дать конкурентных преимуществ в силу своей общеизвестности и общедоступности.

Из сказанного вовсе не вытекает, что топ-менеджер (руководитель) обязательно должен быть специалистом по технологии. Чрезвычайную важность приобретает специальный вид интуиции, подобный неявному знанию (tacit knowledge), который по аналогии можно назвать неявной конструктивной интуицией (tacit structural intuition). Речь идет об умении без знания и проектирования технических деталей реализации предсказывать и направлять технологический прогресс, модификацию продукта и переход к новым продуктам, создание и использование ресурсов и компетенций в области деятельности компании. Там, где подробности реализации пока неясны, ставится блок- заглушка, созданием которого будут заниматься специалисты. Это означает, что успешный топ-менеджер должен сделать из своей компании обучающуюся организацию (см. далее п. 1.3). В обучающейся организации группы сотрудников или отдельные сотрудники могут по собственной инициативе подсказывать стратегические решения. Топ-менеджер должен поощрять такое поведение.

Классическим примером менеджера рассматриваемого типа можно считать Вилла Гейтса. Если отбросить историю создания вместе с коллегами интерпретатора языка ВАSIС для первого коммерческого персонального компьютера Аltair, надо честно признать, что Гейтс не вошел в историю как теоретик или практик программирования. Однако ему удалось превратить Мiсrosoft в успешную обучающуюся организацию, определившую на десятилетия стандарты ПО и ПК. Мiсrosoft и ее руководителя подстерегали многочисленные внутренние и внешние трудности и неудачи. Почти 10 лет заняло создание первой работоспособной версии МS Windows. В результате IВМ-совместимый персональный компьютер обрел наглядный графический интерфейс. Но к этому моменту ПК Масintosh от Аррlе Computer и АTARI ST от Atari Computers давно имели более совершенный графический интерфейс 1 (нечего говорить о терминалах «больших» машин, работавших под управлением ОС 2 UNIX в оболочке Х-Windows). Однако очень быстро Гейтс превратил МS Windows из графической оболочки в (реально) многозадачную систему, дающую унифицированный доступ ко всем периферийным устройствам, поддерживающую мультимедийные технологии и интегрированную с работой в Интернете и Интранете. Этого гениального достижения Гейтсу до сих пор не простили, таская Microsoft по американским, а теперь и по европейским судам с обвинениями в монополизме. Имеется обширная экономическая литература pro et contra этого обвинения. Автор полностью согласен с заявлением самого Билла Гейтса о том, что создание ПО, в том числе OC, является высококонкурентной индустрией3, где статический срез с подсчетом доли рынка не дает реальной информации об остроте конкуренции в динамике.

Использование того, что было названо выше неявной конструктивной интуицией, предполагает создание и поддержание динамических способностей компании [Тис, Пизано, Шуен, 2003]. Эта интуиция должна быть более конкретна, чем простое формулирование миссии компании. Она должна давать конструктивные блоки, которые будут наполняться необходимым содержанием сотрудниками компании. Эти блоки должны быть гибкими и допускать множественность реализации, так как не каждый шаг компании оказывается успешным. Классическим примером является совершенствование пакетаMS Internet Explorer, который на первых порах значительно уступал продукту от Netscape.

Рассмотрим другой пример. Невозможно представить, чтобы менеджер, незнакомый с технологией Интернета, создал систему продаж в Интернете типа Аmazon.соm или еВау. Конечно, можно сказать, что после первопроходцев огромное количество компаний начало работать в области электронной коммерции. Однако ни одна из них не смогла потеснить упомянутые компании. В условиях глобального характера сети Интернет важную роль играет то, кто сделал первый ход и насколько конкурентную инфраструктуру создает компания. Если инфраструктура конкурентна, то ниша для вхождения новых участников минимальна. Торговля на еВау осуществляется с помощью аукционов, которые могут проводить все желающие. Продавцу, как правило, выгоднее прийти на уже существующую торговую площадку, чем участвовать в создании новой. Таким образом, менеджер, владеющий лишь организационными приемами имитации новшеств, часто не способен обеспечить эффективное управление компанией. Примером того, что опоздавшему мало что достается, является попыткаBarnes&Noble, доминирующего американского розничного торговца книгами, выйти в Интернете после появления Аmazon.соm.

Отметим, что, хотя здесь были использованы примеры менеджмента в области разработки ПО и Интернета, не следует думать, что это единственные отрасли, где работает указанный подход. Более того, анализ многочисленных провалов стартапов, специализировавшихся в оказании Интернет-услуг, объясняется плохим менеджментом — даже в США не оказалось достаточно хороших менеджеров для инновационной отрасли [Finkelstein, 2001].

Закончим этот подраздел ответом на вопрос: не слишком ли сложен аппарат реальных опционов для менеджера? Приведем мнение практика.

В отличие от журналов по менеджменту мало внимания было уделено реальным опционам на страницах британскогоThe Economist. Это и понятно: реальные понятия чужды представителям экономического мэйнстрима. В выпускеThe Economist от 14 августа 1999 г. в рамках традиционной странички Economics Focus по интерпретации теории было приведено следующее мнение: реальные опционы смогут получить широкое распространение на практике только после того, как большинство менеджеров будет иметь докторскую степень по прикладной математике. Интересно отметить, что оппонентом данного утверждения выступил профессиональный консультант из РА Consulting Group, Cambridge (UК) — в письме, опубликованном в номере от 4 сентября 1999 г., д-р С. Блэк (Stephen Black) пишет:

Большая часть кажущейся трудности в современных подходах к анализу на базе реальных опционов возникает из попыток применить формулы, выведенные для финансоных опционов, к проблемам из реального мира. Обычно это не работает, так как опционы из реального мира весьма отличаются от финансовых опционов.

Этому имеется альтернатива. Простые финансовые модели могут схватывать существо ценности опциона, включая знание неопределенности менеджерами и их возможные решения в будущем.

Было бы очень жалко упустить одно из важнейших продвижений в финансовой технике принятия решений только потому, что академические работники не нашли пути их изложения для практиков.

Настоящие две публикации и представляют собой попытку заполнить образовавшуюся лакуну.

1.3. Требования к знаниям как динамическому ресурсу: обучающаяся организация

В условиях непредсказуемой будущей среды единственная вещь, которую может обеспечить хорошее управление компанией, — это наличие людей (команд) для решения любых будущих проблем. Достичь этого, однако, чрезвычайно трудно. Ни одно конкретное знание, ни одна конкретная квалификация не окажутся однозначно востребованными в будущем. Поэтому важно не просто рассматривать знания как актив фирмы, но и иметь стратегию его постоянного упреждающего обновления. Это выводит на первый план понятие обучающейся организации (lеаrning organization)5 как основного типа конкурентоспособной организации [Мильнер, 2003]. Особая роль в обучающейся организации отводится сегодня работе с информацией:

сбору и поиску, передаче, осмыслению, использованию. В [Гейтс, 2000, с. 248— 250] отмечается, что корпоративный коэффициент интеллекта IQ — это не просто сумма IQ работников. Корпоративный IQ это свобода обмена информацией и мыслями внутри организации.

Начнем с индивидуального приобретения знаний. Проиллюстрируем возникающие проблемы на отрасли ПО. Еще недавно в компьютерном программировании говорили о превалировании специалиста, являющегося программистом на одном- единственном языке, с которого он уже не может переключиться на другие языки программирования. Эту особенность отчасти учитывают при проектировании новых версий языков (так, Turbo Pasсal перетек в Delphi), но концепции программирования меняются чрезвычайно быстро. Тот, кто не освоил в начале 1990-х объектно-ориентированное программирование, выпал из отрасли. В России прогресс массового программиста и пользователя весьма медленный: многие пользователи ПО держатся за бухгалтерский учет в старой версии Fох Рго (страшно сказать о том, до какого года требовалось подавать документацию в формате Сliррег) или верстку в Pages Maker-оба продукта уходят своей идеологией в 1980-е гг.

Эти несчастья возникли в значительной мере из-за неправильной системы обучения, когда преподаватели сами владеют одним-единственным языком программирования без понимания современной архитектуры языков программирования, формулирующей общие фундаментальные принципы, которые должны быть прослеживаемы в различных реализациях. Это наблюдение касается и других областей, а не только создания или использования ПО. Следовательно, при обучении должно быть пересмотрено соотношение между фундаментальными и прикладными дисциплинами.

Например, преподавание учета на рецептурном уровне, соответствующем текущему законодательству, без введения в общетеоретические принципы и связи с финансовым и стратегическим менеджментом, превращает всю дальнейшую жизнь бухгалтера в натаскивание его на бесконечной череде семинаров по изменениям в этом законодательстве. Новые идеи: финансовый учет (учет для собственника), управленческий учет, технологии анализа создания дополнительной экономической ценности — внедряются в лучшем случае формально, без реального применения.

Отставание в потенциале знаний (включая этику бизнеса) учетных работников переходит с индивидуального уровня на корпоративный и сказывается не только в российских компаниях — оно особенно отчетливо выявилось в ходе корпоративных скандалов в США в начале 2000-х гг. В компаниях-рекордсменах были выявлены многомиллиардные приписки. В результате утраты доверия утеряны, по меньшей мере, сотни миллиардов долларов акционерного капитала. Из большой «пятерки» фирм-аудиторов навсегда выпала фирма Arthur Andersen, а в оставшейся «четверке» в начале 2004 г. фирма Ernst&Young была подвергнута Комиссией по ценным бумагам и биржам (SЕС) административному наказанию, согласно которому ей запрещено в течение полугода привлекать новых клиентов 6(наказание, не применявшееся с 1975 г.).

Если вернуться к проблеме использования реальных опционов в обучающейся организации, надо сказать о приоритетной роли обновления стратегии компании. Трудность для руководства компаний привыкнуть к этому обсуждается в [Christensen, 1997]. Соответствующее стратегическое мышление рассматривается как ключевая компетенция. Однако использование карты стратегий выглядит лишь инструментом на короткую и среднюю перспективу. Более интересной является позиция, выраженная в [Кim, Маuborgnе, 1997], которая призывает компанию создавать стратегию не с оглядкой на конкурентов, а с помощью построения независимой от них ценности. По существу, построение, отслеживание и совершенствование своей «кривой ценности» является стратегией обучающейся компании. Вопрос же о том, как этого достичь, выносится при такой постановке за скобки. В качестве продвинутых стратегий, требующих организационного знания, можно упомянуть понятие подрывающих технологий (distruptive technology) (см.: [Christensen, Воwеr, 1996], где развитие субрынков данного вида продукта иллюстрируется на примере производства различных поколений хард-дисков). Другим динамическим подходом является «латание заплат» (patching) [ЕEisenhardt, Вrown, 1999].

Знания и умения сами по себе еще не создают обучающуюся организацию. В [Арджирис, 2004; Гейтс, 2000] приводятся примеры компьютерной компании DЕС и компании по производству специализированных компьютеров для набора текстов Wang Laboratories, возглавлявшихся выдающимися специалистами и менеджерами, которые не смогли приспособиться к эре ПК, хотя, на первый взгляд, должны были быть готовы к этому более других. Нет никакой теории по организационной структуре обучающейся организации. Можно только согласиться с тем, что такая организация должна быть демократической [Гейтс, 2000], так как в противном случае не преодолеть различные «защитные» барьеры [Арджирис, 2004]. Гейтс приводит примеры двух своих собственных просчетов, допущенных в Мiсrоsоft в начале 1990-х гг. Первый случай касается преждевременного развития разработок по цифровому телевидению, а второй первоначальной недооценки Интернета. Оба просчета были достаточно быстро исправлены с минимальными потерями. Гейтс считает, что это удалось сделать благодаря плоской организационной структуре Мiсrоsоft, где любой сотрудник может обратиться к нему по электронной почте, а неофициальные разработки групп энтузиастов (как это было в случае Интернета) не наказываются, а поощряются.

Если попытаться охарактеризовать, чем являются реальные опционы с точки зрения теории знаний [Арджирис, 2004, гл. З], то они могут быть отнесены как к обучению с одинарной петлей (простая ситуация, когда модель не требует пересмотра), так и к обучению с двойной петлей (случай, когда модель должна быть содержательно пересмотрена). Примером обучения с одинарной петлей было улучшение МS Internet Ехрlоrеr под влиянием конкуренции с Netsсаре. Примером обучения с двойной петлей было предшествующее решение о включении поддержки Интернета во все продукты компании. Имеются примеры организаций, которые не способны освоить обучение с одинарной петлей, — это российские коммунальные службы, которые продолжают отопление при 20 градусах по Цельсию на улице и не включают отопление при холодах (не надо упоминать о технологических трудностях переключения — это и должно решаться в рамках организационного научения).

Важную роль в построении обучающей- ся организации играют богатство приемов управления, инновации и информационные технологии (ИТ). Страновые рейтинги конкурентоспособности в указанных направлениях публикуются Всемирным экономическим форумом. Большое значение также имеет качество образования, которое само является реальным опционом для повышения конкурентоспособности. Рейтинги по этому показателю представлены в ОЕСD (проект РISА). Россия занимает во всех упомянутых рейтингах невысокие позиции. Интересно, что первое место в этих рейтингах держит Финляндия. Кстати, в Финляндии реальные опционы целенаправленно внедряются в крупные проекты.

Трудности создания обучающейся организации в России усугубляются тем, что процесс адаптации систем управления, выработанных мировой практикой, начался здесь совсем недавно. Тем не менее другого пути нет: обучающуюся организацию надо строить.Для этого не существует никакого нормативного пути. Проведение административных мероприятий по подбору и повышению квалификации кадров само по себе не помогает ее построению. В российских условиях можно сформулировать следующие необходимые (но не достаточные!) признаки обучающейся организации;

Разработан мотивационный механизм максимизации ценности компании всеми работниками (это необязательно прямое или косвенное материальное вознаграждение; для интеллектуальных работников, например, чрезвычайно важные условия труда: хорошая библиотека, подписка на электронные информационные ресурсы в сети, наличие вспомогательного персонала и т. д.).

Разработан и внедрен кодекс поведения менеджмента; сотрудники должны верить и видеть, что не вся прибыль пропадает в карманах (оффшорах) предпринимателей и топ-менеджеров.

Все работники интеллектуального труда должны принимать участие в разработке стратегии организации.

В случае малого и среднего бизнеса заработки ведущих сотрудников-исполнителей не должны сильно отличаться от заработков топ-менеджеров (что легко определяется по марке машины и уровню жилья) — это показывает, что знания действительно ценятся.

Средние и крупные предприятия должны содержать перспективные подразделения, даже если они не приносят ни текущей прибыли, ни текущей ценности.

В сформулированных критериях нет ни слова о процессе обучения, программах переподготовки и т. п. Их и не может быть, так как формы построения обучающейся организации многообразны [Нонака, Такеучи, 2003]. Важно, что в организации закрепляются люди и подразделения, которые будут точками роста.

В качестве негативного российского примера можно упомянуть петербургскую больницу, из которой молодые хирурги ушли работать в похоронное бюро (привыкли к профессиональной работе с покойниками со студенческих лет). Обратного пути нет. Ушли хирурги не потому, что не было системы переподготовки. Можно также вспомнить ведущую петербургскую стоматологическую клинику, из которой уходят опытные врачи потому, что имеется бюрократически реализованная обязательная система переподготовки не самого высокого уровня (рента для хороших знакомых менеджеров), отнимающая время. Творческий врач — это реальный опцион для пациента, а следовательно, и вклад в ценность корпорации, если менеджмент и владельцы о ней заботятся.

1.4. Отношение к риску и неопределенности как источнику ценности

В [РО, п. 2.3] уже подробно обсуждался вопрос о том, что понимание риска, принятое до недавнего времени в основном в теории финансов, распространяется на общий и стратегический менеджмент. Увеличение неопределенности в развитии компании (до известных пределов) влечет увеличение ценности реальных опционов (в частности, ценности использования левериджа), а значит, и компании. Важная черта реальных опционов (в отличие от финансовых и товарных) состоит в том, что они являются рискованными инструментами, применение которых может привести (с положительной вероятностью) к потерям, хотя ожидаемый (средний) результат всегда предполагается положительным в силу рационального поведения инвестора [РО, п. 5.2].

Сейчас нам необходимо уточнить классификацию типов неопределенности, так как различные типы неопределенности требуют разного подхода к моделированию реальных опционов. Начнем с классификации, предложенной в [Соurtnеу, Кirkland, Viguerie, 1997]:

1-й уровень. Достаточно ясное будущее (единственный прогноз).

2-й уровень. Различные варианты будущего (несколько сценариев).

3-й уровень. Спектр различных вариантов будущего (имеется конечное количество ключевых переменных, но варианты сценариев, соответствующие этим переменным, образуют бесконечный континуум) 4-й уровень. Истинная неопределенность (ничего нельзя предсказать).

Авторы считают, что основные практические случаи укладываются в неопределенность второго и третьего уровней. Только во втором случае предлагается использовать реальные опционы для принятия решений. В третьем случае они предлагают набор инструментов, состоящий из исследования скрытого спроса, предсказания технологий, сценарного планирования. Авторы сводят дело по существу к морально устаревшей концепции стратегического планирования (обоснование этого положения см. в [Катькало, 2003]), причем в чрезвычайно неблагоприятных для ее реализации условиях.

В настоящей публикации предлагается другая классификация, которая позволит нам применить различные подходы к моделированию реальных опционов как универсальному аппарату учета будущей неопределенности. Прежде всего, если мы говорим о существенном событии в будущем, то оно никогда не бывает определенным. Вариант с конечным набором альтернатив будущего отличается от спектра альтернатив не сущностью, а модельными предположениями. Поэтому это не есть реальная неопределенность. Реальная неопределенность может быть хорошо представлена двумя вариантами, которые вводятся и обсуждаются во врезке «Классификация неопределенности».

2. Классификации реальных опционов

2.1. Еще раз о том, что же такое реальный опцион

В [РО] реальный опцион был определен как возможность принятия гибких решений. Так как большинство авторов, пишущих о реальных опционах, избегают точных дефиниций, то есть необходимость вернуться к уточнению этого понятия.

Классификация неопределенности

Н1. Будущее является неопределенным, но неопределенность носит регулярный характер. Это означает, что заданы некоторые регулярные вероятностные законы, описывающие будущее и вытекающие из общеэкономических закономерностей. Даже если параметры этих законов не меняются, мы имеем множество возможных реализаций. При моделировании иногда будет удобно рассмотреть конечное число реализаций (сценариев), а иногда — бесконечное (что также хорошо просчитываемо с помощью имитационного моделирования), И в том и в другом случае применим аппарат реальных опционов. Неопределенность указанного типа возникает, например, при добыче полезных ископаемых (прежде всего нефти) или, более общим образом, в так называемых сезонных отраслях 7(металлургия, сельское хозяйство и т. п.).

Н2. Будущее является неопределенным, но неопределенность не носит регулярный характер.

Это означает, что невозможно высказать какие-либо гипотезы по поводу вероятностных распределений ключевых параметров будущей ситуации. В этом случае надо создать обучающуюся организацию, которая будет использовать опционы в простейшей агрегированной постановке: дерево решений (как правило, на два периода — «завтра» и «послезавтра»). Интеллектуальная сложность анализа перейдет из области формального моделирования в придумывание опционов, которые дадут гибкость принятия решений. К этому виду неопределенности относится и случай, когда никакой прогноз вариантов невозможен.

Часто реальный опцион определяют как применение теории финансовых опционов к управлению реальными активами (материальными и нематериальными). Это совсем неверно и содержательно, и технически (см.: [РО, разделы З и 5]). Отметим также, что реальный опцион есть виртуальное понятие: он существует только в голове менеджера, и он, как правило, не может быть перепродан другому лицу или организации.

Часто говорят о реальном опционе как о добавке ценности, связанной со встроенной гибкостью, к негибкому проекту.

Таким образом, появляется формула ценности проекта или компании в условиях неопределенности:

Expanded Value = Expected NPV + Value of Real Options,              (1)

или, переходя к русским обозначениям,

Истинная ценность = Ожидаемое NPV + Ценность реальных опционов,   (1a)

т. е. истинная (расширенная) ценность получается как сумма ожидаемой чистой приведенной стоимости и ценности имеющихся у фирмы или встроенных в проект реальных опционов. Другими словами, истинная ценность складывается из ценности проекта (фирмы) без гибкости и ценности реальных опционов, дающих гибкость.

Имеется, по крайней мере, два возражения против универсальности такого подхода. Во-первых, что самое главное: в большинстве случаев фирма без реальных опционов и фирма с реальными опционами являются качественно различными объектами, отличающимися стилем управления и ресурсами. Поэтому в общем случае рассчитывать на возможность представления истинной ценности в виде суммы (1) не приходится неясно, что такое данная фирма без реальных опционов.

Во-вторых, не всегда корректно определение ожидаемогоNPV. Эта величина технически определяется из прогнозного (многовариантного) потока по формуле математического ожидания. В случае отдельного проекта и особенно в случае рассмотрения фирмы в целом в некоторые годы этот поток может быть с положительной вероятностью отрицательным. В случае фирмы это соответствует тем годам, когда свободный денежный поток принимает отрицательное значение — ситуация достаточно часто встречающаяся на практике. Тогда, проводя усреднение для вычисления математического ожидания, в том числе и по этим неблагоприятным годам, мы вообще игнорируем тот факт, что убытки должны быть кем-то профинансированы. При этом какова будет стоимость покрытия убытков, зависит от непредсказуемых возможностей при выборе способа финансирования в будущем. Если способ финансирования не будет найден, то история фирмы может принудительно закончиться в результате банкротства. Теория финансов, впрочем, предполагает, что источник финансирования будет найден, но стоимость финансирования определяется потоком платежей после рассматриваемого момента. Это можно учесть, но получающаяся формула уже не имеет ничего общего с математическим ожиданием. Описанной сложности не возникнет только в самых простых ситуациях, как правило, относящихся к отдельно рассматриваемому проекту крупной фирмы.

Проиллюстрируем идею невозможности разложить ценность в форме (1) примерами. В [РО, п. 3.2] приводится классический пример на оценивание свободного участка земли. С помощью опциона анализируется в целом гибкая ситуация — возможность отложить решение о строительстве на один год. Здесь имеется негибкая ситуация строить немедленно, но расчет ценности опциона невозможно построить на идее «добавки», так как в будущем году качественно меняется структура задачи и ее решение.

Задумаемся также, реалистично ли вычленить реальный опцион как «добавку» на примере аутсорсинга. Что именно является здесь негибким решением? Такого нет в принципе. Как было объяснено в [РО, п. 5.2], ресурсы фирмы, использующей аутсорсинг, отличны от фирмы без аутсорсинга. Таким образом, это «другая» фирма. Стоимость развития собственного инновационного ресурса, по существу, не прогнозируема, но она выражает стоимость уже другого реального опциона, т. е. опять присутствует гибкость. В [Nembhard,Sni,Aktan, 2003] приведена модель аутсорсинга как опциона. Но для того чтобы записать ее в виде опциона, авторам пришлось в дополнение к тому, что были отброшены все стратегические аспекты, которые мы обсуждали в [РО], сделать предположение о мгновенном переключении с аутсорсинга на собственное производство, если полные затраты на аутсорсинг выше переменных затрат на собственное производство, причем какие- либо трансакционные издержки переключения между собственным производством и аутсорсингом, а также лаг при переключении — отсутствуют. Такого рода «инженерное» моделирование не представляет никакой практической ценности.

Возвращаясь к общему случаю, заметим, что упрощение ситуации до состояния «ничего сделать нельзя», а затем прибавление к ней инструментов, говорящих, что «все-таки что-то сделать можно», удается провести только в специальных ситуациях (однако некоторые из них являются важными, см. п. 3.2 ниже).

2.2. Моделирование реальных опционов и их классификации

Таким образом, согласно авторской трактовке, изложенной уже в [РО], реальный опцион понимается как производный инструмент, ценность которого и управление которым зависят от некоторого базисного процесса, описывающего неопределенность. В [Dixit, Pindyck, 1994] показано, что в случае основных моделей базисной неопределенности все такие задачи сводятся к стохастическому линейному дифференциальному уравнению второго порядка с краевыми условиями, полученными из естественных предположений о поведении ценности опциона на границе и формального условия «гладкой склейки. Более того, в зтой книге собраны практически все случаи, когда соответствующая задача допускает аналитическое решение в виде формулы. При рассмотрении задачи на дереве, конечно, дифференциальных уравнений не потребуется. Это не означает, что анализ решения упростится, — в математике давно известно, что изучение непрерывного случая чаще технически проще, чем дискретного (даже конечного) случая. Подавляющее большинство работ по реальным опционам использует указанную технику из [Diхit, Рindyck, 1994] в комбинации с приближенными методами и методом Монте-Карло.

Таким образом, для того, чтобы модельно задать реальный опцион, надо проделать следующие шаги (кардинально отличающиеся от «четырехшаговой процедуры оценки реальных опционов» [Copeland,Antikarov, 2001]), представленные во врезке «Моделирование реальных опционов».

Указанный подход позволяет нам избежать моделирования сложн