Александр Шнейдер - Наука побеждать в инвестициях, менеджменте и маркетинге

При этом, без сомнения, есть внутренние закономерности, позволяющие прогнозу стать точным и эффективным. Это очевидно хотя бы потому, что существуют-таки немногие талантливые инвесторы и менеджеры, частота правильных выборов у которых много выше среднего. Эти люди интуитивно чувствуют внутренние закономерности, позволяющие прогнозировать правильно, хотя они обычно и не могут формализовать свою интуицию и опыт до уровня применимого знания.

Подобная ситуация встречалась и раньше. Обычно она предшествовала возникновению новой инженерно-практической науки. Например, великий русский кораблестроитель академик Крылов вспоминал, что на Петербургской судостроительной верфи был рабочий-самородок, который на основе многолетнего опыта и врожденного таланта без всяких расчетов мог начертить профиль любой корабельной балки.

К сожалению, уникальный дар этого рабочего обладал двумя неотъемлемыми ограничениями. Во-первых, он принципиально не тиражируемый. Его нельзя передать другим людям. Они не такие врожденно-талантливые, а увеличить частоту рождаемости гениев невозможно даже в эпоху генетического клонирования. Во-вторых, за многие годы работы этот самородок все время встречался лишь с определенным набором ситуаций. А пока знание не формализовано, невозможно ни расширить, ни сузить границы его применения.

И вот на кораблестроительные производства пришла наука — сопромат. С ее помощью уже не уникумы, а тысячи обычных выпускников институтов могут рассчитать профили балок. Поначалу сопромат лишь дал возможность многим не гениям, но профессионалам копировать интуицию редчайших единиц. Но вскоре количество переросло в качество, и сегодняшние расчеты, безусловно, более надежны, чем интуитивные эскизы самородка.

Тот же переход от интуиции к анализу предстоит сейчас сделать и менеджерам, и инвесторам. Описываемый в данной книге Квантово-Экономический Анализ (КЭА) как раз и является той методологией прогноза, которая позволяет не предчувствовать, а предвидеть, не угадывать, а определять те проекты и компании, которые идут «на рифы». КЭА не только «вычисляет» обреченные проекты, но выявляет причину, по которой начинание обречено, и позволяет выбрать прием, который может спасти ситуацию. Ведь «подводные камни», при всей их неочевидности, обнаружены заблаговременно, и еще не поздно их обойти.

Но разве не было методологии прогноза до появления КЭА? А как же классические методы, применяемые от «большой пятерки» до отдельных аналитиков? Эти методы основаны на анализе документов бухгалтерского учета, применения к ним аудиторского анализа и расчета дюжины финансовых коэффициентов. Методы эти продуманы и хороши, но не как первый шаг анализа, а как второй. Ситуация с ними становится наглядной, когда в Лондонском Сити — одном из финансовых центров мира — видишь следующую игрушку.

На мраморной подставочке установлена монетка, которую можно вертеть. Крутани монетку и, если она повернется орлом, считай, что проект или фирма выживут. А значит, есть необходимость применить весь инструментарий стандартного финансового анализа, чтобы увидеть, на какую прибыль можно рассчитывать и стоит ли вообще игра свеч. Если же монетка повернется решкой, то считай, что проект обречен и не надо тратить время на финансовый анализ. Справедливости ради заметим, что, крутя монетку, бизнес-аналитики себе явно льстят. Ведь средняя оправданность прогноза по отношению к начинающим компаниям у них явно меньше 50%.

Классический финансовый анализ — вещь нужная, но ему должен предшествовать не поворот монетки и, тем более, не слепая надежда, что бизнес состоится. Финансовым расчетам должен предшествовать анализ, выявляющий и отсеивающий обреченные начинания. Тогда, примененные только к проектам, которые имеют все шансы на успех, классические финансовые расчеты принесут больше пользы, а те, кто их практикуют, будут пользоваться еще большим спросом и уважением.

Что же происходило с разработкой таких методов «первого шага», определяющих жизнеспособность бизнеса или проекта? Тут дело обстоит куда хуже, чем с инструментарием финансового анализа. В первом приближении можно выделить два подхода к этому ключевому вопросу.

Проиллюстрируем на примере первый подход. Гарвардский биотехнологический клуб проводил совместную с Гарвардской Школой Бизнеса встречу. Большой амфитеатр в мраморном здании Гарвардской Медицинской Школы был переполнен. Во время этого мероприятия мы задали вопрос профессорам бизнес-школы: «А какие исследования вы проводите и преподносите вашим студентам, чтобы выработать у них фундаментальный научно-обоснованный подход к прогнозу успехов и неудач компаний?».