Дуглас Хаббард - Как измерить все, что угодно [Оценка стоимости нематериального в бизнесе]

Чтобы рассчитать EVPI для подобных интервалов значений, необходимо:

1) разбить распределение значений на сотни или тысячи мелких сегментов;

2) рассчитать потери от упущенных благоприятных возможностей для медианы каждого сегмента;

3) рассчитать вероятность для каждого сегмента;

4) умножить потери от упущенных возможностей в каждом сегменте на их вероятности;

5) суммировать произведения, полученные на этапе 4 для всех сегментов.

Лучше всего создать для этой цели макрос на базе Excel или написать программу, которая разбила бы распределение значений примерно на 1000 фрагментов, а затем выполнила требуемые расчеты. Так мы гарантированно рассмотрим все важные ситуации и исключения. Чтобы упростить задачу, я уже проделал за вас основную работу. Теперь все, что вам нужно, — это использовать пару следующих графиков и выполнить несколько несложных арифметических расчетов.

Прежде чем приступить к делу, нужно решить, какую из границ 90-процентного доверительного интервала (верхнюю или нижнюю) считать лучшей (best bound, BB), а какую — худшей (worst bound, WB). Ясно, что иногда лучше самое большое число (если, например, речь идет о доходах), а порой — самое маленькое (если мы говорим о затратах). В примере с рекламной кампанией маленькое число — это плохо, то есть WB — 100 тыс., а BB — это 1 млн единиц продукции. По этим данным мы рассчитаем показатель, который я называю «условным порогом» (relative threshold, RT); он указывает, где находится порог относительно остальных значений интервала. Графически RT представлен на рисунке 7.1.

Мы используем условный порог для четырехэтапного расчета ожидаемой стоимости полной информации:

1) рассчитаем условный порог: RT = (Порог — WB) / (BB — WB). В нашем примере лучшая граница доверительного интервала равна 1 000 000, худшая — 100 000, а порог — 200 000 единиц продукции, поэтому RT = (200 000–100 000) / (1 000 000–100 000) = 0,11;

2) найдем местоположение RT на вертикальной оси рисунка 7.2;

3) двигаясь вправо от значения RT, мы видим две серии кривых: одну (слева) для нормальных и другую (справа) для равномерных распределений. Поскольку в нашем примере распределение является нормальным, найдем точку пересечения кривой для нормальных распределений с прямой, проведенной через значение RT параллельно горизонтальной оси. Я назову эту величину фактором ожидаемых потерь от упущенной благоприятной возможности (expected opportunity loss factor, EOLF). В данном случае EOLF равняется 15;

4) рассчитаем EVPI следующим образом: EVPI = EOLF / 1000 × OL на единицу продукции × (BB — WB). В нашем примере OL на единицу продукции равняется 25 дол., поэтому EVPI = 15/1000 × 25 × (1 000 000–100 000) = 337 500 дол. (см. рис. 7.2).

Расчет показывает, что затраты на проведение измерения (в данном случае на прогноз) объема продаж теоретически составят 337 500 дол. Это абсолютный максимум, определенный исходя из предпосылки, что измерение полностью устранит неопределенность. Хотя сделать это практически невозможно, данный простой метод предоставляет важный ориентир для максимально возможных расходов.

Порядок расчета для равномерного распределения тот же, за исключением, конечно, одного: нам потребуются кривые равномерного распределения. И при нормальном, и при равномерном распределении необходимо учитывать следующие важные оговорки. Во-первых, данный простой метод применим только к убыткам, имеющим линейный характер. Это означает, что на каждой непроданной единице продукции мы теряем фиксированную сумму — в нашем примере 25 дол. Eсли изобразить график зависимости потерь от числа проданных изделий, то он будет иметь вид прямой (окажется линейным). Но когда скорость изменения потерь оказывается непостоянной, график EOLF может оказаться недостаточно точным. Например, если в роли неизвестной выступает сложная процентная ставка, то график потерь при любом пороге не будет представлять собой прямую. Следует отметить и то, что когда речь идет об усеченном нормальном распределении или распределениях, отличающихся от нормальных и равномерных, график может оказаться недостаточно хорошим приближением.

www.howtomeasureanything.com

Перейдите на ссылку «Value of Information Analysis» («Анализ стоимости информации»). Вы можете скачать подробный калькулятор на базе Excel для определения стоимости информации с примерами из этой книги.