Ким Хо - О чем говорят цифры. Как понимать и использовать данные

Те менеджеры, которым недостает математической подготовки, легко могут попасть в неприятные ситуации, что наглядно подтверждает пример Джо Кассано из AIG Financial Products, приведенный в главе 1. Многие компании все в большей степени используют статистические и математические модели для ведения бизнеса. Отсюда логически следует вывод о том, что менеджер, не понимающий принципов построения математических моделей, не может успешно внедрить их в практику. Как говорит выпускник Йельского университета Роберт Шиллер (обосновывая причины финансового кризиса 2008–2009 годов, который ему удалось предсказать), «если вы руководите компанией, то должны уметь обращаться с цифрами. Количественная информация действительно имеет значение» [109].

Некоторые компании настаивают на том, чтобы их менеджеры имели базовые знания в математике и построении моделей. Например, генеральный директор TD Bank Group Эд Кларк, получивший степень по экономике в Гарвардской школе бизнеса, сумел избежать многих проблем, с которыми столкнулись другие американские банки в период финансового кризиса. Он так описывал эти проблемы в интервью газете Toronto Star: «Общаясь с коллегами по сфере операций со структурированными финансовыми продуктами, я столкнулся с весьма опасным фактом: они просто не понимали сути этих инструментов. Им никогда не приходило в голову самостоятельно провести математические расчеты, положенные в основу каждого такого продукта. Отчасти это следствие того, что они делегировали их разработку и понимание на слишком низкие уровни организационной иерархии» [110].

По мере того как во всех отраслях находят все более широкое применение аналитика и базы данных, топ-менеджерам вменяется в обязанность овладеть более или менее сложными аналитическими приемами. Иначе они просто не смогут вмешаться, когда какой-нибудь трейдер ввяжется в операции, связанные с чрезмерным и неосознаваемым риском, или когда маркетолог предложит предсказательную модель, требующую сбора слишком большого объема аналитических данных. В результате их компании и потребители оказываются в весьма опасном положении.

В частности, топ-менеджеры должны разбираться в таких концепциях:

• показатели общей тенденции (среднее значение, мода, медиана);

• вероятности и распределение;

• выборка;

• основы корреляционного и регрессионного анализа;

• основы постановки экспериментов;

• интерпретация визуальной аналитики.

Топ-менеджеры могут освоить эти концепции теми же способами, что и их подчиненные; кроме того, топ-менеджеры располагают достаточными средствами для того, чтобы пригласить профессоров или консультантов провести занятия для группы старших менеджеров или даже индивидуальные.

Мы уже приводили знаменитое высказывание статистика Джорджа Бокса: «Все модели некорректны, но некоторые при этом полезны». Тогда же мы заметили, что очень важно уловить тот момент, когда некорректная модель перестает быть полезной. Чаще всего это происходит тогда, когда заложенные в модель исходные предположения оказываются неверными или недействующими. Мир постоянно меняется, и обязанность скептически настроенного топ-менеджера в том, чтобы определить, не привели ли эти изменения к недостоверности модели. Далее приведены некоторые примеры исходных предположений для количественных моделей, на практике используемых организациями.

• Готовность покупателя купить продукт по определенной цене (известной под названием модели эластичности цены) не изменилась, хотя общеэкономические условия ухудшаются.

• Предпочтения покупателей сегодня не отличаются от таковых по выборке покупателей, на которой мы тестировали различные версии дизайна веб-страниц несколько лет назад.

• Разработанная нами предсказательная модель вероятности банкротства ипотечных банков в период роста цен на недвижимость продолжает действовать и в период снижения цен (видимо, это несколько проблематично).

• Вероятность мощного урагана в Южной Флориде не исчезла, несмотря на то что, похоже, постепенно происходят глобальные климатические изменения на планете.

• Формирование выборки приверженцев политического деятеля из владельцев стационарных телефонных номеров по-прежнему удовлетворяет требованиям репрезентативности, несмотря на то что многие избиратели не имеют стационарных телефонов (как мы и предполагали, это тоже проблематично).