Как думают великие компании: три правила

(Келлер С., Прайс К. Больше, чем эффективность: как самые успешные компании сохраняют лидерство на рынке / Пер. с англ. М., 2014.)

Christian Stadler. Enduring Success. Stanford Business Books, 2011.

Приложение С. Идентификация выдающихся показателей

Наша основная мера эффективности – это фондорентабельность (ФР) в течение всего срока существования компании, но мы учитываем также рост выручки (доходов) и совокупный доход акционеров (СДА). Для оценки относительной эффективности компаний по каждому показателю мы используем статистические методы.

Фондорентабельность (ФР)

В рамках нашей аналогии с подбрасыванием монеты легко рассчитать вероятность достижения того или иного результата, потому что мы знаем вероятность каждого из двух возможных результатов каждого подбрасывания: при каждом подбрасывании вероятности выпадения орла и решки составляют по 50 %. А какова вероятность того, что случайно выбранная компания, имеющая в этом году оценку 4 балла, в следующем году будет иметь оценку 7 баллов? Чтобы иметь возможность отвечать на подобные вопросы, мы построили матрицу 10 × 10, в которую внесли наблюдаемые частоты всех вариантов изменения оценок компаний в следующем году по сравнению с предыдущим.

Перемещаясь по строке 1 в приведенной ниже таблице, мы увидим, что компании, которые имели оценку 0 баллов (по 10-балльной шкале) за 1-й год, с вероятностью 52,8 % заканчивают следующий год с той же оценкой. Вероятность получения оценки 1 балл составляет 18,2 % и так далее, вплоть до перехода к оценке 9 баллов, вероятность которого составляет 4,4 %. Очевидно, что чаще всего в следующем году компания получает ту же оценку, что и в предыдущем, причем у компаний с самыми высокими и самыми низкими оценками это проявляется особенно ярко.

Используя эти частотные вероятности, мы можем строить модели и определять вероятности любых заданных профилей рентабельности. Например, можно узнать вероятность получения пяти 5-балльных оценок на основании данных за семь лет, если в 1-й год компания имела оценку 7 баллов, или вероятность получения восьми 7-балльных оценок за 10 лет, если в 1-й год компания имела оценку 9 баллов. Однако такие расчеты имеют весьма ограниченное применение. Это совершенно аналогично расчету вероятности какого-либо конкретного числа последовательных выпадений орла при подбрасывании монеты. Каждый конкретный результат почти невероятен, но какой-то из них неизбежен. Конкретный результат имеет значение только тогда, когда он по своей природе является значимым для нас и при этом статистически неожиданным.

Таблица 45. Матрица изменений 10-балльных оценок (%)

Источники: Compustat; анализ Deloitte.

Посмотрим на эту проблему под другим углом: компания может однажды получить оценку 9 баллов просто потому, что ей повезло, выпал счастливый случай. Но если она один раз получила оценку 9 баллов, то высока вероятность получения ею 9 баллов и в следующем году, просто потому, что 9-балльные результаты чаще повторяются. И теперь, когда компания получила уже две 9-балльные оценки подряд, мы не сможем сказать, что это просто эхо удачи, которая имела место в первый год. Пусть в первый год просто повезло, но со временем воздействие этого «повезло» исчезает, и поэтому вероятность того, что 9-балльные оценки повторяются просто в силу остаточного воздействия первоначальной удачи, исчезающе мала. Действительно, вероятность получения только 9-балльных оценок в течение 11 лет наблюдений чрезвычайно мала. Но именно реализация такого маловероятного случая и позволяет отнести компанию к категории «чудотворцев».

При этом необходимо, однако, принимать во внимание общее число компаний, которые наблюдались в течение этих 11 лет. Если в нашей базе данных сотни, а тем более тысячи компаний, то вероятность получения одной или даже несколькими компаниями одиннадцати 9-балльных оценок подряд в результате повторений удачи в сочетании с инерцией от каждого предыдущего позитивного импульса возрастает. Например, выпадение орла 11 раз подряд при подбрасывании симметричной монеты весьма маловероятно, однако достаточно довести число участников такого эксперимента всего лишь (примерно) до двух тысяч человек, чтобы – почти наверняка – хотя бы один человек получил такой результат. Итак, при достаточном числе испытаний почти невероятные события становятся достаточно вероятными, и, объясняя их появление какими-либо причинно-следственными связями, легко получить «ложноположительное» заключение.