То же обычно делается с риском и доходностью. С помощью семейства кривых «риск/доходность» мы, взяв эти параметры любых инвестиционных проектов, можем выразить их как доходность, скорректированную на риск. Этот метод свертывания двух разных показателей в один применяют независимо от числа переменных. Если, например, я построил кривые полезности для факторов X и Y, а затем кривые полезности для факторов Y и Z, то каждый сможет построить на их основе кривую полезности для X и Z. Таким путем можно свернуть в единый стандартизированный показатель несколько разнородных факторов, влияющих на такие проблемы, как эффективность деятельности, оценка местоположения нового офиса, выбор линейки новых продуктов и т. п.
Более того, если в одной из комбинаций участвуют деньги, то все остальные факторы можно выразить в деньгах. Когда оценивают инвестиции разной степени рискованности (например, при возможности отрицательной доходности, низкой доходности в случае неблагоприятного развития событий и т. д.) и при этом используют разные показатели доходности (например, внутренняя норма доходности за семь лет, доходность за первый год и т. д.), то иногда полезно объединить все показатели в особый денежный эквивалент (certain monetary equivalent, CME). CME инвестиций — это фиксированная особая сумма в долларах, получить которую инвестор счел бы столь же выгодным, как сделать такое вложение.
Предположим, например, что я хочу приобрести вашу долю в капитале девелоперской компании. За эту долю я предлагаю вам пустующий участок в окрестностях Чикаго стоимостью 200 тыс. дол., с которым вы сможете сделать все, что захотите, или же 100 тыс. дол. наличными немедленно. Будь вам безразлично, какой из вариантов выбрать, стало бы ясно: вы считаете, что CME инвестиций в участок составляет 100 тыс. дол. Если же вы решите, что покупка участка по цене 200 тыс. дол. — очень выгодная сделка, значит, особый денежный эквивалент для этих инвестиций вы оцениваете, скажем, в 300 тыс. дол. Иными словами, вы убеждены, что вариант с покупкой участка выгоден не менее, чем немедленное получение 300 тыс. дол. Можно было строить десятки компромиссных сочетаний, чтобы прийти к такому выводу, но результат остался бы тем же. Сколько бы переменных у вас ни было и какие бы их сочетания ни рассматривались, вы всегда предпочтете 300-тысячный CME сотне тысяч наличными.
Именно так я помогаю многим своим клиентам определить приоритетность инвестиций в информационные технологии, когда существуют разные риски и возможны разные подходы к оценке доходности. Мы сводим все переменные в один CME, определяя желательное соотношение между каждой переменной и неким особым денежным эквивалентом. Это очень мощный инструмент, позволяющий, например, решить, как свернуть в единый денежный показатель 12 разных параметров качества. Хотя ваш выбор и субъективен, вы, тем не менее, получаете количественное представление о компромиссах между разными факторами.
Далее мы рассмотрим ситуации, в которых предпочтительные соотношения между факторами необязательно субъективно определяются лицами, принимающими решения.
Не забывать о главной цели: максимизация прибыли и субъективные компромиссы
Очень часто субъективное определение желаемого соотношения факторов не является обязательным. Иногда имеет смысл свести проблему к задаче максимизации прибыли или стоимости для акционеров. Грамотный аналитик должен уметь составлять статистически достоверную модель электронной таблицы, показывающей зависимость прибыли от процента допускаемых ошибок, пунктуальности и т. д. Все это сводится к одному аргументу: есть главная преференция — прибыль, и значение прочих факторов, таких как производительность труда и качество, целиком определяется тем, как они влияют на нее. При таком подходе необходимость в субъективном определении желаемого компромисса между такими параметрами, как эффективность и удовлетворенность потребителей, качество и количество или образ бренда и доход, полностью отпадает.