Наука Побеждать в инвестициях, менеджменте и маркетинге

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?".

Ответ отражал четко сформулированную позицию без попыток шарлатанства, оглашенную перед всей аудиторией. Профессора школы бизнеса сказали, что технико-экономическое обоснование, т.е. прогноз, не проиграет ли бизнес в конкурентной борьбе, никогда нельзя будет сделать наукой или фундаментальным формализованным знанием. То, что можно, нужно и чем, собственно, и занимается бизнес-школа, это выработать у будущего аналитика "инстинкт". Необходимо показать студенту как можно больше наглядных примеров, и у него со временем выработается рефлекторное ощущение, какой из предложенных ему в будущем проектов сработает, а какой прогорит.

Конечно, такой педагогический подход работает лишь с наиболее талантливыми, да к тому же после многих лет проб и ошибок и при условии, что мир не меняется. А простой перенос прошлого опыта на ситуации в будущем чреват. Не правда ли, это напоминает судостроительную верфь с рабочими -самородками, но без инженерных расчетов? Забавно, что именно успешные студенты являют собой доказательство несостоятельности такого внесистемного антинаучного подхода.