Опыт создания кейсов, использующих информационные технологии для студентов-экономистов

Лёзина Татьяна Андреевна,
к.ф.-м.н., доцент (t.lezina@econ.pu.ru);

Скачкова Виктория Валерьевна,
к.э.н., доцент (v.skachkova@econ.pu.ru)
Санкт-Петербургский государственный университет, экономический факультет

Под кейсом понимается реальная ситуация, содержащая проблему, решение которой требует знаний из разных предметных областей. Как правило, кейсы разра-батываются для решения задач из области маркетинга, менеджмента, стратегиче-ского планирования, финансового менеджмента и предназначены для получения на-выков решения проблем реальной жизни на основе теоретической ситуации. Кейс содержит всю необходимую информацию для принятия решения и обсуждается в мини-группе.

Традиционные кейсы, как правило, не предполагают использования информа-ционных технологий для анализа имеющейся информации, для поддержки прини-маемых решений.

На наш взгляд было бы очень полезно и более практически значимо, если бы для решения практической ситуации исходные данные показатели анализировались стандартными программными средствами, получались бы результаты в соответст-вии со стандартными моделями заданной области. Примером могут служить такие задачи:

1. Формирование кредитного рейтинга покупателя (базируется на данных бухгалтерского учета и расчетах по модели ABCXYZ-анализа клиентов);
2. Формирование ассортиментной линии (базируется на расчетах по модели ABCXYZ-анализа и расчетах прогнозных моделей);
3. Оценка стоимости капитала компании в соответствии с моделями EVA и SVA.

Для решения такого рода кейсов, на наш взгляд, следует сформировать ин-формационную среду, в которой заложены соответствующие модели или сформиро-ваны процедуры расчета показателей.

Информационное приложение может разрабатываться как в стандартных офисных программах (например, MS Excel) , так и в предметно-ориентированных программах (например, в среде 1С:Предприятие). Соответствующее приложение формируется заранее и предоставляется слушателям как средство поддержки для решения кейса.

Преимуществом таких решений является:

1. Исходная информация кейса представлена в виде оперативных данных деятельности организации, слушатели сами определяют требуемые показатели оценки ситуации и без дополнительных затрат времени получают результаты расчетов (например, для ситуаций, базирующихся на финансовом анализе).
2. Слушатели выбирают модель (или комплекс моделей) оценки ситуации, вводят заданные в кейсе параметры модели и самостоятельно интерпретируют результат.

По нашему опыту оптимальной является следующая последовательность эта-пов разработки кейса:

1. Постановка задачи преподавателем - специалистом предметной области кейса;
2. Обсуждение с IT-специалистом вариантов информационных технологий поддержки кейса;
3. Разработка программной среды;
4. Создание комплексного кейса, где, кроме обсуждения самой ситуации, представлены возможности поддерживающей программы;
5. Тестирование кейса.

Ниже приводится пример использования 1С:Предприятия для поддержки кейса.

Постановка задачи.
Задание: предложить различные позиции кредитования клиентов.

Исходная информация: данные бухгалтерского учета.

Комментарии для преподавателя:

• основанием для решения могут быть показатели оценки клиента (Средний за период объем продаж в % от общего объема продаж, Оборачиваемость д/з, Объем просроченной задолженности, в % от объема продаж, Сроки просро-ченной задолженности, Период работы с клиентом). Для каждого показателя предлагается соответствующая бальная оценка и вес в рамках организации. По этой шкале всех клиентов можно разделить на несколько групп по уровню надежности;
• группировка клиента возможна на основании результатов ABC-анализа;
• с помощью XYZ-анализа клиенты классифицируются по стабильности осуществляемых ими закупок, то есть по значению коэффициента вариации выбранного показателя;
• при необходимости можно представить сумму минимального и максимально-го размера кредита.

Информационная поддержка.

Предлагается собственная конфигурация 1С:Предприятие, где разработаны процедуры расчета:

• показателей надежности клиента на основании данных бухгалтерского учета;
• показателей ABC и XYZ-анализа;
• показатели рекомендуемых условий кредитования.

Конфигурация, создана на основании не типовой модели данных, соответст-вующей требованиям бухгалтерского учета включает:

• входные структуры информации (справочники, документы);
• регистры сведений для хранения периодических показателей, в том числе ABC-регистр, XYZ-регистр и др.;
• регистры накопления как прототипы хранилищ данных;
• бухгалтерские регистры;
• отчеты (по всем показателям).

Конфигурация интегрируема с типовой бухгалтерской конфигурацией, но более удобна для кейса, так как содержит меньшее количество объектов и акцентируется на целях кейса.

Участники кейса при необходимости самостоятельно выбирают требуемые показатели. Возможно быстрое изменение исходных данных, что позволяет моделировать различные реальные ситуации.

В качестве другого примера кейса приведем оценки стоимости компании в соответствии с моделями EVA и SVA (предметная область - оценка бизнеса).

В этом практическом примере требуется произвести оценку стоимости капитала конкретной компании в соответствии с двумя разными моделями и оценить чувствительность моделей к изменениям входных параметров.

Для оценки стоимости капитала компании можно использовать два подхода, реализованных в виде двух различных систем.

Первая рассчитана на специалиста, которому важно получение результата оценки, при этом сама методика ему не важна. Система реализована в среде Microsoft Excel с использованием VBA. Аналитик вводит исходные параметры, и автоматически получает графики поведения показателей, сравнивает показатели при различных входных параметрах.

Вторая система представляет подготовленную рабочую книгу Microsoft Excel, в которую уже внесены все исходные параметры и от аналитика требуется только формализовать известную модель, а также принять решение о выборе оптимальных инструментах анализа модели.

Такой подход оправдан для начинающих специалистов, которым необходимо глубже понять и прочувствовать анализируемую модель.