Фотомодели в нижнем: Модели Нижнего Новгорода, каталог фотомоделей для съемок в Нижнем Новгороде

Сотрудничество с агентством моделей Премьер Арт Нижний Новгород!

Подробности, ответы и запись по телефону:

Модельное агентство Премьер Арт — Школа моделей Премьер Арт Нижний Новгород

Подробности, общение и Запись на нашей страничке ВКонтакте: https://vk.com/id194488071

Расположение: Центр Автозаводского района Нижнего Новгорода, площадь имени Киселева.

Пересечение: пр. Ленина, пр. Октября, пр. Молодежного, ул. Веденяпина, ул. Смирнова.

Рядом расположены: Автозаводский парк культуры и отдыха, Автозаводский универмаг, ТГ «Парк-авеню», кинотеатр «Мир», станция Метро «Парк культуры».

Проезд ВСЕМИ видами транспорта до остановки «Площадь Киселева«, станция Метро «Парк Культуры«, бесплатная авто-парковка, от остановок общественного транспорта — пешком не более 2 минут!

Парни и мужчины модели для рекламы нижнего белья :: Модельное агентство BRIO

Нижнее бельё сегодня – это огромное разнообразие моделей. Но чтобы парень, разглядывающий каталог или страницы журнала, захотел иметь их в своём гардеробе, необходимо особенно постараться. Ведь мужчины не такие падкие на вещи, как женщины. Их нужно «зацепить» образом модели, подчеркнув привлекательность товара. Практически всегда для демонстрации нижнего белья выбирается брутальный образ мужчины, с пропорциональным спортивным телом. Глядя на такого парня обязательно захочется купить и себе такое бельё, чтоб приобщиться к прекрасному хотя бы в какой-то степени. Если же дорогое бельё покупается дамой в подарок своему молодому человеку, то вещь своим видом должна привлекать и иметь многообещающий образ.

Разнообразие нижнего белья сегодня весьма широкое. И это не только традиционные боксеры и плавки. Оказывается, у мужчин в тренде и такие виды белья, как слипы, хипсы, бикини и даже стринги. Можно выбрать всё, что душе угодно. Производители предоставляют огромный ассортимент, информацию о котором нужно донести до конечного потребителя. С помощью профессиональных моделей мужчин сделать это можно очень эффективно. Для таких целей модель необходимо подбирать тщательно и с учётом особенностей вида одежды. Нижнее бельё для мужчин требует от модели идеального тела, фотогеничности и профессионализма. В нашем агентстве вы можете просмотреть и выбрать юношей моделей по заданным параметрам. У нас представлены анкеты опытных моделей, способных прекрасно выполнить работу: фото и видеосъёмку для рекламы нижнего белья. Вещи могут демонстрироваться как в студии (для каталогов), так и на открытых показах. Естественно, модели готовы к особенностям данного вида белья. Как уже сообщалось выше, бельё может быть, как классического кроя, так и весьма оригинального. Наши модели с одинаковым профессионализмом продемонстрируют нижнее бельё, не зависимо от его вида.

Демонстрация мужских коллекций: от обыденного к прекрасному

Наверняка каждый согласится, что мужские трусы – не самая романтичная вещь в мужском гардеробе, в отличие, например, от женского. Однако модельеры и работники рекламной индустрии стараются выделиться другим способом, не тратя силы на выстраивание образа прекрасного дополнения мужской одежды. Для удачной рекламы нижнего белья выбирают максимально привлекательных и сексуальных моделей, которых обожают женщины и идеализируют мужчины. Важно отыскать именно таких моделей, которые соответствуют ожиданиям потребителей и одним своим видом сделают демонстрацию нижнего белья эффектной рекламой.

Мужчины модели из нашего агентства – прекрасное воплощение всех достоинств рекламируемого Вами нижнего белья!

Самые красивые девушки Нижнего Новгорода (18 фото)

Актрисы, певицы, модели, спортсменки Нижнего Новгорода и Нижегородской области, которые известны своей красотой.

Нижний Новгород является одним из самых крупных городов России. Известен он не только своей историей и достопримечательностями, но и тем, что здесь родились знаменитые люди, среди которых немало таких, которые буквально известны всем и каждому. Например, среди знаменитостей Нижнего Новгорода можно особо выделить изобретателя Ивана Кулибина, актёра Евгения Евстигнеева, писателя Максима Горького и многих других. В Нижнем, а также Нижегородской области, родились и выросли знаменитые артисты, певцы, модели, спортсмены, которые и сегодня прославляют свой город и всю страну. Для самих нижегородцев многие из них являются настоящей гордостью, которые своим примером демонстрируют, насколько умных и талантливых людей рождает Нижегородская земля.

Здесь вы можете увидеть собрание знаменитых девушек и женщин, которые прославились в своих сферах деятельности, известны своими талантами и способностями, а также, как настоящие красавицы России. Всех или многих из этих женщин вы наверняка знаете.

Конечно же, в Нижнем Новгороде не 18 красавиц, а гораздо больше, причём не только среди знаменитых женщин, но и среди обычных жительниц, которые могут дать фору любой звёздной красавице. Если вы считаете, что здесь мы забыли упомянуть ту или иную известную женщину, которая обязательно должна находиться в списке самых красивых, пишите сообщения в комментариях.

Красивые знаменитости Нижнего Новгорода фото

: сверху вниз и снизу вверх

Системно говоря, a система функционирует так, как она работает, из-за того, как она организована. Но вы не можете наблюдать «организацию» напрямую, потому что то, как организована сложная система, находится в фоновом режиме. Когда вы присоединяетесь к компании, вам нужно время, чтобы понять, кто к кому относится и как, потому что сначала вы не можете «увидеть» структуру взаимоотношений.Вот почему диаграмма структуры компании — своего рода модель — полезна. (Конечно, мы все знаем, что у каждой компании есть неформальная организация, которая не похожа на официальную структуру, и может потребоваться некоторое время, чтобы понять — смоделировать — как это работает.)

Моделирование в качестве фасилитатора, коуча или терапевта предполагает привлечение фоновая организация на передний план осведомленности, так что в данный момент она сообщает, как мы реагируем на клиента. (См. Нашу статью «Символическое моделирование и появление фоновых знаний».)

Точно так же мы хотим моделировать, чтобы лучше понимать модель клиента и доводить его до сведения их, чтобы у них было больше выбора в отношении того, что полезно или что они хотели бы изменить. (См. Нашу статью «Что такое терапевтическое моделирование?»).

Двумя наиболее распространенными способами моделирования являются построение шаблонов или разбиение целого на части. Если вы начнете с концепции, то сможете понять, что она означает или как она сочетается друг с другом, разбив ее на части (это называется моделированием сверху вниз).Если вы начнете с поведения или событий, вы можете заметить закономерности и построить модель или метафору (так называемое моделирование снизу вверх). Обратите внимание, что «вверх» и «вниз» — ключевые метафоры, на которые следует обратить внимание, поскольку «верх» и «низ» — это относительные термины, которые меняются в зависимости от вашего взгляда.

С точки зрения развития, вещи, люди, идеи и вся Вселенная развивалась снизу вверх: от простого к более сложному. Но когда существует более высокий уровень, он оказывает нисходящее влияние. Можно сказать, что вся вселенная существует так по привычке.

Как «чистый» разработчик моделей вы будете моделировать от поведения к шаблону (снизу вверх), помогая клиенту перейти от истории к компонентам и отношениям (сверху вниз). В этот момент клиент, с небольшой помощью, вполне может переместиться рядом, прежде чем воссоздать новое значение и модель мира:

Моделирование сверху вниз

При моделировании сверху вниз разработчик модели начинает с модели и данные организованы в рамках этой модели. Моделист с самого начала знает, какой будет структура модели, даже если он / она не знает точного содержания конкретного клиента.

После того, как модель существует, ее можно использовать как ярлык, чтобы избавиться от необходимости постоянно использовать восходящую модель: модели облегчают жизнь. В этом их благословение и их проклятие. Если вы моделируете только сверху вниз, вы рискуете упустить идиосинкразию в клиентском опыте.

Насколько близко модель находится к «верху» или «низу», является относительным. Наш метод коучинга «Структура изменений» — это нисходящая модель, но он ближе к опыту людей, чем, скажем, большинство психометрических моделей личности. Например, «проблема», «средство» и «желаемый результат» (модель PRO) — это категории, которые ближе к повседневным представлениям и описаниям людей, чем «интроверт», «экстраверт» или «тип INTJ» Майерс-Бриггс. Даже маленькие дети знают, что они испытывают проблемы и желания, но им приходится ждать намного дольше, чтобы понять, что значит быть интровертом или экстравертом.

Клиент начинает сеанс не «здесь и сейчас», а [работает] по уже построенной нисходящей модели, такой как «Я в депрессии».Хотя это может быть им очень знакомая история, они, вероятно, очень мало знают о том, как они на самом деле находятся в депрессии. Часто вы можете спросить клиента, который «всю жизнь беспокоился»: «А когда вы беспокоитесь, где вы беспокоитесь?» и они будут смотреть на вас, как если бы вы только что попросили их объяснить квантовую физику. Их знание своего опыта Дэвид Гроув называет «недифференцированной информационной массой».

Чистое пространство — это метод, который помогает клиенту деконструировать свою модель путем пространственного размещения и физикализации компонентов модели.Дэвид Гроув называет это «пригвождением своей истории к полу».

Моделирование снизу вверх

При моделировании снизу вверх вы начинаете с того, что на самом деле говорит и делает клиент. Общая или основная логика информации о клиенте — это то, куда вы направляетесь. Вам следует начать с как можно меньшего количества предубеждений. Но нужно что-то предполагать. В символическом моделировании, если клиент функционирует в мире, мы предполагаем, что у него есть способ организовать пространство, время, перспективу и иерархию.Но мы не предполагаем, каков их путь.

Фасилитатор-моделист всегда эффективно спрашивает: «Как это происходит?», «Как это работает?» Или «Как это все устроено?». В символическом моделировании мы редко задаем эти вопросы правильно, отчасти потому, что они предполагают так много, отчасти потому, что клиент редко знает, а отчасти потому, что они слишком сложны. Лучше использовать чистый язык Дэвида Гроува, чтобы замедлить процесс и позволить деталям и идиосинкразиям проявляться постепенно.Это помогает клиенту разобрать модель, чтобы добраться до компонентов. В то время как большинство фасилитаторов разбирают проблему, мы предпочитаем начать с оказания помощи клиенту в деконструкции желаемого результата.

Как фасилитатор, вы обращаете внимание на то, на что обращает внимание клиент, и руководствуетесь информацией клиента. Модель возникает из закономерностей в данных. Как моделист, работающий снизу вверх, вы не имеете ни малейшего представления о том, как модель будет выглядеть в конце.

Фасилитатор продолжает принимать текущие описания, задерживается на достаточно долгое время, пока не возникнут закономерности, и строит свою модель модели клиента на основе того, что клиент на самом деле говорит и делает прямо здесь, в комнате.

Как фасилитаторы, мы постоянно возвращаемся ко дну, чтобы добавить новые фрагменты информации в модель (см. Диаграмму выше). Когда появляется новый символ, фасилитатор снова начинает снизу и задается вопросом: «Как он вписывается, как моя модель может приспособиться к нему или моя модель должна измениться?» Каждый раз, когда появляется новая информация, фасилитатор вносит поправки в свои модель компонентов и взаимосвязей, чтобы увидеть, меняет ли это общие закономерности.

Мы стремимся построить карту пространственных, временных, функциональных и иерархических отношений. Как правило, все это происходит в фоновом режиме и не на то, на что обращает внимание клиент. Моделируя фон, вы попадаете в организацию, которая объединяет опыт, и ваша модель должна иметь структуру, аналогичную (изоморфной) их опыту, то есть ваша модель будет метафорой их фоновых знаний.

В процессе клиент конструирует новую модель себя снизу вверх.По мере того, как это происходит, они видят новые модели и отношения. Одним из признаков того, что клиент занимается самомоделированием, является то, что он ловит себя на том, что выполняет свой паттерн в данный момент.

Лучшие джинсы для твоей попки: Знакомьтесь, модель Fit Наташа Вагнер

Если бы Златовласка искала идеальную задницу — не слишком большую, не слишком маленькую; не слишком задорный, не слишком плоский; не слишком тонированный и не слишком удобный, но в самый раз — она ​​нашла бы его в Калифорнии прикрепленным к задней стороне модели Natasha Wagner , у которой, по мнению американской джинсовой индустрии, самая лучшая задница в стране.

Ростом пять футов восемь дюймов, Вагнер длинноногая 6. Она носит джинсы 28 из премиального денима, и последние четырнадцать лет ее дерриер был «секретным оружием», используемым такими брендами, как 7 For All Mankind, Citizens of Humanity, Re / Done, Paige, Vince, Proenza Schouler, Gap, Lucky Brand, Old Navy и Levi’s (и это лишь некоторые из них), гарантируя, что их джинсы будут иметь «идеальную» посадку. «Изгибы Наташи во всех нужных местах», — объяснила Дженнифер Де Кларк , старший директор по женскому дизайну и мерчандайзингу в 7 For All Mankind.«А идеальные пропорции — ключ к созданию великолепных джинсов, которые подойдут к разным типам телосложения. У нее идеальный размер 28! »

Передается от одного бренда к другому из уст в уста («Естественно, когда вы так хороши, это не остается секретом слишком долго», — сказал дизайнер Black Orchid, Жюльен Жармун , еще один клиент Wagner’s). 34-летняя уроженка Валенсии, Калифорния, и ее «сбалансированное» соотношение бедер и талии стали ответственными за то, что ваши любимые джинсы смотрятся на вас так же хорошо, как на вашем лучшем друге, вашей маме и вашей сестре: Другими словами, «широкий выбор» типов телосложения.

«У Наташи идеальное сочетание типов телосложения», — пояснил Жармун. «Потому что, если вы подходите к кому-то слишком пышной (тонкая талия, большая задница) или к кому-то с прямым телом (без бедер), вы ограничиваете себя только определенным типом телосложения. Джинсы, сидящие на прямом теле, никогда не будут хорошо смотреться тем, у кого изгибы. Поэтому Наташа отлично подходит. У нее есть лучшее из обоих миров: она стройная и все еще в форме. Кроме того, у нее отличные ноги идеальной длины (она безупречно подходит к нашему стандартному 30-дюймовому внутреннему шву), так что наши джинсы подойдут как для людей низкого, так и для высоких.

Нисходящие, восходящие и промежуточные стратегии для оценки сердечной безопасности лекарств с помощью моделирования и моделирования

11.

ICH. ICH E14 — CT — Клиническая оценка удлинения интервала QT / QTc и проаритмического потенциала для неантиаритмических препаратов. Руководство 2005; 18.

32.

Chapel S, Hutmacher MM, Haig G, Bockbrader H, de Greef R, Preskorn SH, et al. Анализ «воздействие-ответ» у пациентов с шизофренией для оценки влияния азенапина на удлинение интервала QTc. J Clin Pharmacol. 2009; 49: 1297–308.

CAS Статья PubMed Google Scholar

60.

Garnett CE, Beasley N, Bhattaram VA, Jadhav PR, Madabushi R, Stockbridge N, et al. Взаимосвязь между концентрацией и QT играет ключевую роль в оценке проаритмического риска при проверке нормативных требований.J Clin Pharmacol. 2008; 48: 13–8.

CAS Статья PubMed Google Scholar

Методология восходящего моделирования энергетических переходов в промышленном секторе: Модель FORECAST

Основные моменты

•

Декарбонизация промышленного сектора требует широкого диапазона вариантов смягчения последствий.

•

Мы описываем восходящую имитационную модель ПРОГНОЗ.

•

ПРОГНОЗ учитывает переключение топлива и процесса, энергоэффективность, CCS, экономию замкнутого цикла и эффективность использования материалов.

•

Мы обсуждаем возможности модели для поддержки решений в области политики перехода в энергетике.

•

Мы даем рекомендации по улучшению модели, чтобы повысить ценность для стратегического перехода к энергетике.

Реферат

Энергетические модели «снизу вверх» могут поддерживать принятие стратегических решений и могут помочь в управлении эффективным переходом к низкоуглеродной энергетической системе. На обрабатывающую промышленность приходилось около 19% выбросов парниковых газов в ЕС в 2014 году, что подчеркивает важность этого сектора для оценок декарбонизации на основе моделей.

В этом документе описывается методология модели ПРОГНОЗ. ПРОГНОЗ — это восходящая имитационная модель, используемая для разработки долгосрочных сценариев будущего спроса на энергию в промышленности, сфере услуг и домохозяйствах. В этом исследовании мы обсуждаем модель в свете разработки сценариев перехода к декарбонизации промышленного сектора. При этом мы фокусируемся на структуре модели и алгоритмах моделирования и приводим наглядные результаты.

Модель FORECAST включает в себя широкий спектр вариантов смягчения в сочетании с высоким уровнем технологической детализации.Явно предполагается, что распространение технологий и оборот запасов позволяют лучше понять пути перехода. Модель также включает в себя различные рычаги политики для улучшения ее применимости в качестве инструмента поддержки политики. Модель предназначена для охвата всего сектора промышленности от основных энергоемких процессов до множества менее энергоемких подсекторов и приложений.

Заключительное обсуждение предлагает направления будущих исследований для улучшения того вклада, который модели промышленного сектора могут внести в поддержку перехода к промышленной энергетике.

Ключевые слова

Снизу вверх

Промышленность

Моделирование

Анализ энергосистемы

Энергетический переход

Рекомендуемые статьиЦитирующие статьи (0)

© 2018 Авторы. Опубликовано Elsevier Ltd.

Рекомендуемые статьи

Цитирующие статьи

Агентное моделирование: методы и методы моделирования человеческих систем

Резюме

Агентное моделирование — это мощный метод имитационного моделирования, который нашел применение в ряде приложений. последние несколько лет, включая приложения для решения реальных бизнес-задач.После краткого ознакомления с основными принципами агентного моделирования обсуждаются четыре области его применения с использованием реальных приложений: моделирование потока, организационное моделирование, рыночное моделирование и диффузионное моделирование. Для каждой категории описывается и анализируется одно или несколько бизнес-приложений.

При моделировании на основе агентов (ABM) система моделируется как совокупность автономных субъектов, принимающих решения, называемых агентами. Каждый агент индивидуально оценивает свою ситуацию и принимает решения на основе набора правил.Агенты могут выполнять различные действия, соответствующие системе, которую они представляют, например, производить, потреблять или продавать. Повторяющиеся конкурентные взаимодействия между агентами — это особенность агентно-ориентированного моделирования, которое опирается на возможности компьютеров для исследования динамики, недоступной для чистых математических методов (1, 2). На простейшем уровне агент-ориентированная модель состоит из системы агентов и отношений между ними. Даже простая агентно-ориентированная модель может демонстрировать сложные модели поведения (3) и предоставлять ценную информацию о динамике реальной системы, которую она имитирует.Кроме того, агенты могут развиваться, позволяя проявиться непредвиденному поведению. Сложная ABM иногда включает нейронные сети, эволюционные алгоритмы или другие методы обучения, чтобы обеспечить реалистичное обучение и адаптацию.

ABM — это больше мышление, чем технология. Образ мышления ABM состоит из описания системы с точки зрения составляющих ее единиц. Ряд исследователей считают, что альтернативой ABM является традиционное моделирование дифференциальными уравнениями; это неверно, поскольку набор дифференциальных уравнений, каждое из которых описывает динамику одной из составляющих системы, является агентно-ориентированной моделью.Синонимом ABM может быть микроскопическое моделирование, а альтернативой — макроскопическое моделирование. Поскольку образ мышления ABM начинает пользоваться значительной популярностью, сейчас хорошее время, чтобы пересмотреть, почему он полезен и когда следует использовать ABM. Это вопросы, которые рассматриваются в данной статье, сначала путем обзора и классификации преимуществ ABM, а затем путем предоставления различных примеров, в которых преимущества будут четко описаны. Что читатель сможет унести домой, так это четкое представление о том, когда и как использовать ПРО.Одна из причин, лежащих в основе популярности ABM, — это простота реализации: действительно, если кто-то услышал об ABM, легко запрограммировать агентную модель. Поскольку эту технику легко использовать, можно ошибочно думать, что ее легко освоить. Но хотя ABM технически проста, она также глубока в концептуальном плане. Эта необычная комбинация часто приводит к неправильному использованию ПРО.

Преимущества агентного моделирования.

Преимущества ABM по сравнению с другими методами моделирования можно описать в трех утверждениях: ( i ) ABM фиксирует возникающие явления; ( ii ) ABM обеспечивает естественное описание системы; и ( iii ) ABM гибкая.Однако ясно, что способность ABM справляться с возникающими явлениями — вот что движет другими преимуществами.

ABM фиксирует возникающие явления.

Эмерджентные явления возникают в результате взаимодействия отдельных сущностей. По определению, они не могут быть сведены к частям системы: целое больше, чем сумма ее частей из-за взаимодействия между частями. Возникающее явление может иметь свойства, не связанные со свойствами детали. Например, пробка, которая возникает в результате поведения и взаимодействия отдельных водителей транспортных средств, может двигаться в направлении, противоположном направлению движения автомобилей, которые ее вызывают.Эта характеристика эмерджентных явлений затрудняет их понимание и предсказание: эмерджентные явления могут быть нелогичными. Многочисленные примеры нелогичных эмерджентных явлений будут описаны в следующих разделах. ABM по самой своей природе является каноническим подходом к моделированию эмерджентных явлений: в ABM один моделирует и моделирует поведение составляющих единиц системы (агентов) и их взаимодействия, фиксируя возникновение снизу вверх при запуске симуляции.

Вот простой пример возникающего явления с участием людей. Это игра, в которую легко играть с группой от 10 до 40 человек. Один просит каждого члена аудитории случайным образом выбрать двух человек, человека A и человека B. Затем один просит их двигаться, чтобы они всегда держали A между собой и B, чтобы A был их защитником от B. казалось бы, случайная мода, и скоро начнут спрашивать, зачем они это делают. Затем их просят переместиться так, чтобы они оставались между A и B (они — Защитники).Результаты поразительны: почти мгновенно вся комната взорвется, и все сгруппируются в тугой узел. Этот пример показывает, как простые индивидуальные правила могут привести к согласованному групповому поведению, как небольшие изменения в этих правилах могут иметь драматическое влияние на групповое поведение и как интуиция может быть очень плохим ориентиром для результатов, выходящих за рамки очень ограниченного уровня сложности. Коллективное поведение группы — явление возникающее. Используя простое моделирование на основе агентов (доступно на сайте www.icosystem.com/game.htm), в котором каждый человек моделируется как автономный агент, следующий правилам, можно фактически предсказать возникающее коллективное поведение. Хотя это простой пример, когда индивидуальное поведение не меняется со временем, ABM позволяет иметь дело с более сложным индивидуальным поведением, включая обучение и адаптацию.

Можно использовать ABM, когда есть потенциал для эмерджентных явлений, например, когда:

• Индивидуальное поведение нелинейно и может быть охарактеризовано порогами, правилами «если-то» или нелинейной связью.С помощью дифференциальных уравнений сложно описать прерывистость в индивидуальном поведении.

• Индивидуальное поведение проявляет память, зависимость от пути и гистерезис, немарковское поведение или временные корреляции, включая обучение и адаптацию.

• Взаимодействия агентов неоднородны и могут создавать сетевые эффекты. Уравнения совокупного потока обычно предполагают глобальное однородное перемешивание, но топология сети взаимодействия может привести к значительным отклонениям от прогнозируемого поведения агрегата.

• Средние не подойдут. Агрегированные дифференциальные уравнения имеют тенденцию сглаживать флуктуации, а не ABM, что важно, потому что при определенных условиях флуктуации могут усиливаться: система линейно устойчива, но нестабильна по отношению к большим возмущениям.

Интересно, что поскольку ABM порождает эмерджентные явления снизу вверх, возникает вопрос о том, что составляет объяснение такого явления. Более широкая повестка дня сообщества ABM состоит в том, чтобы отстаивать новый подход к социальным явлениям, не с точки зрения традиционного моделирования, а с точки зрения полного переопределения научного процесса.Согласно Эпштейну и Акстеллу (1), «[ABM] может изменить то, как мы думаем об объяснении в социальных науках. Что составляет объяснение наблюдаемого социального явления? Возможно, однажды люди интерпретируют вопрос «Можете ли вы объяснить это?» Как вопрос: «Сможете ли вы вырастить это?» ».

ABM обеспечивает естественное описание системы.

Во многих случаях ABM наиболее естественен для описания и моделирования системы, состоящей из «поведенческих» сущностей. Пытаетесь ли вы описать пробку, фондовый рынок, избирателей или то, как работает организация, ABM приближает модель к реальности.Например, более естественно описать, как покупатели перемещаются в супермаркете, чем придумывать уравнения, которые управляют динамикой плотности покупателей. Поскольку уравнения плотности являются результатом поведения покупателей, подход ABM также позволит пользователю изучать совокупные свойства. ABM также позволяет реализовать весь потенциал данных, которые компания может иметь о своих клиентах: панельные данные и опросы клиентов предоставляют информацию о том, что на самом деле делают реальные люди.Знание фактической корзины покупок клиента позволяет создать виртуального агента с этой корзиной для покупок, а не с плотностью людей с синтетической корзиной для покупок, вычисленной на основе усреднения данных о покупках.

Различие между бизнес-процессами и действиями — еще один пример того, насколько естественнее ABM. Бизнес-процесс — это абстракция, иногда полезная, с которой людям внутри организации часто трудно понять. ABM смотрит на организацию с точки зрения не бизнес-процессов, а деятельности, то есть того, что на самом деле делают люди внутри организации (рис. 1).

Иллюстрация бизнес-процесса и представлений агентов о бизнесе.

Эти два описания, конечно, должны быть взаимно согласованными. Описание бизнес-процесса фактически предоставляет разработчику модели полезную проверку согласованности. Однако когда дело доходит до заполнения, проверки и калибровки модели, сотрудникам внутри организации легче отвечать на вопросы о своей деятельности: они могут относиться к модели, потому что модели описывают их действия.

Можно использовать ABM, когда описание системы с точки зрения деятельности составляющих ее единиц более естественно, например, когда:

• Поведение людей не может быть четко определено с помощью совокупных скоростей перехода.

• Индивидуальное поведение сложно. В принципе, с помощью уравнений можно сделать все, но сложность дифференциальных уравнений экспоненциально возрастает по мере увеличения сложности поведения. Описание сложного индивидуального поведения с помощью уравнений становится трудноразрешимым.

• Действия — более естественный способ описания системы, чем процессы.

• Проверка и калибровка модели на основе экспертной оценки имеет решающее значение. ABM часто является наиболее подходящим способом описания того, что на самом деле происходит в реальном мире, и эксперты могут легко «подключиться» к модели и получить чувство «собственности».

• Стохастичность применяется к поведению агентов. В ABM источники случайности применяются в нужных местах, в отличие от шумового члена, добавляемого более или менее произвольно к совокупному уравнению.

ABM гибкая.

Гибкость ABM можно наблюдать во многих измерениях. Например, в агентную модель легко добавить больше агентов. ABM также обеспечивает естественную основу для настройки сложности агентов: поведения, степени рациональности, способности учиться и развиваться, а также правил взаимодействия. Еще одним аспектом гибкости является возможность изменять уровни описания и агрегации: можно легко играть с агрегированными агентами, подгруппами агентов и отдельными агентами, с разными уровнями описания, сосуществующими в данной модели. Кто-то может захотеть использовать ABM, когда соответствующий уровень описания или сложности неизвестен заранее, и его поиск требует некоторых усилий.

Области применения.

Примеры возникающих явлений изобилуют в социальных, политических и экономических науках. Постепенно стало общепризнанным, что некоторые явления трудно предсказать или даже противоречить здравому смыслу. В контексте бизнеса ситуации, представляющие интерес, когда могут возникать новые явления, можно разделить на четыре области:

1. Потоки: эвакуация, движение и управление потоками клиентов.

2. Рынки: фондовый рынок, торговые роботы и программные агенты, а также стратегическое моделирование.

3. Организации: операционный риск и организационная структура.

4. Распространение: распространение инноваций и динамика внедрения.

Остальная часть статьи построена вокруг этих областей применения.

Потоки

Откачка.

Паническое бегство толпы, вызванное паникой, часто приводит к гибели людей, когда людей раздавливают или топчут.Такие явления могут возникать в опасных для жизни ситуациях, таких как пожары в многолюдных зданиях, или могут возникать из-за спешки за сиденьями, а иногда и без всякой причины. Недавние примеры включают панику в Хараре, Зимбабве, и на рок-концерте в Роскилле в Дании. Частота таких бедствий, по-видимому, увеличивается, поскольку растущая плотность населения в сочетании с более легким транспортом приводит к более масштабным массовым мероприятиям, таким как поп-концерты, спортивные мероприятия и демонстрации. Паникующие люди одержимы краткосрочными личными интересами, не контролируемыми социальными и культурными ограничениями.Снижение внимания в ситуациях страха также приводит к тому, что такие альтернативы, как боковые выходы, по большей части игнорируются. Кроме того, существует социальная инфекция, то есть переход от индивидуальной психологии к массовой, при которой люди передают контроль над своими действиями другим, что приводит к конформизму. Такое нерациональное пастушеское поведение часто приводит к плохим общим результатам, таким как опасная перенаселенность и более медленный побег, увеличение смертности или, в более общем плане, ущерба. С точки зрения агентов, коллективное паническое поведение — это возникающее явление, которое является результатом относительно сложного поведения на индивидуальном уровне и взаимодействий между людьми (гипнотический эффект, взаимное возбуждение изначального инстинкта, круговые реакции и социальная помощь).ПРО кажется идеально подходящей для получения ценной информации о механизмах и предпосылках паники и помех из-за несогласованности действий. Результаты моделирования (4, 5) предлагают практические способы минимизации вредных последствий таких событий и существования оптимальной стратегии ухода. Например, рассмотрим ситуацию пожарной лестницы в замкнутом пространстве: кинотеатр или концертный зал. Предположим, что доступен один выход. Как увеличить отток людей? Сужая проблему, можно спросить: каков эффект от установки колонны (столба) непосредственно перед выходом, слегка асимметрично (например, слева от выхода), примерно в 1 м от выхода? Интуитивно можно было подумать, что колонна замедлит отток людей.Однако ABM, подкрепленная реальными экспериментами, показывает, что колонка регулирует поток, что приводит к уменьшению количества травмированных людей и значительному увеличению потока, особенно если предположить, что раненые не могут двигаться и препятствовать потоку (4). Этот результат является примером противоречивого следствия возникающего явления: кому придет в голову поставить колонну перед аварийным выходом? ABM естественным образом фиксирует это возникающее явление (рис. 2).

Агентное моделирование эвакуации при пожаре (живое моделирование доступно на сайте www.helbing.org). Люди представлены кружками, зелеными кружками — раненые. В симуляциях предполагается, что в комнате находится 200 человек. ( a ) Без столбца. ( b ) С колонкой, через 10 с. ( c ) С колонкой, через 20 с. При отсутствии колонны 44 человека убегают и 5 ранены через 45 с; с колонны сбегают 72 человека, и через 45 с никто не пострадал. После Helbing et al. (4).

Управление потоками.

Очевидным приложением ABM для управления потоками является трафик.Один из самых амбициозных проектов моделирования в этой области уже несколько лет осуществляется в Лос-Аламосской национальной лаборатории (LANL) (transims.tsasa.lanl.gov). Команда подразделения LANL по оценке технологий и безопасности разработала пакет программного обеспечения для моделирования дорожного движения для создания продуктов, которые можно использовать в городских агентствах по планированию по всей стране. Пакет ABM TRansportation ANalysis SIMulation System (TRANSIMS) предоставляет планировщикам синтетические модели повседневной активности населения (например, поездки на работу, в магазин, отдых и т. Д.)), моделирует движение отдельных транспортных средств в региональной транспортной сети и оценивает выбросы загрязняющих веществ в атмосферу, создаваемые движением транспортных средств. Информация о поездках извлекается из фактических данных переписи и обследований по конкретным районам в целевых городах, что дает более точное представление о передвижениях и распорядке дня реальных людей, когда они проводят целый день с различными доступными для них вариантами транспорта. TRANSIMS основан на (и вносит свой вклад в дальнейшее развитие) передовых программ компьютерного моделирования, разработанных Ливерморской национальной лабораторией для военных приложений.Модели TRANSIMS создают виртуальный мегаполис с полным представлением людей региона, их деятельности и транспортной инфраструктуры. Поездки планируются таким образом, чтобы удовлетворить потребности людей в активности. Затем TRANSIMS моделирует движение людей по транспортной сети, включая использование ими транспортных средств, таких как автомобили или автобусы, на посекундной основе. Этот виртуальный мир путешественников имитирует путешествия и поведение реальных людей в этом регионе. Взаимодействие отдельных транспортных средств создает реалистичную динамику движения, на основе которой аналитики, использующие TRANSIMS, могут оценить выбросы транспортных средств и оценить общую производительность транспортной системы. В предыдущем планировании перевозок люди опрашивались об элементах их поездок, таких как пункты отправления, назначения, маршруты, время и используемые виды транспорта или виды транспорта. TRANSIMS начинает с данных о деятельности людей и поездках, которые они совершают для выполнения этой деятельности, а затем строит модель спроса со стороны домохозяйств и видов деятельности.Модель прогнозирует, как изменения в транспортной политике или инфраструктуре могут повлиять на эти действия и поездки. TRANSIMS пытается уловить все важные взаимодействия между подсистемами путешествий, такие как индивидуальные планы действий и загруженность транспортной системы. Например, когда поездка занимает слишком много времени, люди находят другие маршруты, пересаживаются с машины на автобус или наоборот , уезжают в разное время или решают не заниматься определенной деятельностью в данном месте.Кроме того, поскольку TRANSIMS отслеживает отдельных путешественников — местоположения, маршруты, используемые виды транспорта и насколько хорошо выполняются их планы поездок, — он может оценивать альтернативы транспортировки и надежность, чтобы определить, кто может выиграть, а кто может пострадать от изменений в транспорте. В первоначальных тематических исследованиях для демонстрации первой версии TRANSIMS использовалась часть региона Даллас / Форт-Уэрт площадью 25 квадратных миль. Используя существующие зональные данные о производстве / достопримечательностях Далласа / Форт-Уэрта, мероприятия и планы на ≈3.5 миллионов путешественников были сгенерированы на часы с 5:00 до 10:00. Из этих планов те, кто попадает в исследуемый регион площадью 25 квадратных миль, использовались в качестве входных данных для модуля моделирования для сравнения двух изменений инфраструктуры относительно того, как каждый помогли облегчить заторы. Хотя обе альтернативы улучшили загруженность и поток вдоль автострады, неожиданным результатом стало то, что альтернатива улучшения местных артерий была лучше альтернативы добавления полос на автостраду с точки зрения надежности сети.Надежность сети — это мера ежедневной изменчивости времени в пути путешественников. Другими словами, если поездка на работу занимает от 10 до 30 минут, надежность сети низкая; если на это уходит от 10 до 12 минут, надежность сети высока. Команда недавно смоделировала столичный регион Портленд, штат Орегон, модель, которая требует 120 000 ссылок и 1,5 миллиона путешественников, что на порядок больше, чем моделирование Далласа / Форт-Уэрта из 10 000 ссылок и 200 000 путешественников.Преимущества подхода ABM очевидны: лучшее и более эффективное планирование инфраструктуры, включая не только лучшую пропускную способность, но и соответствие требованиям с точки зрения выбросов, благодаря способности ABM улавливать и воспроизводить возникающие явления движения.

Еще одно приложение ABM для управления потоками — моделирование поведения клиентов в тематическом парке или супермаркете. Коллективные шаблоны, генерируемые тысячами клиентов, могут быть чрезвычайно сложными по мере их взаимодействия: например, время ожидания у аттракциона в тематическом парке зависит от выбора других людей.Крупная курортная компания тематических парков думала о том, как улучшить адаптируемость графика работы, но знала, что это зависит от знания об оптимальном балансе вместимости и спроса. Акстелл и Эпштейн разработали ResortScape (13), агентную модель парка, которая дает целостную картину окружающей среды и всех взаимодействующих элементов, которые вступают в игру на таком курорте. Модель in silico позволяет менеджерам быстро определять, настраивать и наблюдать за воздействием любого количества рычагов управления, таких как:

• Когда или нужно ли выключить конкретную поездку.

• Как распределить аттракционы на душу населения по парковому пространству.

• Каков допустимый уровень времени ожидания.

• Когда продлить часы работы.

В симуляции агенты представляют реалистичное и изменчивое сочетание элементов предложения (аттракционы, магазины, пункты питания) и спроса (посетители с разными предпочтениями) дня в парке. Используя существующие ресурсы и данные, такие как опросы клиентов, исследования сегментации, таймеры очередей, счетчики посетителей, оценки посещаемости и показатели емкости, модель генерирует информацию о потоке гостей.Пользователи могут разрабатывать и запускать бесконечное количество сценариев для изучения динамики парковочного пространства, тестирования эффективности различных управленческих решений и отслеживания удовлетворенности посетителей в течение дня.

ABM особенно полезен в этом контексте, потому что сопоставление между предпочтениями и поведением агентов, с одной стороны, и производительностью парка (с точки зрения среднего времени ожидания, количества посещенных достопримечательностей, общего пройденного расстояния и т. Д.) На другой слишком сложен, чтобы его можно было решить с помощью математических методов и чисто статистического анализа данных.Почему отображение слишком сложное? Потому что, например, время, в течение которого данный клиент должен ждать у данного аттракциона, зависит от того, что делают другие клиенты, как они реагируют на различные условия парка, каков их список желаний и т. Д. Поток клиентов в парке и деньги, которые они тратят, представляют собой «возникающие» свойства взаимодействия между клиентами и пространственной планировкой парка. Поэтому моделирование работы парка с заданной планировкой кажется единственным решением.ABM — наиболее естественный и простой способ описания системы, потому что действующими лицами этой системы являются заказчики (и влечения) с собственным поведением. Например, время ожидания в аттракционе тематического парка является результатом взаимодействия многих поведенческих единиц: клиентов. Наконец, данные, доступные разработчику модели, естественно структурированы для ABM: доступные данные представляют собой описание желаний и поведения ряда клиентов.

В том же духе Бильге, Венейблс и Касти разработали агентную модель супермаркета (www.simworld.co.uk) (6). SimStore — это модель настоящего британского супермаркета, магазина Sainsbury’s в Южном Руислипе в Западном Лондоне. Агенты в SimStore — это покупатели программного обеспечения, вооруженные списками покупок. Они ходят по кремниевому магазину, собирая товары с полок в соответствии с такими правилами, как принцип ближайшего соседа: «Где бы вы сейчас ни находились, идите туда, где находится ближайший товар в вашем списке покупок». Используя эти правила, SimStore генерирует пути, по которым идут клиенты, на основе которых он может рассчитать плотность клиентов в каждом месте.

Также можно связать все точки, которые посетили, скажем, не менее 30% клиентов, чтобы сформировать наиболее популярный путь. Затем алгоритм оптимизации может изменить расположение в супермаркете различных товаров и, таким образом, минимизировать или максимизировать длину среднего пути совершения покупок. Покупатели, конечно, не хотят терять время, поэтому им нужен кратчайший путь. Но менеджер магазина хотел бы, чтобы они проходили почти у каждой полки, чтобы стимулировать импульсивные покупки. Таким образом, существует динамическое напряжение между минимальной и максимальной траекториями покупок.Первоначально эта модель была нацелена на то, чтобы помочь Sainsbury’s модернизировать свои магазины, чтобы увеличить поток покупателей, сократить запасы и сократить время, в течение которого продукты находятся на полках.

Macy’s — это сеть универмагов, использующая ABM (7). В 1997 году Macy’s East обратилась в PricewaterhouseCoopers со следующим вопросом: «Как мы узнаем, что у нас есть нужное количество продавцов в торговом зале?» По словам ветеранов отрасли, розничный бизнес — это бизнес средних значений, где анализ выполняется в виде таблиц. Это бизнес, в котором объем продаж в час является определяющим фактором при распределении продавцов, а количество продавцов, размещаемых в торговом зале, основывается на скорости продаж, прогнозируемой на конкретный день. И все же реальное поведение — это результат взаимодействия между людьми, а не усредненных значений. С помощью ABM у Macy’s появилась возможность использовать визуализацию для просмотра данных таким образом, чтобы они становились информативными и приводили к решениям. Средние значения данных в электронных таблицах можно использовать для оценки распределения индивидуального поведения, чтобы отдельные агенты в моделировании соответствовали имеющимся реальным данным.Но поскольку агенты представляют людей, реальный ход их поведения может быть гораздо более реалистичным и информативным. Таким образом, вместо того, чтобы делать оценки сверху вниз, Macy’s может наблюдать, как объем на самом деле происходит снизу вверх. Виртуальный магазин может быть изменен с точки зрения планировки (полки, позиции кассовых аппаратов, ворот и т. Д.) И количества сотрудников в каждом отделе, чтобы увидеть, как эти изменения влияют на эмоциональное состояние большого количества агентов. Затем можно исследовать пространство рычагов, чтобы максимально рентабельно увеличить количество довольных клиентов.Результаты модели включают наблюдение «микровзрывов» спроса, когда клиенты могут делать «покупки в рамках проекта» (например, покупают одежду и затем дополняют ее), важность близости к предметам (физическое размещение, а также привязанность к бренду. ), что помогает стимулировать импульсивные покупки.

Рынки

Динамика фондового рынка является результатом поведения многих взаимодействующих агентов, приводя к возникающим явлениям, которые лучше всего понять при использовании восходящего подхода — ABM.В последние несколько лет наблюдается всплеск интереса к агентным моделям рынков, стимулируемый новаторской работой Артура и его коллег (8, 9). Одно коммерческое приложение было разработано Bios Group для фондовой биржи Национальной ассоциации торговцев ценными бумагами (NASDAQ) (www. cbi.cgey.com/journal/issue4/features/future/future.pdf). В 1997 году фондовый рынок NASDAQ собирался осуществить серию, по-видимому, небольших изменений: уменьшение размера тика с 1/8 до 1/16 и так далее до гроша.NASDAQ очень внимательно рассматривает изменения в торговой политике: NASDAQ может очень много потерять, если новое правило вызовет негативный отклик со стороны инвесторов, маркет-мейкеров и эмитентов в масштабах всей сети. В прошлом руководители NASDAQ анализировали финансовый рынок с помощью экономических исследований, финансовых моделей и отзывов участников рынка. Комитет по качеству рынка устанавливает правила в значительной степени благодаря вкладу экономистов, юристов, лоббистов и политиков.

Чтобы оценить влияние сокращения размера тиков, NASDAQ использовала агентную модель, которая имитирует влияние регуляторных изменений на финансовый рынок в различных условиях.Модель позволяет регулирующим органам тестировать и прогнозировать эффекты различных стратегий, наблюдать за поведением агентов в ответ на изменения и отслеживать развитие событий, обеспечивая заблаговременное предупреждение о непредвиденных последствиях недавно введенных правил быстрее, чем в реальном времени, и не рискуя ранними испытаниями в реальном времени. рынок. В агентской модели NASDAQ маркет-мейкер и агенты инвесторов (институциональные инвесторы, пенсионные фонды, дневные трейдеры и случайные инвесторы) покупают и продают акции, используя различные стратегии.Доступ агентов к информации о ценах и объемах примерно такой же, как на реальном рынке, и их поведение варьируется от очень простых до сложных стратегий обучения. Нейронные сети, обучение с подкреплением и другие методы искусственного интеллекта использовались для создания стратегий для агентов. Этот творческий элемент важен, потому что регуляторы NASDAQ особенно заинтересованы в стратегиях, которые еще не были обнаружены игроками на реальном рынке, опять же, чтобы приблизиться к своей цели по разработке регулирующей структуры с как можно меньшим количеством лазеек, чтобы предотвратить злоупотребления со стороны коварных игроков.

Модель дала неожиданные результаты. В частности, моделирование предполагает, что уменьшение размера тика рынка может снизить способность рынка выполнять определение цены, что приводит к увеличению спреда спроса и предложения. Увеличение спреда в ответ на уменьшение размера тика противоречит здравому смыслу, поскольку размер тика является нижней границей спреда. Первоначально считалось, что внедрение десятичной дроби будет способствовать более узкому спреду, уменьшая расхождение между ценой заявки и ценой продажи.В целом десятичное представление считалось очень эффективным и действенным. Среди профессионалов рынка бытует мнение, что обеспечение большей детализации ценового обозначения полезно для инвесторов, поскольку оно способствует конкуренции между покупателями и продавцами, которые могут вести переговоры на более точных условиях, и, таким образом, снижает спрэд рынка, что приводит к более выгодным ценам на товары и услуги. инвесторы. Эту мудрость сложно проверить эмпирически: сложность рыночного поведения делает выделение причины и следствия весьма проблематичным.Без компьютерного моделирования разработчики правил вынуждены прибегать к интуитивному и недостаточно детальному аргументу, оценивая взаимодействие на рынке только по одному критерию: конкуренции (и, следовательно, по цене). Остались без внимания другие аспекты проблемы: если доступны более выгодные цены, выиграют ли только мелкие инвесторы или крупные инвесторы тоже выиграют? Сделают ли меньшие размеры тиков рынок более нервным и нестабильным?

Табличная модель или даже системная динамика (10) (популярный метод бизнес-моделирования, использующий наборы дифференциальных уравнений) не смогли бы дать такого же глубокого понимания, как ABM, потому что поведение рынка возникает из взаимодействия игроков, которые, в свою очередь, могут изменить свое поведение в ответ на изменения на рынке.Взаимодействие между инвесторами, маркет-мейкерами и правила работы фондовой биржи NASDAQ делают динамику всей системы довольно трудной для понимания. Прогнозирование того, как это изменится в соответствии с новым набором операционных правил, не может основываться на интуиции или классических методах моделирования, потому что они не подходят для описания сложности поведения агентов фондового рынка. Например, соотношение между размером тика и спредом можно понять, только приняв во внимание детали поведения инвесторов и маркет-мейкеров для моделирования процесса определения цены.

Фондовые рынки — не единственные рынки, которые можно лучше понять с помощью ABM. Например, такой подход может принести пользу аукционам. Действительно, электронные двойные аукционы с использованием интеллектуальных агентов сегодня имеют множество применений. eBay использует интеллектуальных агентов, позволяющих клиентам автоматизировать процесс торгов, но их можно было бы сделать гораздо более сложными, используя ABM для тестирования различных поведений роботов. Разработка интеллектуальных агентов с желаемыми совокупными свойствами может оказаться «приложением-убийцей», которое сделает кибер-мир предпочтительной средой для экономических транзакций.Shopbots — это интернет-агенты, которые автоматически ищут информацию, касающуюся цены и качества товаров и услуг. По мере того как распространенность торговых роботов в электронной коммерции увеличивается, результирующее сокращение экономических трений из-за снижения затрат на поиск может кардинально изменить поведение рынка. Некоторые предсказывают, что интеллектуальные агенты в конечном итоге преобразуют наш мир, а это значит, что они могут торговать информацией, собирать информацию, переводить информацию и проводить для нас всевозможные переговоры в будущем.В конечном итоге транзакции между экономическими программными агентами будут составлять существенную и, возможно, даже доминирующую часть мировой экономики. Заманчиво предположить, что те же механизмы могут успешно применяться к программным агентам. Но нужно быть очень осторожным с внедрением агентской технологии, поскольку агенты ведут себя так, как это все еще плохо изучено. Например, на аукционе с участием всех агентов цены имеют тенденцию расти, достигают пика, а затем внезапно резко падают, прежде чем тот же процесс начнется снова.Кепхарт из IBM и его коллеги изучают потенциальное влияние торговых роботов на динамику рынка, моделируя и анализируя агентную модель экономики торговых роботов, которая включает представления покупателей и продавцов программным агентом (11). Их модель похожа на те, которые изучаются экономистами, интересующимися, например, феноменом разброса цен, с различными исходными допущениями и методологией: здесь цель состоит в том, чтобы спроектировать экономических программных агентов, а не «просто» объяснить человеческие экономические поведение.В частности, они изучали агентскую экономику, в которой (–) затраты на поиск нелинейны; ( ii ) некоторая часть покупателей не использует поисковые механизмы; и ( iii ) торговые роботы экономически мотивированы, они стратегически оценивают свои информационные услуги так, чтобы максимизировать свою прибыль. В этих условиях они обнаружили, что рынки могут демонстрировать множество ранее ненаблюдаемых динамических поведений, включая сложные лимитные циклы и сосуществование нескольких стратегий поиска покупателей.Робот-бот, взимающий с покупателей плату за информацию о ценах, может манипулировать рынками в своих интересах, иногда непреднамеренно принося пользу покупателям и продавцам.

Те же методы ABM, которые используются для изучения фондового рынка или коллективного поведения торговых роботов, могут быть применены в ситуациях, когда есть много агентов, играющих в экономические игры. Это «теория игр без теории». Теория игр — отличная основа, но теоретики игр страдают от наложенных на себя ограничений: способность доказывать теоремы накладывает серьезные ограничения на то, что возможно.В частности, любая реальная ситуация может оказаться за пределами досягаемости теории. Аксельрод (2) утверждает, что агентно-ориентированная теория игр — единственный путь вперед.

Команда Icosystem Corporation смоделировала рынок интернет-провайдеров (ISP) с помощью ABM (www.icosystem.com). Агенты используются для представления как интернет-провайдеров, так и их клиентов. Каждый интернет-провайдер является агентом, а каждый клиент — агентом. Предложения интернет-провайдеров соответствуют потребностям и ожиданиям клиентов; клиенты принимают решения (принять, уйти или переключиться) в зависимости от соответствия между их профилями и профилями интернет-провайдеров.Одним из атрибутов интернет-провайдеров, среди многих других, является то, сколько они ежемесячно взимают за свои услуги. Интернет-провайдеры, которые не зарабатывают достаточно денег, устраняются в соответствии с «эволюционной» динамикой; те, которые успешны, порождают подражателей (то есть интернет-провайдеров с аналогичными бизнес-моделями), а также тонко настраивают свои собственные бизнес-модели. ABM дала два важных результата: ( i ) Она открыла для себя бизнес-модель бесплатного интернет-провайдера (без ежемесячной платы). ( ii ) Он предсказал нестабильность бизнес-модели бесплатного интернет-провайдера: первый бесплатный интернет-провайдер, который появляется в симуляции, отличается от пакета тем, что предоставляет услуги без взимания ежемесячной платы и зарабатывает деньги на рекламе.Эти два свойства возникают из динамики взаимодействия между интернет-провайдерами через рынок. Поскольку интернет-провайдеры учатся и развиваются, было бы трудно получить это понимание с помощью других методов моделирования.

Организации

Перспективной областью применения ABM является организационное моделирование (12). Совершенно очевидно, что можно смоделировать возникающее коллективное поведение организации или части организации в определенном контексте или на определенном уровне описания.По крайней мере, процесс моделирования дает ценную качественную информацию. Но в некоторых случаях можно также генерировать полуколичественные идеи. Хорошей иллюстрацией этого является агентная модель операционного риска (www. businessinnovation.ey.com/events/pubconf/2000–04-28/ec5transcripts/BonabeauNivollet.pdf) (13).

Человеческая организация часто подвержена операционному риску. Рассмотрим финансовые учреждения. Операционный риск возникает из-за того, что неадекватные информационные системы, операционные проблемы, нарушения внутреннего контроля, мошенничество или непредвиденные катастрофы приведут к непредвиденным убыткам.Согласно Базельскому комитету по банковскому делу, операционный риск включает сбои во внутреннем контроле и корпоративном управлении, которые могут привести к финансовым потерям из-за ошибок, мошенничества или несвоевременной работы или привести к ущемлению интересов банка в других сферах. Таким образом, например, его дилеры, кредитные сотрудники или другие сотрудники превышают свои полномочия или ведут дела неэтичным или рискованным образом. Это все чаще рассматривается как самый важный риск, с которым сталкиваются банки.Примеры крупных операционных убытков включают Daiwa, Sumitomo, Barings, Salomon, Kidder Peabody, Orange County, Jardine Fleming, а в последнее время — NatWest Markets, Common Fund или Yamaichi. Хотя большинство банков разработали эффективные, а иногда и изощренные способы борьбы с рыночным риском и, в значительной степени, с кредитным риском, они все еще находятся на ранних этапах разработки системы измерения и мониторинга операционного риска. В отличие от рыночного и кредитного риска, факторы операционного риска в основном являются внутренними для организации, и четкой математической или статистической связи между отдельными факторами риска и размером и частотой операционных убытков не существует.Опыт с крупными убытками встречается нечасто, и многим банкам не хватает временных рядов исторических данных об их собственных операционных убытках и их причинах. Неопределенность в отношении того, какие факторы являются важными, возникает из-за отсутствия прямой связи между обычно определяемыми факторами риска (измеряемыми с помощью рейтингов внутреннего аудита, самооценки внутреннего контроля на основе таких показателей, как объем, текучесть, уровень ошибок и волатильность доходов) и размер и частота убытков. Это контрастирует с рыночным риском, когда изменения цен оказывают легко вычисляемое влияние на стоимость торгового портфеля банка, и с кредитным риском, когда изменения кредитного качества заемщика часто связаны с изменениями в разнице процентных ставок по обязательствам заемщика. по безрисковой ставке.Очевидно, что с учетом всех характеристик операционного риска его количественно оценить сложно. Операционные исторические данные настолько скудны, что невозможно надежно и эффективно распределить капитал, и невозможно получить хорошие оценки VAR (стоимость с учетом риска) и RAROC (доходность капитала с поправкой на риск). Распределение капитала важно, потому что оно дает менеджерам стимул держать операционный риск под контролем. Тем не менее, финансовые учреждения испытывают растущее давление с целью количественной оценки операционного риска таким образом, чтобы убедить как инвесторов (эффективное распределение капитала), так и регулирующие органы (риск под «контролем»).Точнее, финансовое учреждение должно иметь возможность количественно оценивать операционный риск в надежных рамках, чтобы иметь возможность держать риск под контролем, оптимизировать распределение экономического капитала и определять свои потребности в страховании.

Учитывая характеристики операционного риска, восходящее моделирование в масштабе всего предприятия выглядит многообещающим подходом (к низкочастотному высокому риску операций). Что необходимо, так это структура, которая включает возможность нелинейных эффектов из-за взаимодействий между субъединицами и каскадных событий.Фреймворк должен уметь работать с ограниченными данными. Отсюда идея моделирования операций снизу вверх для создания большого искусственного набора данных, который включает в себя большие события. Затем искусственно созданные данные можно использовать для применения классических методов распределения капитала. Bios и Cap Gemini Ernst & Young (13) применили методы ABM для измерения и управления операционным риском в Société Générale Asset Management (SGAM). Была разработана имитационная модель деятельности бизнес-единицы, начиная с моделирования бизнес-процессов и идентификации рабочих процессов.Затем с помощью модели бизнес-процессов и рабочих процессов были идентифицированы «агенты» банка и смоделированы их действия, а также их взаимодействие с другими агентами и факторы риска, которые могут повлиять на их деятельность. Чтобы сделать инструмент управляемым, в конечном итоге действия должны были быть смоделированы достаточно подробно, чтобы охватить «физику» банка, но не слишком подробно. Факторы риска были связаны с прибылью и убытками банка через потенциально сложные пути в организации, например, от распоряжения клиента до обнаружения торговой ошибки в бэк-офисе.Затем была смоделирована среда банка — рынки, клиенты, регулирующие органы и т. Д. Запуская модель, можно сгенерировать искусственное распределение доходов, используемое для оценки потенциальных убытков и их вероятности. Например, банк может рассчитать свою «прибыль с риском», то есть минимальную прибыль, которая может быть получена в течение одного года в банке с уровнем уверенности 95%. Выгода для банка: его распределение экономического капитала подкреплено моделированием того, как работает организация, а не каким-то странным сочетанием отраслевых исторических данных и бухгалтерской магии.Если модель хороша, регулирующие органы с большей легкостью ее примут, и банку не придется откладывать в 10 раз больше экономического капитала, в котором он действительно нуждается. Для бизнеса по управлению активами экономический капитал — это часть активов под управлением. Уменьшение доли всего на 0,01% означает миллионы долларов. Однако измерение — это только первый шаг. Дополнительным преимуществом моделирования является то, что можно определить, откуда происходят потери, и протестировать процедуры смягчения последствий.

Принимая решение смоделировать банк с помощью ABM, нельзя принимать произвольное решение по моделированию.Один из них моделирует банк таким образом, который естественен для практиков, потому что он моделирует деятельность банка, глядя на то, что делает каждый участник. Если вместо этого моделировать процессы банка, людям будет труднее понять модель, потому что деятельность одного человека охватывает множество процессов. Это имеет важные последствия, когда дело доходит до заполнения, проверки и калибровки модели. Если люди «подключаются» к имитационной модели в том смысле, что они распознают и понимают, что делает модель, они могут улучшить ее, упростить количественную оценку того, что необходимо количественно оценить, и т. Д.Поскольку они глубоко понимают факторы риска, связанные с их собственной деятельностью, их легче включить в модель. После того, как в модели будут указаны свои действия и соответствующие факторы риска, они могут предложить процедуры контроля и смягчения последствий и протестировать их с помощью инструмента моделирования. Другими словами, ABM — это не только инструмент моделирования; это естественно структурированный репозиторий для самооценки и идей по реорганизации организации.

ABM идеально подходит не только для управления операционным риском в финансовом учреждении, но и для моделирования риска в целом.Моделирование риска в организации с использованием ABM — это правильный подход к моделированию риска, потому что чаще всего риск является свойством действующих лиц в организации: события риска влияют на деятельность людей, а не на процессы. Например, более естественно сказать, что кто-то из бухгалтеров допустил ошибку (отправил неправильный счет покупателю), чем сказать, что на процесс дебиторской задолженности повлияло событие ошибки в подпроцессе выставления счета. ABM произведет революцию в сфере консультационных услуг по бизнес-рискам, поскольку представляет собой смену парадигмы от моделей, основанных на таблицах, и моделей, ориентированных на процессы.Заполнение, проверка и калибровка агентной модели риска на порядок проще и имеет гораздо больший смысл, чем другие модели. Агент-ориентированная модель также упрощает разработку стратегий смягчения последствий. В течение 3–6 лет ABM следует регулярно использовать в аудите.

То, на что намекнул пример Société Générale Asset Management, — это идея использования ABM для создания лучших организаций (12). Действительно, получив надежную модель организации, можно поиграть с ней, изменить некоторые организационные параметры и измерить, как производительность организации меняется в ответ на эти изменения.Измерения производительности могут варьироваться от скорости распространения информации в организации до того, насколько хорошо организация коллективно выполняет свою задачу — изобретает новые продукты, продает или управляет дебиторской задолженностью.

Распространение

В контексте этого раздела ABM применяется к случаям, когда на людей влияет их социальный контекст, то есть то, что делают другие вокруг них. Хотя этому предмету уделяется много академического внимания, существует очень мало бизнес-приложений, возможно, из-за «мягкой» природы переменных и сложности измерения параметров.Социальное моделирование в бизнесе до сих пор не было очень успешным, потому что упор делался на его использование как инструмент прогнозирования, а не как инструмент обучения. Например, менеджер может лучше понять свой рынок, играя с его агентной моделью. Тогда, конечно, сложно количественно оценить ощутимые выгоды от чего-то нематериального, и менеджер не может утверждать, что сэкономил X миллионов долларов, играя с симуляцией своих клиентов. Тем не менее, использование социального моделирования в бизнес-контексте имеет большую ценность.Фаррелл и его команда разработали синтетический мир, населенный виртуальными агентами, чтобы попытаться предсказать, как (и когда) происходят попадания (7). Работая на Twentieth Century Fox, они смоделировали, как такие фильмы, как «Титаник» или «Проект ведьм из Блэр» могут стать хитами, но их модель не имела большого успеха. Прогнозирование совпадений может оказаться самой сложной задачей; понимание того, как происходят совпадения, — лучшее использование модели.

Давайте рассмотрим простую модель принятия продукта, чтобы проиллюстрировать ценность ABM в моделировании распространения в социальных сетях.Этот пример также покажет, почему и когда необходим ABM, и подчеркнет взаимосвязь между ABM и более традиционной моделью агрегированной системной динамики (10). Предположим, что ценность нового продукта V зависит от количества его пользователей, N , в общей популяции N _T потенциальных последователей, в соответствии со следующей функцией, где ρ — доля населения, которая принял продукт, θ — характеристическое значение (здесь θ = 0.4), а d — показатель степени, определяющий крутизну функции (здесь d = 4). V ( N ) равняется 0, когда нет пользователя, и максимальному (= 1), когда все население приняло продукт. Наконец, θ действует как порог: когда пользовательская база приближается к 40% населения, кривая ценности взлетает. Предположим для простоты, что функция ценности одинакова для всех пользователей. Далее предположим, что степень принятия определяется оценкой потенциальных клиентов в против .Действительно, клиенты могут не знать точное количество людей, принявших эту технологию в населении, но они могут оценить долю пользователей в своем социальном районе. Если мы предположим, что каждый человек связан с n другими людьми в популяции, мы можем определить оценку пользователем k доли пользователей во всем населении как ρ̂ _k = n _k / n , где n _k — это количество соседей k , которые приняли продукт.Значение продукта V̂ _k , по оценке человека k , затем определяется как Если человек k подключен ко всем остальным, V̂ _k идентично V . Однако это маловероятно. Подход системной динамики к проблеме будет моделировать поток людей от непользователей к пользователям, при этом каждый человек в популяции воспринимает одинаковую среднюю долю усыновителей ρ = N / N _T и, следовательно, одинаковую воспринимаемую ценность: Получающееся в результате дифференциальное уравнение эквивалентно: Здесь мы предполагаем, что единица времени составляет 10 дней.Рис. 3 a показывает, как ρ и V меняются во времени, когда начальное количество пользователей равно 5% от совокупности.

( a ) Результаты дифференциального уравнения. ( b ) Агентно-ориентированная модель среднего поля.

Давайте теперь рассмотрим, как агентный подход решит эту проблему. Первое преобразование — от главного уравнения (то есть уравнения, описывающего динамику общего числа пользователей) к индивидуальным вероятностям перехода, где каждый агент имеет вероятность перехода, заданную скоростью главного уравнения.Другими словами, для каждого агента, который еще не является пользователем, вероятность стать им равна V (ρ) в единицу времени. Смысл этой модели в том, что каждый агент действует индивидуально, но прекрасно знает, сколько пользователей в популяции. На рис. 3 b показано, как доля пользователей увеличивается со временем для популяции из 100 агентов. Эта кривая в среднем почти неотличима от кривой, полученной с помощью подхода системной динамики, за исключением случаев, когда начальная популяция пользователей очень мала, и в этом случае взлет может быть значительно медленнее в агентном описании в некоторых моделированиях из-за значительных колебаний в ранняя часть симуляции.Эти колебания отражают индивидуальные решения, принимаемые агентами, в отличие от среднего глобального потока. Тем не менее, в среднем получается такая же динамика, как и в модели потока. Однако все становится совсем иначе, если исходить из предположения, что агенты оценивают долю пользователей от доли своих соседей, которые являются пользователями. Предположим, что у каждого человека в популяции ровно n = 30 соседей. Давайте теперь рассмотрим два случая:

1. Эти 30 соседей выбираются случайным образом из популяции.

2. В топологии социальных взаимодействий существует кластеризация, в которой соседом соседа, скорее всего, будет сосед. Для определенности предположу, что популяция делится на две равные по размеру субпопуляции. Вероятность того, что две особи из одной субпопуляции являются соседями, равна P = 0,5, а вероятность того, что две особи из разных субпопуляций являются соседями, равна 0,1. В популяции из 100 агентов среднее общее количество соседей любого заданного узла равно 0.5⋅50 + 0,1⋅50 = 30. Мы предполагаем, что начальные 5% пользователей относятся к одной из субпопуляций.

Второй случай вводит локализацию в динамику: человек взаимодействует только со своими соседями, и здесь мало дальнодействующих взаимодействий и мало глобального перемешивания. В первом случае можно было ожидать увидеть динамику, аналогичную модели системной динамики, тогда как во втором случае динамика могла быть совершенно иной. Похоже, что даже в первом случае результирующая динамика отличается от динамики среднего поля (рис.4 a ), но второй случай приводит к потенциально совершенно другим результатам, как видно на рис. 4 b . Внедрение продукта происходит намного быстрее с кластеризацией, даже если начальная группа пользователей находится полностью в одном кластере.

( a ) Сто агентов, 30 случайных соседей. ( b ) Сто агентов, соседи по кластеру (два кластера, распространение начинается в одном кластере).

Этот простой пример показывает не только то, насколько полезна ABM при работе с неоднородными популяциями и сетями взаимодействия, но и то, как перейти от модели дифференциального уравнения к модели на основе агентов — обычно используется противоположное преобразование, где дифференциальное Модель уравнений — это аналитически управляемая (но обманчиво) версия агентно-ориентированной модели для среднего поля.Что полезно в этом «обратном» преобразовании, так это то, что оно ясно показывает, что агент-ориентированная модель становится все более необходимой по мере увеличения степени неоднородности моделируемой системы.

Обсуждение

Когда пригодится ПРО?

Из примеров, представленных в этой статье, должно быть ясно, что ABM может принести значительные преимущества при применении в человеческих системах. На этом этапе полезно подвести итог, когда лучше всего использовать ABM:

• Когда взаимодействия между агентами являются сложными, нелинейными, прерывистыми или дискретными (например, когда поведение агента может резко измениться, даже периодически, другими агентами).Пример: все примеры, описанные в этой статье.

• Когда пространство критически, а позиции агентов не фиксированы. Пример: пожарная лестница, тематический парк, супермаркет, движение.

• Когда популяция неоднородна, когда каждый человек (потенциально) индивидуален. Пример: практически каждый пример в этой статье.

• Когда топология взаимодействий неоднородна и сложна. Пример: когда взаимодействия однородны и глобально смешиваются, нет необходимости в агентном моделировании, но социальные сети редко бывают однородными, они характеризуются кластерами, что приводит к отклонениям от среднего поведения.

• Когда агенты демонстрируют сложное поведение, включая обучение и адаптацию. Пример: NASDAQ, интернет-провайдеры.

Проблемы с ПРО.

Есть некоторые вопросы, связанные с применением ПРО в социальных, политических и экономических науках. Одна проблема является общей для всех методов моделирования: модель должна служить цели; универсальная модель не может работать. Модель должна быть построена на нужном уровне описания, с достаточным количеством деталей, чтобы служить ее цели; это остается скорее искусством, чем наукой.

Другая проблема связана с самой природой систем, моделируемых с помощью ABM в социальных науках: чаще всего в них задействованы человеческие агенты с потенциально иррациональным поведением, субъективным выбором и сложной психологией — другими словами, мягкие факторы, трудно количественно оценить, откалибровать, а иногда и оправдать. Хотя это может стать основным источником проблем при интерпретации результатов моделирования, справедливо будет сказать, что в большинстве случаев ПРО — это просто единственная игра в городе, которая имеет дело с такими ситуациями.Сказав это, следует быть осторожным в том, как использовать ABM: например, нельзя принимать решения на основе количественного результата моделирования, который следует интерпретировать исключительно на качественном уровне. Из-за разной степени точности и полноты входных данных для модели (данные, опыт и т. Д.) Характер выходных данных также варьируется, начиная от чисто качественной информации и кончая количественными результатами, используемыми для принятия решений и выполнение.

Последняя важная проблема в ABM — практическая проблема, которую нельзя упускать из виду. По определению ABM рассматривает систему не на уровне агрегатов, а на уровне составляющих ее единиц. Хотя совокупный уровень, возможно, можно описать всего несколькими уравнениями движения, описание нижнего уровня включает в себя описание индивидуального поведения потенциально многих составляющих единиц. Моделирование поведения всех модулей может потребовать чрезвычайно больших вычислительных ресурсов и, следовательно, времени.Хотя вычислительная мощность все еще растет впечатляющими темпами, высокие вычислительные требования ABM остаются проблемой, когда дело доходит до моделирования больших систем.

Сноски

• ↵ * Электронная почта: eric {at} icosystem.com.

• Этот документ является результатом коллоквиума Артура М. Саклера Национальной академии наук «Адаптивные агенты, интеллект и новые человеческие организации: определение сложности с помощью агент-ориентированного моделирования», состоявшегося 4–6 октября 2001 г. по адресу: Центр Арнольда и Мейбл Бекман Национальной академии наук и инженерии в Ирвине, Калифорния.

Сокращения

• ABM, моделирование на основе агентов

• NASDAQ, Национальная ассоциация дилеров по ценным бумагам Sciences

Учебное пособие по созданию финансовой модели

Что такое финансовая модель?

Финансовая модель — это математическое представление того, как работает компания.Он используется для прогнозирования финансовых показателей бизнеса, определения направления и контекста неопределенности. Представьте его как машину: мы добавляем топливо в виде предположений, таких как заработная плата и затраты на привлечение клиентов, которые дают результат в отношении прогнозов производительности компании (например, будущих доходов и денежных потоков). Решение, какие допущения использовать, и понимание того, как правильно спрогнозировать, может быть трудным делом, хотя оно того стоит, поскольку сложные модели в конечном итоге служат мощными инструментами принятия решений и прогнозирования для руководства.Почему еще важно моделирование? Какие существуют типы финансовых моделей и как мы подходим к построению финансовой модели?

Почему финансовое моделирование так важно?

Вероятность того, что результаты финансовой модели идеально соответствуют реальности, очень мала. В конце концов, финансовые модели основаны на узком наборе предположений из ряда возможных исходных данных. При такой неопределенности, почему владельцы бизнеса должны беспокоиться о построении финансовой модели? И почему это так заботит инвесторов?

Улучшение финансовых навыков может привести к значительному увеличению шансов на успех, поэтому учредители должны вкладывать средства в улучшение этих навыков.Есть несколько причин, по которым учредители должны тратить значительные ресурсы на построение своей модели, что может быть воспринято как проявление финансовых навыков. Две из этих причин включают:

• Финансовая модель указывает направление движения компании. Другими словами, он может выявить основные движущие силы бизнеса и, в случае значительного отклонения, дает представление о том, на чем компании следует сосредоточиться, чтобы управлять рисками или хеджировать их.

• Это убедительный знак для инвесторов, что учредители знают, что делают, и разбираются в бизнесе. Различные предположения и доводы, лежащие в основе финансовой модели, демонстрируют, являются ли основатели разумными мыслителями или нет, в то же время обеспечивая необходимый инструмент для оценки компании.

По этим причинам руководству следует , а не , просто попытаться найти готовый шаблон финансовой модели для заполнения . Шаблон может дать представление о том, как построена модель, и указание на недостающие элементы, но не более того. В конце концов, шаблон финансовой модели представляет собой другой бизнес с другими потребностями и характеристиками.Вместо этого необходимо с нуля строить надлежащую финансовую модель. Индивидуальные модели показывают, что учредители понимают нюансы своего бизнеса и должны продемонстрировать острую деловую хватку. Учитывая, что финансовая модель является аналитическим инструментом, управляющим многими прогнозами и результатами в презентациях для инвесторов, хорошо продуманная и продуманная финансовая модель повышает доверие инвесторов и возможность получения финансирования. Таким образом, сотрудничество с ведущим экспертом по финансовому моделированию может стать отличной инвестицией, которая поможет вам создать надежную модель и поможет вам управлять ею и полностью понимать ее.

Как построить финансовую модель

Прежде чем строить модель, сначала важно выбрать, какой тип модели больше всего соответствует вашим потребностям.

Основные методы финансового прогнозирования

Существует два основных метода построения финансовой модели стартапа: сверху вниз и снизу вверх .

Сверху вниз

При нисходящем подходе мы начинаем с общей картины, а затем работаем в обратном направлении; мы определяем вехи, которых нам нужно достичь, чтобы достичь цели.Например, если у нас есть стартап по мобильному питанию, мы начинаем с того, что в 2017 году рынок оценивается в 27 миллиардов долларов, а начиная с нуля к 2 году мы захватим 7% этого рынка. Таким образом, мы просто определили доход, а затем рассчитали затраты, связанные с этой целью и так далее.

Снизу вверх

С другой стороны, при восходящем подходе мы начинаем с основных предположений (например, необходимых продавцов и их стоимости, привлекательности нашего бизнеса, трафика) для построения финансовой модели.Впоследствии мы можем создавать сценарии, чтобы проверить, как должны измениться предположения (например, сколько еще продавцов нам нужно) для достижения наших целей.

Какой подход мы должны выбрать?

Нисходящий подход, особенно в случае стартапа, может быть довольно непрозрачным и основываться на субъективных, чрезмерно оптимистичных прогнозах или даже желаниях. Это может повысить ценность восходящего подхода к лучшему пониманию модели. С другой стороны, подход «сверху вниз» может игнорировать сегодняшнюю ситуацию и предоставлять полезные данные относительно основных этапов, которые необходимо достичь.Таким образом, для целей финансового моделирования, восходящий подход может дать более структурированную, реалистичную перспективу, которая может быть дополнена со стратегической точки зрения некоторым нисходящим анализом.

Как построить финансовую модель и что нам следует знать

После того, как вы определились с типом модели для построения, вы должны убедиться, что у вас есть понимание всех составных частей, которые входят в построение полностью динамической финансовой модели.

Финансовая модель состоит из двух основных частей; допущения (исходные данные) и три финансовых отчета (выход), а именно отчет о прибылях и убытках, баланс и отчет о движении денежных средств.В зависимости от потребностей отдельной компании могут быть добавлены дополнительные компоненты, такие как источники и распределение капитала, оценка и анализ чувствительности (результаты на основе различных сценариев). Давайте посмотрим на основные характеристики каждого из них, а также на некоторые примеры финансовых моделей:

№ 1: Допущения и движущие силы

Это должна быть первая вкладка в электронной таблице и содержать переменные, которые будут использоваться на других вкладках. В идеале, остальные вкладки не должны вводиться вручную, и каждое число будет получено и рассчитано из вкладки допущений.

Допущения уникальны для каждого бизнеса и включают соответствующие темы бизнеса, такие как выручка (например, темп роста), затраты (например, заработная плата) и капитал (например, процентная ставка). Предположения должны быть серьезными и разумными и, следовательно, должны быть продуктом надлежащего исследования (например, средние отраслевые показатели, мнения экспертов), а также критического мышления. Например, у нового стартапа увеличились потребности в маркетинге, и поэтому не следует слепо использовать средние расходы нескольких крупных зрелых компаний в этом секторе.Чтобы список был аккуратным, было бы лучше иметь предположения, основанные на реальных потребностях модели, а не просто бесконечный, сложный в использовании список. При построении финансовой модели для поиска доказательств, определение контрольных показателей и создание диапазонов в отношении определенных допущений также является рекомендуемым подходом для достижения надежных выводов.

Наконец, мы можем добавить некоторые вспомогательные расписания как часть предположений или как отдельные вкладки. Например, если у предприятия есть задолженность, должен быть график погашения с указанием погашений, процентных выплат и прогресса ссуды.

№ 2: Отчет о прибылях и убытках

Отчет о прибылях и убытках показывает доходы и расходы компании и указывает, есть ли у нее прибыль или убытки. Он разделен на две части: рабочую и нерабочую. Если, например, компания, занимающаяся разработкой программного обеспечения, продает собственность, доходы от сделки не являются операционными, поскольку недвижимость не является ее основным бизнесом.

Отчет о прибылях и убытках довольно прост, почему он так полезен? Что ж, инвестор (а также предприниматель) может проверить прогнозируемый рост, динамику маржи, а также затраты и их относительный вес по отношению к доходам.

С учетом допущений можно заполнить отчет о прибылях и убытках: выручка, прямые затраты, валовая прибыль, операционные расходы, EBITDA, внереализационные расходы, прибыль до налогообложения, налоги и чистая прибыль, и он готов. Конечно, в зависимости от желаемого уровня детализации мы можем создавать подкатегории, относящиеся к нашему бизнесу. Если, например, у нас есть стартап с более чем одним источником дохода, в строке доходов мы можем добавить каждый из них (например, доход от подписки, доход от рекламы).Однако читать числа — это одно, а интерпретировать их — другое. Один из наиболее часто используемых показателей, EBITDA, является хорошим индикатором операционных возможностей, но все же имеет свои риски. Ниже представлен наглядный пример отчета о прибылях и убытках. Следует отметить, что для первого года лучше иметь разбивку по месяцам:

№ 3: Бухгалтерский баланс

Балансовый отчет представляет собой снимок активов, капитала и обязательств предприятия. Это индикатор финансового состояния компании, показывающий, чем она владеет и чем должна.Основными частями являются краткосрочные и внеоборотные активы, краткосрочные и долгосрочные обязательства и капитал. Балансы для стартапов очень важны, потому что стартапы на начальном этапе обычно убыточны и работают без денежных потоков. Таким образом, очень важно отслеживать баланс чистого оборотного капитала, чтобы планировать его заранее, даже с помощью специалиста. После составления отчета о прибылях и убытках и принятия допущений мы можем легко перевести их в баланс. Например, продажи / выручка будут отражены в составе денежных средств и дебиторской задолженности (продажи в кредит) баланса, а чистая прибыль — в нераспределенной прибыли.Ниже представлена ​​иллюстрация простого баланса, связанного с предыдущим отчетом о прибылях и убытках, с дополнительными комментариями о том, как создается каждая запись.

№ 4: Отчет о движении денежных средств

Как говорится в финансовой поговорке: «прибыль — это мнение, а наличные — это факт». Эта фраза показывает, насколько значительным является отчет о движении денежных средств. Более того, инвесторы хотят видеть, что стартап делает со своими деньгами, но также и то, что он может платить то, что должен, инвестировать и расти.Таким образом, одна из их любимых метрик — это свободные денежные потоки, которые равны Чистая прибыль + Амортизация / Амортизация - Изменения в оборотном капитале - Капитальные расходы и показывают, что фирма может оплачивать свои собственные операции.

Заполнив отчет о прибылях и убытках и бухгалтерский баланс, легко построить отчет о движении денежных средств. Мы начинаем с чистой прибыли, затем добавляем амортизацию, корректируем изменения в безналичном оборотном капитале, а затем получаем денежные средства от операционной деятельности.Тогда денежные средства, используемые при инвестировании, являются функцией капитальных затрат, а денежные средства от финансирования можно найти в предположениях по привлечению заемных средств и капитала или в балансе. Ниже мы можем увидеть отчет о движении денежных средств и то, насколько легко его построить после создания двух других отчетов:

№ 5: Оценка бизнеса и анализ чувствительности

Когда все три отчета будут готовы, мы можем приступить к анализу дисконтированных денежных потоков. Здесь мы оцениваем свободный денежный поток, как мы описали ранее, и доводим его до сегодняшнего значения, используя альтернативные издержки или даже требуемую норму прибыли.Таким образом, мы можем получить первое представление о стоимости компании. Более того, теперь мы можем проводить анализ чувствительности, изменяя предположения и создавая различные сценарии работы. В этом упражнении мы можем увидеть, как меняется стоимость компании в разных случаях, чтобы лучше оценивать риски и планировать заранее, если, например, падение продаж или маркетинговая конверсия упадут больше, чем ожидалось.

Заключение

Финансовые модели — это инструменты, используемые для информирования при принятии решений и составления прогнозов.Финансовые модели вступают в игру на многих этапах жизненного цикла компании, например, когда компания стремится привлечь капитал, совершить приобретения, составить бюджет или просто понять, как изменения в любых драйверах бизнеса повлияют на общую производительность. Учитывая важность моделей на этих критических стыках, важно, чтобы за финансовой моделью стоял опытный профессионал, который может точно уловить специфику вашего бизнеса.

Безопасность | Стеклянная дверь

Мы получаем подозрительную активность от вас или кого-то, кто пользуется вашей интернет-сетью.Подождите, пока мы убедимся, что вы настоящий человек. Ваш контент появится в ближайшее время. Если вы продолжаете видеть это сообщение, напишите нам чтобы сообщить нам, что у вас проблемы.

Nous aider à garder Glassdoor sécurisée

Nous avons reçu des activités suspectes venant de quelqu’un utilisant votre réseau internet. Подвеска Veuillez Patient que nous vérifions que vous êtes une vraie personne. Вотре содержание apparaîtra bientôt. Si vous continuez à voir ce message, veuillez envoyer un электронная почта à pour nous informer du désagrément.

Unterstützen Sie uns beim Schutz von Glassdoor

Wir haben einige verdächtige Aktivitäten von Ihnen oder von jemandem, der in ihrem Интернет-Netzwerk angemeldet ist, festgestellt. Bitte warten Sie, während wir überprüfen, ob Sie ein Mensch und kein Bot sind. Ihr Inhalt wird в Kürze angezeigt. Wenn Sie weiterhin diese Meldung erhalten, informieren Sie uns darüber bitte по электронной почте: .

We hebben verdachte activiteiten waargenomen op Glassdoor van iemand of iemand die uw internet netwerk deelt.Een momentje geduld totdat, мы узнали, что u daadwerkelijk een persoon bent. Uw bijdrage zal spoedig te zien zijn. Als u deze melding blijft zien, электронная почта: om ons te laten weten dat uw проблема zich nog steeds voordoet.

Hemos estado detectando actividad sospechosa tuya o de alguien con quien compare tu red de Internet. Эспера mientras verificamos que eres una persona real. Tu contenido se mostrará en breve. Si Continúas recibiendo este mensaje, envía un correo electrónico a para informarnos de que tienes problemas.

Hemos estado percibiendo actividad sospechosa de ti o de alguien con quien compare tu red de Internet. Эспера mientras verificamos que eres una persona real. Tu contenido se mostrará en breve. Si Continúas recibiendo este mensaje, envía un correo electrónico a para hacernos saber que estás teniendo problemas.