Пример МоделРиск · Проекты и строительство
Цена тендерной заявки: наценка против вероятности победы
Какую наценку заложить в заявку? Компромисс между вероятностью победы и прибылью в случае победы.
Из сохраненного прогона модели
Какая наценка?
Вероятность победы, ожидаемая прибыль (по всем тендерам, выигранным и проигранным), маржа по выигранному контракту и вероятность убытка: по выигранному контракту и по любому тендеру.
S-кривая (накопленная вероятность) для наценок 4%, 8% и 12% по сохраненному моделированию.
| Наценка | Вероятность победы | Ожидаемая прибыль, млн долл. | Маржа при победе, млн долл. | Убыток при победе | Затраты выше цены, любой тендер |
|---|---|---|---|---|---|
| 0% | 94,9% | −0,44 | −0,31 | 62,0% | 58,8% |
| 2% | 88,5% | −0,13 | 0,02 | 46,6% | 41,2% |
| 4% | 78,1% | 0,09 | 0,31 | 33,3% | 26,0% |
| 6% | 65,8% | 0,23 | 0,57 | 20,7% | 13,6% |
| 8% | 51,7% | 0,27 | 0,82 | 11,8% | 6,1% |
| 10% | 38,5% | 0,26 | 1,06 | 5,4% | 2,1% |
| 12% | 26,1% | 0,18 | 1,28 | 2,1% | 0,6% |
| 14% | 16,0% | 0,09 | 1,51 | 0,5% | 0,1% |
| 16% | 9,3% | 0,01 | 1,74 | 0,1% | 0,0% |
| 18% | 4,8% | −0,06 | 1,95 | 0,0% | 0,0% |
| 20% | 2,3% | −0,10 | 2,17 | 0,0% | 0,0% |
| Наценка с наибольшей ожидаемой прибылью | 8% |
Маржа при победе — без учета затрат на подготовку заявки. Убыток при победе в сравнении с превышением затрат над ценой в любом тендере: разница между ними и есть проклятие победителя.
Гистограмма ожидаемой прибыли (млн долл., левая ось) по сохраненному моделированию.
Вопрос бизнеса
Подрядчик готовит цену на строительный контракт стоимостью 20 млн долл., победитель определяется только по цене. В тендере участвуют четыре конкурента. Все оценивают одну и ту же работу, и каждый ошибается на несколько процентов — но не на одну и ту же величину.
Подрядчику легче всего выиграть, когда именно его оценка упустила затраты, которые увидели другие: выигранный контракт слишком часто оказывается контрактом с заниженной стоимостью и приносит убыток — это проклятие победителя. Высокая наценка выгодна, когда заявка выигрывает, но выигрывает она редко.
Модель разыгрывает истинную стоимость работ и от нее — заявки четырех конкурентов, а затем оценивает одиннадцать наценок на одних и тех же смоделированных тендерах. Так можно найти лучшую наценку и понять ее риск.
- Для кого
- Сметчикам и руководителям тендерных отделов, коммерческим директорам и службам развития бизнеса.
- Основные результаты
- Для каждой наценки от 0% до 20%: вероятность победы, ожидаемая прибыль, прибыль при победе и вероятность убытка по выигранному контракту · наценка с наибольшей ожидаемой прибылью · распределения прибыли при трех наценках · ключевые факторы.
Как устроена модель
Дальше три листа, слева направо. Каждый передает данные следующему.
Лист «Исходные данные»
Базовая оценка, коэффициент того, насколько реальная стоимость может отличаться от нее, рыночный коэффициент для цен, которые влияют на всех, характер заявок конкурентов относительно нашей оценки и затраты на подготовку заявки.
Лист «Заявки»
Истинная стоимость работ = наша оценка × наша ошибка оценки × рыночный коэффициент. Каждый конкурент подает цену = истинная стоимость × его собственный коэффициент (его ошибка оценки и его наценка). Для каждой наценки наша цена = наша оценка × (1 + наценка).
Мы выигрываем, если наша цена ниже самой низкой цены конкурентов; прибыль = цена − истинная стоимость при победе, минус затраты на подготовку заявки в любом случае.
Лист «Результаты»
Для каждой наценки: вероятность победы, ожидаемая прибыль, прибыль при победе и вероятность убытка по выигранному контракту. Наценка с наибольшей ожидаемой прибылью и диапазон прибыли при трех наценках.
Приемы МоделРиск
Похожие модели
- Задача
- Используется
Результаты подробно
Прибыль при трех наценках
Диапазон прибыли по всем тендерам, выигранным и проигранным.
| Показатель | Ед. изм. | Значение |
|---|---|---|
| Наценка 4%: 10-й процентиль прибыли | млн долл. | −0,71 |
| Наценка 8%: 10-й процентиль прибыли | млн долл. | −0,15 |
| Наценка 12%: 10-й процентиль прибыли | млн долл. | −0,15 |
| Наценка 4%: 90-й процентиль прибыли | млн долл. | 0,99 |
| Наценка 8%: 90-й процентиль прибыли | млн долл. | 1,27 |
| Наценка 12%: 90-й процентиль прибыли | млн долл. | 1,33 |
Что определяет прибыль при выбранной наценке
Наименьшая и наибольшая средняя прибыль при наценке с листа «Исходные данные» по десяти равным группам каждой величины (VoseSimSensitivityMean).
Диаграмма «торнадо»: исходные величины по тому, насколько сильно среднее значение результата меняется в пределах диапазона каждой из них.
Рейтинг в виде таблицы 6 величин
| Исходная величина (по степени влияния) | Наименьшее среднее | Наибольшее среднее | Место |
|---|---|---|---|
| Наш коэффициент стоимости | −0,10 | 0,49 | 1 |
| Коэффициент цены конкурента 2 | −0,08 | 0,40 | 2 |
| Коэффициент цены конкурента 4 | −0,06 | 0,40 | 3 |
| Коэффициент цены конкурента 1 | −0,06 | 0,38 | 4 |
| Коэффициент цены конкурента 3 | −0,06 | 0,38 | 5 |
| Рыночный коэффициент | 0,15 | 0,34 | 6 |
Как читать результаты
- Ожидаемая прибыль учитывает каждый тендер, выигранный или проигранный: низкая наценка часто выигрывает, но приносит мало или даже убыток, высокая хорошо зарабатывает, но выигрывает редко. Лучшая наценка уравновешивает одно и другое.
- Все конкуренты оценивают одну и ту же истинную стоимость. Когда наша оценка занижена, их оценки чаще всего нет, поэтому наша цена выглядит низкой именно тогда, когда работа обойдется нам дороже: вероятность убытка по выигранному контракту заметно выше вероятности того, что затраты превысят нашу цену в любом тендере. Эта разница в двух последних столбцах и есть проклятие победителя.
- Рыночный коэффициент сдвигает истинную стоимость и все заявки одновременно, поэтому для решения он менее важен, чем наша собственная ошибка оценки: диаграмма «торнадо» показывает, где более точная оценка окупится.
- Затраты на подготовку заявки несутся в каждом тендере, поэтому у наценки, которая почти никогда не выигрывает, ожидаемая прибыль все равно немного отрицательна.
Посмотрите, как меняются результаты. Откройте модель, измените исходные данные на листе «Исходные данные» и запустите моделирование: все таблицы и графики с этой страницы пересчитаются в Excel.
Исходные данные и допущения
Все допущения модели, их неопределенность и источник. Цифры условные.
Работы и наша оценка 4 величины
Во что работы обойдутся на самом деле в сравнении с нашей оценкой.
| Допущение | Ед. изм. | Неопределенность | Мин. | Наиболее вероятное | Макс. |
|---|---|---|---|---|---|
| Базовая оценка нашей стоимостиНаиболее вероятная стоимость по оценке сметчика на момент тендера. | млн долл. | Константа | 20,00 | ||
| Наша ошибка оценки (истинная стоимость ÷ оценка)Прошлые контракты: итоговая стоимость от 7% ниже до 12% выше тендерной оценки. | × | PERT | 0,93 | 1,00 | 1,12 |
| Рыночный коэффициент ценЦены на материалы и труд за период тендера: они сдвигают истинную стоимость работ, а значит, и все заявки. | × | PERT | 0,95 | 1,00 | 1,07 |
| Затраты на подготовку заявкиВремя на оценку и проектирование; оплачивается при любом исходе. | млн долл. | Константа | 0,15 | ||
Конкуренты 3 величины
4 конкурента. Каждый оценивает одну и ту же работу со своей ошибкой и добавляет свою наценку: его цена ÷ истинная стоимость работ.
| Допущение | Ед. изм. | Значение |
|---|---|---|
| Коэффициент цены конкурента: низкийПо прошлым тендерам, итоговая стоимость которых стала известна. | × истинная стоимость | 1,00 |
| Коэффициент цены конкурента: наиболее вероятныйСамый частый коэффициент. | × истинная стоимость | 1,12 |
| Коэффициент цены конкурента: высокийНаибольший наблюдавшийся коэффициент. | × истинная стоимость | 1,28 |
Подробно 1 величина
| Допущение | Ед. изм. | Значение |
|---|---|---|
| Наценка для подробного анализаОдна из одиннадцати наценок (от 0% до 20% с шагом 2%): диаграмма «торнадо» на листе «Результаты». | наценка | 8% |
Единицы и обозначения
- Деньги
- Миллионы долларов США (млн долл.).
- Наценка
- Цена = базовая оценка × (1 + наценка).
- Коэффициент цены
- Цена конкурента, деленная на истинную стоимость работ, по прошлым тендерам, итоговая стоимость которых стала известна.
- Проклятие победителя
- Легче всего мы выигрываем, когда наша оценка занижена: вероятность убытка по выигранному контракту выше, чем по любому тендеру.
Основные допущения и ограничения
- Выбор победителя
- Побеждает самая низкая цена; без переговоров, без оценки качества, без равных цен.
- Конкуренты
- Четыре конкурента с одинаковым характером заявок. Их ошибки не зависят от наших и друг от друга, и они не реагируют на нашу цену.
- Затраты
- Каждая заявка связана с истинной стоимостью работ; рыночный коэффициент сдвигает ее для всех.
- Данные
- Тендер и история заявок придуманы для этого примера.
Как пользоваться моделью
- Введите свою оценку и неопределенность стоимости на листе «Исходные данные».
- Откалибруйте коэффициенты цен конкурентов по своей истории тендеров (их цена ÷ ваша оценка).
- Запустите моделирование на ленте МоделРиск (уже заданы 10 000 итераций и фиксированное начальное число генератора).
- Найдите лучшую наценку и решите, приемлема ли для нее вероятность убытка по выигранному контракту.
Диаграмма «торнадо» заполняется после моделирования.
Функции МоделРиск в модели
- VosePERT
- Наша ошибка оценки, рыночный коэффициент и коэффициент цены каждого конкурента.
- VoseInput, VoseOutput
- Обозначить неопределенные величины и результаты: победу, прибыль и убыток при победе для каждой наценки.
- VoseSimMean
- Статистика моделирования для таблиц и графиков на листе «Результаты».
- VoseSimSensitivityMean
- Диаграмма «торнадо»: все VoseInput ранжированы по тому, насколько меняется средняя прибыль при выбранной наценке на их диапазоне.
Что почитать
- Анализ чувствительности: диаграмма «торнадо» по шагам (статья)
- Friedman, L. (1956). A competitive-bidding strategy. Operations Research 4(1), 104–112.
- Thaler, R. H. (1988). Anomalies: the winner's curse. Journal of Economic Perspectives 2(1), 191–202.
Скачайте модель и запустите ее сами. Она открывается в Excel с МоделРиск. В пробной версии работают все примеры моделей.
Учебный пример: цифры придуманы для обучения и не описывают реальную компанию, проект или актив.
Другие примеры
- PC-07 · Проекты и строительство★★★★★ Рост цен на материалы и стратегия закупок Купить сталь сейчас, по мере надобности или с ограничением цены? Помесячные траектории цен стали и бетона на 18 месяцев и четыре способа покупки стали на одних и тех же траекториях.
- PC-01 · Проекты и строительство★★★★★ Смета с резервом на риски Какой резерв нужен в бюджете строительства склада? Двенадцать статей сметы с трехточечными диапазонами складываются методом Монте-Карло: самая простая полезная модель рисков.
- PC-02 · Проекты и строительство★★★★★ Реестр рисков: угрозы и возможности Какой резерв на риски нужен для пристройки к больнице? Реестр рисков превращается в модель: рисковые события со связанными последствиями для стоимости и сроков.