Великие по собственному выбору

Мы выбрали такие компании, которые подвергались воздействию неопределенности и хаоса и не могли быть изолированы от подобных событий благодаря своему размеру или возрасту. Все наши объекты исследования должны соответствовать данному критерию: они провели первое IPO в Соединенных Штатах в период между 1971 и 1990 годами. На момент первичного размещения акций эти компании были молоды и невелики, то есть весьма уязвимы для любых событий в окружающей среде.

4. Определение компаний с выдающимся результатом.
Для сравнения компаний, принадлежащих к разным отраслям, мы выбрали в качестве критерия успеха доход по акциям, поскольку этот критерий применим к любой сфере экономики (подробнее об этом критерии см. «Отбор компаний в группу 10
×

»). Этот критерий исключает другие критерии успеха, важные для конкретных заинтересованных групп – сотрудников, местных жителей и т. д. Однако это наиболее важный и общезначимый для акционерных компаний критерий. Рассматривая этот параметр, мы отрешались от других непосредственных результатов работы компании, таких как инновации и рост продаж, однако рассматривали эти параметры как возможные факторы, объясняющие лучший рыночный результат.

Опираясь на доходы по акциям, мы провели систематический отбор и выявили среди нашей популяции семь компаний, добившихся исключительного успеха (группа 10
×
) в семи крайне хаотичных и ненадежных сферах.
5. Отбор компаний для сравнения.
Мы применили два перекрывающихся принципа при отборе пар к семи компаниям группы 10
×
:
1) на тот момент, когда эта компания проводила первичное размещение акций, она должна быть похожа на компанию из группы 10
×
(та же отрасль, сходный возраст и размер);

2) ее результат должен приближаться к среднему по рынку, то есть составлять контраст достижениям компании, которая с ней сопоставляется. (См. «Отбор компаний для сравнения»)
6. Сбор данных: хронология.

Мы систематически обращались к прошлому, собирая документы по каждой компании. Например, для Intel мы обработали данные за каждый год с момента основания компании в 1968 году – отчеты компании и статьи в СМИ, которые публиковались в 1968, 1969, 1970, 1971 годах и т. д. Мы использовали самые разнообразные архивные источники, чтобы получить представительную выборку фактов, мнений и суждений об этих компаниях.

• Все крупные статьи, опубликованные по каждой из компаний за весь изучаемый период (от основания компании до 2002 года) из общедоступных источников, таких как Business Week, Economist, Forbes, Fortune, Harvard Business Review, New York Times, Wall Street Journal и Wall Street Transcripts, а также из отраслевых и специальных источников.
• Исследования бизнес-школ по отдельным случаям и отрасли в целом.
• Книги об этих компаниях и их лидерах.

• Ежегодные отчеты, промежуточные отчеты и проспекты IPO по каждой компании.
• Основные аналитические работы по каждой компании.
• Справочный материал по отраслям и бизнесу в целом, например Biographical Dictionary of American Business Leaders и International Directory of Company Histories[33].
• Материалы, полученные непосредственно от каждой компании (мы обращались к ним за сведениями из их корпоративной истории, за выступлениями руководителей, статьями о компаниях).

• Финансовые сведения о компаниях: доход и баланс.
Придерживаясь методов качественного анализа, мы разбирали множество факторов, которыми предположительно можно объяснить разницу в результатах между группой 10
×
и контрольной группой. Мы систематически стремились к поиску новых объяснений, поскольку в этом и заключается смысл индуктивного исследования конкретных случаев. С этой целью мы собрали информацию по ряду факторов, действовавших на протяжении длительного периода, в том числе:

• Руководство: ключевые фигуры, преемственность и длительность пребывания в должности CEO, стиль и поведение руководителей.
• История основания: команда, основавшая компанию, и обстоятельства, при которых компания была создана.
• Стратегия: стратегия производства и маркетинга, бизнес-модели, ключевые слияния и приобретения, стратегические изменения.
• Инновации: новые продукты, услуги, технологии, практики.
• Организационная структура, в том числе существенные реорганизации.

• Культура организации: ценности и нормы.
• Технологические процессы.
• Управление человеческими ресурсами: политика и практика найма, увольнения, продвижения, бонусов.
• Применение технологий, в том числе информационных.
• Тенденции продаж, финансовые коэффициенты.
• Ключевые события в отрасли: спады, бумы, потрясения, новые технологии, изменения на рынке, ценовые войны, смена бизнес-моделей, консолидации.
• Крупные события удачи (благоприятные и неблагоприятные).
• Существенные события риска.

• Скорость: сколько времени уходит на выявление угроз и возможностей, на принятие решения, на выход на рынок (пионер или последователь).
Затем мы построили хронологию, группируя всю информацию по каждой компании по годам, начиная с наиболее ранних лет и продвигаясь к 2002 году, на котором мы заканчивали свои наблюдения.

Строя хронологию, мы также старались находить дополнительные источники и сверять любую частицу информации. Триангуляция данных[34] уберегала от риска довериться неточной, неполной или небеспристрастной информации. Например, книга по PSA утверждала, будто команда Southwest Airlines наведалась в штаб-квартиру в Калифорнию в 1969 году и с разрешения PSA скопировала ее руководство по эксплуатации. Мы подвергли эту информацию триангуляции и нашли подтверждение в другой книге: ее автор, Ламар Мьюс, участвовал в том визите{233}.

Словом, наш подход основан на сборе высококачественной информации. Мы соблюдали строжайшие принципы академического исследования, чтобы гарантировать надежность нашей информации: поэтому мы обратились к архивной, а не текущей информации, от первых дней основания компании, поэтому использовали широкий спектр источников, применяли триангуляцию любых сведений по разным источникам и учитывали данные по ряду факторов, не желая заранее сужать перспективу исследования.
7. Проведение анализа.

Анализ в парах.
Выстроив хронологию для каждой пары компаний, мы двое – Джим и Мортен – независимо друг от друга перечитывали каждый документ и составляли детальный анализ каждой компании, а также сравнительный анализ в паре. В среднем каждый анализ занимал 76 страниц (27 600 слов), а в семи парах набралось 1064 страницы (386 400 слов) отчетов по компаниям.

Мы сверили наши анализы по каждой паре и после ряда обсуждений выработали список вероятных объяснений обнаружившихся в этих парах отличий. Вероятное объяснение того, почему одна компания преуспела, а другая нет, должно было удовлетворять следующим критериям:
• Явное отличие между компанией из группы 10
×
и ее парой, подтвержденное неопровержимыми фактами.

• Возможность объяснить, почему это отличие сказалось на работе компании. Выражаясь по-ученому, нам требовался каузальный механизм (недостаточно обнаружить отличие, нужно внятное объяснение, каким образом этот фактор мог отразиться на результатах работы компании).
Перекрестный анализ.
Мы искали факторы, присутствующие в истории всех семи компаний группы 10
×
и отсутствующие в историях их пар для сравнения.
Выработка концепций.

Сочетая анализ внутри пар и перекрестный анализ пар, мы выработали основные концепции для объяснения различий в результатах. Мы сделали предварительные выводы по отдельным факторам и сгруппировали эти факторы для получения более общих концепций.
Финансовый анализ.

Мы взяли данные Compustat и обработали детальные годовые отчеты, финансовые балансы и отчеты о денежных потоках от момента основания компании (или с первых лет, за которые имеются сведения) по 2002 год, составив в итоге сводную ведомость за 300 лет корпоративной деятельности.
Событийно-исторический анализ.

Используя метод событийно-исторического анализа, с помощью которого исследователи организаций рассматривают их эволюцию, мы проанализировали следующие события из жизни корпораций: события, относящиеся к двадцатимильному маршу, инновации, «ядра», события риска, события, в которых важную роль играет время, изменения рецепта СМаК{234}. Каждое событие мы обозначили отдельным ярлыком и разметили эти события по годам, выстроив полную картину событийной истории для каждой компании (см. соответствующие разделы в «Принципах исследования»).

8. Ограничения и недостатки.
У каждого метода исследования имеются свои преимущества и свои слабые стороны. Наш метод также не был исключением. Вот наиболее часто высказывавшиеся сомнения и наши ответы на них.
Не слишком ли узок круг – всего 14 компаний – для столь существенных выводов?

Нет, поскольку наша цель – не проверить существующие гипотезы на большом количестве компаний, а сделать новые открытия. Достаточное количество случаев определяется нашей уверенностью, что у нас имелось достаточно пар для выявления устойчивых паттернов, и, если бы мы добавили еще сколько-то пар, мы бы вряд ли обнаружили что-то принципиально новое{235}. Исследователи называют такую ситуацию избыточностью информации: при качественном анализе конкретных случаев наступает момент (обычно после изучения 8–12 случаев), когда исследователь достигает насыщения и добавление новых случаев уже не приносит нового знания{236}. В нашем исследовании после добавления последней пары новых гипотез не последовало. Мы быстро достигли предела насыщения еще и потому, что намеренно объединяли компании в пары и сопоставляли противоположности – так легче выявить различия.

Отбор проводится по признаку успешности?
Нет, и мы это уже ранее объясняли. Мы не отбирали исключительно успешные компании – мы отобрали пары противоположностей, каждую в своей отрасли, именно по принципу, что одна компания преуспела, а вторая (из контрольной группы) – нет.
Можно ли обобщать ваши выводы?
Можно, однако с определенными оговорками. Вряд ли нужно:
• Распространять наши выводы на 
многие отрасли и компании.
Мы не знаем, применимы ли наши выводы ко 
всем

компаниям. Мы уверены, что они применимы ко многим компаниям и отраслям, потому что наши открытия сделаны на основании разнообразных подборок данных по семи отраслям, а не по одной или двум. Также, поскольку мы ограничили свое исследование американскими компаниями, при переносе наших выводов на другие страны и культуры следует проявлять осторожность.
• Распространять выводы
на другие периоды.

Хотя мы исследовали компании в период 1970–2002 гг., мы твердо уверены в том, что наши открытия применимы к 2011 году и далее. Дело в том, что мы сознательно выбрали самые неустойчивые и хаотические отрасли. Поскольку мир остается нестабильным, вполне вероятно, что «турбулентность», которую испытали на себе эти компании, превратится в норму, и открытия, сделанные в ходе нашего исследования, весьма пригодятся на будущее.
Нет ли риска некоторого искажения исторических сведений задним числом?

Такого рода проблема потенциально существует, но наш подход позволяет смягчить риск. Мы потратили немало усилий на работу с источниками, а не полагались на современные работы, толкующие прошлое задним числом. К примеру, есть же разница между статьей об Intel, написанной в 2000 году и в годы формирования компании, – такая статья истолковывает историю, и на восприятие ее автора может повлиять успех, достигнутый компанией в 2000 году. Подобный подход грозит искажениями из-за ошибки атрибуции{237}. И напротив, когда мы обращаемся к источникам и собираем информацию о событиях, в которых участвовала Intel, мы видим эти события глазами современников. Тогда, в 1970 году, никто не мог предвидеть великих достижений Intel, и нет ни малейшей вероятности, что произойдет ошибка атрибуции.

Удалось ли выявить каузальность?

По большей части социальные науки, в том числе исследования в области менеджмента (как и наше исследование), не могут претендовать на установление каузальности, если понимать «каузальность» как детерминизм: «такие-то изменения в сфере х непременно приводят к таким-то изменениям на уровне у». Следуя давней традиции исследований организаций и стратегического менеджмента, мы стараемся лишь выделить те объяснения, которые с большой вероятностью объясняют различия результатов в парах компаний. Мы тщательно формулируем свои выводы и выражаемся примерно так: «С большой вероятностью между Х и результатами деятельности компании существует связь» или «повышение фактора Х, скорее всего, приводит к повышению Y» – то есть мы прибегаем к вероятностным, а не детерминистским высказываниям.

Существует ли проблема «перевернутой причинности»?
О перевернутой причинности заходит речь, когда вывод указывает в точно противоположном направлении по сравнению с первоначальной гипотезой. Например, первоначально вы думали, что своим успехом компания обязана инновациям, а оказалось, что это успех компании позволил заняться инновациями (успешная компания располагает бо́льшим количеством денег для финансирования инноваций).

Нам в основном удалось избежать этой ловушки, поскольку мы опирались на документы и благодаря им смогли определить, когда что началось и какие факторы вступили в строй раньше, а какие позже.
Существуют ли другие компании, следовавшие тем же принципам, но не достигшие такого уровня успеха?
Поскольку мы не могли изучить все компании в США, мы не можем исключить такой возможности. Однако нижеследующие соображения смягчают и данную проблему:

• Полученные нами разные наборы данных (по семи разным отраслям) снижают вероятность того, что наши открытия соответствуют лишь одной-двум компаниям или отраслям.
• Как сказано выше, мы
не
выстраиваем детерминистскую каузальную цепочку, то есть не утверждаем, будто, следуя этим принципам, с гарантией добьешься исключительных результатов. Мы говорим лишь, что следование этим принципам повышает вероятность успеха.
• Компании 10
×
, которые мы рассматривали, соблюдали
все

принципы, сформулированные в этой книге; те же, кто соблюдает лишь часть этих принципов, вряд ли добьются столь замечательных результатов.
Не объясняются ли результаты компаний особенностями той или иной отрасли?

Мы учитываем влияние самой отрасли и именно поэтому берем по две компании из каждой (подобранные пары). Обе компании в паре сталкиваются с одинаковыми для всей отрасли ситуациями, но их тактика и их итоги заметно различаются. Поскольку факторы отрасли для этих компаний схожи, ими невозможно объяснить очевидные различия.
Может быть, компаниям из группы 10
×
просто повезло?

Критики исследований менеджмента часто указывают на то, что из таких штудий исключен фактор удачи. Но мы не игнорировали роль удачи, мы дали этому явлению определение, собрали данные по благоприятным и неблагоприятным событиям, исследовали роль этих событий удачи при объяснении итогов той или иной компании. Интересным открытиям в сфере удачи посвящена глава 7.
А вдруг некоторые из этих компаний уже не так хорошо работают в последние годы?

Если такое и случилось, из этого отнюдь не следует несостоятельность наших открытий. Мы намеренно ограничили область исследований, мы рассматривали конкретный период в истории компаний, а не компанию в вечности. В той или иной компании результаты могли ухудшиться в силу одного из нижеследующих факторов:
• Компания прекратила соблюдать принципы, приведшие ее к расцвету{238}.
• После долгого периода работы компании требуется что-то пересмотреть или обновить свои правила.

• Конкуренты «нагнали», скопировали основные методы компании, и ее изначальный рецепт успеха перестал быть уникальным и столь же действенным, как прежде.
• Рынок ценных бумаг понял, какие факторы обеспечивают успех компании, учел их в оценке ее акций, и потому стало труднее достигать прежних доходов по акциям.

Любой из перечисленных факторов может отрицательно сказаться на результатах компании. Но если успехи не сохранились навечно, это вовсе не лишает ценности те факторы, которые изначально помогли достичь столь значимых успехов.
Отбор компаний в группу 10
×
Мы применили три всеохватывающих принципа отбора, чтобы выделить для исследования исключительно успешные компании:

1. Эти компании достигли выдающихся результатов, в период наблюдения они стали очевидными победителями на фондовом рынке и в своей отрасли.
2. Им пришлось действовать в ненадежной и хаотичной ситуации.
3. Вначале они были уязвимы – мы брали компании, которые были молодыми и/или небольшими и в 1971 году (или около того) провели IPO.

Мы начали с данных из базы Центра изучения котировок ценных бумаг Высшей школы бизнеса Чикагского университета (CRSP) и пропустили их через 11 «фильтров», во много раз сократив таким образом число претендентов.
Процесс фильтрации для определения самых успешных компаний
ЭТАП 1. Начинаем с 20 400 компаний, попавших в поле внимания CRSP в 1971 году или позднее. Вычеркиваем те, что впервые появляются после 1995 года. Осталось 15 852 компании.

ЭТАП 2. Отбираем лишь компании, продолжающие функционировать после июня 2002 года. Осталось 3 646 компаний.
ЭТАП 3. Коэффициент к рынку не менее 3 на 2002 год. Осталось 368 компаний.
ЭТАП 4. Реально действующие в США компании, первичное размещение акций между 1971 и 1990 годами. Осталось 187 компаний.
ЭТАП 5. Исключаем компании, остававшиеся небольшими на 2001 год. Осталось 124 компании.
ЭТАП 6. Коэффициент к среднерыночному не менее 4 через пятнадцать лет после IPO. Осталось 50 компаний.

ЭТАП 7. Вычеркиваем компании, обнаружившие склонность к нестабильным результатам. Осталось 25 компаний.
ЭТАП 8. Берем только нестабильные и хаотичные отрасли. Осталось 12 компаний.
ЭТАП 9. Проверка красного флага (наличие проблем). Осталось 9 компаний.
ЭТАП 10. Исключаем компании, которые к моменту проведения IPO были слишком старыми или слишком крупными. Осталось 8 компаний.
ЭТАП 11. Лучшие в своей отрасли. Осталось 7 компаний.

Этап 1. Отбираем компании, впервые упомянутые CRSP в период 1971–1995 годов.
Мы сочли, что первое упоминание в CRSP позволяет сориентироваться, когда компания впервые разместила свои акции на фондовом рынке (см. этап 4){239}.
Этап 2. Оставляем компании, продолжавшие функционировать после июня 2002 года.
Мы решили включить в рассмотрение только те компании, которые оставались независимыми и активными на тот момент, когда заканчивался выбранный нами период наблюдения.

Этап 3. Соответствие пороговому значению роста цен на акции.
Мы вычеркнули все компании, у которых отношение кумулятивной доходности акций к рыночной доходности, рассчитываемое от первого упоминания компании CRSP до 28 июня 2002 года, оказалось ниже 3 (см. «Ключевые понятия»){240}.
Ключевые понятия
Совокупный доход за месяц:
общая сумма дохода вкладчиков за конкретный месяц на одну акцию, считая и вновь инвестированные доходы (он же совокупный доход вкладчиков, TSR).

Совокупный доход по акциям:
кумулятивная стоимость одной акции $Y в период между моментами t1 и t2 рассчитывается по формуле: $Y
×
(1 + совокупный доход за месяц – м1)
×
(1 + совокупный доход за месяц – м2)
×
 … (1 + совокупный доход за месяц t2), где м1 – конец первого месяца после момента t1, м2 – конец второго месяца и так далее.
Среднерыночная доходность

(иногда просто «среднее по рынку» или «рынок»): доход, рассчитанный на основании данных NYSE, AMEX и NASDAQ (учитывается кумулятивная рыночная цена всех акций компаний, котирующихся на фондовом рынке, включая реинвестиции). Рассчитывается по формуле: капитализация компании, деленная на капитализацию рынка.
Сводный коэффициент рентабельности по сравнению с рынком:

под конец любого периода этот коэффициент вычисляется по формуле: совокупный доход на $Y, вложенных в компанию, деленный на совокупный доход на $Y, вложенных в рынок, при условии, что инвестиции в компанию и в рынок происходят одновременно.
Примечание: мы применяли те же формулы на этапе 6, заменив ежемесячные данные ежедневными.
Этап 4. Реально действующие в США компании, прошедшие IPO в 1971–1990 годах.

Мы тщательно проверили оставшиеся после первых трех этапов компании, чтобы убедиться, проходили ли они акционирование и были ли реальными компаниями. Мы вычеркнули все виды неформального IPO: обратное слияние, обычное слияние, обратный выкуп контрольного пакета, инвестиционные трасты и ограниченные партнерства. Мы также вычеркнули иностранные компании.
Этап 5. Вычеркиваем компании, доход которых на 2001 год составил меньше $500 миллионов.

Все материалы, размещенные в боте и канале, получены из открытых источников сети Интернет, либо присланы пользователями  бота. 
Все права на тексты книг принадлежат их авторам и владельцам. Тексты книг предоставлены исключительно для ознакомления. Администрация бота не несет ответственности за материалы, расположенные здесь