Продюсерство. Экономико-математические методы и модели

ВСЕРОССИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ 
КИНЕМАТОГРАФИИ имени С.А. Герасимова (ВГИК) 
Продюсерство 
Экономико-математические 
методы и модели 
Под редакцией 
доктора экономических наук, профессора Ю.В. Криволуцкого 
кандидата технических наук, доцента Л.А. Фунберга 
Допущено Учебно-методическим объединением 
высших учебных заведений Российской Федерации 
по образованию в области кинематографии и телевидения 
в качестве учебного пособия для студентов вузов, обучающихся  
по кинематографическим специальностям 
Рекомендовано Учебно-методическим центром 
«Профессиональный учебник» в качестве учебного пособия 
для студентов высших учебных заведений, обучающихся 
по кинематографическим специальностям  
Москва 2017 

УДК 004.4:[658.15:778.5](075.8)
ББК 65.053.4с51 
 П78 
Р е ц е н з е н т ы: 
кандидат экономических наук, зам. генерального директора ООО «Продюсерский 
центр “Хорошо Продакшн’’», член Союза кинематографистов РФ М.П. Ксинопуло, 
зам. генерального директора ООО «Кинокомпания “Ракурс”» М.В. Якимова 
Главный редактор издательства  Н.Д. Эриашвили, 
кандидат юридических наук, доктор экономических наук, профессор, 
лауреат премии Правительства РФ в области науки и техники 
         Продюсерство. Экономико-математические методы и модели: 
П78 учеб. пособие для студентов вузов, обучающихся по специальностям «Продюсерство кино и телевидения», «Продюсерство» и другим кинематографическим специальностям / под 
ред. Ю.В. Криволуцкого, Л.А. Фунберга. — М.: ЮНИТИДАНА, 2017. — 319 с. — (Серия «Медиаобразование»). 
ISBN 978-5-238-02724-1 
Агентство CIP РГБ 
Рассматриваются применение математических методов и моделей 
корреляционно-регрессионного анализа, линейного и динамического 
программирования, сетевого планирования и управления, прогнозирования и оценки инвестиционной привлекательности проектов, моделирование стратегического развития предприятия на основе SWOT-анализа, 
выбор стратегии финансирования проектов в решении задач предпринимательской деятельности. Предлагаемые задачи и построенные для их 
решения экономико-математические модели позволят будущим профессионалам получить более глубокое представление о своей специальности 
и помогут эффективно применять полученные знания на практике. 
Для студентов, обучающихся по специальностям в области кино и 
телевидения, переподготовки и повышения квалификации продюсеров 
кино и ТВ, а также работников сферы культуры и искусства. 
ББК 65.053.4с51 
ISBN 978-5-238-02724-1  
© ИЗДАТЕЛЬСТВО ЮНИТИ-ДАНА, 2015 
Принадлежит исключительное право на использование и распространение издания 
(Федеральный закон от 5 апреля 2013 г. № 44-ФЗ). Воспроизведение всей книги 
или любой ее части любыми средствами или в какой-либо форме, в том числе в 
интернет-сети, запрещается без письменного разрешения издательства. 

 
 
  
Предисловие 
 
В нынешних условиях роста стоимости производства кинофильмов, 
их масштабности, сложности и уникальности технического обеспечения 
меньше всего допустимы произвольные, чисто волевые решения в планировании и организации процесса. Ответственные решения должны 
приниматься на основе предварительных изысканий и расчетов, с использованием экономико-математических методов и моделей. В настоящее время экономико-математические методы — одно из наиболее активно развивающихся направлений прикладной экономической науки. 
Продюсер должен хорошо ориентироваться в этих методах, уметь практически использовать их для моделирования разнообразных экономических ситуаций, возникающих в процессе его творческой деятельности. 
К числу важнейших функций продюсера относятся поиск необходимых для съемок денежных средств и контроль за их рациональным 
использованием, экспертная оценка экономических параметров проекта, в том числе его прибыльности и срока окупаемости, выработка оптимальной стратегии и тактики производства, проката или продажи 
аудиовизуального произведения. 
В подготовке продюсеров и организаторов производства аудиовизуальной продукции важную роль играют глубокое изучение основ математики, экономической теории, информатики, информационных технологий, теории менеджмента, предпринимательства и умелое применение 
современных информационных технологий, экономико-математических 
методов и моделей. 
Умение эффективно расходовать имеющиеся ресурсы — один из 
решающих факторов обеспечения конкурентных преимуществ в любой 
сфере бизнеса и важнейший потенциал выживания современных фирм. 
При возникновении проблем руководитель часто принимает решения 
на основе здравого смысла, своего опыта, совета специалистов. Планирование работы целого предприятия или отдельного проекта требует 
использования современной вычислительной техники и экономикоматематических методов и моделей. Экономико-математические методы позволяют рассмотреть значительно больше вариантов решений и 
выбрать из них наилучший в достаточно короткое время. При этом 
учитывается, что последствия принимаемых решений связаны с огромными затратами и могут касаться большого количества людей. 
 
3

В настоящее время значительная часть объективно существующих 
зависимостей между финансово-экономическими явлениями исследованы и изучены теоретически. Для практической деятельности важнее 
понять сущность исследуемых процессов и оценить тесноту связей между различными факторами. Это позволит руководителю усилить влияние одних факторов экономического процесса, ослабить влияние других и тем самым добиться желаемого результата. 
Сегодня существует обширная литература, где описываются разнообразные математические методы и модели, применяемые в различных 
отраслях народного хозяйства. Авторы данного учебного пособия основное внимание уделили не описанию сущности методов, а практическому 
использованию этих методов в ряде задач, встречающихся в экономической деятельности продюсера. В книге приводятся примеры их решения 
с помощью прикладных программ MS Excel, Statgraphiсs, MS Project. 
Авторы пособия учли собственный опыт преподавания дисциплин 
«Предпринимательство», «Основы менеджмента», «Статистика культуры», «Информационные технологии управления», «Математика и информатика» в высших учебных заведениях, а также опыт решения 
практических задач при выполнении НИР. 
 Учебное пособие соответствует дисциплинам, которые изучаются 
на факультете продюсерства и экономики ВГИК. Его цель — способствовать повышению качества подготовки специалистов и развитию у них 
практических навыков.  
Пожелания и конструктивные предложения читателей будут восприняты авторами с благодарностью. 
 
Авторский коллектив  
О.В. Браилова, канд. экон. наук, доцент — гл. 12; 
В.Г. Горчакова, имиджеолог — п. 3.4 (совместно с Ю.В. Криволуцким 
и Л.А. Фунбергом); 
С.С. Есионова, экономист — гл. 9 (совместно с Л.А. Фунбергом); 
Е.Ю. Захарова, докт. экон. наук, профессор — гл. 8; 
Е.Ю. Криволуцкий, канд. экон. наук — гл. 7; 
Ю.В. Криволуцкий — п. 3.1, 3.2, 3.3, 3,5 (совместно с Л.А. Фунбергом), п. 3.4 (совместно с В.Г. Горчаковой и Л.А. Фунбергом), гл. 4 и 5 
(совместно с Л.А. Фунбергом), гл. 10 (совместно с В.В. Якушевой), гл. 11 
(совместно с М.Л. Немировской и Л.А. Фунбергом); 
М.Л. Немировская, канд. экон. наук, доцент — гл. 11 (совместно с 
Ю.В. Криволуцким и Л.А. Фунбергом); 
С.К. Сарымсаков, канд. экон. наук — гл. 6; 
Л.А. Фунберг — гл. 1, 2, п. 3.1, 3.2, 3.3, 3.5 (совместно с Ю.В. Криволуцким), п. 3.4 (совместно с В.Г. Горчаковой и Ю.В. Криволуцким), гл. 4 
и 5 (совместно с Ю.В. Криволуцким), гл. 9 (совместно с С.С. Есионовой), гл. 11 (совместно с Ю.В. Криволуцким и М.Л. Немировской); 
В.В. Якушева, канд. экон. наук — гл. 10 (совместно с Ю.В. Криволуцким). 
 
Ответственные редакторы: докт. экон. наук, проф. Ю.В. Криволуцкий, 
канд. техн. наук, доцент Л.А. Фунберг. 
 
4

 
Глава  1 
 
 Статистические методы управления  
проектами в кинематографии 
 
1.1. Методы экспертных оценок при принятии решений 
В процессе управления кинопроизводством часто возникают ситуации, когда требующуюся для принятия решения информацию 
можно получить, собрав и проанализировав мнения, суждения и 
рекомендации нескольких специалистов в этой области, особенно в 
тех случаях, когда значительная часть необходимой информации не 
может быть получена с помощью чисто количественных методов.  
В этих условиях нередко единственным источником информации 
является группа специалистов-экспертов. В определенных ситуациях при отсутствии строгих математических обоснований можно полагаться на суждения специалистов-экспертов при условии, что они 
получены с помощью специальных научных методов. Применение 
специальных экспертных методов помогает упорядочить процедуры 
анализа оценок специалистов, привести их к виду, наиболее приемлемому для принятия обоснованных решений. 
Рассмотрим основные теоретические постулаты метода экспертных оценок. 
Экспертные оценки — основа принятия решений  
в неструктурированных ситуациях 
Экспертные оценки — количественные или иные оценки характеристик объектов, неподдающихся непосредственному измерению. 
Метод экспертных оценок (МЭО) представляет собой комплекс 
логических и математических процедур получения от специалистов 
(экспертов) информации, ее анализа и обобщения для подготовки и 
выбора рационального решения. 
Экспертным путем решаются два класса проблем: 
1) проблемы массового выбора, для решения которых имеется 
достаточная информационная база (достаточное число специалистов, наличие подобных ситуаций в прошлом и т.п.); 
2) проблемы уникального выбора, для решения которых информация отсутствует или ее недостаточно. При решении этих проблем предполагается, что: 
 
5

 эксперт может рассматриваться как измеритель со случайными погрешностями; 
 групповое мнение может быть получено осреднением мнений 
отдельных экспертов; 
 осредненное мнение достаточно близко к «истинному». 
Экспертная информация при этом получается путем групповой 
экспертизы. 
В проблемах уникального выбора верным может оказаться мнение одного эксперта. Информация получается путем индивидуальной экспертизы. В данной главе рассмотрены только проблемы 
первого класса. 
Этапы групповой экспертизы 
В процессе проведения групповой экспертизы можно выделить 
следующие этапы: 
1) постановка задачи исследования (экспертизы); 
2) выбор (разработка) метода получения экспертной информации, т.е. метода организации экспертного опроса; 
3) выбор способа обработки результатов экспертного опроса; 
4) формирование экспертной группы; 
5) получение экспертной информации; 
6) обработка и анализ полученной информации; 
7) интерпретация полученных результатов. 
Классификация методов экспертных оценок 
Эта классификация определяется методами получения экспертной информации (экспертных оценок). К ним относятся: 
1) методы коллективной работы экспертной группы; 
2) методы получения индивидуального мнения членов экспертной группы; 
3) методы частично коллегиальной работы экспертов. 
Методы коллективной работы экспертной группы основаны на 
получении обобщенного мнения в ходе совместного обсуждения и 
решения поставленной задачи всеми экспертами. К ним относятся 
метод комиссий, метод суда и метод мозговой атаки. Метод комиссий заключается в проведении совещания или дискуссии с целью 
выработки единого мнения. В рамках метода суда работа экспертной группы осуществляется аналогично ведению судебного процесса. При использовании метода мозговой атаки (мозгового штурма, 
коллективной генерации идей) выдвижение новых идей производится группой генераторов идей. Анализ сформулированных идей 
(предложений) проводится группой аналитиков. Затем методом 
мозговой атаки определили показатели, характеризующие каждый 
из возможных вариантов работы над проектом. 
 
6

Методы получения индивидуального мнения членов экспертной 
группы подразделяются на интервью и анкетирование. Интервью 
предпологает вопрос-ответ. Анкеты могут включать в себя вопросы 
открытого типа, в ответах на которые эксперт свободен в формулировках, и вопросы закрытого типа, содержащие в своих формулировках варианты возможных ответов, например, при опросах общественного мнения. 
Типы шкал, используемых  
при принятии решений, их свойства 
В зависимости от ситуации принятия решений и свойств альтернатив оценка этих альтернатив может производиться на основе 
количественных и качественных шкал. К качественным относятся 
шкалы наименований и порядка. 
Шкала наименований (другое название — шкала классификации) 
используется для описания принадлежности объектов к определенным 
классам. В этой шкале описывается различие или эквивалентность 
объектов (критериев, альтернатив), например, документы в АСУ, спецификация продукции, распределение студентов по группам. 
Шкала порядка применяется для измерения упорядочения объектов по одному или совокупности признаков. Числа в шкале определяют только порядок следования объектов, например, шкала сортности продукции, шкала твердости минералов. В шкалах наименований 
и порядка отсутствуют понятия масштаба и начала отсчета. 
Количественными являются шкалы интервалов, отношений, 
разностей и абсолютная шкала. В этих шкалах существует понятие 
начала отсчета и масштаба. Количественные шкалы позволяют измерить, на сколько (шкалы интервалов и разностей) или во сколько 
(шкалы отношений и абсолютная) один объект (критерий, альтернатива) отличается от другого. 
Шкала интервалов применяется для отображения величины различия между свойствами объектов. Она может иметь произвольные 
точку начала отсчета и масштаб, например измерение температуры 
в градусах Цельсия или Фаренгейта. 
Шкала отношений используется, например, для измерения длины, массы, веса. Это частный случай шкалы интервалов при выборе 
нулевой точки отсчета. 
Шкала разностей является частным случаем шкалы интервалов 
при единичном масштабе. В этой шкале можно измерить, например, различия в численности предприятий и т.п. 
Абсолютная шкала — частный случай шкалы интервалов при 
нулевой точке отсчета и единичном масштабе. Примером использования этой шкалы является измерение количества объектов (критериев, альтернатив): 1,2, ..., п. 
 
7

Следует обратить особое внимание на то, что правильный выбор шкалы измерения объекта позволит обоснованно сформулировать задачу принятия решения и применить соответствующий метод 
принятия наилучшего решения. 
Основные виды предпочтений при выборе решений 
При выборе решений наряду с измерением свойств объектов в 
рассмотренных выше шкалах для определения предпочтения лица, 
принимающего решение (ЛПР), к одному из двух предъявляемых 
для сравнения объектов используются следующие отношения. 
1. Отношение строгого предпочтения — записывается в виде 
i
j
a
a

 
и означает, что для ЛПР объект ai строго предпочтительней объекта aj 
. 
2. Отношение эквивалентности (безразличия) — записывается в 
виде 
i
j
a
a

 и означает, что для ЛПР объекты ai и aj неразличимы 
(эквивалентны, безразличны). 
3. Отношение нестрогого предпочтения — записывается в виде 
i
j
a
a

 и означает, что для ЛПР объект ai либо предпочтительней 
объекта a , либо эквивалентен ему. 
4. Отношение несравнимости — означает, что объекты несравнимы по предпочтительности, т.е. ЛПР не может определить между 
объектами ai и aj ни одного из определенных выше отношений. 
Типы экспертных оценок 
Экспертные оценки подразделяются на количественные и качественные. Частным случаем количественных являются балльные оценки. Они используются в процедуре непосредственной оценки, состоящей в приписывании объекту значений в баллах, например в оценке 
знаний студентов. Применяются 5-, 10-балльные и другие шкалы. 
В рассматриваемой нами задаче количественными являются 4, 
6, и 8-й показатели, а показатели 1, 2, 3 и 7-й — балльными. При 
этом показатели 4, 6 и 8-й оцениваются в стоимостном выражении, 
а остальные показатели по — 10-балльной возрастающей шкале. 
Следует обратить внимание, что выбор типа экспертных оценок 
осуществляется самим экспертом. 
Качественные оценки получаются в номинальных и порядковых 
шкалах и называются элементарными суждениями. Наиболее распространены следующие методы получения элементарных суждений: группировка, парные сравнения, ранжирование. 
При группировке эксперт относит последовательно предъявляемые ему объекты к одному из установленных классов.  
Парное сравнение представляет собой процедуру установления 
предпочтений объектов при сравнении всех возможных пар и при 
8

писывания этим предпочтениям числовых значений. Наибольшее 
распространение получили следующие числовые представления: 
1, если
;
0, если
;
i
j
ij
i
j
a
a
c
a
a




   ,
1,2, ...,
i j
n

                 (1.1) 
или  
i
j
ij
i
j

   ,
1,2, ..., ,
i j
n

                (1.2) 
a
a
c
a
a
a
a



2, если
;
1, если
;
0, если
;
i
j
где ai и aj — сравниваемые показатели, объекты, альтернативы; 
cij        — числовое представление парного сравнения объекта; 
n         — число оцениваемых показателей каждого проекта. 
Проиллюстрируем использование метода экспертных оценок 
при решении следующей задачи. 
Постановка задачи экспертизы. Некоторое лицо, принимающее 
решение — инвестор — должно выбрать один из трех возможных 
проектов для реализации. Каждый проект характеризуется восемью 
(n = 8) показателями. 
а1 — социальная значимость, художественный уровень и острота сюжета сценария; 
а2 — наличие в сценарии положительных героических образов; 
a3 — привлекательность проекта для потенциальных инвесторов; 
а4 — перспективность реализации на отечественном и зарубежном 
кинорынках; 
а5 — затраты на киноэкспедиции; 
а6 — относительная мера времени съемок в павильонах; 
а7 — стоимость оборудования, возможного к использованию из оставшегося оборудования от прошлого проекта; 
а8 — общая стоимость проекта. 
Анализ данных, приведенных в бизнес-планах по каждому проекту, позволил сформировать маркетологам таблицу сравнительных 
оценок проектов. 
Из данных таблицы неясно, какой из проектов наиболее экономически эффективен и привлекателен для инвестора. Поэтому по 
приведенным восьми показателям необходимо провести экспертизу 
проектов. 
Замечание. Данный проект, естественно, является условным. Цель 
его экспертизы — показать методическую сторону данного алгоритма. 
Тем не менее этот алгоритм работоспособен и тогда, когда число проектов больше на порядок и соответственно привлекается большее количество экспертов. 
 
9

Таблица 1.1. Сравнительные оценки проектов 
 
Показатели 
Единица 
измерения
Проект 
I 
Проект 
II 
Проект 
III 
a1 — социальная значимость, 
художественный уровень и острота сюжета сценария 
Баллы * 
10 
8 
7 
а2 — наличие в сценарии положительных героических образов 
Баллы  
7 
9 
10 
а3 — привлекательность проекта 
для потенциальных инвесторов 
Баллы ↑
6 
10 
9 
а4 — перспективность реализации на отечественном и зарубежном кинорынках 
Баллы ↑
7 
8 
10 
а5 — затраты на киноэкспедиции 
долл. US↓ 
150 000 
200 000 
30 000 
а6 — относительная мера времени съемок в павильонах 
%  
30 
50 
40 
долл. US 
50 000 
35 000 
4 000 
а7 — стоимость оборудования, 
возможного к использованию 
из оставшегося оборудования 
от прошлого проекта 
а8 — общая стоимость проекта 
долл. US  
4,5 млн 
6 млн 
5 млн 
 
* Стрелка в клетке таблицы показывает тенденцию выбора на уменьшение 
или на увеличение показателя. 
 
Выбор (разработка) метода получения экспертной информации, т.е. 
метода организации экспертного опроса, выбор способа обработки 
результатов экспертного опроса, формирование экспертной группы, 
получение экспертной информации. Метод получения экспертной 
информации довольно тонкая в психологическом плане процедура 
работы с экспертами. В социологии существует много приемов работы с экспертами, основная цель которых получить от эксперта однозначную оценку, соответствующую его компетентности. Самый эффективный результат — это метод бинарного (попарного) сравнения. 
Эксперты должны заполнить таблицы бинарных сравнений по формулам (1.1) или (1.2), что в принципе эквивалентно. Мы выбрали 
формулу (1.2), поскольку удобнее работать с целыми весами. 
Обработка и анализ полученной информации. В табл. 1.2—1.5 
приведены матрицы результатов парных сравнений по представлению (1.2) для четырех экспертов. В последнем правом столбце 
вычислены коэффициенты относительной важности. Следует отметить, что сумма всех оценок в таблицах должна быть равна:  
n2 = 82 = 64. 
 
10