Management 52 Srpski-final

7/24/2019 Management 52 Srpski-final

1/75

2009 - 52


2/75

3

Broj 52, Godina XIV

Septembar 2009.

IzdajeFakultet organizacionih nauka Beograd

Za izdava~a:Dr Nevenka @arki} Joksimovi}

Glavni i odgovorni urednikDr Aleksandar Markovi}

Urednik unutra{nje rubrikeDr Ondrej Ja{ko

Urednik inostrane rubrikeDr Jovan Filipovi}

Redakcioni odbor :dr edomir Nestorovi}, Faculty of Coimbra, Portugal

dr Dejan Petrovi}, FON, Beograddr Jasmina ]etkovi}, Ekonomski fakultet, Podgorica, Crna Gora

dr Jasmina Omerbegovi} Bijelovi} , FON, Beograddr Sonja Petrovi} Lazarevi}, Department of Management,

Monash University, Australiadr Milan Marti}, FON, Beograd

dr Goran Putnik, Univerzity of Minho, Portugaldr Mirjana Drakuli}, FON, Beograd

dr Miroslav Svato{, Faculty of Economics, Che sh Republicdr Milija Suknovi}, FON, Beograd

dr Robert Leskovar, Faculty of Organizational Sciences, Kranj, Slovenijadr Sini{a Ne{kovi}, FON, Beograd

dr Roberto Biloslavo, Faculty for Management, Koper, Slovenijadr Vesna Mili}evi}, FON, Beograd

dr Stanka Setnikar Cankar, Faculty of Administration, Ljubljana, Slovenia

dr Vinka Filipovi}, FON, Beograddr Peter A. Delisle, Austin Collegedr Peter Bielik, Faculty of Economics and Management, Slovak Republic

dr Milica Bulaji}, FON, Beograddr Sladjana Barjaktarovi}, FON, Beograd

âsopis se redovno referi{e u publikacijama :DEST- Department of Education, Science and Training of Australia

Ulrich Periodicals

Tehni~ki urednikMilivoje Radenkovi}

Andrej Novovi}

Adresa RedakcijeBeograd, Jove Ili}a 154

Tel/fax 01 1/3950-868

E-mail: menagefon.rshttp://management.fon.rs

âsopis izlazi ~etiri puta godi{nje ili po potrebi

@iro ra~un: 840-1344666-69[tampa

Sigra Star Beograd

CIP Katalogizacija u publikacijiNarodna biblioteka Srbije, Beograd

005

ISSN 0354-8635 = M anagement (Srpskoizd.)COBISS.SR -ID 110318855

SADR@AJ

Razli~iti specifi~nikvantitativni, statisti~ki isocijalni metodi, tehnike i

modeli upravljanjau sistemu menad`mentaGheorghe Savoiu, Ondrej Ja{ko,Mladen ûdanov

Upravljanje operativnimrizikom u sektoru finansijskihusluga i novi bazelski sporazumVesna Bogojevi} Arsi}

Metapodaci i projektovanjeVEB stranice za diseminacijustatisti~kih podatakaMiroslav Hudec, Pavol Buchler

Prednosti i nedostaciprojektnog finansiranjaSladjana Benkovi},Milo{ Milosavljevi}

Procesni pristup kao osnovimplementacije BSC-a ipobolj{anja organizacionihperformansiZoran Radojevi}, Ivan Stefanovi},Dragana Velimirovi}

Kako ogla{iva~i vide internetkao sredstvo marketinga:Studija slu~ajaKhalid Alrawi

Strategija MMF-a ufinansiranju zemalja ~lanicaSlobodan Markovi}, Biljana Lazi}

Prinosi i varijacije prinosa naobveznice u Crnoj Gori

Vladimir Ka{}elan,Borko Boòvi}

5

15

23

31

41

49

61

73


3/75

1. Uvod

Nasuprot stavovima da se specifi~ni metodi upravlja-nja ne mogu primeniti na celokupan proces upravlja-nja koji je, istina, vrlo restriktivan, na primer, u slu-~aju jednog ograni~enog broja funkcija ili faza ovimetodi obuhvataju veoma {irok spektar pristupa pro-blemima, a isto tako i principa, tehnika, postupaka uanalizi pojava i unutra{njih organizacionih procesa iprikazivanja njenog u~inka, {to je rezultat zdruène

delatnosti ra`li~itih disciplina i ~ini vi{eslojnu struktu-ru razli~itih karakteristi~nih klasa. U daljem tekstupredstavi}emo nekoliko predloènih kategorija meto-da i tehnika i odmah }emo opisati metode u okviruovih kategorija. Na{a namera nije toliko da prezentu-jemo jedinstvenu listu potencijalnih specijalnih meto-da u upravljanju, koliko da naglasimo velike razlikekoje postoje u osnovnim disciplinama.

2. Specifi~ni metodi za stimulisanjekreativnosti kadrova

A. Metodi za stimulisanje kreativnosti kadrova u orga-nizaciji predstavljaju splet jednostavnih, ali efikasnihtehnika u velikom broju konkretnih situacija koje zah-tevaju kreativnost u pristupu; oni su zna~ajni za uspo-stavljanje novih odnosa izme|u ljudi, stvari i ideja1], {to je posledica delovanja psiholo{ko-sociolo{kihnau~nih disciplina i disciplina vezanih za komunikacijui odnose sa javno{}u. Oni tako|e stvaraju nove veze:

a1. tehnika koja name}e razmi{ljanje, ili Alex Os-born-ova kontrolna lista posmatra sve aspekte jednogproblema ili pitanja, na osnovu spiska, a cilj je prven-

stveno da se olak{a transformacija problema putemoperacija koje su primenjene na razli~it na~in, ili ima-

ju druga~iji smisao, na primer, sli~nost, modifikacija,uve}avanje, umanjenje, zamena, preure|ivanje, pro-mena smera, kombinovanje i razdvajanje; {ta vi{e, ovatehnika moè da ponudi razli~ite perspektive posma-tranja datog problema;

a2. tehnika liste atributa ili kvalitativna lista predsta-vlja spisak atributa ili kvaliteta koje jedan predmet iliproblem poseduju, a onda sledi poku{aj da se prome-ni ili modifikuje svaki atribut ili grupa atributa u {to je

ve}i broj modaliteta (ovo je savremena varijanta AlexOsborn-ove liste, a razvio ju je Robert Platt Craford);

a3. tehnika studije slu~aja predstavlja najjednostavni-ju, a ipak najefikasniju mogu}nost da se u~esnici suo-~e sa konkretnom situacijom iz realnog ìvota koja seuzima za tipi~ni primer za ~itav niz situacija i doga|a-ja koji predstavljaju izazov i zadatak koji treba re{iti;

a4. tehnika vezana za pitanje za{to? i tehnika kojomse ponavljaju pitanja predstavljaju jo{ dve dobre teh-nike za stimulisanje kreativnosti: ovde se problem raz-ra|uje pomo}u pitanja. Prva tehnika je prili~no starai poti~e iz Azije, a pomaè u re{avanju problema kojisu promakli pa`nji menadèra i obi~no se primenjujeu po~etnoj fazi; druga je izdiferenciranija, a pitanja sepostavljaju tako da naglasi odre|eni smer na kojem seinsistira: u pitanju moè biti uzro~na veza, odnosi, ni-zovi, oscilacije itd.;

a5. tehnika dijagrama uzroka i posledice, sli~na tehni-ci riblje kosti, koja omogu}ava da se jasno sagleda iz-vor problema, pitanja, doga|aja ili rezultata: koristi se

kao grupna tehnika, kao kreativni proces generisanja,organizovanja i pa`ljivog analiziranja uzro~nog meha-

5

Razli~iti specifi~ni kvantitativni, statisti~ki i socijalni metodi,tehnike i modeli upravljanja u sistemu menad`mentaUDK: 005.3

Gheorghe Savoiu1, Ondrej Ja{ko2, Mladen ûdanov21Fakultet ekonomskih nauka, Univerzitet Pitesti2Fakultet organizacionih nauka, Univerzitet u Beogradu

Primena specifi~nih metoda razli~itog porekla u upravljanju vremenom je sve {ira. Ako se drìmo sistemskog

pristupa upravljanju, moèmo ga posmatrati kao sistem koji objedinjuje elemente planiranja, informisanja, od-

lu~ivanja, organizacije i motivacije. Sve sloèniji podsistem upravlja~kih metoda i tehnika u stvari je

metodolo{ko-eksperimentalni podsistem koji ~ine racionalni, sloèni i formalni metodi, tehnike, postupci i alati

kojima se postiè sve ve}a dimanika u profesionalizaciji menadèra u datoj organizaciji. Kao {to }emo i prikaza-

ti u ovom radu, specifi~ni metodi upravljanja su toliko razli~iti, da savladavanje potrebnih znanja i ve{tina moè

da ima za posledicu preusku specijalizaciju stru~njaka i da predstavlja prepreku kad treba kombinovati ve}i broj

razli~itih metoda. Stoga moèmo da zaklju~imo da su za dalje korake u ovoj oblasti potrebni teorijski okviri ko-

je }e razvijati stru~njaci iz razli~itih oblasti nauke koje, opet, razvijaju specifi~ne metode upravljanja.


4/75

6

nizma nekog efekta, i to kako glavnih, tako i manje

va`nih (sekundarnih) uzroka;

a6. tehnika re{avanja problema u vidu procesa, prime-

nom sedmostepene strukture, reagovanjem na jedan

problem u nekoliko koraka koji odgovaraju funkciji

odlu~ivanja koju vr{i menadèr; u ~etiri glavna kora-ka, t.j., planiranje odluke (saglasno slede}im koraci-

ma: korak I identifikovanje problema i neophodne

promene, kao i precizan opis problema, korak II opi-

sivanje procesa i odnosa iscrtavanjem mape, posta-

vljanje standarda u~inka, korak III razrada dijagra-

ma koji }e obuhvatiti uzroke i posledice problema ili

drvo problema i korak IV razrada detaljnog akcio-

nog plana na osnovu prona|enih re{enja), primena

odluke (isklju~ivo putem koraka V, t.j., saop{tava-

njem plana stranama zastupljenim u problemu i zain-

teresovanim stranama, kao i primena planiranih kora-

ka i pra}enje ove primene), ocena uticaja koji doneta

odluka izaziva (ovo obuhvata korak VI, t.j., kontrolu i

vrednovanje primene i promena koje su nastale, tako

{to }emo ih porediti sa standardima u~inka) i posled-

nji korak, t.j., pobolj{avanje, odnosno prilago|avanje

efekata budu}e odluke (ovde je obuhva}en samo je-

dan korak, korak VII, t.j., razmi{ljanja na osnovu no-

vih informacija, vrednovanje ~itavog procesa i njego-

vo pobolj{avanje, tamo gde sli~na budu}a situacija

moè da zahteva bolje rezultate);

a7. tehnika slobodne asocijacije zasniva se na tokusvesnih ideja koje se javljaju kao zaklju~ak i du` mre-

è asocijacija linearnog tipa (u skladu sa principom da

svaka ideja koja nastane putem asocijacije nastaje iz

prethodne ideje) i asocijacija radijalnog tipa (svaka

nova ideaja poti~e od centralne ideje, a ne od one ko-

ja joj prethodi otuda i naziv za ovu tehniku, pr{tanje

zvezde ili zvezdana eksplozija);

a8. tehnika metafore, ili tehnika lateralnog razmi{ljanja,

predstavlja problem na nekonvencionalan na~in, ~ime

ponovo nagla{ava njegov zna~aj tako {to menja stavove

u~esnika, njihov ritam rada, i na taj na~in stimuli{e kre-

ativnost putem novine i prostog izazova koji zadatak

nosi, nagla{ava prakti~nu stranu procesa po{to ova teh-

nika stvara jake implikacije, kako umetni~ke tako i one

koje se odnose na {alu i igru, a moè da bude u pisanom

obliku (pri~a, esej, itd.), grafi~ki predstavljena (dijagra-

mi, kolaì, itd.), prostorna ili trodimenzionalna (skulptu-

re, konstrukcije modela, etc.), zvu~na (melodije, pesme,

itd.), kineti~ka (drama, mimikrija, itd.);

a9. olujna tehnika (brainstorming) 2 je dvostepena

tehnika u kojoj je prvi korak stvaranje ideja i njihovo{to slobodnije izraàvanje, pri ~emu se ne iznose stavo-

vi niti vrednosni sudovi, a u drugom koraku se stvara

slobodna, asocijativna atmosfera, atmosfera kreativne

grupe, i to tako {to se kvalitet ideja ocenjuje tek po{to

se iznesu sve ideje. Ova tehnika po~inje time {to se

vrednovanje neke ideje odlaè da bi se u okviru stimu-

lisane grupe proizvela nova, tako da dolazi do eksplo-

zije ideja, po{to svaki ~lan grupe dobija inspiraciju odideje svog prethodnika (za oko 30-45 minuta, grupa od

5-6 ljudi moè da smisli 100 150 ideja u proseku).

Ova tehnika se tako|e naziva i tehnika osloba|anja

ideja i ima tri specifi~na na~ina na koji se bavi ideja-

ma: progresivno-linearni, kataliti~ki, prete`no analog-

ni, ili inovativni i me{oviti. Su{tina ove tehnike je u raz-

dvajanju i specifikovanju, preciziranju psiholo{kih

operacija koje su deo kreativne aktivnosti, a sa ciljem

da se postigne maksimum u svakoj od njih i da se orga-

nizacija postepeno pretvori u okruènje koje pospe{u-

je stvaranje novih ideja i {irenje ove aktivnosti putem

lanca asocijacija (putem kreativnih grupa).

a10. Frisco tehnika predstavlja pozori{nu verziju

olujne tehnike ~ija je karakteristika to {to u~esnici

igraju zadate uloge (prevashodno menadèrske ulo-

ge), koje obuhvataju odre|ene dimenzije li~nosti me-

nadèra iz jedne vi{eslojne perspektive, ~ime se moè

do}i do novih re{enja za sloène i te{ke probleme or-

ganizacije na neki jednostavan i efikasan na~in. Frisko

tehnika se delom moè poistovetiti sa jo{ jednom ver-

zijom, naime sa tehnikom {e{ira za razmi{ljanje 3 ~i-

ji je autor Edward de Bono, a zasniva se na pretpo-stavci da ako igrate ulogu dobrog/efikasnog mislioca,

ili ulogu dobrog menadèra, to }ete zaista i postati.

Igrate razli~ite uloge, u skladu sa bojom {e{ira koji

izaberete, pa je tako tehnika {e{ira za razmi{ljanje po-

stala interaktivna i izvodi se iz olujne tehnike (brain-

storming), mada zadràva elemente koji je odre|uju

kao tehniku za stimulisanje kreativnosti u~esnika;

a11. tehnika ispisivanja ideja (brainwriting) se razlikuje

od olujne tehnike po tome {to se ovde ideje generi{u i

dobijaju u pisanoj formi, tako da kod u~esnika ne posto-ji strah da }e ih ismejati, da }e neki ljudi hteti da domi-

niraju, da }e biti potencijalno konfliktnih situacija, itd;

a12. sve vi{e preovla|uje tehnika nominalnih grupa,

kojom se bri{e efekat antagonisti~kih rasprava, najbo-

ljih delova kako olujne tehnike tako i tehnike ispisiva-

nja ideja, ali ova tehnika pretpostavlja grupu ljudi ko-

ji se me|usobno ne poznaju i koji su okupljeni da bi

re{ili odre|eni problem;

a13. tehnika Philips 66 sastanka predstavlja vremenski

zbijenu verziju breinstorminga, gde objekat konsulta-cija nisu pojedinci ve} timovi sastavljeni od (obi~no 6)


5/75

7

pojedinaca; razgovori traju veoma kratko, po{to svaki

u~esnik ima na raspolaganju najvi{e jedan minut da is-

kaè svoje mi{ljenje;

a14. tehnika tribine jeste tehnika participativnog me-

nad`menta u ~ijoj je osnovi neprekidni dijalog, a li~i

na debatu izme|u dve grupe ljudi koji su se sastali dabi doneli neke odluke u vezi sa spektrom problema

specifi~nih za datu organizaciju. Tribine su ~est oblik

komunikacije i odnosa upravnih odbora sa general-

nom skup{tinom akcionara;

a15. William Gordon je autor jedne tako|e grupne

tehnike 4 u kojoj jedino vo|a grupe zna koji pro-

blem treba re{avati, a tema se bira u skladu sa proble-

mom, ali tako da se ipak ne otkriva prava priroda pro-

blema. Centralna osovina ove tehnike je vo|a grupe

koji usmerava/orijenti{e razgovore, a razgovori traju

ne{to duè nego kod olujne tehnike; on/ona }e poku-{avati da izmene ~esto izli{na re{enja ve{tim i stru~-

nim, na iskustvu zasnovanim zamenom problemati~-

nih odnosa u organizaciji idejama koje su izloìli u~e-

snici, a u skladu sa temom o kojoj se raspravlja. Sam

problem se saop{tava na kraju rasprave i svi u~esnici

se upoznaju s njim postaje javan. Preporu~uje se

kao i Osbornov breinstorming, u slu~ajevima kada po-

stoji nekoliko ideja; stoga se Gordonova tehnika pre-

poru~uje kad treba izabrati samo jednu ideju ili iden-

tifikovati potpuno novo re{enje;

a16. sinektika, tehnika koju je razvio opet William

Gordon, a zove se i metod analogija, dovodi u vezu

potpuno razli~ite elemente i formuli{e ideje i hipoteze

putem analognog promi{ljanja (naziv poti~e od gr~ke

re~i synectikos koja se moè prevesti kao spajanje

razli~itih elemenata, {to u stvari ukazuje na osnovni

princip ovog metoda, povezivanje naoko reznorodnih

ideja). Opisani metod (ili tehnika) stimuli{e razvija-

nje novih, dosad nepoznatih, originalnih ideja, polaze-

}i od sposobnosti ljudi da uspostave veze izme|u ele-

menata izme|u kojih naoko ne mogu da postoje nika-

kvi odnosi. Faze sinektike su slede}e: organizovanje

sinekti~ke grupe, prezentacija problema, odre|ivanje

sinekti~kog itinerera/pravca, razrada modela/sklopa u

skladu s tim koji problem }e se re{avati, i, na kraju,

eksperimentisanje i primena modela. Interesantan za-

klju~ak modela ~ije implikacije se ti~u kako menad`-

menta tako i ocene emocionalne inteligencije jeste da

je u kreativnim procesima emocionalni element ja~i

od intelektualnog elementa, da iracionalno ima preva-

gu nad racionalnim.

Osim ovih koje smo naveli, postoji jo{ veliki broj teh-nika koje su specifi~ne za menad`ment, a koje spada-

ju, makar relativno, u {iroku kategoriju metoda za

identifikaciju i stimulisanje kreativnosti kod osoblja;

ovakve tehnike odnose se na dinamiku grupa i jasno

ukazuju na posebnu ulogu grupa u vo|enju organiza-

cije, kao i u procesu umnoàvanja ideja, do ~ega dola-

zi prilikom participativnog upravljanja organizacijom,

i u upravljanju putem komunikacije, kada se koristetestovi za regrutovanje i izbor kreativnih zaposlenih,

kao i kod sociograma (t.j., strukture sposobnosti po-

trebne za odre|eno radno mesto), itd.

3. Specifi~ni statisticki metodi koji se odnose

na efikasnost

B. Specifi~ni statisti~ki metodi menadèrske analize

koji polaze od kriterijuma efikasnosti rezultat su po-

vezivanja precizne statistike i ekonomike sa ekolo-

{kom analizom u okviru savremenog metodi~kog arse-

nala kojim menadèr raspolaè, a koji obuhvata:

b1. metod analize energije, zasnovan na metodu ener-

getske ravnoteè, fokusira se na ocenu potencijala za

o~uvanje energije, uspostavljanju optimalnog nivoa

ovog potencijala, i, stoga, na dono{enje optimalne me-

nadèrske odluke u vezi sa o~uvanjem energije prime-

nom koherentnih mera.

Kaseta br. 1

Op{ta jedna~ina kvantitativne energetske ravno-

teè odnosi se na prvi princip termodinamike, ko-ji se saèto defini{e kao: zbir svih koli~ina ener-

gije koja ulazi (SWI) u tok realizacije proizvoda

ili aktivnost firme (definisanje svakog oblika

energije, izraèno ekvivalentom samo jednog ob-

lika energije) jednak je zbiru svih koli~ina energi-

je koje izlaze (SWE) iz istog toka: SWI = SWE.

Kao deo ulazne energije (SWI) odre|uju se dve

glavne komponente, naime, energija koja je efek-

tivno u{la u tok spolja i termalna energija nasta-

la unutra, putem egzotermalnih hemijskih reakci-

ja (kada se takve energije efektivno javljaju); isto

tako, u energiji koja odlazi (SWE) odre|uju se

druge dve zna~ajne komponente, efektivno iskori-

{}ena energija i energija koja je izgubljena u da-

tom procesu. Energija koja se koristi ili vrednuje

na koristan/efikasan na~in u okviru toka realiza-

cije proizvoda se sa svoje strane deli na dve kom-

ponente, onu koja te~e u okviru glavnog tehnolo-

{kog procesa i neposredno u~estvuje u stvaranju

proizvoda firme, i onu koja je deo drugih procesa

ili sekundarnih tokova u firmi. Stoga se javlja ne-

koliko konceptualizacija 5 koje su korisne u

analiziranju energije, a defini{u se kao stopa efi-kasnodti energije:


6/75

8

1. stopa globalne efikasnosti = efikasno iskori{}ena

energija / energija koja dolazi spolja i koja se ge-

neri{e u okviru procesa,

2. stopa interne globalne efikasnosti = efikasno is-

kori{}ena energija u glavnom tehnolo{kom proce-

su / energija koja dolazi spolja i ona koja se gene-

ri{e u okviru procesa,3. stopa ekonomske efikasnosti = efikasno iskori-

{}ena energija / energija koja ulazi u proces spolja,

4. stopa interne ekonomske efikasnosti = energija

koja je efikasno utro{ena u okviru glavnog tehnolo-

{kog procesa / energija koja ulazi u proces spolja.

Specifi~ni utro{ak (cX) energije W za proizvodnju

jedinice proizvoda x realizovane u ukupnom

kvalitetu Q predstavlja kona~ni pokazatelj zna~a-

jan za ravnoteù energije, definisan odnosom: c x

= SW / Qx.

b2. metod analize energije nastao je sa ciljem da se po-bolj{a metod uravnoteàvanja energije, kao na~in istra-ìvanja i izra~unavanja koji ima i energetske i ekolo{keimplikacije. Pojmove egzergije, ili energije koja se mo-è koristiti, i anergije, ili energije nulte sposobnostitransformacije uveo je Zoran Rant 6 1953. i ponovo1963. godine. U jezgrovitoj i detaljnoj prezentaciji, me-hani~ka i elektri~na energija sadrè samo egzergiju,energija okruènja sadrì samo anergiju, dok termalnaenergija sadrì i egzergiju i anergiju. Egzergija potvr-|uje kvalitet energije, {to vi{e egzergije energija sadrì,

to je njena vrednost ve}a. Anergija ukazuje na, na da-na{njoj visini nau~nog znanja, nedostatak sposobnostiodre|ene vrste energije da se transformi{e. Uop{tenogovore}i, svi prirodni procesi su nepovratni, po{to vodekvalitativnoj degradaciji energije, transformacijom eg-zergije u anergiju. Energetska ravnoteà, u analizi eg-zergije, postaje ravnoteà izme|u egzergije i anergije primenom drugog principa termodinamike kojim sepona{anje egzergije i anergije tokom nepovratnih i po-vratnih procesa defini{e na slede}i na~in:

Aksiom I u nepovratnim (ireverzibilnim) procesimaegzergija se pretvara u anergiju.

Aksiom II u povratnim (reverzibilnim) procesimaegzergija ostaje nepromenjena.

Aksiom III anergija se ne moè pretvoriti u egzergiju

Op{ta jedna~ina ravnoteè egzergije pridaje zna~ajkako principu o~uvanja energije, tako i kvantitativnojravnoteì energije (ili pravoj ravnoteì energije), iprincipu degradacije energije tokom nepovratnih

transformacija, i u stvari je potpuno identi~na sa jed-na~inom ravnoteè energije, osim {to je kod ravnote-

è energije svaka komponenta energije podeljena naegzergiju (E) i anergiju (A), tako da:

W = E + A, a SW = S(E + A).

Tako imamo deficit egzergije (DE) i vi{kove anergije(DA) na kraju procesa realizacije proizvoda ili na kra-ju aktivnosti firme, pri ~emu deficit egzergije ukazujena obim ireverzibilnosti transformacije i jednak je vi-{ku anergije u izrazu (DE) = (DA). Odnos izme|u de-ficita egzergije na kraju procesa i kada ulazi u proces(DE), i deficit egzergije stvoren unutar procesa (DEg)odre|uje stepen ireverzibilnosti transformacije ener-gije (DE/Deg). Deficit egzergije (DE) se moè sma-njiti tako {to }e menad`ment doneti odre|ene odlukeu cilju termodinami~kih pobolj{anja procesa, racio-nalnog usmeravanja energetskih tokova, pove}avanjaefikasnosti stopa transformacije energije i tako {to }e

po~eti da uzima u obzir sekundarne izvore energije.

b3. analiza restrikcija i sinhrone proizvodnje, ~iji je za-~etnik Goldratt Elyahu, razvija skup programa kojimase organizuju i struktui{u aktivnosti u okviru ekonom-skih procesa, po prirodnoj hipotezi po kojoj su resursi,alati i materijali, ma{ine i oprema, kadrovi, ograni~eni,kao i sva druga ograni~enja koja uti~u na sposobnostorganizacije da sprovede odre|eni program proizvod-nje i time se stvara osnov za novi specifi~ni metodupravljanja koji se ukratko opisuje kao metod analize

restrikcije. Nije te{ko zaklju~iti da skoro sve organiza-cije dolaze u situaciju kada moraju da poùre, kadamoraju hitno da zavr{e poslove do kraja perioda utvr-|enog ugovorom (Goldratt Elyahu ga naziva {tap zahokej, na osnovu grafi~kog prikaza razvoja proizvod-nje prema kraju ugovorenog vremenskog perioda).Ovaj problem se cikli~no ponavlja 7], a uzrok leì utome {to ovde imamo posla sa dva razli~ita skupa po-kazatelja: po~etnim pokazateljima regulisanja normeutro{ka energije, (fizi~kog) rada i materijala (efikasno-sti obra~una tro{kova, lokalnih pokazatelja koji brojtehnolo{kih intervencija svode na najmanju meru iumanjuju odstupanja od normi utro{aka) i skupom fi-nalnih pokazatelja, koji se odnose na finansijski u~inak(teorijski, nov~ana jedinica / isporu~eni proizvod, ali iprakti~no, u obliku neto profita, amortizacije investici-je i gotovinskog toka po proizvodu). Na taj na~in na-staje potreba za realizacijom drugih pokazatelja ope-rativnog karaktera, jo{ jednog skupa pokazatelja kojiukazuju na pravac aktivnosti: cena ekvivalentna pro-datom proizvodu, zalihe i tro{kovi poslovanja. Dodatai realizovana vrednost precizno se utvr|uje kao vred-nost ekvivalentna prodatim proizvodima, zalihe pred-

stavljaju novac koji je organizacija investirala u proiz-vode koje èli da proda, a tro{kovi poslovanja se defi-


7/75

ni{u kao novac koji organizacija pla}a da bi zalihe pre-

tvorila u obrt. Organizacija stoga mora da vodi ra~una

o sve tri grupe indikatora istovremeno i neprekidno, a

cilj je da dobije novac koji je ugovoren porud`binom

ili samim ugovorom, t.j., cilj je uve}ana dodata i reali-

zovana vrednost, a u isto vreme smanjenje zaliha i ope-

rativnih tro{kova. Organizacija ima jo{ jedan problemkoji proizilazi iz nedovoljnih kapaciteta, ili prevelikih

kapaciteta ili ograni~enih resursa. Pojam nedovoljnih

kapaciteta smo odredili, to je usko grlo kao u slu~aju

resursa koji su manji nego {to je potra`nja za njima, a

pojam prevelikih kapaciteta predstavlja preveliki slo-

bodan prostor, kada su kapaciteti ve}i nego {to je po-

tra`nja za njima. Zaklju~ci ove analize su veoma kori-

sni: jedan sat koji se u{tedi u uskom grlu zaista zna~i

jedan sat vi{e za ceo proizvodni sistem, dok je jedan

sat koji se u{tedi kad je prostora previ{e upravo samo

ilizija kojom se samo dobija jo{ jedan sat praznog ho-

da, neiskori{}enog vremena. Stoga analiza ukazuje na

resurse dostupne u situacijama smanjenih kapaciteta

ili resurse ~ija je iskori{}enost blizu raspoloìvih kapa-

citeta, onih koji mogu da postanu usko grlo ako se pa-

`ljivo ne programiraju. Vreme ukupnog ciklusa izrade

jednog proizvoda sastoji se od odre|enog broja speci-

fi~nih kategorija ili tipova vremena: vreme prilago|a-

vanja, vreme koje tim potro{i da se odre|eni resurs

planira ili proceni, pristup, ili vreme za obradu resursa,

vreme ~ekanja, dok tim ~eka svoj red da pristupi resur-

su, dok se resursom bavi neki drugi tim, vreme ~akanja

kada tim ~eka neki drugi tim (podugovara~ka faza utehnolo{kom toku proizvoda) da bi zajedno kreirali

neku fazu projekta, i vreme mirovanja, kao razlika iz-

me|u ciklusa aktivnosti i sume prethodna ~etiri vreme-

na. Prilikom analiziranja restrikcija treba uzeti u obzir

i slede}e pojmove: bubanj, tampon i konopac. Ako u

proizvodnom sistemu postoji usko grlo, ono je najbolji

kontrolni punkt i njega }emo nazvati bubanj, zato {to

se tu uspostavlja ritam u kojem sistem (ili oni delovi na

koje uti~e) funkcioni{e (ili pulsira). Ispred uskog grla

neophodno je odmah postaviti i odràvati tampon ko-

jim se trajno obezbe|uje da ne{to stalno funkcioni{e,

po{to proizvodnja u ovom uskom grlu odre|uje obrt

firme. Isto tako, u okviru toka procesa komunikacija

mora da te~e uzvodno, da bi se spre~ilo nagomilavanje

zaliha i time blokirao novac firme. Komunikacija, koju

}emo u grafi~kom smislu nazivati konopac, moè da

bude formalna, u obliku programa, ili neformalna, u vi-

du niza slobodnih, nezavisnih razgovora.

b4. Metod entropijske analize oslanja se na drugi prin-

cip termodinamike, koji se ~esto ~ak naziva zakon en-

tropije; prema ovom principu, pojave u prirodi su ne-

povratne, njihov smisao prelazi iz reda u nered, iz sta-nja neravnoteè u stanje ravnoteè / ekvilibrijuma. En-

tropija je razli~ita to je i termodinami~ka entropija i

statisti~ka entropija, informativna entropija i socijalna

entropija. Entropija olak{ava poimanje procesa koji su

u vezi sa energijom, gubitaka koji nastaju prilikom

svake transformacije energije i teì da pove}a efika-

snost obrta i time opravda dostupnu energiju. Entro-

pijska analiza pro{iruje konture proizvodnog tehnolo-{kog toka koji obuhvata i okruènje, ili prirodu, tako

{to je zaga|uje, negativno uti~e i spre~ava njenu rege-

neraciju; posle upotrebe, proizvod i pakovanje postaju

faktori koji pove}avaju nered u spoljnom svetu. Proces

realizacije proizvoda defini{e se kao entropijski, pro-

ces koji tro{i resurse i time izaziva nered u ivotnoj sre-

dini. Ipak, izgleda da podr{ka informacija, ili negentro-

pija, predstavlja prakti~no re{enje u tom smislu {to pu-

tem znanja pro{iruje tradicionalne dostupne resurse ili

ih zamenjuje za nove resurse.

b5. analiza vrednosti 8 ili stvaranje vrednosti predsta-vlja jednu od najinteresantnijih specifi~nih tehnika

menad`menta kojom se obezbe|uje neophodna rav-

noteà izme|u projektovanih upotrebnih vrednosti i

tro{kova potrebnih da se one stvore, a one se odre|u-

ju neposrednom analizom proizvoda, funkcije proizvo-

da i njegove upotrebne vrednosti. Analiza vrednosti

predstavlja sistemski i kreativan metod analize i plani-

ranja istraìvanja kojim se, funkcionalnim pristupom,

obezbe|uje da se funkcije posmatranog proizvoda

projektuju i realizuju uz minimalne tro{kove, a da on

kvalitetom moè da zadovolji potrebe kupca u skladusa dru{tveno-ekonomskom potra`njom. Spektar pro-

blema koji se odnose na dimenzionisanje funkcija, ka-

ko sa tehni~ke, tako i sa ekonomske ta~ke gledi{ta,

predstavlja determinantu u analizi vrednosti. Korektna

procena nivoa do kojeg je jedna funkcija realizovana,

pri ~emi koristimo karakteristi~ne merne jedinice, na-

ziva se tehni~kim dimenzionisanjem funkcije proizvo-

da. Ekonomsko dimenzionisanje funkcija pretposta-

vlja analizu proizvoda koji je podvrgnut analizi vred-

nosti, ali sa stanovi{ta proizvo|a~a, pri ~emu se odre-

|uju sredstva ili resursi utro{eni za realizaciju proizvo-

da, kao i tro{kovi. Primenom analize vrednosti u eko-

nomskoj praksi se preduzimaju slede}i koraci: faza pri-

premnih merenja, analiza dru{tvenih potreba, analiza i

ocena postoje}e situacije, programiranje i reprogrami-

ranje proizvoda, odobravanje optimalnog re{enja,

sprovo|enje re{enja i provera primene. Analiza vred-

nosti predstavlja metod koji poseduje veoma specifi~-

nu karakteristiku generalizacije. Metod analize vred-

nosti ili stvaranja vrednosti moè se primeniti na bilo

koji proizvod, organizaciju, ~ak i sistem menad`menta,

a prevazilazi i svoje granice i moè se uspe{no prilago-

diti i primeniti na celokupni dru{tveni i politi~ki sistem.Analiza vrednosti ili stvaranje vrednosti name}e novi

9


8/75

10

tip pristupa u upravljanju organizacijom koji reaguje

na komponente sistema posredstvom njihove funkcio-

nalnosti, zanemaruju}i postupke u upravljanju i ~ak

postoje}e organizacione strukture; razvijen je isklju~i-

vo na proizvodno-konstruktivnoj osnovi i moè da do-

vede do spektakularnih rezultata, pobolj{anja u~inka

sistema i pove}anja njegovog ekonomskog potencija-la. Ovaj kratki istorijski pregled analize vrednosti isti-

~e jedan metod upravljanja koji mo`da najvi{e obe}a-

va u situaciji kada o~ekujemo krizu resursa.

Kaseta br. 2

Tokom Drugog svetskog rata, kriza koja se odnosi-la na strate{ke materijale kao {to su nikl, hrom, vol-

fram / tungsten i platina primorala je vlade zemaljasaveznica da po osnovu prioriteta opredele ove re-surse vojnoj industriji. Umanjeni resursi stvorili su

potrebu da se obezbede materijali koji bi ih zameni-li. Da bi proizvod pravilno funkcionisao u uslovi-ma kada je napravljen od materijala supstituta, svioni su morali da budu pre-projektovani . 9 teorijaanalize vrednosti koju je jezgrovito opisano L.D.Miles, po{la je od pretpostavke koja odre|uje po-

jam vrednosti proizvoda polaze}i of razlike u sadr-àju pojma sa stanovi{ta kupca i sa stanovi{ta pro-izvo|a~a. Za kupca, vrednost proizvoda predsta-vljala je maksimalni broj nov~anih jedinica koji jeon spreman da plati u zamenu za atribute proizvo-da, u skladu sa karakteristikama kvaliteta, odno-

som ponude i potra`nje i cenama proizvoda koji suse poklapali s njima u smislu korisnosti, ili sli~nihproizvoda koje su nudile neke druge firme na trì-{tu. Potpuno suprotno od vrednosti za kupca, vred-nost za proizvo|a~a, ili nabavna vrednost, odre|ena

je kao minimalna koli~ina tro{kova potrebnih da setaj proizvod proizvede. Ova dva pojma mogu da se

stope u jedan jednostavni pojam, pojam vrednosti,{to dodatno name}e zaklju~ak da se vrednost proiz-voda moè pove}ati ili smanjenjem vrednosti za

proizvo|a~a, odnosno nabavne cene, ili pove}ava-

njem vrednosti za kupca, ili uve}anjem obe varijan-te, akumulirana u smislu cene. Ovo je, ukratko, i u

prili~no op{tem smislu, pojam vrednosti razvijenu General Electric Company, koja je tako|e posti-

gla zna~ajne u{tede na godi{njem nivou i to za vrlokratko vreme. Ovaj postupak analize u firmi Gene-ral Electric je osle 1958. godine preuzela korporaci-

ja Ford, a zatim i kompanije koje je koordinisaloVazduhoplovstvo SAD, a onda i sve ve}i broj ame-ri~kih kompanija, a po~etkom 1960. godine i nekeevropske firme. Skoro deceniju po{to se ovaj metod

pojavio, u firmi General Electric pojavila su se i ne-ka pro{irena re{enja. Za po~etak, napravljena je no-

va tipologija vrednosti, tako da je ova teorija sadarazlikovala ~etiri kategorije vrednosti, naime: upo-trebna vrednost, procenjena vrednost, nabavnavrednost i vrednost razmene. Prve dve kategorijeodnose se na minimalne tro{kove neophodne za od-re|ivanje funkcionalnih i psiho-senzorskih atributa

ili karakteristika proizvoda. U proceni kvaliteta usmislu vrednosti, proizvod se redefini{e kao skupkorisnih karakteristika i odnosa sa korisnicima.Druge vrednosti, koje objedinjuju proizvodne tro-

{kove, ili one koje nastaju razmenom, predstavljajuvrednovanja koja se ne iskazuju u odnosu premamaterijalnim tro{kovima, ve} pre u odnosu na za-dovoljstvo koje kupac iskazuje po{to iskoristi pro-izvod. Jedan od prvih zna~ajnih rezultata bio je taj

{to je veliki broj proizvo|a~a do{ao u isku{enje dakoristi materijale koji sluè kao zamena. L.D. Miles

je okupio tim stru~njaka iz razli~itih sektora koji suu~estvovali u projektovanju proizvoda, s nameromda metodi~no i sistemati~no analizira vrednost pro-

jektovanog i izra|enog proizvoda. [ezdesetih godi-na pro{log veka H. Erlicher, koji je u me|uvreme-nu postao sekretar Vojnog vazduhoplovstva, iskori-

stio je svoj poloàj da pro{iri metod analize vredno-sti. Ipak, ovaj metod je istovremeno koristila i Mor-narica SAD, koja je zapo~ela ciljani program s na-merom da smanji tro{kove vezane za brodove i pra-te}u opremu, i to jo{ od faze projekta. Godine 1955.i 1956. postigli su izvanredne rezultate. Godina1956. bila je u stvari godina kada se analiza vredno-

sti, koju su sada nazivali i stvaranjem vrednosti uprojektovanju, zna~ajno razvila zahvaljuju}i Sekre-taru Odbrane SAD, Robertu McNamari. Prime-nom analize vrednosti eliminisan je veliki broj neo-

pravdanih tro{kova, u direktnoj proporciji sa upo-trebnom vredno{}u proizvoda; za samo pet godina,u{tede su iznosile ne{to preko 14 miliona dolara.

Analiza vrednosti tako|e se defini{e nekim funda-

mentalnim principima:

I principom funkcionalne analize, po kojem su funkci-

onalne karakteristike va`nije od strukturnih,

II principom dvostrukog dimenzionisanja funkcija,

naime njihovih tehni~kih dimenzija izraènih pomo}u

specifi~nih tehni~kih mernih jedinica, i ekonomske di-

menzije izraène kroz tro{kove,

III principom maksimizacije odnosa izme|u upotreb-

ne vrednosti i tro{ka (pove}avanja konkurentnosti

proizvoda maksimiziranjem upotrebne vrednosti uzistovremeno minimiziranje tro{kova),


9/75

IV principom odre|ivanja kona~ne hijerarhije funkcijaproizvoda, po~ev{i od jednostavnog odnosa reda S* = SS / P, gde S* predstavlja prose~ni nivo zna~aja pojedi-na~nog nivoa zna~aja S odre|enog brojem narud`beni-ca, a kao rezultat broja matrica analize tipa P (pripisi-vanje nivoa zna~aja vr{i u odnosu na broj funkcija ko-

jima se proizvod defini{e) 10]. V principom sistem-skog pristupa upotrebnoj vrednosti, po{to novi proizvo-di, u celini, zadovoljavaju odre|ene potrebe pojedinca/ dru{tva, ali ne i njihovi podsistemi ili sastavni delovi.

Analiza vrednosti je vrsta organizovane analize ~iji je ciljda identifikuje beskorisne tro{kove u proizvodima kojise sastoje od vi{e elemenata, a koristi funkcionalnu ana-lizu da defini{e problem i grupnu kreativnost da ga re{i.

Me|u specifi~nim tehnikama i instrumentima obuhva-}enim analizom vrednosti mogu se prepoznati tehnike

funkcionalne analize, analize strukture proizvoda, pri-mena kontaktnih {ema i odre|enje koncepcijskefunkcije novog proizvoda, analize tro{kova (izra~una-va tro{kove primenom analognih, parametarskih ilianaliti~kih metoda, primenom matrica tipa funkci-ja/tro{ak, i histograma tro{kova), metoda za identifi-kovanje odgovaraju}ih re{enja kojima }e se zadovolji-ti potrebe i zahtevi potro{a~a, kao {to su tehnike sti-mulacije kreativnosti, funkcionalne granaju}e analize,oru|a sa kompjuterskom podr{kom (CAD), tehnikevrednovanja projektnih re{enja za nove proizvode(funkcionalni blok dijagram ili BDF, tabela funkcio-nalne analize ili TAF, izra~unavanja stope koncepcij-ske efikasnosti, pouzdanosti koja se u globalu ocenju-je primenom AMDEC (Analiza modela neuspeha,efekata i njihova kriti~nost). Detaljnim uvidom u raz-li~ite tehnike funkcionalne analize moèmo da zaklju-~imo da je svaka od njih u manjoj ili u ve}oj meri pri-lago|ena specifi~nom karakteru proizvoda ili tipuanalize (tehnika uzajamnih ~inilaca, funkcionalno sta-blo, F.A.S.T. dijagram, S.A.D.T. ili G.R.A.F.C.E.T.tehnika). Moèmo da zaklju~imo da ja danas metodanalize vrednosti postao jedna odre|ena neizbe`na

realnost u upravljanju prete`no proizvodnim organi-zacijama, i to u veoma kratkom periodu (za samo po-la veka) od kad se spektakularno pojavio, i sada pred-stavlja glavni oslonac za onaj tip upravljanja koji seprimenjuje u kontekstu strogo ograni~enih resursa.

4. Specifi~ni statisti~ki metodi koji se odnosena predvi|anje

C. Specifi~ni metodi koji se koriste u predvi|anjupredstavljaju prvenstveno matemati~ko i statisti~ko,ali i interesantno sociolo{ko re{enje koje menad`ment

moè da koristi da bi lak{e projektovao i planirao od-luke i organizacione alternative. Mogu se koristiti ili

kao pojedina~ne tehnike, ili kao skupovi tehnika kojesu me|usobno razli~ite, ali ipak homogene kada se ra-di o predvi|anju cilja:

c1. Delphi tehnika omogu}ava uvek neposredan uvidtokom re{avanja problema, po{to odgovaraju}a slu-

`ba {alje upitnike ili nekoliko krugova upitnika ljudi-ma koji su me|usobno veoma udaljeni (po pravilu,stru~njacima u oblasti koju posmatramo, i, re|e, jed-nom broju neposredno zainteresovanih ljudi); ovatehnika ima za cilj da izdvoji problem u organizaciji i,da bi se obezbedilo da inicijativa ili preduzeta meraimaju uspeha, jasno ustanovi u kom delu se problemjavlja i da ga razgrani~i, da pa`ljivo i stru~no izabereu~esnike, na~in obrade, sintezu, tuma~enje i prezento-vanje odgovora /re{enja, kao i da ostavi u~esnicimadovoljno vremena da daju odgovore,

c2. Skup tehnolo{kih tehnika predvi|anja obuhvatarazli~ite tehnike, od tehnike scenarija do tehnike uzor-ka, morfolo{ke tehnike, tehnike matrice otkri}a, kojese veoma koriste u praksi upravljanja preduze}em, dotehnike tehnolo{kog predvi|anja putem analogije,tehnike prethodnih doga|aja, tehnike me|unarodnogpore|enja i ~ak tehnike ankete / istraìvanja, koje sune{to re|e. Tehnikom scenarija defini{e se postupakkoji isti~e kriti~ne momente u kojima se od menadè-ra o~ekuje da interveni{e, da bi organizacija nastavilada funkcioni{e. On to ~ini tako {to donosi odluku, ~ime

se opredeljuje za jednu od nekoliko varijanti u odre|e-noj oblasti. Ova tehnika opisuje doga|aj koji logi~nosledi iz situacije i isti~e kriti~ne momente. Ova opcijaomogu}ava da se aktivnost nastavi u jednom ili dru-gom pravcu i generi{e novi niz doga|aja, po{to svakikorak vodi do drugih kriti~nih oblasti i name}e jo{ jed-nu opciju u zaklju~ivanju, itd. Ova tehnika se razliku-je u skladu sa elementima koji su karakteristi~ni za od-re|eni scenario; od teorije strate{kih igara, preko si-mulacije, matemati~kih modela, do programiranja, itd.Tehnika uzorka, koja se koristi u predvi|anju u teh-ni~koj i tehnolo{koj oblasti rada, na prvo mesto stavl-ja cilj, a onda efekte studije predvi|anja, i na taj na~inotkriva faktore pomo}u kojih }e lak{e posti}i vremen-ski odre|ene ciljeve, ili koji }e taj proces oteàvati.Ona je o~igledno sli~na metodu upravljanja zasnova-nom na ciljevima, koji se primenjuje u posebnom slu-~aju kada se ciljevi ne mogu strogo kvantifikovati, pase trenutak u kome }e se postizati parcijalni ciljevi nemoè precizno predvideti i stoga faze u izvo|enju pro-grama imaju {iru marginu tolerancije. 11

Morfolo{ka tehnika predvi|anja razlaè celinu na nje-

ne sastavne delove i jasno izvodi nezavisnu projekcijukvaliteta za ove komponente, po~ev{i od napretka

11


10/75

12

tehnike i tehnologije. Tehnikom matrice otkri}a vr{ese predvi|anja tako {to se kombinuju samo dva fakto-ra (ili i tehni~ki i tehnolo{ki, ili jedan tehni~ki ili teh-nolo{ki i jedan ekonomski);

c3. skup tehnika za procenu trenda kombinuje stati-

sti~ke tehnike prilago|avanja i ekstrapolacije hrono-lo{kog niza podataka;

c4. skup tehnika stohasti~kog i ekonometrijskog mo-delovanja koristi ~itav spektar statisti~kih i matema-ti~kig tehnika, po pravilu polaze}i od tehnike samo-re-gresivnog modelovanja i tehnike ekonometrijskogmodelovanja.

5. Specifi~ni metodi upravljanja putemorganizacione generalizacije

D. Tipi~ni modeli menadèrskih postupaka su metodimaksimalne organizacione generalizacije i oni obu-hvataju:

d1. Sastanak ili okupljanje (oba naziva, mada su razli-~ita, odre|uju isti institucionalni oblik dijaloga, odrà-vaju se prema prethodno utvr|enim pravilima, gde sesukobljavanjem mi{ljenja u~esnika utvr|uju / uspo-stavljaju pravila i propisi i donose odluke; istovreme-no, to je i re{enje u slu~aju problema u komunikaciji);

d2. Delegiranje (odluka o preno{enju zadataka na sa-

radnike, posebno u periodima kada je menadèr pre-zauzet, a time se i razvija povoljna klima da podre|e-ni pokazuju sve vi{e inicijative);

d3. Kontrolni panel predstavlja tako|e korisnu tehni-ku, posebno na najvi{em nivou uprave u organizaciji.Ova tehnika sinteti~ki obra|uje jednostavne i hitne si-tuacije koje se ti~u op{teg stanja i organizacionogu~inka u vremenu i prostoru.

6. Razli~iti specifi~ni metodi upravljanja

E. specifi~ni metodi upravljanja (na primer, upravlja-nje vremenskim katastrofama)

Upravljanje vremenskim katastrofama obuhvata velikibroj disciplina i institucija i fokusira se na glavne aktiv-nosti koje treba preduzeti, neke kao deo redovne aktiv-nosti, kao posao slu`be meteorolo{ke prognoze, a ne-ke kada do|e do nekih elementarnih nepogoda. Oveaktivnosti obuhvataju: 1) vremensku i hidrolo{ku prog-nozu, 2) procenu rizika od vremenskih nepogoda za po-sebne zone i upozoravanje, 3) evakuaciju i druge merekoje se preduzimaju da bi se umanjila {teta, 4) dalje in-

tervencije i akcije spasavanja, pomo} u slu~aju vremen-skih nepogoda, 5) korake koji se preduzimaju da se

stvari vrate u normalno stanje i da se nastave ekonom-ske aktivnosti, 6) sloèno vrednovanje situacije i prime-na planova pomo}u kojih }e se zajednica pripremiti zamogu}e ozbiljne vremenske katastrofe u budu}nosti12-13]. Upravljanje u slu~ajevima nesre}e obuhvataglavne probleme vremenskih katastrofa: pra}enje pro-

mena u okruènju, osmatranje i prikupljanje podataka,modele predvi|anja meteorolo{kih i hidrolo{kih rizikaizazvanih ekstremnim promenama vremena i klime,unapre|enje radarske tehnike, modelovanje metoda zapredvi|anje poplava ili su{a pomo}u satelita i hidrolo-{kih tehnika, osmatranje na daljinu i geofizi~ka ispitiva-nja, kvantifikovanje vodenih tokova u hidrolo{kim re-zervoarima i poimanje uzroka globalnog ciklusa pro-mena vode i energije, predvi|anje i simulacija opasno-sti od vremenske promene pomo}u mezoskale i mikro-skale, numeri~ki modeli i sistemi asimilacije, urbanoplaniranje ili upravljanje nesre}ama u urbanoj sredini,modeli rizika od prirodnih katastrofa (savremeno do-stignu}e u tehnologiji modela gubutaka i primena u osi-guranju, kod menadèra rizika i u lokalnoj upravi). Ri-zik od prirodne katastrofe obuhvata ukupni dru{tveni iekonomski uticaj opasnosti od prirodnih katastrofa naljude i naseljene oblasti. Ovi uticaji, izme|u ostalog,obuhvataju gubitak ìvota, povrede, o{te}enje ili gubi-tak imovine, prekid poslovanja i gubitak profita. Ovajskup prirodnih fenomena i njihovih posledica moè sematemati~ki predstaviti na slede}i na~in:

Rizik = Opasnost x Ranjivost x Vrednost

Procena dru{tvenih i ekonomskih uticaja prirodnih ka-rastrofa obuhvata nekoliko razli~itih disciplina, od nau-ka koje se bave zemlji{tem i vremenom, do menad`-menta, matematike, statistike, fizike, ma{instva, demo-grafije, itd. Modele rizika od prirodnih katastrofa moètako|e koristiti i lokalna vlast, da bi ublaìla rizik, rego-vala u slu~aju nepogoda, planirala oporavak zajednice iizradila programe za upoznavanje stanovni{tva sa opa-sno{}u, a to ~ini pomo}u: izrade kompjuterskih modelarizika od prirodnih nepogoda, metodologija za izradumodela rizika od prirodnih katastrofa, primenom GIS uizradi modela rizika od prirodnih katastrofa, nesigurno-sti i osetljivosti kompjuterskih modela rizika, dostupno-sti, pouzdanosti i kvaliteta podataka koji se koriste umodelima rizika od prirodnih katastrofa, odnosu regio-nalnih i lokalnih modela, izrade modela dru{tvenih i hu-manitarnih uticaja prirodnih katastrofa, izrade modelarizika od prirodnih nepogoda u urbanim sredinama injegove primene u urbanom planiranju, planiranju po-slova posle katastrofe i ublaàvanje rizika, u gra|evinar-stvu i socijalnoj ranjivosti zemalja u razvoju u slu~aju

prirodne katastrofe, prakti~ne primene modela rizika odprirodnih katastrofa u poslovnom okruènju, itd.


11/75

7. Zaklju~ak

Teorija menad`menta postiè veliki napredak u razvi-

janju {irokog spektra specifi~nih multidisciplinarnih

metoda i tehnika i stoga postaje sve neophodnija kada

treba kombinovati razli~ite tehnike da bi se dobili novi

metodi, i pretvaranju metoda u nove sisteme liderstva

i menad`menta, a sve u cilju postizanja ve}e efikasno-

sti u upravljanju. Predlaèmo da se istraìvanja nasta-

ve, sa ciljem da se izvr{i agregacija metoda. Agregaci-

ja tehnika u praksi, dok menadèri primenjuju ove

tehnike i metode sve razli~itijim kombinacijama, moè

da proistekne iz nedostataka pojedina~ne primene bi-

lo kog metoda ili tehnike i da unapredi sposobnost ho-

mogenih skupova tehnika grupisanih u metode koji

treba da zadovolje multifunkcionalne potrebe mena-

dèra koji se neprekidno bore za pobolj{anja. Ali, ka-

ko je pokazano u ovom radu, specifi~ni metodi upra-

vljanja toliko su razli~iti da postignu}e potrebne ve{ti-ne moè da preraste u preteranu specijalizaciju stru~-

njaka i stvori probleme u spajanju nekoliko razli~itih

metoda. Stoga moèmo da zaklju~imo da je za dalji na-

predak u ovoj oblasti potrebna podr{ka teorijskih

okvira koje }e razviti stru~njaci iz razli~itih oblasti na-

uke koji podràvaju specifi~ne metode upravljanja.

LITERATURA

1 Dumitrescu, M., Altar, M., Bran, P., Barbulescu,

C., Russu, C., Stolojan, Th., (1990), Enciclopedia

conducerii ntreprinderii, Editura Stiintifica si En-ciclopedica, Bucuresti.

2 Osborn, A.,(1980), Wake Up Your Mind! 101 Ways

To Develop Creativeness, Charles Scribners Sons

New York, (reprint izdanje posle verzije iz 1952),

str. 34. Autorova sinteti~ka formulacija na najbolji

na~in opisuje su{tinu ovog metoda: Ako poku{ate

iz jedne slavine da dobijete istovremeno i toplu i

hladnu vodu, dobi}ete samo mlaku vodu. Ako po-

ku{ate da u isto vreme i kritikujete i stvarate ne{to,

ne}ete biti u stanju da kritikujete objektivno, niti}ete imati dovoljno strasti da iznedrite nove.

3 Edward de Bono,(1970), Lateral Thinking:

Creativity Step by Step, Harper and Row, New

York.

4 Gordon,W.,(1961),Synectics: The Development of

Creative Capacity, Harper and Row, New York.

5 Preda, G., Lutu, M.,(1998) Management si know-

how. Utilizarea eficienta a resurselor energetice si

materiale, Editura S.C. Romcartexim S.A., Bucu-resti, , pp.100-135.

6 Z.,Rant, (1964), Exergie end Anergie.

Wissenschaftliche Zeitschrift der TU Dresden,

pp.1145-1149.

7 Naftanaila, I., (2004), Managementul restrictiilor.

Sinteza, Editura A.S.E., Bucuresti, pp 4 5.

8 Analiza vrednosti razvila se kao posledica inicijati-

ve iz 1950ih godina, u ameri~koj firmi General

Electric. Direktor nabavke ove firme, H. Erlicher,

zapazio je da u mnogim slu~ajevima vra}anje na

prvobitne projekte za koje je obezbe|eno nedo-

voljno sirovina, nije opravdano, po{to novi projek-

ti funkcioni{u isto tako dobro kao stari i to uz

mnogo niù cenu. Cilj da se smanje tro{kovi u uslo-

vima u najmanju ruku konstantnog nivoa kvalite-

ta, koji je uspostavljen kao referentna ta~ka, pre-

net je u vidu cilja L.D.Miles-u, direktoru slu`benabavke u jednoj od kompanijinih filijala, onoj u

Baltimoru. L.D.Miles je 1947. Godine razvio speci-

fi~an, funkcionalan i sistemati~an metod upravlja-

nja za smanjenje tro{kova uzev{i u obzir jedan

broj aspekata tro{kova za proizvode iz tada{njeg

programa, ali i tro{kove novih proizvoda. Svoj me-

tod je nazvao analiza vrednosti.

9 L.D. Miles je koristio naziv analiza vrednosti, ili

traènje vrednosti, a onda je uprava Ameri~ke

mornarice po~ela da koristi termin stvaranje vred-

nosti (inènjering) da bi opisala analizu vrednosti

u fazi dizajna /projekta. Tako je do{lo do zabune,

koja je trajala duè vreme. Termini o kojima govo-

rimo koristili su se da pokaù fazu u kojoj je pri-

menjen odre|eni postupak (t.j., na nivou ve} po-

stoje}eg proizvoda, ili na nivou projektovanja pro-

izvoda).

10 Ionita, I., (1984), Analiza valorii, Editura Stiintifi-

ca si Enciclopedica, Bucuresti, pp.11.

11 Danaiata, I., Bibu, N. A., Prediscan, M., (2002),

Management.Bazele teoretice, Editura Mirton,

Timisoara, pp. 295-296

12 Iwan, W.D, (1998), Mitigation Emerges as Major

Strategy for Reducing Losses Caused by Natural

Disasters, Science Vol 284, pp. 1947 1963.

13 Grothmann,T.,Reusswig, F.,(2006), People at

Risk of Flooding: Why Some Residents Take

Precautionary Action While Others do not, Natu-

ral Hazards 38: 101120, DOI 10.1007/s11069-005-8604-6.

13


12/75

1. UvodOd svih mogu}ih vrsta rizika koji prete institucijama,operativni rizik je najopasniji i njega je najteè pred-videti. Kod nas upravljanje operativnim rizikom pred-stavlja klju~nu komponentu u upravljanju finansija-ma i rizikom koja uti~e na ~ist dohodak, upravljanjekapitalom i zadovoljstvo kupaca. Ako se rizik drì podstrogom kontrolom i ako se njime pravilno upravlja,osloba|aju se resursi i kapital i stvara se prilika zaostvarivanje prihoda.

Rizik kreditiranja i trì{ni rizik su sada ve} dobro upo-znati i stoga je opasnost od njih manja, ali operativnirizik ostaje zagonetka za menadère koji upravljaju ri-zikom. Opasan je zato {to nije u dovoljnoj meri shva-}en. Za razliku od trì{nog ili kreditnog rizika, koji suobi~no karakteristi~ni za pojedine poslovne linije, ope-rativni rizici su prisutni u svim poslovnim procesima.Operativni rizik predstavlja {iri pojam od poslovneoperacije ili rizika administrativnog poslovanja

Pored ve} uspostavljanih tro{kova osiguranja kredita uvezi sa trì{nim i kreditnim rizikom, Sporazum iz Baze-

la predlaè i odre|eni tro{ak osiguranja kapitala kojimbi se banke {titile od operativnog rizika. Od januarameseca 2005. godine, novi zahtevi koji se odnose na ka-pital propisuju obavezu finansijskih institucija da pri-menjuju stroge sisteme prikupljanja i pra}enja podata-ka. Stoga su sada najve}e finansijske institucije po~eleda izdvajaju zna~ajne resurse za identifikovanje, mere-nje, analiziranje, izve{tavanje i ublaàvanje ove poten-cijalno razorne vrste rizika. One teè da primene jedanokvir kojim bi se zadovoljili svi zahtevi propisani No-vim sporazumom o kapitalu (Banka za me|unarodna

poravnanja, BIS II): prikupljanje podataka, pra}enjepodataka i strog unutra{nji sistem kontrole rizika.

Po{to se operativni rizik na{ao u sredi{tu pa`nje svih u~e-snika u industrijskim procesima, regulatornih tela i dru-gih posmatra~a, stru~njaci za prou~avanje poslovnihoperacija, menadèri rizika i teoreti~ari menad`mentadobili su savr{enu priliku da primene kvantitativne i kva-litativne tehnike u ovoj oblasti. Nema sumnje da upra-vljanje operativnim rizikom u poslednje vreme postajesve va`nije u finansijskim institucijama i banke se sve vi-{e specijalizuju u njegovoj primeni. U bankarskom sek-toru to je nova oblast upravljanja, puna izazova.

2. Definicija i kategorizacija operativnog rizikaUop{teno govore}i, operativni rizik podrazumeva gubit-ke koji proizilaze iz postupaka koji su preduzeti (ili nisupreduzeti) u sprovo|enju poslovnih aktivnosti. Stoga,ako se jedna transakcija procenjuje samo na osnovu tr-ìs{nog i kreditnog rizika, to zna~i da se u odre|ivanjucene proizvoda nije uzeo u obzir jo{ jedan vaàn rizik, ~i-je finansijske posledice mogu da budu katastrofalne.

Ozbiljne rasprave o tome {ta sve ~ini operativni riziktraju ve} godinama, a prema trenutno vaè}oj defini-ciji Bazela koja sluì za kvantifikaciju i alokaciju ka-pitala, operativni rizik se moè definisati kao rizikostvarivanja direktnog ili indirektnog gubitka usledneadekvatnih ili neuspe{nih internih procesa, ljudi i si-stema, ili usled eksternih doga|aja 2, str.144.

Ovom definicijom nisu obuhva}eni strate{ki rizik i ri-zik po reputaciju. êtiri kategorije operativnog rizikadalje se klasifikuju na slede}i na~in:

Ljudi, Procesi,

Sistemi i Eksterni rizici.

15

Upravljanje operativnim rizikom u sektoru finansijskih usluga

i novi bazelski sporazumUDK: 005.334

Vesna Bogojevi} Arsi}

Fakultet organizacionih nauka, Jove Ili}a 154, Beograd,

Menadèri rizika u uslovima savremenog turbulentnog finansijskog trì{ta, regulatornog okruènja i sve kom-

peksnijeg finansijskog sistema sve vi{e shvataju zna~aj merenja i upravljanja operativnim rizikom u skladu sa pre-porukama u pogledu bankarske supervizije Komiteta iz Bazela. Operativni rizik je rizik ostvarenja direktnog ili

indirektnog gubitka usled neadekvatnih ili neuspe{nih internih procesa, ljudi i sistema ili usled eksternih

doga|aja. Lo{a infrastruktura (npr. informaciona tehnologija, teroristi~ki napadi), prevara, zakonski i regula-

torni rizici su uslovili potrebu aktivnijeg upravljanja operativnim rizikom u velikim finansijskim institucijama.

Rad daje kriti~ki osvrt na osnovna pitanja upravljanja operativnim rizikom, odnosno na metodologiju, prikupl-

janje podataka, analitiku i primenu zasnovanu na prakti~nom iskustvu u ovoj oblasti.

XI internacionalni simpozijumSymOrg 2008. 10.-13. septembra 2008, Beograd, Srbija


13/75

16

Ljudi kao kategorija rizika predstavljaju gubitke na-

stale namernim kr{enjem interne (poslovne) politike

od strane sada{njih ili biv{ih zaposlenih. U nekim spe-

cifi~nim slu~ajevima rizik se prenosi i na ljude koji tek

treba da se zaposle.

Procesni rizik se moè objasniti kao gubitak izazvanmanjkavo{}u u postoje}em postupku ili nepostoja-

njem potrebnog postupka. Gubici u ovoj kategoriji

mogu da nastanu gre{kom ljudskog faktora ili nepo-

{tovanjem postoje}e procedure. Gubici koji se odno-

se na procese nisu namerni.

Kategorija sistemskih rizika obuhvata gubitke izazvane

slomom postoje}ih sistema ili tehnologije. Gubici u ovoj

kategoriji su nenamerni. Ako do|e do namernih gubita-

ka zbog tehnologije, njih treba kategorisati ili kao prvu

kategoriju ljudi, ili u kategoriju eksternih rizika.

Kona~no, kategorija eksternih rizika se moè definisa-

ti kao gubici koji nastaju usled delovanja prirodnih ili

ve{ta~ki stvorenih sila ili su direktna posledica ~inje-

nja tre}e strane.

Ova definicija je usmerena na uzroke operativnog ri-

zika i omogu}ava {iroku raspravu o tome kako detalj-

no definisati svaku kategoriju gubitaka.

Postoje tri uobi~ajena metoda kategorizacije: doga-

|aj, uzrok i posledica. Me|u menadèrima operativ-

nog rizika i u osiguranju vodi se ìva debata za i pro-

tiv svakog od ovih metoda. Tabela 1 i 2 prikazuju kla-

sifikaciju koju je predloìo Bazel.

Korporativno finansiranjeINVESTICIONO BANKARSTVOTrgovina i prodajaBankarski poslovi sa stanovni{tvomKomercijalno bankarstvoPla}anja i poravnanja

BANKARSTVO

Agencijske usluge i depo posloviUpravljanje sredstvima/aktivomDRUGOBrogerski poslovi sa stanovni{tvom

Kategorija doga|aja (nivo 1) Podkategorije (nivo 2)

1. Interne prevare Neovla{}ena aktivnostKra|a i prevara

2. Eksterne prevare Kra|a i prevaraSistemi i prevara

3. Praksa zapo{ljavanja&Bezbednost na radu Odnosi izme|u zaposlenihBezbedno okruènjeDiverzitet&diskriminacija

4. Klijenti, Proizvodi&Poslovna praksa Podesnost, objavljivanje podataka&punomo}nici

Nepropisno poslovanje ili trì{ni postupciManjkavosti u proizvodimaSelekcija, sponzorstvo&rizi~nostSavetni~ki poslovi

5. O{te}enje fizi~kih sredstava Katastrofe i ostali doga|aji

6. Prekid poslovanja i pad sistema Systems

7. Izvo|enje, isporuka&upravljanje procesima Obuhvat, izvo|enje&odràvanje transakcijaMonitoring and ReportingPriticaj klijenata i dokumentacijaRa~unovodstveno upravljanje korisnik/klijent

Druga strana u trgovanjuProdavci&zalihe

Tabela 1: Bazelska klasifikacija po poslovnim oblastima

Tabela 2: Bazelska klasifikacija po tipu doga|aja


14/75

17

3. Bazelski komitet i operativni rizik

Okvir (struktura) adekvatnosti kapitala 2 odre|uje

operativni rizik kao klju~nu oblast kojom regulativa

treba da se bavi. Novi Sporazum o kapitalu navodi tri

metoda za izra~unavanje tro{kova osiguranja kapitala

od operativnog rizika, na osnovu sve sofisticiranijih i

veoma razvijenih kvalitativnih kriterijuma:

1. Osnovni pristup putem indikatora (BIA),

2. Standardizovani pristup (STA) i

3. Pristup putem usavr{enih merenja (AMA).

Prema osnovnom pristupu putem indikatora indikato-

ra, tro{kove osiguranja kapitala treba izvoditi kao fik-

sni proizvod (alfa) mere neke zdruène aktivnosti, kao

{to je bruto dohodak, koji mora da bude pozitivan (u

svakom slu~aju, ne treba da bude deo imenitelja i bro-

jioca) 2, str.144. Tro{ak se moè izraziti na slede}i

na~in 2, str. 144:

Gde KBIA predstavlja tro{ak po pristupu putem osnov-

nih indikatora; GI predstavlja godi{nji bruto dohodak,

koji je pozitivan tokom prethodne tri godine; N pred-

stavlja tri prethodne godine u kojima je bruto dohodak

pozitivan; a iznosi 15%, kako je odredio Komitet i po-

kazuje odnos nivoa potrebnog kapitala u industrijskoj

grani i nivoa indikatora u industrijskoj grani.

S druge strane, standardizovani pristup ukazuje na to

da razli~ite poslovne linije imaju posebne mere za

ukupnu aktivnost i regulatori odre|uju odgovaraju}i

fiksni rezultat (beta) kojim se izra~unava potreba za

regulatornim kapitalom. Poslovne linije su detaljno

obrazloène u tabeli 3.

Ukupni tro{kovi za osiguranje kapitala izra~unavaju

se kao srednja vrednost za period od tri godine pro-

stog zbira tro{ka osiguranja regulatornog kapitala u

svakoj poslovnoj liniji u svakoj godini. Totalni tro{ko-

vi osiguranja kapitala moè se izraziti kao:

Gde KTSA predstavlja tro{ak za osiguranje kapitala po

standardizovanom pristupu; GI1-8 predstavlja bruto

dohodak u datoj godini, kako je definisano u pristupu

putem osnovnih indikatora za svaku od osam poslov-nih linija; 1-8 predstavlja fiksni procenat koji je odre-

dio Komitet, a pokazuje odnos nivoa potrebnog kapi-

tala prema nivou bruto dohotka za svaku od osam po-

slovnih linija. Vrednosti svake bete za korporativne fi-

nansije (1), trgovinu i prodaju (2) i pla}anja i porav-

nanja (5) su 18%; za komercijalno bankarstvo (4) i

agencijske poslove (6) su 15%, a za bankarske poslo-

ve sa stanovni{tvom (3), upravljanje aktivom (7) i

brokerske poslove sa stanovni{tvom(8) su 12%.

Nivo 1 Nivo 2 Grupe poslova

Korporativnofinansiranje

KorporativnofinansiranjeFinansiranjeop{tina /vladeTrgova~kobankarstvoSavetni~ke

usluge

Merdèri i akvizicije, osiguranje, privatizacije,emitovanje hartija od vrednosti, istraìvanje, dug(vlada, visok prinos), akcijski kapital, konzorcijumi,IPO, sekundarni privatni plasmani

Trgovina &prodaja

ProdajaStvaranje trì{taVlasni~kepozicijeTrezor

Fiksni dohodak, akcijski kapital, devizna sredstva,roba {iroke potro{nje, kredit, budètiranje,sopstvene hartije od vrednosti, pozajmice i repo,brokerski poslovi, dugovanje, prajm brokerskiposlovi

Bankarskiposlovi sastanovni{tvom

Pozajmice i depoziti stanovni{tvu, bankarske usluge,fondovi i nekretnine

Privatnobankarstvo

Privatne pozajmice i depoziti, bankarske usluge,savetni~ke usluge u vezi sa fondovima i ulaganjima

Bankarskiposlovi sastanovni{tvom

Karti~arstvo Trgova~ke/komercijalne/korporativne kartice,privatne marke i poslovi sa stanovni{tvom

KBIA

= (GI1,..n

) n (1),

KTSA= { ear 1-3max (GI1-81-8), 0}/3 (2),

Tabela 3: Prikaz poslovne linije


15/75

18

*Gubici u isplatama i poravnanjima koji se ti~u poslo-

vanja same banke bili bi uklju~eni u poslovno iskust-

vo gubitka u odgovaraju}oj poslovnoj liniji.

Prema pristupu putem usavr{enih merenja, u ovom

trenutku se razvija ~itav spektar internih pristupa, ko-

ji se mogu grubo kategorisati na slede}i na~in:

Pristup putem internih merenja (IMA), Pristup putem raspodele gubitka (LDA) i Pristupi putem tabele rezultata.

Kada se primenjuje pristup putem internih merenja,

poslovne linije se pokriju nizom tipova operativnih

rizika. Za svaku kombinaciju poslovne linije / tipa ri-

zika regulatori defini{u indikator izloènosti riziku

(EI). Onda banke primenjuju interne podatke i defi-

ni{u verovatno}u gubitka usled nekog doga|aja (PE)

po jedinici indikatora rizi~nosti i o~ekivani gubitak uslu~aju takvog doga|aja (LGE). O~ekivani gubici

(EL) po poslovnoj liniji i tipu rizika proizvod su ove

tri komponente. Regulatori obezbe|uju fiksni proiz-

vod (gama) da bi preveli o~ekivane gubitke u tro{ko-

ve osiguranja kapitala, t.j., cifru za vrednost u odnosu

na rizik (VaR) za neo~ekivane gubitke.

Pristup putem raspodele gubitka obuhvata procenu

dve vrste podele na osnovu internih podataka o gubit-

ku. Jedna vrsta raspodele jeste gubitak koji se vezuje

za jedan jedini doga|aj/situaciju, a druga predstavlja

u~estalost gubitnih situacija tokom datog vremenskogperioda (obi~no jedna godina).

Pristupi putem tabele rezultata koriste pokazatelje ri-

zika koji se predvi|a i ugra|uju ih u tabele rezultata

i tako mere relativni stepene rizika. Da bi mogao da

postane pristup putem naprednih merenja, pristup

mora da ima zdravu kvantitativnu osnovu.

Osnovni i standardizovani pristupi svakako nisu nau~-ni pristupi. Opredeljivanjem kapitala na osnovu jed-

nostavnih merenja ukupne aktivnosti ne moè se na-

praviti razlika izme|u jedinica kojima se dobro upra-

vlja i onih kojima se ne upravlja na dobar na~in. Ipak,

ovi pristupi se primenjuju interno, kad se opredeljuje

ekonomski kapital, za razliku od regulatornog kapita-

la. Okvir pristupa putem internih merenja sli~an je

okviru koji se primenjuje u izra~unavanju trì{nog ri-

zika. Ipak, u nedostatku podataka koji bi mu obezbe-

dili objektivnost, on moè da izgleda kao nau~no sofi-

sticiran okvir, ali nije realan.

Bazelski sporazum navodi da kad banke odràvaju isti

reìm poslovanja, ima}e niè tro{kove za osiguranje

kapitala. Pored toga, Sporazum navodi da ukoliko se

banke ne pridràvaju uputstava, na njih }e se primeni-

ti niz nadzornih mera uklju~uju}i pove}ani nadzor,

promene vi{eg nivoa menad`menta i zahtev za dodat-

nim kapitalom.

U Sporazumu se isti~e zna~aj prikupljanja podataka i

utvr|uje da banke moraju da sprovedu postupke priku-

pljanja podataka daleko pre roka, januara 2005. godine,od kada vaè novi zahtevi u vezi sa kapitalom. Tako|e

Nivo 1 Nivo 2 Grupe poslova

Komercijalnobankarstvo

Komercijalnobankarstvo

Projektno finansiranje, nekretnine, izvoznofinansiranje, finansiranje trgovine,faktoring, lizing, pozajmice, garancije,menice

Pla}anja i

poravnanja*Eksterni klijenti

Isplate i ubiranje dugovanja, transfer

sredstava, obra~un i poravnanja

Depo posloviEskro ra~uni, prijem priznanica, pozajmicehartija od vrednosti (klijenti) korporativnoposlovanje

Korporativnozastupanje

Posrednici u emisiji i pla}anjuAgencijske usluge

Korporativni fondUpravljanjediskrecionimfondovima

Kapital: udruèni, razizdvojeni, odstanovni{tva, institucionalni, zatvoreni,otvoreni, privatniUpravljanje

sredstvima Upravljanje ne-

diskrecionimposlovima

udruèno, razdvojeno, od stanovni{tva,

institucionalno, zatvoreno, otvoreno

Brokerski poslovisa stanovni{tvom

Brokerski poslovi sastanovni{tvom

Realizacija i puna usluga

Izvor: BCBS, International Convergence of Capital Measurement, Aneks 8, str. 302


16/75

se nalaè da banke moraju da dokaù da su njihovi si-

stemi ~vrsti i da mogu da izdrè revizorsku kontrolu. Po-

sle januara 2005. godine, ve}ina ovih institucija nije ras-

polagala dovoljnim brojem internih podataka da bi mo-

gla da primeni pristup putem raspodele gubitaka.

Namera Bazelskog komiteta bila je da novim Sporazu-mom zadrì ukupne potrebe za kapitalom za ve}inu ba-

naka na relativno konstantnom nivou. S druge strane,

poèljni sekundarni cilj bio je da se kreiraju neke inter-

ne stimulacije za pobolj{ano upravljanje operativnim

rizikom, kao i pouzdana osnova za analizu trendova.

4. Okvir operativnog rizika

Velike finansijske institucije su u procesu izgradnje

okvira koji bi im omogu}io da sagledaju gubitke na ni-

vou celog preduze}a i da proaktivno upravljaju opera-

tivnim rizikom, bez obzira da li rizik leì u operativnimprocesima, u resursima, sistemima ili u doga|ajima

spolja. Ovaj okvir bi trebalo da odgovori na zahteve

BIS II propisa kad je re~ o prikupljanju podataka,

pra}enju podataka i strogog sistema interne kontrole.

Okvir treba da se bavi pitanjima merenja operativnog

rizika i upravljanja rizikom, na primer: razvijanje efi-

kasnih upravlja~kih i organizacionih okvira, usmera-

vanje ekonomskog kapitala, napredne tehnike mere-

nja operativne vrednosti u odnosu na rizik (Operativ-

ni VaR), izrada i primena interne baze podataka o gu-

bicima, prikupljanje i objavljivanje podataka, pitanjadefinisanja i kategorizacije, analiza pokazatelja rizika

i integrisanje merenja operativnog rizika sa kontrol-

nim rezultatima samo-vrednovanja i osiguranje.

Osnovne komponente okvira operativnog rizika su:

(1) Identifikacija & ocena rizika,

(2) Kvantifikacija & merenje rizika

(3) Analiza, pra}enje & izve{tavanje o riziku,

(4) Usmeravanje rizi~nog kapitala i

(5) Upravljanje rizikom & ublaàvanje rizika.

Identifikacija & ocena rizika obi~no se vr{i pomo}u

programa samo-ocenjivanja rizika i kontrole (RCSA).

Menadèri u jednoj poslovnoj liniji identifikuju klju~-

ne procese, rizike i kontrolu u tim procesima, pukoti-

ne i akcione planove da se te pukotine popune. Oni bi

isto tako mogli da ocenjuju uticaj i verovatno}u rizika,

na kvalitativan na~in.

Preporu~uje se primena kvantitativnog pristupa koji

funkcioni{e na principu pristupa putem naprednih

merenja, zato {to on omogu}ava precizno merenjeoperativnog rizika. U internoj bazi podataka obi~no

se nalaze pokazatelji rizi~nosti, na primer, bruto doho-

dak, prethodni gubici i Klju~ni zamajci /pokazatelji ri-

zika (KRDs/KRIs). Va`no je da interna baza podata-

ka bude dostupna i integralna, a da eksterni podaci

budu pouzdani i da se mogu meriti. Osnovne informa-

cije sadrè i profili rizika, koje obezbe|uju RCSA.

Analiza rizika pomaè integraciji rizika i poslovnog

u~inka tako {to se putem njih moè jasno sagledati ri-

zik i {to se mogu prepoznati pukotine. Pra}enje rizika

u oblasti operativnog rizika, klju~ni zamajci / pokaza-

telji rizika i akcioni planovi treba da odraàvaju pro-

mene u preduze}u i da podignu nivo svesti o tome. Sve

zna~ajnije mesto dobija u~inak u upravljanju rizikom,

kojim se rizik dovodi u vezu sa stvaranjem vrednosti.

U ~itavom preduze}u, na razli~itim nivoima upravlja-

nja, uklju~uju}i i Odbor direktora, trebalo bi da po-

stoji objedinjeno izve{tavanje.

Operativni kapital u uslovima rizika (CaR) (i regulator-

ni i ekonomski) izra~unava se za svaku poslovnu liniju

posebno, u cilju da se firma za{titi od neo~ekivanih gu-

bitaka u odre|enom vremenskom roku i procentualno-

sti, na primer, 1 godina 99,9% operativnog VaR.

Upravljanje rizikom & ublaàvanje rizika obuhvata

sofisticirano alternativno finansiranje rizika i aran-

`mane transfera (kroz programe osiguranja), kao i

aùrirane planove za neprekinuti tok poslovnog pro-

cesa. Ovde je od su{tinske va`nosti da stalno postoji

komunikacija ~ime rizik postaje transparentan, a vr{i

se obuka i razmenjuje najbolja praksa.

5. Informaciona podr{ka upravljanjuoperativnim rizikom

Podaci koji su potrebni za upravljanje operativnim ri-

zikom ~esto su nedovoljni i nedosledni. Definicija sa-

dràja operativnog rizika razlikuje se od institucije do

institucije, pa ~ak i od sektora do sektora. Diskutabil-

no je ~ak koje stavke treba uvrstiti u operativne gubit-

ke. Pored toga, ~ak i kad se postigne saglasnost o rele-

vantnim kategorijama rizika, ostaje rasprava o tome

kako kalibrirati zamajce rizi~nosti za svaku oblast. Na

~isto nau~noj bazi, ovo jeste ozbiljan problem u sa-

da{njem okruènju.

Izvori podataka su razli~iti: interni podaci o operativ-

nim gubicima i rizi~nosti, koji se dobijaju od jedne in-

stitucije i u okviru same institucije; stru~na mi{ljenja

(na primer, scenariji menad`menta ili samo-ocenjiva-

nje); klju~ni zamajci/pokazatelji rizika za svaki tip ri-

zika da bi se skrenula pa`nja na problem jo{ u najra-

nijoj fazi, tako da se mogu preduzeti neki preventivnikoraci; podaci o operativnim gubicima drugih institu-

19


17/75

20

cija (na primer, eksterni podaci mogu se uzeti kao

kontrolni u slu~aju institucije koja se analizira).

Objedinjavanjem podataka (objektivnim i subjektiv-

nim) dobijaju se informacije o situacijama i pokazatelji

rizika koji se koriste u kalibraciji modela, predvi|anju

novih inicijativa i stvaranju retrospektivne slike struktu-re rizika u poslovnim procesima iz pro{log perioda.

5.1. Interna baza podataka za operativni rizik

Razvijanje modela za merenje operativnog rizika po-

~inje izradom interne baze podataka. Doga|aji u

njoj treba da ukaù na gubitke i potencijalne gubitke

koje mogu da proizvedu, na poslovnu aktivnost koja

dovodi do gubitaka i na druge pokazatelje. Stvaranje

i upravljanje bazom podataka je zna~ajno da bi se

razumelo poslovno okruènje. Cilj treba da bude

jedna sveobuhvatna baza podataka koja }e pruìti

pouzdane informacije o zna~ajnim gubicima, na pri-

mer, gubicima koji prelaze odre|eni prag. Glavne fi-

nansijske institucije su po~ele da primenjuju proces

stalnog pra}enja i kontrole gubitaka iz operativnog

rizika, da bi olak{ale efektivno merenje u upravlja-

nje operativnim rizikom.

Ta~nost i sveobuhvatnost podataka treba pomno pro-

veriti; to treba da budu visoko-kvalitetni podaci. Baza

podataka treba da sadrì samo one gubitke koji su uti-

cali na instituciju, ne i one koje su ostvarili pojedinci

ili akcionari, po{to se takve informacije ne mogu upo-trebiti za razvijanje pouzdanih modela.

Postoji nekoliko tehni~kih problema na koje mena-

dèri nailaze kada prave internu bazu podataka za

operativne rizike. Prvi se odnosi na vrstu podataka ko-

je treba prikupiti i na razloge za prikupljanje podata-

ka, u odnosu na gubitke, rizi~nost poslovanja, klju~ne

zamajce/pokazatelje rizika i informacije za kontrolu

upravljanja. Drugi se ti~e definisanja optimalne struk-

ture baze podataka. Tre}i se odnosi na rukovanje tzv.

podacima o proma{ajima koji su jedva izbegnuti, t.j.,

o gre{kama koje umalo nisu mnogo ko{take banku ali

koje su ispravljene u poslednjem trenutku. Ima jo{

mnogo drugih tehni~kih problema, kao {to su: izrada i

primena modula podataka o gubicima i klju~nim za-

majcima/pokazateljima izloènosti riziku, osobine i

specifi~nosti baza podataka, pitanja bezbednosti i

ovla{}enja za pristup korisnika, zahtevi hardvera i

softvera, integrisanje sa internim sistemima banke, na

primer, sa ra~unovodstvenim sistemom, itd.

Granularnost gubitaka i vo|enje podataka o riziku

po razli~itim poslovnim granama tako|e je va`no pita-nje. Ako banke vode podatke o internim gubicima u

vrlo op{tim kategorijama i ako ne povezuju podatke

sa dovoljnim brojem kontekstualnih informacija, ka-

snije mo`da ne}e mo}i da da prodru do tih podataka

kada im je potrebna finija gradacija rizika ili }e im bi-

ti veoma te{ko da preklasifikuju bazu podataka u skla-

du sa odre|enom industrijskom granom ili regulator-

nim standardom.

Timovi koji se bave operativnim rizikom treba da

identifikuju izvore podataka i na~ine kako da do|u do

njih, i da se postaraju da svi podaci budu na broju i

preneti u bazu podataka. Situacije kao {to su otvore-

na pitanja ne treba unositi u bazu podataka, ali treba-

lo bi da ostanu dostupni za slu~aj da se za njima uka-

è potreba.

Ipak, odre|eni broj prakti~ara smatra da glavne pre-

preke prikupljanju podataka nisu tehni~ke ili metodo-

lo{ke prirode, ve} ekonomske i kulturolo{ke prirode.

Na primer, neki menadèri strepe da bi priznavanje

gre{aka i kvantifikovanje ukupnih gubitaka oslabilo

njihovu poziciju. Tako|e, pri prikupljanju klju~nih

pokazatelja rizika, banke treba uveriti da }e od toga

imati znatne koristi. Odluka o tome da li prikupljati

podatke ili ne donosi se na osnovu kost/benefit anali-

ze, kao i svaka druga.

5.2. Prikupljanje eksternih podataka i upravljanje

operativnim rizikom

Podaci o operativnom riziku su jedinstveni u finansij-

skom svetu zato {to se situacije i doga|aji koji se ti~u

operativnog rizika de{avaju daleko od o~iju javnosti.

Za razliku od pra}enja trì{nog ili kreditnog rizika,

podatke o operativnom riziku ne objavljuju ni Reu-

ters ni Bloomberg.

Interni podaci o operativnom riziku predstavljaju naj-

relevantnije podatke za merenje operativnog rizika,

ali su obi~no nedovoljni za modelovanje operativnog

rizika. Preciznije, da bi se merio operativni rizik VaR,

mora se prvo precizno izmeriti verovatno}a da }e sedesiti neki doga|aj koji je redak i dovodi do gubitka.

Retki doga|aji po pravilu nisu u~estali, tako da posto-

ji mala verovatno}a da jedna institucija proìvi do-

voljno veliki broj takvih situacija da bi na osnovu njih

mogla da razvije korisnu bazu podataka. Stoga }e jed-

noj instituciji biti veoma te{ko da na osnovu samo in-

ternih podataka proceni oblik i tok krajnjeg ishoda

raspodele ozbiljnih gubitaka. Institucija onda ima dve

opcije da re{i ovu dilemu: moè da izvr{i njenu proce-

nu koriste}i stru~no mi{ljenje i analizu scenarija (lju-

di obi~no dovode u pitanje i raspravljaju o ovim sce-narijima), ili moè da koristi eksterne podatke.


18/75

Banke ne mogu same, izolovano da razvijaju strategi-ju operativnog rizika. Kad banka po~ne da prikupljaobiman broj podataka o unutra{njim gubicima i klju~-nim pokazateljima izloènosti riziku, moè da zaklju-~i da je potrebno da uporedi svoje podatke sa struktu-rom gubitaka drugih banaka. Kori{}enjem eksternih

podataka o gubicima tako|e moè da unapredi i pro-{iri znanje koje je stekla uvidom u interne podatkekoje je prikupila. [to je javnost svesnija veli~ine i u~e-stalostidoga|aja koji nose operativni rizik, stejkholde-ri }e biti manje osetljivi na te doga|aje i gubitke iza-zvane operativnim rizikom ne}e tuma~iti kao lo{eupravljanje. Pored toga, kad se razmenjuju podaci,postoji daleko ve}a mogu}nost razvijanja efikasnijegtrì{ta finansiranja i transfera operativnog rizika.

Ipak, postoje pitanja konzistentnosti i tehni~ka pita-nja koja se odnose na raspolaganje eksternim podaci-

ma, {to ovaj problem ~ini interesantnijim. To se pr-venstveno odnosi na pouzdanost podataka koji se pri-kupljaju iz tolikog broja razli~itih institucija, koje serazlikuju kako po veli~ini, tako i po strukturi kontro-le, a pripadaju razli~itim kulturama i razli~itim zemlja-ma. Ovi podaci podlo`ni su i skra}ivanju ili oni koji ihprikupljaju nisu uvek objektivni. Jedan broj problemajo{ uvek nije re{en (na primer, problem skaliranja,agregacije problema sa internim podacima, problemdoslednosti u kategorizaciji vrste doga|aja kada se ra-di o dve razli~ite institucije, itd.).

Poslednjih nekoliko godina javljaju se inicijative i na-pori da se stvori baza podataka za ~itavu granu indu-strije, kao i da se podaci razmenjuju, {to moè da bu-de korisno za institucije i {to moè da im pomogne dana~ine model operativnih gubitaka i da na|u re{enjaza transfer rizika.

6. Kvantifikacija operativnog rizika iusmeravanje kapitala

Prema Bazelskom sporazumu, tro{kovi za osiguranjekapitala za operativni rizik trebalo bi da pokriju neo-~ekivane gubitke, a zalihe treba da pokriju o~ekivanegubitke 2. Merenje operativnih rizika u razli~itimposlovnim linijama omogu}ava da se rizi~ni kapitalusmerava na osnovu informacija o gubicima u pro-{lom periodu i/ili na osnovu analize scenarija. U Spo-razumu se isti~u rizi~ni poslovni potezi, {to moè me-nadèrima da pomogne u pra}enju i upravljanju rizi-kom. Jedan sistem operativnog rizika moè da prime-ni pristup pomo}u odre|enih alata kojim dozvoljavakorisnicima da se opredele za razli~ite kombinacije ukvantifikacionom pristupu 4, prema sopstvenom iz-

boru. U budu}nosti moèmo da o~ekujemo {iru pri-menu pode{avanja krive primenom alata za procenu

maksimalne verovatno}e na razli~ite vrste raspodele,na Monte Carlo simulacije, modela koristi od osigura-nja i metoda koji u kalibraciji uzimaju u obzir i inter-ne i eksterne podatke.

Finansijske institucije mogu ovo da ~ine tako {to }e

pretpostaviti postojanje grupe distribucija, zasnovanena deskriptivnoj statistici i empirijskim dokazima do-bijenim posmatranjem javnih doga|aja koji dovodedo gubitaka i onih koji nisu javni. Te grupe respodelaobi~no pretpostavljaju: distribuciju frekventnosti (ve-rovatno}a da }e do}i do situacije koja ima za posledi-cu gubitke, kao {to je Poisson, dvo~lan i negativnadvo~lana raspodela) i distribuciju po èstini (veli~inagubitka, kao {to je lognormal, Weibull, Frechet, Gum-bel, Pareto, beta, gamma, me{avina, itd.). Na osnovudostupnih skupova podataka institucije onda treba dada izvr{e procenu parametara. U slede}em koraku tre-

ba odrediti da li su prilago|ene raspodele reprezenta-tivne ili ne. Parametri se mogu birati na osnovu li~nogstava ili vizuelnog pra}enja, ili primenom testova po-desnosti na postoje}e podatke (na primer, ki-kvadrat,Kolmogorov-Smirnov i ponderisani Kolmogorov-Smirnov test). Ipak, ovi testovi imaju smisla samo ka-da je dostupan manji obim podataka. Stoga najboljirezultati podesnosti koji su izvedeni na osnovu veo-ma ograni~enih skupova uzoraka ne moraju obaveznoda pokaù {ta se moè o~ekivati u slu~aju ukupne di-stribucije (ukoliko bi bila mogu}a) 3.

Po{to se utvrde distribucije, moè se primeniti opera-tivni model kapitala u uslovima rizika (CaR) i onda sedobijaju CaR rezultati. Da bi se dobile stabilne i zdra-ve cifre za CaR treba na}i distribucije koje najboljeodgovaraju podacima. Na primer, primena multipnihdistribucija da bi se procenila raspodela podataka ko-ji su nam na raspolaganju zna~i da }e rezultati CaR bi-ti zdraviji, sve dok je baza za izbor krivih opravdana.Ovde treba na}i re{enje za nekoliko problema: veli~i-na uzorka (obi~no ograni~eni skupovi podataka), fattails (relativno visok broj neuobi~ajenih ili kata-strofi~nih doga|aja), pristrasnost prilikom odabirapodataka, skala, me{anje internih i eksternih podata-ka za kalibraciju, skra}ivanje, prilago|avanje podata-ka raspodelama koje najvi{e odgovaraju po frekvenci-ji i èstini, inflacija, faktoring u osiguranju, VaR, itd.

Po{to podaci o operativnom riziku nisu dostupni u ve-likim koli~inama, menadèri koji upravljaju rizikom~esto moraju da prilago|avaju ili podatke koji su imdostupni ili modele koje koriste. Postoji ~itav niz teh-nika koje se mogu primeniti na ograni~ene skupove

podataka, ili kojima se procenjuju/ekstrapoliraju po-daci primenom ograni~enih uzoraka podataka. Na pri-

21


19/75

22

mer, primenom preuzorkovanja sa zamenom (boot-strapping) analiti~ari mogu da kreiraju multipne di-stribucije za analizu, a sve na osnovu empirijskih po-dataka, tako da nema potrebe da pretpostavljaju bi-lo kakvu vrstu raspodele 1.

Veoma je zna~ajno obratiti pa`nju na to koliko raspo-dele koje je primenio analiti~ar zaista odgovaraju em-pirijskim podacima o operativnom riziku. Da bi seuspe{no izborila sa problemima pode{avanja, distribu-cija po èstini se moè razloìti i razli~ite distribucijemogu se priklju~iti na razli~ite delove krive. Na pri-mer, menadèr koji upravlja rizikom moè da primenijednu empirijsku distribuciju za zbirnu koli~inu, log-normal za sredinu i Pareto za kraj.

U ovom trenutku, ve}ina grupa operativnog rizika pri-hvatile su aktuarno zasnovan pristup i koriste ili stvar-

ne podatke o gubicima (kada su dostupni) ili analizuscenarija. Ovaj pristup je validan u teorijskom smislu,kada je cilj kvantifikacija operativnog rizika. Model,na primer sloèni Poisson, proizvodi distribucije u~e-stalosti i èstine koje izazivaju raspodelu kumulativ-nog gubitka (gubici izazvani razli~itim vrstama rizika)za svaku poslovnu liniju (na primer, uobi~ajeno se pri-menjuje sloèni Poisson proces sa lognormalnim in-tenzitetom èstine). Simulacija Monte-Carlo izra~u-nava o~ekivane gubitke i operacione VaR procentual-nosti. Tipi~ni vremenski rok je godinu dana. [to su bo-lji podaci, pouzdanije su dobijene vrednosti za VaR.

Pored aktuarnog pristupa u kvantifikaciji rizika, stru~-njaci za operativni rizik eksperimenti{u sa Bayes-ovimmodelom, teorijom ekstremnih vrednosti i uzro~nimmodelima 5. Teorija ekstremnih vrednosti (EVT) da-je korisne okvire za primenu parametri~kih metoda iz-gla|ivanja/ispravljanja da bi postavila tail raspodele ri-zika iznad odre|enog nivoa. Teorija ekstremnih vred-nosti pomaè menadèru koji upravlja rizikom da pro-ceni oblik raspodele ulaze}i duboko u tail, gde je dostu-pan relativno mali broj podataka. Obi~no se smatra da

su korelacije savr{ene u okviru jednog oblika poslova-nja, a da imaju nultu vrednost kod vrsta rizika po po-slovne linije. Ipak, ovo je samo jedna stilizovana pret-postavka. Kopule predstavljaju alatku za kombinova-nje rizika koji su u korelaciji, a ovaj na~in sti~e sve ve-}u popularnost 3. Mogu se koristiti zajedno sa simula-cijama Monte Carlo za agregaciju gubitaka u korelaci-ji. Na kraju, trebalo bi istra iti i mogu}e korelacije iz-me|u operativnih rizika i trì{nog i kreditnog rizika.

7. Zaklju~ci

Deregulacija i globalizacija finansijskih institucija kaoi sve usavr{enija finansijska tehnologija uti~u na to daaktivnosti banaka (i njihovi profili rizika) budu sve di-versifikovanije i sloènije. Razvoj bankarskih postu-paka u me|unarodno aktivnim bankama ukazuje na

to da osim trì{nih i kreditnih rizika postoje i drugiozbiljni rizici.

Iako je upravljanje operativnim rizikom jo{ uvek urazvoju, napredak u industriji postoji. Bazelska Gru-pa za upravljanje rizikom i druga regulatorna tela uposlednjih nekoliko godina nagla{avaju zna~aj opera-tivnog rizika.

Razvijanjem svesti o operativnom riziku finansijskeinstitucije mogu da pospe{e svoje sposobnosti daostvare ciljeve i pobolj{aju svoje procese, tehnologijui poslovnu praksu. Najbolja odrìva praksa dovela bido smanjenja gubitaka, do ve}e profitabilnosti, i ve}egzadovoljstva i korisnika i zaposlenih. Na kraju, ozbilj-nim i pa`ljivim razmatranjem rizika finansijske insti-tucije mogu da pomognu osloba|anju tro{kova za osi-guranje kapitala i smanjenju premija osiguranja.

LITERATURA

1 Chorafas, D.N., Operational Risk Control with Ba-sel II Basic Principles and Capital Requirements,Elsevier Butterworth-Heinemann, Oxford, 2004.

2 Basel Committee on Banking Supervision, Inter-national Convergence of Capital Measurement and

Capital Standard A revisted framework Compre-

hensive version, Basel, June 2006,

http://www.bis.org

3 Condamin, L., Louisat, J.P., and Naim, P., RiskQuantification Management, Diagnosis and Hed-

ging, Wiley&Sons Ltd, West Sussex, 2006.

4 Hussain, A., Managing Operational Risk in Finan-cial Markets, Butterworth-Heinemann, Oxford,2000.

5 Todinov, M., Realibility and Risk Models SettingRealiability Requirements, Wiley&Sons Ltd, WestSussex, 2005.


20/75

1. Uvod

Diseminacija podataka predstavlja {iroku oblast istraì-vanja i primene. Diseminacija statisti~kih podataka zakorisnike veb stranica predstavlja jedan od su{tinskih za-

dataka organizacija koje se bave statistikom. Statisti~keveb stranice bi trebalo da predstave veliki broj sabranihi analiziranih podataka. Novi alati koji se razvijaju i no-va znanja o diseminaciji pruàju statisti~kim zavodimanove mogu}nosti da kreiraju usavr{enije veb stranice ko-je }e sadràti velike skupove podataka. Predstavljanjeodgovaraju}eg formata veb stranice, preciznost, pravo-vremenost i pouzdanost podataka i posebno metapoda-taka predstavlja zna~ajan izazov za statisti~ki zavod.

Po{to na~in na koji je veb sranica projektovana moèkako da pomogne, tako i da odmogne korisniku da na-

|e informaciju na internetu, treba posvetiti veliku pa-`nju konstrukciji veb stranice da bi se olak{ao pristuppodacima. Potrebna je stranica sa sveobuhvatnom na-vigacijom koja se lako koristi. U ovom radu isti~emo,s jedne strane, metapodatke u smislu prikazivanja sa-dràja i potpunijeg zna~enja prezentiranih podataka,a sa druge strane, u vezi sa navigacijom i pretragom nast

Documents

Management 52 Srpski-final