Мазур Шапиро Управление проектами

Основные результаты качественного анализа рисков:

•выявление конкретных рисков проекта и порождающих их при чин;

•анализ и стоимостной эквивалент гипотетических последствий возможной реализации отмеченных рисков;

•предложение мероприятий по минимизации ущерба, их стоимо стная оценка.

Кроме того на этом этапе определяются граничные значения (ми нимум и максимум) возможного изменения всех факторов (перемен ных) проекта, проверяемых на риски.

Основные методы количественного анализа рисков. Матема тический аппарат при анализе рисков опирается на методы теории

вероятностей, что обусловлено вероятностным характером неопреде ленности и рисков. Задачи количественного анализа рисков разделя ются на три типа:

1)прямые, в которых оценка уровня рисков происходит на основа нии известной вероятностной информации;

2)обратные, когда задается приемлемый уровень рисков и опре деляются значения (диапазон значений) исходных параметров с уче том устанавливаемых ограничений на один или несколько варьиру емых исходных параметров;

3)задачи исследования чувствительности, устойчивости резуль тативных, критериальных показателей по отношению к варьирова нию исходных параметров (распределению вероятностей, областей из менения тех или иных величин и т.п.). Это необходимо в связи с неизбежной неточностью исходной информации и отражает степень до стоверности результатов, полученных при анализе проектных рисков.

Количественный анализ проектных рисков производится на основе математических моделей принятия решений и поведения проекта,

основные из которых:

9 стохастические (вероятностные);

9 лингвистические (описательные);

9 нестохастические (игровые, поведенческие).

Втабл. 20.6 приведена характеристика наиболее часто использу емых методов анализа рисков.

Представленный на рисунке риск проекта имеет ряд характерных зон, иллюстрирующих уровни рисков. Зона А характеризует выиг рыш (отсутствие потерь), состояние проекта 0 это такое положение, что не допускается какой либо выигрыш А или потеря В, зона В со ответствует определенным потерям. При формировании и функцио нировании проекта под влиянием случайных факторов наблюдаются отклонения от состояния 0. Опасными и отрицательными являются отклонения, вызывающие существенные потери.

Если их значение находится в зоне I (до точки D) и не превышает значения расчетной прибыли П1, то это зона допустимых рисков, если в зоне II (от точки D до точки K) до значения расчетной прибыли П2 — это зона критического риска, и если в зоне III (от точки К до точки Kt) до значения имущественного состояния П3 — это зона катастрофиче ского риска.

Если нанести на кривую распределения вероятностей получения потерь Р(П) граничные точки рисков D, К, Кt, то представляется возможным установить вероятность возникновения соответствующих рисков. В среднем для зоны I (допустимых рисков) вероятность воз никновения такой ситуации возможна в 70 случаях из 100 (условный пример), для зоны II критические риски могут возникнуть в 40 случа ях из 100 и для III зоны (зоны катастрофических рисков) — в 20 слу чаях из 100. Из этого видно, что любой проект имеет определенную степень рисков.

При вероятностных оценках рисков в случае отсутствия достаточ ного объема информации для вычисления частот используются пока затели субъективной вероятности, т.е. экспертные оценки.

Субъективная вероятность — предположение относительно опре деленного результата, основывающегося на суждении или личном опыте оценивающего, а не на частоте, с которой подобный результат был получен в аналогичных условиях.

Важными понятиями, применяющимися в вероятностном анализе рисков, являются понятия альтернативы, состояния среды, исхода.

Альтернатива — это последовательность действий, направленных на решение некоторой проблемы. Примеры альтернатив: приобретать или не приобретать новое оборудование; решение о том, какой из двух

2. Дисперсия — средневзвешенное суммы квадратов отклонений случайной величины от ее математического ожидания (т.е. отклоне ний действительных результатов от ожидаемых), мера разброса.

.

Квадратный корень из дисперсии называется стандартным откло нением.

Обе характеристики являются абсолютной мерой рисков.

3. Коэффициент вариации служит относительной мерой рисков: c = s : E.

4. Коэффициент корреляции показывает связь между переменны ми, состоящую в изменении средней величины одного из них в зависи мости от изменения другого.

R(x1,x2) = Cov(x1,x2) : sx1sx2,

где Cov(х1,x2) = E[(x1–Ex1)(x2–Ex2)].

Положительный коэффициент корреляции означает положи тельную связь между величинами, и чем ближе к единице, тем силь нее эта связь. R = 1 означает, что связь между переменными функ циональная — линейная.

При проведении анализа проектных рисков сначала определяются вероятные пределы изменения всех его рисковых факторов (или кри тических переменных), а затем проводятся последовательные прове рочные расчеты при допущении, что переменные случайно изменяют ся в области своих допустимых значений. На основании расчетов результатов проекта при большом количестве различных обсто ятельств анализ рисков позволяет оценить распределение вероятности различных вариантов и ожидаемую ценность (стоимость) проекта.

Экспертный анализ рисков применяют на начальных этапах ра боты с проектом в случае, если объем исходной информации недоста точен для количественной оценки эффективности (погрешность ре зультатов превышает 30%) и рисков проекта.

Достоинства экспертного анализа рисков: отсутствие необходимо сти в точных исходных данных и дорогостоящих программных сред

ствах, возможность проводить оценку до определения степени эффек тивности проекта, а также простота расчетов. К основным недостат кам следует отнести: трудность в привлечении независимых экспертов и субъективность оценок.

Алгоритм экспертного анализа рисков имеет последовательность:

1)по каждому виду рисков определяется предельный уровень, приемлемый для организации, реализующей данный проект. Пре дельный уровень рисков определяется по стобалльной шкале;

2)устанавливается дифференцированная оценка уровня компе тентности экспертов, являющаяся конфиденциальной. Оценка вы ставляется по десятибалльной шкале;

3)риски оцениваются экспертами с точки зрения вероятности на ступления рискового события (в долях единицы) и опасности данных рисков для успешного завершения проекта (по стобалльной шкале);

4)оценки, проставленные экспертами по каждому виду рисков, сводятся разработчиком проекта в таблицы. В них определяется ин тегральный уровень по каждому виду рисков;

5)сравниваются интегральный уровень рисков, полученный в ре зультате экспертного опроса, и предельный уровень для данного вида

ивыносится решение о приемлемости данного вида риска для разра ботчика проекта;

6)в случае если принятый предельный уровень одного или не скольких видов рисков ниже полученных интегральных значений, разрабатывается комплекс мероприятий, направленных на снижение влияния выявленных рисков на успех реализации проекта, и осуще ствляется повторный анализ рисков.

Анализ показателей предельного уровня. Показатели предельно го уровня характеризуют степень устойчивости проекта по отношению к возможным изменениям условий его реализации. Предельным значе нием параметра для t го года является такое значение, при котором чи стая прибыль от проекта равна нулю. Основной показатель этой груп пы — точка безубыточности (ТБ) — уровень физического объема продаж на протяжении расчетного периода времени, при котором вы ручка от реализации продукции совпадает с издержками производства.