Количественный анализ проектных рисков

Количественный анализ проектных рисков проводится на основе математических методов принятия решений и поведения проекта. Рассмотрим наиболее распространенные в проектном управлении методы анализа рисков (табл. 18).

Вероятностный анализ рисков. Риск, связанный с проектом, характеризуется тремя факторами: событие, связанное с риском; вероятность рисков; сумма, подвергаемая риску. Чтобы количественно оценить риски, необходимо знать все возможные последствия принимаемого решения и вероятность последствий этого решения. Выделяют два метода определения вероятности: объективный и субъективный. Объективный метод определения вероятности основан на вычислении частоты, с которой происходят некоторые события. Частота при этом рассчитывается на основе фактических данных. Так, например, частота возникновения некоторого уровня потерь А в процессе реализации инновационного проекта рассчитывается по формуле:

f (A) = n (A) / n,

где f – частота возникновения некоторого уровня потерь; n (А) – число случаев наступления этого уровня потерь; n – общее число случаев в статистической выборке, включающее как успешно осуществленные, так и неудавшиеся инновационные проекты.

Таблица 18

Методы анализа рисков проекта

Метод	Характеристика метода
Вероятностный анализ рисков	Вероятность возникновения потерь определяется на основе статистических данных предшествовавшего периода с установлением области (зоны) рисков, достаточности инвестиций, коэффициента рисков (отношение ожидаемой прибыли к объему всех инвестиций по проекту)
Экспертный анализ рисков	Применяется в случае отсутствия или недостаточного объема исходной информации и состоит в привлечении экспертов для оценки рисков. Отобранная группа экспертов оценивает проект и его отдельные процессы по степени рисков
Метод аналогов	Использование базы данных осуществленных аналогичных проектов для переноса их результативности на разрабатываемый проект
Анализ показателей предельного уровня	Определение степени устойчивости проекта по отношению к возможным изменениям условий его реализации. Основным показателем этой группы является точка безубыточности проекта
Анализ чувствительности проекта	Позволяет оценить, как изменяются результирующие показатели реализации проекта при различных значениях заданных переменных, необходимых для расчета
Анализ сценариев развития проекта	Предполагает разработку нескольких вариантов (сценариев) развития проекта и их сравнительную оценку. Рассчитываются пессимистический вариант (сценарий) возможного изменения переменных, оптимистический и наиболее вероятный вариант
Метод построения дерева решений проекта	Предполагает пошаговое разветвление процесса реализации проекта с оценкой рисков, затрат, ущерба и выгод

Итак, если известны (предполагаются) исходы или последствия каждого решения о выборе варианта инвестирования и известны вероятности наступления определенных состояний среды, то требуется рассчитать следующие стандартные характеристики рисков:

а) математическое ожидание (среднее ожидаемое значение) — средневзвешенное всех возможных результатов, где в качестве весов используются вероятности их достижения:

E = Σ (x_j × p_j),

где x_j — результат (событие или исход, например величина дохода); p_j — вероятность получения результата xj.

б) дисперсия – средневзвешенное суммы квадратов отклонений случайной величины от ее математического ожидания (то есть отклонений действительных результатов от ожидаемых):

S ² = Σ ((x_j – E)² × p (x_j)).

Квадратный корень из дисперсии – стандартное отклонение (S).

в) коэффициент вариации — относительная мера рисков:

V = S / E.

Экспертный анализ рисковприменяют на начальных этапах работы с проектом в случае, если объем исходной информации является недостаточным для количественной оценки эффективности (погрешность результатов превышает 30%) и рисков проекта. Достоинствами экспертного анализа рисков являются: отсутствие необходимости в точных исходных данных и дорогостоящих программных средствах, возможность проводить оценку до расчета эффективности проекта, а также простота расчетов. К основным недостаткам следует отнести: трудность в привлечении независимых экспертов и субъективность их оценок.

Алгоритм экспертного анализа рисков имеет следующую последовательность шагов:

- по каждому виду рисков определяется предельный уровень, приемлемый для организации, реализующей данный проект; предельный уровень рисков определяется по 100-балльной шкале;

- устанавливается дифференцированная оценка уровня компетентности экспертов, являющаяся конфиденциальной; оценка по 10-балльной шкале;

- риски оцениваются экспертами с точки зрения вероятности наступления рискового события (в долях единицы) и опасности данных рисков для успешного завершения проекта (по 100-балльной шкале); форма № 1 таблицы, подлежащей заполнению каждым экспертом, приведена в табл. 19;

- оценки, проставленные экспертами по каждому виду рисков, сводятся разработчиком проекта в таблицы, в которых определяется интегральный уровень по каждому виду рисков; форма № 2 приведена в табл. 20;

- сравниваются интегральный уровень рисков и предельный уровень для данного вида риска и выносится решение о приемлемости данного вида риска для разработчика проекта; форма № 3 представлена в табл. 21;

- если принятый предельный уровень одного или нескольких видов рисков ниже полученных интегральных значений, разрабатывается комплекс мероприятий, направленных на снижение влияния выявленных рисков на успех реализации проекта, и осуществляется повторный анализ рисков.

Таблица 19

Форма № 1 для экспертного анализа рисков

№ п.п.	Наименование рисков	Опасность	Вероятность	Важность
				гр. 5 = гр. 3 гр. 4

Таблица 20

Форма № 2 для экспертного анализа рисков

№ п.п.	Фамилия, имя, отчество эксперта	Уровень компетентности эксперта	Важность рисков (гр. 5. табл. 1)	Интегральный уровень рисков
				гр. 5 = гр. 3 гр. 4
…
Итого	сумма по столбцу 3	(сумма по столбцу 3)/(сумма по столбцу 5)

Таблица 21

Форма № 3 для экспертного анализа рисков

№ п.п.	Наименование рисков	Интегральный уровень рисков	Предельный уровень рисков	Заключение (приемлем/ не приемлем)

Дата добавления: 2014-12-27