2020-05-21
213
Для того, чтобы результаты качественного анализа рисков были надежны, необходимы точные и непредвзятые данные. Анализ качества данных риска представляет собой технологию оценки полезности данных о рисках для управления проектом. Анализ включает в себя изучение глубины понимания риска, а также точности, качества, надежности и целостности данных о риске.
Использование низкого качества данных о риске может привести к тому, что результаты качественного анализа рисков окажутся малопригодными для использования в проекте. При отсутствии качественных данных, возможно, потребуется сбор новых, более высоких по качеству данных. Часто сбор информации о рисках вызывает немало трудностей и требует большего по количеству времени и ресурсов, нежели предусмотрено первоначальным планам.
Количественный анализ производится в отношении тех рисков, которые в процессе качественного анализа рисков были квалифицированы как потенциально или существенным образом влияющие на конкурентоспособные свойства проекта. В процессе количественного анализа рисков оценивается эффект от таких рисковых событий и таким рискам присваивается цифровой рейтинг. Данный анализ также представляет количественный подход к принятию решений в условиях неопределенности. В ходе этого процесса используются такие методы, как моделирование Монте-Карло и анализ дерева решений; они используются для:
· Определения количества возможных выходов проекта и степени их вероятности
· Оценки вероятности достижения конкретных целей проекта
· Идентификации рисков, требующих наибольшего внимания, путем количественной оценки их относительного вклада в общий риск проекта
· Определения реалистичных и достижимых целей по стоимости, расписанию или содержанию с учетом рисков проекта
· Определения лучшего решения по управлению проектом в ситуации, когда некоторые условия или выходы остались неопределенными
Количественный анализ рисков обычно выполняется после качественного анализа рисков, хотя опытные менеджеры проектов иногда проводят количественный анализ сразу после идентификации рисков. В некоторых случаях для разработки эффективных ответных мер реагирования на риски, проведение количественного анализа рисков не требуется. Выбор метода (методов) анализа в каждом конкретном проекте определяется наличием времени и бюджетом, а также потребностью в качественной или количественной констатации рисков и их последствий. Чтобы определить, насколько успешно (и успешно ли) снизился общий риск проекта, после планирования реагирования на риски необходимо провести повторный количественный анализ рисков, а также часть мониторинга и управления рисками. Анализ трендов может указать на необходимость проведения большей или меньшей по масштабу операции по управлению рисками. Это является входом процесса планирования реагирования на риски.
Наиболее распространенными методами количественного анализа являются:
· Анализ чувствительности Анализ чувствительности помогает определить, какие риски обладают наибольшим потенциальным влиянием на проект. В процессе анализа устанавливается, в какой степени неопределенность каждого элемента проекта отражается на исследуемой цели проекта, если остальные неопределенные элементы принимают базовые значения. Один из типичных способов отображения результатов анализа чувствительности – это диаграмма торнадо, которая полезна при сравнении относительной важности переменных, обладающих высокой степенью неопределенности, с другими, более стабильными переменными.
· Анализ ожидаемой денежной стоимости. Анализ ожидаемой денежной стоимости (ОДС) – это статистическое понятие, при помощи которого рассчитывается средний результат для случаев, когда будущее включает в себя сценарии, которые нельзя с уверенностью предсказать (т. е. анализ в условиях неопределенности). Обычно ОДС благоприятных возможностей выражается в положительных величинах, а риски – в отрицательных величинах. Расчет ОДС производится путем умножения значения каждого возможного результата на вероятность его появления, а затем полученные значения суммируются. Чаще всего такой тип анализа используется в анализе дерева решений. Для анализа рисков стоимости и расписания рекомендуется применять моделирование, так как этот метод более эффективен и менее подвержен вероятности неправильного применения, чем анализ ожидаемой денежной стоимости.
· Анализ дерева решений. Обычно структура анализа дерева решений строится на основе диаграммы дерева решений, которая описывает рассматриваемую ситуацию с учетом каждой из имеющихся возможностей выбора и возможного сценария. Она объединяет стоимость каждой возможности выбора, вероятность возникновения каждого возможного сценария, а также вознаграждения за каждый альтернативный логический путь. Построение дерева решений дает возможность провести анализ ОДС (или иные мероприятия, представляющие интерес для организации) по каждой альтернативе при условии, что все вознаграждения и соответствующие решения уже имеют количественное выражение.
· Моделирование и имитация. При моделировании проекта используется модель для определения последствий от воздействия подробно описанных неопределенностей на результаты проекта в целом. Моделирование обычно проводится с помощью метода Монте-Карло. При анализе стоимости рисков в качестве модели при моделировании можно использовать традиционную ИСР или иерархическую структуру стоимости. Для анализа рисков расписания используется диаграмма, построенная по методу предшествования.
