Математический аппарат анализа рисков опирается на методы теории вероятностей, что обусловлено вероятностным характером неопределенности и рисков. Задачи количественного анализа рисков разделяются на три типа:
♦:• прямые, в которых оценка уровня рисков происходит на основании априори известной вероятностной информации;
•:• обратные, когда задается приемлемый уровень рисков и определяются значения (диапазон значений) исходных параметров с учетом устанавливаемых ограничений на один или несколько варьируемых исходных параметров;
♦ задачи исследования чувствительности, устойчивости результативных, критериальных показателей по отношению к варьированию исходных параметров (распределению вероятностей, областей изменения тех или иных величин и т. п.).
Это необходимо в связи с неизбежной неточностью исходной информации и отражает степень достоверности полученных при анализе проектных рисков результатов.
Количественный анализ проектных рисков производится на основе математических моделей принятия решений и поведения проекта, основными из которых являются:
стохастические (вероятностные) модели;
лингвистические (описательные) модели;
нестохастические (игровые, поведенческие) модели.
В табл. 21.2.4 приведена характеристика наиболее используемых методов анализа рисков.