Gocapital.ru

Мировой кризис и Я
0 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Что такое количественный анализ рисков

Количественный анализ рисков

Количественный анализ рисков обычно выполняется для рисков, которые были квалифицированы в результате качественного анализа. При количественном анализе также оцениваются вероятности возникновения рисков и размеры ущерба/выгоды; здесь анализируются риски, имеющие высокие и умеренные ранги. Выбор методов анализа определяется для каждого проекта и зависит от наличия времени и от бюджета.

Исходной информацией для количественного анализа рисков служат:

· активы организационного процесса;

· описание содержания проекта;

· план управления рисками;

· план управления проектом.

Наиболее распространенным методом количественного анализа является анализ дерева решений.

Дерево решений — это графический инструмент для анализа проектных ситуаций, находящихся под воздействием риска. Дерево решений описывает рассматриваемую ситуацию с учетом каждой из имеющихся возможностей выбора и возможного сценария. Дерево решений имеет пять элементов (рис. 9.3).

Точки принятия решений — это моменты времени, когда происходит выбор альтернатив.

Точка случайного события (точка возникновения последствий) — момент времени, когда с тем или иным результатом наступает случайное событие.

Ветви — линии, соединяющие точки принятия решений с точками случайного события. Ветви, исходящие из точки принятия решений, показывают возможные решения, а линии, исходящие из узлов случайных событий, представляют возможные результаты случайного события.

Вероятности — числовые значения, расположенные на ветвях дерева и обозначающие вероятность наступления этих событий. Сумма вероятностей в каждой точке принятия решений равна 1.

Ожидаемое значение (последствия) — это расположенное в конце ветви количественное выражение каждой альтернативы.

Рис. 9.3.Дерево решений для проектной ситуации, находящейся под воздействием

Модель создается слева направо. Построение начинается с отображения точки принятия решения, имеющей вид квадрата. Из этой точки рисуют количество ветвей, равное числу проектных альтернативных решений. В конце каждой ветви рисуют кружок, обозначающий возникновение допустимого случайного события, из которого выходят две ветви — возможные результаты вероятностного события. Ветви дерева берут свое начало в точке принятия решений и разрастаются до получения конечных результатов. Путь вдоль ветвей дерева состоит из последовательности отдельных решений и случайных событий.

Пример использованиядерева решения

Таблица 9.1. Сравнение стратегий реагирования на риски

Торговая компания открывает новый магазин, который должен быть укомплектован новейшим оборудованием. Оборудование производят два конкурирующих поставщика (П1 и П2), объявивших одну и ту же дату появления на рынке нового оборудования. Для увеличения эффективности работы компания планирует осуществить внедрение ИС класса ERP. Разработаны три варианта расписания внедрения информационной системы: вариант 1, вариант 2, вариант 3. Длительность проекта рассматривается как параметр первостепенной важности. Расписание внедрения ИС зависит от поставки и монтажа оборудования. Команда проекта оценила вероятность того, что поставщик 1 (П1) или поставщик 2 (П2) поставит нужное оборудование первым. Анализ информации о прежних разработках поставщиков позволил предположить, что поставщик 1 поставит на рынок новое оборудование с вероятностью 60%; соответственно, для поставщика 2 эта вероятность будет равна 40%.

Команда проекта разработала сетевые графики трех альтернативных вариантов расписания внедрения ИС при условии, что оборудование уже поставлено, и оценила возможные значения продолжительности проекта.

Рассчитаем возможную длительность проекта для каждого точки случайного события:

  1. ожидаемая длительность для случайного узла А: (80 дней* 0,6) + (70 дней *0,4) = 76 дней;
  2. ожидаемая длительность для случайного узла Б: (70 дней * 0,6) + (75 дней *0,4) = 72 дня;
  3. ожидаемая длительность для случайного узла В: (75 дней * 0,6) + (80 дней *0,4) = 77 дней

Результат дерева решений — вариант расписания с наименьшей продолжительностью, равной 72 дням.

Дерево решений — инструмент, который позволяет наглядно провести анализ проектных решений, содержащих несколько путей решения. Такое определение данного метода дает возможность с полным основанием использовать его для принятий решений о продолжении и ходе развития проекта на шлюзах.

По итогам проведения качественного и количественного анализа риска необходимо выработать четкое представление о стратегиях, используемых для реагирования на каждый проектный риск.

Стратегия реагирования на риски — совокупность методов, которая будет использована для снижения негативных последствий или вероятности реализации идентифицированных рисков. Для каждого риска необходимо выбрать свою стратегию, которая обеспечит наиболее эффективную работу с ним.

Существует четыре типовые стратегии реагирования на появление негативных рисков: уклонение, передача, принятие и снижение.

Стратегия состоит в полном исключении воздействия риска на проект за счет изменений характера проекта или плана управления проектом. Некоторых рисков, возникающих на ранних стадиях проекта, например, из-за отсутствия четкого определения требований заказчика, можно избежать, затратив дополнительное время и увеличив трудозатраты на их выявление. Однако эта стратегия не может полностью исключить риск.

Стратегия передачи риска также исключает угрозу риска путем передачи негативных последствий риска с ответственностью за реагирование на риск на третью сторону. Передача риска обычно сопровождается выплатой премии за риск стороне, принимающей на себя риск и ответственность за его управление. Сам риск при этом не устраняется. Условия передачи ответственности за определенные риски третьей стороне могут определяться в контракте.

Стратегия означает решение команды не уклоняться от риска. При пассивном принятии риска команда ничего не предпринимает в отношении риска и в случае его возникновения разрабатывает способ его обхода или исправления последствий. При активном принятии риска план действий разрабатывается до того, как риск может произойти, и называется планом действий в непредвиденных обстоятельствах.

4. Снижение риска

Стратегия снижения риска предполагает усилие, направленное на понижение вероятности и/или последствий риска до приемлемых пределов. В стратегии снижения используется включение в план проекта дополнительной работы, которая будет выполняться независимо от возникновения риска, как, например, проведение дополнительного тестирования функциональности информационной системы, разработка прототипа системы, дополнительное подключение к работе опытных сотрудников.

Количественный анализ рисков

Качественный анализ рисков

Качественный анализ рисков подразумевает оценку рисков в терминах их возможных последствий, используя установленные критерии. Критерии могут учитывать затраты, официальные и предписанные требования, социально-экономические аспекты и факторы внешней среды, интересы заказчика, приоритеты и иные исходные данные для оценки. Результат процесса качественной оценки – определение градации рисков по их вероятности и последствиям

Основная проблема управления рисками заключается в размере перечня рисков, полученного на этапе идентификации. Основные задачи качественного анализа состоят в разделении рисков на группы и расположении их в порядке приоритетов. Классифицировать риски можно, например, по их временной близости. Так, близкие риски должны иметь более высокий приоритет, чем риски, которые могут случиться в отдаленном будущем. Расположения рисков по степени их важности для дальнейшего анализа или планирования реагирования на риски может быть выполнено путем оценки вероятности их возникновения и воздействия на проект. Качественный анализ рисков – быстрый и недорогой способ установки приоритетов – выполняется на протяжении всего жизненного цикла проекта и должен отражать все изменения, относящиеся к рискам проекта.

Количественный анализ рисков обычно выполняется для рисков, которые были квалифицированы в результате качественного анализа. При количественном анализе также оцениваются вероятности возникновения рисков и размеры ущерба/выгоды; здесь анализируются риски, имеющие высокие и умеренные ранги. Выбор методов анализа определяется для каждого проекта и зависит от наличия времени и от бюджета.

Исходной информацией для количественного анализа рисков служат:

· активы организационного процесса;

· описание содержания проекта;

· план управления рисками;

· план управления проектом.

Наиболее распространенным методом количественного анализа является анализ дерева решений.

Дерево решений – это графический инструмент для анализа проектных ситуаций, находящихся под воздействием риска. Дерево решений описывает рассматриваемую ситуацию с учетом каждой из имеющихся возможностей выбора и возможного сценария. Дерево решений имеет пять элементов (рисунок 24).

Точки принятия решений – это моменты времени, когда происходит выбор альтернатив.

Точка случайного события (точка возникновения последствий) – момент времени, когда с тем или иным результатом наступает случайное событие.

Ветви – линии, соединяющие точки принятия решений с точками случайного события. Ветви, исходящие из точки принятия решений, показывают возможные решения, а линии, исходящие из узлов случайных событий, представляют возможные результаты случайного события.

Читать еще:  Риск рыночной ликвидности это

Вероятности – числовые значения, расположенные на ветвях дерева и обозначающие вероятность наступления этих событий. Сумма вероятностей в каждой точке принятия решений равна 1.

Ожидаемое значение (последствия) – это расположенное в конце ветви количественное выражение каждой альтернативы.

Модель создается слева направо. Построение начинается с отображения точки принятия решения, имеющей вид квадрата. Из этой точки рисуют количество ветвей, равное числу проектных альтернативных решений. В конце каждой ветви рисуют кружок, обозначающий возникновение допустимого случайного события, из которого выходят две ветви – возможные результаты вероятностного события. Ветви дерева берут свое начало в точке принятия решений и разрастаются до получения конечных результатов. Путь вдоль ветвей дерева состоит из последовательности отдельных решений и случайных событий.

Дерево решений – инструмент, который позволяет наглядно провести анализ проектных решений, содержащих несколько путей решения. Такое определение данного метода дает возможность с полным основанием использовать его для принятий решений о продолжении и ходе развития проекта на шлюзах.

По итогам проведения качественного и количественного анализа риска необходимо выработать четкое представление о стратегиях, используемых для реагирования на каждый проектный риск.

Стратегия реагирования на риски – совокупность методов, которая будет использована для снижения негативных последствий или вероятности реализации идентифицированных рисков. Для каждого риска необходимо выбрать свою стратегию, которая обеспечит наиболее эффективную работу с ним.

Существует четыре типовые стратегии реагирования на появление негативных рисков: уклонение, передача, принятие и снижение.

1. Уклонение от риска

Стратегия состоит в полном исключении воздействия риска на проект за счет изменений характера проекта или плана управления проектом. Некоторых рисков, возникающих на ранних стадиях проекта, например, из-за отсутствия четкого определения требований заказчика, можно избежать, затратив дополнительное время и увеличив трудозатраты на их выявление. Однако эта стратегия не может полностью исключить риск.

2. Передача риска

Стратегия передачи риска также исключает угрозу риска путем передачи негативных последствий риска с ответственностью за реагирование на риск на третью сторону. Передача риска обычно сопровождается выплатой премии за риск стороне, принимающей на себя риск и ответственность за его управление. Сам риск при этом не устраняется. Условия передачи ответственности за определенные риски третьей стороне могут определяться в контракте.

3. Принятие риска

Стратегия означает решение команды не уклоняться от риска. При пассивном принятии риска команда ничего не предпринимает в отношении риска и в случае его возникновения разрабатывает способ его обхода или исправления последствий. При активном принятии риска план действий разрабатывается до того, как риск может произойти, и называется планом действий в непредвиденных обстоятельствах.

4. Снижение риска

Стратегия снижения риска предполагает усилие, направленное на понижение вероятности и/или последствий риска до приемлемых пределов. В стратегии снижения используется включение в план проекта дополнительной работы, которая будет выполняться независимо от возникновения риска, как, например, проведение дополнительного тестирования функциональности информационной системы, разработка прототипа системы, дополнительное подключение к работе опытных сотрудников.

Управление рисками проекта

Количественный анализ рисков

Количественный анализ рисковэто количественный анализ потенциального воздействия идентифицированных рисков на общие цели проекта.

Количественный анализ рисков обычно выполняется для рисков, которые были квалифицированы в результате качественного анализа. При количественном анализе также оцениваются вероятности возникновения рисков и размеры ущерба /выгоды; здесь анализируются риски, имеющие высокие и умеренные ранги. Выбор методов анализа определяется для каждого проекта и зависит от наличия времени и от бюджета.

Количественный анализ рисков: входы

Исходной информацией для количественного анализа рисков служат:

  • Активы организационного процесса.
  • Описание содержания проекта.
  • План управления рисками.
  • Реестр рисков.
  • План управления проектом.
Количественный анализ рисков: инструменты и методы

Наиболее распространенными методами количественного анализа являются:

Методы сбора и представления данных, к которым относятся опросы и экспертная оценка, были описаны в разделе идентификации рисков.

Анализ чувствительности помогает определить, какие риски обладают наибольшим потенциальным влиянием на проект. Идея метода состоит в отслеживании параметров, которые оказывают влияние на исследуемую ситуацию проекта. Фиксируя все параметры и изменяя только один из них, можно определить его воздействие на исследуемую ситуацию. Скажем, исследуя вопрос об ожидаемой прибыли Исполнителя проекта, выделяем влияющие на нее параметры, например такие: отсутствие квалифицированного персонала и необходимость в его привлечении, отсутствие помещения под проектный офис и необходимость аренды проектного офиса, отсутствие необходимых технических средств для оборудования рабочих мест и необходимость в закупке требуемых средств. Затем выполняем анализ чувствительности для выделенного параметра, обладающего наибольшим потенциальным риском.

Анализ дерева решений. В сложных ситуациях, когда трудно вычислить результат проекта с учетом возможных рисков, используют метод анализа дерева решений .

Дерево решенийэто графический инструмент для анализа проектных ситуаций, находящихся под воздействием риска. Дерево решений описывает рассматриваемую ситуацию с учетом каждой из имеющихся возможностей выбора и возможного сценария. Дерево решений имеет пять элементов ( рис. 7.7).

Точки принятия решенийэто моменты времени, когда происходит выбор альтернатив.

Точка случайного события (точка возникновения последствий)момент времени, когда с тем или иным результатом наступает случайное событие.

Ветвилинии, соединяющие точки принятия решений с точками случайного события. Ветви, исходящие из точки принятия решений, показывают возможные решения, а линии, исходящие из узлов случайных событий, представляют возможные результаты случайного события.

Вероятностичисловые значения, расположенные на ветвях дерева и обозначающие вероятность наступления этих событий. Сумма вероятностей в каждой точке принятия решений равна 1.

Ожидаемое значение (последствия)это расположенное в конце ветви количественное выражение каждой альтернативы.

Модель создается слева направо. Построение начинается с отображения точки принятия решения, имеющей вид квадрата. Из этой точки рисуют количество ветвей, равное числу проектных альтернативных решений. В конце каждой ветви рисуют кружок, обозначающий возникновение допустимого случайного события, из которого выходят две ветви — возможные результаты вероятностного события. Ветви дерева берут свое начало в точке принятия решений и разрастаются до получения конечных результатов. Путь вдоль ветвей дерева состоит из последовательности отдельных решений и случайных событий. Рассмотрим пример. Торговая компания открывает новый магазин, который должен быть укомплектован новейшим оборудованием. Оборудование производят два конкурирующих поставщика (П1 и П2), объявивших одну и ту же дату появления на рынке нового оборудования. Для увеличения эффективности работы компания планирует осуществить внедрение ИС класса ERP. Разработаны три варианта расписания внедрения информационной системы: (Вариант 1, Вариант 2, Вариант 3). Длительность проекта рассматривается как параметр первостепенной важности. Расписание внедрения ИС зависит от поставки и монтажа оборудования. Команда проекта оценила вероятность того, что поставщик 1 (П1) или поставщик 2 (П2) поставит нужное оборудование первым. Анализ информации о прежних разработках поставщиков позволил предположить, что поставщик 1 поставит на рынок новое оборудование с вероятностью 60%, соответственно для поставщика 2 эта вероятность будет равна 40%.

Команда проекта разработала сетевые графики трех альтернативных вариантов расписания внедрения ИС при условии, что оборудование уже поставлено, и оценила возможные значения продолжительности проекта.

Рассчитаем возможную длительность проекта для каждого точки случайного события:

ожидаемая длительность для случайного узла А: (80дней* 0,6) + (70дней *0,4) = 76дней

ожидаемая длительность для случайного узла Б: (70дней * 0,6) + (75дней *0,4) = 72дней

ожидаемая длительность для случайного узла В: (75дней * 0,6) + (80дней *0,4) = 78дней

Результат дерева решений — вариант расписания с наименьшей продолжительностью, равной 72 дням.

Дерево решений — инструмент, который позволяет наглядно провести анализ проектных решений, содержащих несколько путей решения.

Результаты количественного анализа рисков

Реестр рисков (обновления)

В процессе идентификации рисков начинается формирование реестра рисков , в процессе качественного анализа рисков выполняется его обновление, во время количественного анализа рисков происходит повторное обновление реестра. Реестр рисков является составной частью плана управления проектами, поэтому обновлению подлежат следующие основные элементы плана:

Читать еще:  Что такое страховой риск

Управление рисками. Часть IV. Количественный анализ рисков

Итак, в предыдущей статье мы остановились на моменте, когда риски корректно идентифицированы и проведен их качественный анализ, после чего можно переходить либо сразу к этапу RRP (Risk Response Planning), либо к количественному анализу рисков (QRA, Quantitative Risk Analysis).

Руководитель проекта физически не способен уделить равное внимание всем рискованным частям проекта. Чтобы как-то понять, на чем требуется особенно заострить внимание, ему необходимо знать, где риск может существенно повлиять на временные или финансовые ресурсы проекта. Решение, в какие затраты времени и средств выливается определенный риск, — и есть процедура количественного анализа рисков. Задача количественного анализа рисков состоит в том, чтобы понять, во что выльется каждый риск для данного проекта: сколько времени и денег потребуется для устранения каждого конкретного риска.

Проведение количественного анализа рисков требует времени. Задача менеджера проекта состоит в том, чтобы грамотно сбалансировать необходимость количественного анализа с требованиями проекта. Сколько времени и сил потратить на количественный анализ, должен решать сам менеджер, но, как правило, чем важнее проект, тем больше времени затрачивается на QRA. Другая проблема состоит в том, что очень часто менеджмент компании состоит из людей, которые не любят иметь дело с вероятностями и, боже упаси, с распределением вероятностей. Если руководитель проекта не понимает этого, то своим количественным анализом он скорее всего добьется прямо противоположного результата, а именно — отвернет управление компании от той части проекта, которая как раз требует внимания. Тут важно чувствовать баланс между представлением на рассмотрение существенных вопросов и их количественной поддержкой.

Способы получения оценок

Чтобы руководителю проекта правильно организовать работу с количественным анализом, необходимо понять: многие пути получения цифр количественной оценки рисков аналогичны качественному анализу с той только разницей, что результаты выражаются в финансовых затратах, времени и процентной вероятности.

С точки зрения оптимизации времени проработки данных важно понять, что все принимаемые решения будут находиться в промежутке между двумя полюсами: на 100% объективные данные, которые достигаются за счет полного понимания ситуации и наличия всех необходимых данных с одной стороны и на 100% субъективные данные, основанные только на интуиции и предположениях без какой-либо фактической поддержки. Первое недостижимо, поэтому лучшая стратегия руководителя проекта состоит в том, чтобы уделить соответствующее количество времени и усилий, чтобы собрать максимально аккуратные данные.

Наиболее распространенные способы получения количественной оценки рисков:

  • субъективное предположение о процентной вероятности, финансовых затратах и времени;
  • прямой подсчет реальной стоимости или временных затрат;
  • использование исторических данных: какие были вероятности, временные или финансовые затраты для рисков на предыдущих аналогичных проектах;
  • дельфи-техника (см. Управление рисками. Часть II. № 14 2005);
  • интервью с экспертом.

Очевидно, что эти способы получения цифр количественной оценки рисков аналогичны качественному анализу и это не должно удивлять. Согласно инструкциям PMI RMSIG угадывать цифры вероятности и степени воздействия является допустимым. Например, «полагаю, такой-то риск увеличит работу надо проектом на две недели, или будет стоить дополнительных 34 тыс. долларов». Или «я работал над похожими проектами раньше и полагаю, что вероятность риска порядка 20%». Руководитель проекта скорее всего столкнется с тем, что погрешность таких суждений слишком велика, чтобы базировать на них какое-то решение, однако снижения погрешности можно добиться выставляя на оценку небольшие части проекта, а также предоставляя как можно больше деталей тому кто будет проводить оценку. Чтобы количественно оценить риски, интервьюируя людей, необходимо провести довольно много различных интервью с различными специалистами.

Важные этапы проведения количественного анализа рисков:

Ожидаемая величина риска

Количественной оценки риска можно добиться, используя понятие «ожидаемой величины стоимости риска» (expected value of the cost). Данная величина просчитывается так:

Ожидаемая величина стоимости риска = Вероятность риска х оценку стоимости влияния риска

Например, вероятность возникновения риска составляет 30%. Если дополнительные затраты в случае возникновения данного риска составляют 66 тыс. долларов, ожидаемое значение стоимости будет 0,3 * 66 000 = 19 800 долларов. Такой подход позволяет достаточно легко решить, сколько и каких рисков должны быть запущены в работу управления рисками. В работу запускаются риски, ожидаемое значение которых находится выше определенного порогового значения, по поводу которого вынесено решение компании. Например, менеджмент компании решает, что любые риски с ожидаемой величины стоимости 2500 долл. и выше будут запущены в работу. Эта политика становится руководствующей в отношении отбора рисков для дальнейшей отработки в русле управления рисками. Заметим, что, как и при качественном анализе, в дальнейшую работу берутся не только риски с превышающим пороговый показателями, но также и задачи, для которых определено большое количество рисков.

Если теперь просуммировать эти стоимости для всех идентифицированных рисков, будет получена цифра ожидаемого значения для проекта. Рассмотрим пример. Вы планируете проект внедрения ИТ-системы. Результаты оценки показывают, что проект обходится в 600 тыс. долл. Однако:

А. Есть 5%-ные вероятности задержки получения определенных комплектующих, что выльется в дополнительные затраты в 75 тыс. долл.

Б. Есть 55%-ные вероятности того, что аппаратное обеспечение обойдется на 60 тыс. долл. дешевле, чем ожидается.

В. Есть 75%-ные вероятности того, что будут проблемы с совместимостью определенных элементов, и это приведет к дополнительным затратам в 100 тыс. долл.

Г. Есть 5%-ная вероятность того, что стечение обстоятельств позволит внедрению пройти легче, чем ожидается, и это даст экономию в 25 тыс. долл.

Д. Есть 15%-ная вероятность определенных архитектурных недочетов, которые потребуют доработок стоимостью 8 тыс. долл.

Все это надо свести в таблицу (таблица 1). Таким образом, общая стоимость ожидаемых рисков по данному проекту с учетом всех возможностей составит 45 700 долл.

Таблица 1. Ожидаемая величина стоимости риска проекта

На этом процесс не заканчивается. Необходимо еще подсчитать следующие параметры (таблица 2):

  1. Стоимость проекта при самом оптимальном стечении обстоятельств.
  2. Стоимость проекта, ожидаемая управлением компании (цифра без какой либо поправки на риски).
  3. Наиболее вероятная стоимость проекта с учетом стоимости ожидаемых рисков
  4. Наихудший вариант стоимости проекта (WCC, worst case cost)

Таблица 2. Параметры стоимости проекта.

В реальности оценки проекта не ставятся жестко, они всегда находятся в определенном коридоре, заданном неопределенностями проекта. Следовательно, если мы примем во внимание неопределенности проекта, вероятно, что проектная стоимость окажется где-то между 515 тыс. и 783 тыс. Если такой разброс выходит за допустимые пределы в этом случае необходимо осуществить процедуру RRP (risk response planning) для того чтобы упразднить определенные риски. После чего делается повторная калькуляция и переопределяется разброс вероятной стоимости проекта.

Данные расчеты вскрывают один из важнейших моментов процесса управления проектами. Методология управления рисками позволяет показать, что сроки или стоимость проекта, установленные менеджментом, нереальными. Допустим, что в нашем примере менеджмент компании требует, чтобы данный проект не превышал 620 тыс. долл. Расчеты показывают, что это вряд ли возможно при существующем уровне рисков проекта. Либо должны быть уменьшены риски, либо увеличен бюджет. Менеджменту компании это может не понравиться, но ведь известно, что проект, у которого наиболее вероятная стоимость проекта с учетом стоимости ожидаемых рисков — 645 700 долл., не может быть гарантированно закончен за 620 000 долл.

Метод Монте-Карло

Многие менеджеры проектов ошибочно полагают, что метод Монте-Карло и является самим процессом управления рисками. Это неправильно. Метод Монте-Карло позволяет спрогнозировать наиболее вероятную стоимость проекта и время необходимое для завершения проекта посредством оценки влияния неопределенностей на проект в целом. Чтобы метод Монте-Карло можно было применять, необходимо уже иметь на руках списки идентификационных рисков, оценки их вероятности и степени влияния. Понимание механизма, лежащего в основе данного метода, позволит менеджеру проекта не только обрести важное понимание природы прогнозирования, но и придаст уверенности в общении с менеджментом компании.

Читать еще:  К источникам технических рисков относятся

Рассмотрим пример. Допустим, ИТ-директор запрашивает определенный отдел, сколько времени потребуется на выполнение той или иной задачи. Отдел отвечает конкретно — 33 часа. Если задача более сложная и количество неопределенных моментов больше, отдел скорее всего ответит неопределенно, чаще всего, например, так: от 30 до 41 часа, скорее всего часа 33. Здесь 30 означает самую оптимистичную оценку, а 41 подразумевает случай, когда все, что можно, пойдет не так. Если бы ИТ-директор запросил наиболее оптимистичную, наиболее вероятную и пессимистичную оценки, то ответ был бы скорее всего: 30-33-41. Это можно представить графически (рис. 1). В данном случае три величины задают распределение вероятностей, что и является ответом. Очевидно, чем более широким является разброс, тем больше неопределенности таится в проекте.

Метод Монте-Карло используется именно в таких ситуациях, когда есть разброс вероятностей.

Метод Монте-Карло состоит в нахождении случайной выборки вероятностных значений и вычислении конечной стоимости и сроков выполнения проекта для этой выборки. Время и стоимость проекта пересчитываются исходя из различных допущений по времени и затратам для отдельных задач от 500 до нескольких тысяч раз на основании случайной выборки из возможных оценок. В результате строится график вероятности завершения проекта в определенное время или в пределах определенного бюджета (рис. 2). Понятно, что этот подсчет можно осуществить и вручную, однако количество вычислений, которое при этом надо будет проделать, трудноописуемо. Поэтому ПО для симуляций Монте-Карло и получило такое широкое распространение. (Здесь важно не дать себя запугать: ПО не говорит, что надо делать по ходу управления рисками, а только делает расчеты и дает представление о прогнозируемых сроках и затратах.)

Вернемся еще раз к ключевой мысли которая проходит через всю часть нашего курса, посвященного управлению рисками: методология управления рисками позволяет доказать, что сроки или стоимость проекта, установленные менеджментом, нереальными.

Например, менеджмент компании спускает директиву о том, что проект должен быть закончен к 28 января с бюджетом 47,5 тыс. долларов. Из графика (см. выше) следует, что есть только 55% вероятности окончания проекта к этому сроку. Руководителю проекта необходимо сообщить об этом, а также дать показать, что наиболее вероятно окончить проект в конце февраля. (Здесь можно сказать, что большинство компаний в Америке считают допустимым ориентироваться на 90%-ную вероятность в планировании сроков окончания проекта.) Если же, что возможно, дата 28 января все-таки не может быть изменена, необходимо будет провести мероприятия RRP для снижения вероятности определенных рисков, идентифицированных ранее, после чего Монте-Карло осуществляется еще раз. Таким образом, стадия количественного анализа создает мощный фундамент для работы по управлению проектами.

Количественный анализ риска инвестиционных проектов

В мировой практике финансового менеджмента используются различные методы анализа рисков инвестиционных проектов (ИП). К наиболее распространенным из них следует отнести:

  • метод корректировки нормы дисконта;
  • метод достоверных эквивалентов(коэффициентов достоверности);
  • анализ чувствительности критериев эффективности(чистый дисконтированный доход (NPV), внутренняя норма доходности (IRR) и др.);
  • метод сценариев;
  • анализ вероятностных распределений потоков платежей;
  • деревья решений;
  • метод Монте-Карло(имитационное моделирование) и др.

В данной статье кратко изложены преимущества, недостатки и проблемы их практического применения, предложены усовершенствованные алгоритмы количественного анализа рисков инвестиционных проектов и рассмотрено их практическое применение.

Метод корректировки нормы дисконта. Достоинства этого метода — в простоте расчетов, которые могут быть выполнены с использованием даже обыкновенного калькулятора, а также в понятности и доступности. Вместе с тем метод имеет существенные недостатки.

Метод корректировки нормы дисконта осуществляет приведение будущих потоков платежей к настоящему моменту времени (т.е. обыкновенное дисконтирование по более высокой норме), но не дает никакой информации о степени риска (возможных отклонениях результатов). При этом полученные результаты существенно зависят только от величины надбавки за риск.

Он также предполагает увеличение риска во времени с постоянным коэффициентом, что вряд ли может считаться корректным, так как для многих проектов характерно наличие рисков в начальные периоды с постепенным снижением их к концу реализации. Таким образом, прибыльные проекты, не предполагающие со временем существенного увеличения риска, могут быть оценены неверно и отклонены.

Данный метод не несет никакой информации о вероятностных распределениях будущих потоков платежей и не позволяет получить их оценку.

Наконец, обратная сторона простоты метода состоит в существенных ограничениях возможностей моделирования различных вариантов, которое сводится к анализу зависимости критериев NPV(IRR,PI и др.) „от изменений только одного показателя — нормы дисконта.

Несмотря на отмеченные недостатки, метод корректировки нормы дисконта широко применяется на практике.

Метод достоверных эквивалентов.Недостатками этого метода следует признать:

  • сложность расчета коэффициентов достоверности, адекватных риску на каждом этапе проекта;
  • невозможность провести анализ вероятностных распределений ключевых параметров.

Анализ чувствительности. Данный метод является хорошей иллюстрацией влияния отдельных исходных факторов на конечный результат проекта.

Главным недостатком данного метода является предпосылка о том, что изменение одного фактора рассматривается изолированно, тогда как на практике все экономические факторы в той или иной степени коррелированны.

По этой причине применение данного метода на практике как самостоятельного инструмента анализа риска, по мнению авторов весьма ограничено, если вообще возможно.

Метод сценариев. В целом метод позволяет получать достаточно наглядную картину для различных вариантов реализации проектов, а также предоставляет информацию о чувствительности и возможных отклонениях, а применение программных средств типа Excel позволяет значительно повысить эффективность подобного анализа путем практически неограниченного увеличения числа сценариев и введения дополнительных переменных.

Анализ вероятностных распределений потоков платежей. В целом применение этого метода анализа рисков позволяет получить полезную информацию об ожидаемых значениях NPV и чистых поступлений, а также провести анализ их вероятностных распределений.

Вместе с тем использование этого метода предполагает, что вероятности для всех вариантов денежных поступлений известны либо могут быть точно определены. В действительности в некоторых случаях распределение вероятностей может быть задано с высокой степенью достоверности на основе анализа прошлого опыта при наличии больших объемов фактических данных. Однако чаще всего такие данные недоступны, поэтому распределения задаются исходя из предположений экспертов и несут в себе большую долю субъективизма.

Деревья решений. Ограничением практического использования данного метода является исходная предпосылка о том, что проект должен иметь обозримое или разумное число вариантов развития. Метод особенно полезен в ситуациях, когда решения, принимаемые в каждый момент времени, сильно зависят от решений, принятых ранее, и в свою очередь определяют сценарии дальнейшего развития событий.

Имитационное моделирование. Практическое применение данного метода продемонстрировало широкие возможности его использования инвестиционном проектировании, особенно в условиях неопределённости и риска. Данный метод особенно удобен для практического применения тем, что удачно сочетается с другими экономико-статистическими методами, а также с теорией игр и другими методами исследования операций. Практическое применение авторами данного метода показало, что зачастую он даёт более оптимистичные оценки, чем другие методы, например анализ сценариев, что, очевидно обусловлено перебором промежуточных вариантов.

Многообразие ситуаций неопределённости делает возможным применение любого из описанных методов в качестве инструмента анализа рисков, однако, по мнению авторов, наиболее перспективными для практического использования являются методы сценарного анализа и имитационного моделирования, которые могут быть дополнены или интегрированы в другие методики.

В частности, для количественной оценки риска инвестиционного проекта предлагается использовать следующие алгоритмы:

Алгоритм имитационного моделирования (инструмент “РИСК-АНАЛИЗ”):

1.Определяются ключевые факторы ИП. Для этого предлагается применять анализ чувствительности по всем факторам (цена реализации, рекламный бюджет, объём продаж, себестоимость продукции и т. д.), используя специализированные пакеты типа Project Expert и Альт-Инвест, что позволит существенно сократить время расчётов. В качестве ключевых выбираются те факторы, изменения которых приводят к наибольшим отклонениям чистой текущей стоимости (NPV).

Таблица 1.
Выбор ключевых факторов ИП на основе анализа чувствительности

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector