четверг, 28 июня 2012 г.

Методы количественного анализа рисков и моделирования

http://tytenko.com/?p=1947

К наиболее широко используемым методам относятся аналитические подходы, ориентированные как на событие, так и на проект, в том числе:

  • анализ чувствительности. Анализ чувствительности помогает определить, какие риски имеют наибольшее потенциальное воздействие на проект. В процессе анализа устанавливается, в какой степени неопределенность каждого элемента проекта отражается на рассматриваемой цели проекта, при условии, что все прочие неопределенные элементы принимают базовые значения. Одним из типичных способов отображения результатов анализа чувствительности является диаграмма «торнадо», которая полезна при сравнении относительной важности и воздействия переменных, обладающих высокой степенью неопределенности, с другими, более стабильными переменными.
  • анализ ожидаемого денежного значения. Анализ ожидаемого денежного значения – это статистическая концепция, позволяющая рассчитать средний результат, когда в будущем могут произойти или не произойти те или иные сценарии (т.е. анализ в условиях неопределенности). Анализ ожидаемого денежного значения благоприятных возможностей, как правило, выражается в положительных величинах, а риски – в отрицательных. Для данного анализа требуется нейтральное по отношению к рискам допущение, ни склонное к чрезмерному риску, ни, наоборот, полностью его отвергающее. Чтобы рассчитать ожидаемое денежное значение для проекта, необходимо умножить значение каждого возможного результата на вероятность его наступления, а затем сложить вместе полученные значения. Чаще всего данный тип анализа используется при анализе дерева решений.


Примечание 1:

Дерево решений показывает, как принять решение между альтернативными стратегиями вложения капитала (представлены как «узлы решений»), когда во внешней среде присутствуют элементы неопределенности (представлены как «узлы шанса»).

Примечание 2:

В данном случае принимается решение о том, вкладывать ли $120 млн. в строительство нового завода или, вместо этого, вложить всего $50 млн. в модернизацию существующего завода. Для каждого решения необходимо учитывать спрос (который является неопределенным и, следовательно, представлен как «узел

шанса»). Например, большой спрос приводит к доходу в $200 млн. для нового завода, и всего $120 млн. для модернизированного завода, возможно, вследствие ограниченных мощностей модернизированного завода. Конец каждой ветви показывает значение нетто -поступлений (поступлений за вычетом затрат).

Нетто-поступления каждой ветви решения (см. темные области) суммируются с целью определения общего ожидаемого денежного значения решения. При этом следует учесть затраты на инвестирование. Как показывают подсчеты в темных областях, для модернизированного завода ОДЗ будет выше ($46 млн.), что

также является ОДЗ всего решения. (Данный выбор так же представляет самый низкий риск, так как удается избежать наихудшего возможного результата – потерь в $30 млн.).

  • моделирование и имитация. При имитации проекта используется модель для определения возможных воздействий подробно описанных неопределенностей на результаты проекта в целом. Итеративная имитация, как правило, проводится с помощью метода Монте-Карло. При имитации модель проекта рассчитывается множество раз (итеративно), при этом для каждой итерации входные значения (например, оценки стоимости и длительности операций) выбираются произвольно из распределений вероятностей этих переменных. В ходе итераций рассчитывается распределение вероятностей (например, общая стоимость или дата завершения). При анализе рисков стоимости методом имитирования используется оценка стоимости. При анализе рисков расписания используется сетевая диаграмма расписания и оценка длительности. На рис. представлены результаты имитирования рисков стоимости. Рисунок демонстрирует соответствующую возможность достижения определенных целей по стоимости. Подобные кривые могут быть разработаны для результатов по срокам.

Дополнительно по теме:

Диаграмма процесса "Количественный анализ рисков" (Perform Quantitative Risk Analysis)

Диаграмма процессов области знаний "Управление рисками проекта"

Диаграмма группы процессов планирования проекта

Комментариев нет:

Отправить комментарий