Руководство pmbok ® Шестое издание
Yüklə 12,83 Mb. Pdf görüntüsü
|
|
Часть 1 - Руководство
11.4 КОЛИЧЕСТВЕННЫЙ АНАЛИЗ РИСКОВ Количественный анализ рисков — это процесс численного анализа совокупного воздействия идентифицированных индивидуальных рисков проекта и других источников неопределенности на цели проекта в целом. Ключевая выгода данного процесса состоит в том, что он позволяет дать количественную оценку подверженности совокупному риску проекта, а также представить дополнительную количественную информацию о рисках в целях планирования мер в отношении рисков. Не требуется осуществлять данный процесс во всех проектах, но там, где он используется, он исполняется на всем протяжении проекта. Входы и выходы этого процесса показаны на рис. 11-11. На рис. 11-12 показана диаграмма потоков данных процесса. Рис. 11-11. Количественный анализ рисков: входы, инструменты и методы, выходы Инструменты и методы Входы Выходы .1 Экспертная оценка .2 Сбор данных • Интервью .3 Навыки межличностных отношений и работы с командой • Фасилитация .4 Представления неопределенности .5 Анализ данных • Имитации • Анализ чувствительности • Анализ дерева решений • Диаграммы влияния .1 План управления проектом • План управления рисками • Базовый план по содержанию • Базовое расписание • Базовый план по стоимости .2 Документы проекта • Журнал допущений • Основа для оценок • Оценки стоимости • Прогнозы стоимости • Оценки длительности • Список контрольных событий • Требования к ресурсам • Реестр рисков • Отчет по рискам • Прогнозы в отношении расписания .3 Факторы среды предприятия .4 Активы процессов организации .1 Обновления документов проекта • Отчет по рискам
429 11.4 Количественный анализ рисков Предприятие/ организация Обновления документов проекта • Отчет по рискам Документы проекта • Журнал допущений • Основа для оценок • Оценки стоимости • Прогнозы стоимости • Оценки длительности • Список контрольных событий • Требования к ресурсам • Реестр рисков • Отчет по рискам • Прогнозы в отношении расписания • Факторы среды предприятия • Активы процессов организации Документы проекта План
управления проектом
Документы проекта
План управления проектом • План управления рисками • Базовый план по содержанию • Базовое расписание • Базовый план по стоимости
Не требуется осуществлять процесс количественного анализа рисков во всех проектах. Надежность данного анализа зависит от наличия высококачественных данных об индивидуальных рисках проекта и от других источниках неопределенности, а также от наличия хорошо продуманных базовых планов проекта по содержанию, стоимости и расписанию. Количественный анализ рисков, как правило, требует использования специальных программных продуктов и специальных знаний для разработки и трактовки моделей рисков. Он также требует дополнительных времени и затрат. Использование количественного анализа рисков по проекту предусматривается в плане управления рисками проекта. С наибольшей вероятностью он будет целесообразным в случае крупных или сложных проектов, значимых со стратегической точки зрения проектов, проектов, где такой анализ предусмотрен условиями договора, или проектов, в которых ключевая заинтересованная сторона требует его проведения. Количественный анализ рисков является единственным надежным методом оценки совокупного риска проекта на основе оценки общего воздействия на конечный результат проекта всех индивидуальных рисков проекта и других источников неопределенности. Для количественного анализа рисков используется информация об индивидуальных рисках проекта, которые по результатам оценки в рамках процесса качественного анализа рисков были признаны имеющими существенный потенциал влияния на цели проекта. Выходы количественного анализа рисков используются в качестве входов процесса планирования реагирования на риски, особенно при выработке рекомендаций по мерам реагирования с учетом уровня совокупного риска проекта и ключевых индивидуальных рисков. Количественный анализ рисков может быть также предпринят по итогам процесса планирования реагирования на риски с целью определить вероятную результативность предусмотренных планом мер реагирования для снижения подверженности совокупному риску проекта. 430 Часть 1 - Руководство 11.4.1 КОЛИЧЕСТВЕННЫЙ АНАЛИЗ РИСКОВ: ВХОДЫ 11.4.1.1 ПЛАН УПРАВЛЕНИЯ ПРОЕКТОМ Описан в разделе 4.2.3.1. Компоненты плана управления проектом включают в себя, среди прочего: u u
проведение количественного анализа рисков для данного проекта. Он также содержит сведения об имеющихся в наличии ресурсах, необходимых для данного анализа и его ожидаемой периодичности. u u
начиная с которой производится оценка индивидуальных рисков проекта и других источников неопределенности. u u Базовое расписание. Описано в разделе 6.5.3.1. Базовое расписание определяет отправную точку, начиная с которой может производиться оценка индивидуальных рисков проекта и других источников неопределенности. u u
отправную точку, начиная с которой может производиться оценка индивидуальных рисков проекта и других источников неопределенности. 11.4.1.2 ДОКУМЕНТЫ ПРОЕКТА Документы проекта, которые можно считать входами в данный процесс, включают в себя, среди прочего: u u
рисков, если, согласно оценке, они представляют риск для целей проекта. В ходе количественного анализа рисков может быть также смоделировано влияние ограничений. u u
проекта, может быть отражена в вариативности, смоделированной в ходе процесса количественного анализа рисков. Это может включать в себя информацию о цели оценки, классификации, предполагаемой точности, методологии и источнике. u u Оценки стоимостей. Описаны в разделе 7.2.3.1. Оценки стоимостей дают отправную точку, начиная с которой производится оценка вариативности. u u
завершения (ETC), прогноз по завершении (EAC), бюджет по завершении (BAC) и индекс производительности до завершения (TCPI), можно сопоставить с результатами количественного анализа рисков по стоимости с целью определить степень достоверности, связанную с достижением этих целевых показателей. u u Оценки длительностей. Описаны в разделе 6.4.3.1. Оценки длительностей дают отправную точку, начиная с которой производится оценка вариативности расписания. u u
показатели в расписании, с которыми сопоставляются результаты количественного анализа рисков для расписания с целью определить степень достоверности, связанную с достижением указанных целевых показателей. 431 u u Требования к ресурсам. Описаны в разделе 9.2.3.1. Требования к ресурсам дают отправную точку, начиная с которой производится оценка вариативности. u u
для использования в качестве входов количественного анализа рисков. u u Отчет по рискам. Описан в разделе 11.2.3.2. Отчет по рискам содержит описание источников совокупного риска проекта и текущий статус совокупного риска проекта. u u
количественного анализа рисков с целью определить степень достоверности, связанную с достижением указанных целевых заданий. 11.4.1.3 ФАКТОРЫ СРЕДЫ ПРЕДПРИЯТИЯ Факторы среды предприятия, которые могут оказывать влияние на процесс количественного анализа рисков, включают в себя, среди прочего: u u изучение подобных проектов в отрасли; u u опубликованные материалы, включая базы данных коммерческих рисков или контрольные списки. 11.4.1.4 АКТИВЫ ПРОЦЕССОВ ОРГАНИЗАЦИИ Активы процессов организации, которые могут оказывать влияние на количественный анализ рисков, включают в себя информацию по подобным завершенным проектам.
Описана в разделе 4.1.2.1. Следует учитывать экспертные заключения, полученные от лиц или групп, обладающих специальными знаниями или подготовкой по следующим вопросам: u u преобразование информации об индивидуальных рисках проекта и других источниках неопределенности в числовые входы для модели количественного анализа рисков; u u
источников неопределенности; u u методы моделирования, которые являются целесообразными в контексте проекта; u u определение того, какие инструменты будут наиболее подходящими для выбранных методов моделирования; u u трактовка выходов количественного анализа рисков. 432 Часть 1 - Руководство 11.4.2.2 СБОР ДАННЫХ Интервью (см. раздел 5.2.2.2) могут использоваться для создания входов количественного анализа рисков, в котором используются входы, включающие индивидуальные риски проекта и другие источники неопределенности. Это особенно полезно, когда требуется информация от экспертов. Интервьюер должен стремиться к созданию атмосферы доверия и конфиденциальности в ходе интервью с целью добиться добросовестных и непредвзятых оценок.
Навыки межличностных отношений и работы с командой, которые можно использовать в данном процессе, включают в себя, среди прочего, фасилитацию (см. раздел 4.1.2.3). Квалифицированный модератор полезен при сборе входных данных в ходе специального семинара по рискам с участием членов команды проекта и других заинтересованных сторон. Семинары с участим модератора могут повысить результативность благодаря формированию ясного понимания целей семинара, достижению согласия между участниками, обеспечению постоянного фокуса на определенной задаче и использованию творческих подходов в работе с межличностными конфликтами или источниками необъективности.
Для количественного анализа рисков требуются входы в модель количественного анализа рисков, которые отражают индивидуальные риски проекта и другие источники неопределенности. В случаях существования неопределенности в части, касающейся требований к длительности, стоимости или ресурсам, диапазон возможных значений может быть представлен в модели как распределение вероятностей. Это может быть представлено в нескольких формах. К наиболее распространенным из них относятся треугольное, нормальное, логарифмически нормальное, бета-, равномерное и дискретное распределения вероятностей. Следует относиться внимательно к выбору соответствующего типа распределения вероятностей для представления диапазона возможных значений планируемой операции. Индивидуальные риски проекта могут быть включены в распределения вероятностей. Как вариант, риски могут быть включены в модель как вероятностные ветвления, при этом в модель добавляются необязательные операции, чтобы представить влияние риска на сроки и/или стоимость в случае его наступления, а шанс того, что данные операции, которые произойдут в конкретном прогоне имитации, соответствует вероятности наступления риска. Использование вероятностного ветвления наиболее целесообразно в случае рисков, которые могут происходить вне зависимости от запланированных операций. В тех случаях, когда риски связаны, например, с общей причиной или логической зависимостью, в модели используется корреляция, чтобы показать данную связь. Другие источники неопределенности также могут быть представлены с использованием ветвления для описания альтернативных путей развития проекта. 433 11.4.2.5 АНАЛИЗ ДАННЫХ Методы анализа данных, которые можно использовать в ходе данного процесса, включают в себя, среди прочего: u u
индивидуальных рисков проекта и других источников неопределенности с целью оценить их потенциальное влияние на достижение целей проекта. Имитации, как правило, проводятся с помощью анализа по методу Монте-Карло. При проведении анализа рисков стоимости по методу Монте-Карло в имитации используются оценки стоимостей. При проведении анализа рисков расписания по методу Монте-Карло используются диаграмма сети расписания и оценки длительностей. В интегрированном количественном анализе рисков стоимости и расписания используются оба входа. Выходом является модель количественного анализа рисков. Для прогона итераций в модели количественного анализа рисков несколько тысяч раз применяется компьютерное программное обеспечение. Значения на входе (например, оценки стоимостей, оценки длительностей или наличие вероятностных ветвей) выбираются для каждой итерации произвольно. Выходы представляют диапазон вероятных результатов для проекта (например, дата окончания проекта, стоимость проекта по завершении). Типичные выходы включают в себя гистограмму, представляющую количество итераций, где определенный результат получен по итогам имитации, или суммарное распределение вероятностей (S-кривая) представляющее вероятность достижения какого-то определенного значения конечного результата или меньшего значения. Пример S-кривой по результатам анализа рисков стоимости по методу Монте-Карло представлен на рис. 11-13. Рис. 11-13. Пример S-кривой по результатам количественного анализа рисков стоимости 100
90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 100
90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 2,0
млн долл. США
Вероятность достижения целевого показателя — 23% Целевой
показатель 2,2 млн долл. США Ожидаемое значение 2,35 млн долл. США Стоимость с вероятностью 85% 2,45 млн долл. США или меньше 2,1 млн долл. США 2,2
млн долл. США
2,3 млн долл. США 2,4
млн долл. США
2,5 млн долл. США 2,6
млн долл. США
2,7 млн долл. США 2,8
млн долл. США
Прогноз общей стоимости проекта Су ммарная вероятнос ть (%) Су ммарная вероятнос ть (%) Диапазон неопределенности 434 Часть 1 - Руководство Для количественного анализа рисков расписания возможно также проведение анализа критичности, цель которого состоит в том, чтобы определить, какие элементы модели рисков оказывают наибольшее воздействие на критический путь проекта. Расчет индекса критичности производится для каждого элемента модели рисков, что дает частоту появления данного элемента на протяжении критического пути в ходе имитации, обычно — в процентах. Выход анализа критичности позволяет команде проекта сосредоточить работу по планированию реагирования на риски на тех мероприятиях, которые потенциально могут оказать наиболее сильное воздействие на исполнение расписания проекта в целом. u u
проекта или другие источники неопределенности могут потенциально оказать наиболее сильное воздействие на конечный результат проекта. Он сопоставляет возможные вариации конечных результатов проекта с вариациями в элементах модели количественного анализа рисков. Одним из типичных представлений анализа чувствительности является диаграмма «торнадо», которая представляет расчетный коэффициент корреляции для каждого элемента модели количественного анализа рисков, который может оказать влияние на конечный результат проекта. Это может включать индивидуальные риски проекта, операции проекта с высокой степенью вариативности или конкретные источники неоднозначности. Объекты располагаются в порядке снижения силы коэффициента корреляции, что дает типичную картину торнадо. На рис. 11-14 показан пример диаграммы «торнадо».
-0,2 -0,1 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 Операция B12.3 Производство реакторов Риск 5.2 DCS может не пройти монтажные испытания Риск 5.7 Двойные испытания могут не понадобиться Операция A3.12 Строительство помещения центра управления Риск 4.6 Подрядчик по установке свай может сдать работу раньше срока Операция A7.1 Сооружение временных объектов Операция D1.9 Монтаж оборудования Риск 7.2 При проведении гидроиспытаний может быть выявлено меньше недостатков 435 u u Анализ дерева решений. Дерево решений используется для обеспечения выбора наилучшего из нескольких альтернативных путей действий. Альтернативные пути на протяжении проекта показаны на дереве решений с помощью ветвей, представляющих различные решения или события, которые в каждом случае могут иметь связанные с ними стоимость и индивидуальные риски проекта (в том числе угрозы и благоприятные возможности). Конечные точки ветвей дерева решений представляют конечный результат следования данным конкретным путем, который может быть негативным или позитивным. Оценка дерева решений производится путем расчета ожидаемого значения каждой ветви в денежном выражении, что позволяет выбрать оптимальный путь. На рис. 11-15 показан пример дерева решений. Рис. 11-15. Пример дерева решений Расчет: Отдача за вычетом затрат на всем пути
Требующее принятия решение
Стоимость каждого решения Выход: Принятое решение Вход: Вероятность сценария; выгода, если будет получена
Ожидаемое значение в денежном выражении (EVM) Строить или реконструировать?
60%
40% 60%
40% -30 млн долл. США 36 млн долл. США = 0,60
(80 млн долл. США) + 0,40 (–30 млн долл. США) EMV (до затрат) строительства Новый завод с учетом спроса 46 млн долл. США = 0,60
(70 млн долл. США) + 0,40 (10 млн долл. США) EMV (до затрат) реконструкции Завод с учетом спроса EMV решения = 46 млн
(больше 36 млн долл. США и 46 млн долл. США) 80 млн долл. США = 200 млн долл. США – 120 млн долл. США Примечание 1. Примечание 2. Узел решения Узел вероятности Конец ветви Сильный спрос (200 млн долл. США) Слабый спрос (90 млн долл. США) Сильный спрос (120 млн долл. США) Слабый спрос (60 млн долл. США) Строительство нового завода (Инвестиции
) Реконструкция завода (Инвестиции 50 млн долл. США) –30 млн долл. США = 90 млн долл. США – 120 млн долл. США 70 млн долл. США = 120 млн долл. США – 50 млн долл. США 10 млн долл. США = 60 млн долл. США – 50 млн долл. США
Дерево решения показывает, как принимается решение с выбором варианта стратегии капиталовложений (представлены как «узлы решений»), когда среда содержит элементы неопределенности (представлены как «узлы вероятности»). В данном случае надо принять решение: инвестировать 120 млн долл. США для строительства нового завода или же только 50 млн долл. США для реконструкции существующего завода. Каждый из вариантов решения требует обязательно учесть спрос (который точно определить невозможно и который представляет «узел вероятности»). Например, в условиях сильного спроса строительство нового завода позволит получить доход в размере 200 млн долл. США, а реконструкция существующего завода — только 120 млн долл. США, вероятно, из-за ограничений производственной мощности реконструированного завода. Конец каждой ветви показывает чистый результат отдачи за вычетом расходов. Для каждой ветви решения, чтобы получить полное ожидаемое значение в денежном выражении (Expected Monetary Value, EVM) данного решения все результаты складываются (см. заштрихованные области). Не забудьте учесть инвестиционные расходы. В результате расчета в заштрихованных областях реконструкция завода дает большее значение EVM в размере 46 млн долл. США, что также является EVM решения в целом. (Этот выбор также представляет наименьший риск, поскольку позволит избежать наихудшего возможного варианта развития событий, который приводит к убытку в размере 30 млн долл. США.)
|