Тема 9. Управління ризиками в проектах

Продовження табл. 3.4

Зміст	Ледь	по-	Вплив на	Вплив	на	Зменшення		Кінцевий
	м і т н е		другоряд-	основні	об-	змісту	не-	п р о д у к т
	зменшен-		ні області	ласті змісту		прийнятне		п р о е к т у
	ня змісту		змісту			для спонсо-		практично
						ра		даремний
Якість	Ледь	по-	Вплив лише	Для знижен-		Пониження		Кінцевий
	мітне	зни-	на найбільш	ня якості по-		якості	не-	п р о д у к т
	ж е н н я		вибагливі	трібна згода		прийнятне		п р о е к т у
	якості		застосуван-	спонсора		для спонсо-		практично
			ня			ра		даремний

Те ж саме можна зробити інакше, шляхом присвоєння цим наслідкам цифрових значень. Ці цифрові значення можуть бути лінійними (наприклад, 0,1 — 0,3 — 0,5 — 0,7 — 0,9) або нелінійними (наприклад, 0,05 — 0,1 — 0,2 — 0,4 — 0,8). Нелінійна шкала може відображати намір організації уникнути загроз, що мають серйозні наслідки, або використати найбільш сприятливі можливості, навіть якщо ймовірність їх появи відносно низька.

У разі застосування нелінійної шкали важливо розуміти, що саме означають цифри і як вони співвідносяться один до одного, як ці цифри отримано і як вони можуть вплинути на різні цілі проекту.

При плануванні ризиків конкретного проекту слід орієнтуватися на прийняті в організації пороги ризиків.

9.3. Визначення ризиків

Визначення ризиків починається з аналізу проекту з метою ідентифікації причин їхньої появи (Risk Identification). При аналізі ризиків потрібно звірятися зі статистикою попередніх проектів (Historical information). Ризики повинні бути оцінені кількісно (Risk Quantification). Повинна бути статистична оцінка тривалості/ вартості проектів з урахуванням ризиків. Самі ризики повинні бути розділені на ті, котрі вимагають спеціальних дій по попередженню, і на ті, що не спричиняють відчутного впливу на хід виконання проекту.

221

Частина II. Планування і контроль проекту

Призначення процесу Risk Identification & Quantification —

визначення, які ризики можуть впливати на проект та документування їх характеристик.

Для цього використовуються такі методи ідентифікації ризиків:

1.Аналіз документації.

2.Досвід експертів.

3.Методи творчої генерації ідей:

–«мозковий штурм» (10–15 чол., 2 години) (декілька зборів при розділенні проекту на частини);

–метод Delphi (учасники не спілкуються, списки питань і відповідей складає і розсилає ведучий);

–метод номінальної групи (7–10 чол., анонімно і таємно формуються списки, обговорюються, анонімно і таємно ранжуються);

–картки Кроуфорда (група 7–10 чол., 10 питань, на які кожен повинен дати відповіді, що розрізняються, 10 разів задається одне і те ж саме питання).

–діаграма спорідненості.

–ТРІЗ.

Детальніший опис методів творчої генерації ідей для ідентифікації ризиків в проекті наведено в Додатку З.

Для збереження ідей, які виникли в процесі ідентифікації ризиків, варто використовувати метод ментальних карт (МindMap) (з англ., mind — розум, map — карта), який останніми роками набув широкого розповсюдження (Додаток І). В основі ментальних карт (МК), вперше розроблених відомим англійським психологом Тоні Бузаном, лежить припущення, що для людського мозку природним є: асоціативне мислення, ієрархічне мислення. А також припущення, що для структуризації, розуміння, обробки і запам’ятовування інформації краще всього підходить візуальне мислення.

Ментальні карти (МindMap) — це зручний інструмент для відображення процесу мислення і структуризації інформації у візуальній формі.

І навпаки, МК дозволяють так оформити інформацію, що мозок легко її сприйме, бо інформація записана на «мові мозку».

222

Тема 9. Управління ризиками в проектах

9.4. Аналіз ризиків

Після того як ризики ідентифіковані, їх треба проаналізувати. Огляд математичних моделей і методів, які використовуються при аналізі ризиків, наведено в табл. 3.5. Розглянемо детальніше деякі методи:

Аналіз чутливості розглядає зміну окремих змінних проекту, виявляючи величину їх критичних значень.

Аналіз чутливості — це техніка аналізу проектного ризику, яка показує, як змінити значення NPV-проекту при заданій зміні вхідної змінної за інших рівних умов.

Таблиця 3.5

Характеристика найпоширеніших методів аналізу ризиків

	Вид методів	Метод	Характеристика методу
	аналізу
	Якісні	Ймовірнісний аналіз	Вірогідність виникнення втрат ви-
			значається на основі статистичних
			даних, що передували ризикованому
			періоду, достатності інвестицій, кое-
			фіцієнта ризику
		Експертний аналіз	Метод застосовується в разі відсут-
			ності або недостатнього обсягу почат-
			кової інформації і полягає в залученні
			експертів для оцінки ризиків
		Метод аналогів	Використання бази даних по здійсне-
			них аналогічних проектах для перене-
			сення їх результативності на проект,
			що розробляється
		Аналіз сценаріїв роз-	Метод передбачає розробку декількох
		витку проекту	варіантів (сценаріїв) розвитку проек-
			ту і їх порівняльну оцінку. Розрахо-
			вується песимістичний варіант мож-
			ливої зміни змінних, оптимістичний і
			найбільш вірогідний варіант
		Метод побудови «де-	Передбачає покрокове розгалуження
		рева рішень»	процесу реалізації проекту з оцінкою
			витрат, збитків і вигод

223

		Частина II. Планування і контроль проекту
		Продовження табл. 3.5
Кількісні	Аналіз показників	Визначення ступеня стійкості проек-
	граничного рівня	ту по відношенню до можливих змін
		умов його реалізації
	Аналіз чутливості	Метод дозволяє оцінити, як зміню-
	проекту	ються результуючі показники реалі-
		зації проекту при різних значеннях
		заданих змінних, необхідних для роз-
		рахунку
	Імітаційні методи	Базуються на покроковому знаход-
		женні значення результуючого показ-
		ника за рахунок проведення багато-
		кратних дослідів із моделлю

Якщо порівнюються два проекти, то проект з більш чутливою NPV розглядається як ризикований, оскільки малі зміни вхідної змінної спричиняють великий розкид значень NPV довкола очікуваного, тобто більшу невизначеність, а отже і більший ризик.

Аналіз сценаріїв.

Аналіз сценаріїв — це техніка аналізу проектного ризику, що дає змогу врахувати як чутливість NPV до зміни вхідних змінних, так і інтервал, в якому перебувають їх імовірні значення.

Методи Монте-Карло — це загальна назва групи методів для вирішення різних робіт за допомогою випадкових послідовностей. Ці методи (як і вся теорія ймовірностей) з’явились внаслідок спроб людей поліпшити свої шанси в азартній грі. Цим пояснюється і той факт, що назву цій групі методів дало місто Монте-Карло — столиця європейського грального бізнесу.

Імітаційне моделювання по методу Монте-Карло (MonteCarlo Simulation) дозволяє побудувати математичну модель для проекту з невизначеними значеннями параметрів і, знаючи ймовірнісні розподіли параметрів проекту, а також зв’язок між змінами параметрів (кореляцію), отримати розподіл досліджуваного ризику проекту (наприклад, прибутковості).

224

Тема 9. Управління ризиками в проектах

Першим кроком є встановлення закону ймовірнісного розподілу випадкових величин вхідних змінних, від яких залежить величина грошових потоків. Відтак, за допомогою датчика випадкових чисел, введеного у програму, проводиться відповідно до відомого закону розподілу вибір значень вхідних даних. Для цих реалізацій випадкових величин розраховують значення змінних, які з ними тісно пов’язані, наприклад, податки. Значення цих змінних використовуються для розрахунку грошових потоків, NPV, IRR та інших характеристик.

Цей етап імітаційного моделювання для різних реалізацій вхідних випадкових величин повторюється достатню кількість разів, скажімо, 300. Таким чином, на підставі великої кількості результатів імітаційних експериментів утворюється закон імовірнісного розподілу NPV, IRR та інших характеристик, які цікавлять аналітика.

«Дерево рішень». Це ієрархічна структура, в основі якої лежать відповіді «так» чи «ні» на певний перелік питань.

«Дерево рішень» — це спосіб представлення правил в ієрархічній, послідовній структурі, де кожному об’єкту відповідає один вузол рішення.

Проілюструємо аналіз «дерева рішень» на рис. 3.6.

Рис. 3.6. Структура «дерева рішень»

225