30 июля 2016г.
В современных стандартах управления проектами и управления рисками процесс анализа рисков начинается с анализа среды проекта и идентификации рисков. Идентификация рисков это процесс определения рисков проекта, выявление их характеристик и документирование. Идентификацией рисков занимаются: проектная команда, эксперты, при необходимости, стейкхолдеры проекта.
Рассматриваемый процесс основывается на анализе внешней и внутренней среды проекта, информации о завершенных проектах и опыте и компетентности команды проекта и экспертов.
Основными методами идентификации рисков в проектах является:
1. Анализ документации. Данный метод заключается в анализе данных о внутренней и внешней среде реализуемого проекта, а также анализ информации о завершенных проектах. [Project management Institute…, 2004]
2. Мозговой штурм. Общеизвестный метод получения информации, который сфере управления проектами, реализуется посредством проведения собраний с участием команды проекта, совместно с экспертами.
3. Идентификация основной причины. Метод заключается в определении возможных причин возникновения рисков и на основании этой информации выявление рисков.
4. SWOT анализ. В рамках данного метода выполняется анализ сильных и слабых сторон проекта, строится матрица. Результатом данного метода является выявление возможностей и угроз проекта. [Маюнова, 2010]
5. Методы с использованием диаграмм. Наиболее распространенным методом является диаграмма Исикавы. В центре диаграммы расположен риск, который компания нацелена избежать, далее в диаграмме расположены причины возникновения данного риска.
6. Экспертная оценка. Определение рисков проекта, основанное на мнении экспертов в сфере, в которой реализуется проект. [Project management Institute…, 2004]
Результатом процесса идентификации рисков является создание реестра рисков, в котором определены все основные риски проекта, для их дальнейшего анализа. [Маюнова, 2010]
Также, на данном этапе происходит первичная классификация рисков. Согласно современным стандартам и мнению научного сообщества идентификация рисков является перманентным процессом, так как возможно возникновение ранее неучтенных рисков. Однако частота выполнения идентификации, в каждом конкретном проекте, устанавливается индивидуально, в зависимости от типа и целей проекта. [Чернова, 2005, c. 160]
Следующим этапом после идентификации рисков является их оценка. Согласно международным стандартам используется два последовательных типа анализа рисков: качественный и количественный. Качественная оценка рисков это процесс назначения приоритетов, основанный на вероятности и степени влияния рисков. Результаты полученные, с помощью качественного анализа дают лучшее представление о рисках проекта, а также используются для проведения количественного анализа.
Качественный анализ рисков является описательным методом, так как описывает риски, их корреляцию и приоритеты. В соответствии с этим, в международной практике используются следующие методы качественной оценки рисков [Guide A. Project Management…, 2001]:
1. Оценка вероятности и воздействия рисков. Оценивается возможность реализации и последствий для каждого риска, выявленного на этапе идентификации рисков.
2. Матрица вероятности и воздействия. Более продвинутый вариант «оценки вероятности и воздействия», так как позволяет ранжировать риски, на базе двух факторов: уровень влияния на проект, вероятность реализации.
3. Категоризация рисков. Определяется область проекта, которая больше всего подвержена влиянию рисков. Так, риски можно категоризировать по разным областям: по источнику риска, по фазе проекта и т.п. Данный метод позволяет определить проблемные области проекта и впоследствии разработать эффективные меры по борьбе с рисками.
4. Оценка срочности. На основании матрицы вероятности и воздействия, а также признаков приближения и т.п. риски приоритезируются по срочности.
5. Экспертная оценка. Для оценки вероятности реализации риска и определения последствий рискового события используются мнения экспертов.
Представленные методы качественной оценки рисков могут использоваться в паре или применятся отдельно. Однако применение нескольких методов качественной оценки улучшит результат и качество проведенного анализа. Несомненным преимуществом качественной оценки рисков является возможность ее проведения в относительно сжатые сроки, и в тоже время данный процесс значительно расширяет имеющуюся информацию о рисках проекта. [Косарев, 2013]
Последним этапом оценки рисков является количественный анализ. Количественная оценка необходима для определения степени влияния рискового события на проект и вероятности наступления, для дальнейшего ранжирования рисков по степени важности (угрозы).
Основными методами количественной оценки проектных рисков являются: интервью, анализ чувствительности, анализ сценариев, моделирование.
Наибольшее распространение при расчетах и исследованиях рисков в инвестиционных проектах получили анализ чувствительности, анализ сценариев и имитационное моделирование по методу Монте-Карло. [Williams, 2003, c. 3]
Наиболее простым в исполнении и достаточно информативным методом анализа рисков является анализ чувствительности. Данный метод базируется на измерении влияния той или иной переменной на показатель эффективности. Суть метода, заключается в изменении исключительно одной переменной на определенное значение, и выявлении насколько при этом изменился показатель эффективности. [Иванов, 2008]
Анализ сценариев это модификация анализа чувствительности. Главное преимущество данного метода в его наглядности. При реализации данного метода, определяются пессимистический, оптимистический и наиболее вероятный вариант развития событий для инвестиционного проекта. Подобный способ оценки рисков позволяет судить о жизнеспособности проекта, а также позволяет скорректировать определенные стороны реализации проекта.
Наибольший интерес представляет метод моделирование рисков Монте-Карло, который активно применяется в научных работах на сегодняшний день. Реализация данного метода возможна только посредством компьютера. Метод Монте-Карло можно назвать симбиозом метода чувствительности и метода сценариев, так как в ходе его реализации формируются сценарии и рассчитываются взаимосвязи между переменными. Однако данный способ анализа рисков является более совершенным, так как при его реализации строится математическая модель проекта с неопределенными значениями показателей, и рассчитывается корреляция. Подобная методика позволяет определить границы изменения результирующего показателя (показателя эффективности) при разных сценариях развития проекта.
Рассмотренные методы не являются полным списком используемых методов, так как попытки создания универсального и наиболее точного инструмента количественного анализа рисков предпринимаются постоянно. Тем не менее, данные методы получили наибольшее распространение и рекомендуются к применению в стандартах оценки рисков и управления проектами.
Информация, полученная в результате использования количественных методов анализа проектных рисков, используется для принятия инвестиционных решений, ранжирования инвестиционных проектов и определения необходимости и размеров страхования. [Kwak, 2007]
Список литературы
1. Иванов А. А., Олейников С. Я., Бочаров С. А. Риск-менеджмент. Учебно- методический комплекс //М.: Изд. центр ЕАОИ. – 2008. – Т. 193.
2. Косарев А. С. Управление рисками инвестиционных проектов в сфере капитального строительства //Управление финансовыми рисками. – 2013. – Т. 3. – С. 184-202.
3. Маюнова Н. В. Основы управления проектами //М.: Электронный курс ИМЦ МИЭМП. – 2010
4. Чернова Г. В., Кудрявцев А. А. 4-45 Управление рисками: учеб. пособие.-М.: ТК Велби, Изд-во Проспект, 2005.-160 с. ISBN 5-98032- 908-0. – 2005.
5. Guide A. Project Management Body of Knowledge (PMBOK® GUIDE) //Project Management Institute. – 2001.
6. Kwak Y. H., Ingall L. Exploring Monte Carlo simulation applications for project management //Risk Management. – 2007. – Т. 9. – №. 1. – С. 44-57.
7. Project management Institute. A guide to the project management body of knowledge. Pennsylvania: Project Management Institute; 2004.
8. Williams T. The contribution of mathematical modelling to the practice of project management //IMA Journal of Management Mathematics. – 2003. – Т. 14. – №. 1. – С. 3-30.
