Анализ и оценка проектных рисков

. Имитационное моделирование (метод Монте-Карло). В последнее время стал популярен метод статистических испытаний - метод «Монте-Карло». Имитационное моделирование - это целенаправленные серии многовариантных исследований, выполняемых на компьютере с применением математических моделей. Это направление соответствует основной идее системного анализа - сочетанию возможностей человека как носителя ценностей, генератора идей для принятия решений с формальными методами, обеспечивающими возможности применения ЭВМ. Его достоинством является возможность анализировать и оценивать различные «сценарии» реализации проекта и учитывать разные факторы рисков в рамках одного подхода. Разные типы проектов имеют разную уязвимость со стороны рисков, что выясняется при моделировании.

Эти параметры используют в имитационном моделировании, алгоритм которого может быть представлен в виде изложенной ниже последовательности шагов:

1) Как и в предыдущем случае, формируется модель обоснования проекта в виде набора бюджетов, используя Project Expert либо другое специализированное программное обеспечение.

2) Аналогично соответствующему шагу в алгоритме анализа чувствительности при имитационном моделировании также рассматривается такая модель, как «черный ящик», систему, на вход которой подаются исходные данные проекта (например, цена продукта, объем предполагаемых продаж, процентная ставка дисконтирования, ставка по кредитам, предполагаемый уровень инфляции и т.д.). На выходе черного ящика «снимается» только один параметр. Чаще всего им служит значение NPV, которое генерирует проект с такими исходными данными.

) Выбирается переменный фактор и, при необходимости, фиксируются остальные, но в отличие от предыдущего метода расчеты половины модели ведутся следующим образом. Модель «бомбардируется» случайными числами с законом распределения, характерным для поведения исходного переменного параметра при остальных зафиксированных значениях. Серии случайных чисел могут составлять последовательности, состоящие из нескольких тысяч и даже десятков тысяч значений, имитирующих изменение переменного параметра, в то время как при проведении анализа чувствительности такая серия состояла только из пяти значений.

) Обрабатываются полученные значения результирующего параметра (например, NPV) для того, чтобы определить характеристики поведения результирующей величины. Определяется асимметрия и эксцесс результирующего параметра.

) Сопоставляются соответствующие законы поведения исходных параметров с законом поведения результирующей величины. Изменения в параметрах распределения результирующего параметра по отношению к параметрам поведения исходного фактора будут указывать на значимость, уровень риска и тенденцию к изменению результирующего параметра проекта.

) Делаются соответствующие выводы и составляется план управления фактора риска.

Недостатком данного метода является то, что в нем для оценок и выводов используются вероятностные характеристики, что не очень удобно для непосредственного применения и не удовлетворяет менеджеров проекта. Однако, несмотря на указанные недостатки, этот метод дает возможность выявить риск, сопряженный с теми проектами, в отношении которых принятое решение не претерпит изменений. Следует отметить, что в целом данный метод является достаточно трудоемким, ведь он предусматривает циклическое повторение одних и тех же вычислений по модели много тысяч раз в процессе подстановки в качестве исходных данных серий случайных чисел, из-за которых метод получил второе название - метод Монте-Карло. Практика показывает, что использование симуляции Монте-Карло оправданно, прежде всего, для больших и дорогостоящих проектов.

. Сценарный метод. Сценарные методы включают в себя следующие этапы:

· описание всего множества возможных условий реализации проекта в форме соответствующих сценариев или моделей, учитывающих систему ограничений на значения основных технических, экономических и т.п. параметров проекта;

· преобразование исходной информации о факторах неопределенности в информацию о вероятностях отдельных условий реализации и соответствующих показателях эффективности или об интервалах их изменения;