Меню Рубрики

Как проводится качественный анализ риска

Анализа риска (в предпринимательской деятельности) — процесс исследования внешней и внутренней среды предпринимательской деятельности, осуществляемый с целью выявления рисков, оценки их параметров, а также прогнозирования состояния предприятия, действующего в условиях риска, через определенный момент времени посредством оценки ключевых показателей деятельности как случайных величин. Результаты анализа риска используются для принятия решений и для разработки мер по защите от возможных потерь.

Анализ риска может производиться в последовательности, приведенной на рисунке 1.1.

Рисунок 1.1 -Этапы анализа рисков проекта

Анализ рисков можно подразделить на два взаимно дополняющих друг друга вида: качественный и количественный.

Качественный анализ может быть сравнительно простым, его главная задача — определить факторы риска, этапы работы, при выполнении которых риск возникает, т. е. установить потенциальные области риска, после чего идентифицировать все возможные риски.

Качественный анализ подразумевает выявление рисков, присущих проекту, их описание и группировку. Обычно выявляются специфические риски, непосредственно связанные с реализацией проекта (проектные), а также форс-мажорные, управленческие, юридические. Для удобства дальнейшего отслеживания проектные риски стоит учитывать по стадиям: начальной (прединвестиционной), инвестиционной (строительной) и эксплуатационной. Итогом этапа качественного анализа рисков должна стать карта рисков проекта.

Рисунок 1.2 — Логическая карта рисков проекта

В таблице 1.1 представлен образец карты рисков для инвестиционно-строительного проекта. риск вероятность идентификация моделирование

Таблица 1.1 — Проектные риски инвестиционно-строительного проекта

Инвестиционная (строительная) стадия

Подготовка к строительству

Организация закупок

Строительно-монтажные работы (СМР)

Ошибки при определении местоположения объекта

Задержка в разработке ПСД

Задержка при выборе претендентов

Смещение графика строительства

Возникновение гражданской ответственности (экология и др.)

Ошибки при определении цены реализации

Ошибки при определении процентных платежей за кредит

Ошибки при оформлении разрешительных документов по проекту

Дополнительные расходы по проведению тендеров

Увеличение стоимости СМР в результате сдвигов в сроках

Срыв пуско-наладочных работ

Наступление гарантийного случая

Ошибки по физическому выходу кв. м по проекту

Задержка на этапе согласования и утверждения ПСД

Задержка сдачиприемки объекта в эксплуатацию

Задержка сроков введения в эксплуатацию

Несвоевременный отвод земельного участка

Несвоевременная поставка материалов

Несвоевременная демобилизация ресурсов

Задержка сроков проведения экспертиз

Задержка получения разрешения на строительство

Несвоевременная поставка оборудования

Этап включает разработку проектно-сметной документации (ПСД) и планирование работ.
Этап включает проведение тендеров и заключение контрактов на поставки.

Описание рисков на этапе качественного анализа не предоставляет информации о возможных потерях или их вероятности, оно служит основой для количественного анализа рисков.

Существуют следующие методы качественного анализа рисков:

  • ? метод экспертных оценок — комплекс процедур, направленных на выявление, ранжирование и качественную оценку вероятных рисков по проекту на основании экспертных мнений людей, обладающих значительным опытом в проектной деятельности;
  • ? SWOT-анализ — позволяет наглядно противопоставить сильные и слабые стороны проекта, его возможности и угрозы на основании качественной оценки риска;
  • ? спираль («роза») рисков — иллюстрированное ранжирование рисков на основании качественных оценок рискованных факторов;
  • ? метод аналогий или консервативные прогнозы — исследование накопленного опыта по проектам аналогам с целью расчета вероятностей возникновения потерь.

Проведение количественного анализа рисков является продолжением качественного исследования и предполагает наличие некого базисного варианта (ожидаемая доходность инвестиционного портфеля, расчетов денежных потоков по проекту, время работы оборудования…), который может изменяться в результате реализации каждого из отмеченных рисков.

Задача количественного анализа состоит в численном измерении степени влияния рискованных факторов проекта на поведение критериев эффективности всего инвестиционного проекта.

Количественная оценка риска — это численное определение влияния отдельных рисков проекта.

Все количественные методы, применяемые в теории рисков, целесообразно классифицировать по целям оценки на прямые и обратные методы исследования. Оценка риска, связанная с определением его уровня, в прямых задачах происходит на основании априори известной информации. В обратных задачах определяются ограничения на один или несколько варьируемых исходных параметров с целью удовлетворения заданных ограничений на уровень приемлемого риска.

Количественная оценка риска — это этап анализа риска, имеющий целью определить его количественные характеристики: вероятность наступления неблагоприятных событий и возможный размер ущерба (рисунок 1.1).

Процесс количественного анализа риска включает следующие стадии:

  • ? создание прогнозной модели;
  • ? определение переменных риска;
  • ? определение вероятностного распределения отобранных переменных и определение диапазона возможных значений для каждой из них;
  • ? установление наличия или отсутствия корреляционных связей среди рисковых переменных;
  • ? прогоны моделей (определение характеристик результативных величин как случайных величин);
  • ? анализ результатов (построение уровней риска).

Переменные риска. Это переменные, являющиеся критическими для жизнеспособности проекта, т. е. даже малые отклонения от ее предполагаемого значения негативно отражаются на проекте. Для отбора переменных используется анализ чувствительности и неопределенности. Анализ чувствительности измеряет реакцию результатов проекта на изменения той или иной переменной проекта. Недостаток этого анализа в том, что он не принимает во внимание реалистичность или нереалистичность предполагаемых изменений значения анализируемых переменных. Для того чтобы результаты, полученные при анализе чувствительности, имели смысл, следует учесть влияние неопределенности, охватывающей переменные, подвергающиеся проверке. Например, малое отклонение в закупочной цене определенного вида оборудования в год X имеет очень большое значение для дохода от проекта, но вероятность этого отклонения может быть мала, если поставщик связан определенными условиями контракта. Следовательно, риск, обусловленный этой переменной, незначителен.

Вероятностное распределение переменных и определение диапазона их возможных значений. Характеризуя понятие неопределенности, которое связывается с данной переменной проекта, необходимо расширить рамки неопределенности, что позволит более или менее точно предсказать значение конкретной переменной в будущем. Совокупность предполагаемых значений переменной должна быть достаточно широкой, но имеющей границы: минимальное и максимальное значения. Таким образом, задается диапазон возможных значений для каждой рисковой переменной. Определение диапазона значений переменных проекта сводится к процессу получения распределения вероятностей на основе данных, оставшихся от прежних наблюдений за какими-либо исследуемыми событиями. Довольно редко можно позволить себе затраты на приобретение такой количественной информации, которая позволила бы обосновать установление диапазона значений исходя из полностью объективных критериев. Чаще всего приходится полагаться на суждения и субъективные показатели: мнения экспертов, личные суждения, мнения людей, имеющих определенные представления об объекте рассмотрения.

Основные вероятностные распределения предпринимательских рисков. Итак, уточним, почему при проведении анализа рисков недостаточно бывает вероятностных оценок только случайных событий. Зачем нужны еще случайные величины? Ответ прост: чтобы можно было сравнивать по предпочтительности (в смысле характеристик рискованности) одинаково номинированные исходы деятельности. Например, пусть для простоты у предпринимателя только три возможных способа получить прибыль в рискованной ситуации. Каждый из способов может привести к желаемому исходу, номинированному как «Успех предпринимательской операции», но с разными вероятностями p1, p2, и р3. Предположим для простоты, что р1>р2>р3. Означает ли получение такой информации, что предприниматель должен отдать предпочтение варианту a1 как наиболее вероятному? Разбирающийся человек, даже не знающий всех тонкостей теории вероятностей, ответит скорее нет, чем да, т.е. не стоит бездумно бросаться задействовать альтернативу, сулящую наиболее вероятный исход, так как в бизнесе, как мы уже отмечали, чаще всего наиболее вероятным положительным исходом является тот, который имеет наименьшую доходность. Можно эту известную закономерность, связывающую доходность и вероятность успеха, отобразить графически.

На практике для оперативной обобщённой оценки вероятностного распределения величин риска часто используют так называемые числовые и другие характеристики распределения случайных результатов: математическое ожидание, дисперсия, среднее квадратическое (стандартное) отклонение, коэффициент вариации, мода, медиана и др.

Вероятностные распределения некоторых специальных форм случайного «механизма» уже определены в теории вероятностей. Особенности этих форм случайности хорошо известны, а, главное, — эти, так сказать, классические распределения случайных величин часто весьма адекватно описывают случайности, встречающиеся в практике предпринимательства.

Равновероятное распределение. Случайная величина с одинаковой вероятностью принимает каждое из п своих возможных значений. Вероятности появления каждого k-го значения равны Р(уi=k) = 1/n. Математическое ожидание и дисперсия равновероятно распределенной

Рисунок 1.4 — График вероятностного ряда равновероятного распределения

Биномиальное распределение. Проводится n одинаковых независимых испытаний со случайным исходом. В каждом испытании какое-то событие, интересующее ЛПР, может наступить с вероятностью р, которая постоянна, т.е. не меняется от испытания к испытанию. Вероятности того, что дискретная случайная величина у примет свои возможные значения к, равны.

Для вычислений вероятностей Р(у = ук) этого ряда распределения удобно использовать функцию БИНОМРАСП (числоуспехов; число испытаний;. ) пакета Microsoft Excel. Математическое ожидание и дисперсия биномиально распределенной случайной величины равны Mу = n*р и Dy = n*p*(l—p) соответственно. График вероятностного ряда биномиального распределения для n=8 и вероятности успеха р=0,5 имеет вид, представленный на рисунке 1.5.

Нормальное распределение. Этому распределению подчиняются все ошибки измерения, а также — величины суммы большого числа (не менее 15. 20) отдельных случайных слагаемых конечного результата. График плотности вероятности нормального распределения представлен на рис. 1.7.

Выражение для плотности f(y) нормального распределения можно найти в любом справочнике, однако это мало что даст для практического вычисления вероятностей, поскольку интеграл от плотности нормального распределения не берется в конечных аналитических выражениях для ограниченных пределов интегрирования. Для вычисления вероятностей попадания нормально распределенной случайной величины в заданный интервал используют или специальные таблицы, или функцию НОРМРАСП(х; среднее; стандартное;. ) пакета Microsoft Excel. Кроме того, полезно знать, что нормальное распределение — это предельный случай дискретного биномиального распределения при неограниченном увеличении числа испытаний. Поэтому, если при определении вероятностей отдельных значений дискретной биномиально распределенной величины число испытаний очень велико, при подсчете вероятностей можно использовать нормальное распределение.

Коррелированные переменные. Переход к моделированию будет справедлив только в том случае, если среди рисковых переменных, включенных в модель, будут отсутствовать какие-либо значимые корреляции. Две или более переменных коррелируют в том случае, если они вместе систематически изменяются. Среди рисковых переменных такие отношения нередки. Наличие в модели проектного анализа коррелирующих переменных может привести к серьезным искажениям результатов анализа риска. Поэтому перед стадией прогонов модели важно убедиться в наличии или отсутствии таких связей. Для анализа имеющихся данных обычно применяют регрессию и корреляцию. Задачей анализа корреляции применительно к анализу риска является контроль значений зависимой переменной, позволяющей сохранить соответствие с противоположными значениями независимой переменной.

источник

В предыдущий раз мы остановились на том, что начали рассматривать анализы рисков.

Сейчас мы более подробно обсудим качественную составляющую процесса анализа – качественный анализ рисков.

Это тема станет актуальной для тех собратьев, кто уже столкнулся с практикой отечественных предприятий (а вернее её отсутствием), которая демонстрирует, что только относительно небольшая часть из них выполняют анализ и последующее обоснование того, как управлять риском в процессе внедрения новых проектов или сопровождения текущей деятельности.

Качественный анализ рисков представляет собой процесс, направленный на выявление конкретных рисков деятельности/процесса/проекта, а так же порождающих их причин, с последующей оценкой возможных последствий и выработку мероприятий по работе с рисками. В процессе КАР происходит выработка метрик, отвечающих за определение граничных показателей факторов, символизирующих о проявление риска/ов.

Преимущество качественного анализа состоит в том, что он позволяет быстро и относительно «дешево» (с минимальными затратами ресурсов) определить максимально возможное количество факторов и областей, в которых возможно явное или неявное проявление рисков.

Отличие качественного и количественного видов анализа рисков состоит в том, что в процессе качественного анализа выявляются все возможные риски, влияние которых может повлиять на цели деятельности, (так сказать очерчиваются рамки работы по работе с рисками). В процесс количественного анализа разрабатываются количественные оценки возможности осуществления рисков. Так же в процессе количественного анализа происходит сравнение и более качественная приоритезация и переопритезация рисков.

Можно сказать, что качественный и количественный анализы рисков это последовательно идущие стадии одного процесса по работе с рисками. В этом процессе, качественный анализ является необходимой базой, без которой дальнейшая работа с рисками не представляется возможным.

Таким образом, присутствие качественного анализа рисков, как активности, при условии уже существующих процессов идентификации рисков, позволяет говорить о стадии «рождении» системы по работе с рисками, которая будет рассмотрена нами позже.

Количественный анализ, это следующий этап, выполняемый после качественного анализа, который более затратен и целесообразен к применению только в тех организациях, где работе с рисками уделяется особое внимание, в силу специфики их активностей и состоянии на рынке ИТ.

Если организация/компания/фирма/структурное подразделение претендует на лидирующие позиции в том окружении, где оно осуществляет свою активность, то без процессов качественного анализа рисков этих «высот» не достигнешь.

Пытливый коллега, наверное, уже отметил для себя повторяемость и закономерность многих структур работ, которые излагаются нами на протяжении этого курса. Тут стоит сказать о том, что деятельность по анализу рисков хоть и является довольно инновационной для нашей сферы, но, при этом, как любая качественная профессиональная деятельность, цель которой это достижение определенных результатов, должна подчиняться определенным законам. Одним из таких законов является последовательность проводимых этапов работ. В сравнении можно привести последовательность работ, выполняемых при разработке программного обеспечения (Жизненный цикл ПО в соответствии с ГОСТ 12207) и многие другие профессиональные ИТ стандарты, методики и методологии, доказавшие свое право на успешность. В дальнейшем мы рассмотрим подобную структуру работ.

Читайте также:  Как можно сдать анализ на хламидии

Структура работ по качественному анализу рисков, заключается в подробном рассмотрении данных, полученных в ходе активности идентификации рисков, детализации деятельности, связанной с самим доменом анализа рисков, документированием полученной информации и выработанных результатов, а так же планированием дальнейшего пути работы над рисками. План работ можно представить следующим образом:

  1. Идентификация рисков;
  2. Обработка полученной информации;
  3. Анализ входных данных определенным инструментом/инструментами;
  4. Получение результатов;
  5. Документирование результатов и их последующая приоритезация;
  6. Составление плана реагирования на риски;
  7. Совершенствование созданного плана и выполняемых процессов.

Набор процессов, отраженных выше, является необходимым минимумом в активности по качественному анализу рисков. Их использование послужит упорядоченным осмыслением и переосмыслением приобретенных ранее знаний и навыков (или заложит их основу).

Предлагаемая нами последовательность работ хорошо зарекомендовала себя ранее и, по сути, является примером «best practice», применяемой при активности качественного анализа рисков.

Рассмотрение КАР, мы начнем с фазы идентификации, основополагающей, как было показано ранее, для всех видов процессов анализа.

Рассматривая активность идентификации причин, для качественного анализа рисков, мы сосредоточимся на моментах, понимание и использование которых позволит ориентироваться в сути процессах качественного анализа рисков.

Стартом для процесса идентификации рисков КАР может являться:

  • Информация, приведенная в реестре рисков или в ином документе, аналогичного содержания:
    • Данная активность «стартует» в том случае, если в организации отлажен процесс работы с рисками, как часть операционно-процессной деятельности компании и все возможные риски должны быть учтены, а работа с ними включена в соответствующие директивные документы
  • Проявление конкретных рисков в деятельности компании;

В процессе идентификации рисков используются те же инструменты, которые были описаны нами ранее.

Результатом процесса идентификации должны стать:

  • Все явные и потенциальные риски;
  • Желательные (способные уменьшить или убрать) и не желательные (способные увеличить степень проявления) условия;
  • Триггеры/ признаки рисков (метрики рисков).

Идентификация рисков выполняется сотрудниками, для которых данная активность является частью их рабочих обязанностей, но, при этом, в данную работу должно быть вовлечено максимальное количество людей, для которых выполнение процессов подверженных рискам, это их основная обязанность. Дело в том, что в деятельности по выявлению и работе с рисками жизненноважны детали процессов, в которых возможно проявление рисков. Эти детали доступны только для экспертов конкретного домена, которыми риск-менеджеры, часто не являются, поэтому сплав профессиональных знаний определенных процессов и риск-менеджемента во многих случаях являются залогом успеха. Именно внимание к деталям отличает новичка/молодого специалиста от признанного профессионала.

Идентификация рисков — итеративный процесс, периодическое выполнение которого является условием построения системы по работе с рисками.

По причине того, что риски это понятие динамическое, то по мере развития проекта или процесса в рамках его жизненного цикла могут обнаруживаться новые риски, проявляться старые риски, при этом обладая более высоким потенциальным ущербом от их возможной реализации.

Частота итерации и состав участников выполнения каждого цикла в каждом случае должны быть разными (это желательное условие). В процессе идентификации должны принимать поочередное участие все задействованные в риск-менеджменте сотрудники. Это условие поможет выработать чувство «собственности» и ответственности за риски и за действия по реагированию на них.

После того, как получен набор входных данных, который позволит говорить о возможных рисках, необходимо обработать и представить полученные данные таким образом, чтобы дальнейшая работа над ними позволила четко, однозначно, непротиворечиво трактовать тот или иной риск. Изложенные выше характеристики информации (ясность, однозначность, непротиворечивость) являются основными показателями объективной и эффективной информации на основе которой можно принимать успешные управленческие решения, от своевременности которых зависит развитие любого типа бизнеса.

Именно о того, насколько правильно выявлен риск, будет оптимально выбрано средство/метод/стратегия по его обработке.

Активность по обработке «входных» данных можно значительно облегчить и унифицировать, в случае её надлежащего шаблонизирования. При разработке специализированных шаблонов документов, таких, как:

  • Специально подготовленные опросные листы, учитывающие конкретную специфику деятельности;
  • Специально подготовленные интервью, учитывающие детали рабочих процессов;
  • Автоматизированные средства сбора данных;
  • Средства визуализации полученной информации;
  • Средства автоматизации полученных результатов и построения прогнозных трендов (их описание будет приведено в дальнейшем);
  • И т.д.

Приведенные средства позволят:

  • Выявить и построить качественные модели/картины рисков, дальнейшее использование которых позволит выявить определенные закономерности;
  • Установка однозначные и косвенные связи между рисками и факторами их порождающими, и следствиями рисковых событий;
  • Соблюсти объективность в проведении рисковых исследований, максимально абстрагируясь от «человеческого фактора»
  • И т.д.

Безусловно, не используя приведенные советы можно добиться высоких результатов, но при этом будет затрачено избыточное количество энергии и ресурсов, которую можно было бы потратить на более конструктивную деятельность.

Применение опыта конкретных отраслей для конкретной ситуации, учитывая и адаптируя его под определенный условия, позволят накапливать успешный опыт коллег, преумножая и переосмысливая его для того домена, в котором Вы осуществляете свою активность.

Тему инструментария мы поднимали ранее, на протяжении предыдущих статей. С небольшими оговорками, освященные инструменты подходят для обработки полученной информации, её структуризации и процессам анализа и синтеза, из которых состоит вся активность анализа рисков. Но, наиболее популярные инструменты, используемые для качественного анализа рисков освятить необходимо применительно к рассматриваемой деятельности. Наиболее признанными методами, для обработки «рисковой информации» на данный момент развития данного домена, являются следующие средства:

  • Матрица вероятностей и последствий;
  • Методы экспертной оценки;
  • Анализ чувствительности;
  • Анализ дерева решений;
  • И т.д.

Многие из этих методов мы подробно и очень скрупулезно рассмотрели раньше. Сегодня же мы сосредоточимся на том, что подвергнем тщательной декомпозиции те техники, которые акцентируются на процессах качественного анализа рисков или схожими, по природе возникновения, с ними.

После того, как все риски выявлены и включены в реестр рисков, все данные о них, вне зависимости от их степени вероятности возникновения, которая, как правило, определяется на основе методов экспертных оценок или мозгового штурма, и воздействия на окружение включаются в реестр рисков. За всеми рисками в дальнейшем ведется подробное наблюдение и изучение.

Очень важно каждый из них держать под контролем и управлять его «поведением» в интересах результатов выполняемой деятельности.

Важным инструментом, позволяющим оценить величину риска, его влияние и другие характеристики является матрица вероятности и последствий (МВП). МВП – это методика, позволяющий определять ранг риска отдельно для каждой цели процесса/проекта, например для рамок функциональности, времени или других ресурсов. Ранг риска позволяет оперативно управлять реагированием на риски, расположенные в различных зонах матрицы. Зоны матрицы играют роль приоритетов. К примеру, для рисков, расположенных в зоне высокого риска (обычно выделяется красным цветом) матрицы необходимы предупредительные операции и агрессивная стратегия реагирования., которые позволят оптимально справиться с возникающей задачей/ами.

Для угроз, расположенных в зоне низкого риска (зеленый цвет), осуществление предупредительных операций может не потребоваться, если держать под контролем все содержание выполняемой деятельности.

Еще одним, дополнительным преимуществом МВП является то, что она очень просто и наглядно позволяет наблюдать за миграцией рисков во время хода проекта/процесса, осуществлять контроль над его рангом и взаимосвязанными с этой трансформацией связями. Многие риски, в начале определенной активности могут находиться в зоне низкого ранга, а ближе к ответственным вехам переместиться в пограничные или более критичные зоны.

Именно поэтому риск-менеджемент, в организациях, претендующих на лидерство в своем сегменте, не может быть «стихийным», а должен быть частью регулярной работы.

Следующим инструментом, который необходимо рассмотреть является анализ чувствительности.

Анализ чувствительности призван для определения того, какие риски имеют наибольшее влияние на выполняемую деятельность.

Смысл данного инструмента состоит в отслеживании параметров, которые оказывают наибольшее скрытое или явное влияние на конкретные факторы, условия, процессы.

В данном методе необходимо фиксировать и отслеживать все параметры. При изменении одного из них, будет возможным определить воздействие риска на всю ситуацию в целом или на какую-то её часть.

При обследовании определенного вопроса необходимо выделить параметры, влиянию которых он подвержен, например, такие: отсутствие ресурсов, необходимость в аутсорсинге и т.д. В процессе анализа чувствительности для конкретного параметра, рассматриваются те ситуации, при которых ранг матрицы имеет наибольшее значение, после чего они фиксируются, и с ними выполняется определенная деятельность, связанная с уклонением/минимизацией/игнорированием риска, и т.д. актуальная в данном случае.

Последний инструмент, о котором мы сегодня поговорим это анализ дерева решений (АДР). Самые сложные и комплексные ситуации, окружение которых изобилует рисковой составляющей, когда результат деятельности находится под большим суммарным риском реализации, применяют АДР. Несомненным преимуществом АДР является то, что это графический инструмент для анализа рисков процесса/проекта. Лежащее в основе данного вида анализа дерево решений (ДР) представляет собой частный случай диаграммы Ишикавы, приспособленный под активность по анализу и работе с рисками (Рис.4.5.2).

В ходе АДР конкретная ситуация, с учетом каждой из имеющихся возможностей её дальнейшего осуществления, рассматривается и фиксируется в виде графа, который принято называть дерево решений (Рис.4.5.2).

Дерево решений имеет пять элементов:

  • Точки принятия решений — это моменты времени, когда происходит выбор альтернатив;
  • Точка случайного события (точка возникновения последствий) — момент времени, когда с тем или иным результатом наступает случайное событие
  • Ветви — линии, соединяющие точки принятия решений с точками случайного события. Ветви, исходящие из точки принятия решений, показывают возможные решения, а линии, исходящие из узлов случайных событий, представляют возможные результаты случайного события;
  • Вероятности — числовые значения, расположенные на ветвях дерева и обозначающие вероятность наступления этих событий;
  • Сумма вероятностей в каждой точке принятия решений равна 1.Ожидаемое значение (последствия) — это расположенное в конце ветви количественное выражение каждой альтернативы.

Для построения ДР оптимально подходить техника «mindmap». О ней мы упоминали ранее, поэтому каждый сможет найти необходимый материал. Скажем лишь о том, что при желании можно без особых усилий изучить упомянутую технику и адаптировать существующие инструменты «mindmap» для построения дерева решений, с учетом собственных предпочтений и специфики рисковых процессов.

В результате построения ДР получается наглядно представить все необходимые «узловые моменты», от которых зависит принятие решения по каждой отдельной альтернативе и все альтернативы в целом, что способствует принятию целостного, для определенного процесса, решения по каждому отдельному риску, осознавая полную картину и представляя возможное взаимовлияние отдельных рисков.

В заключение главы про инструментарий хочется сказать о том, что использование одного, конкретного метода, каким бы универсальным он не был, не является панацеей. Наиболее удовлетворительные результаты получается в случае использования нескольких различных техник, которые бы дополняли друг друга.

Результатом обработки «инструментами», определенных «входных данных», является конкретная результирующая информация, имеющая определенную степень ясности, понятности и применимости для дальнейшего использования.

При обработке данных необходимо помнить о тех стэйкхолдерах, кто будет являться целевыми пользователями этой информации и от кого, в конечном итоге, зависит принятие решений и одобрение дальнейшей работы по риск-менеджменту. Как бы качественно и профессионально не был выполнен анализ. При оформлении демонстрационного отчета или презентации на первый план выходит понятие визуализации полученных результатов и самодостаточность полученной информации. Лучше всего, если Ваш материал будет понятен с минимальным количеством слов.

Но, при этом, не менее ценно помнить о том, что стэйкхолдеры бывают разные. Кто-то лучше относиться к числовым показателям, а кто-то лучше реагирует на полностью визуальный слайды.

Перед тем как составлять итоговый материал, изучите ключевых стэйкхолдеров – их образование, опыт работы, рабочие предпочтения и т.д. Успех всегда зависит от мелочей, которые можно почерпнуть в беседах с более опытными коллегами, руководством, изучением best practice. Мы не призываем Вас к организации «разветвленной шпионской сети», но рекомендуем быть более внимательными к деталям.

Наиболее удачные материалы в конечном итоге формируют библиотеку проекта/процесса (если хотите, то Ваш собственный репозиторий знаний), которую можно будет в дальнейшем «наращивать», развивать и применять для дальнейшего использования.

Один из самых важных, но, при этом самый «игнорируемый» процесс – это процесс документирования. О важности фиксации результатов, для дальнейшей работы с полученной информацией, знают все, но вот наладить процесс документирования удается в немногих организациях. Это происходит из-за того, что документирование очень сложный и скрупулезный процесс, в котором необходимо отражать все значимые изменения, возникающие по ходу проекта.

Необходимость организации и реализации этой активности появляется в тех компаниях, в которых анализ рисков становится не «стихийновозникающей» задачей, а процессом, важность которого осознана благодаря накопленному (как положительному, так и отрицательному) опыту работы над рисками.

Можно долго излагать прописные и теоретические истины о том, что ждет тех, кто должны образом не будет документировать свои процессы анализа рисков, но у нас нет задачи «ездить» по больной мозоли, но есть желание обучить Вас тому, как следует работать, что бы Вы могли быть успешными в направлении анализа рисков. Документирование именно тот процесс, который позволит обладать актуальной информацией. Каждый профессионал должен обладать свойством объективности и беспристрастности к тем данным и результатам, которые достигнуты в процессе его работы и ему нужно уметь своевременно донести их до тех сотрудников/руководства, от которых зависит принятие решений, а порой, такие решения ему придется принимать самому. Именно поэтому обоснованность принятого выбора из ряда альтернатив является ключевым моментом для последующих процессов.

Читайте также:  Как выглядит анализ на маркеры гепатита

Но при этом, специалистам, задействованным в процессах анализа рисков, важно знать и понимать специфику той деятельности, в которой они проводят свой анализ. Порой, способность пожертвовать «малым», во имя приобретения больших «бонусов» служит ключевым фактором успешной деятельности компании на рынке.

Процесс анализа рисков следует документировать на протяжении жизненного цикла всего проекта/процесса. Объем документирования и его форма, содержащая результаты анализа, зависит от конкретных целей проведенного анализа риска. В итоговом документе необходимо привести следующие данные:

  • Титульный лист;
  • Список участников процесса КАР;
  • Аннотацию;
  • Содержание (оглавление);
  • Цели и задачи проведенного КАР;
  • Описание анализируемого объекта;
  • Методологию КАР — исходные предположения и ограничения, определяющие пределы анализа риска;
  • Описание используемых методов анализа и обоснование их применения;
  • Исходные данные и их источники;
  • Результаты идентификации;
  • Результаты качественного анализа риска;
  • Анализ неопределенностей результатов оценки риска;
  • Рекомендации по работе с рисками;
  • Заключение;
  • Перечень используемых источников информации.

Не менее важный документ, который служит для формирования общей картины рисков – карта рисков (КР). КР основана на составлении детального документа, исходя из данных высокоуровневого представления всех возможных рисков. В этом документе должны быть приведены:

  • Сведения о природе рисков;
  • Информация об «окружении» (как внешнем, так и внутреннем) рисков;
  • Количественные характеристики, которые позволят оценить и приоритезировать каждый отдельный риск.

Приведенный список данных является минимально необходимым и достаточным для составления карты рисков, способной отвечать заданным метрикам процессов по работе с ними.

Когда речь заходит о составлении карты рисков, тогда будет уместным сказать о том, что «коллективное сознание» руководства процесса/проекта пришло к пониманию необходимости не просто отслеживать определенные риски и пытаться организовать отдельные точечные процессы по работе с ними, а создания документа, который сможет лечь в основе системы, по работе с рисками, повышающей качество процессов и конечного результата исследуемого домена.

Приведенном нами перечнем наибольший интерес вызывает третий пункт. Мы сосредоточимся на его пояснении. Он предполагает, что будет проведен не только КАР, но и частично выполнен количественный анализ (которому будет посвящена следующая статья), логичность проведения которого должна быть подтверждена результатами КАР.

Для того, что бы составить детальную КР, необходимо разработать метрики, которые могли бы подтвердить обоснованность результатов качественного анализа для:

  • Определение возможной величины ущерба:
    • использование 5-балльной оценки будет вполне достаточно;
    • выполняется экспертами-специалистами ИТ;
  • Определение значимости актива для организации:
    • использование 5-балльной оценки будет вполне достаточно;
    • выполняется экспертами-специалистами ИТ и согласовывается с стэйкхолдерами проекта;
  • Величину влияния риска вычислять как произведение двух вышеперечисленных величин:
    • Это позволит установить соответствие рассчитанной величины и качественной оценки уровня риска, полученной при составлении высокоуровневой (общей) карты рисков;

Результатом выполненной работы будет являться детальное описание всех комбинаций «актив — угроза» для каждого актива подверженного риску с количественной оценкой всех составляющих и суммарного уровня риска, как произведения величины влияния риска на вероятность использования уязвимости.

После того, как будет составлена карта рисков, можно говорить о том, что работа по приоритезации рисков может быть выполнена не на основе достаточно субъективных экспертных оценок, а в соответствии с принятым в процессах по анализу рисков математическим аппаратом, что приводит к значимости и обоснованности выполняемой активности.

Таким образом мы постепенно приходим к пониманию того, что без особых дополнительных ресурсных затрат можно выстроить подобие качественной системы по работе с рисками. Она будет включать в себя базу, реализованную в виде качественного анализа рисков и небольшой «надстройки», выполненной в виде количественного анализа рисков. В интеграции результатов, предложенной структуры системы по работе с рисками, будут вовлечены максимальное количество «слоев» организационной структуры, отдельно взятой компании, что приведет к согласованности и подтверждению ожиданий пользователей от данной системы.

Разработка плана реагирования на риски начинается после того, как проведены все необходимые виды анализа рисков. На этом этапе необходимо утвердить сотрудников, ответственных за определенные риски и выработать план/инструкцию, в которой будет описан процесс реагирования на риски. Данный документ должен так же содержать:

  • Метрику риска:
    • Граничные показатели, которые бы идентифицировали скорое наступление рискового события или появления ущерба;
  • Методы и стратегии по работе с риском:
    • Игнорирование, снижение, передача, устранение и т.д.;
  • Процедуры по дальнейшей обработке рисков;
  • Ответственных за «рисковые процессы» в дальнейшем;

Шаблонный подход к данному процессу можно быть применен только тогда, когда все виды рисков хорошо изучены и подкреплены актуальными данными о состоянии рисков, в изучаемой деятельности, а так же выполняется своевременная актуализация критичной информации. Если рисковая составляющая не достаточно хорошо изучена и нет четкого плана по их обработке, то такие риски должны более пристально отслеживаться и процедуры их обработке должны быть более оперативны.

Способы реагирования должны рассматриваться для каждого риска отдельно, с учетом специфики возникновения и проявления каждого, отдельно взятого риска.

План не должен остаться только на бумаге.

Разработка правильного, понятного и оптимального, для заданных параметров и условий плана – это 5% работы, а вот его выполнение, корректировка и «воплощение в жизнь», это оставшаяся часть.

Процесс планирования не должен быть статическим и теоретическим, но вот быть актуальным и выполнимым быть обязан.

В связи с тем, что процессы анализа рисков должны соответствовать принципам системного менеджмента, описанными в серии Гостов/Исо 9000 серии и принятыми на сегодняшний день за эталон, а так же учитывая тот факт, что качество реализуемых продуктов и услуг должно постоянно повышаться и удовлетворять запросам потребителей (внутренние или внешние эти потребители, по отношению к конкретной организации это не так важно), в жизненном цикле процессов риск-менеджмента должна присутствовать активность связанная с постоянным самоанализом/рефлексией проводимой деятельности.

Самоанализ должен заключаться не в фиктивном аудите или точечной инспекции выполняемых действий, а в подробном осмыслении и переосмыслении проводимых работ, с целью их оптимизации и корректировки, в соответствии со стратегией и задачами конкретной организации. Фаза «Совершенствования», названная так нами по причине того, что авторы видят в этой фазе залог успешности проводимых процессов, должна быть организована таким образом, чтобы руководство компании непосредственно участвовало и было осведомлено о результатах этой фазы, выраженных в:

  • «Количественной» обоснованности корректировок процессов «риск-менеджмента»;
  • Более быстром достижении поставленных задач;
  • Адекватной ресурсной составляющей «рисковой» деятельности;
  • И т.д.

Именно за счет процессов постоянного улучшения можно выработать баланс между целями организации и ИТ ресурсами, выделенными для риск-менеджмента.

Учитывая то, что процесс/ы совершенствования должны быть включены в каждую выполняемую активность, мы считаем правильным предложить дальнейший путь по работе с рисками, заключенный в накоплении данных и информации, сформированных на основе качественного анализа рисков и постепенном переходе к процессам количественного анализа, в результате выполнения которых становится возможным максимальным образом минимизировать влияние человеческого фактора на обработку рисковой составляющей процессов/проектов рассматриваемой организации.

Только после того, как накоплен опыт и необходимый массив информации в проведении качественного анализа рисков, целесообразно переходить к их количественной оценке. Причем концентрировать внимание следует именно на тех рисках, которые в процессе качественной классификации были включены в категорию высоких (особенно с высокой степенью ущерба при высокой вероятности реализации).

При количественной оценки рисков, используя оценки ущерба и вероятность реализации, мы рекомендуем, для начала, использовать 3-х бальную шкалу оценки рисков — высокий, средний, малый. Со временем, после осмысления рисковых процессов и понимания необходимых результатов данной активности можно будет данную шкалу дополнять, обоснуя необходимость проводимых действий.

Реализация количественных оценок, как правило, приводит к тому, что на качественном уровне структуры работ придется проделать не одну, а несколько регулярных процедур по работе с рисками, вырабатывая в организации культуру управления рисками. Это является необходимым условием повышения грамотности владельцев ИТ-активов и процессов, без которых невозможна успешная работа в этом направлении.

Здесь необходимым будет пожелать терпения и настойчивости в достижении целей риск-менеджмента, ответственным за это специалистам и руководителям.

«Переходный» период, связанный с аккумулированием необходимой информации – это очень сложный и достаточно долгий процесс, в котором необходимо использовать передовой опыт и качественную информацию.

В большинстве случаев, результатом «переходного периода» является выход на новый виток процессов анализа ИТ-рисков.

Сегодняшнее изложение подошло к концу!

В этой статье по анализу рисков мы описали процесс качественного анализа рисков. Эта активность позволит сформировать необходимую базу, для дальнейшего формирования и развития процессов анализа ИТ-рисков. Оптимально выстроенные процессы анализа рисков позволяют заложить прочный, надежный, но в то же время относительно гибкий информационный фундамент, на котором становится возможным построить прочный и надежный домен информационных технологий, обеспечивающий организации качественным и относительно «безрисковыми» процессами.

источник

Качественная оценка рисков — процесс представления качественного анализа идентификации рисков и определения рисков, требующих быстрого реагирования. Процесс проведения качественного анализа проектных рисков должен включать описательный, «инвентаризационный» аспект определения тех или иных конкретных видов риска данного проекта, выявления возможных причин их возникновения, анализа предполагаемых последствий их реализации и предложения по минимизации выявленных рисков. Специфической особенностью качественного анализа проектных рисков является определение стоимостного эквивалента гипотетических последствий возможной реализации отмеченных рисков. Поэтому качественный анализ является базой для проведения количественного анализа.

Задача количественного анализа рисков — численное измерение влияния изменений факторов проекта, проверяемых на риск, на поведение критериев эффективности проекта. Количественная оценка рисков позволяет определять: 1) вероятность достижения конечной цели проекта; 2) степень воздействия риска на проект и объем непредвиденных затрат и материалов, которые могут понадобиться; 3) риски, требующие скорейшего реагирования и большего внимания, а также влияние их последствий на проект; 4) фактические затраты, предполагаемые сроки окончания. В исследованиях, посвященных проблеме риска, встречается несколько подходов к определению критерия количественной оценки риска (статистический метод, метод экспертных оценок, метод аналогий и др.).

Статистический метод. Этот метод позволяет оценить риск не только конкретного проекта, но и предприятия в целом (проанализировав динамику его доходов) за некоторый промежуток времени. К преимуществам данного метода следует отнести несложность математических расчетов, а к недостаткам — необходимость большого числа наблюдений: чем больше массив информации, тем достовернее оценка рисков.

Метод экспертных оценок. Основное преимущество метода экспертных оценок заключается в возможности использовать опыт экспертов в процессе анализа проекта и учета влияния разнообразных качественных факторов. Достоинствами экспертного анализа являются отсутствие необходимости в точных исходных данных и дорогостоящих программных средствах, возможность проводить оценку до расчета эффективности проекта, а также простота расчета. Основные недостатки — трудность в привлечении независимых экспертов и субъективность оценок.

Одной из простейших практических экспертных методик анализа рисков является SWOT-анализ — качественный подход, базирующийся на сравнении («взвешивании») противоположных качеств проекта. Результаты SWOT-анализа формализуются в виде таблицы, содержащей четыре раздела и позволяющей наглядно противопоставить сильные и слабые стороны проекта, его возможности и угрозы (табл. 9.2).

На основе структурного анализа проводится дальнейшее исследование, включающее ранжирование выявленных факторов и попарное соединение сильных и слабых сторон проекта, его возможностей и угроз. Все это отражается на составлении четырех списков: 1) возможности, построенные на сильных сторонах проекта; 2) сильные стороны, которые могут быть снижены возможностью угроз проекту; 3) слабые стороны, которые не позволяют использовать возможности проекта; 4) слабые стороны проекта, которые делают компанию уязвимой для угроз. Затем разрабатываются меры по преодолению (избежанию) самых серьезных слабостей и противостоянию (избежанию) самым сильным угрозам.

Другой метод, разработанный на основе экспертных оценок, — наглядный метод оценки рискованности проекта, условно называемый «звездой ) рисков» (рис. 9.1). Данный подход позволяет сопоставить различные факторы проекта. Дальнейшее развитие этого метода достигается с помощью построения «спирали рисков», отражающей упорядочивание (ранжирование) факторов риска (рис. 9.2).

Рис. 9.1. «Звезда (роза) рисков»

Рис. 9.2. «Спираль рисков»

Метод экспертных оценок рисков следует дополнить его разновидностью — методом Дельфи. Он характеризуется анонимностью и управляемой обратной связью, так как эксперты в такой ситуации лишены возможности обсуждать ответы на поставленные вопросы. Обработанные и обобщенные результаты через управляемую обратную связь сообщаются каждому члену экспертной комиссии. Таким образом снимается возможность психологического дискомфорта, связанного с персонификацией каждой оценки, после чего оценка может быть повторена.

Читайте также:  Хгч на каком сроке сдать анализ

Метод аналогий. Сущность метода аналогий состоит в анализе всех имеющихся данных, касающихся осуществления фирмой аналогичных проектов в прошлом, с целью расчета вероятностей возникновения потерь. Если фирма предполагает реализовать проект, аналогичный уже завершенным, то для расчета уровня риска предпринимаемого проекта можно построить так называемую кривую риска на основании имеющегося статистического материала. С этой целью устанавливаются области риска, ограниченные нижней и верхней границами общих потерь.

Метод ставки процента (дисконта) с поправкой на риск. Этот метод позволяет, увеличивая безрисковую ставку процента на величину надбавки за риск, учесть факторы риска при расчете эффективности проекта. Так, в случае инновационных проектов надбавка за риск может достигать 10—20%. Обычно в качестве безрисковой процентной ставки берут процентную ставку по краткосрочным государственным облигациям. Рыночная рисковая премия оценивается на основе прошлой и прогнозируемой информации с помощью статистических пакетов.

Метод критических значений. Данный метод базируется на нахождении тех значений риск-переменных или параметров проекта, которые приводят расчетную величину соответствующего критерия эффективности проекта к критическому пределу. Он может рассматриваться в качестве инструмента количественного анализа рисков, когда в условиях прогнозируемой динамики изменения какого-нибудь фактора риска требуется, не проводя дополнительных расчетов, оценить степень близости критериального показателя виртуального проекта к его критическому пределу.

«Дерево решений». К важным методам исследования риска относится моделирование задачи выбора с помощью построения сложных распределений вероятностей («дерева решений»). «Дерево решений» — это диаграмма, отображающая взаимосвязи между решениями и связанными с ними случайными событиями (рис. 9.3).

Ветви «дерева» отображают либо решения, либо случайные события. Следуя вдоль построенных ветвей и используя специальные методики расчета вероятностей, оценивают каждый путь и выбирают менее рискованный.

Рис. 9.3. «Дерево решений»:

Р — вероятность события; ОДВ = Доход х Р;

ОДВ решения = Сумма ОДВ различных результатов

Анализ чувствительности. В ходе анализа чувствительности (уязвимости) происходит последовательно-единичное изменение каждой переменной: только одна из переменных меняет свое значение на прогнозное число процентов, и на этой основе пересчитывается новая величина используемого критерия. Простейшим способом, позволяющим проводить грубую оценку рисков проекта по методу чувствительности, является анализ точки безубыточности — точки нулевой прибыли или нулевых убытков, расчет которой позволяет выявить предельный объем производства, ниже которого проект будет нерентабельным. Для анализа воздействий конкретных отобранных риск-переменных на эффективность проекта можно использовать подход «Что если?» (What if?). В результате такого анализа выявляется абсолютная величина изменения эффективности проекта в зависимости от заданного изменения одной риск-переменной.

Классический анализ чувствительности представляет собой направленный процесс варьирования ключевых предположений при прогнозировании денежных потоков с целью определения влияния, которое они могут оказывать на проектируемую выгоду. Первый важный шаг при проведении анализа чувствительности — выбор варьируемых переменных. Как правило, чем больше или ненадежнее переменная, тем более важным становится для нее анализ чувствительности. Применение анализа чувствительности и выбор варьируемых компонентов, влияющих на устойчивость проекта, безусловно, должны определяться для каждого конкретного проекта с учетом его специфики.

Затем следует рассчитать относительную величину — эластичность, отражающую, насколько сильно изменится величина критериального проектного показателя при единичном изменении риск-переменной. Например, эластичность NPV(проекта) по варьируемой переменной определяется как отношение относительного приращения в NPV к относительному приращению в варьируемом параметре, умноженное на 100%. Преимуществом показателя эластичности (Е) является то, что он является безразмерной величиной, т.е. с его помощью удается решить проблему сопоставимости влияния различных (как натуральных, так и стоимостных) варьируемых характеристик проекта:

По показателям эластичности можно построить вектор чувствительности, позволяющий выявить наиболее рискованные переменные. Завершает анализ чувствительности ранжирование риск-пе- ременных в зависимости от величины эластичности: чем больше значение эластичности, тем сильнее эта зависимость, и тем более рискованным для проекта является данный фактор. Иначе даже незначительное отклонение от первоначального замысла окажет серьезное влияние на успех проекта. Для обеспечения сопоставимости берутся абсолютные значения эластичности. Чем больше эластичность, тем большее внимание должно быть уделено варьируемой переменной, и тем более чувствителен проект к ее изменениям.

Построение рейтинга эластичности позволяет выявить наиболее чувствительные переменные, для которых целесообразно провести дополнительные исследования в рамках количественного анализа рисков. Однако данный метод обладает существенными недостатками, основным из которых является его однофакторность, т.е. ориентированность на изменения только одного фактора проекта, приводящая к недоучету возможностей связей между отдельными факторами или недоучету их корреляции. Поэтому при проведении анализа чувствительности следует выделять независимые друг от друга переменные или переменные, взаимовлияние которых будет минимальным. Если же переменные тесно взаимосвязаны, то лучше рассматривать их возможные альтернативные комбинации, а это приводит к необходимости анализа сценариев.

Анализ сценариев. На основе анализа сценариев может быть проанализировано воздействие на изменение избранного для анализа критерия оценки проектной эффективности одновременного изменения всех основных переменных проекта, определяющих его денежные потоки. Важным преимуществом метода является тот факт, что отклонения параметров рассчитываются с учетом их взаимозависимостей (корреляции). Чаще всего рассчитываются три возможных сценария — пессимистический вариант возможного изменения переменных, оптимистический и наиболее вероятный. В соответствии с этими расчетами определяются новые значения критериев. По каждому сценарию исследуется, как будет действовать в соответствующих организационно-экономических условиях механизм реализации проекта, каковы при этом будут доходы, потери и показатели эффективности у отдельных участников. Проект считается устойчивым и эффективным, если во всех рассмотренных ситуациях интересы участников соблюдаются, а возможные неблагоприятные последствия устраняются за счет созданных запасов и резервов или возмещаются страховыми выплатами.

Имитационное моделирование. Многовариантность проектных расчетов базируется на использовании модельного подхода и вычислительной техники. Моделирование проекта является важнейшим инструментом как проектного анализа, так и управления проектом. Выделяются следующие наиболее общие признаки для всех моделей, применяемых в ходе инновационного проектирования: 1) комплексность; 2) наличие большого числа учитываемых переменных и параметров; 3) значительный объем и степень неопределенности исходной информации; 4) возможность недостоверности исходных данных; 5) большая длительность проекта и связанного с этим периода моделирования; 6) возможность существенных изменений общеэкономических факторов за период моделирования. Модели, обладающие перечисленными свойствами, реализованные на компьютерах, называются имитационными. Они служат важным инструментом решения проблемы многовариантности.

Практическая реализация этого подхода чаще всего базируется на использовании метода Монте-Карло (см. главу 7). Имитационное моделирование по методу Монте-Карло позволяет генерировать большое число случайных реализаций проекта, автоматически создавая множество возможных сценариев и их устойчивость к изменениям условий реализации проекта. Применение метода базируется на ослаблении предпосылки о детерминированности исходных данных через введение их в качестве случайных величин, т.е. наличии вероятностной неопределенности. Этапы анализа риска по методу Монте-Карло следующие:

  • 1) составление математической модели-таблицы оценки проекта;
  • 2) установление «уязвимых» и неопределенных переменных;
  • 3) выявление неопределенности (диапазон вариантов — минимум и максимум, распределение вероятностей, выявление и соотнесение переменных, положительная или отрицательная связь, жесткость связи, построение модели, анализ результатов).

Укрупненный анализ по методу Монте-Карло может быть представлен следующими положениями. Если распределение вероятностей и взаимодействие между переменными можно оценить и ввести в компьютер, появляется возможность выработки множества сценариев, которые последовательны в статической модели. Затем с помощью компьютера осуществляется выборка этих распределений, строится последовательный и логичный поток денежных средств и рассчитываются значения NPVи IRR. Повторяя этот процесс много раз, можно оценить полное распределения значений NPV.

Таким образом, вероятность случайного события позволяет прогнозировать случайные события, давая им количественную и качественную характеристику. При этом уровень неопределенности и степень риска уменьшаются. Обобщая проведенный обзор практических методов анализа рисков, структурируем их с помощью табл. 9.3.

источник

Качественный анализ рисков подразумевает оценку рисков в терминах их возможных последствий, используя установленные критерии. Критерии могут учитывать затраты, официальные и предписанные требования, социально-экономические аспекты и факторы внешней среды, интересы заказчика, приоритеты и иные исходные данные для оценки. Результат процесса качественной оценки – определение градации рисков по их вероятности и последствиям

Основная проблема управления рисками заключается в размере перечня рисков, полученного на этапе идентификации. Основные задачи качественного анализа состоят в разделении рисков на группы и расположении их в порядке приоритетов. Классифицировать риски можно, например, по их временной близости. Так, близкие риски должны иметь более высокий приоритет, чем риски, которые могут случиться в отдаленном будущем. Расположения рисков по степени их важности для дальнейшего анализа или планирования реагирования на риски может быть выполнено путем оценки вероятности их возникновения и воздействия на проект. Качественный анализ рисков – быстрый и недорогой способ установки приоритетов – выполняется на протяжении всего жизненного цикла проекта и должен отражать все изменения, относящиеся к рискам проекта.

Количественный анализ рисков обычно выполняется для рисков, которые были квалифицированы в результате качественного анализа. При количественном анализе также оцениваются вероятности возникновения рисков и размеры ущерба/выгоды; здесь анализируются риски, имеющие высокие и умеренные ранги. Выбор методов анализа определяется для каждого проекта и зависит от наличия времени и от бюджета.

Исходной информацией для количественного анализа рисков служат:

активы организационного процесса;

описание содержания проекта;

Наиболее распространенным методом количественного анализа является анализ дерева решений.

Дерево решений – это графический инструмент для анализа проектных ситуаций, находящихся под воздействием риска. Дерево решений описывает рассматриваемую ситуацию с учетом каждой из имеющихся возможностей выбора и возможного сценария. Дерево решений имеет пять элементов (Error: Reference source not found).

Точки принятия решений – это моменты времени, когда происходит выбор альтернатив.

Точка случайного события (точка возникновения последствий) – момент времени, когда с тем или иным результатом наступает случайное событие.

Ветви – линии, соединяющие точки принятия решений с точками случайного события. Ветви, исходящие из точки принятия решений, показывают возможные решения, а линии, исходящие из узлов случайных событий, представляют возможные результаты случайного события.

Вероятности – числовые значения, расположенные на ветвях дерева и обозначающие вероятность наступления этих событий. Сумма вероятностей в каждой точке принятия решений равна 1.

Ожидаемое значение (последствия) – это расположенное в конце ветви количественное выражение каждой альтернативы.

Модель создается слева направо. Построение начинается с отображения точки принятия решения, имеющей вид квадрата. Из этой точки рисуют количество ветвей, равное числу проектных альтернативных решений. В конце каждой ветви рисуют кружок, обозначающий возникновение допустимого случайного события, из которого выходят две ветви – возможные результаты вероятностного события. Ветви дерева берут свое начало в точке принятия решений и разрастаются до получения конечных результатов. Путь вдоль ветвей дерева состоит из последовательности отдельных решений и случайных событий.

Дерево решений – инструмент, который позволяет наглядно провести анализ проектных решений, содержащих несколько путей решения. Такое определение данного метода дает возможность с полным основанием использовать его для принятий решений о продолжении и ходе развития проекта на шлюзах.

По итогам проведения качественного и количественного анализа риска необходимо выработать четкое представление о стратегиях, используемых для реагирования на каждый проектный риск.

Стратегия реагирования на риски – совокупность методов, которая будет использована для снижения негативных последствий или вероятности реализации идентифицированных рисков. Для каждого риска необходимо выбрать свою стратегию, которая обеспечит наиболее эффективную работу с ним.

Существует четыре типовые стратегии реагирования на появление негативных рисков: уклонение, передача, принятие и снижение.

Стратегия состоит в полном исключении воздействия риска на проект за счет изменений характера проекта или плана управления проектом. Некоторых рисков, возникающих на ранних стадиях проекта, например, из-за отсутствия четкого определения требований заказчика, можно избежать, затратив дополнительное время и увеличив трудозатраты на их выявление. Однако эта стратегия не может полностью исключить риск.

Стратегия передачи риска также исключает угрозу риска путем передачи негативных последствий риска с ответственностью за реагирование на риск на третью сторону. Передача риска обычно сопровождается выплатой премии за риск стороне, принимающей на себя риск и ответственность за его управление. Сам риск при этом не устраняется. Условия передачи ответственности за определенные риски третьей стороне могут определяться в контракте.

Стратегия означает решение команды не уклоняться от риска. При пассивном принятии риска команда ничего не предпринимает в отношении риска и в случае его возникновения разрабатывает способ его обхода или исправления последствий. При активном принятии риска план действий разрабатывается до того, как риск может произойти, и называется планом действий в непредвиденных обстоятельствах.

Стратегия снижения риска предполагает усилие, направленное на понижение вероятности и/или последствий риска до приемлемых пределов. В стратегии снижения используется включение в план проекта дополнительной работы, которая будет выполняться независимо от возникновения риска, как, например, проведение дополнительного тестирования функциональности информационной системы, разработка прототипа системы, дополнительное подключение к работе опытных сотрудников.

источник