Количественный анализ рисков проекта
VI. Страхуемые риски
IV. Технические риски
1. Изменение технологий.
2. Ухудшение качества и производительности производства, связанного с проектом.
3. Специфические риски технологии, закладываемой в проект.
4. Ошибки в составе и содержании проектно-сметной документации.
V. Правовые риски, связанные с:
1. Получением и обладанием лицензиями.
2. С существующим патентным правом.
3. Невыполнением контрактов подрядчиками, поставщиками и проектировщиками.
4. С судебными процессами с внешними партнерами
5. С внутренними судебными процессами
6. С форс-мажорными (чрезвычайными) обстоятельствами.
1. Прямой ущерб имуществу в результате:
1) транспортных инцидентов;
2) использования оборудования с нарушением регламента его работы;
3) поставкой и использованием материалов несоответствующего качества;
4) ненадлежащего использования имущества подрядчиков.
2. Косвенные потери, связанные с:
1) демонтажом и передислокацией поврежденного имущества;
2) перестановкой оборудования;
3) потерей арендной прибыли;
4) нарушением запланированного ритма деятельности;
5) увеличением необходимого финансирования.
3. Риски, страхуемые в соответствии с нормативными документами посторонним лицам:
1) нанесение телесных повреждений;
2) повреждение имущества;
3) ущерб проекту вследствие ошибок проектирования и реализации;
4) нарушение графика работ.
4. Риски, связанные с штатными сотрудниками предприятия:
получение телесных повреждений;
затраты на замену сотрудников.
Провести четкую границу между отдельными видами проектных рисков достаточно сложно. Ряд рисков находится во взаимосвязи (коррелирован между собой), изменения в одном из них вызывают изменения в другом, что влияет на результаты проектной деятельности.
Количественный (математический) аппарат анализа рисков опирается на методы теории вероятностей, что обусловлено вероятностным характером неопределенности и рисков. Задачи анализа рисковразделяются на три типа:
1) прямые задачи, в которых оценка уровня рисков происходит на основании априори известной вероятностной информации;
2) обратные задачи, когда задается приемлемый уровень рисков и определяются значения (диапазон значений) исходных параметров с учетом устанавливаемых ограничений на один или несколько варьируемых исходных параметров;
3) задачи исследования чувствительности, устойчивости результативных, критериальных показателей по отношению к варьированию исходных параметров (распределению вероятностей, областей изменения тех или иных величин и т. п.).
В таблице 11 приведена характеристика наиболее используемых методов количественного анализа рисков.
Таблица 11. Методы количественного анализа рисков проектов
Метод | Характеристика метода |
Вероятностный анализ | Предполагают, что построение и расчеты по модели осуществляются в соответствии с принципами теории вероятностей, тогда как в случае выборочных методоввсе это делается путем расчетов по выборкам. Вероятность возникновения потерь определяется на основе статистических данных предшествовавшего периода с установлением области (зоны) рисков, достаточности инвестиций, коэффициента рисков (отношение ожидаемой прибыли к объему всех инвестиций по проекту). |
Экспертный анализ рисков | Метод применяется в случае отсутствия или недостаточного объема исходной информации и состоит в привлечении экспертов для оценки рисков. Отобранная группа экспертов оценивает проект и его отдельные процессы по степени рисков. |
Метод аналогов | Использование базы данных осуществленных аналогичных проектов для переноса их результативности на разрабатываемый проект, такой метод используется, если внутренняя и внешняя среда проекта и его аналогов имеет достаточно сходимость по основным параметрам. |
Анализ показателей предельного уровня | Определение степени устойчивости проекта по отношению к возможным изменениям условий его реализации. |
Анализ чувствительности проекта | Метод позволяет оценить, как изменяются результирующие показатели реализации проекта при различных значениях заданных переменных, необходимых для расчета. |
Анализ сценариев развития проекта | Метод предполагает разработку нескольких вариантов (сценариев) развития проекта и их сравнительную оценку. Рассчитываются пессимистический вариант (сценарий) возможного изменения переменных, оптимистический и наиболее вероятный вариант. |
Метод построения деревьев решений проекта | Предполагает пошаговое разветвление процесса реализации проекта с оценкой рисков, затрат, ущерба и выгод. |
Имитационные методы | Базируются на пошаговом нахождении значения результирующего показателя за счет проведения многократных опытов с моделью. Основные их преимущества – прозрачность всех расчетов, простота восприятия и оценки результатов анализа проекта всеми участниками процесса планирования. В качестве одного из серьезных недостатков этого способа необходимо указать существенные затраты на расчеты, связанные с большим объемом выходной информации. |
При анализе показателей предельного уровня используются следующие выражения:
или ,
где FC – величина постоянных издержек предприятия (руб.) в течение определенного периода;
FCx - величина постоянных издержек предприятия (руб.), приходящаяся на одно наименование продукции (руб.) в течение определенного периода;
VC – величина переменных издержек предприятия (руб.) в течение определенного периода;
VCx – величина переменных издержек предприятия (руб.), приходящаяся на одну единицу продукции (руб.) в течение определенного периода;
TR – совокупный доход (выручка) предприятия от продажи продукции (руб.) в течение определенного периода;
px – цена одной единицы продукции (руб.).
С помощью первой формулы точка (уровень) безубыточности в единицах продукции рассчитывается только для одного наименования продукции, во втором – в денежных единицах при производстве нескольких наименований продукции или для всего предприятия в целом.
При анализе сценариев развития проекта по каждому сценарию (наиболее вероятному, оптимистическому и пессимистическому) реализации проекта определяются:
значения результирующих показателей (как правило, это чистый дисконтированный доход для сценария, ЧДДi);
вероятность наступления сценария, pi.
В результате определяется интегральное значение (математическое ожидание) результирующего показателя:
.