Управление рисками. Часть IV. Количественный анализ рисков

Итак, в предыдущей статье мы остановились на моменте, когда риски корректно идентифицированы и проведен их качественный анализ, после чего можно переходить либо сразу к этапу RRP (Risk Response Planning), либо к количественному анализу рисков (QRA, Quantitative Risk Analysis).

Руководитель проекта физически не способен уделить равное внимание всем рискованным частям проекта. Чтобы как-то понять, на чем требуется особенно заострить внимание, ему необходимо знать, где риск может существенно повлиять на временные или финансовые ресурсы проекта. Решение, в какие затраты времени и средств выливается определенный риск, - и есть процедура количественного анализа рисков. Задача количественного анализа рисков состоит в том, чтобы понять, во что выльется каждый риск для данного проекта: сколько времени и денег потребуется для устранения каждого конкретного риска.

Проведение количественного анализа рисков требует времени. Задача менеджера проекта состоит в том, чтобы грамотно сбалансировать необходимость количественного анализа с требованиями проекта. Сколько времени и сил потратить на количественный анализ, должен решать сам менеджер, но, как правило, чем важнее проект, тем больше времени затрачивается на QRA. Другая проблема состоит в том, что очень часто менеджмент компании состоит из людей, которые не любят иметь дело с вероятностями и, боже упаси, с распределением вероятностей. Если руководитель проекта не понимает этого, то своим количественным анализом он скорее всего добьется прямо противоположного результата, а именно - отвернет управление компании от той части проекта, которая как раз требует внимания. Тут важно чувствовать баланс между представлением на рассмотрение существенных вопросов и их количественной поддержкой.

Вокруг количественного анализа рисков иногда поднимают больший ажиотаж, чем он того заслуживает. Количественный анализ — не самая важная часть процесса управления рисками. Время, потраченное на идентификацию, даст больше преимуществ, чем количественные оценки.

Способы получения оценок

Чтобы руководителю проекта правильно организовать работу с количественным анализом, необходимо понять: многие пути получения цифр количественной оценки рисков аналогичны качественному анализу с той только разницей, что результаты выражаются в финансовых затратах, времени и процентной вероятности.

С точки зрения оптимизации времени проработки данных важно понять, что все принимаемые решения будут находиться в промежутке между двумя полюсами: на 100% объективные данные, которые достигаются за счет полного понимания ситуации и наличия всех необходимых данных с одной стороны и на 100% субъективные данные, основанные только на интуиции и предположениях без какой-либо фактической поддержки. Первое недостижимо, поэтому лучшая стратегия руководителя проекта состоит в том, чтобы уделить соответствующее количество времени и усилий, чтобы собрать максимально аккуратные данные.

Наиболее распространенные способы получения количественной оценки рисков:

• субъективное предположение о процентной вероятности, финансовых затратах и времени;
• прямой подсчет реальной стоимости или временных затрат;
• использование исторических данных: какие были вероятности, временные или финансовые затраты для рисков на предыдущих аналогичных проектах;
• дельфи-техника (см. Управление рисками. Часть II. № 14 2005);
• интервью с экспертом.

Очевидно, что эти способы получения цифр количественной оценки рисков аналогичны качественному анализу и это не должно удивлять. Согласно инструкциям PMI RMSIG угадывать цифры вероятности и степени воздействия является допустимым. Например, "полагаю, такой-то риск увеличит работу надо проектом на две недели, или будет стоить дополнительных 34 тыс. долларов". Или "я работал над похожими проектами раньше и полагаю, что вероятность риска порядка 20%". Руководитель проекта скорее всего столкнется с тем, что погрешность таких суждений слишком велика, чтобы базировать на них какое-то решение, однако снижения погрешности можно добиться выставляя на оценку небольшие части проекта, а также предоставляя как можно больше деталей тому кто будет проводить оценку. Чтобы количественно оценить риски, интервьюируя людей, необходимо провести довольно много различных интервью с различными специалистами.

Важные этапы проведения количественного анализа рисков: 1. Определить, какие методы количественного анализа будут применены, кто и как будет осуществлять эти оценки. 2. Определить цифры вероятностей и степени влияния рисков, если они не определены на стадии качественного анализа рисков. 3. Определить, какие риски требуют мероприятий RRP. 4. Определить, какие задачи требуют мероприятий RRP. 5. Определить ожидаемую величину стоимости риска проекта в целом. 6. Определить стоимость и продолжительность проекта в том случае, если никакие дальнейшие действия не будут предприняты. 7. Определить вероятность того, что проект будет окончен в рамках расписания и бюджета.

Ожидаемая величина риска

Количественной оценки риска можно добиться, используя понятие "ожидаемой величины стоимости риска" (expected value of the cost). Данная величина просчитывается так:

Ожидаемая величина стоимости риска = Вероятность риска х оценку стоимости влияния риска

Например, вероятность возникновения риска составляет 30%. Если дополнительные затраты в случае возникновения данного риска составляют 66 тыс. долларов, ожидаемое значение стоимости будет 0,3 * 66 000 = 19 800 долларов. Такой подход позволяет достаточно легко решить, сколько и каких рисков должны быть запущены в работу управления рисками. В работу запускаются риски, ожидаемое значение которых находится выше определенного порогового значения, по поводу которого вынесено решение компании. Например, менеджмент компании решает, что любые риски с ожидаемой величины стоимости 2500 долл. и выше будут запущены в работу. Эта политика становится руководствующей в отношении отбора рисков для дальнейшей отработки в русле управления рисками. Заметим, что, как и при качественном анализе, в дальнейшую работу берутся не только риски с превышающим пороговый показателями, но также и задачи, для которых определено большое количество рисков.

Если теперь просуммировать эти стоимости для всех идентифицированных рисков, будет получена цифра ожидаемого значения для проекта. Рассмотрим пример. Вы планируете проект внедрения ИТ-системы. Результаты оценки показывают, что проект обходится в 600 тыс. долл. Однако:

А. Есть 5%-ные вероятности задержки получения определенных комплектующих, что выльется в дополнительные затраты в 75 тыс. долл.

Б. Есть 55%-ные вероятности того, что аппаратное обеспечение обойдется на 60 тыс. долл. дешевле, чем ожидается.

В. Есть 75%-ные вероятности того, что будут проблемы с совместимостью определенных элементов, и это приведет к дополнительным затратам в 100 тыс. долл.

Г. Есть 5%-ная вероятность того, что стечение обстоятельств позволит внедрению пройти легче, чем ожидается, и это даст экономию в 25 тыс. долл.

Д. Есть 15%-ная вероятность определенных архитектурных недочетов, которые потребуют доработок стоимостью 8 тыс. долл.

Все это надо свести в таблицу (таблица 1). Таким образом, общая стоимость ожидаемых рисков по данному проекту с учетом всех возможностей составит 45 700 долл.

Таблица 1. Ожидаемая величина стоимости риска проекта

На этом процесс не заканчивается. Необходимо еще подсчитать следующие параметры (таблица 2):

1. Стоимость проекта при самом оптимальном стечении обстоятельств.
2. Стоимость проекта, ожидаемая управлением компании (цифра без какой либо поправки на риски).
3. Наиболее вероятная стоимость проекта с учетом стоимости ожидаемых рисков
4. Наихудший вариант стоимости проекта (WCC, worst case cost)

Таблица 2. Параметры стоимости проекта.

В реальности оценки проекта не ставятся жестко, они всегда находятся в определенном коридоре, заданном неопределенностями проекта. Следовательно, если мы примем во внимание неопределенности проекта, вероятно, что проектная стоимость окажется где-то между 515 тыс. и 783 тыс. Если такой разброс выходит за допустимые пределы в этом случае необходимо осуществить процедуру RRP (risk response planning) для того чтобы упразднить определенные риски. После чего делается повторная калькуляция и переопределяется разброс вероятной стоимости проекта.

Данные расчеты вскрывают один из важнейших моментов процесса управления проектами. Методология управления рисками позволяет показать, что сроки или стоимость проекта, установленные менеджментом, нереальными. Допустим, что в нашем примере менеджмент компании требует, чтобы данный проект не превышал 620 тыс. долл. Расчеты показывают, что это вряд ли возможно при существующем уровне рисков проекта. Либо должны быть уменьшены риски, либо увеличен бюджет. Менеджменту компании это может не понравиться, но ведь известно, что проект, у которого наиболее вероятная стоимость проекта с учетом стоимости ожидаемых рисков - 645 700 долл., не может быть гарантированно закончен за 620 000 долл.

По окончании этапа количественного анализа на руках руководителя проекта должны быть следующие документы: список количественно обработанных рисков, расписанный по приоритетам; прогноз потенциального времени выполнения и затрат по данному проекту (методом Монте-Карло или аналогичными расчетами); вероятность достижения планируемого времени выполнения проекта, масштаба работ, уровня удовлетворенности заказчиков, стоимости и качества проекта; тенденций, выявленных на данном этапе (главным образом для того, чтобы знать, где потребуется повторное выполнение процедур QRA); задокументированный список некритических рисков.

Метод Монте-Карло

Многие менеджеры проектов ошибочно полагают, что метод Монте-Карло и является самим процессом управления рисками. Это неправильно. Метод Монте-Карло позволяет спрогнозировать наиболее вероятную стоимость проекта и время необходимое для завершения проекта посредством оценки влияния неопределенностей на проект в целом. Чтобы метод Монте-Карло можно было применять, необходимо уже иметь на руках списки идентификационных рисков, оценки их вероятности и степени влияния. Понимание механизма, лежащего в основе данного метода, позволит менеджеру проекта не только обрести важное понимание природы прогнозирования, но и придаст уверенности в общении с менеджментом компании.

Рассмотрим пример. Допустим, ИТ-директор запрашивает определенный отдел, сколько времени потребуется на выполнение той или иной задачи. Отдел отвечает конкретно - 33 часа. Если задача более сложная и количество неопределенных моментов больше, отдел скорее всего ответит неопределенно, чаще всего, например, так: от 30 до 41 часа, скорее всего часа 33. Здесь 30 означает самую оптимистичную оценку, а 41 подразумевает случай, когда все, что можно, пойдет не так. Если бы ИТ-директор запросил наиболее оптимистичную, наиболее вероятную и пессимистичную оценки, то ответ был бы скорее всего: 30-33-41. Это можно представить графически (рис. 1). В данном случае три величины задают распределение вероятностей, что и является ответом. Очевидно, чем более широким является разброс, тем больше неопределенности таится в проекте.

Метод Монте-Карло используется именно в таких ситуациях, когда есть разброс вероятностей.

Метод Монте-Карло состоит в нахождении случайной выборки вероятностных значений и вычислении конечной стоимости и сроков выполнения проекта для этой выборки. Время и стоимость проекта пересчитываются исходя из различных допущений по времени и затратам для отдельных задач от 500 до нескольких тысяч раз на основании случайной выборки из возможных оценок. В результате строится график вероятности завершения проекта в определенное время или в пределах определенного бюджета (рис. 2). Понятно, что этот подсчет можно осуществить и вручную, однако количество вычислений, которое при этом надо будет проделать, трудноописуемо. Поэтому ПО для симуляций Монте-Карло и получило такое широкое распространение. (Здесь важно не дать себя запугать: ПО не говорит, что надо делать по ходу управления рисками, а только делает расчеты и дает представление о прогнозируемых сроках и затратах.)

Вернемся еще раз к ключевой мысли которая проходит через всю часть нашего курса, посвященного управлению рисками: методология управления рисками позволяет доказать, что сроки или стоимость проекта, установленные менеджментом, нереальными.

Например, менеджмент компании спускает директиву о том, что проект должен быть закончен к 28 января с бюджетом 47,5 тыс. долларов. Из графика (см. выше) следует, что есть только 55% вероятности окончания проекта к этому сроку. Руководителю проекта необходимо сообщить об этом, а также дать показать, что наиболее вероятно окончить проект в конце февраля. (Здесь можно сказать, что большинство компаний в Америке считают допустимым ориентироваться на 90%-ную вероятность в планировании сроков окончания проекта.) Если же, что возможно, дата 28 января все-таки не может быть изменена, необходимо будет провести мероприятия RRP для снижения вероятности определенных рисков, идентифицированных ранее, после чего Монте-Карло осуществляется еще раз. Таким образом, стадия количественного анализа создает мощный фундамент для работы по управлению проектами.

Существуют более глубокие уровни управления рисками: оценка ошибки понимания, допущений, предвзятостей, воздействие рисков на качество, удовлетворенность клиентов и т. д. Рассмотрение этих и других, более тонких, моментов не входит в цели данного цикла.

Продолжение следует