it

it


#50 #Перечислите и охарактеризуйте порядок и методы качественного и количественного анализа рисков.

Качественный анализ рисков – это процесс оценки и вероятности наступления выявленных рисков и их влияния, а также расстановка приоритетов в отношении рисков в соответствии с их потенциальным влиянием на цели проекта.

Процесс качественного анализа:

-        оценить вероятность наступления или ненаступления каждого выявленного риска;

-        определить последствия каждого рискового случая (о какой сумме идет речь или что может быть потеряно);

-        оценить приоритетность рисков на основании их вероятности/последствия;

-        выявить риски, которыми можно управлять (которые могут быть снижены)

Методы качественного анализа рисков: Оценка вероятности возникновения и влияния рисков, Матрица вероятности и воздействия, Оценка качества данных о рисках, Классификация рисков, Оценка срочности рисков, Экспертная оценка.

В результате качественного анализа рисков получаем обновленный реестр рисков, который включает: Относительное ранжирование или список приоритетов рисков проекта. Риски, сгруппированные по категориям. Список рисков, требующих немедленного реагирования. Список рисков для дополнительного анализа и реагирования. Список рисков с низким приоритетом, нуждающихся в наблюдении. Тренды результатов качественного анализа рисков по мере выполнения.

Количественный анализ рисков производится в отношении тех рисков, которые в процессе качественного анализа рисков были квалифицированы как потенциально или существенным образом влияющие на конкурентные свойства проекта. В процессе количественного анализа рисков оценивается эффект от таких рисковых событий. Рискам присваивается цифровой рейтинг.

Инструменты и методы количественного анализа:

1)   Методы сбора и предоставление данных: Опросы и Экспертная оценка.

2)   Методы количественного анализа рисков и моделирования:

-        Анализ чувствительности – определение, какие риски оказывают наибольшее влияние на проект.

-        Анализ ожидаемой денежной стоимости (EMV) – статистическое понятие, которое позволяет рассчитать средний результат для случаев, когда будущее включает сценарии, которые нельзя с уверенностью предсказать (анализ в условиях неопределенности).

-        Моделирование и имитация (метод Монте-Карло и Анализ чувствительности). Он основан на применении имитационных моделей, позволяющих создать множество сценариев, которые согласуются с заданными ограничениями на исходные переменные.

Анализ дерева решений. Дерево решений учитывает будущие события. В дереве решений рассчитывается ожидаемое значение для наиболее сложных ситуаций, чем ожидаемое значение, представленное ранее. Дерево решений учитывает взаимоисключения. Дерево решений дает возможность провести анализ ОДС по каждой альтернативе.