Модель выбора стиля принятия решений

37. Качественные и количественные методы оценки проектных рисков.

Риск – численно измеряемая вероятность рискового события.

Элементы риска: вероятность наступления рискового события, рисковое событие, ущерб.

Анализ проектных рисков подразделяется на качественный (описание всех предполагаемых рисков проекта, а также стоимостная оценка их последствий и мер по снижению) и количественный (непосредственные расчеты изменений эффективности проекта в связи с рисками).

В число проектных рисков обычно включаются такие как: технические, риски участников проекта, политические, юридические, финансовые, маркетинговые, экологические, военные, строительно-эксплуатационные, специфические, риски обстоятельств непреодолимой силы и др.

Качественный анализ рисков.

Первым шагом в проведении качественного анализа проектных рисков является четкое определение всех возможных рисков проекта. Существенную практическую помощь в этом направлении может оказать предлагаемая и практически используемая классификация проектных рисков. Анализ рисков может проводится по следующим основным сферам:

• финансовые риски;

• маркетинговые риски;

• технологические риски;

• риски участников проекта;

• политические риски;

• юридические риски;

• экологические риски;

• строительные риски;

• специфические риски;

• обстоятельства непреодолимой силы или форс-мажор.

Необходимо рассматривать каждое из направлений с трех позиций:

1. причины возникновения рисков

2. негативные последствия ,вызванные возможной реализацией данного риска

3. мероприятия, позволяющие минимизировать рассматриваемый риск

4. Дерево рисков используется для выявления,анализа рисков,представляет собой иерархичную структуру,аналогичную структуре разбиения работ.

На нижнем уровне дерева рисков должны быть представлены риски, которые можно оценить количественно, описать в виде события, имеющие те или иные последствия.

Метод Дельфи

Для этих целей необходимо привлечь достаточное количество экспертов (от 10 до 20) из разных областей и аспектов, касающихся проекта. Желательно привлечение независимых экспертов, в этом случае результаты станут более объективными. Все эксперты должны работать независимо друг от друга и сдавать свои ответы в письменном виде. Тема обсуждения - риски проекта. Ответственный за управление рисками координирует деятельность экспертов, структурирует их ответы, готовит промежуточные и окончательный результаты работы экспертной группы.

Формирование экспертной группы => подготовка экспертизы ==> проведение экспертизы => обработка ответов ==> анализ результатов ==> разработка сценария по устранению недостатков ==> подготока и проведение повторной экспертизы ==> рекомендации по распределению ресурсов==> анализ и окончательные решения

Экспертиза проводится в несколько туров. В результате согласованность экспертов либо растёт, либо происходит размежевание мнений на подгруппы.

Метод аналогий

Для идентификации рисков этот метод использует накопленные знания и планы по управлению рисками других аналогичных проектов.

Наиболее часто встречающимися количественными методами анализа рисков являются анализ чувствительности (уязвимости), анализ сценариев,метод Монте-Карло, дерево решений. Задача количественного анализа состоит в численном измерении влияния изменений рискованных факторов на эффективность проекта.

Анализ чувствительности его задачей является численное измерение влияния факторов рискованности на эффективность проекта. С помощью данного анализа можно убедиться насколько даже самые незначительные отклонения от первоначального замысла окажут серьезное влияние на успех проекта. Применение анализа:

• Для определения факторов в наибольшей степени оказывающих влияние на результаты проекта

• Для сравнительного анализа вариантов проекта с целью определения какой из них окажется более чувствительным к изменению какого –либо фактора.

Этот метод позволяет получить ответы на вопросы вида: что будет с результирующей величиной, если изменится значение некоторой исходной величины? Отсюда его второе название - анализ "что будет, если" ("what if" analysis). Как правило, проведение подобного анализа предполагает выполнение следующих шагов.

1. Выбираются факторы (исходные показатели), относительно которых нет однозначного суждения (т. е. находится в состоянии неопределенности). Типичными являются следующие факторы:

-          капитальные затраты и вложения в оборотные средства,

-          рыночные факторы - цена товара и объем продажи,

-          компоненты себестоимости продукции,

-          время строительства и ввода в действие основных средств.

В качестве результирующего показателя эффективности инвестиций может служить внутренняя норма прибыльности (IRR) или чистое современное значение (NPV).

Задается взаимосвязь между исходными и результирующим показателями в виде математического уравнения или неравенства.

2. Определяются наиболее вероятные значения для исходных показателей и возможные диапазоны их изменений (например 5% и 10% от номинального значения).

3. Путем изменения значений исходных показателей исследуется их влияние на конечный результат.

Проект с меньшей чувствительностью NPV считается менее рисковым.

Обычная процедура анализа чувствительности предполагает изменение одного исходного показателя, в то время как значения остальных считаются постоянными величинами.

Главным недостатком данного метода является предпосылка о том, что изменение одного фактора рассматривается изолированно, тогда как на практике все экономические факторы в той или иной степени коррелированны.  

  Метод сценариев

Метод сценариев позволяет совместить исследование чувствительности результирующего показателя с анализом вероятностных оценок его отклонений. В общем случае процедура использования данного метода в процессе анализа рисков включает выполнение следующих шагов.

1. Определяют несколько вариантов изменений ключевых исходных показателей (например,пессимистический, наиболее вероятный и оптимистический).

2. Каждому варианту изменений приписывают его вероятностную оценку.

3. Для каждого варианта рассчитывают вероятное значение критерия NPV (либо IRR, РI), а также оценки его отклонений от среднего значения.

4. Проводится анализ вероятностных распределений полученных результатов.

Проект с наименьшими стандартным отклонением (s) и коэффициентом вариации (СV) считается менее рисковым.

В целом метод позволяет получать достаточно наглядную картину для различных вариантов реализации проектов, а также предоставляет информацию о чувствительности и возможных отклонениях.

Дерево решений 

Деревья решений (decision tree) обычно используются для анализа рисков проектов, имеющих обозримое или разумное число вариантов развития. Они особо полезны в ситуациях, когда решения, принимаемые в момент времени t = n, сильно зависят от решений, принятых ранее, и в свою очередь определяют сценарии дальнейшего развития событий.

Дерево решений имеет вид нагруженного графа, вершины его представляют ключевые состояния, в которых возникает необходимость выбора, а дуги (ветви дерева) - различные события (решения, последствия, операции), которые могут иметь место в ситуации, определяемой вершиной. Каждой дуге (ветви) дерева могут быть приписаны числовые характеристики (нагрузки), например, величина платежа и вероятность его осуществления. В общем случае использование данного метода предполагает выполнение следующих шагов.

1. Для каждого момента времени t определяют проблему и все возможные варианты дальнейших событий.

2. Откладывают на дереве соответствующую проблеме вершину и исходящие из нее дуги.

3. Каждой исходящей дуге приписывают ее денежную и вероятностную оценки.

4. Исходя из значений всех вершин и дуг рассчитывают вероятное значение критерия EMV (либо IRR, РI).

5. Проводят анализ вероятностных распределений полученных результатов.

Ограничением практического использования данного метода является исходная предпосылка о том, что проект должен иметь обозримое или разумное число вариантов развития. Метод  особенно полезен в ситуациях, когда решения, принимаемые в каждый момент времени, сильно зависят от решений, принятых ранее, и в свою очередь определяют сценарии дальнейшего развития событий.

Решения а является более предпочтительным, так как его ожидаемая денежная оценка превосходит альтернативу в.

Метод Монте-Карло (имитационное моделирование рисков)

Сочетание анализа чувствительности и анализа сценариев. Результат – распределение вероятностей возможных результатов. Изучаемый П рассматривается как модель, с которой проводят эксперименты. Имитационное моделирование рисков инвестиционных проектов представляет собой серию численных экспериментов, призванных получать эмпирические оценки степени влияния различных факторов (объема выпуска, цены, переменных расходов и др.) на зависящие от них результаты. Проведение имитационного эксперимента разбивают на следующие этапы.

1) устанавливаются взаимосвязи между исходными и выходными показателями в виде математического уравнения или неравенства. В качестве результирующего показателя обычно выступает один из критериев эффективности (NPV, PI, IRR);

2) задаются законы распределения вероятностей для ключевых параметров модели;

3) проводится компьютерная имитация значений ключевых параметров модели (с применением программ типа Excel или специальных программных продуктов, например Risk Master);

4) рассчитываются основные характеристики распределений входящих и исходящих показателей;

5) проводится анализ полученных результатов и принимается решение.

3 ключевых параметра, влияющ на проект	Наихудший сценарий	Наилучший сценарий	Вероятный
Цена	..	…	..
Объём выпуска	..	..	..

При этом прочие параметры проекта считаются постоянными величинами (к примеру налоги, амортизация)

38. Методы принятия управленческих решений (+33,36)

Управленческое решение – сознательный выбор наиболее предпочтительного варианта поведения, направления действий из множества возможных.

Управленческие решения как форма связывают сущность (воздействие) и содержание (функции) управления. Управленческое решение отражает результат реализации функций управления. Управленческое решение - это промежуточный и конечный продукт управленческого трудав каждой функции управления, отражающий в своем содержании специфические черты каждой функции.

Требования к управленческим решениям:

- своевременные (поздно Вася пить Боржоми, коли почки отвалились…),

- полномочные (приниматься тем, кто имеет право и обязанность принятия решений)

- компетентными (приниматься тем, кто знает как решать эту проблему) – если руководитель полномочен, но не знает – применяются различного рода экспертные решения (коллегиальные, консультативные, коллективные),

- необходимыми и достаточными,

- ясными и понятными людям,

- непротиворечивыми и согласованными, т.е. должны не противоречить ранее принятым решениям и т.д.

- законными.

Алгоритм принятия решений:

1. Анализ среды

2. Идентификация проблемы

3. Определение параметров

4. Выработка альтернатив

5. Выбор альтернативы

6. Согласование решение

7. Управление реализацией

8. Контроль и оценка

1. Анализ …

Методы:

1. Методы ситуационного анализа

-кейс- метод

-мозговая атака

-анкетирование

-факторный анализ

-метод экспертной оценки

-причинно-следственный анализ

2. Методы моделирования (универсальный) – построение упрощенного представления о состоянии системы

-графические – для качественных задач (Графики- Ганнт, таблицы, матрицы, схемы – оргструктуры, блок-схемы…)

-экономико-математические (теории игр, линейное программирование) – для количественных задач