●​ построение управляющих моделей (дерева рисков и дерева решений);

●​ планирование мероприятий, направленных на предотвращение или снижение негативного воздействия выявленных рисков.

В фазе реализации проекта при необходимости осуществляются мероприятия по снижению рисков.

2. Методы анализа и минимизации рисков (п. 9.2)

Оценка рисков (определение):

Оценка рисков — это определение количественным или качественным способом величины (степени) рисков.

Методы анализа рисков (перечень):

●​ экспертной оценки рисков; ●​ анализа чувствительности; ●​ формализованных сценариев; ●​ Монте-Карло; ●​ дерева решений.

2.1. Метод экспертной оценки рисков

Применяется на начальной стадии, если информации недостаточно для количественной оценки.

Достоинства: отсутствие необходимости в точных исходных данных и дорогостоящих программных средствах, простота расчетов.​ Недостатки: трудность в привлечении независимых экспертов и субъективность оценок.

40

Алгоритм (этапы):

1.​ Для каждого риска определяется по 100-балльной шкале предельный уровень, приемлемый для организации.

2.​ При необходимости устанавливается дифференцированная оценка уровня компетентности экспертов по 10-балльной шкале (является конфиденциальной информацией).

3.​ Проводится оценка рисков экспертами с точки зрения вероятности наступления рискового события (в долях единицы) и опасности данных рисков для успешного завершения проекта (по 100-балльной шкале).

4.​ Оценки, представленные экспертами по каждому виду рисков, сводятся разработчиком проекта в таблицы, где определяется интегральный уровень по каждому виду рисков.

5.​ Проводится сравнение интегрального уровня рисков и предельного уровня для данного вида риска и выносится решение о приемлемости.

6.​ Если принятый предельный уровень ниже полученных интегральных значений, разрабатывается комплекс мероприятий по снижению влияния рисков и проводится повторный анализ.

2.2. Анализ чувствительности (метод вариации параметров)

Состоит в исследовании изменений интегральных показателей эффективности проекта в зависимости от изменения отдельных параметров.

Интегральные показатели: чистый дисконтированный доход (ЧДД), внутренняя норма доходности, срок окупаемости.​ Параметры: инвестиционные затраты, объем производства, издержки

41

производства, процент за кредит, индекс цен или индексы инфляции, задержки платежей, длительность расчетного периода.

Чем выше показатель чувствительности, тем ниже рейтинг, так как переменная является более рискованной.

Анализ чувствительности позволяет определить наиболее существенные для проекта параметры, изменение которых необходимо контролировать особенно тщательно.

Абсолютный анализ чувствительности позволяет рассчитать численное отклонение интегрального показателя при изменении значений одного или нескольких исходных параметров.

42

2.3. Метод формализованных сценариев (анализ сценариев развития проекта)

Дает возможность оценить влияние на проект возможного одновременного изменения нескольких переменных путем составления различных сценариев и учета вероятности их наступления. Как правило, формируются 3–5 сценариев развития проекта («оптимистичный», «нормальный», «пессимистичный»), каждому из которых должны соответствовать набор значений исходных переменных, рассчитанные значения результирующих показателей и вероятность наступления данного сценария, определяемая экспертным путем.

2.4. Метод Монте-Карло

Представляет собой сочетание методов анализа чувствительности и метода формализованных сценариев. Это сложная методика, основанная на имитационном моделировании с использованием специальных программных продуктов — математических пакетов. Результатом является распределение вероятностей возможных результатов проекта.

Последовательность имитационного моделирования:

1.​ Подготовка имитационной модели реализации проекта. 2.​ Выбор ключевых переменных проекта.

3.​ Расчеты вероятностных характеристик распределения переменных.

43