Облік погрішності у вихідних даних

Головна претензія, пропонована системам фінансового аналізу - зайва детерминированность. Складні розрахунки і далеко йдуть висновки приходиться засновувати на вихідних даних, точність яких викликає сумнів. У системі Project Expert такої проблеми не існує. Програма може вести розрахунки, як по точним, так і по приблизним даним, значення яких відомо з визначеною погрішністю. При використанні неточних данных Ви одержуєте не тільки оцінку ефективності проекту, але і можливий інтервал її коливань, спеціальні характеристики невизначеності і стійкості проекту.

Могутнє, оптимизированное обчислювальне ядро системи, здатне робити тисячі перерахувань проекту, дозволяє використовувати для такого моделювання метод Монте-Карло значно більш ефективний, чим спрощені методи аналізу чутливості.

Допустимо, ми визначили, які саме дані варто визнати невизначеними, а також установили діапазон значень, у межах якого вони можуть змінюватися випадковим образом. Якщо мова йде, наприклад, про два параметри, це означає, що визначено область значень вихідних даних, що має форму прямокутника.

Для трьох перемінних ця область являє собою паралелепіпед, а для L перемінних –L-мірний паралелепіпед. У будь-якому випадку, сукупність вихідних даних, від яких залежить доля проекту., відображається крапкою, що лежить усередині виділеної області. Таких крапок безліч, тому виконати розрахунок проекту для кожної з них неможливо. Проте, необхідно визначити, яке вплив робить невизначеність вихідних даних на поводження моделі. Ця задача вирішується за допомогою методу Монте-Карло.

Припустимо, у нашому розпорядженні мається спосіб вибирати крапки у виділеній області випадковим образом, аналогічний рулетці в ігорному закладі. Для кожним, обраним таким способом крапки, ми проведемо розрахунок показників ефективності і запишемо них у таблицю. Проробивши досить велика кількість досвідів, ми можемо підвести деякі підсумки. Наприклад, якщо з 100 спроб 99 були успішними, тобто, отримані прийнятні результати, то можна затверджувати, що, при впливі зазначених випадкових факторів, ризик реалізації проекту невеликий. Очевидно, для одержання надійного результату, число досвідів повинне бути достатнім для формування статистичної вибірки. Бажано не менш 100.

Контроль за реалізацією проекту

Результат діяльності підприємства в умовах ринку багато в чому залежить від впливу різних факторів, значення яких важко, а часом неможливо пророчити на стадії планування. Найбільш ефективним є використання в умовах невизначеності сценарного підходу. Обраний сценарій розвитку проекту будується на припущеннях, але реальне життя завжди вносить свої корективи і тому жоден, навіть дуже детально пророблений проект не може бути реалізований відповідно до раніше розробленого плану. Таким чином, для ефективного керування процесом реалізації проекту необхідно забезпечити «зворотний зв'язок». Для прийняття рішень керуючий повинний мати можливість регулярно і вчасно одержувати актуальну інформацію про стан проекту. У Project Expert передбачені спеціальні процедури, що дозволяють здійснювати актуалізацію даних у процесі реалізації проекту.