CC BY
213
Посилання на статтю_
Данченко О.Б. Огляд методiв аналiзу ризиюв в проектах/О.Б. Данченко, В.О. Занора// Управлшня проектами та розвиток виробництва: Зб.наук.пр. - Луганськ: вид-во СНУ ím. В.Даля, 2007 - №1 (21). С. 57-64._
УДК 65.012
О.Б. Данченко, В.О. Занора
ОГЛЯД МЕТОД1В АНАЛ1ЗУ РИЗИК1В В ПРОЕКТАХ
Проведено аналiз iснуючих методiв аналiзу ризикiв в проектах. Розглянуто етапи проведення оцЫки ризику по деяким з них. Описано методи ягасного та ктьгасного аналiзу. Дж. 6.
Ключовi слова: методи аналiзу, ризики, проект.
О.Б. Данченко, В.О. Занора
ОБЗОР МЕТОДОВ АНАЛИЗА РИСКОВ В ПРОЕКТАХ
Проведен обзор существующих методов анализа рисков в проектах. Рассмотрены этапы проведения оценки риска по некоторым из них. Описаны методы качественного и количественного анализа. Ист. 6.
E. B. Danchenko, V.A. Zanora
THE REVIEW OF PROJECT RISKS ANALYZING METHODS
The review of existing project risks analyzing methods is done. Stages of risk estimation by means of some of these methods are considered. Quantity and quality analyzes methods are described.
Постановка проблеми у загальному вигляд'1 та i'i зв'язок з важливими науковими чи практичними завданнями. У свгговш практик методи управлшня ризиками ефективно використовуються в багатьох сферах. Управлшня ризиками (Risk Management) останшми роками стае все бтьш необхщним в будь-якому бiзнес-середовищi внаслщок зростаючо'Г конкуренци, посилення чиннимв невизначеност i прискорення вах бiзнес-процесiв, що вимагають швидко' реакци. Чим швидше i несподiванiше змшюеться внутршне або зовшшне середовище, тим вище вщповщальнють керiвникiв за ухвалення ршень. У такiй ситуаци будь-якому керiвнику потрiбно бути готовим до можливих несподiванок. Ризик-менеджмент не пропонуе готових ршень, але дае системний пщхщ до оцiнки ризикiв конкретних проек^в та процесiв пiдприемств i дозволяе за рахунок здшснення превентивних заходiв понизити вiрогiднiсть як настання ризикованих подш, так i зменшити розмiр можливого збитку.
Пiд ризиком слщ розумiти подiю, в результат настання яко' iснуе реальна можливють отримання результатiв рiзного характеру, таких, що можуть позитивно i негативно впливати на дiяльнiсть пiдприемства.
Для будь-якого пщприемства оцiнка i вивчення ризиш необхiднi, щоб визначити настання подш з негативними наслщками, а також небезпеку
"Управлшня проектами та розвиток виробництва", 2007, № 1(21)
1
виникнення непередбачених втрат, збитш, недоотримання доходiв, прибутку в порiвняннi i3 запланованим варiантом.
Анал'з ocmaHHix досл'джень i публЫацш, в яких започатковано розв'язання дано)' проблеми i на як спираеться автор. В наш час
запропонована велика ктькють методiв аналiзу ризикiв. Цi методи зручно подтити на двi групи: кiлькiснi та якюш.
Група кiлькiсних методiв у свою чергу подтяеться на двi пiдгрупи: статистичнi та розрахунковi (шдивщуальы).
Статистичнi методи зручнi для аналiзу ризику, тому що являють собою, як правило, усереднеш данi. Це дозволяе робити деяк узагальненi висновки вщносно ризику нанесення шкоди. Загальнють висновкiв дозволяе рекомендувати використовувати ц методи для технiчного регулювання. Статистичш данi формуються шляхом збору та обробки одиничних подш, якi вщбулися за деякий фiксований час у певнш групi продукци. Статистичнi дат володшть статистичною невизначенiстю, обумовленою об'емом вхщних даних, i методичною невизначенютю, пов'язаною з вибором способу обробки даних. Застосування стандартних методiв обробки даних дозволяе знизити методичну невизначенють.
При використанш розрахункових методiв розрахунок ризику вщбуваеться, як правило, на стади проектування. Цi методи дозволяють оцiнити ризик стосовно конкретного виробу, а не групи однотипних об'ек^в. Розповсюдження результат iндивiдуального розрахунку ризику об'екта на групу однотипних об'ек^в (для узагальнених висновмв) повинне бути обумовлено рядом умов i обмежень, наприклад, слщ знайти, що розрахунок ризику ведеться для типового представника, який експлуатуеться у типових умовах, i т.п.
Якюш методи аналiзу ризику дозволяють отримувати усереднеш узагальнеш вщомосп про ризик нанесення шкоди для груп продукци чи значення ризику для конкретного виду продукци.
В останшх публка^ях наводяться деяк з методiв аналiзу з Тх описом або без нього, вщсутнм загальний перелiк методiв та в бшьшосп робiт не розглядаеться процедура використання методу.
Метою дано)' статтi е опис якнайбтьшого числа юнуючих методiв аналiзу ризикiв в проектах та розгляд Тх недолив та переваг i процедури використання деяких з них в процес аналiзу ризикiв по кроках.
Викладення основного матер'тлу. Розглянемо iснуючi методи, ям використовують для якiсного та ктькюного аналiзу ризику, зупинившись на деяких з них докладные [1]:
1. Метод аналогш (для якiсного i кiлькiсного аналiзу)
Передбачае використання даних по шших, ранiше виконаних подiбних проектах [2].
2. Аналiтико-iмовiрнiсний метод (для ктькюного аналiзу)
Первiсно використовувався в системi PERT для визначення очкуваноТ' довготривалостi кожноТ роботи i проекту в цiлому. Подальше використання цей метод знайшов в послщовнш оцiнцi невизначеностi, за якою розраховуються витрати i оцiнюеться невизначенiсть кожного елемента проекту [2].
3. Побудова графка потош (для якiсного аналiзу)
Графiк потокiв - це будь-яка дiаграма, що вiдображае зв'язки мiж елементами проекту, наприклад, причинно-наслiдкова. Таю графки можуть допомогти виявити причини та наслщки ризикiв [2].
4. Метод статистичних випробувань (метод «Монте-Карло») (для ктькюного аналiзу) [3-5]
2
"Управлшня проектами та розвиток виробництва", 2007, № 1(21)
Методом формал1зованого опису невизначеносп, використовуваним у найбтьш складних для прогнозування проектах, е метод Монте-Карло. В1н заснований на застосуванн 1м1тац1йних моделей, що дозволяють створити множину сценарив, що узгоджуються 1з заданими обмеженнями на вихщн1 зм1нн1. До числа достоинств цього методу сл1д в1днести можливють анал1зувати I оц1нювати р1зн1 сценари реал1зацИ проекту. Проводиться моделювання календарного плану з використанням сггьовоТ модел1 проекту. Результати моделювання можуть бути використан для кшькюноТ оц1нки ризику р1зних альтернатив календарного плану, р1зних шлях1в атьовоТ' модел1 або роб1т.
Посл1довн1сть д1й при реал1заци цього методу повинна бути такою:
- створення прогнозноТ модел1 (част1ше - ЧДП);
- виявлення ключових фактор1в, тобто змшних, як1 значною м1рою впливають на результати проекту (на цьому етап1 використовуються результати анал1зу чутливост1) I мають значну 1мов1рнють настання;
- визначення розпод1лу 1мов1рност1 ключових фактор1в. Для цього встановлюються м1н1мальне I максимальне значення, що можуть прийняти ключов1 фактори та прогнозуються вид I параметри розподту 1мов1рност1 всередин1 заданих меж;
- виявлення кореляцшних залежностей м1ж змшними. Повинн1 бути виявлен1 вс1 залежн зм1нн1 I по можливост1 точно (за допомогою коеф1ц1ент1в кореляци) описаний ступшь цих залежностей;
- генерування множини випадкових сценарив, заснованих на заданих обмеженнях. Для реал1заци цього етапу необхщний опис та "прогш" прогнозноТ модел1 на комп'ютер1;
- статистичний анал1з результат1в 1м1тац1йного моделювання. Основним критер1ем ухвалення р1шення з урахуванням статистичного анал1зу ризику е такий: варто вибирати проект 1з таким розподтом 1мов1рност1 ЧДД, який щонайкраще вщповщае ставленню до ризику конкретного швестора. Кр1м 1мов1рн1сних характеристик ЧДД (математичного чекання, середньоквадратичного вщхилення I коефщ1ента вар1аци), при реал1заци даного методу можуть бути визначен так1 показники - оч1куван1 втрати швестора, оч1куван1 доходи в1д проекту, вартють невизначеност1, коеф1ц1ент оч1куваних втрат.
5. Побудова профтю ризику (для ктькюного анал1зу ризику)
При цьому використовуеться будь-який узагальнений показник ризику (грошов1 втрати в1д ризику, затримка часу виконання проекту I т.1н.).
По одному з розповсюджених пщход1в ктькюно ризик визначаеться як
Я = Р *Е, (1)
де R - ризик; Р - 1мов1рнють ризиковоТ под1Т; Е - величина втрат вщ ризикованоТ поди.
Для побудови профтю ризику на однш ос1 розташовуються ц1л1, пщсистеми, роботи проекту, на 1нш1й - ризиковаш под1Т, що впливають на них I, нарешт1, на третш - показник ризику (наприклад, оч1куване грошове значення R). Точки максимальних ризимв розглядаються як "слабк1 точки", що вимагають вживання особливих заход1в для усунення або зменшення ризику [2].
6. Експертш методи для оцшювання ризику [6] (для якюного I к1льк1сного анал1зу)
Сутн1сть експертних метод1в полягае в тому, що для оцшок ризикованих фактор1в залучаються висококвал1ф1кован1 спец1ал1сти - експерти, ям волод1ють необх1дною профес1йною осв1тою, досвщом I профес1йною 1нтуТ'ц1ею.
"Управл1ння проектами та розвиток виробництва", 2007, № 1(21)
3
Окремим випадком даного методу е штерв'ювання для якюного аналiзу ризиюв, як проводяться i3 учасниками проекту на стади планування проекту та на етап аналiзу ризикiв.
Алгоритм методу експертноТ оцiнки ризикiв проекту може включати:
- розробку повного перелку можливих ризикiв проекту;
- ранжирування цих ризиш за ступенем важливостк З цiею метою необхiдно визначити iмовiрнiсть даного ризику; небезпеку даного ризику, тобто насктьки iстотними виявляться наслщки настання несприятливоТ подiТ'; важливють ризику як добуток iмовiрностi на небезпеку його настання;
- ранжирування ризимв за ступенем важпивосп для проекту [2].
7. SWOT - аналiз проекту (для якюного аналiзу) [2].
8. Огляд документаци по проекту (для якюного аналiзу) [2].
9. Перевiрка стiйкостi (для ктькюного аналiзу)
Реалiзацiя цього методу передбачае розробку так званих сценарив розвитку проекту в базовому i найбтьш небезпечних варiантах. По кожному сценарш дослiджуеться, як буде дiяти у вщповщних органiзацiйно-економiчних умовах органiзацiйно-економiчний мехашзм реалiзацп проекту, якi при цьому будуть доходи, втрати i показники ефективност в окремих учасникiв, держави i населення. Вплив факторiв ризику на норму дисконту не враховуеться.
Проект вважаеться стшким i ефективним, якщо у вах розглянутих ситуа^ях iнтереси учасникiв дотримуються, а можливi несприятливi наслiдки усуваються за рахунок створених запаав i резервiв або вщшкодовуються страховими виплатами [2].
10. Аналiз доречностi витрат
Метод орiентований на iдентифiкацiю потенцiйних зон ризику.
11. Метод контрольних перелив (для якюного аналiзу)
Перелiки ризикованих факторiв видiляються за джерелами ризику, як включають середовище проекту, результати процеав планування проекту, продукт проекту, результати використання технологш.
12. Метод корегування норми дисконту з врахуванням ризиш
Метод корегування норми дисконту з врахуванням ризимв (risk adjusted discount rate approach - RAD) - найбтьш простий i внаслщок цього найбтьш вживаний на практицк Основна щея методу полягае в корегуванн деякоТ базовоТ норми дисконту, яка вважаеться безризиковою або м^мально прийнятною (наприклад, ставка прибутковостi по державних цшних паперах, гранична або середня вартють капiталу для фiрми). Корегування здiйснюеться шляхом збiльшення величини необхщно'Т премiТ за ризик, пюля чого проводиться розрахунок критерiТв ефективност iнвестицiйного проекту - NPV (чистий дисконтований прибуток - Net Present Value), IRR (внутршня норма прибутковост - Internal Rate of Return), PI (шдекс рентабельностi - Profitability Index) за знов отриманою таким чином нормою. Ршення ухвалюеться зпдно з правилом вибраного критерiю.
У загальному випадку чим бтьше ризик, що асоцшеться з проектом, тим вище повинна бути величина преми, яка може визначатися по внутрiшньофiрмових процедурах, експертним шляхом або за формальними методиками.
Як вже наголошувалося вище, головы достоТнства цього методу - в простой розрахунш, як можуть бути виконанi з використанням нав^ь звичайного калькулятора, а також в зрозумтосп i доступностi. Разом з тим метод мае ютотш недолги.
Метод корегування норми дисконту здшснюе приведення майбутнiх потокiв платежiв до справжнього моменту часу (тобто звичайне дисконтування по вищш
4
"Управлшня проектами та розвиток виробництва", 2007, № 1(21)
HopMi), але не дае шякоТ' шформаци про CTyniHb ризикв (можливих вщхиленнях результатiв). При цьому отриманi результати ютотно залежать тiльки вiд величини надбавки за ризик.
BiH також припускае збтьшення ризику в час з постiйним коефiцiентом, що навряд чи може вважатися коректним, осктьки для багатьох проектiв характерна наявнють ризикiв в початковi перiоди з поступовим зниженням Тх до кшця реалiзацiТ. Таким чином, прибутковi проекти, що не припускають з часом ютотного збiльшення ризикiв, можуть бути оцшен невiрно i вiдxиленi.
Даний метод не несе шякоТ шформаци про iмовiрнiснi розподiли майбутнix потомв платежiв i не дозволяе отримати Тх оцiнку.
Нарештi, зворотна сторона простоти методу полягае в ютотних обмеженнях можливостей моделювання рiзниx варiантiв, яке зводиться до аналiзу залежност критерив NPV (IRR, PI i ш.) вiд змiн тiльки одного показника - норми дисконту.
Незважаючи на в^^чеш недолiки, метод корегування норми дисконту широко застосовуеться на практицк
13. Метод ешвален^в
На вщмшу вiд попереднього методу в цьому випадку здшснюеться корегування не норми дисконту, а очкуваних значень потоку платежiв CF шляхом введення спе^альних знижуючих коефiцiентiв "а" для кожного перюду реалiзацiТ проекту. Теоретично значення коефiцiентiв "а" можуть бути визначеш iз спiввiдношення (2):
де CCFt - величина чистих надходжень вщ безризиковоТ операци в пер^ t (наприклад, перiодичний платiж по довгостроковш державнiй облiгацiТ, щорiчна сума вщсотмв по банкiвському депозиту i iн.); RCFt - очiкувана (запланована) величина чистих надходжень вщ реалiзацп проекту в перiодi t; 1 - номер перюду.
Тодi достовiрний еквiвалент очiкуваного платежу може бути визначений як:
Таким чином, здшснюеться приведення очкуваних (запланованих) надходжень до величин платежiв, отримання яких практично не викликае сумнiвiв i значення яких можуть бути визначеш абсолютно точно (достовiрно).
Проте в реальнш практик для визначення значень коефiцiентiв частiше всього вдаються до методу експертних оцшок. В цьому випадку коефiцiенти вiдображають ступiнь впевненостi фаxiвцiв-експертiв в тому, що надходження очкуваного платежу здiйсниться, або, iншими словами, - в достовiрностi його величини.
Пюля того як значення коефiцiентiв тим або шшим шляхом визначенi, розраховують критерiй NPV (IRR, Р1) для вщкорегованого потоку платежiв.
Перевага вщдаеться проекту, скорегований потiк платежiв якого забезпечуе отримання бшьшоТ величини NPV. Використовуваш при цьому множники "а" отримали назви коефiцiентiв достовiрностi або визначеностк
Недолiками цього методу слщ визнати:
- складнiсть розрахунку коефiцiентiв достовiрностi, адекватних ризику на кожному етап проекту;
- неможливiсть провести аналiз iмовiрнiсниx розподiлiв ключових параметрiв.
CCFt
a =--,
RCFt
(2)
CCFt = a ■ RCFt , а( >1.
(3)
Управлшня проектами та розвиток виробництва", 2007, № 1(21)
5
14. Аналiз чутливост (для кiлькiсного аналiзу)
Аналiз чутливостi показникiв широко використовуеться в практицi фiнансового менеджменту. У загальному випадку вш зводиться до дослщження залежностi деякого результуючого показника вщ варiацiï значень показникiв, що беруть участь в його визначенш. 1ншими словами, цей метод дозволяе отримати вщпов^д на питання: що буде з результуючою величиною, якщо змшиться значення деякоï початково!' величини? Звщси його iнша назва - аналiз "що буде, якщо" ("what if" analysis).
Як правило, проведення подiбного аналiзу припускае виконання таких крош.
1. Задаеться взаемозв'язок мiж початковими i результуючими показниками у виглядi математичного рiвняння або нерiвностi.
2. Визначаються найбiльш вiрогiднi значення для початкових показниш i можливi дiапазони ïx змiн.
3. Шляхом змши значень початкових показникiв дослщжуеться ïx вплив на кiнцевий результат.
Проект з меншою чутливiстю NPV вважаеться менш ризиковим.
Звичайна процедура аналiзу чутливостi припускае змiну одного початкового показника, тодi як значення шших вважаються постiйними величинами.
Даний метод е хорошою iлюстрацiею впливу окремих початкових чинниш на кшцевий результат проекту.
Головним недолiком даного методу е передумова про те, що змша одного чинника розглядаеться iзольовано, тодi як на практик всi економiчнi чинники в тому або шшому ступенi корельовано.
15. Метод сценарив
На вщмшу вщ трьох попереднix метод сценарiïв дозволяе сумютити дослiдження чутливостi результуючого показника з аналiзом iмовiрнiсниx оцiнок його вщхилень. У загальному випадку процедура використання даного методу в процес аналiзу iнвестицiйниx ризикiв включае виконання таких крош.
1. Визначають дектька варiантiв змiн ключових початкових показниш (наприклад, песимютичний, найбiльш вiрогiдний i оптимютичний).
2. Кожному варiанту змш приписують його iмовiрнiсну оцiнку.
3. Для кожного варiанту розраховують вiрогiдне значення критерiю NPV (або IRR, PI), а також оцшки його вщхилень вщ середнього значення.
4. Проводиться аналiз iмовiрнiсниx розподiлiв отриманих результат.
Проект з найменшим стандартним вщхиленням (s) i коефiцiентом варiацiï
(CV) вважаеться менш ризиковим.
В цтому метод дозволяе отримувати достатньо наочну картину для рiзниx варiантiв реалiзацiï проектiв, а також надае шформацш про чутливiсть i можливi вiдxилення, а застосування програмних засобiв типу Excel дозволяе значно пщвищити ефективнiсть подiбного аналiзу шляхом практично необмеженого збтьшення числа сценарiïв i введення додаткових змiнниx.
16. Аналiз iмовiрнiсниx розподiлiв потокiв платежiв
Знаючи розподт вiрогiдностi для кожного елемента потоку платежiв, можна визначити очкувану величину чистих надходжень готiвки M(CF) у вiдповiдному перiодi, розрахувати по них чисту сучасну вартють проекту NpV i оцiнити ïï можливi вiдxилення. Проект на найменшу варiацiю доxодiв вважаеться менш ризиковим.
Проблема, проте, полягае в тому, що кшькюна оцшка варiацiï безпосередньо залежить вщ ступеня кореляцп мiж окремими елементами потоку платеж1в.
В реальнiй практик переважае золота середина, i мiж елементами потокiв платежiв зазвичай юнуе помiрна кореляцiя. В цьому випадку складнють обчислень iстотно зростае.
6
"Управлшня проектами та розвиток виробництва", 2007, № 1(21)
Незважаючи на те, що Тх реалiзацiя засобами, наприклад, пакета EXCEL не е особливою працею, методика проведення аналiзу ризикiв при iснуваннi noMipHoT кореляцiТ мiж елементами потоку платежiв вимагае попереднього розгляду поняття «умовна вipoгiднiсть», пpинципiв TT обчислення i наведення додаткових вiдoмoстей з вщповщних poздiлiв теори вipoгiднoстi i математичноТ статистики.
В цiлoму застосування вищевикладеного методу аналiзу pизикiв дозволяе отримати корисну шформацш про oчiкуванi значення NPV i чистих надходжень, а також провести аналiз Тх iмoвipнiсних poзпoдiлiв.
Разом з тим використання цього методу припускае, що вipoгiднiсть для вах ваpiантiв грошових надходжень вщома або можуть бути точно визначеш. Наспpавдi в деяких випадках розподт вipoгiднoстi може бути заданий з високою мipoю дoстoвipнoстi на oснoвi аналiзу минулого дoсвiду за наявност великих oб'емiв фактичних даних. Проте найчаспше такi данi недоступна тому poзпoдiли задаються виходячи з припущень експер^в i несуть в сoбi велику частку суб'ективiзму.
17. Дерева ршень (для кiлькiснoгo аналiзу)
Дерева piшень (decision tree) зазвичай використовуються для аналiзу pизикiв проек^в, що мають осяжне або розумне число ваpiантiв розвитку. Вони особливо корисн в ситуацiях, коли ршення, що приймаються у момент часу t = n, сильно залежать вщ piшень, прийнятих pанiше, i у свою чергу визначають сценари подальшого розвитку пoдiй.
Дерево ршень мае вид навантаженого графа, вершини його представляють ключoвi стани, в яких виникае необхщнють вибору, а дуги (плки дерева) - piзнi пoдiT (piшення, наслiдки, операци), ям можуть мати мiсце в ситуаци, яка визначаеться вершиною. Кoжнiй дузi (галузь) дерева можуть бути приписан числoвi характеристики (навантаження), наприклад, величина платежу i вipoгiднiсть його здшснення. У загальному випадку використання даного методу припускае виконання таких кромв.
1. Для кожного моменту часу t визначають проблему i вс мoжливi ваpiанти подальших пoдiй.
2. Вщкладають на деpевi вiдпoвiдну пpoблемi вершину i дуги, якi виходять з
неТ.
3. Кожнш дузi, що виткае, приписують TT грошову та iмoвipнiсну oцiнки.
4. Виходячи iз значень всiх вершин i дуг, розраховують вipoгiдне значення кpитеpiю NPV (або IRR, PI).
5. Проводять аналiз iмoвipнiсних poзпoдiлiв отриманих результат.
18. Iмiтацiйне моделювання iнвестицiйних ризимв.
Iмiтацiйне моделювання (Simulation) е одним з найпотужшших метoдiв аналiзу екoнoмiчнoT системи.
У загальному випадку пщ iмiтацiею poзумiють процес проведення на ЕОМ експеримен^в з математичними моделями складних систем реального св^у.
При аналiзi pизикiв iнвестицiйних пpoектiв зазвичай використовують як базу для експерименлв прогнозы дат про об'еми пpoдажiв, витрати, цiни i т.п.
При проведены фшансового аналiзу часто використовуються модели що мiстять випадкoвi величини, поведшка яких не детеpмiнoвана управлшням або piшеннями, що приймаються. Стохастична iмiтацiя вiдoма пiд назвою "метод Монте-Карло".
Ытацшне моделювання е сеpiею чисельних експеpиментiв, покликаних отримати емшричш oцiнки ступеня впливу piзних чиннимв (початкових величин) на деякi залежн вiд них результати (показники).
"Управлшня проектами та розвиток виробництва", 2007, № 1(21)
7
У загальному випадку проведення iмiтацiйного експерименту можна розбити на так етапи.
1. Встановити взаемозв'язки мiж початковими i вихщними показниками у виглядi математичного рiвняння або нерiвностi.
2. Задати закони розподту вiрогiдностi для ключових параметрiв моделi.
3. Провести комп'ютерну iмiтацiю значень ключових параметрiв моделi.
4. Розрахувати основнi характеристики розпод^в початкових i виxiдниx показникв.
5. Провести аналiз отриманих результат i ухвалити рiшення. Результати iмiтацiйного експерименту можуть бути доповненi статистичним аналiзом, а також використовуватися для побудови прогнозних моделей сценарпв.
Розглянут методи знаходять свою реалiзацiю в сучасних професшних програмних продуктах з управлшня проектами.
Висновки з даного досл'1дження i перспективи подальших розв'док у даному напрямку. Управлiння ризиками стае, по суп, повсякденною дiяльнiстю для багатьох учасникiв проектiв вщразу пiсля його У^аци та до повного його завершення. Цiль управлшня ризиками в тому, щоб: а) в iдеалi уникнути виникнення проблем чи б) мiнiмiзувати можливi втрати для проекту, якщо уникнути проблеми немае можливосп. Перерахован вище методи аналiзу ризикiв дозволяють ризик-менеджеру отримати необхщну iнформацiю про ризик для управлшня ним. Bибiр методу аналiзу може вiдбуватись на основi особистого досвщу менеджера, виходячи з характеристик методiв, наведених вище, або керуючись умовами, що виникають пщ час реалiзацiТ проекту.
Подальша робота в даному напрямку вбачаеться в детальному опис юнуючих методiв аналiзу ризимв, розглядi нових, таких, що з'являються, методiв та дослiдженнi процедури Тх використання з бiльш деталiзованим розглядом кожного кроку.
Л1ТЕРАТУРА
1. Кер1вництво з питань проектного менеджменту: Пер. з англ. / Пщ ред. С.Д. Бушуева, -2-е вид., пер. - К.: Видавничий д1м «Деловая Украина», 2000. - 198с.
2. Данченко О.Б., Маклев I.A., Баленко Г.А. Методи та засоби анал1зу проектних ризиюв // Вюник ЧДТУ. - 2004. - №1. - С.87-92.
3. Соболь И.М. Метод Монте-Карло. - М.: Наука, 1978. - 64 с.
4. Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. - М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1981. - 488 с.
5. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. - М.: Высшая школа, 1985. - 271с.
6. Гусаков А.А, Ильин Н.И., Х. Эдели и др. Экспертные системы в проектировании и управлении строительством. - М.: Стройиздат, 1994. - 230 с.
Стаття надмшла до редакцп 28.12.2006 р.
8
"Управлшня проектами та розвиток виробництва", 2007, № 1(21)
