Материал: 00383

При субъективном методе вероятность является предположением относительно определенного результата, основывающемся на суждении или личном опыте оценивающего, а не на частоте, с которой подобный результат был получен в аналогичных условиях. Такой подход к определению вероятности позволяет использовать вероятностные методы при оценке рисков проектов внедрения такого класса информационных систем.

Таким образом, при оценке рисков проектов внедрения средств информатизации на предприятии существует возможность использования вероятностных методов, но в зависимости от метода определения вероятности.

2.3 Экспертный анализ рисков

Экспертный анализ рисков применяют на начальных этапах работы с проектом в случае, если объем исходной информации является недостаточным для количественной оценки эффективности (погрешность результатов превышает 30%) и рисков проекта [17].

Методы экспертных оценок рисков являются комплексами психологических и математических процедур получения от специалистов-экспертов информации о рисках, ее анализа и обобщения (консолидации) с целью выработки рациональных рисковых решений. Технология экспертного оценивания содержит ряд взаимосвязанных этапов (рисунок 2.6) [10].

Рисунок 2.6 - Технология экспертного оценивания

«Конечной продукцией» процесса оценки является информация об уровне риска (о вероятности и последствиях);

«Соответствие конечной продукции» характеризуется уровнем объективности, обоснованности и точности результатов экспертизы;

«Подтверждение соответствия конечной продукции» можно осуществить только после реализации управляющего воздействия на риск, которое формируется на основании экспертной оценки.

Таким образом, по результатам процессов экспертного оценивания нельзя сразу оценить объективность, обоснованность и точность экспертной оценки.

С этой целью необходимо предпринять следующие меры для обеспечения качества экспертных оценок:

• определить цели и задачи экспертного оценивания;

• использовать квалифицированных экспертов;

• применять методы экспертного оценивания, которые являются адекватными с точки зрения контекста риск-менеджмента;

• применять адекватную методику обработки, анализа и интерпретации результатов экспертного оценивания;

• регистрировать данные, полученные в результате экспертного оценивания [10].

Формирование экспертной группы осуществляет экспертная комиссия. Качество работы последней на предприятии или в организации является основополагающим и критическим фактором для достижения максимальной объективности и точности экспертных оценок риска.

Под качеством работы экспертной комиссии в данном контексте понимается способность обеспечить руководству предприятия объективную, обоснованную и точную информацию о:

• вероятностях возникновения рисковых ситуаций;

• последствиях рисковых ситуаций;

• уровнях риска;

• вариантах принятия рисковых решений и управляющих воздействий на риск;

• остаточных (вторичных) рисках, которые могут возникнуть после реализации управляющего воздействия на первичные риски [19].

Формирование экспертной группы начинается с выбора кандидатов в эксперты. При их выборе рекомендуется учитывать следующие критерии:

• требования к образованию (теоретической подготовке);

• требования к технологической компетентности;

• требования к опыту работы в составе экспертных комиссий и групп;

• требования к профессионализму и объективности;

• отсутствие личной заинтересованности в результатах экспертизы;

• наличие положительных рекомендаций и отзывов.

Эксперты, привлекаемые для оценки рисков, должны:

• иметь доступ ко всей имеющейся в распоряжении разработчика информации о проекте;

• иметь достаточный уровень креативности мышления;

• обладать необходимым уровнем знаний в соответствующей предметной области;

• быть свободными от личных предпочтений в отношении проекта;

• иметь возможность оценивать любое число идентифицированных рисков.

После выбора кандидатов в эксперты проводится количественная (расчетная) оценка их качества и отсеивание некоторых кандидатов. Простейший подход к последней процедуре основан на оценке близости мнения эксперта к среднему мнению группы. В случае большого расхождения кандидат «отбраковывается».

Ниже представлена методика расчетной оценки качества экспертов.

Исходные данные: зачетное число специалистов-экспертов, из которых формируется экспертная группа — n, число ранжируемых факторов рисковой ситуации — k.

1. Каждому i-тому эксперту (i = 1, 2, … , n) предлагается проранжировать все расчетные факторы, влияющие на ситуацию, для которой в дальнейшем будет проводиться экспертная оценка рисков, то есть предлагается установить α_ij -ранг j-того фактора, j = 1, 2, … , k.

В результате получается матрица-строка мнений каждого i-того эксперта относительно значимости всех факторов (по отдельности для каждого фактора):

(2.9)

Отсюда можно определить среднее значение модуля |α_j| оценки j-того фактора по всем экспертам:

(2.10)

2. При этом отклонение мнения каждого эксперта от среднего мнения группы относительно значимости j-того фактора равно:

(2.11)

Эта процедура дает матрицу-строку отклонений мнений i-того эксперта по всем факторам (элементы этой матрицы соответствуют по отдельности каждому фактору):

(2.12)

3. Повторив последнюю процедуру по каждому i-тому эксперту, получим матрицу отклонений мнений всех экспертов от средних мнений (по каждому фактору отдельно):

(2.13)

4. Затем определяем сумму отклонений мнений i-того эксперта по всем факторам:

(2.14)

5. Далее определяем сумму отклонений мнений всех экспертов по всем факторам:

(2.15)

6. После этого определяем среднее отклонение мнений i-того эксперта по всем факторам от среднего мнения группы:

(2.16)

7. В результате предыдущего действия получаем матрицу-строку отклонений для всех экспертов:

(2.17)

8. Далее следует перенумеровать экспертов в зависимости от расстояния их мнений от средних, так, чтобы на 1 месте был эксперт с наименьшим расстоянием от среднего по группе, далее — по возрастанию отклонений, а на последнем месте — эксперт с наибольшим расстоянием от среднего по группе. В результате получаем упорядоченный кортеж отклонений:

Соответствующий список экспертов по новым номерам: 1^* , 2^*, … ,i^*, …, n^* (в порядке убывания качества мнений).

9. Окончательная (зачетная) численность экспертной группы может быть определена путем исключения из списка тех экспертов, мнение которых находится на большом расстоянии от центра.

В ходе определения оптимальной численности экспертной группы необходимо учитывать, что при малом их числе появляется излишнее влияние оценки каждого эксперта на общий результат. В свою очередь, при большом числе трудно вырабатывается единое (консолидированное) мнение экспертной группы. В общем случае следует отметить, что численность экспертной группы зависит от требований к точности результатов экспертизы и допустимой трудоемкости оценочных процедур.

На рисунке 2.7 представлена априорная зависимость доверительной вероятности результатов экспертной оценки от количества экспертов в группе [10].

Общий алгоритм экспертного анализа рисков представлен на рисунке 2.8 [17].

Алгоритм проведения экспертной оценки рисков, возникающих при внедрении КИС на предприятиях, состоит из следующих последовательных шагов:

1. Определение факторов рисков и приемлемого уровня по каждому виду рисков.

2. Каждый эксперт оценивает все факторы каждого риска. Факторы оцениваются экспертами с точки зрения вероятности наступления фактора и опасности данного фактора для успешного завершения проекта. Каждый эксперт заполняет таблицу 2.2.

Рисунок 2.7 - Зависимость доверительной вероятности результатов экспертной оценки от количества экспертов в группе

Рисунок 2.8 - Общий алгоритм экспертного анализа

Важность фактора риска находится как произведение вероятности наступления рискового фактора на опасность данного фактора:

(2.19)

где — важность -го фактора -го риска, выставленная -м экспертом; — вероятность наступления -го фактора -го риска, выставленная -м экспертом;

— опасность или угроза -го фактора -го риска, выставленная -м экспертом;

— номер риска ( );

— число рисков;

— номер фактора риска ( );

— количество факторов -го риска;

— номер эксперта ;

— число экспертов.

Таблица 2.2 - Оценка факторов рисков n-м экспертом

Наименование рисков	Наименование факторов рисков	Опасность	Вероятность	Важность
Риск 1	Фактор 1
	…	…	…	…
	Фактор
Риск 2	Фактор 1
	…	…	…	…
	Фактор
…	…	…	…	…
Риск M	Фактор 1
	…	…	…	…
	Фактор