Материал: 00383

2.4 Метод аналогов

Сущность метода аналогов состоит в анализе всех имеющихся данных, касающихся осуществления предприятием аналогичных проектов в прошлом, с целью расчета вероятностей возникновения потерь. В этом методе используются сведения о последствиях воздействия неблагоприятных факторов на другие столь же рискованные проекты. Наибольшее применение метод аналогов находит при оценке риска часто повторяющихся проектов, например, в строительстве. Если предприятие предполагает реализовать проект, аналогичный уже завершенным проектам, то для расчета уровня риска предпринимаемого проекта можно построить так называемую кривую риска на основании имеющегося статистического материала. С этой целью устанавливаются области риска, ограниченные нижней и верхней границами общих потерь [25].

Метод аналогов чаще всего используется в том случае, если другие инструменты оценки риска неприемлемы, и связан с использованием базы данных о рисках аналогичных проектов. Важным подспорьем при проведении анализа проектных рисков с помощью метода аналогов является оценка проектов после их завершения. Полученные в результате таких обследований данные обрабатываются, чтобы выявить зависимости в законченных проектах и учесть потенциальный риск при реализации нового проекта [25].

Оперируя методом аналогов, следует проявлять определенную осторожность, так как, даже основываясь на самых тривиальных и известных случаях неудачного завершения проектов, очень трудно сформулировать предпосылки для анализа, исчерпывающий и реалистический набор возможных сценариев срыва проекта. Это объясняется тем, что для большинства подобных ситуаций характерны следующие особенности:

• возникающие осложнения нередко наслаиваются друг на друга, так как имеют длительный «инкубационный» период;

• они качественно различны;

• их эффект проявляется как результат сложного взаимодействия [25].

Недостаток метода аналогов заключается в том, что очень сложно доказать сходимость рассматриваемого проекта с похожими, уже осуществленными проектами. Любой проект внедрения КИС является индивидуальным для разных предприятий и для разных внедряемых систем. Поэтому для оценки рисков при внедрении КИС данный метод не подходит. Однако его можно использовать при выборе системы или при организации проекта внедрения для выявления ошибок на основе уже осуществленных проектов.

2.5 Нечеткая модель swot-анализа

Одной из простейших практических экспертных методик ана­лиза рисков является SWOT-анализ (от англ. сл. Strength — сила, Weaknesses — слабости, Opportunities — возможности, Threats — угрозы). Это качественный подход, базирующийся на сравнении или «взвешивании» противоположных качеств проекта.

Рассмотрим классический вариант SWOT-анализа проекта внедрения КИС. Пусть по проекту внедрения определены сильные и слабые стороны, а также возможности и угрозы проекта в виде множеств:

Для того, чтобы сделать вывод о рискованности проекта внедрения КИС, нужно сравнить мощности множеств характеристик проекта. Если мощность множества сильных сторон больше мощности множества слабых сторон проекта и мощность множества возможностей больше мощности множества угроз проекта , то такой проект можно реализовывать, поскольку его можно считать удовлетворительным с точки зрения риска. В противном случае, если и , то такой проект является рискованным и его реализация нежелательна.

Классическая процедура проведения SWOT-анализа, несмотря на простоту реализации и наглядность результатов, имеет значительный недостаток: использование балльных оценок. Во-первых, при использовании баллов трудно доказать, почему применяются именно такие баллы. И, во-вторых, часто возникают ситуации, когда экспертам удобнее оценивать характеристики проекта не числами (или баллами), а качественными оценками.

Кроме того, в традиционном SWOT-анализе используются оценки без учета их значимости и возможности их реализации. Поэтому для обработки качественных оценок характеристик проекта внедрения КИС и проведения на их основе SWOT-анализа наиболее эффективным аппаратом является теория нечетких множеств. Используя нечеткие множества, качественные оценки формализуются в строгом виде, что позволяет получать более обоснованные результаты.

Рассмотрим процедуру реализации SWOT-анализа на основе нечетких оценок. Пусть по проекту внедрения КИС были получены следующие лингвистические оценки:

1. Для сильных и слабых сторон проекта, которые оцениваются по степени выраженности: <низкая, ниже среднего, средняя, выше среднего, высокая>.

2. Для возможностей и угроз проекта, которые оцениваются по вероятности реализации: <малая, ниже среднего, средняя, выше среднего, большая>.

На выбор вида функции принадлежности накладываются ограничения: функция принадлежности должна быть одноэкстремальной. В противном случае возникает неоднозначность в принятии решения при оценке рисков, так как результаты свертки положительной и отрицательной группы характеристик проекта являются одинаковыми.

SWOT-анализ проекта внедрения КИС и его оценка с точки зрения рискованности выполняется в несколько этапов:

1. Находятся свертки нечетких множеств для каждой характеристики проекта, а также отдельно для положительной и отрицательной группы характеристик проекта.

2. Сравниваются полученные свертки, используя методы сравнения нечетких множеств.

Существует несколько способов свертки нечетких множеств, выбор которого зависит от позиции лица, принимающего решение (ЛПР). Рассмотрим две основные позиции ЛПР:

1. Оптимистическая позиция («все хорошо») или позиция «оптимиста» характеризуется тем, что свертка нечетких множеств получается с помощью операции объединения.

2. Пессимистическая позиция («все плохо») или позиция «пессимиста» характеризуется тем, что свертка нечетких множеств находится через операцию пересечения.

При проведении SWOT-анализа проекта внедрения КИС возможны четыре различных варианта на основе позиции ЛПР:

1. ЛПР относительно степени выраженности сильных сторон и уровня реализации возможностей придерживается оптимистической позиции, а в отношении слабых сторон и угроз — пессимистической позиции, т.е. ЛПР слабо верит в реализацию отрицательных характеристик проекта. Это наиболее благоприятный вариант.

2. ЛПР относительно степени выраженности сильных сторон и вероятности реализации возможностей настроен пессимистично, а в отношении слабых сторон и угроз — оптимистично, т.е. предполагается, что отрицательные стороны проекта скорее всего реализуются. Это наиболее неблагоприятный вариант.

3. ЛПР относительно степени выраженности сильных и слабых сторон, а также вероятности реализации возможностей и угроз придерживается оптимистической позиции.

4. ЛПР относительно степени выраженности сильных и слабых сторон, а также вероятности реализации возможностей и угроз настроен пессимистично.

Рассмотрим наиболее благоприятный вариант, когда ЛПР относительно сильных сторон и возможностей проекта придерживается оптимистической позиции, а в отношении слабых сторон и угроз настроен пессимистично.

При наиболее благоприятном варианте свертки нечетких множеств оценок положительных характеристик проекта получаются через операцию объединения, определяемую через максимум функций принадлежности.

Операция объединения также может быть определена через алгебраическую сумму, которая выражает позицию крайнего оптимизма (сверхоптимистическая позиция или позиция «лучше некуда»):

При наиболее благоприятном варианте для свертки нечетких множеств оценок отрицательных характеристик проекта применяется операция пересечения, то есть минимум функций принадлежности.

При применении операции пересечения в результате может получиться пустое множество, и дальнейшие операции невозможны. Поэтому сначала необходимо объединить оценки в группы, которые при пересечении дают непустые множества. Затем для получения итоговой оценки по соответствующей характеристике проекта используется операция объединения.

Операция пересечения также может быть определена через алгебраическое произведение, которое выражает позицию крайнего пессимизма (сверхпессимистическая позиция или позиция «хуже некуда»):

На основе полученных оценок находится интегральная оценка положительных характеристик проекта и интегральная оценка отрицательных характеристик проекта. Для этого необходимо построить свертки нечетких множеств. Эти свертки выполняются в зависимости от той позиции ЛПР (позиция «оптимиста» или позиция «пессимиста»), на основе которой были получены результирующие оценки по каждой характеристике проекта.

Чтобы получить окончательный результат, необходимо сравнить нечеткие множества интегральных оценок положительных и отрицательных характеристик проекта с помощью взвешенной мощности.

Предложенные варианты реализации процедуры нечеткого SWOT-анализа проекта внедрения КИС включает только две основные позиции ЛПР: пессимистическую и оптимистическую. Эти позиции являются крайними. На практике часто возникают ситуации, когда позиция ЛПР не является ни оптимистической, ни пессимистической, а выражает некоторую среднюю позицию относительно как положительных характеристик проекта, так и отрицательных. Существует вариант нечеткого SWOT-анализа проекта внедрения КИС при средней позиции ЛПР, причем оценки характеристик проекта внедрения КИС могут повторяться.

Таким образом, процедура нечеткого SWOT-анализа проекта внедрения КИС на предприятии позволяет учитывать оценки по каждой характеристике проекта на основе различных позиций ЛПР (оптимистической, пессимистической, средней), что дает возможность рассмотреть несколько вариантов реализации слабых и сильных сторон, возможностей и угроз проекта внедрения КИС, тем самым повышая обоснованность оценки риска рассматриваемого проекта.

Достоинствами SWOT-анализа как одного из экспертных методик анализа рисков являются:

• отсутствие необходимости в точных исходных данных и дорогостоящих программных средствах;

• возможность проводить оценку до расчета эффективности проекта;

• использование качественных оценок на основе теории нечетких множеств;

• простота реализации и наглядность результатов.

К основным недостаткам следует отнести:

• трудность в привлечении независимых экспертов;

• субъективность оценок [26].

SWOT-анализ является одной из простейших методик экспертной оценки рисков. SWOT-анализ также применим при оценке рисков проектов внедрения КИС на предприятии. Он не требует статистической информации, точных исходных данных, а также позволяет проводить оценку рисков до начала внедрения проекта.

Наглядность результатов и простота реализации в условиях отсутствия всей полноты информации, возможность использования качественных оценок на основе теории нечетких множеств (часто возникают ситуации, когда экспертам удобнее оценивать характеристики проекта не числами (или баллами), а качественными оценками), при этом учитывая кратность этих оценок, являются теми важными характеристиками, которые и позволяют оценивать риски при внедрении данных проектов.

2.6 Анализ чувствительности проекта

Анализ чувствительности или уязвимости проекта позволяет оценить, как изменяются результирующие показатели реализации проекта при различных значениях факторов, влияющих на проект. С помощью такого анализа можно определить наиболее критические факторы, которые в наибольшей степени могут повлиять на осуществимость и эффективность проекта [27].

Анализ чувствительности — метод сложный и трудоемкий, но при использовании соответствующего программного обеспечения (например, специализированные программные пакеты Project Expert, Альт-Инвест или программа Microsoft Excel) весьма показательный и точный. Суть его состоит в следующем: чем сильнее реагируют показатели эффективности проекта на изменение соответствующих факторов, тем сильнее подвержен проект соответствующему риску.

Первым важным шагом при проведении анализа чувствительности является выбор приоритетного показателя проекта, а также основных факторов, оказывающих влияние на возможное изменение выбранного показателя проекта, — риск-факторов (т.е. наиболее подверженных риску факторов).

Анализ чувствительности происходит при «последовательно-единичном» изменении каждого риск-фактора: только один из факторов меняет свое значение (например, на 10%), на основе чего определяется новая величина результирующего показателя проекта [17].

После этого оценивается процентное изменение показателя по отношению к базисному случаю и рассчитывается показатель чувствительности (или эластичность изменения показателя). Эластичность изменения показателя представляет собой отношение процентного изменения показателя проекта к изменению значения риск-фактора на один процент и рассчитывается по формуле:

, (2.29)

где — эластичность изменения показателя при изменение -го риск-фактора;

— процентное изменение показателя по отношению к базисному случаю при изменение -го риск-фактора;

— процентное изменение -го риск-фактора.

Таким же образом вычисляются показатели чувствительности по каждому из остальных риск-факторов.

После вычисления эластичности изменения показателя проекта выставляется рейтинг риск-факторов проекта — ( = 1, 2… ; = 1, 2… ) на основе рассчитанного показателя эластичности. При этом риск-факторы нумеруются в порядке возрастания в зависимости от уменьшения показателей эластичности, т.е. первым по рейтингу будет риск-фактор с наибольшей эластичностью. Полученные результаты заносятся в таблицу 2.4 [17].

Таблица 2.4 - Определение рейтинга риск-факторов проекта

Затем на основании этих расчетов происходит экспертное ранжирование риск-факторов по степени важности (например, высокая, средняя, низкая) в зависимости от величины рейтинга: чем выше рейтинг (1 — максимальный, — минимальный), тем сильнее эта зависимость и тем более рискованным для проекта является данный риск-фактор.

Также выставляется экспертная оценка прогнозируемости или предсказуемости значений риск-факторов, т.е. степени точного предвидения возможного изменения риск-фактора. Оценка выставляется, например, по трем категориям: высокая, средняя, низкая. Полученные результаты заносятся в таблицу 2.5 [17].

Таблица 2.5 - Показатели чувствительности и прогнозируемости риск-факторов

Далее эксперт может построить матрицу чувствительности и предсказуемости, позволяющую выделить наименее и наиболее критические для проекта риск-факторы. Пример такой матрицы представлен в таблице 2.6 [17].

Таблица 2.6 – Матрица чувствительности и предсказуемости