Теория риска. Понятие риска, классификация рисков

1. Теория риска. Понятие риска, классификация рисков.

Луговой Р.А.

2. Основные характерные черты ситуаций, связанных с риском

• случайный характер события,
при котором возможны
несколько исходов;

3. Основные характерные черты ситуаций, связанных с риском

• наличие альтернативных
решений;

4. Основные характерные черты ситуаций, связанных с риском

• вероятность получения прибыли
или возникновения убытков

5. Употребление понятия «риск»

• ситуация, связанная с
возможными потерями
вследствие неполноты
информации о будущем;

6. Употребление понятия «риск»

• вероятность возможных потерь,
их размер, локализация и т.п. —
характеристики рискованной
ситуации.

7. Определение (Шапкин А.С.)

• Риск — деятельность, связанная с
преодолением неопределенности в ситуации
неизбежного выбора, в процессе которой
имеется возможность количественно и
качественно оценить вероятность
достижения предполагаемого результата,
неудачи или отклонения от цели.

8. Определения

• потенциальная возможность наступления
события, влекущего материальный ущерб;
• возможность недополучения прибыли;
• характеристика проявления ущерба: частота
возникновения и/или тяжесть.
• Риск — …

9. Риск и неопределенность

• Информационный подход
–Риск — известное распределение
случайной величины
–Неопределенность — неизвестны
вероятности

10. Риск и неопределенность

• Оценочный подход
–Риск связан с потенциальным
ущербом
–Неопределенность связана с
неоднозначностью исхода

11. Cубъективное понимание риска

• Субъективное связано с оценкой
ситуации с точки зрения
потенциальной осуществимости
отрицательных последствий

12. Объективное понимание риска

• Объективное связано с
возможностью наступления
неблагоприятного исхода, не
зависящей от воли лица,
подверженного риску

13. Структурные характеристики риска

• Опасность — потенциальная угроза
возникновения ущерба, связанная со
спецификой объекта и ситуации.
Отражает взаимодействие между
носителем риска и окружающей
средой.

14. Структурные характеристики риска

• Подверженность — характеристика
единиц наблюдения реализации
рисковой ситуации

15. Структурные характеристики риска

• Уязвимость — степень
реализации опасности,
зависящая от различных
факторов риска

16. Структурные характеристики риска

• Взаимодействие с другими
рисками — степень влияния
риска на комплексный эффект
от взаимодействия группы
рисков

17. Экономический риск

• Возможность случайного
возникновения нежелательных
убытков, измеряемых в денежном
выражении

18. Классификация рисков

Характеристики:
• опасность
• подверженность риску
• уязвимость
• взаимодействие с другими рисками
• информация о риске
• величина риска
• издержки, связанные с рисками

19. Критерии классификации по опасности

• Тип объекта
• Причина, природа ущерба
• Типичность отрицательных
последствий

20. Классификация по типу объекта

• с собственностью
• с доходами
• с персоналом
• с ответственностью

21. Классификация по причине ущерба

• природные
• технические
• связанные с человеческим фактором
– с персоналом
– с действиями персонала

22. Классификация по причине ущерба

• связанные с экономической активностью
– коммерческие
– рыночные
• политические
– связанные с налогообложением
– связанные с госрегулированием
– правовые риски
• социальные

23. Классификация по типичности отрицательных последствий

• фундаментальные
• спорадические

24. Критерии классификации по характеристике подверженности риску

• По специфике исходов
– чистый риск
– спекулятивный риск

25. Критерии классификации по характеристике подверженности риску

• По месту появления
– внутренние
– внешние

26. Критерии классификации по характеристике подверженности риску

• По степени зависимости ущерба от
исходного события
– первичные
– вторичные

27. Критерии классификации по характеристике подверженности риску

• По уровню возникновения
– на уровне народного хозяйства
– на уровне административного образования
– на уровне хозяйствующего субъекта
– на уровне структурного подразделения
– на уровне рабочего места

28. Критерии классификации по характеристике подверженности риску

• По уровню проявления негативных
последствий
– проектные риски
– риски фирмы
– отраслевые риски
– общеэкономические риски
– глобальные риски

29. По характеристике уязвимости

• По степени влияния природной и
социальной среды на риск

30. По характеристике уязвимости

• По степени учета временного
фактора
– бессрочные
– срочные

31. По характеристике уязвимости

• По зависимости уязвимости от
времени
– статические
– динамические

32. По характеристике взаимодействия с другими рисками

• По степени распространенности
– массовые
– уникальные

33. По характеристике взаимодействия с другими рисками

• По характеру влияния
– общие
– частные

34. По характеристике взаимодействия с другими рисками

• По степени диверсифицируемости

35. По характеристике имеющейся информации

• По степени предсказуемости
– прогнозируемые
– непрогнозируемые

36. По характеристике имеющейся информации

• По типу информации
– количественная
– качественная

37. По характеристике имеющейся информации

• По степени достоверности

38. По критерию величина риска

• По частоте возникновения
– редкие риски
– риски средней частоты
– частые риски

39. По критерию величина риска

• По тяжести ущерба
– малые
– средние
– высокие
– катастрофические

40. Распределение ущерба

Вероятность возникновения ущерба
Распределение ущерба
Величина ущерба

41. По характеристике расходов

• По возможным финансовым потерям
– прямой ущерб
– косвенный ущерб

42. По характеристике расходов

• По характеру расходов
– издержки на принятие решений
– расходы на снижение риска
– расходы на покрытие отрицательных
последствий

43. Банковские риски

• рыночные риски
• кредитные риски
• риски ликвидности
• операционные риски
• юридические риски

44. Страховые риски

• риски, поступающие от страхователей
• собственные риски
– технические
– инвестиционные
– нетехнические

45. Теория игр

Принятие решений в условиях
конфликта

46. Игры с природой

множество участников;
семейство множеств стратегий
участников;
множество ситуаций или исходов;
отношения предпочтения между
ситуациями

47. Платежная матрица (матрица затрат)

P1
E
P
m
1
e11
em1
n
e1n
emn

48. Матрица рисков

матрица упущенных возможностей
R rij ,
rij max eij eij
j

49. Максиминный критерий

Критерий Вальда, гарантированный критерий (с
долей пессимизма:)
Критерий Сэвиджа, минимаксный критерий для
матрицы рисков
1
P1 e11
E
P e
m m1
n
e1n
emn
E max min eij
i
j
min eij
j
e P1 min
e Pm min

50. Максимакс, минимин

Оптимистичный и крайне
пессимистичный критерии
EO max max eij
i
j
E min min eij
i
j

51. Критерий Гурвица

Среднее между оптимизмом и пессимизмом
E max k max eij (1 k ) min eij
i
j
j
0 k 1, коэффициен т оптимизма

52. Критерий Гурвица

Игра в условиях риска
Математическое ожидание — оценка
величины платежа или риска.

53. Максиминный критерий

Критерий Вальда, гарантированный критерий (с
долей пессимизма:)
Критерий Сэвиджа, минимаксный критерий для
матрицы рисков
1
P1 e11
E
P e
m m1
n
e1n
emn
E max min eij
i
j
min eij
j
e P1 min
e Pm min

54. Расчеты в Excel

Платежная матрица
Строить новый цех
Расширять цех
Ничего не делать
max
Матрица рисков
Строить новый цех
Расширять цех
Ничего не делать
min
25%
Развитие
400
250
50
35%
40%
==
Спад min max
-100
-200 -200 400
-50
-75 -75 250
0
-30 -30
50
-30 400
0,3 0,5 0,7
Гурвиц
Риск
-20 100 220 -15
23
88 153
15
-6
10
26 0,5
23 100 220
15
Развитие
0
150
350
== Спад max min
100
170 170
0
50
45 150
45
0
0 350
0
150
0
Гурвиц
Риск
119
85
51 103
119
98
77
73
245 175 105 87,5
119
85
51
73

55. Расчеты в Excel

Платежная матрица
25%
П1
100
80
60
130
А1
А2
А3
А4
15%
П2
130
200
180
90
max
35%
П3
75
140
200
150
25%
П4 min max
90
75 130
160
80 200
100
60 200
150
90 150
90 200
0,3 0,5 0,7
Гурвиц
Риск
92 103 114 93,3
116 140 164 139
102 130 158 137
108 120 132 136
116 140 164 139
Матрица рисков
П1
А1
А2
А3
А4
min
П2
30
50
70
0
70
0
20
110
П3 П4
max min
125
70 125
30
60
0
60
0
0
60
70
0
50
10 110
0
60
0
Гурвиц
97
78
42
30
49
35
77
55
42
30
Риск
59 79,3
18 33,5
21 35,5
33 36,5
18 33,5

56. Моделирование рисков

Опыт планирования проектов показывает,
что вероятность успешного исполнения
детерминированного расписания очень
мала.
Таким образом, технология планирования
должна всегда включать моделирование
рисков, чтобы на результаты можно было
положиться.
Подход к моделированию рисков и
планированию проектов, используемый
Spider Project, будет описан далее.

57. Планирование проекта

Планировщик получает три оценки
(оптимистичекую, наиболее вероятную и
пессимистическую) для всех данных
проекта, включая сценарии развития.
Эти данные используются для
составления оптимистического, наиболее
вероятного и пессимистического
расписания и бюджета проекта.
В этих версиях могут быть разные работы,
ресурсы, календпри.

58. Целевые параметры

Далее планировщик определяет целевые
вероятности исполнения
запланированных параметров проекта.
Базируясь на целевых вероятностях пакет
вычисляет целевые сроки, бюджет и
расходы материалов в проекте и на его
основных фазах, которые будут
исполнены с заданными вероятностями.
Эти целевые параметры служат базисом
для контрактных переговоров.

59. Директивные параметры

На переговорах могут быть назначены
другие директивные параметры.
Spider Project помогает вести переговоры,
отвечая на вопросы, с какой вероятностью
директивные параметры будут
соблюдаться.
Вероятности соблюдения директивных
параметров называются вероятностями
успеха.
Вероятность успеха - лучший индикатор
текущего состояния проекта.

60. Целевое расписание

Пакет также составляет целевое
расписание.
Целевое расписание это составленное в
обратном направление от директивных
дат расписание проекта, обычно наиболее
вероятное.
Давайте рассмотрим описанный подход на
нашем примере.

61. Моделирование рисков для проекта Sample

Мы сделаем очень простые
предположения:
Оптимистическая производительность
ресурсов на 20% выше, а пессимистическая
на 20% ниже запланированных.
Пусть у нас нет других рисков :)).
Название
ресурса
Наиболее вероятная
производительность
Оптимистическая
Пессимистическая
производительность производительность
Resource 1
0.5
0.6
0.4
Resource 2
0.3
0.36
0.24

62. Целевые параметры

Допустим, что мы хотим закончить
проект во-время с 70% вероятностью и
уложиться в бюджет с 75%
вероятностью.
Пакет рекомендует следующие дату
завершения и бюджет:
Наименование
параметра
Наиболее
вероятное
значение
Целевая
вероятность
Целевое
значение
Дата
завершения
Бюджет
проекта
10.05.2002
16:00
24000.00
70
15.05.2002
14:08
25612.90
75

63. Целевое расписания

64. Директивные значения

Теперь давайте предположим, что в
результате переговоров установлены
директивные дата завершения и бюджет.
Пакет просчитал вероятность исполнения
запланированных параметров:
Наименование
параметра
Директивное
значение
Вероятность
успеха
Дата завершения
15.05.2002 16:00
72.10
Бюджет проекта
25000.00
63.71

65. “Наиболее вероятные” значения

Предположим, что в качестве базовой
выбрана наиболее вероятная версия
проекта.
Исходные вероятности соблюдения
наиболее вероятных значений:
Наименование
параметра
Вероятность
успеха
Дата завершения
Наиболее
вероятное
значение
10.05.2002 16:00
Бюджет проекта
24000.00
40.93
40.93

66. “Наиболее вероятные” значения

Вероятности успеха для наиболее
вероятных параметров довольно велики,
потому что мы не рассматривали события
риска.
Мы будем контролировать вероятности
соблюдения базового ($24000) и
контрактного бюджетов ($25000).

67. Исполнение проекта Sample

Иеперь давайте промоделируем исполнение
проекта Sample.
Допустим, что на протяжении проекта
фактическая производительность ресурса 1
оказалась на 10% выше ожидаемой (0.55),
а ресурса 2 - на 10% ниже (0.27).
Задача – оценить исполнение проекта,
спрогнозировать результаты проекта и
решить, нужны ли корректирующие
воздействия.

68. Исполнение проекта – неделя 1

Мы используем параллельно Ресурсный
анализ, анализ вероятности успеха и
анализ освоенных объемов.
Предположим, что оценки давались
еженедельно и проанализируем тренды.
Начальные базовые параметры:
Финиш проекта
- 10.05.2002 16:00
Стоимость проекта
- 24000.00

69. Исполнение проекта – неделя 1

После первой недели:

70. Ресурсный анализ – неделя 1

В Ресурсном анализе мы прежде всего
должны решить, являются ли текущие
отклонения производительности ресурсов
случайными, или следует изменить
плановую производительность.
Давайте поднимем плановую
производительность ресурса 1 на 5%
(0.525) и понизим на те же 5% плановую
производительность ресурса 2 (0.285).
Наш новый прогноз:
Завершение проекта - 15.05.2002 15:09
Стоимость проекта
- 24028.09

71. Ресурсный анализ – неделя 1

Вывод: проект может задержаться и
оказаться дороже запланированного (базового)

72. Анализ вероятности успеха – неделя 1

73. Анализ вероятности успеха – неделя 1

Вероятность успеха по стоимости проекта
растет (для 25000 быстрее, для 24000
медленнее), вероятность успеха по сроку
завершения падает.
Вывод – обратите внимание на
производительности ресурсов и работы
ресурсного критического пути

74. Анализ освоенных объемов – неделя 1

•Вывод – все
ACWP
3200
BCWP
3280
BCWS
3200
CV
80
прекрасно,
проект
завершится в
срок и в рамках
бюджета
SV
80
CPI>1,
SPI>1
CPI
1.025
CV>0
SV>0
SPI
1.025

75. Ресурсный анализ – неделя 2

Новые учетные данные показали, что
производительность ресурсов следует
снова откорректировать.
Подход тот же – назначаем среднюю
между плановой и фактической
производительностью (для ресурса 1 0.5375, для ресурса 2 - 0.2775).
Наш 2-й прогноз:
Завершение проекта - 17.05.2002 10:35
Стоиость проекта - 24107.63

76. Ресурсный анализ – неделя 3

Следующий учетный период показал
устойчивость фактической
производительности ресурсов, поэтому
плановую можно сделать равной
фактической.
Наш 3-й прогноз:
Завершение проекта
Стоимость проекта
- 20.05.2002 12:26
- 24242.44

77. Ресурсный анализ – неделя 3

78. Ресурсный анализ

Эти прогнозы в дальнейшем не изменятся.
Прогнозы, основанные на ресурсном
анализе могут быть очень точны, но
требуют достоверных и детальных
отчетов по исполнению и достаточно
трудоемки.
Кроме того, они не учитывают рисков
проекта, зависящих от факторов, не
связанных с работой ресурсов.

79. Анализ вероятностей успеха

Вероятности успеха показывают текущий
статус проекта, тренды вероятностей
успеха дают информацию о
необходимости корректирующих
воздействий.
На следующем слайде показаны тренды
вероятностей успеха для нашего проекта.
Там же можно увидеть и показатели
анализа освоенных объемов.

80. Анализ вероятностей успеха

81. Анализ вероятностей успеха

Анализ вероятностей успеха показывает,
что наш проект
опоздает
2. Затраты превысят $24000
3. Но окажутся меньше $25000.
1.

82. Анализ освоенных объемов

Анализ освоенных объемов слишком долго
не информирует о каких-либо проблемах в
нашем проекте. Совсем наоборот, он
показывает, что все отлично до самого
конца исполнения операции 1. К
рассматриваемому моменту выявлены
проблемы со сроками завершения проекта,
но не с его стоимостью.
Тренды показателей анализа освоенных
объемов показаны на следующем слайде.

83. Анализ освоенных объемов

Parameter
04.03.2002
11.03.2002
18.03.2002
25.03.2002
ACWP
3200
6400
9600
12800
BCWP
3280
6560
9840
BCWS
3200
6400
CV
80
CV%
01.04.2002
08.04.2002
15.04.2002
22.04.2002
29.04.2002
16000
18109.1
19309.1
20509.1
21709.1
13120
16400
18480
19560
20640
21720
9600
12800
16000
19200
20400
21600
22800
160
240
320
400
370.89
250.89
130.89
10.89
2.5
2.5
2.5
2.5
2.5
2.05
1.3
0.64
0.05
SV
80
160
240
320
400
-720
-840
-960
-1080
SV%
2.5
2.5
2.5
2.5
2.5
-3.75
-4.12
-4.44
-4.74
CPI
1.02
1.02
1.02
1.02
1.02
1.02
1.01
1.01
1
CPI%
102.5
102.5
102.5
102.5
102.5
102.05
101.3
100.64
100.05
SPI
1.02
1.02
1.02
1.02
1.02
0.96
0.96
0.96
0.95
SPI%
102.5
102.5
102.5
102.5
102.5
96.25
95.88
95.56
95.26

84. Выводы

Из рассмотренных методов анализа
исполнения проектов наиболее
предпочтительно сочетание анализа
трендов вероятностей успеха и ресурсного
анализа,
Анализ освоенных объемов не учитывает
критичности исполняемых операций и
может давать неверные сигналы
управлению о состоянии исполнения
проекта.

85. Параметры управления проектом

Мы рекомендуем использовать
следующие параметры для эффективного
управления проектом:
Вероятности соблюдения директивных
параметров (вероятности успеха),
Плановые и целевые даты и стоимости
работ, потребности в ресурсах,
Резервы по срокам исполнения операций
в текущем расписании,

86. Параметры управления проектом

Резервы на риски (буферы), имеющиеся у
работ проекта по отношению к целевому
расписанию.
Добавим, что в качестве рабочего
расписания мы рекомендуем использовать
оптимистическую версию проекта.
Следующий слайд показывает
оптимистическое и целевое расписание, а
также другие параметры управления для
нашего проекта.

87. Параметры управления проектом

88. Управление успехом по шагам: 1

Управление успехом по шагам:
Оцените риски и создайте
1
оптимистический, наиболее вероятный
и пессимистический сценарии проекта.

89. Управление успехом по шагам: 2

Составьте оптимистическое, наиболее
вероятное и пессимистическое
расписания реализации проекта.

90. Управление успехом по шагам: 3

Управление успехом по шагам:
Задайте целевые вероятности и
3
просчитайте целевые параметры проекта
(сроки, стоимости, потребности в
основных материалах).

91. Управление успехом по шагам: 4

Договоритесь о директивных
показателях проекта.

92. Управление успехом по шагам: 5

Рассчитайте целевое расписание
(длительности операций наиболее
вероятные, а сроки завершения проекта и
основных фаз – директивные).

93. Управление успехом по шагам: 6

Определите буферы по срокам,
стоимости и основным поставкам, а также
вероятности успешного соблюдения
директивных параметров.

94. Управление успехом по шагам: 7

Используйте оптимистическое
расписание в качестве планового для
исполнителей.
Используя оптимистическое расписание мы
увеличиваем наши возможности сбора статистической
информации о возникающих отклонениях. Эта
информация важна для анализа качества и рисков.

95. Управление успехом по шагам: 8

Контролируйте риски и регулярно
пересчитывайте резервы проекта и
вероятности успеха.
Тренды вероятностей успеха –
универсальный индикатор хода
реализации проекта.