Управление рисками проектов, концепции рисков, количественный и качественный анализ рисков
научный журнал «Актуальные исследования» #9 (12), май '20

Управление рисками проектов, концепции рисков, количественный и качественный анализ рисков

В условиях кризиса экономики особенно важно уделять особенное внимание управлению рисками проекта для того, чтобы избежать негативных последствий и максимизировать эффективность проекта. В данной статье рассматриваются основные концепции рисков, а также приведены методики количественного и качественного анализа рисков.

Аннотация статьи
концепции рисков
анализ рисков
управление проектами
Ключевые слова

В настоящий момент мировая экономика переживает интенсивный рост нестабильности и мировой кризис, вызванный пандемией COVID-19 [1, с. 260]. В таких нестабильных условиях особенно остро ощущается необходимость повышения эффективности управления рисками проектов.

Риском проекта называют потери, которые может потерпеть объект или субъект экономических отношений вследствие возникновения неблагоприятных событий в различных сферах или принятия неверных управленческих решений в условиях неопределенности информации об условиях обычной или предпринимательской деятельности.

Основными источниками риска являются:

  • Природные процессы и явления;
  • Случайность;
  • Противоборствующие тенденции и интересы;
  • Вероятностный характер научно-технического прогресса;
  • Недостаточный объем информации;
  • Ограниченность и недостаточность материальных, финансовых ресурсов при принятии и реализации решений;
  • Ограниченность методов познания исследуемого объекта.

Свод знаний по управлению проектами PMBOK [2, с. 237] определяет понятие «управление рисками проекта» как управление, нацеленное на повышение вероятности возникновения и усиление воздействия благоприятных событий, и снижение вероятности возникновения и ослабление воздействия неблагоприятных событий в ходе реализации проекта.

Концепции риска

Как уже видно из приведенных выше определений существует несколько концепций рисков.

  1. Концепция «риск как неопределенность» опирается на вероятностное распределение возможных исходов некоторой операции, которые могут быть как положительными, так и отрицательными.
  2. «Риск как возможность» - концепция, которая рассматривает прямопропорциональную зависимость риска и доходности.
  3. «Риск как опасность». В рамках данной концепции риск рассматривается как угроза наступления неблагоприятных событий.

Каждой концепции соответствует свои методы управления рисками.

Так, для концепции «риска как неопределенности» риск-менеджмент призван снизить присутствующую неопределенность настолько, насколько это представляется возможным для более точного прогнозирования результатов.

Риск-менеджмент стремится оптимизировать уровень риска в концепции «риск как возможность». То есть, найти наиболее рациональный и, одновременно с этим, наиболее выгодный, компромисс между уровнем риска и доходностью.

В случае рассмотрения «риска как опасности» управление риском сводится к снижению вероятности наступления неблагоприятных событий и сокращения потерь в случае, если их не удалось избежать.

Методы количественного и качественного анализа рисков

Качественный анализ рисков – определение рисков, с которыми вероятно придется столкнуться и на которые необходимо будет оперативно реагировать.

При проведении количественного анализа рисков производится численная оценка влияния изменений, которые могут произойти. С помощью данного анализа получают оценку рисков в денежном эквиваленте.

К методам качественного анализа относят составление матрицы оценки рисков. Данная методика заключается в оценке, во-первых, вероятности риска: событию присваивается число в интервале от 1 (что соответствует крайне маловероятному событию) до 5 (практически достоверно, что событие произойдет). Во-вторых, оценивается тяжесть риска или, по-другому, масштаб последствий реализации риск: событию также присваивается значение от 1 (что обозначает незначительный уровень последствий) до 5 (крайне высокий уровень последствий).  Далее необходимо определить границу приемлемости риска. Для каждого проекта она может быть разной, все зависит от того, на какой риск готовы идти в данном проекте. Также для наглядности ячейки таблицы закрашивают: зеленым цветом обозначают невысокий риск, желтым – средний, оранжевым – высокий, а красным – крайне высокий риск [3, с.161].

Рис. 1. Матрица оценки рисков

Для количественного анализа применяется метод дерева решений. Данный метод оценки рисков, представляющий из себя представленный в виде схемы процесс принятия управленческих решений и результаты, к которым приведет каждое из принятых решений [4, с. 41]. Метод дерева решений позволяет установить взаимосвязь типа «причина – следствие», а также проанализировать все отклонения развития событий. К недостаткам метода можно отнести то, что полученные результаты имеют высокий уровень гипотетичности, также метод не защищен от субъективных взглядов аналитика, невозможность получения численных значений риска.

Анализ чувствительности отличается своей простотой и позволят достаточно быстро оценить влияние различных факторов на экономические показатели проекта.  С помощью этого метода можно оценить, какие именно факторы являются наиболее влиятельными. Для правильного проведения анализа необходимо выявить факторы, которые будут влиять на результаты проекта. Среди этих факторов часто используются следующие: объем реализации продукции, цена выпускаемого продукта, себестоимость продукции, капитальные вложения и ставка дисконтирования [5, с. 186]. К недостаткам метода можно отнести трудности с определением корреляции между несколькими факторами риска. Поэтому при применении данного метода важно использовать факторы, не влияющие друг на друга [6, с. 145].

Еще один метод количественной оценки рисков, в основе которого лежит моделирование – это метод Монте-Карло. Он совмещает в себе анализ чувствительности и вероятностное распределение факторов модели. Метод реализуется в несколько этапов. На первом этапе происходит выбор показателя эффективности, например, это может быть NPV или показатели затрат. Вторым этапом выбираются независимые показатели и их вероятностное распределение. Устанавливаются взаимосвязи между переменными и алгоритмом расчета результирующего показателя. Производится многократное проведение расчетов и анализируется полученный результат [7, с. 283].

При проведении количественной оценки рисков методом альтернативных сценариев выбирается три варианта результатов проведения проекта [8]: пессимистический, оптимистический и реалистический. В качестве одного из универсальных вариантов реализации данного метода оценки рисков можно привести следующий: в проект системы очистки подтоварной воды заложено иностранное оборудование и реагенты. При выстраивании оптимистического варианта предполагается снижение или сохранение существующего курса валюты, в которой будет происходить закупка оборудования и реагентов. Реалистический вариант – курс валют возрастет на величину, не превышающую 5%. Пессимистический – курс валют возрастет более, чем на 5-10%.

В данной статье била рассмотрена тема, важность которой сложно переоценить. Управление рисками проектов позволяет предусмотреть негативные последствия наступления различных нежелательных явлений, с которыми можно столкнуться на каждой стадии проекта, а также обратить внимание на события, которые, напротив, позволят увеличить выгоду. То есть, управление рисками проекта позволяют повысить его экономическую эффективность.

Текст статьи
  1. Солдатова С.С., Пивкина К.Р. Экономические последствия пандемии «COVID-19» для России // StudNet, vol. 3, no. 2, 2020, pp. 260-265.
  2. Свод знаний по управлению проектами. Американский национальный стандарт ANSI/PMI 99-001-2004. URL: http://sfpk.at.ua/biblioteka/PMI/pmbok2004_rus.pdf
  3. Синявская Т.Г., Трегубова А.А. Управление экономическими рисками: теория, организация, методы. Учебное пособие. / Ростовский государственный экономический университет (РИНХ). – Ростов-на-Дону, 2015. – 161 с.
  4. Андронова И.В., Осиновская И.В. Особенности разработки и принятия последовательных решений в бизнес-среде // Теория и практика общественного развития, no. 19, 2015, pp. 41-43.
  5. Суховольская Н. Б. Оценка результатов анализа чувствительности инвестиционных проектов // Известия Санкт-Петербургского государственного аграрного университета, no. 4 (53), 2018, pp. 185-189. doi:10.24411/2078-1318-2018-14185
  6. Сокол И.А. Управление рисками в процессе реализации инвестиционно-строительных проектов // Вестник университета, no. 11, 2017, pp. 141-145.
  7. Ветчинова М.Д. Метод Монте-Карло при анализе рисков в нефтегазовом комплексе // Интерэкспо Гео-Сибирь, vol. 2, no. 1, 2017, pp. 282-284.
  8. Могилина В. А. Применение метода сценариев для разработки стратегических альтернатив развития угледобывающих предприятий // Вестник евразийской науки, vol. 7, no. 1 (26), 2015, pp. 24.
Список литературы
Ведется прием статей
Прием материалов
c 01 августа по 16 августа
Осталось 5 дней до окончания
Препринт статьи — после оплаты
Справка о публикации
БЕСПЛАТНО
Размещение электронной версии
20 августа
Загрузка в elibrary
20 августа
Рассылка печатных экземпляров
24 августа