Файл: Управление рисками в проектной среде (Идентификация рисков проекта).pdf

Анализ методов управления рисками позволил выявить 3 основные группы методов, ключевые характеристики которых представлены в табл. 2.1.

Таблица 2.1 - Сравнение методик анализа рисков

Ключевые характеристики позволяют определить, какой вид анализа, в зависимости от этапа реализации проекта и глубины желаемых результатов, следует выбрать.

Управление рисками становится более актуальным при осуществлении инновационно - инвестиционных проектов, поскольку их реализация связана с неопределенностью больше, чем традиционных инвестиционных проектов.

В данном исследовании в качестве такого проекта рассмотрено строительство специализированного высокотехнологичного комплекса - установки подготовки природного и попутного нефтяного газа (УП- ППНГ). Наиболее общие виды рисков, которые могут проявиться при реализации инвестиционно - строительных проектов (ИСП). Вне зависимости от того, какой проект реализует компания, она не способна оказать влияние на все возникающие риски. Поэтому в силу бинарной природы риска целесообразно ввести разделение рисков по критерию управляемости и возможности воздействия на их источник. В любом случае постановка задачи риск-менеджмента сводится к определению «рискообластей», на которые необходимо и нужно оказывать определенное управленческое воздействие, и «риско- областей», под которые необходимо вырабатывать адаптационные механизмы в силу невозможности управления ими. То есть разделение рисков на те, для которых должны разрабатываться механизмы воздействия, и те, под которые должны разрабатываться механизмы адаптации.

Дерево текущей реальности (ДТР) - логическое построение, которое позволяет наглядно передать текущее состояние дел. ДТР представляет собой цепочку связанных явлений, наиболее вероятных в данных конкретных обстоятельствах в данной системе, т.е. ДТР устанавливает причинно-следственные связи между видимыми проявлениями состояния системы и лежащими в их основе причинами. Эта диаграмма отражает скорее функциональную, чем иерархическую структуру проекта. Именно поэтому ДТР дает достоверную картину причин и следствий, проявляющихся в системе [3].

Дерево текущей реальности позволяет: разобраться в сложных системах, обозначить нежелательные явления (НЯ) в системе, связать нежелательные явления с истинными причинами (ИП) через последовательность причин и следствий.

Нежелательное явление - это событие, действительно существующее и являющееся негативным само по себе. Истинная причина - это начало цепи причин и следствий.

Следствием же задержки строительства являются, как указано на рис. 1, экономические потери, потери времени, загрязнение окружающей среды и репутационный риск. Следовательно, для предупреждения, снижения или полного устранения потерь нужно управлять рисками задержки сроков строительства. Для этого необходимо знать, задержки каких работ проекта являются наиболее продолжительными. Определение таких работ позволит сконцентрировать усилия на них и снизить задержки по проекту, что, в свою очередь, позволит избежать потерь.

Для оценки рисков задержки реализации рассматриваемого проекта УПППНГ принято решение использовать только количественные методы, описание которых приведено в табл. 2.1, т.к. они применяются для более детального расчета по сравнению с качественными, которые используются на начальном этапе идентификации рисков. Также количественные методы наиболее объективны по сравнению с функционально-рисковым анализом.

Анализ группы количественных методов управления рисками позволил определить некоторые недостатки, присущие им.

Метод индексов было решено не использовать, т.к. при его применении, так же как и при функционально-рисковом анализе, центральной проблемой является подбор экспертов, согласование их мнений, а также субъективизм.

Марковский метод не был использован, т.к. всеобъемлющий учет всех факторов, влияющих на надежность и безопасность, делает этот анализ самым сложным и трудоемким.

Для использования исторического метода необходимо иметь в соответствии с требованиями применения данного способа не менее 250 значений по всем используемым в расчетах рыночным факторам, что в рамках исследования не представляется возможным. С помощью Pert-анализа выявлена общая продолжительность проекта УПППНГ.

2.2 Анализ управления рисками проекта

Для оценки задержки сроков реализации проекта УПППНГ предложено использовать Pert-анализ, т.к. он позволяет выявить общую продолжительность реализации проекта, и метод Монте-Карло, т.к. главным достоинством метода статистического моделирования является универсальность и прозрачность хода исследования.

Данный проект включает в себя 12 этапов, которые состоят из 1152 работ.

Здесь же представлены результаты вычислений оптимистического, наиболее вероятного и пессимистического путей реализации проекта, а также ожидаемое время выполнения t, по формуле:

t, = (a, + 4м, + bj)/6, где, а, - оптимистическое время (наиболее благоприятные условия); т, - наиболее вероятное время (нормальные условия); b, - пессимистическое время (неблагоприятные условия).

С помощью указанных трех оценок рассчитана общепринятая статистическая мера неопределенности - дисперсия ст- времени выполнения работы j; ст = vai'i = [(bi - aO/6]2.

Критический путь для данного проекта включает работы A, B, C, H, I, J, L. Длина критического пути равна: 300,30+197,19+ 181,11+189,69+150,03+198+63,25 = 1279,57 дней.

Определим дисперсию времени выполнения всего проекта:

ct2(T) = 82,81+21,16+17,85+19,58+12,25+36+3,67= 193,32.

Учитывая, что ст (Т) = Vct 2(Т) , найдем ст (19 3 ,3 2) = ст (Т) = Vl 9 3,3 2 = 1 3,9 0 дней.

Таким образом, метод Pert позволил выявить общую продолжительность реализации проекта. Следующий количественный метод - Монте-Карло - было предложено применить для выявления того, какие отдельные работы задерживают реализацию проекта дольше всего.

Моделирование Монте-Карло осуществляется в 3 этапа:

-Определение возможных случайных значений заданных факторов посредством использования математических функций.

-Расчет возможных сценариев развития событий с учетом того, что факторы заданы как случайные числа.

-Анализ полученного массива данных с помощью статистических методов [4].

Значения, которые анализируются для нахождения продолжительности реализации проекта, будут находиться в 90%-ном доверительном интервале нормального (гауссова) распределения. Это означает, что большинство возможных значений результатов группируется в центральной части графика и лишь немногие, менее вероятные, распределяются, сходя на нет, к его краям.

Длина отрезка 90%-ного доверительного интервала по оси Х получилась равной 1,645*2=3,29.

Для оценки риска задержки строительства по методу Монте-Карло рассмотрим работы, входящие в этап поставок оборудования для блоков 1-9.

Данные этапы включают в себя различные работы: выбор поставщика, заключение договора, оплата, получение технической документации поставщика, изготовление оборудования, доставка на площадку, приёмка заказчиком на площадке, передача в монтаж.

Разработчики проекта установили, что работы по оборудованию концевого охладителя детандер-компрессора АС-480 займут 163 дня. Данные работы представляют собой 4 этапа и имеют установленные значения продолжительности.

Доставка на площадку и таможенная очистка 71

Приемка заказчиком на площадке 2

Передача в монтаж 0

Смоделируем продолжительность изготовления, доставку на площадку и таможенную очистку, приемку заказчиком на площадке и передачу в монтаж на примере концевого охладителя детандер-компрессора АС-480.

Построим таблицу на основе доверительных интервалов 4 этапов. Создадим в Excel 30 000 строк-сценариев. Два последних столбца показывают результаты расчетов на основе данных первых 4 столбцов. В столбце «Общая продолжительность» показана продолжительность, рассчитанная для каждой строки. Например, в случае реализации сценария 1 общая продолжительность составит (86,7 + 67,8 + 1,8+0) = 156,2 дня. Столбец «Будет ли завершен проект вовремя?» включен для предоставления информации о том, будет ли работа завершена в установленный срок.

Для подсчета срока выполнения работ решено взять однодневные интервалы, которые смогут наиболее информативно отобразить, в какой временной диапазон попадет наибольшее число сценариев выполнения работ. Для того чтобы выявить число однодневных диапазонов, необходимо из максимального значения времени выполнения работ вычесть минимальное. В ходе решения были получены максимум - 193,51 и минимум - 136,41. Число интервалов составит 193,51-136,41=57,10.

Далее было вычислено количество сценариев, приходящихся на каждый интервал.

Этап поставки оборудования в наибольшем числе случаев 1759 будет завершен в пределах 161,45 - 162,45 дней.

В соответствии с моделью расчета риска работы, ее завершение вероятнее всего состоится на 163 - 162,453 = 0,547 дней раньше.

Такие же этапы были проведены для остальных работ этапа поставки оборудования.

Максимальное значение в последнем столбце «Задержка» говорит о наиболее «узком месте» выполнения работы - том проблемном месте, из-за которого продолжительность проекта увеличится на наибольшее значение. Максимальное значение в столбце «Задержка выполнения работы» равно 13,216, что соответствует этапу поставки оборудования Т-230 для блока 2.

Благодаря моделированию и поиску максимального значения можно найти продолжительность всех работ этапов. К примеру, поставка оборудования для блока 2 включает в себя 4 работы. Найдя этап, который имеет наибольшую задержку, можно найти ту работу, которая задерживает выполнение этого этапа на наибольший срок. Найдем такую работу этапа поставки оборудования Т-230. Данный этап включает в себя 4 работы. Смоделируем процессы выполнения каждой работы:

Изготовление оборудования 91 5,635

Доставка на площадку 70 6,719

Приемка заказчиком на площадке 1 0,863

После того как выявлено максимальное значение задержки работы, компании необходимо сосредоточить усилия на устранении «узкого звена». Чтобы показать важность выявления рисков задержек реализации проекта и управления ими, необходимо указать последствия их возникновения. Главным последствием задержки реализации проекта, в данном случае строительства газоперерабатывающего объекта УП- ППНГ, будет его удорожание вследствие необходимости выделения дополнительных средств на оплату труда рабочим.

Для простоты расчета потенциальных потерь от затягивания сроков исполнения работ приведем средний уровень оплаты труда в час персонала, занятого строительными работами. В реализации газохимического проекта задействовано 1500 человек, из них 1307 рабочих осуществляют работы первого этапа объекта УПППНГ. Заработная плата работников с учетом районного коэффициента (трудовая деятельность осуществляется в районе Крайнего Севера) составляет 180 руб./час. Теперь, если соотнести величину задержек строительства с величиной оплаты труда, в дополнительном выделении которой может возникнуть потребность, то можно найти величину потенциальных потерь денежных средств. Рассчитанный размер потенциальных потерь денежных средств, например, для седьмой работы составит 163 216,68 руб.

Проект УПППНГ предусматривает выполнение 1152 работы. Приблизительные потери за время проведения всех работ составят 308,99 млн руб.

На реализацию проекта УПППНГ выделено 9 млрд руб. Потенциальные потери, высчитанные с помощью модели Монте-Карло, составляют 3,43% от величины инвестиций.

Величину возмещения потерь можно найти по формуле:

Возмещение = (Потери (%)/(100%- Потери(%))*100%)=3,56%=319,97 млн руб.

Таким образом, метод Монте-Карло позволил смоделировать вероятный сценарий развития событий. В результате моделирования было выявлено, что 26 из 35 работ первого этапа поставки оборудования будут задержаны. Потенциальные потери при этом составят 5,84 млн руб. Для всего проекта потенциальные потери со средней величиной задержки в 2,89 дня составят 308,99 млн руб., на возмещение которых необходимо будет привлечь 319,97 млн руб.