ИСПОЛЬЗОВАНИЕ АНАЛИЗА МОНТЕ-КАРЛО

Планирование риска

389

Когда использовать. Традиционно сложилось так, что большие и сложные проекты чаще выигрывали от применения MCA Крупные проекты, в отличие от малых, имеют более значимые цели и могут позволить себе израсходовать часть ресурсов на выполнение анализа Монте-Карло.

Время использования. Задача, возложенная на MCA в основном определяет длительность его выполнения. Обычно перед специалистами офиса или административными помощниками ставится задача выполнить анализ на основе данных, предоставленных проектной командой. Для небольших проектов, содержащих порядка 50 операций, ввод данных и проведение анализа Монте-Карло может занять от 10 до 30 минут. Если логическая диаграмма проекта уже существует, подготовка распределений вероятности в ходе мозгового штурма и организация их в виде таблицы для передачи в главный офис может занять от часа до двух.

Выгоды. Первоначальные расписания и бюджеты проекта часто оказываются нереалистичными, точнее неадекватными, из-за неопределенности, свойственной операциям проекта. Чтобы как-то отреагировать на эту неопределенность, многие команды присваивают операциям произвольные значения длительности или стоимости и надеются на лучшее [8]. Метод МСА напротив, обеспечивает многостороннее, детальное представление связанной с рисками проблемы, что важно в ряде ситуаций (см. врезку «Наверняка или вероятно?»). Рассмотрим, к примеру, ситуацию, когда решается судьба компании: если результатом нового проекта не станет разработка продукта, который появится на рынке раньше продуктов конкурентов, компания перестанет быть лидером в своей области. Метод Монте-Карло способен значительно повысить качество принимаемых решений, предлагая четкий анализ рисков, различных сценариев и вероятности достижения цели. От менеджера в любой момент могут потребовать выполнить проект быстрее, чем это возможно, или при явно заниженном бюджете. В этом случае анализ Монте-Карло позволит составить план снижения рисков и собрать аргументы против необъективного подхода и за выделение ресурсов, необходимых для завершения проекта желаемым образом. Таким образом, ценность МСА состоит в его способности исследовать каждый сценарий проекта, включая экстремальные варианты, чтобы посмотреть, какие условия приводят к тем или иным результатам. Это позволяет не только проверить проект на реалистичность, но также отделить возможное от невозможного и понять, как сделать невозможное возможным [10].

Глава 9

390

Преимущества и недостатки. Метод Монте-Карло характеризуется рядом преимуществ [4]: •

простая математика. Вычисления, необходимые для анализа Монте-Карло, весьма просты. Даже введение сложных уравнений или моделирование корреляции и иных взаимозависимостей (например, степенных или логарифмических функций, утверждений типа «Если» и т.

легкость использования. Существуют хорошие программные пакеты, автоматизирующие проведение МСА, то есть компьютер в состоянии выполнить всю работу, необходимую для генерации результирующего распределения; •

легкость изменения. Внесение изменений в модель, анализируемую методом Монте-Карло, — это быстрый процесс, позволяющий сравнивать текущую модель с предыдущими. Исследование поведения каждой из моделей также не представляет сложностей; •

законность. Метод Монте-Карло — достаточно известный и популярный инструмент, а значит, проектная команда и руководство с большим вниманием отнесутся к его результатам.

Часто метод Монте-Карло подвергается критике за следующие недостатки: •

сложность. Хотя метод Монте-Карло основан на простой математике, он строится на концепции вероятности, которой многим менеджерам проектов еще предстоит овладеть; •

приблизительность. Выходные распределения вероятности приблизительны, как говорят критики. Это действительно так в случае малого числа итераций, однако проблема легко решается путем увеличения количества итераций вплоть до достижения требуемого уровня точности; •

времяемкость. Компьютеру нужно много времени для генерации итераций.

391

Адаптация метода Монте-Карло. МСА — это инструмент анализа рисков, который имеет огромную ценность и рекомендуется к использованию в большей части проектов, сталкивающихся с неопределенным окружением, где происходит выполнение. Общий вид метода Монте-Карло, описанный выше, необходимо адаптировать к конкретной ситуации. С этой целью мы предлагаем несколько вариантов подобной подстройки.

НАВЕРНЯКА ИЛИ ВЕРОЯТНО?

Планирование риска

Джон Гленн, старший менеджер фирмы, работающей в сфере высоких технологий, рассказывает: «В нашей компании раньше было принято интересоваться у менеджеров о том, насколько они уверены в завершении проекта к крайнему сроку. Менеджеры оценивали риск невыполнения, например, таким образом: «Я на 70% уверен, что закончу проект к 1 мая» - причем слово уверен на самом деле использовалось в значении вероятно или возможно.

Однако показатель уверенности - это не субъективное ощущение, а число в диапазоне от 0 до 1, которое показывает степень уверенности в истинности утверждения или суждения. Ноль соответствует отсутствию информации или знания, а единица - полной уверенности. С другой стороны, вероятность означает возможность наступления события. И хотя эти два слова имеют очень разные значения, я не пытался изменить способ их использования в компании. Почему? Во-первых, чтобы не провоцировать сопротивление со стороны людей, которые считали данный метод превосходным. И, во-вторых, потому, что все сотрудники использовали слово уверен в значении вероятно.

Мы не стали менять методологию. Однако я полагал, что основываться на интуиции при оценке степени уверенности примитивно и непоследовательно. Поэтому я провел активную работу по внедрению анализа Монте- Карло в нашу систему оценки. Теперь для того, чтобы оценить, насколько вероятно завершение проекта к установленному сроку, мы выполняем МСА, но не используем слово «вероятно», а, как и раньше, говорим, что мы уверены». Действия по адаптации Примеры действий по адаптации Определение границ использования - Использовать МСА во всех проектах, требующих более 1000 человекочасов (в крупных проектах). -

Использовать МСА для анализа рисков

с акцентом на рисках расписания (в компаниях, строящих свое конкурентное преимущество на сокращении времени выхода на рынок). -

Использовать МСА для анализа рисков

с акцентом на рисках стоимости (в компаниях, строящих свое конкурентное преимущество на уменьшении стоимости). -

Использовать МСА с акцентом на чистой приведенной стоимости при отборе новых проектов. -

Принять практику, согласно которой проектные команды владеют МСА, который

выполняется проектным офисом (для организаций, имеющих проектный офис) Модификация конкретной характеристики - Использовать нисходящий формат для диаграммы кумулятивной частоты вместо восходящего формата Добавление отличительной особенности - МСА в больших проектах должен

сопровождаться отчетом об анализе рисков, включающим в себя допущения модели, графическое представление результатов и выводы (если таковые имеются) [4].

Добавить и график тренда, если того требует ситуация Глава 9

392

ПРОВЕРКА МЕТОДА МОНТЕ-КАРЛО

Убедитесь, что метод Монте-Карло основан на: •

плане реагирования на риски; •

модели проекта; •

распределениях вероятности для переменных.

Он также должен производить результаты, включающие в себя как минимум: •

ожидаемое значение; •

диаграмму частотного распределения; •

кривую кумулятивной частоты.

Результаты анализа рисков должны интерпретироваться так, чтобы дать четкие ответы на поставленные вопросы.

РЕЗЮМЕ

Предметом рассмотрения данного раздела являлся анализ Монте-Карло — инструмент, использующий модель проекта, например сетевой график, для анализа его поведения и рисков. Описанный инструмент призван снизить риски посредством сбора аргументов против необъективного подхода и получения ресурсов, необходимых для выполнения проекта желаемым образом. Для этого МСА исследует каждый сценарий проекта, включая экстремальные варианты, чтобы посмотреть, какие условия приводят к тем или иным результатам. Такой подход помогает не только убедиться в реалистичности проекта, но также отделить возможное от невозможного. В основном метод Монте-Карло полезен для больших и сложных проектов. Ключевые положения данного раздела представлены во врезке «Проверка метода Монте-Карло».