Количественный анализ рисков

Количественный анализ производится в отношении тех рисков, которые в процессе качественного анализа были квалифицированы как имеющие высокий и средний ранг.

Для количественного анализа рисков могут быть использованы следующие методы:

· Анализ чувствительности.

· Анализ дерева решений.

· Моделирование и имитация.

Анализ чувствительности помогает определить, какие риски обладают наибольшим потенциальным влиянием на проект. В процессе анализа устанавливается, в какой степени неопределенность каждого элемента проекта отражается на исследуемой цели проекта, если остальные неопределенные элементы принимают базовые значения. Результаты представляются, как правило, в виде диаграммы «торнадо». Рисунок 27 представляет пример такой диаграммы, которая отражает влияние на проектные трудозатраты различных факторов профессионализма разработчиков ПО [7].

Рисунок 27. Влияние факторов профессионализма разработчиков ПО на трудозатраты по проекту.

Анализ последствий возможных решений проводится на основе изучения диаграммы дерева решений, которая описывает рассматриваемую ситуацию с учетом каждой из имеющихся возможностей выбора и возможного сценария. Рисунок 28 представляет пример диаграммы дерева решений на дугах которой проставлены вероятности и затраты при развитии событий по тому или иному сценарию. Критерием для принятия решения служит математическое ожидание потерь от его принятия.

Рисунок 28. Пример анализ дерева решений при выборе покупать или производить необходимую для проекта библиотеку визуальных компонентов (VCL).

При моделировании рисков проекта используется модель для определения последствий от воздействия подробно описанных неопределенностей на результаты проекта в целом. Моделирование обычно проводится с помощью метода Монте-Карло.

Интересный пример подобной модели — система Riskology от Демарко и Листера, который иллюстрирует применение метода Монте-Карло для получения информации о том, какой запас времени будет необходим для того, чтобы преодолеть влияние всех неуправляемых рисков проекта, приведен в источнике [8]. Модель позволяет учесть пять основных (Рисунок 29) и пять дополнительных рисков проекта.

Рисунок 29. Пять основных факторов риска программного проекта, учитываемые в модели Riskology

Характеристики предопределенных в системе Riskology рисков пользователь может изменить, задав значения минимальной, максимальной и наиболее вероятной задержки сроков сдачи проекта из-за влияния данного риска. Можно включить в модель дополнительные собственные риски. Результат моделирования по методу Монте-Карло будет представлен в виде гистограммы распределения срока завершения оцениваемого проекта (Рисунок 30).

Рисунок 30. Гистограмма распределения возможного срока завершения проекта, рассчитанная по результатам моделирования методом Монте-Карло

На диаграмме также приведено количество случаев, примерно 80 из 500 прогонов, в которых проект, согласно результатам моделирования, был отменен до своего завершения.