Методы оценки рисков проектов: как надо действовать

Пессимистичные сценарии оценки реализации проектов, выполненные проектными командами, зачастую оказываются в два-три раза оптимистичнее реальных цифр, которые получаются по итогам завершения проектов

562
Алексей БЕЛКОВ

На «Неделе Риск-Менеджмента 2019/RAW 2019» (https://2019.riskawarenessweek.com/) признанный лидер в области управления проектами, управления рисками и оценки рисков в проектах Джон Холлманн представил презентационные материалы по методике оценки рисков проектов. О предлагаемых господином Холлманном подходах журналу «Риск-менеджмент. Практика» рассказал сертифицированный тренер и эксперт в области управления рисками проектов (AT 31000), руководитель направления «проектные риски» АНО ДПО «Институт стратегического анализа рисков управленческих решений» Алексей БЕЛКОВ.

– Мировое сообщество постепенно учится управлять рисками и оценивать риски проектов, хотя часто мы недооцениваем влияние рисков на крупные проекты. Исследование, проведенное Ассоциацией развития стоимостного инжиниринга (Association for the Advancement of Cost Engineering, сокращенно – AACE) и лично Джоном Холлманном, результаты и выдержки из которого автор представил на «Неделе Риск-Менеджмента 2019 / RAW 2019» https://2019.riskawarenessweek.com/talks/project-management/, говорит о том, что пессимистичные сценарии оценки реализации проектов P90 (сценарий реализации проекта с вероятностью 90%, обычно учитывающий влияние большей части рисков и неопределенностей), выполненные проектными командами, оказываются в два-три раза оптимистичнее реальных цифр, которые получаются по итогам завершения проектов (рис.1). Выходит, фактический объем затрат проекта в два-три раза выше, чем пессимистичного сценария P90, который прогнозировали проектные команды, и, таким образом, крупный проект реализовывается либо в два раза позже, либо получается в два-три раза дороже, чем планировалось.

 

 

В то же время мы переоцениваем влияние рисков на небольшие проекты. Чтобы бороться с низким качеством планирования, некоторые компании в ручном режиме перезакладывают резервы либо делают более пессимистичные прогнозы. В итоге на небольшие проекты планируются завышенные бюджеты и преувеличенные сроки реализации (opportunity cost). Сложно посчитать, что страшнее – реализовывая крупный проект, проваливаться по срокам и бюджетам или, реализовывая массу мелких проектов, перерасходовать средства – те деньги и те ресурсы, которые компания могла бы направить на что‑то действительно необходимое и стратегически важное. «Заливая» риски за счет увеличенных бюджетов на небольших проектах и неэффективно расходуя ресурсы компании, мы тем самым лишаем ее конкурентных преимуществ и потенциала роста.

Пытаясь найти оптимальное решение, мы обратились к международному опыту и самому Джону Холлманну. Он ответил, что выход – это подход, которым AACE пользуется на протяжении многих лет. К слову, речь идет о более чем десяти тысячах профессиональных риск-менеджеров и project-менеджеров, которые подтверждают, что данный подход работает. Рассмотрим его по шагам (рис. 2).

Первое, что нужно сделать – это оценить системные риски. Хорошая новость для тех, кто не любит моделировать и является ярым противником метода Монте-Карло: здесь используется параметрический анализ, и в моделировании нет необходимости. Параметрический анализ заключается в следующем: мы собираем исторические данные, те самые риски, которые с высокой долей вероятности наступят, и в виде параметров добавляем их к исходным данным – оцениваем, прежде всего, сроки и деньги.

То есть уже на старте начинаем делать поправки в виде коэффициентов. Но есть и плохая новость. Она в том, что если проект новый и уникальный, специалисты, которые не хотят управлять им или делать его хорошо, опускают руки и говорят, что у них нет статистики. Для всех остальных, кто действительно заинтересован в хорошем результате проекта, есть отраслевая статистика и прочие источники – интернет, похожие проекты и коллеги по цеху, ведь все мы так или иначе общаемся в своих профессиональных сообществах, находим информацию и работаем с ней.
Кстати, у AACE есть соответствующие рекомендации к каждому шагу/этапу оценки рисков, которыми можно воспользоваться. На этом этапе предлагаю обратиться к методике AACE PRs 42/34R-08 (как указано на рис. 2).

 

 

Следующий шаг – хорошее классическое моделирование (кодировка этой методики AACE RP 65‑R-11). Неважно, что мы делаем – финансовую модель или модель графика проекта, потому что, по сути, мы концентрируем внимание на двух задачах:

• выделяем неопределенности и риски, которые мы заложим в качестве моделируемых параметров в модель,

• выполняем имитационное моделирование.

Произведя моделирование и собрав модель, переходим к третьему шагу и такому важному параметру, как рыночные и валютные риски. Многие из риск-менеджеров, делая модель, их учитывают, но не совсем правильно. Ошибка возникает в двух местах. Мы либо задаем какой‑то параметр, отражающий влияние рыночных и валютных рисков в модель, либо закладываем это значение детерминистически – одной точкой, одним значением для всех показателей модели. Правильный подход, который нам предлагают AACE и Джон Холлманн, заключается в том, что мы берем результаты модели, которая была на втором шаге, четко понимаем, насколько может растянуться проект по срокам и по бюджету. И уже на эти «растянувшиеся» показатели накладываем коэффициенты, предполагая, что может подорожать оборудование или рабочая сила, а также может понадобиться более длинная и более емкая кредитная линия – не секрет, что свыше 80% инфраструктурных проектов в России осуществляются на заемные деньги. То есть мы прекрасно понимаем масштаб возможного коллапса и те источники, исходные данные, которые позволяют всем этим управлять. Кодировка данной методики – AACE RP 68 R-11 (также показана на схеме).

По-хорошему, это завершающий шаг в оценке рисков для средних и небольших проектов. Но в методологии, используемой AACE, упоминаются еще два типа проектов: проекты-портфели и проекты-программы. Рассмотрим их подробнее.
Проекты-программы представляют собой большой проект, включающий множество подпроектов. Нередки случаи, когда подпроекты идут как параллельно, так и последовательно, и в какой‑то момент времени появляется необходимость состыковать их друг с другом и объединить в рамках общего проекта. Бывает, что команда проекта, реализующая подпроект-предшественник, немного опаздывает и декларирует, что небольшое опоздание в рамках их подпроекта не столь значимо. Например, один месяц на горизонте общего срока в тридцать месяцев. Однако стоит оценить всю программу целиком. Может оказаться, что этот подпроект является решающим звеном, и из‑за, казалось бы, незначительного сдвига в один месяц или на три с небольшим процента подпроект-последователь и вся программа сдвинется, скажем, на полгода в следующее «погодное окно» (ограниченный период времени, когда по объективным причинам есть возможность поставки оборудования, материалов или рабочей силы к месту реализации проекта. В случае, если в данный промежуток времени что‑то необходимое для реализации проекта не было доставлено, следующая возможность доставки открывается через значительный промежуток времени). Следующие подпроекты в данном проекте тоже могут уйти в следующее «погодное окно» или на следующий год. Соответственно, эффективность всей проектной цепочки сразу падает, что приводит проект к очень низким показателям и снижает не только результативность, но и необходимость его реализации.

Проекты-портфели предполагают, что мы мыслим глобально и управляем целым портфелем проектов. И если один из проектов удорожает, а бюджет у нас на все проекты один, то следующие проекты либо начнутся позже, когда мы вернем деньги в необходимом объеме, либо произойдет «дискоуп» – нам придется пересмотреть и уменьшить объемы и задачи следующих проектов. Таким образом, компания понесет убытки.

Примерно так выглядит данная методология. Оказывается, ничего сложного, если разобраться. По большому счету, она уточняет то, что мы делали ранее. Набор последовательных действий, перечисленных мною, как утверждают в AACE, должен помочь скорректировать прежде разрозненные процессы и сделать наши расчеты более точными.

Важное замечание – в ходе реализации проекта мы прибегаем к инструменту моделирования несколько раз. Сделав первую модель, которая, как правило, может нас напугать своими негативными сценариями и результатами, мы, как хорошие риск-ориентированные руководители проектов, разрабатываем мероприятия, оцениваем их стоимость и ожидаемый эффект и делаем новую модель, куда закладываем новые параметры и вводные с учетом разработанных и согласованных мероприятий.

Соответственно, команде проекта и высшему руководству мы представляем обе модели. Первая модель красочно отражает влияние бесконтрольных (неуправляемых и не учитываемых нами) рисков и неопределенностей и позволяет сформировать обоснованный набор планируемых мероприятий для улучшения и оптимизации показателей проекта. Вторая – итоговая модель – является для нас ориентиром и позволяет оценить и принять стратегию реализации проекта. Выходит, только на старте, в период принятия решения о реализации проекта и выборе оптимального сценария реализации, мы уже должны моделировать влияние рисков и неопределенностей как минимум два раза.

Не забывайте про итеративность: при реализации проекта моделирование нужно делать постоянно, ведь, получая новые вводные данные, мы должны четко реагировать на изменения, происходящие в проекте, правильно оценивать их влияние и реагировать соответствующим образом.

В настоящее время большинство проектов реализуется быстро, и проектный менеджер изначально находится в слабой позиции, когда приходится действовать не на опережение, а догонять. Иногда сложно и некогда делать крупные, тяжелые модели. Это значит, что продвинутые риск-менеджеры и project-менеджеры должны ловить тренды.

Работает ли данный подход на практике?

 

 

В крупной североамериканской нефтетранспортной компании, где в течение десяти лет все проекты моделировались по данной методике, большинство результатов, которые были получены по факту выполнения проектов, оказывались в доверительном диапазоне 80% (между 10‑м и 90‑м персентилем; см. рис. 3), т.е. совпали с прогнозами, выполненными по данной методике. Таким образом, похоже, данная методика работает. Поэтому я бы посоветовал коллегам риск-менеджерам и project-менеджерам подробнее изучить ее и попробовать применить на практике.

Подготовила Елена ВОСКАНЯН