VIII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2016

1. Перечень подлежащих разработке вопросов:

а) по теоретической части рассматриваются основные проблемы, связанные с управлением рисков проектов;

б) по аналитической части рассматриваются основные методы оценки рисков проектов, проводится их сравнительный анализ, описываются этапы построения «дерева решений» для оценки рисков проекта;

в) по практической части приводится конкретный пример по применению «дерева решений» при управлении проектом.

2. Исходные данные:

а) по литературным источникам: тема курсовой работы сформулирована по заданию преподавателя.

3. Список рекомендуемой литературы:

1. Горбунов, Д.В. Риски инновационных проектов и методы их оценки / Д.В.Горбунов // Вектор науки тольяттинского государственного университета— 2014. — №3. — С. 65 – 66;

2. Берестнева, О. Г. Построение логических моделей с использованием деревьев решений / О. Г. Берестнева, Муратова Е. А // Известия Томского политехнического университета— 2004. — №2. — С. 78 – 79;

3. Портнов-Соколов, Ю.П. Управление риском — приоритетная дисциплина в теории управления XXI века / Ю.П.Портнов-Соколов // Системы и датчики. — 2003. — №11. — С. 67 – 69;

4. Сингина, А. А. Взгляд на управление рисками информационных систем / А. А. Сингина // Молодой ученый. — 2011. — №6. — С. 101– 105;

5. Омарова, З.Н. Управление рисками инновационных проектов / З.Н. Омарова // Международный журнал экспериментального образования. — 2015. — №3. — С. 379 – 380.

4. Контрольные сроки представления отдельных разделов курсового проекта (работы):

25% — 1 «16» октября 2015г.

50% — 2 «16» ноября 2015г.

75% — 3 «15» декабря 2015г.

100% — готова курсовая работа «16» декабря 2015г.

5. Срок сдачи: «23» декабря2015 г.

6. Руководитель: ___________________ Г.Н. Чусавитина

(подпись)

7. Задание получил: ________________ В.А. Сорокина

(подпись)

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ……………………………………………………………………5

1. АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ПРОБЛЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ И ОЦЕНКИ РИСКАМИ ПРОЕКТОВ….…………………………………………………………8

2. МЕТОДИКА ПРИМЕНЕНИЯ МЕТОДА «ДЕРЕВО РЕШЕНИЙ» ПРИ ОЦЕНКЕ РИСКОВ ИТ-ПРОЕКТОВ……….……………………………….13

3. ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА «ДЕРЕВО РЕШЕНИЙ» ПРИ ОЦЕНКЕ РИСКОВ ПРОЕКТА МОДЕРНИЗАЦИИ САЙТА…………...…………………..18

ЗАКЛЮЧЕНИЕ……………………………………………………………...28

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ………………………..30

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность работы обусловлена тем, что в настоящее время реализуется множество проектов в различных сферах жизни человека, однако далеко не все проекты достигают своей цели.К таковым относятся и ИТ-проекты. По данным TheStandishGroup во всём мире в прошлом 2013 году было потрачено $750 млрд. на проекты разработки и внедрения программных продуктов и только 36% проектов были завершены успешно, в то время как 48% оказались успешными лишь отчасти, т.е. вышли за рамки бюджета или сроков, а оставшиеся 16% потерпели неудачу. В итоге, на провальные проекты из $750млрд было потрачено $120 млрд[32; 33 и др.].

В связи с этим возникает необходимость оценки рисков при принятии решения в процессереализации какого-либо проекта. Риск –потенциально возможное событие, которое может нанести ущерб или принести выгоды проекту[6; 7; 12;18 и др.].

Рассмотрим некоторые риски, характерные практически для всех ИТ-проектов:

• финансовые риски – предполагают ухудшение основныхбизнес-показателей в результате неправильно выбранной ИТ-стратегии;

• технические риски–заключаются в возможности возникновения непредвиденных потерь вследствие технических ошибок, например, отказ и сбои в работе оборудования, риски получения отрицательных результатов после внедрения проекта;

• риски оценки сроков – характеризуются ошибками в оценках сроков работ проекта;

• интеграционные риски – связаны с тем, что любое ИТ-решение должно быть интегрировано в существующую инфраструктуру организации;

• коммерческие риски (или риски третьих сторон) – связаны с надежностью поставщиков, платежеспособностью заказчиков;

• риски персонала (ресурсные)– связаны с квалификацией, заинтересованностью персонала качественно и в срок выполнять работу [1; 5; 13].

Следует отметить, что не существует ИТ-проектов без рисков.В ИТ-проектах всегда существуют неопределенности, связанные с предметом проекта, внешними условиями (поставщиками услуг, заинтересованностью персонала и др.), которые оказывают влияние на успешное достижение результата. В зависимости от размера, с различными проектами может быть связано разное число рисков. По данным исследователей, 76% малых проектов являются успешными и достигают поставленных целей, 4% – провальными, в то время как 38% больших проектов не достигают успеха [31].

Поскольку невозможно полностью избежать рисков, то следует их прогнозировать с высокой точностью. На сегодняшний день существуют различные количественные и качественные методы оценки рисков:метод экспертных оценок, метод анализа иерархий, анализ уместности затрат, метод аналогий, и др. Методы оценки рисков проектов исследуются в работах Н. А. Батуриной, Д.В. Горбунова, С. П. Филипповой,А. Ю. Поповой. Одним из популярных является метод «Дерево решений». Он широко применяется в таких областях как, банковское дело, промышленность, медицина, молекулярная биология.Данный метод рассматривается как отечественными (О. Г. Берестнева, Н. С. Куприянов, А. Е. Панягина и др.), так и зарубежными исследователями (T.Burcu, C. Lazăr, J.I. Muñoz, J. Contreras, J. Caamaño, E. Rotărescuи др.).

Таким образом, основной проблемой работыявляется эффективное управление рисками проектов. Объектом исследования являются риски проекта и управление рисками, предметом – вероятностный метод оценки(анализа) индивидуального проектного риска «Дерево решений».

Цель работы– изучение метода « Дерево решений» и применение его при оценке рисков проектамодернизации сайта. Для достижения поставленной цели необходимо выполнить следующие задачи:

1. Проанализировать состояние проблемы управления и оценки рисков проектов и рассмотреть;

2. Изучить алгоритм построения дерева решений;

3. Построить дерево решений для конкретного ИТ-проекта.

Гипотезой исследования будет предположение о том, что такой метод как «дерево решений» при анализе рисков проекта позволит учесть максимальное количество факторов, влияющих на принятие решения и повысить обоснованность этого решения.

В работе будут применяться следующиеметоды исследования:

• изучение и анализ научной литературы,

• изучение метода «Дерево решений»;

• сравнительный анализ методов оценки рисков проектов.

1 АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ПРОБЛЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ И ОЦЕНКИ РИСКАМИ ПРОЕКТОВ

Все больше ИТ-проектов, особенно крупных, являются провальными. Например, по данным Gartner 20-35% проектов по реализации ERP-систем заканчиваются неудачно, а 40-50% сопровождаются серьезными трудностями. Перерасход финансовых средств, при внедрении все тех же ERP-систем составляет 90%, а перерасход времени 120% [31]. Одной из причин подобных ситуаций является проявление рисков.

С понятием риск тесно связано понятие неопределенность. Неопределенность – это неполная или неточная информация о значениях некоторых параметров в будущем, в том числе о затратах и результатах, которая приводит к неполному представлению об условиях реализации какого-либо решения или проекта[14;15].Взаимосвязь этих понятий представлена на рис.1.1.

Рис.1.1Взаимосвязь понятий риск и неопределенность

Неопределенность связана с возможностью возникновения риска, а он имеет различные последствия (рис.1.2),зачастую негативные.

Рис.1.2 Последствия проявления риска

Чтобы реализация проектовбыла более успешной необходимо эффективное управление рисками на протяжении всего жизненного цикла проекта. Для этого необходимо:

• проведение анализа рисков проекта (идентификация рисков, описание рисков, оценкапоследствий проявления рисков, описание мероприятий, направленных на уменьшение негативного влияния выявленных рисков) и составление плана по управлению рисками на этапе планирования проекта;

• мониторингэффективности управления рисками, выявление новых рисков и изменение плана по управлению рисками на этапе реализации проекта;

• анализ реализовавшихся рисков на этапе завершения проекта.

Для анализа рисков проектов применяются различные количественные и качественные методы. Основная задача количественного подхода заключается в численном измерении влияния факторов риска на поведение критериевэффективности проекта. Качественный подход, не позволяет определить численную величину риска проекта. Его главная задача – выявить иидентифицировать возможные виды рисков проекта, определить и описать источники, влияющие на данный вид риска [25]. Кроме того, качественный анализ предполагает описание возможного ущерба, его стоимостной оценки и мероприятий по снижению негативного влияния риска или его предотвращению.

Получаемые при использовании качественных методоврезультаты часто обладают не очень высокой объективностью и точностью, однакоданный метод позволяет рассмотреть все возможные рисковые ситуации и описать все многообразие рисков. Применение же количественных методов дает численную оценку рискованности проекта. Качественные методы являются основой дляпроведения дальнейших исследований с помощью количественныхметодов.Поэтому анализ рисков проекта должен включать в себя методы как одного, так и другого подхода.

Выбор методаоценки рисков проекта зависит и от различных факторов. К наиболее весомымможно отнести:

• степень точности и достоверности имеющейся информации;

• квалификация и заинтересованность рабочей группы проекта;

• наличие и возможность примененияинформационных технологий и др.[Старкова].

Таким образом, поэтому для анализа рисков проекта необходимо использовать как количественные, так и качественные методы.Среди качественных методов оценки рисков проекта наиболее часто используются следующие:

• анализ уместности затрат;

• SWOT- анализ;

• метод аналогий;

• метод экспертных оценоки др.

К количественным методам относятся:

• метод корректировки ставки дисконтирования;

• метод достоверных эквивалентов;

• анализ точки безубыточности;

• метод сценариев;

• деревья решений;

• модели оценки реальных опционов и др.[8; 19;22; 30].

В статье Н.А. Батуриной анализируются риски использования оборотных активов хозяйствующим субъектом. Она рассматривает такие количественные и качественные методы оценки рисков, как метод экспертных оценок, метод ситуационного анализа, метод прогнозирования на основе пропорциональных зависимостей и др., отмечает их преимущества и недостатки. Идеальным вариантом прогнозирования величины рисков использования оборотных активовавтор считает совмещение количественных и качественных методов. Н.А. Батурина говорит, что метод «дерево решений» является одним из наиболее популярных методов обоснования альтернативных вариантов капиталовложений, осуществляемых в условиях риска. «Применяя его на практике, при помощи схемы вероятных событий, связанных с проведением инвестиционной деятельности, можно получить наглядное представление об уровне риска и экономической выгоде» [3, с.53].

Дерево решений – это популярный метод, применяющийся в различных сферах жизни человека:

• дерево управленческих решений эффективно в менеджменте, управлении проектами и при анализе рисков;

• применяется в банковском деле для оценки кредитоспособности клиента;

• метод успешно используется при контроле качества продукции в промышленности;

• в медицине дерево решений применяется для диагностики заболеваний;

• дерево решений используется в молекулярной биологии для анализа строения аминокислот [9; 16].

В статье А.Е.Панягиной обосновывается целесообразность применения метода дерева решений для оценки кредитного риска. Автор говорит о широком применении скоринговых моделей в банках, перечисляет названия банков, использующих их, и отмечает преимущество метода «дерево решений» - возможность оценить не только вероятность реализации рискового события, но и учесть размер потенциально возможного дохода и его изменчивость. «Метод «дерева решений» позволяет учесть эти характеристики при принятии решения о кредитовании и повышает обоснованность такого решения». В статье рассмотрена ситуация, когда банк осуществляет выбор между двумя вариантами кредитования. Построено дерево решений для данной финансово-хозяйственной ситуации, приведена таблица с расчетами статистических показателей оценки степени риска и определена вероятность возврата кредита как, с помощью дерева решений, так и с использованием скоринговой модели. В результате установлено, что «применение метода дерева решений дает информацию более полную, чем скоринговая модель» [23].

Исследованием данного метода занимались и зарубежные исследователи. В статье T. Бурчу «Оценка динамики моделей системы проектов, находящихся под воздействием рисков, с использованием деревьев решений: альтернативные энергетические проекты в качестве иллюстративного примера» рассматривается метод «Дерево решений» для оценки динамики проектов, находящихся под воздействием рисков. Описаны основные элементы построения дерева, представлен подробный алгоритм реализации метода, приведены программные средства с помощью которых возможна реализация метода − VisualBasic и DPL™. В качестве примера рассмотрена фирма, у которой есть несколько организаторских вариантов решений: вложение капитала(инвестирование) (I), задержка (выполнения работ) (D), увеличение (H), уменьшение (L) и приостановление дальнейших инвестиций (S). Для нее построено дерево решений, реализованное в DPL™, рассчитаны ожидаемые значения чистой текущей стоимости и выбрана наиболее оптимальная политика [34, с.10].

Таким образом, рассмотрены различные количественные и качественные методы оценки рисков, приведена их сравнительная характеристика.

2МЕТОДИКА ПРИМЕНЕНИЯ МЕТОДА «ДЕРЕВО РЕШЕНИЙ» ПРИ ОЦЕНКЕ РИСКОВ ИТ-ПРОЕКТОВ

Метод дерево решений«также называют деревьями решающих правил, деревьями классификации и регрессии» [15;20 и др.]. Он применяется для принятия решений в условиях риска, когда каждое последующее решение зависит от решения предыдущего, т.е. необходимо принимать последовательный ряд решений.

Дерево решений — это графическое изображение процесса принятия тех или иных решений, где отражены альтернативные решения, состояния среды и соответствующие вероятности, т.е. возможные риски и выигрыши для любых комбинаций данных альтернатив и состояний среды [10;15;19и др.]. Это способ представления процесса в иерархической структуре.

Метод впервые предложили Ховиленд и Хант в 50-е годы 20 столетия.

В простейшем виде дерево решений представляет собой ответ «Да» или «Нет» на ряд вопросов (см. рис. 2.1).

Рис. 2.1. Простейший вид дерева решений

Для построения дерева решений используются элементы, указанные в таблице 1.

Таблица 1– Элементы построения дерева решения

Название	Обозначение	Описание
Точка принятия решений	Квадрат	(Место, где принимается решение) Момент времени, когда принимается решение,

Продолжение Таблицы 1

Название	Обозначение	Описание
		т.е. выбирается одна альтернатива из множества возможных альтернатив.
Точка случайного события (точка возникновения последствий, узел)	Круг	(Место появления возможного исхода события) Момент времени, когда наступает случайное событие.
Ветвь	Сплошная линия соединяет возможные исходы события (круги); пунктирная линия соединяет возможные решения (квадраты).	Связь между точкой принятия решения и точкой случайного событиями[16; 26].
Вероятность	Число	Числовое значение на ветви дерева, которое обозначает вероятность наступления события. Сумма вероятностей в каждой точке принятия решений должна быть равна 1[10; 15].
Ожидаемое значение (последствия)	Число	Количественное выражение каждой альтернативы, расположенное в конце ветви.

Рассмотрим алгоритм построения дерева решений.

Дерево создается слева направо. Оно не должно содержать циклических элементов, т.е. новый лист или ветвь могут только расщепляться.

1. Отобразить точку принятия решения (квадрат) - «ствол» дерева.

2. Построить «ветви» дерева: из точки принятия решения изобразить количество ветвей, равное количеству альтернативных решений.

3. Изобразить точку случайного события (круг) в конце каждой ветви и отобразить по две ветви из каждой точки (круга). Это будут возможные результаты случайного события.

4. Определить вероятность принятия каждого решения и ожидаемое значение каждой альтернативы. Вероятность P_i определяется как произведение двух значений вероятности по каждой из полученных «ветвей».

5. Если есть необходимость, то от каждой из полученных «ветвей» построить новое разветвление и к каждой вновь полученной «ветви» достроить необходимое количество «ветвей». Их количество может быть различным но, иногда, когда дерево получается слишком «ветвистым», второстепенные ветви отсекают.

Таким образом, ветви берут начало в точке принятия решений и разрастаются до получения конечного результата, а путь вдоль ветвей состоит из последовательности отдельных решений и случайных событий.

6. Для оценки риска проекта необходимо рассчитать ожидаемую величину чистой текущей стоимости Е(NPV) и ее среднеквадратическое отклонениеЧистая текущая стоимость Е(NPV) находится как средневзвешенная по вероятности событий (путей):

, где

Е (NPV) – ожидаемое значение чистой текущей стоимости;

NPV_i значение чистой текущей стоимости для i-гo варианта исхода;

P_iвероятность принятия i-ого решения.

Cреднеквадратическое отклонение (или стандартное отклонение) чистой текущей стоимости характеризует степень разброса возможных результатов по проекту. Чем меньше среднеквадратическое отклонение, тем меньше риск проекта.Для проектов, имеющих разные масштабы, лучше использовать относительный показатель – коэффициент вариации .

Показатель получаем путем суммирования .

Среднеквадратическое отклонение чистой текущей стоимости определяется по формуле:

, где

– среднеквадратическое отклонение чистой текущей стои­мости по проекту;

Р_i – вероятность i-гo исхода;

Е (NPV) – ожидаемое значение чистой текущей стоимости;

NPV_i–значение чистой текущей стоимости для i-гo варианта исхода.

Коэффициент вариации определяется по формуле:

, где

–коэффициент вариации;

Е (NPV) – ожидаемое значение чистой текущей стоимости;

– среднеквадратическое отклонение чистой текущей стои­мости по проекту;

Чем больше коэффициент вариации, тем выше риск проекта [11;16;29 и др.].

7.Составить аналитическое заключение, дающее ха­рактеристику уровню рискованности проекта на основе показателей стандартного отклонения и коэффициента вариации (C_VAR). На данном этапе построение дерева решения может быть закончено, но для более детального анализа рисков и выбора наиболее успешного развития следует выполнить следующие шаги.

8.Заполнить таблицу 2 и на ее основе построить график профиля риска, показывающий вероятность каждого возможного случая получения чистой текущей стоимостиNPV_i.

Таблица 2 –Аналитическая таблица оценки рисков инвестиционного проекта

Путь	Исход Pi	NPVi	NPVi * Pi
1
2
…
M
			E(NPVi)

9.Проанализировать график (определить вероятность неубыточных капиталовложений). Выбрать наиболее выгодный вариант.

Составляя дерево решений, необходимо осознавать, что число вариантов развития ситуации должно быть обозримым. Кроме того, эффективность применения данного метода зависит от качества информации, положенной в схему.

«Дерево решений» можно совмещать с экспертными методами, чтоувеличит качество анализа дерева и способствует правильному выбору стратегии [17].

Таким образом, в параграфе рассмотрены основные элементы метода «Дерево решений», алгоритм его построения, преимущества и недостатки.

3 ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА «ДЕРЕВО РЕШЕНИЙ» ПРИ ОЦЕНКЕ РИСКОВ ПРОЕКТА МОДЕРНИЗАЦИИ САЙТА

Как было сказано выше метод «Дерево решений» является одним из самых популярных и широко применяется в различных проектах. Этот метод используется и для решения задач классификации в интеллектуальном анализе данных, являясь одним из методов технологии DataMining. Реализуется дерево решений в MicrosoftExcel, DeductorStudio,VisualBasicидругих программных средствах.

Рассмотрим пример применения метода при оценке рисков проекта.

Предприятию требуется модернизировать сайт. На предприятии существует бюро информационных технологий (БИТ), за счет которого, уверен директор,целесообразно реализовать проект по модернизации веб-сайта. Однако начальник БИТ считает, чтореализовывать проект необходимо прибегнув к услугам сторонней организации. Перед директором стоит выбор: провести модернизацию сайта, используя собственное бюро информационных технологий или передать проект на аутсорсинг.

При осуществлении проекта БИТ, сроки его реализации будут больше, так как сотрудники сторонней компании имеют более высокую квалификацию и, следовательно, выполнят работы быстрее. В то же время, стоимость одного часа высококвалифицированного сотрудника стоит дороже, это ведет к увеличению бюджета проекта. Сотрудники БИТ параллельно будут выполнять свои прямые обязанности, соответственно неэффективное расстановка приоритетов в управлении временем исполнения проекта приведет к срыву сроков проекта и увеличению его бюджета.Кроме того, для успешной реализации проекта сотрудникам БИТ будут назначены сверхурочные часы, что может способствовать снижению их деловой активности, стрессу, снижению иммунитета и болезни сотрудника, а это в свою очередь способствует приостановлению работ, для поиска замены сотрудника и к увеличению сроков проекта, или увеличению количества сверхурочных часов здоровым сотрудникам. А это повышает вероятность того, что заболеет следующий или ведет к низкой степени заинтересованности сотрудников в реализации проекта, что тоже способствует срыву сроков проекта. Также необходимо специализированное ПО, которое может отсутствовать на предприятии. При реализации проекта сторонней организацией возможны риски оценки сроков, т.е. неадекватная, слишком оптимистичная оценка сроков менеджерами компании. Если сотрудники компании будут задействованы параллельно в нескольких проектах, то есть риск увеличения сроков проекта. При условии, что компания существует относительно недолго на рынке данного вида услуг, присутствует риск низкой квалификации сотрудников или отсутствия у них опыта работы.

Таким образом, выявлены следующие риски:

1. Ресурсные:

1.  

   • болезнь сотрудника;

   • низкая квалификация сотрудников;

   • низкая степень заинтересованности сотрудников.

1. Риски оценки сроков:

1.  

   • слишком оптимистичная оценка сроков менеджерами компании.

1. Технические риски:

   • Отсутствие необходимого ПО;

   • Сбой в ПО.

Следствиями представленных выше рисков являются риски расписания и бюджетные риски.

При построении дерева одним из актуальных вопросов является оценка критериев принятия решения в точках «ветвления». Исход событий, находящихся в этих точках зависит от множества факторов и носит случайный характер. Фиксирование этих исходов позволяет накапливать статистику успехов и неудач. На ее основе, можно вывести так называемый коэффициент успешности и использовать егов дальнейшем при построении дерева решений.Обязательным условием применимости получаемых вероятностных оценок и коэффициента является однотипность проводимыхопераций и примерно одинаковый квалификационный уровень команды, принимающей решения. Однако следует заметить, что если речь идет об инновационномпроекте, то такой проект не может рассматриваться как аналог повторяющихся операций. Несмотря на то, что проекты могут реализовыватьсяв одной и той же сфере деятельности, каждый из них индивидуален и выполняется разными научными группами. В таком случае статистический подход к оценке вероятностей становитсянеприменимым из-за трудностей накопления такой статистики в достаточном объеме. Для получения вероятностныхоценокуспешного исхода реализации инновационного проекта следует использовать подход, основывающийся на экспертной оценке. В статье «Определение критериев успешности стадий при оценке инновационных проектов методом дерева решений» З.А. Альмухаметова говорит о том, что применениене всех экспертных систем в случае реализации инновационного проекта является нецелесообразным. Например, метод оценки вероятности успеха, основывающийся на определении факторов, оказывающих существенное влияние на успешность исхода проекта,подразумевает большие трудозатраты и менее рационален для практического применения,нежели оценка в зависимости от степени разработанности рассматриваемой технологии [2, с.79]. Однако при использовании экспертных методов их оценочные значения в реальности могут очень сильно отклоняться от истинных поэтому определение вероятности событий является наиболее «узким» местом метода «Дерево решений».

В данной работе чтобы определить вероятность успешной реализации соответствующих исходов, для простоты расчетов мы будем использовать статистический подход.

Рассчитаем ожидаемую текущую стоимость проекта модернизации в случае реализации проекта сторонней организацией. Данные для расчёта представлены в таблице 3.

Таблица 3 – Бюджет проекта, в случае передачи проекта на аутсорсинг

Работы	Ориентировочныетрудозатратычел./час	Согласованная ставкаEUR/час	ОриентировочнаяСтоимость, EUR
Концепт дизайна	30	10	300
Создание шаблонов	35	10	350
Верстка	40	9	360
Программирование	55	11	605
Наполнение контентом	37	9	333
Тестирование	30	8	240
Управление проектом	90	12	1080
Всего:	325		3268

Исходя из запланированных работ, трудозатрат и ставок чистую текущую стоимость проекта равна3268EUR.

Рассчитаем ожидаемую текущую стоимость проекта в случае реализации проекта бюро информационных технологий предприятия. Данные для расчёта представлены в таблице 4.

Таблица 4 – Бюджет проекта, в случае реализации проекта БИТ

Работы	Ориентировочныетрудозатратычел./час	Согласованная ставкаEUR/час	ОриентировочнаяСтоимость, EUR
Концепт дизайна	40	7	280

Продолжение Таблицы 4

Работы	Ориентировочныетрудозатратычел./час	Согласованная ставкаEUR/час	ОриентировочнаяСтоимость, EUR
Создание шаблонов	45	7	315
Верстка	57	5	285
Программирование	85	8	680
Наполнение контентом	53	6	318
Тестирование	38	6,5	247
Управление проектом	100	9	900
Всего:	423		3025

В данном случае бюджет проекта составляет 3025 EUR.

Построим деревья решений для выявленных групп рисков.

Рис. 3.1 Дерево решений для группы технических рисков

Рис. 3.2 Дерево решений для группы ресурсных рисков

После составления деревьев проведём их обратный анализ: идя по дереву справа налево, для каждого узла принятия решения рассчитаем ожидаемую величину чистой текущей стоимости, согласно формуле (см. &2).

Для дерева группы технических рисков она составит:

E(NPV_C) = 0,1*3418+0,9*3268 = 3283;

E(NPV_D) = 0,3*3375+0,7*3475 = 3445;

E(NPV_E) = 3025;

E(NPV_F) = 0,3*3025+0,7*3125 = 3095;

E(NPV_A) = 1*3283+0*0 = 3283;

E(NPVB) = 0,5*3095+0,5*3445 = 3270.

Внесем эти данные в схему дерева.

Рис. 3.3 Дерево решений для группы технических рисков после внесения значения чистой текущей стоимости

Аналогичным образом рассчитаем ожидаемую чистую текущую стоимость для группы ресурсных рисков и внесем значения в схему.

Рис. 3.4 Дерево решений для группы ресурсных рисков после внесения значения чистой текущей стоимости

В итоге, мы видим, что в случае реализации проекта модернизации сайта бюро информационных технологий предприятия, бюджет проекта с учетом выявленных рисков меньше, чем в случае привлечения сторонней компании для выполнения проекта.

Для эффективного управления рисками необходимо не только выявить возможные риски, но и разработать план мероприятий необходимый для их предотвращения или снижения (приведен в таблице 5).

Таблица 5 – Реестр рисков

№	Риск	Потенциальное воздействие	Способы смягчения	Условия наступления
Ресурсные
1	Низкая квалификация сотрудников	Увеличение сроков выполнения проекта	Организация курсов повышения	Заключение договора с компанией, имеющей

Продолжение Таблицы 5

№	Риск	Потенциальное воздействие	Способы смягчения	Условия наступления
	команды	и увеличение финансовых затрат	квалификации, конкурс кадрового резерва	сомнительную репутацию
2	Болезнь сотрудника	Приостановление выполнения проекта, увеличение сроков выполнения проекта и запланированного бюджета	Равномерное распределение работ по выполнению проекта	Сверхурочные часы, стресс, параллельное выполнение прямых обязанностей и работ проекта, участие в нескольких проектах одновременно
3	Низкая степень заинтересованности сотрудников	Увеличение сроков выполнения проекта	Увеличение ставки сверхурочных часов	Параллельное выполнение прямых обязанностей и работ проекта, стресс, низкая заработная плата
Риски оценки сроков
4	Слишком оптимистичная оценка сроков	Увеличение сроков выполнения проекта и, следовательно, увеличение запланированного бюджета	Тщательный отбор поставщиков IT-услуг	Отсутствие у менеджера опыта работы в управлении проектами, низкая квалификация менеджера

Продолжение Таблицы 5

№	Риск	Потенциальное воздействие	Способы смягчения	Условия наступления
Технические
5	Отсутствие необходимого ПО	Увеличение сроков выполнения проекта	Своевременное информирование руководства	Позднее оповещение о приобретение необходимого ПО
6	Сбой в ПО	Приостановление выполнения работ проекта	Приобретение качественного ПО	Неправильная установка/пользование

Таким образом, приведены основные программные средства, в которых возможна реализация метода. На примере проекта модернизации сайта выявлены возможные риски проекта и предложены возможные мероприятия по их смягчению или предотвращению. В соответствии с изложенным алгоритмом рассчитаны значения чистой текущей стоимости для каждого варианта исхода, вероятность исходов и ожидаемое значение чистой текущей стоимости оценены с использованием статистического подхода.В результате, мы построили дерево решения для групп рисков и выбрали альтернативный вариант.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В процессе работы мы выполнили поставленные задачи.

Рассмотрели риски, характерные для ИТ-проектов и основные причины их провалов. Дали сравнительную характеристику количественным и качественным методам.Качественными являются такие методы как, анализ уместности затрат, SWOT- анализ, метод аналогий, метод экспертных оценок, к количественным относятся —метод корректировки ставки дисконтирования, метод достоверных эквивалентов, метод сценариев и др.

Описали основные элементы метода «Дерево решений» и алгоритм его построения, преимущества и недостатки.

На примере проекта модернизации сайтавыявили возможные риски проекта, описали мероприятия, направленные на их снижение или предотвращение. Вероятностькаждого исходаи ожидаемое значение чистой текущей стоимости, необходимые для построения деревамы определили, используя статистику предыдущих аналогичных проектов. Построив дерево решений для выявленных групп рисков, и определив на основании рассчитанного показателя – чистой текущей стоимости для каждого варианта исхода, уровень риска проекта, мы проанализироваливсе возможные альтернативы и выбрали наилучший вариант действий в случае их возникновения.

Несомненно, преимуществами метода являются обозримость анализа и результатов, простота расчетов.Мы убедились, что данный метод позволяет учесть максимальное количество факторов, влияющих на принятие решения и повысить обоснованность этого решения.

Проанализировав проблему управления и оценки рисков ИТ-проектов, мы приходим к выводу, чтоэффективное управление рисками и их оценкапри принятии решений имеет огромное значение, так как позволяет оценить возможные потери, запланировать мероприятия для их снижения в случае проявления рисков и определить экономический эффект от управления рисками. Управление рисками на различных стадиях жизненного цикла проекта повышает эффективность его реализации, способствует успешному завершению проекта, т.е. достижению поставленных целей и уменьшает вероятность неэффективной реализации проекта.СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Авдеева Е.С. Нечеткие модели оценки рисков проекта внедрения корпоративной информационной системы на предприятии [Электронный ресурс] / Е.С.Авдеева, В.Г.Чернов// Известия Иркутской государственной экономической академии— 2011. —№6;

2. Альмухаметова З.И. определение критериевуспешности стадийпри оценке инновационных проектов методом дереварешений/ З.И. Альмухаметова// Экономика и управление — 2011. — № 9. — С.78-80;

3. Батурина Н.А. Риски использования оборотных активов хозяйствующим субъектом / Н.А. Батурина // Справочник экономиста — 2008. —№2. — С.53;

4. Берестнева О. Г. Построение логических моделей с использованием деревьев решений [Электронный ресурс] / О. Г. Берестнева, Муратова Е. А // Известия Томского политехнического университета— 2004. — №2;

5. БобовичА.П.Риск-менеджмент в организации / А.П. Бобович // Потребительская кооперация: научно-практический журнал.— 2005. — №1. — С.49-55;

6. Боброва Н.М. Планирование управления рисками как ключевой элемент системы управления рисками / Н.М. Боброва // Экономика и предпринимательство — 2014. — №11-3. — С.808-811.

7. Виленский П.Л. и др. Оценка эффективности инвестиционных проектов / П.Л. Виленский, В.Н. Лившиц, С.А. Смоляк. — 4-е изд. — М. : Дело, 2008;

8. Горбунов Д.В. Риски инновационных проектов и методы их оценки [Электронный ресурс] / Д.В.Горбунов // Вектор науки тольяттинского государственного университета— 2014. — №3.– С.123-124;

9. Гончаренко Л.П. Риск-менеджмент / Л.П. Гончаренко, С.А. Филин. – 3-е изд.– М.: КноРус, 2010. – С. 215;

10. Дерево решений [Электронный ресурс]. — URL: http://womanadvice.ru/derevo-resheniy (дата обращения: 11.11.2015);

11. Деревья решений — общие принципы работы [Электронный ресурс]. — URL: http://basegroup.ru/community/articles/description(дата обращения: 22.09.2015);

12. Дудин М.Н. Риски в инновационной деятельности /М.Н. Дудин // Креативная экономика. — 2007. — №10. –С.65-73;

13. Климов В. В. Использование нечеткой логики для оценки рисков реализации проектов в сфере информационных технологий[Электронный ресурс] / В.В. Климов // Известия санкт-петербургского университета экономики и финансов. — 2010. — №1;

14. Кузьмин Е.А. Концептуальные подходы к управлению рисками сложных организационно-экономических систем: систематизация и критический анализ / Е.А. Кузьмин // Вестник ЮРГТУ (НПИ)— 2013. — №2.— С.170-183;

15. Куприянов Н. С.Дерево решений[Электронный ресурс] / Н.С.Куприянов, Т.С.Щербакова //Разработка управленческого решения — М.: 2010;

16. 9.8. Метод «дерево решений» [Электронный ресурс]. — URL:http://textb.net/126/33.html(дата обращения: 11.11.2015);

17. Методы принятия управленческих решений[Электронный ресурс]. — URL:http://studme.org/31896/menedzhment/derevo_resheniy(дата обращения: 11.11.2015);

18. Милошевич Д. З.Набор инструментов для управления проектами[Электронный ресурс] / Д. З.Милошевич — М.: Академия АйТи, ДМК Пресс, 2006;

19. НОУ ИНТУИТ Лекция 7: Управление рисками проекта.Количественный анализ рисков [Электронный ресурс]. — URL: http://www.intuit.ru/studies/courses/2196/267/lecture/6806?page=5 (дата обращения: 16.11.2015);

20. НОУ ИНТУИТ Лекция 9: Методы классификации и прогнозирования. Деревья решений [Электронный ресурс]. — URL: http://www.intuit.ru/studies/courses/6/6/lecture/174 (дата обращения: 11.11.2015);

21. Омарова З.Н. Управление рисками инновационных проектов / З.Н. Омарова // Международный журнал экспериментального образования. — 2015. — №3. — С.379-380;

22. Оценка рисков. Методы оценки рисков [Электронный ресурс]. — URL: http://www.catback.ru/articles/theory/risk/ocenka.htm(дата обращения: 22.09.2015);

23. Панягина А.Е. Использование метода «дерево решений» для оценки кредитного риска [Электронный ресурс]/А.Е. Панягина// Экономика и менеджмент инновационных технологий. – 2013. – № 9.— URL: http://ekonomika.snauka.ru/2013/09/2978(дата обращения: 16.11.2015);

24. Песоцкая Е.Ю. Необходимость управления рисками в области информационных технологий / Е.Ю. Песоцкая // Современные проблемы науки и образования. — 2007. — №6. — С.48-52;

25. Попова А.Ю.Оценка риска инвестиционного проекта / А.Ю.Попова // Экономика и экономические науки. — 2006. — №19.—С.1-26;

26. 6. Построение дерева решений (дерева вероятностей) вариантов развития инвестиционного проекта [Электронный ресурс]. — URL: http://edu.dvgups.ru/METDOC/EKMEN/FK/EKON_UPR_INV/METOD/U_P/frame/6.htm (дата обращения: 16.11.2015);

27. Портнов-Соколов Ю.П. Управление риском — приоритетная дисциплина в теории управления XXI века / Ю.П.Портнов-Соколов // Системы и датчики — 2003. — №11. — С.67-69;

28. Сингина А. А. Взгляд на управление рисками информационных систем / А. А. Сингина// Молодой ученый. — 2011. — №6. — С. 101-105;

29. Тема 6. Выбор наилучшей альтернативы в условиях риска на основе дерева решений[Электронный ресурс]. — URL:http://studopedia.ru/3_15498_metod-dereva-resheniy.html (дата обращения: 16.11.2015);

30. Филиппова С. П., Владимиров В.В. Анализ методов оценки рисков в инвестиционно-инновационных проектах / С. П. Филиппова, В.В.Владимиров //Вестник Чувашского университета— 2011. — №2. — С.495-497;

31. Филипс Д. Управление ИТ-проектами: определение и решение ключевых проблем / Д.Филипс // Система управления проектами ADVANTA — 2014;

32. Чусавитина Г.Н., Макашова В.Н.,Колобова О.Л. Управление ИТ-проектами/ Г.Н. Чусавитина, В.Н. Макашова, О.Л. Колобова — Магнитогорск: Магнитогорский государственный университет, 2015. — С. 37-48;

33. Статистика успешности ИТ-проектов [Электронный ресурс] — URL: http://foykes.com/statistika-uspeshnosti-it-proektov/(дата обращения: 21.12.2015);

34. Burcu T. Evaluating system dynamics models of risky projects using decision trees: alternative energy projects as an illustrative example / Т. Burcu, E.G. Anderson, J.S. Dyer, G.G. Parker//System Dynamics Review.— 2010. — № 1. – 18 p. — P. 6-11. URL: http://eds.a.ebscohost.com/eds/pdfviewer/pdfviewer?vi

d=9&sid=ee8e45b7-deac-43db-bb7c-0dd76641b4c3%40sessionmgr4005&hid=411

0 (12 november 2015).

1. Lazăr C., Lazăr M.Using the Method of Decision Trees in the Forecasting Activity [Электронныйресурс] / C. Lazăr, M. Lazăr // Economic Insights – Trends and Challenges. – 2015. – № 1. – Vol. IV (LXVII) – P.41–48. URL: http://eds.b.ebscohost.com/eds/pdfviewer/pdfviewer?vid=19&sid=58854c0c

-f4b7-4103-8392-fcedcb54057840sessionmgr114&hid=112 (18 ноября 2015).

1. Muñoz J.I. A decision-making tool for project investments based on real options: the case of wind power generation [Электронныйресурс] / J.I. Muñoz, J. Contreras, J. Caamaño, P.F. Correia // Ann Oper Res.– 2011. – P.465 –490. – URL: http://eds.a.ebscohost.com/eds/pdfviewer/pdfviewer?vid=12&sid=ee

8e45b7-deac-43db-bb7c-0dd76641b4c3%40sessionmgr4005&hid=4110 (15 ноября 2015);

1. Piper M. E. Using Decision Tree Analysis to Identify Risk Factors for Relapse to Smoking [Электронныйресурс] / M. E. Piper , Wei-Yin Loh, S. S. Smith, S. J. Japuntich, T. B. Baker //Substance Use & Misuse. – 2011. – № 46. –P.492–510.– URL: http://eds.b.ebscohost.com/eds/pdfviewer/pdfviewer?vid=2&

sid=58854c0c-f4b7-4103-8392-fcedcb540578%40sessionmgr114&hid=112(15 ноября 2015);

1. Rotărescu E. Аlternative selection under risk conditions in human resources training and development through the application of the estimated monetary value and decision tree analysis [Электронныйресурс] / E. Rotărescu// Management and Economics. – 2010.–№ 4.–P.468 – 475.– URL: http://eds.b.ebscohost.com/eds/pdfviewer/pdfviewer?vid=6&sid=58854c0c-f4b741

03-8392-fcedcb540578%40sessionmgr114&hid=112 (18 ноября 2015);

1. Song Yan-yan, Lu Y. Decision tree methods: applications for classification and prediction [Электронныйресурс] / Yan-yan Song, Y. Lu // Shanghai Archives of Psychiatry.–2015. – № 2. – Vol. 27.– P.130 –135. – URL: http://eds.b.ebscohost.com/eds/pdfviewer/pdfviewer?vid=18&sid=58854c0cf4b74103-8392-fcedcb540578%40sessionmgr114&hid=112 (18 ноября 2015).

Код для цитирования: Скопировать