Инструменты и техники количественного анализа рисков

Вероятность и импакт могут быть оцифрованы многими способами, включая следующее:

1. Экспертные оценки от квалифицированных специалистов по риску либо участников команды
2. Техники сбора данных, типа интервьюирования
3. Техники анализа данных, такие как симуляции (например Монте-Карло), анализ чувствительности, дерево решений, диаграммы влияния
4. Межличностные и командные навыки
5. Представления неуверенности
6. Оценка бюджета и расписания
7. Использование исторических записей с прошлых проектов

Симуляции. Представьте себе, вы можете обоснованно сказать спонсору: хоть пять тысяч раз повтори мы этот проект, на результат не выйдем! Это можно подтвердить с помощью анализа Монте-Карло. Он использует сетевую диаграмму проекта, бюджет и расписание, для многократной прогонки проекта. Техника крайне крута; но на экзамене о ней обычно пара вопросов. Хотя сам вариант ответа представлен несколько чаще. Основные характеристики метода Монте-Карло:

1. вручную сделать его нельзя, вычисления сложны
2. оценивает общий риск проекта
3. определяет вероятность завершения проекта в заданный день и в заданном бюджете
4. определяет вероятность того, что какая-либо активность окажется на критическом пути
5. просчитывает схождения (где у одной задачи много предшественников)
6. переводит неуверенности в импакт на весь проект
7. может быть использован для оценки импакта на бюджет и расписание
8. результируется в распределение вероятностей

Анализ чувствительности. Это техника для оценки и сравнения импакта идентифицированных рисков. Результаты этого анализа могут быть представлены в виде "диаграммы Торнадо", пример:

Анализ дерева решений. Если у вас выбор между многими альтернативами, нужно понять, чем закончится каждый вариант решения, выгодами либо потерями. На экзамене по дереву решений обычно 1-2 вопроса; достаточно понимать, что такое дерево решений, и уметь рассчитать простое дерево по данным вопроса. Также экзамен может вас просить рассчитать ожидаемое денежное выражение затрат, стоимость расписания и стоимость вашего решения. Нужно понимать, что дерево решений анализируется через вычисление стоимости каждой ветви. Формула ожидаемой стоимости - это вероятность умноженная на импакт. Вычисления для расписания выливаются в ожидаемую стоимость (EV, Expected value, не путаем с Earnrd value), для оценки затрат используется Ожидаемая денежная оценка (EMV, Expected Monetary Value). EMV = P x I.
Также, вопросы экзамена могут звучать как "Какова EMV следующего?". Показатель EMV также появляется в вопросах, связанных с деревьями решений, и при вычислении резервов на непредвиденные обстоятельства.