項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)管理183erp培訓(xùn)-文庫吧
2025-09-15 15:41 本頁面
【正文】 ?有步驟的會談（ Structured Interviews） ? Nominal Group ? Stepladder 定性風(fēng)險(xiǎn)分析 評估已識別風(fēng)險(xiǎn)的影響和可能性的過程 就風(fēng)險(xiǎn) / 風(fēng)險(xiǎn)的重要性排定優(yōu)先次序 輸入 風(fēng)險(xiǎn)管理計(jì)劃 已識別的風(fēng)險(xiǎn) 數(shù)據(jù)精確性 概率和影響的衡量尺度 假設(shè) 工具和技術(shù) 風(fēng)險(xiǎn)概率和影響 風(fēng)險(xiǎn)概率 /影響定級評定矩陣 對項(xiàng)目假設(shè)條件進(jìn)行檢驗(yàn) 數(shù)據(jù)精確等級排序 輸出 項(xiàng)目總體風(fēng)險(xiǎn)等級排序 主要風(fēng)險(xiǎn)的優(yōu)先次序 需進(jìn)一步分析和管理控制的風(fēng)險(xiǎn)的清單 定性分析結(jié)果中反映的“趨勢” 定性風(fēng)險(xiǎn)分析 ?按優(yōu)先級排次序 ?時間要求的重要程度 ?可獲得信息的質(zhì)量 ?評估風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率和其后果 ?趨勢分析 ?決不是僅僅分析一次，這是長期的工作－要重復(fù)采用 概率 /影響 矩陣表 概率 高 中 低 小 中 大 影響 概率的評估 ?高 /中 /低 ?分析類似的項(xiàng)目 ?必要的準(zhǔn)確性 對影響的評估 ? 會有什么樣的影響 – 時間 /成本 /質(zhì)量 /客戶的驗(yàn)收 ? ? 影響 ? 項(xiàng)目 ? 公司 ? 客戶 ? 大 /中 /小 定量風(fēng)險(xiǎn)分析 量化分析每一個風(fēng)險(xiǎn)的概率及其對項(xiàng)目目標(biāo)造成的后果 輸入 風(fēng)險(xiǎn)管理計(jì)劃 已識別的風(fēng)險(xiǎn) 風(fēng)險(xiǎn)的優(yōu)先次序清單 需進(jìn)一步分析和管理控制的風(fēng)險(xiǎn)的清單 歷史信息 工具和技術(shù) 訪談 敏感度分析 決策樹分析 模擬 輸出 量化的風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)先次序清單 項(xiàng)目的概率分析 達(dá)到成本目標(biāo)和時間目標(biāo)的概率 定量風(fēng)險(xiǎn)分析結(jié)果所反映的趨勢 定量風(fēng)險(xiǎn)分析 ?這個過程不總是必要的 – 太小的項(xiàng)目 – 不可能做分析 – 項(xiàng)目缺乏明確的定義 – 不可能做分析 – 項(xiàng)目太不尋常 – 不可能做分析 – 項(xiàng)目太緊急 ?如果可能，我們可以使用 – 決策分析 – 模擬 風(fēng)險(xiǎn)量化包括 : ?確定 : – 發(fā)生概率 – 影響 – 重要性的級別 ?可以是 – 定性的 – 有根據(jù)的推測（ an educated guess） – 定量的 – 根據(jù)計(jì)算的估算結(jié)果 蒙特卡羅（ Monte Carlo）仿真法 ? 一種隨機(jī)產(chǎn)生數(shù)據(jù)并進(jìn)行很多次“模擬執(zhí)行”項(xiàng)目，使用網(wǎng)絡(luò)圖和計(jì)劃評審技術(shù)（ PERT）對項(xiàng)目進(jìn)度進(jìn)行仿真估算 ? 也可以用于對預(yù)算的仿真估算（利用 PERT） ? 可以用于整個項(xiàng)目，也可以針對某個單個任務(wù) ? 注意：網(wǎng)路圖中路徑交匯處 – 此處風(fēng)險(xiǎn)會增大 計(jì)劃評審技術(shù) （ Program Evaluation and Review Technique） ?一種采用概率估算的網(wǎng)絡(luò)圖 ?一種評估活動或任務(wù)很可能的工期（歷時）的方法 PERT ? 一種很好的風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù)，對每一個認(rèn)為都考慮它在時間和成本上的數(shù)值范圍 – 樂觀的 ,悲觀的 和 最可能的 ? 接下來使用 PERT公式 (假設(shè)以正態(tài)分布，或者叫 Beta分布 )計(jì)算結(jié)果的期望值 樂觀的 + 4*最可能的 + 悲觀的 6 ? 在 95％的情況下不會超出這個期望值。 PERT –活動歷時 發(fā)生的概率 可能的歷時（工期） 高 低 樂觀的 悲觀的 最可能的 PERT加權(quán)平均 = 樂觀的 .+4(最可能的 ) + 悲觀的 6 Beta 分布 期望貨幣值 （ Expected Moary Values） 1 ? 常常在 “ 決策樹 ” 的考題中 ? 非常簡單 !!! ? 發(fā)生概率和其影響的乘積 ? 例如 “如果任務(wù) A的發(fā)生概率是 10％，它的影響是， US$20,000那么 A的期望貨幣值是多少？ ? 答案 – US$2022 期望貨幣值 （ Expected Moary Values） 2
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