PMP^®培训项目风险管理：实施定量风险分析-工具与技术

11.4.2 实施定量风险分析：工具与技术

1.数据收集和表现技术

访谈技术利用经验和历史数据，对风险概率及其对项目目标的影响进行量化分析。所需的信息取决于所用的概率分布类型。例如，有些常用分布要求收集最乐观（低）、最悲观（高）与最可能情况的信息。图 11-13 是用三点估算法估算成本的一个例子。关于三点估算法的更多信息，见估算活动持续时间（见 6.4.2.4 节）和估算成本（见  7.1.2.5  节）。在风险访谈中，应该记录风险区间的合理性及其所依据的假设条件，以便洞察风险分析的可靠性和可信度。

概率分布。在建模和模拟（见 11.4.2.2 节）中广泛使用的连续概率分布，代表着数值的不确定性，如进度活动的持续时间和项目组成部分的成本的不确定性。而不连续分布则用于表示不确定性事件，如测试结果或决策树的某种可能情景等。图 11-14 显示了广为使用的两种连续概率分布。这些分布的形状与量化风险分析中得出的典型数值相符。如果在具体的较高值和最低值之间，没有哪个数值的可能性比其他数值更高，就只能使用均匀分布，如在早期的概念设计阶段。

2.定量风险分析和建模技术

常用的技术包括面向事件和面向项目的分析方法：

敏感性分析。敏感性分析有助于确定哪些风险对项目具有最大的潜在影响。把所有其他不确定因素都固定在基准值，再来考察每个因素的变化会对目标产生多大程度的影响。敏感性分析的常见表现形式是龙卷风图，用于比较很不确定的变量与相对稳定的变量之间的相对重要性和相对影响。

预期货币价值分析。预期货币价值（EMV）分析是当某些情况在未来可能发生、也可能不发生时，计算平均结果的一种统计方法（即不确定性下的分析）。机会的 EMV 通常表示为正值，而风险的EMV则表示为负值。EMV 是建立在风险中立的假设之上的，既不避险，也不冒险。把每个可能结果的数值与其发生的概率相乘，再把所有乘积相加，就可以计算出项目的 EMV.这种技术经常在决策树分析中使用（见图 11-15）。

建模和模拟。项目模拟旨在使用一个模型，计算项目各细节方面的不确定性对项目目标的潜在影响。反复模拟通常采用蒙特卡洛技术。在模拟中，要利用项目模型进行多次计算。每次计算时，都从这些变量的概率分布中随机抽取数值（如成本估算或活动持续时间）作为输入。通过多次计算，得出一个概率分布（如总成本或完成日期）。对于成本风险分析，需要使用成本估算进行模拟。对于进度风险分析，需要使用进度网络图和持续时间估算进行模拟。图11-16 显示了成本风险模拟结果。它表明了实现各个特定成本目标的相应可能性。对进度风险模拟的结果，也能画出类似的曲线。

3.希赛网判断

希赛网判断（最好来自具有近期相关经验的希赛网）用于识别风险对成本和进度的潜在影响，估算概率以及定义各种分析方法所需的输入（如概率分布）。

希赛网判断还可在数据解释中发挥作用。希赛网应该能够识别各种分析方法的劣势与优势。希赛网可以根据组织的能力和文化，决定某个特定方法应该在何时使用或不应该在何时使用。

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