Cтраница 2
Следующий метод - анализ сценариев - позволяет исправить этот недостаток, так как включает в себя одновременное ( параллельное) изменение факторов проекта, проверяемых на риск. [16]
В чем заключается анализ сценариев. [17]
Такой способ проведения анализа сценариев наиболее распространен и рекомендуется многими авторами работ, посвященных данной теме. [18]
Децентрализованное стратегическое планирование, анализ сценариев, совместные предприятия и стратегические альянсы, повышение квалификации руководящих работников вне организации, метод Дельфи и анализ влияния факторов используются главным образом как обучающие способы прогнозирования. Новые организации - совместные предприятия и стратегические альянсы - руководствуются общей целью, пользуются помощью специалистов и подразделений материнской организации. Программы повышения квалификации руководящих работников в последнее время превращаются в обучающие центры прогнозирования, куда компании посылают целые группы руководителей работать над специфическими организационными проблемами. [19]
Поэтому на практике используется также метод анализа сценариев. [20]
Этот метод воссоединяет методы анализа чувствительности и анализа сценариев на базе вероятностного подхода. Он достаточно сложен, его реализация возможна только при помощи компьютера. Итог такого анализа - распределение вероятностей возможных результатов проекта ( например, вероятность получения А / РУ 0), на основании чего принимают решение о степени рисковости данного проекта. [21]
Так как методы анализа локальных сценариев диалога и анализа сценария всей ДС существенно не отличаются, в дальнейшем будем использовать граф G ( V, L) для обозначения как графа локального сценария диалога, так и интегрированного графа сценария всей ДС. [22]
Для оценок живучести и безопасности, описания и анализа сценариев развития аварийных и катастрофических ситуаций указанные выше расчетные характеристики должны дополнительно проверяться на специальных экспериментах по физическому моделированию несущих конструкций и поражающих факторов. [23]
Данный метод представляет собой синтез методов анализа чувствительности и анализа сценариев. Эта комплексная методика имеет только компьютерную реализацию. Результатом такого анализа выступает распределение вероятностей возможных результатов проекта. [24]
Интересно, что по сравнению с применяемым в методе анализа сценариев и дерева решений подходом, когда экспертам необходимо определять точечные вероятности сценария, в формировании которого участвует множество входных параметров одновременно, в определении вероятностей интервалов по каждому входному параметру, как и в значениях самих интервалов, особенной несогласованности мнений экспертов не наблюдалось. Кроме того, такой подход к определению границ и их вероятностей обеспечивает максимальную прозрачность и понятность в дальнейших расчетах. [25]
Наиболее часто встречающимися методами количественного анализа рисков являются анализ чувствительности, анализ сценариев и имитационное моделирование по методу Монте-Карло. Количественный анализ рисков, как правило, опирается на некоторый базисный вариант расчета. В ходе качественного анализа определяются проверяемые на риск факторы ( переменные) Проекта. В этом случае задача количественного анализа состоит в численной оценке влияния изменений факторов риска на эффективность Проекта. [26]
Наиболее распространенными методами количественного анализа являются анализ чувствительности ( уязвимости), анализ сценариев и имитационное моделирование рисков по методу Монте-Карло. [27]
Наиболее распространенными методами анализа рисков являются анализ чувствительности ( уязвимости), анализ сценариев и моделирование рисков по методу Монте-Карло. [28]
Анализ рисков с использованием метода моделирования Монте-Карло представляет собой сочетание методов анализа чувствительности и анализа сценариев. [29]
Метод моделирования Монте-Карло, используемый для анализа рисков, представляет собой синтез методов анализа чувствительности и анализа сценариев. [30]