Řízení rizik projektu

Další možností je citlivostní analýza. Nejprve musíme být schopni vyjádřit závislost cílové proměnné (což mohou být například náklady projektu) na jednotlivých sledovaných rizikových faktorech (což mohou být například ceny vstupních surovin nebo doby trvání aktivit) pomocí určitého matematického vzorce. Poté budeme postupně po jedné měnit hodnoty rizikových faktorů o stejné množství procent (například 10%) nepříznivým i příznivým směrem a sledovat, jak se změní velikost cílové proměnné v absolutním i relativním vyjádření. Srozumitelnější bude vše na následujícím jednoduchém příkladu:

Takto provedená analýza také poskytuje odrazový můstek pro tvorbu scénářů.

Výstupem kvalitativní i kvantitativní analýzy rizik musí být prioritizovaný seznam rizik a aktualizovaný registr rizik. V něm musí být pro každé identifikované riziko vyplněna alespoň jeho závažnost. Při použití některé pokročilé metody, jako například Monte Carlo simulace, lze vypočítat také pravděpodobnost dosažení stanoveného termínu nebo nepřekročení daného rozpočtu pro celý projekt.

Přestože kvantitativní analýza poskytuje na pohled pěkné a přehledné výsledky, je nutné si uvědomit, že stojí na více či méně přesných odhadech. Nemá smysl dělat kvantitativní analýzu pro dosažení přesnější kategorizace rizik, pokud budeme nuceni polovinu parametrů od oka odhadnout. Kvalita takovýchto metod je vždy odvozena především od kvality vstupních dat. Pokud budou tato data nepřesná, pak ani sebelepší metoda nemůže poskytnout relevantní výsledky. Stejně tak je nutné mít přesné modely, uvědomovat si hranice jejich použitelnosti, umět tyto modely ovládat a interpretovat jejich výstupy. V každém případě je nutné vždy konfrontovat výsledky modelů a simulací s realitou.