Análisis Cuantitativo de Riesgos Sesión 06

Sesión 06:
Realizar el Análisis Cuantitativo de
Riesgos
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CURSO DE PREPARACIÓN
PARA LA CERTIFICACIÓN
(PMI(PMI-RMP)®

Conocer los Factores críticos de Éxito del
Proceso.
Conocer las Herramientas y Técnicas del
Proceso.
Documentar los resultados del Proceso.
Conocer las Técnicas, ejemplos y
Plantillas del proceso.



Objetivo de la sesión

6. Realizar el Análisis Cuantitativo de Riesgos
6.1 Propósito y objetivos del Proceso realizar el Análisis
Cuantitativo de Riesgos.
6.2 Factores Críticos de éxito para el Proceso realizar el
Análisis Cuantitativo de Riesgos.
6.3 Herramientas y Técnicas del Proceso Realizar Análisis
6.4 Documentar los Resultados del Proceso Realizar Análisis
6.5 D4.Técnicas ,Ejemplos y Plantillas para Realizar el
Análisis Cuantitativo de Riesgos.
6.6 Análisis Cuantitativo de Riesgos .


Contenido de la Sesión 06



6. REALIZAR EL
ANÁLISIS
CUANTITATIVO DE
RIESGOS

Análisis Cualitativo de
Riesgos
• Aborda Riesgos individuales
Descriptivamente.
• Evalúa la probabilidad de ocurrencia y
el impacto en los objetivos del
proyecto.
• Prioriza los riesgos individuales para
tratamiento subsecuente.
• Adiciona al registro de riesgos.
• Confluye en el análisis cuantitativo de
riesgos.

Análisis Cuantitativo de Riesgos
• Predice resultados probables del proyecto
basado en el efecto combinado de los
riesgos.
• Utiliza distribuciones de probabilidad para
caracterizar la probabilidad e impacto de
los riesgos.
• Usa modelos del proyecto(Por ejm.
Cronograma, estimados de costo)
• Usa métodos cuantitativos que requieren
herramientas especializadas.
• Estima probabilidad de lograr metas y las
contingencias necesarias para lograr un
nivel deseado de comodidad.
• Identifica los riesgos con mayor efecto en
los riesgos totales del proyecto.



6.1 Propósito y Objetivos del proceso
Realizar Análisis Cuantitativo de Riesgos

Datos No
Sesgados

Identificación
Previa de
Riesgos y
Previo Análisis
Cualitativo de
Riesgos

Modelo
Adecuado de
Proyecto

Compromiso
para
Recolectar
Datos de
Riesgos de
Alta Calidad


Riesgo Total
del Proyecto
Derivado de
Riesgos
Individuales

Interrelaciones
entre Riesgos
en el Análisis
Cuantitativo de
Riesgos


6.2 Factores Críticos de Éxito para el
Proceso Realizar Análisis Cuantitativo de
Riesgos

6.3.1 Representación Completa del Riesgo
Permiten la

representación

Todos, los riesgos que
tienen impacto en un
objetivo


Oportunidades como
riesgos para
los objetivos
del proyecto.


6.3 Herramientas y Técnicas del Proceso

Calculo
correcto


Efecto de
muchos
Riesgos


6.3.2 Cálculo del Impacto del Riesgo

MODELOS DE
PROBABILIDAD
usan

que aborda
la



6.3.3 Método Cuantitativo Apropiado para Analizar la
Incertidumbre

HERRAMIENTAS

usan
Entrevistas o
Cuestionarios

para
Recolectar
Datos



6.3.4 Herramientas de Recolección de Datos

Priorización de Riesgos
(Análisis Cualitativo de Riesgos)

Examinar Interrelaciones entre
Riesgos

Recolectar Datos de Riesgos de
Alta Calidad

Modelo de Proyecto
(por ejm, cronograma, estimado
de costos)

Ejecutar Análisis
Cuantitativo
(por ejm.Simulación de
Montecarlo, Análisis de
Árbol de Decisión)

Resultados
• ¿Cuan probable es el éxito?
• ¿Cuánta contingencia se
necesita?
• ¿Cuáles riesgos tienen la
prioridad mas alta?



6.3.5 Presentación Efectiva de los Resultados del Análisis
Cuantitativo

Del

REALIZAR EL ANÁLISIS
CUANTITATIVO DE
RIESGOS
Se
Mejora si

El proceso se usa
A través del

PERIODICAMENTE



6.3.6 Análisis Cuantitativo e Iterativo de Riesgos

Información
Usada para

Modificar el
Plan del
Proyecto



6.3.7 Información para la Planificación de Respuestas

Análisis
Cuantitativo
de Riesgos

Calculadas en el

RESERVAS DE
CONTINGENCIA

OBJETIVO
PRUDENTE Y
REALISTA

Cronogra
ma

un

Incorporan,
respectivamente, en el
estimado de costo y el
cronograma para
establecer

Costo

del
PROYECTO
se



6.4 Documentar los Resultados del Proceso

D.4.1

Técnicas para Realizar el Análisis Cuantitativo de Riesgos

D.4.1.1 Análisis de Árbol de Decisiones
Técnicas
Análisis de
Árbol de
Decisiones

Fortaleza
Ocasiona que la
organización
estructure los costos
y beneficios de las decisiones
cuando los resultados son
determinados en parte por
incertidumbres y riesgos.
Solución del
árbol de decisiones ayuda a
seleccionar la decisión que ofrece
el más alto Valor Monetario
esperado o
utilidad esperada para la
organización.

Debilidades
Es algunas veces
difícil crear la
estructura de decisión.
Las probabilidades de
ocurrencias pueden ser
difíciles de cuantificar
a falta de
datos históricos.
La mejor decisión podría
cambiar con cambios
relativamente
posibles en
los datos de entrada, es
decir,
que la respuesta puede no
ser estable.


CSF (Factores Críticos de Éxito)
para efectiva aplicación
Estructuración cuidadosa del árbol
de decisión. Todas las decisiones
alternativas
que son materialmente diferentes
deben ser consideradas; Los
Árboles de Decisiones deben ser
especificadas
completamente.
Acceso a la alta calidad de datos
acerca de la probabilidad,
costo y recompensa para
las decisiones y
eventos especificados usando
información histórica o Juicio de
Expertos.
Disponibilidad y
comprensión del
software.


6.5 D4.Técnicas, Ejemplos y Plantillas para Realizar el
Análisis Cuantitativo de Riesgos

Es usualmente realizado usando software especializado. El software permite al usuario especificar la estructura de la
decisión con los nodos de decisión, nodos de oportunidad, costos, beneficios y probabilidades.



Análisis de Árbol de Decisiones (Ejemplo)

Técnica

Valor
Monetario
Esperado
(EMV)

Fortaleza

Debilidades

EMV permite al usuario
calcular el valor del
promedio ponderado
(esperado) de un evento
que incluye resultados
inciertos.
Se adapta bien al
Análisis de Árbol de
Decisiones.
EMV incorpora
tanto la probabilidad
y el impacto de los eventos
inciertos.
EMV es un simple
cálculo que
no requiere un
software especializado.

Evaluación de la probabilidad de
ocurrencia de eventos de riesgo y
de su impacto puede ser difícil
hacer.
EVM provee sólo el valor
esperado de eventos inciertos;
decisiones de riesgos siempre
requiere más información que el
EVM puede proveer.
EMV es a veces
utilizado en situaciones
donde el simulador Monte Carlo
sería el más apropiado y
proporciona información adicional
sobre el riesgo.


CSF (Factores Críticos de
Éxito) para efectiva
aplicación
La identificación de todos los
posibles eventos que
deben ser incluidos en el
cálculo EMV.
El acceso a los datos
históricos u opiniones de
expertos sobre los valores
de probabilidad y el impacto
que
son necesarios para la
cálculo de EMV.
La comprensión de la
diferencia entre
EMV y la salida
de herramientas de
simulación
tal como Análisis de Monte
Carlo.


D.4.1.2 Valor Monetario Esperado (EVM)

Valor Monetario
Esperado(EMV)
es

De un

Los resultados
son Inciertos

Valor

como

Promedio
ponderado
cuando


Costo
esperado

Beneficio
esperado


Valor Monetario Esperado (EVM)

Es un enfoque de simulación computarizado y detallado, sirve para determinar el valor y
probabilidad de los resultados posibles de un objetivo del proyecto, tales como un Cronograma
del proyecto o estimación de costos.
Técnicas

Fortaleza

Simulación
de Monte
Carlo

Se utiliza principalmente
para el análisis del
Cronograma del Proyecto y
riesgo de costo en
decisiones estratégicas.
Permite especificar varios
riesgos
simultáneamente.
Calcula
estimaciones cuantitativas
de riesgo general del
proyecto;
refleja la realidad
que varios riesgos que
pueden
ocurrir juntos en el
proyecto.

Debilidades

CSF (Factores Críticos de
Éxito) para efectiva
aplicación
Los Cronogramas no son simples y
Creación de un buen
a menudo no pueden ser
modelo de proyecto.
utilizados en la simulación sin una
Modelos típicos
significativa depuración por un
incluyen la estimación
experto programador.
de costos y la
La calidad de los
programación.
datos de entrada depende
Utiliza un modelo de
en gran medida del juicio de
nivel de modelos tales
experto y el
como
esfuerzo y la experiencia en el
Cronogramas de
análisis de riesgos.
Proyectos y Costos
La simulación tiene a veces
Estimados.
resistencia
El uso correcto de
por la dirección porque piensan
herramientas de
que es innecesario o demasiado
simulación.
sofisticado en comparación
a las herramientas de Gestión de
Proyectos tradicionales.



D.4.1.3 Simulación de Montecarlo

Ejemplo de Histograma de Simulación de Monte Carlo de una Estimación de
Costos del Proyecto.


Simulación de Montecarlo

Técnicas

Fortalezas

Debilidades

FMEA/ Análisis de Árbol de
Defectos.
Observar la Sesión 4.
Revisiones Post Proyecto /
Lecciones Aprendidas /
Información Histórica
Observar la Sesión 4
Dinámica de Sistemas
Observar la Sesión 4


CSF (Factores Críticos
de Éxito) para efectiva
aplicación


Otras Técnicas

6.6.1 Descripción General del Proceso
Se centra en determinar qué riesgos tienen el mayor impacto en los objetivos del
proyecto. También se centra en una perspectiva más amplia del impacto del riesgo,
incluido el riesgo global del proyecto.

Registro de
Riesgos(Resulta
do de Realizar
el Análisis
Cualitativo de
Riesgos)

Proceso
Realizar el
Análisis
Cuantitativo
de Riesgos


Registro de
Riesgos
Actualizado


6.6 Análisis Cuantitativo de Riesgos



6.6.2 ENTRADAS DEL PROCESO ANÁLISIS CUANTITATIVO DE
RIESGOS



6.6.3 HERRAMIENTAS Y TÉCNICAS DEL PROCESO ANÁLISIS
CUANTITATIVO DE RIESGOS

Entrevistas
Consisten en recoger información de expertos, así como el uso de información histórica con el
fin de cuantificar la probabilidad y el impacto de los riesgos sobre los objetivos del proyecto,
incluyen la recopilación de 3 estimaciones puntuales:



TECNICAS DE RECOPILACIÓN Y REPRESENTACIÓN DE DATOS

Distribuciones de probabilidad
Representan la incertidumbre mediante valores. Son usadas para mostrar los resultados de
las entrevistas, y muestran el nivel de incertidumbre en el costo de la actividad y las
estimaciones de duración. Son 3 tipos:

(P-O) / 6.

Distribución
Triangular
Distribuciones
Beta

Distribuciones
Normales


TECNICAS DE RECOPILACIÓN Y REPRESENTACIÓN DE DATOS

Análisis de Sensibilidad
El Análisis de Sensibilidad determina qué riesgos tienen el mayor impacto en un objetivo del
proyecto. El resultado son mostrados usando un Diagrama de Tornado



TECNICAS DE ANÁLISIS DE RIESGOS Y MODELADO

Análisis del Valor Monetario Esperado (EVM)
Calcula el resultado promedio cuando el futuro incluye escenarios que pueden o no
ocurrir. Puede ser utilizado para determinar el valor esperado de un riesgo. Para calcular
el EMV, simplemente multiplique la probabilidad y el impacto (PXI)

Impacto

Probabilidad

EMV

Riesgo 1

-$5, 000

10%

-$500

Riesgo 2

$2, 000

50%

$1, 000

Riesgo 3

-$2, 000

350%

-$6, 100

Total EMV -$5, 600






EVM se utiliza para resolver Arboles de Decisión

Modelado y Simulación
El Modelado y Simulación se utiliza para traducir las incertidumbres del proyecto en su
impacto potencial sobre los objetivos del proyecto
Algunos ejemplos de cómo el modelado y la simulación puede ser utilizado:
Esta técnica le permite determinar qué actividades
podría ubicarse en la ruta crítica.
Calcula el costo probable del proyecto
Calcula el valor probable del proyecto, en particular
para el cliente.
Una forma de realizar el análisis de costo-beneficio
para decidir sobre una respuesta
Puede calcular un tiempo probable para completar
el proyecto o una cierta secuencia de actividades




La herramienta y técnica final llamada Juicio
de Expertos es muy importante. Claramente,
es utilizada en toda las otras técnicas de este
proceso. Es importante para este proceso,
como la retroalimentación de expertos,
entrada, y el conocimiento es la clave para la
realización de análisis cuantitativo de riesgo.



Juicio de Experto

CONTIENE SOLO UNA
SALIDA
las

Actualizaciones al Registro de
Riesgos
Incluyen un



6.6.4 Salidas del Procesos Análisis Cuantitativo de Riesgos

Análisis Cuantitativo de Riesgos Sesión 06

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