11.3風(fēng)險(xiǎn)定性分析
風(fēng)險(xiǎn)定性分析指對(duì)已識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)的影響和可能性大小的評(píng)估過(guò)程。此項(xiàng)過(guò)程按風(fēng)險(xiǎn)對(duì)項(xiàng)目目標(biāo)潛在影響的輕重緩急進(jìn)行排序。
風(fēng)險(xiǎn)定性分析要求采用公認(rèn)的定性分析方法與工具對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的概率與后果進(jìn)行評(píng)估。重復(fù)進(jìn)行定性分析所得的結(jié)果趨勢(shì)有可能顯示是否有必要增加或者減少打算采取的風(fēng)險(xiǎn)管理行動(dòng)。采用這些工具有助于糾正項(xiàng)目計(jì)劃中時(shí)常出現(xiàn)的偏頗。
在項(xiàng)目生命期內(nèi)，風(fēng)險(xiǎn)定性分析應(yīng)進(jìn)行修訂，以及時(shí)反映項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)方面的變化。此項(xiàng)過(guò)程可導(dǎo)致對(duì)風(fēng)險(xiǎn)定性分析進(jìn)一步進(jìn)行分析，或者由此直接進(jìn)入風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)規(guī)劃。
11.3.1風(fēng)險(xiǎn)定性分析的投入
1.風(fēng)險(xiǎn)管理計(jì)劃（Riskmanagementplan）
2.已識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)（Identifiedrisks）
風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別過(guò)程中發(fā)現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)連同其對(duì)項(xiàng)目的潛在影響同時(shí)進(jìn)行評(píng)價(jià)。
3.項(xiàng)目狀態(tài)（Projectstatus）
風(fēng)險(xiǎn)的不確定性往往取決于項(xiàng)目在其生命期內(nèi)的進(jìn)展.在項(xiàng)目早期，考試/大許多風(fēng)險(xiǎn)尚未顯現(xiàn)出來(lái)，項(xiàng)目設(shè)計(jì)尚欠成熟，變更時(shí)有發(fā)生，因而有可能出現(xiàn)更多風(fēng)險(xiǎn)。
4.項(xiàng)目類型（Projecttype）
常見或反復(fù)性的項(xiàng)目對(duì)風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生概率及其后果往往理解比較透徹.而采用最新技術(shù)或首次采用技術(shù)的項(xiàng)目，或者極其復(fù)雜的項(xiàng)目，其不確定性則往往要大得多.
5.數(shù)據(jù)精確度（Dataprecision）
精確度描述對(duì)風(fēng)險(xiǎn)了解與理解的程度.它量度數(shù)據(jù)的可獲取程度，以及數(shù)據(jù)的可靠性.用來(lái)識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)的數(shù)據(jù)來(lái)源必須進(jìn)行評(píng)估.
6.概率與影響的標(biāo)度（Scalesofprobabilityandimpact）
標(biāo)度將用于評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)的以上兩個(gè)關(guān)鍵量綱。
6.假設(shè)（Assumptions）
在風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別進(jìn)程中確定的假設(shè)要作為潛在風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估。
11.3.2風(fēng)險(xiǎn)定性分析的工具與技術(shù)
1.風(fēng)險(xiǎn)概率與影響（Riskprobabilityandimpact）
風(fēng)險(xiǎn)概率與風(fēng)險(xiǎn)后果可以用極高、高、中、低、極低等定性術(shù)語(yǔ)加以描述.
風(fēng)險(xiǎn)概率:指風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性。
風(fēng)險(xiǎn)后果:指風(fēng)險(xiǎn)一旦發(fā)生對(duì)項(xiàng)目目標(biāo)產(chǎn)生和影響。
風(fēng)險(xiǎn)的這兩個(gè)量綱適用于具體風(fēng)險(xiǎn)事件，而不是整個(gè)項(xiàng)目。用概率與后果分析風(fēng)險(xiǎn)有助于識(shí)別需要積極進(jìn)行管理的風(fēng)險(xiǎn)。
2.概率/影響風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別評(píng)定矩陣（Probability/impactriskratingmatrix）
可以將概率與影響的標(biāo)度結(jié)合起來(lái)，以此為依據(jù)建立一個(gè)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)或風(fēng)險(xiǎn)情況評(píng)定等級(jí)（極低、低、中、高、甚高）的矩陣。高概率與高影響風(fēng)險(xiǎn)可能需要作進(jìn)一步分析，包括量化以及積極的風(fēng)險(xiǎn)管理。進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別評(píng)定時(shí)，每項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)要有自己的矩陣與風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)度。
風(fēng)險(xiǎn)的概率標(biāo)度的取值范圍自然在0.0（概率為0，無(wú)可能性）與1.0（概率，確定無(wú)疑）之間取值。風(fēng)險(xiǎn)概率評(píng)估可以是比較困難的，因?yàn)椴捎玫氖菍＜遗袛啵鴽](méi)有歷史資料可資利用?？梢圆捎么韽目赡苄詷O低到幾乎確定無(wú)疑的相對(duì)概率值的序數(shù)標(biāo)度。也可以用普通標(biāo)度（例如.1/.3/.5/.7/.9）對(duì)具體概率賦值。
風(fēng)險(xiǎn)的影響標(biāo)度反映的是它對(duì)項(xiàng)目目標(biāo)所產(chǎn)生影響的嚴(yán)重程度。影響可以采用序數(shù)標(biāo)度，也可以采用基數(shù)標(biāo)度，取決于進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分析的組織文化。序數(shù)標(biāo)度只不過(guò)是按秩排列的值而已，例如極低、低、中、高和甚高。基數(shù)標(biāo)度為這些影響賦值。所賦值通常是線性的（例如.1/.3/.5/.7/.9）但也有非線性的（例如，0.05/0.1/0.2/0.4/0.8），反映了該組織回避高影響風(fēng)險(xiǎn)的愿望。兩種方法的目的都是在相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生時(shí)，為其對(duì)項(xiàng)目目標(biāo)的影響賦予一個(gè)相對(duì)值。考試/大運(yùn)用組織已經(jīng)同意的定義完全可以制訂出定義明確的標(biāo)度，無(wú)論是序數(shù)標(biāo)度，還是基數(shù)標(biāo)度。這些定義改善了數(shù)據(jù)質(zhì)量，使過(guò)程更具備可重復(fù)性。
3.項(xiàng)目假設(shè)測(cè)試（Projectassumptionstesting）
已識(shí)別的風(fēng)險(xiǎn)必須按照兩項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行測(cè)試，一項(xiàng)是假設(shè)的穩(wěn)定性，另一項(xiàng)是假設(shè)不成立時(shí)對(duì)項(xiàng)目造成的后果。在定性風(fēng)險(xiǎn)分析過(guò)程中，應(yīng)確定其它有可能成立的假設(shè)，并測(cè)試其可能對(duì)項(xiàng)目目標(biāo)產(chǎn)生的后果。
4.數(shù)據(jù)精確度級(jí)別評(píng)定（Dataprecisionranking）
要想使風(fēng)險(xiǎn)定性分析有助于項(xiàng)目管理，就要求使用準(zhǔn)確和無(wú)偏頗的數(shù)據(jù).數(shù)據(jù)精確度評(píng)級(jí)就是評(píng)估有關(guān)風(fēng)險(xiǎn)的數(shù)據(jù)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)管理的有用程度的一種技術(shù).它包括對(duì)以下諸方面的檢驗(yàn)：
◆對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的理解程度◆關(guān)于風(fēng)險(xiǎn)的現(xiàn)有數(shù)據(jù)
◆數(shù)據(jù)的質(zhì)量◆數(shù)據(jù)的可靠性與健全性
用準(zhǔn)確性很低的數(shù)據(jù)。例如，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)本身尚未透徹理解，往往造成風(fēng)險(xiǎn)定性分析的結(jié)果
風(fēng)險(xiǎn)定性分析指對(duì)已識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)的影響和可能性大小的評(píng)估過(guò)程。此項(xiàng)過(guò)程按風(fēng)險(xiǎn)對(duì)項(xiàng)目目標(biāo)潛在影響的輕重緩急進(jìn)行排序。
風(fēng)險(xiǎn)定性分析要求采用公認(rèn)的定性分析方法與工具對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的概率與后果進(jìn)行評(píng)估。重復(fù)進(jìn)行定性分析所得的結(jié)果趨勢(shì)有可能顯示是否有必要增加或者減少打算采取的風(fēng)險(xiǎn)管理行動(dòng)。采用這些工具有助于糾正項(xiàng)目計(jì)劃中時(shí)常出現(xiàn)的偏頗。
在項(xiàng)目生命期內(nèi)，風(fēng)險(xiǎn)定性分析應(yīng)進(jìn)行修訂，以及時(shí)反映項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)方面的變化。此項(xiàng)過(guò)程可導(dǎo)致對(duì)風(fēng)險(xiǎn)定性分析進(jìn)一步進(jìn)行分析，或者由此直接進(jìn)入風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)規(guī)劃。
11.3.1風(fēng)險(xiǎn)定性分析的投入
1.風(fēng)險(xiǎn)管理計(jì)劃（Riskmanagementplan）
2.已識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)（Identifiedrisks）
風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別過(guò)程中發(fā)現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)連同其對(duì)項(xiàng)目的潛在影響同時(shí)進(jìn)行評(píng)價(jià)。
3.項(xiàng)目狀態(tài)（Projectstatus）
風(fēng)險(xiǎn)的不確定性往往取決于項(xiàng)目在其生命期內(nèi)的進(jìn)展.在項(xiàng)目早期，考試/大許多風(fēng)險(xiǎn)尚未顯現(xiàn)出來(lái)，項(xiàng)目設(shè)計(jì)尚欠成熟，變更時(shí)有發(fā)生，因而有可能出現(xiàn)更多風(fēng)險(xiǎn)。
4.項(xiàng)目類型（Projecttype）
常見或反復(fù)性的項(xiàng)目對(duì)風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生概率及其后果往往理解比較透徹.而采用最新技術(shù)或首次采用技術(shù)的項(xiàng)目，或者極其復(fù)雜的項(xiàng)目，其不確定性則往往要大得多.
5.數(shù)據(jù)精確度（Dataprecision）
精確度描述對(duì)風(fēng)險(xiǎn)了解與理解的程度.它量度數(shù)據(jù)的可獲取程度，以及數(shù)據(jù)的可靠性.用來(lái)識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)的數(shù)據(jù)來(lái)源必須進(jìn)行評(píng)估.
6.概率與影響的標(biāo)度（Scalesofprobabilityandimpact）
標(biāo)度將用于評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)的以上兩個(gè)關(guān)鍵量綱。
6.假設(shè)（Assumptions）
在風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別進(jìn)程中確定的假設(shè)要作為潛在風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估。
11.3.2風(fēng)險(xiǎn)定性分析的工具與技術(shù)
1.風(fēng)險(xiǎn)概率與影響（Riskprobabilityandimpact）
風(fēng)險(xiǎn)概率與風(fēng)險(xiǎn)后果可以用極高、高、中、低、極低等定性術(shù)語(yǔ)加以描述.
風(fēng)險(xiǎn)概率:指風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性。
風(fēng)險(xiǎn)后果:指風(fēng)險(xiǎn)一旦發(fā)生對(duì)項(xiàng)目目標(biāo)產(chǎn)生和影響。
風(fēng)險(xiǎn)的這兩個(gè)量綱適用于具體風(fēng)險(xiǎn)事件，而不是整個(gè)項(xiàng)目。用概率與后果分析風(fēng)險(xiǎn)有助于識(shí)別需要積極進(jìn)行管理的風(fēng)險(xiǎn)。
2.概率/影響風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別評(píng)定矩陣（Probability/impactriskratingmatrix）
可以將概率與影響的標(biāo)度結(jié)合起來(lái)，以此為依據(jù)建立一個(gè)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)或風(fēng)險(xiǎn)情況評(píng)定等級(jí)（極低、低、中、高、甚高）的矩陣。高概率與高影響風(fēng)險(xiǎn)可能需要作進(jìn)一步分析，包括量化以及積極的風(fēng)險(xiǎn)管理。進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別評(píng)定時(shí)，每項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)要有自己的矩陣與風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)度。
風(fēng)險(xiǎn)的概率標(biāo)度的取值范圍自然在0.0（概率為0，無(wú)可能性）與1.0（概率，確定無(wú)疑）之間取值。風(fēng)險(xiǎn)概率評(píng)估可以是比較困難的，因?yàn)椴捎玫氖菍＜遗袛啵鴽](méi)有歷史資料可資利用?？梢圆捎么韽目赡苄詷O低到幾乎確定無(wú)疑的相對(duì)概率值的序數(shù)標(biāo)度。也可以用普通標(biāo)度（例如.1/.3/.5/.7/.9）對(duì)具體概率賦值。
風(fēng)險(xiǎn)的影響標(biāo)度反映的是它對(duì)項(xiàng)目目標(biāo)所產(chǎn)生影響的嚴(yán)重程度。影響可以采用序數(shù)標(biāo)度，也可以采用基數(shù)標(biāo)度，取決于進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分析的組織文化。序數(shù)標(biāo)度只不過(guò)是按秩排列的值而已，例如極低、低、中、高和甚高。基數(shù)標(biāo)度為這些影響賦值。所賦值通常是線性的（例如.1/.3/.5/.7/.9）但也有非線性的（例如，0.05/0.1/0.2/0.4/0.8），反映了該組織回避高影響風(fēng)險(xiǎn)的愿望。兩種方法的目的都是在相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生時(shí)，為其對(duì)項(xiàng)目目標(biāo)的影響賦予一個(gè)相對(duì)值。考試/大運(yùn)用組織已經(jīng)同意的定義完全可以制訂出定義明確的標(biāo)度，無(wú)論是序數(shù)標(biāo)度，還是基數(shù)標(biāo)度。這些定義改善了數(shù)據(jù)質(zhì)量，使過(guò)程更具備可重復(fù)性。
3.項(xiàng)目假設(shè)測(cè)試（Projectassumptionstesting）
已識(shí)別的風(fēng)險(xiǎn)必須按照兩項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行測(cè)試，一項(xiàng)是假設(shè)的穩(wěn)定性，另一項(xiàng)是假設(shè)不成立時(shí)對(duì)項(xiàng)目造成的后果。在定性風(fēng)險(xiǎn)分析過(guò)程中，應(yīng)確定其它有可能成立的假設(shè)，并測(cè)試其可能對(duì)項(xiàng)目目標(biāo)產(chǎn)生的后果。
4.數(shù)據(jù)精確度級(jí)別評(píng)定（Dataprecisionranking）
要想使風(fēng)險(xiǎn)定性分析有助于項(xiàng)目管理，就要求使用準(zhǔn)確和無(wú)偏頗的數(shù)據(jù).數(shù)據(jù)精確度評(píng)級(jí)就是評(píng)估有關(guān)風(fēng)險(xiǎn)的數(shù)據(jù)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)管理的有用程度的一種技術(shù).它包括對(duì)以下諸方面的檢驗(yàn)：
◆對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的理解程度◆關(guān)于風(fēng)險(xiǎn)的現(xiàn)有數(shù)據(jù)
◆數(shù)據(jù)的質(zhì)量◆數(shù)據(jù)的可靠性與健全性
用準(zhǔn)確性很低的數(shù)據(jù)。例如，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)本身尚未透徹理解，往往造成風(fēng)險(xiǎn)定性分析的結(jié)果