IT项目中的组合风险量化分析.

ITIT 项目中的组合风险量化分析项目中的组合风险量化分析 风险管理中有个很重要的就是对风险的定量分析 而常用的方法就是蒙特卡洛模拟的方法进行 为了加深这种方法的 印象 特假设一个案例进行模拟 假设一个新项目开始 估算的功能点数为 1000 个功能点 假设人均的功能点生产率为 20 个功能点 天 建设进度和工 作量完全成正比 考虑到进度计划中的关键资源和关键路径相关约束 工作量余量取 10 这样我们大概可以计算从 总工作量 1000 20 50 1 1 56 人天的工作量 假设项目一共有 3 个项目成员来完成 大概工期为 20 天即 一个月 现在项目有两个风险 根据以往项目或历史类似项目的收集经验数据 在整个项目的进行过程总 需求的规模经常发 生变化 但一般变化范围都在 20 以内 具体的分布图如下 如图表示在 100 个样本中需求规模为原规模 1 1 倍的 有 25 个样本 另外一个风险是项目中有一个编码成员是新手 前面已经经过一段时间学习 现在你无法确定该成员到了第三周编码 阶段后该成员生产效率是否达到要求 根据历史经验数据和对比项目样本 得到如下数据 如图表示在 100 个样本中 能够达到正常效率 0 7 倍的有 40 个样本 由于现在规模和工作量都存在着风险和不确定性 要在一个月完成项目基本是不可能的任务 现在你想达到有 8 成把 握能够完成任务 那究竟工期应该多长 或向老板多要多少时间呢 在这个时候就需要对规模和生产率两个数据同时进行模拟 以模拟出相关的工作量数据 这里我们就需要分别对规模 和生产率生产相关的随机数 而这两个指标的随机数的生成应该基于历史的经验数据和样本 而不能用标准连续的随 机数来生成 这里在 Excel 和 SPSS 中都可以生产相关的随机数 如在 SPSS 中生成相关的数据脚本为 input program loop I 1 to 100 compute x uniform 1 end case End loop End file End input program execute rank variables x a rank print yes ties mean recode rx 98thru 100 1 25 into group recode rx 91thru 97 1 2 into group recode rx 81thru 90 1 15 into group recode rx 61thru 80 1 1 into group recode rx 36thru 60 1 05 into group recode rx 1thru 35 1 into group execute 在生成了相关的随机数后就可以计算出工作量的最后值 部分数据 得到相关的曲线拟合图为 得出的初步结论为工作量 80 占的概率为 59 工作量 85 的概率为 73 工作量 90 的概率为 82 预计工期 90 1 1 3 33 人天 所以要达到 8 成把握能够完成任务 项目工期至少应