정량적 리스크 분석을 위해 사용되는 주요 데이터 분석 기법

정량적 리스크 분석을 위해 사용되는 주요 데이터 분석 기법은 다음과 같습니다:

O 몬테카를로 시뮬레이션

몬테카를로 시뮬레이션은 다양한 변수를 고려하여 수천 번의 시나리오를 실행함으로써 잠재적 결과의 확률 분포를 예측하는 수학적 기법입니다.

이 방법은 프로젝트 비용과 완료 일정을 추정하는 데 특히 유용합니다.

O 민감도 분석

민감도 분석은 입력 변수의 변화가 최종 결과에 미치는 영향을 테스트하여 어떤 리스크가 가장 큰 영향을 미치는지 파악하는 기법입니다.

이를 통해 리스크 완화에 가장 중요한 변수를 식별할 수 있습니다.

O 기대 화폐 가치(EMV) 분석

EMV 분석은 각 가능한 결과의 가치를 발생 확률과 곱한 후 이를 합산하여 평균 결과를 계산하는 산술적 방법입니다[4][8]. 계산식은 다음과 같습니다:

EMV = 리스크 발생 확률(%) * 영향의 비용(통화)

O 의사결정 트리 분석

의사결정 트리 분석은 하나 또는 여러 선택지와 관련된 리스크를 평가하는 데 도움이 됩니다.

각 트리는 선택과 관련 비용을 나타내며, 각 지점에 비용과 확률을 할당하여 최저 리스크 옵션을 결정할 수 있습니다.

O 시나리오 분석

시나리오 분석은 미래의 불확실성이 높을 때 사용되며, 다양한 가능한 미래 상황을 설명하는 일관된 내러티브를 만들어 리스크가 어떻게 전개될 수 있는지 탐색합니다.

이러한 정량적 리스크 분석 기법들은 RISK와 같은 소프트웨어 도구를 사용하여 Microsoft Excel 내에서 쉽게 구현할 수 있습니다.

이를 통해 복잡한 리스크 분석을 수행하고 결과를 시각화하여 의사 결정을 지원할 수 있습니다.