Site Overlay

Projectrisico

Estimated reading time: 6 minuten

Wanneer een organisatie een groter project wil gaan uitvoeren, staat zij vaak voor de uitdaging om een goede inschatting van het projectrisico te bepalen. We laten zien hoe een kwantitatieve risicoanalyse meer inzicht in de financiële impact geeft.

Stap I: kwalitatieve risicobeoordeling

Normaal gesproken start een project- of risicomanager met een kwalitatieve risicobeoordeling. Hierbij wordt aan insiders gevraagd om een inschatting te geven van de kans en impact van potentiële risico’s (bv. op een schaal van 1 tot 5, of erg laag tot zeer hoog).

Hoewel een dergelijke beoordeling nuttig is als eerste indicatie om de belangrijkste projectrisico’s naar boven te halen, is vaak niet duidelijk hoe betrouwbaar een dergelijke schatting is.

Het is dan ook niet vreemd dat we in het nieuws vaak lezen over projecten met forse budgetoverschrijdingen, of waar verwachtingen niet werden waargemaakt. Redenen voor deze overschrijdingen kunnen het gevolg zijn van veranderende macro-economische of zakelijke omgeving, of van veranderende eisen. Wat de reden ook is, het betekent dat niet goed, of onvoldoende, rekening werd gehouden met de werkelijke risicofactoren. Uiteindelijk leidt dit ertoe dat doelstellingen slechts gedeeltelijk kunnen worden gerealiseerd en/of dat er kostenbesparingen in andere delen van de organisatie nodig zijn om de tekorten aan te vullen. Wanneer het om publieke projecten gaat kan het soms ook tot belastingverhogingen leiden.

Eindverantwoordelijken willen graag grote missers vermijden. Daarom zijn zij zeker bij grotere projecten en risico’s geïnteresseerd in methoden die tot een realistischer inschatting van het financiële risico leiden. Dit impliceert een evenwichtige beoordeling van het projectrisico, waarbij zowel een substantiële onder- als overschatting van het risico wordt vermeden.

Hoe helpt een kwantitatieve risicoanalyse ons om dit doel te bereiken? 

Stap II: Kwantitatieve risicoanalyse

We bekijken de business case van een openbaar openluchtzwembad en laten daarbij zien hoe wij tot een objectievere inschatting van de financiële risico’s komen. 

Ons werd gevraagd om een externe beoordeling te geven op de prognoses en risico’s van zowel de investering als de exploitatie-begroting na opening van het zwembad.

Projectrisico - openluchtzwembad

Om de risico’s te berekenen:

  1. Identificeren we de belangrijkste onderliggende risicofactoren
  2. Verzamelen we geschikte historische en benchmark data
  3. Berekenen we een mediaan (verwacht) en negatief scenario (VaR 90%)

Identificatie van risicofactoren

In lijn met andere projecten (zie bijvoorbeeld het grondexploitatie project) groeperen we de onderliggende risicofactoren in bredere opbrengsten/kostencategorieën.

Zo identificeren we bijvoorbeeld voor de inkomstenkant van het operationele budget de bezoekersaantallen, toegangsprijs en het weer als belangrijke risicofactoren. Aan de kostenkant zien we dat kapitaalkosten, personeelslasten, energie, en onderhoudskosten belangrijke risicofactoren zijn.

Verder hebben de investeringskosten een disproportioneel effect op de totale uitgaven, met een aanzienlijke impact op zowel de bouw- als de financieringskosten (zie diagram 1).

Projectrisico risicofactoren
Diagram 1: project risico categorieën

Verzamelen van data

Om voor elk van de onderliggende risicofactoren een goede risico-inschatting te verkrijgen, gebruiken wij een combinatie van historische data en jaarverslagen.

Zo verzamelen we bijvoorbeeld voor de risico’s op toegangsprijzen en de bouwkosten data van het CBS via inflatie-indices op vrijetijdsbestedingen en bouwkosten. Aanvullend verzamelen we informatie over specifieke vergelijkbare projecten via jaarverslagen en benchmark onderzoek.

Geschiktheid van de data toetsen

Het bepalen van statistieken uit direct beschikbare openbare datasets kan echter een aantal uitdagingen met zich meebrengen. Men moet zich steeds afvragen in hoeverre de gegevens geschikt zijn voor de specifieke toepassing.

Zo is het gerapporteerde gemiddelde aantal bezoekers voor een specifieke zwembadgrootte in Nederland mogelijk niet geschikt als er geen rekening wordt gehouden met de lokale situatie zoals de leeftijdsopbouw of de bevolkingsdichtheid in het gebied. Soms is het daarom nodig om de geschiktheid van data te toetsten. Ook kunnen extra meerkosten relevant zijn als het project zich nog in een conceptfase bevindt.

Voor de berekening van het renterisico gebruiken we het standaard Solvency II-model voor de verzekeringssector (voor een gedetailleerde bespreking zie de artikelen over het renterisico raamwerk en de validatie van het Solvency II-rentemodel

Berekenen van het risico in het negatief scenario

Na het verkrijgen van statistische gegevens op geschikte data van de verschillende risicofactoren voor zowel de opbrengsten als de kosten kunnen we het totale exploitatieresultaat (opbrengsten – kosten) berekenen. We doen dit zowel in het geprojecteerde, het verwachte als het negatieve scenario. Voor het negatieve scenario hanteren we een zekerheidsniveau van 90%. Dit betekent dat er een kans van 10% is dat de resultaten slechter kunnen uitvallen dan de schatting van het negatieve scenario. Voor de horizon gebruiken we de horizon van het project.

Totaalrisico berekenen

Aangezien risico’s op de verschillende risicofactoren niet altijd op hetzelfde moment plaatsvinden, berekenen we ook de correlatie-effecten tussen de risicofactoren. Deze effecten leiden tot een ‘correlatie-voordeel’ op het totaalniveau. Het totale gecombineerde risico kan ofwel wiskundig, dan wel met behulp van een Monte Carlo simulatie worden berekend.

Samenvatting

Wanneer we bovenstaande stappen onder elkaar zetten krijgen we de volgende aanpak:

Hoe maak ik een goede risicoanalyse?

  1. Kwalitatieve beoordeling

    Vraag insiders om een inschatting te geven van de kans en impact van potentiële risico’s. Vraag om zowel de kans als de impact te classificeren op schaal van 1 tot 5 of van erg laag tot zeer hoog.

  2. Bepaal de belangrijkste risico’s

    Selecteer de grootste risico’s op basis van kans x impact (oftewel de materialiteit). Splits deze eventueel op in onderliggende risicofactoren.

  3. Verzamel data

    Verzamel historische en/of benchmark data over de belangrijkste risicofactoren

  4. Toets de geschiktheid van de data

    Toets of de verzamelde data een goede afspiegeling is van de betreffende risicofactor. Mogelijk moet de data eerst nog gefilterd of gecorrigeerd moet worden om representatieve en geschikte data te verkrijgen.

  5. Bereken het risico per risicofactor

    Bereken het risico in het verwachte en negatieve scenario voor iedere risicofactor. Gebruik daarbij de Value at Risk methode bij het gewenste zekerheidsniveau (bv 90%) en horizon (bv 1 of meerdere jaren in de toekomst).

  6. Bereken het totale risico

    Bereken het totaalrisico door de gevonden risico’s op alle risicofactoren met elkaar te combineren waarbij de onderliggende correlaties worden meegenomen.

In de praktijk start een risicomanager vaak met een kwalitatieve beoordeling. Bij kleinere projecten is dit vaak voldoende. Als de projecten en de risico’s echter groter worden, wordt aanvulling met kwantitatieve analyse steeds belangrijker. Van belang is daarbij om steeds focus te houden op de belangrijkste onderliggende risicofactoren: deze willen we niet alleen op gevoel maar ook statistisch met representatieve data onderbouwen. Immers: ‘garbage in is garbage out’.

Voordelen van een kwantitatieve risicoanalyse

Een objectieve statistische inschatting van het projectrisico helpt enorm bij het besluitvormingsproces.

In het geval van het openluchtzwembad werd de kwantitatieve risicoanalyse verstrekt als aanvullend materiaal aan de besluitvormers van de gemeente. Hierdoor werd duidelijkheid gegeven over de bandbreedte van onzekerheden rondom de financiële impact van de initiële business case. Het maakt immers veel verschil of het project in een negatief scenario 30%, 100% of 200% duurder zou kunnen worden.

De risico-inschattingen bleken te liggen binnen de bandbreedte die de gemeente kon dragen, twijfels over de financiële haalbaarheid van het project konden worden weggenomen en het werd makkelijker om groen licht te geven om naar de volgende fase van het project te gaan.

Mocht u ook meer zekerheid over het projectrisico willen verkrijgen, neem dancontactmet ons op. Wij demonstreren graag op welke manier wij het projectrisico zo goed mogelijk, context afhankelijk en data gedreven, inschatten.

×