10 главных поведенческих предвзятостей в проектах
Почему проекты ГЧП часто сталкиваются с задержками и перерасходом бюджета? 📉📊
Продолжаем рассказ про статьи, которые сами прочитали.
Исследование Бента Флюбьерга выделяет 10 ключевых поведенческих ошибок, которые мешают реалистичному планированию:
1️⃣ Стратегическая дезинформация – намеренное занижение расходов и завышение выгод ради одобрения проекта.
2️⃣ Оптимистическая предвзятость – вера, что всё пойдёт по лучшему сценарию.
3️⃣ Эффект уникальности – ощущение, что этот проект не похож на другие, значит, на чужом опыте учиться нельзя.
4️⃣ Ошибка планирования – игнорирование сложностей, недооценка сроков и затрат.
5️⃣ Избыточная уверенность – ощущение, что "мы точно справимся", даже если данные говорят обратное.
6️⃣ Ошибка ретроспективы – убеждённость, что ошибки прошлого были предсказуемыми (но почему-то не учтены 🤔).
7️⃣ Эффект доступности – если похожий проект провалился, кажется, что и этот обречён (или наоборот).
8️⃣ Игнорирование статистики – полагаться на частные случаи, а не на реальную статистику.
9️⃣ Эффект якоря – слишком сильная привязка к первым данным, даже если они ошибочны.
🔟 Эскалация обязательств – продолжение инвестиций в убыточный проект, чтобы "не потерять уже вложенное".
💡 Чтобы ГЧП-проекты были успешными, важно учитывать реальную статистику, избегать завышенных ожиданий и проверять первоначальные расчёты.
#ГЧП #Проекты #Риски #Психология
Канал Просто о ГЧП
https://t.me/ppp_uzb
Почему проекты ГЧП часто сталкиваются с задержками и перерасходом бюджета? 📉📊
Продолжаем рассказ про статьи, которые сами прочитали.
Исследование Бента Флюбьерга выделяет 10 ключевых поведенческих ошибок, которые мешают реалистичному планированию:
1️⃣ Стратегическая дезинформация – намеренное занижение расходов и завышение выгод ради одобрения проекта.
2️⃣ Оптимистическая предвзятость – вера, что всё пойдёт по лучшему сценарию.
3️⃣ Эффект уникальности – ощущение, что этот проект не похож на другие, значит, на чужом опыте учиться нельзя.
4️⃣ Ошибка планирования – игнорирование сложностей, недооценка сроков и затрат.
5️⃣ Избыточная уверенность – ощущение, что "мы точно справимся", даже если данные говорят обратное.
6️⃣ Ошибка ретроспективы – убеждённость, что ошибки прошлого были предсказуемыми (но почему-то не учтены 🤔).
7️⃣ Эффект доступности – если похожий проект провалился, кажется, что и этот обречён (или наоборот).
8️⃣ Игнорирование статистики – полагаться на частные случаи, а не на реальную статистику.
9️⃣ Эффект якоря – слишком сильная привязка к первым данным, даже если они ошибочны.
🔟 Эскалация обязательств – продолжение инвестиций в убыточный проект, чтобы "не потерять уже вложенное".
💡 Чтобы ГЧП-проекты были успешными, важно учитывать реальную статистику, избегать завышенных ожиданий и проверять первоначальные расчёты.
#ГЧП #Проекты #Риски #Психология
Канал Просто о ГЧП
https://t.me/ppp_uzb
Обзор статьи "Quality Control and Due Diligence in Project Management: Getting Decisions Right by Taking the Outside View"
(Автор: Bent Flyvbjerg, 2012)
О чем статья?
Статья исследует, как концепция "внешнего взгляда" (outside view) и теория ошибки планирования (planning fallacy), разработанные Даниэлем Канеманом и Амосом Тверски, могут применяться для контроля качества и оценки рисков в управлении проектами.
📌 Главная проблема: Оценки затрат и выгод на этапе планирования проектов часто далеки от реальности, что приводит к бюджетным перерасходам и низкой рентабельности.
Основные идеи и выводы
🔹 Ошибка планирования – люди систематически недооценивают затраты, сроки и риски, одновременно переоценивая выгоды проектов.
🔹 Внутренний vs. внешний взгляд – проектные команды обычно оценивают проект "изнутри", не учитывая реальные данные по аналогичным проектам, что ведет к предвзятым прогнозам.
🔹 Контроль качества через due diligence – для исправления ситуации необходимо использовать внешние данные и статистику при оценке проектов.
8-шаговая процедура due diligence для оценки проектов
1️⃣ Определение бизнес-кейса – анализ исходных прогнозов по проекту.
2️⃣ Создание бенчмарка – сбор данных по аналогичным проектам.
3️⃣ Сравнение с бенчмарком – насколько прогнозы отклоняются от реальной статистики.
4️⃣ Проверка истории прогнозов – насколько точны были предсказания компании в прошлом.
5️⃣ Дополнительный анализ рисков – выявление недооцененных рисков.
6️⃣ Определение ожидаемых результатов – корректировка прогноза с учетом реальных данных.
7️⃣ Обсуждение с прогнозистами – привлечение ответственных за прогноз к оценке.
8️⃣ Заключение – насколько можно доверять прогнозу и какие корректировки необходимы.
Пример из реальной жизни
📌 В статье рассмотрен случай многомиллиардного железнодорожного проекта в формате ГЧП (названного "A-Train"). Анализ показал, что прогнозы пассажиропотока были завышены на 69-96%, что привело бы к серьезным финансовым убыткам для инвесторов. В итоге потенциальные инвесторы отказались финансировать проект.
Ключевой вывод
📌 Прогнозы по проектам ГЧП часто систематически ошибочны. Использование "внешнего взгляда" и проверка данных других проектов помогают избежать критических ошибок.
⚡ Важно для ГЧП-практиков: Без тщательного контроля качества проект может легко превратиться в убыточный. Доверяй, но проверяй!
#ГЧП #Проекты #Риски #КонтрольКачества #DueDiligence
Канал Просто о ГЧП
https://t.me/ppp_uzb
(Автор: Bent Flyvbjerg, 2012)
О чем статья?
Статья исследует, как концепция "внешнего взгляда" (outside view) и теория ошибки планирования (planning fallacy), разработанные Даниэлем Канеманом и Амосом Тверски, могут применяться для контроля качества и оценки рисков в управлении проектами.
📌 Главная проблема: Оценки затрат и выгод на этапе планирования проектов часто далеки от реальности, что приводит к бюджетным перерасходам и низкой рентабельности.
Основные идеи и выводы
🔹 Ошибка планирования – люди систематически недооценивают затраты, сроки и риски, одновременно переоценивая выгоды проектов.
🔹 Внутренний vs. внешний взгляд – проектные команды обычно оценивают проект "изнутри", не учитывая реальные данные по аналогичным проектам, что ведет к предвзятым прогнозам.
🔹 Контроль качества через due diligence – для исправления ситуации необходимо использовать внешние данные и статистику при оценке проектов.
8-шаговая процедура due diligence для оценки проектов
1️⃣ Определение бизнес-кейса – анализ исходных прогнозов по проекту.
2️⃣ Создание бенчмарка – сбор данных по аналогичным проектам.
3️⃣ Сравнение с бенчмарком – насколько прогнозы отклоняются от реальной статистики.
4️⃣ Проверка истории прогнозов – насколько точны были предсказания компании в прошлом.
5️⃣ Дополнительный анализ рисков – выявление недооцененных рисков.
6️⃣ Определение ожидаемых результатов – корректировка прогноза с учетом реальных данных.
7️⃣ Обсуждение с прогнозистами – привлечение ответственных за прогноз к оценке.
8️⃣ Заключение – насколько можно доверять прогнозу и какие корректировки необходимы.
Пример из реальной жизни
📌 В статье рассмотрен случай многомиллиардного железнодорожного проекта в формате ГЧП (названного "A-Train"). Анализ показал, что прогнозы пассажиропотока были завышены на 69-96%, что привело бы к серьезным финансовым убыткам для инвесторов. В итоге потенциальные инвесторы отказались финансировать проект.
Ключевой вывод
📌 Прогнозы по проектам ГЧП часто систематически ошибочны. Использование "внешнего взгляда" и проверка данных других проектов помогают избежать критических ошибок.
⚡ Важно для ГЧП-практиков: Без тщательного контроля качества проект может легко превратиться в убыточный. Доверяй, но проверяй!
#ГЧП #Проекты #Риски #КонтрольКачества #DueDiligence
Канал Просто о ГЧП
https://t.me/ppp_uzb
Обзор статьи "From Nobel Prize to Project Management: Getting Risks Right"
(Автор: Bent Flyvbjerg, 2006)
О чем статья?
Статья объясняет, почему прогнозы по проектам (стоимость, сроки, спрос) систематически ошибочны, и как можно исправить эту ситуацию с помощью метода Reference Class Forecasting (RCF). Этот метод был разработан на основе теорий поведенческой экономики, которые принесли Даниэлю Канеману Нобелевскую премию по экономике в 2002 году.
📌 Главная идея: Использование исторических данных по аналогичным проектам (внешний взгляд) позволяет делать более точные прогнозы, чем традиционные методы, которые страдают от оптимистической предвзятости и стратегической дезинформации.
Ключевые проблемы прогнозирования
🔹 Ошибка планирования – систематическое недооценивание затрат, сроков и рисков.
🔹 Оптимистическая предвзятость – склонность к завышению ожидаемых выгод.
🔹 Стратегическая дезинформация – сознательное искажение прогнозов, чтобы добиться одобрения проекта.
🔹 Отсутствие улучшений – прогнозы по инфраструктурным проектам остаются такими же неточными, как 70 лет назад.
Решение: Reference Class Forecasting (RCF)
Этот метод предлагает:
1️⃣ Определить класс аналогичных завершенных проектов (например, скоростные дороги, мосты, метро).
2️⃣ Создать статистическую базу – собрать данные о реальных расходах, сроках и результатах.
3️⃣ Сравнить новый проект с историческими данными и скорректировать прогноз с учетом реальных рисков.
Пример использования RCF в Великобритании
🇬🇧 В 2004 году Министерство транспорта Великобритании официально внедрило этот метод для оценки инфраструктурных проектов. Теперь проектам автоматически добавляют корректирующие коэффициенты для учета типичных перерасходов.
Как это влияет на ГЧП?
📌 ГЧП-проекты должны опираться не только на прогнозы консультантов, но и на реальные данные о предыдущих проектах.
📌 Принятие решений на основе "внешнего взгляда" снижает риск провалов и улучшает финансовую устойчивость проектов.
📌 Внедрение RCF помогает государству и частным партнерам избежать необоснованных потерь.
⚡️ Вывод: Reference Class Forecasting – мощный инструмент, который должен стать стандартом при планировании крупных инфраструктурных проектов, особенно в ГЧП.
#ГЧП #Проекты #Риски #Прогнозирование #ReferenceClassForecasting
Канал Просто ГЧП
https://t.me/ppp_uzb
(Автор: Bent Flyvbjerg, 2006)
О чем статья?
Статья объясняет, почему прогнозы по проектам (стоимость, сроки, спрос) систематически ошибочны, и как можно исправить эту ситуацию с помощью метода Reference Class Forecasting (RCF). Этот метод был разработан на основе теорий поведенческой экономики, которые принесли Даниэлю Канеману Нобелевскую премию по экономике в 2002 году.
📌 Главная идея: Использование исторических данных по аналогичным проектам (внешний взгляд) позволяет делать более точные прогнозы, чем традиционные методы, которые страдают от оптимистической предвзятости и стратегической дезинформации.
Ключевые проблемы прогнозирования
🔹 Ошибка планирования – систематическое недооценивание затрат, сроков и рисков.
🔹 Оптимистическая предвзятость – склонность к завышению ожидаемых выгод.
🔹 Стратегическая дезинформация – сознательное искажение прогнозов, чтобы добиться одобрения проекта.
🔹 Отсутствие улучшений – прогнозы по инфраструктурным проектам остаются такими же неточными, как 70 лет назад.
Решение: Reference Class Forecasting (RCF)
Этот метод предлагает:
1️⃣ Определить класс аналогичных завершенных проектов (например, скоростные дороги, мосты, метро).
2️⃣ Создать статистическую базу – собрать данные о реальных расходах, сроках и результатах.
3️⃣ Сравнить новый проект с историческими данными и скорректировать прогноз с учетом реальных рисков.
Пример использования RCF в Великобритании
🇬🇧 В 2004 году Министерство транспорта Великобритании официально внедрило этот метод для оценки инфраструктурных проектов. Теперь проектам автоматически добавляют корректирующие коэффициенты для учета типичных перерасходов.
Как это влияет на ГЧП?
📌 ГЧП-проекты должны опираться не только на прогнозы консультантов, но и на реальные данные о предыдущих проектах.
📌 Принятие решений на основе "внешнего взгляда" снижает риск провалов и улучшает финансовую устойчивость проектов.
📌 Внедрение RCF помогает государству и частным партнерам избежать необоснованных потерь.
⚡️ Вывод: Reference Class Forecasting – мощный инструмент, который должен стать стандартом при планировании крупных инфраструктурных проектов, особенно в ГЧП.
#ГЧП #Проекты #Риски #Прогнозирование #ReferenceClassForecasting
Канал Просто ГЧП
https://t.me/ppp_uzb