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Estatística descritiva e inferencial na gestão de riscos

David Chigne Comente 09.04.18 594 Vizualizações Imprimir Enviar

Estatística descritiva e inferencial na gestão de riscos: hoje a Blogtek tem a honra de ter a participação do jovem engenheiro David Chigne, engenheiro eletricista, com várias certificações (Biobox conferem ao final do artigo), vice-presidente da Seção AACEI Peru, que nós fornece um excelente artigo sobre o uso de estatísticas na Gestão de Riscos. Se você deseja obter informações sobre os próximos artigos, cadastre seu e-mail aqui. SEU E-MAIL NÃO SERÁ USADO POR TERCEIROS.

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Estatística descritiva e inferencial na gestão de riscos – introdução

“Dada a incerteza na tomada de decisões, é importante avaliar cientificamente todos os riscos envolvidos. As estatísticas inferenciais, através de distribuições de probabilidade discretas, nos fornecem toda uma série de valores que descrevem a possibilidade de um evento no futuro e … isso não é exatamente o gerenciamento de riscos? “

Antes de tudo, quero agradecer o convite deste blog para escrever sobre um tópico tão interessante quanto para maximizar as oportunidades e minimizar ameaças em um projeto com vista a uma retorno efetivo. Para fazer isso, nesta primeira contribuição, quero destacar o grande potencial que o uso das estatísticas nos oferece.

Muitas vezes pensa-se que as estatísticas apenas envolvem o resumo dos dados coletados de eventos que foram apresentados no passado (estatística descritiva) para análise; no entanto, também se concentra no cálculo da probabilidade de que algo aconteça no futuro (inferência estatística ou estatísticas inferenciais).

Estatística descritiva e inferencial na gestão de riscos – exemplo

Através de um exemplo simples, mostro-lhe como o uso de informações passadas (que muitas vezes faz parte dos ativos organizacionais da empresa) pode nos ajudar a tomar decisões sobre eventos futuros.

Para isso, imaginemos o caso de Enrique, Gerente de Projeto do projeto de construção de uma usina de mineração concentradora localizada nas montanhas do Peru (projeto de 12 meses), cujo objetivo é gerar ganhos e, nesse caso, focou seu interesse em avaliar os custos Ovewrhead do projeto, entre os quais o contrato de seguro para toda a frota de veículos de transporte. Enrique considera que é uma despesa elevada dado que os motoristas são capacitados e treinados. Vamos ver os seguintes dados:

Estatística descritiva e inferencial na gestão de riscos

Estatística descritiva e inferencial na gestão de riscos – tabela de acidentes

Uma análise das companhias de seguros locais revela que a menor oferta de cobertura de até US $ 10.000 por veículo representa uma taxa anual de $ 5.000 para a frota de carros com um prêmio de US $ 150.

Uma análise de acidentes nos últimos sete anos de motoristas treinados e não treinados mostra que houve 24 acidentes em que havia necessidade de recorrer ao seguro, com base nos seguintes custos relatados pelo seguro:

Estatística descritiva e inferencial na gestão de riscos

Estatística descritiva e inferencial na gestão de riscos – distribuição de Poisson

Como Enrique pode usar essa informação para decidir se é aconselhável contratar o seguro? Vale a pena salvar considerando o risco? Quantos acidentes seriam equivalentes ao custo do prêmio anual de acordo com esse cenário?

Estatística descritiva e inferencial na gestão de riscos – Análise para tomada de decisão

Primeiro, para fazer uma estimativa que leva em conta o valor médio de um fenômeno aleatório considerando as probabilidades, Enrique passa a encontrar o valor esperado (monetário), assumindo o valor mais caro na faixa. Esse valor permitirá que você defina um custo por acidente.

∑ Custo [P(x)]= Custo Esperado

∑ Custo [P(x)]= $500*(0.375) + $1,000*(0.250) + $1,500*(0.167) + $2,000*(0.083) + $3000*(0.042) + $4000 *(0.0083)

∑ Custo [P(x)]= 125.00 + 375.00 + 250.00 + 166.67 + 125.00 + 333.33 = $1,375.00 (custo por acidente).

Então, no Excel, uma ferramenta muito útil para uso estatístico, temos a função de distribuição, cuja variável aleatória (X = número de acidentes) é o número de vezes que um evento ocorre em um intervalo definido (sete anos) e onde a probabilidade de sucesso do evento (acidentes) é muito pequena, pois é considerado um evento “raro” (choque). Esta distribuição é descoberta por Siméon-Denis Poisson, que a publicou em 1838 no seu trabalho Recherches sur la probabilité des jugements en matières criminelles et matière civile (Investigação sobre a probabilidade de julgamentos em questões criminais e civis).

Essa distribuição precisa da média (μ = l) e do número de ocorrências do evento (X). Observando que em sete anos houve 24 acidentes, pode-se afirmar que a média l de um ano (considerando os custos do seguro ANUAL) é de 24 acidentes / 07 anos = 3,42 acidentes / ano.

Em seguida, usando a função “POISSON.DIST” no Excel, definimos probabilidades para o número de ocorrências anuais e, considerando que um custo por acidente foi definido (USD 1.375,00), podemos encontrar o valor monetário esperado por número de acidentes:

Com base nos resultados e considerando que a empresa é do tipo que tem apetite pelo risco, Enrique toma a decisão de não contratar o seguro; e tem uma reserva de contingências atribuídas como “acidentes automobilísticos” de 2.600 dólares (gerando um ganho inicial de 2.400 dólares o qual, no caso de não ocorrer acidente, será de até 5.000 dólares). Bom para Enrique, que usou estatísticas a seu favor!

Estatística descritiva e inferencial na gestão de riscos – Análise de resultados

Sabe-se que o seguro custa 5.000 dólares por ano. Se o custo definido por choque por ano for 1.375, levará quatro acidentes a pagar mais do que o valor do prêmio (US $ 5.000 / $ 1.375 = 3.64 acidentes = 4). Qual é a probabilidade de que esse cenário ocorra, com base em informações históricas?

Para este caso, Poisson é bastante útil. Encontre a probabilidade de ocorrência de quatro ou mais acidentes. Essa probabilidade é a soma das probabilidades marcadas em vermelho na tabela de resultados = 25,95%. Considerando que esta organização é do tipo com apetite pelo risco, é determinado que a probabilidade de ocorrência do evento “4 ou mais choques” é baixa, por isso decidem aprovar a decisão da Enrique de não contratar o seguro. No entanto, Enrique também decide provisionar 2.600 dólares considerando o valor esperado para um máximo de quatro (4) choques (esse valor é obtido a partir da soma dos valores marcados em verde na tabela de resultados) para esse risco.

Estatística descritiva e inferencial na gestão de riscos – Conclusões

Como você pode ver, as estatísticas inferenciais são uma ferramenta muito útil. Embora a incerteza esteja sempre presente, é interessante para as partes interessadas demonstrar como a decisão foi tomada para não tomar o seguro e como o cálculo foi feito para definir a contingência do projeto associado a esse risco. Pense em todo o potencial que você tem à mão ao apresentar essas informações como um suporte válido na tomada de decisões.

Finalmente, esse cenário pode ser avaliado através da inclusão de outros pontos de vista ou de outras fontes de informação, como a inflação nos valores, para o qual este valor anual deve ser usado e atualizar esses valores monetários (valor presente líquido) de hoje. (mas a análise seria a mesma), entre outros.

Você considera interessante o seu uso no gerenciamento de riscos? Não hesite em me enviar seus comentários.

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David Chigne

David Chigne é engenheiro eletricista graduado de USB (Venezuela) com estudos de pós-graduação em sistemas de energia (menção honrosa no trabalho de pós-graduação). Prêmio de Excelência Acadêmica concedido pelo PUCP, 5º prêmio no CONIMERA 2015. É Project Management Professional (PMP®), Risk Management Professional (PMI-RMP®) e Agile Certified Practitioner (PMI-ACP®) pelo Project Management Institute. Atualmente, é gerente do departamento de Serviços de Assessoria Financeira - Infra-estrutura e Projetos de Capital da empresa DELOITTE PERU. De forma AD-HONOREM é Vice Presidente da ASSOCIATION FOR THE ADVANCEMENT OF COST ENGINEERING INTERNATIONAL - AACEi Perú Section.

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