分析モデル

分析モデルでは、発生の可能性モデルと影響モデルからの数値を受け入れ、それらを使用して数値のリスク・スコアを計算します。このスコアの計算方法および使用方法は、分析モデルが定性か定量かによって異なります。

どちらの場合も、複数の発生の可能性モデルと影響モデルを分析モデルに割り当てることができます。その場合、分析を実行するユーザーは、分析モデルに割り当てたモデルから1つの可能性モデルと1つの影響モデルを選択します。

定性分析

定性分析モデルでは、発生の可能性モデルと影響モデルによって提供される数値を乗算して、そのリスク・スコアを計算します。ただし、スコアの範囲もラベルにマップされます。全体的なリスク・レベルとして、計算されたリスク・スコアを含む範囲に割り当てられたラベルが選択されます。

定性リスク分析を実行するユーザーは、文字で作業します。この場合、リスクの発生の可能性と影響を説明するラベルを選択します。発生の可能性モデルと影響モデルでは、これらのラベルが数値に変換されます。分析モデルでは、その数値スコアが計算されますが、対応するラベルが返されます。数値はバックグラウンドでのみ使用されます。

次に例を示します。

アナリストが、リスクに対する発生の可能性として「中低」を選択し、影響として「中高」を選択する場合があります。発生の可能性モデルと影響モデルで、これらのラベルが値4および8に関連付けられたとます。
定性分析モデルでは、これらの値が乗算され、数値32が生成されます。
この数値は、定性分析モデルでラベル(「中低」など)に関連付けられている範囲(21から40など)に含まれます。このラベルにより、全体的なリスク・レベルが説明されます。

定性分析モデルを作成または編集するには:

使用する発生の可能性モデルと影響モデルを選択します。定性タイプである必要があります。
「低」、「中」、「高」などの全体的なリスクを説明するラベルを作成します。
これらのラベルをリスク・スコアの範囲に関連付けます。作成する範囲には、ギャップや重複がない1から100までのすべての値を含める必要があります。数字が大きいほど、リスクが大きくなります。
スコア範囲で、選択した発生の可能性モデルおよび影響モデルで定義された値が許可されていることを確認してください。これらのモデルには1から10の値が含まれますが、これらすべてを含める必要はありません。そのため、どのような値が含まれているか、およびそれらの値がどのような製品を生成できるかを検討する必要があります。次に例を示します。

各発生の可能性モデルと影響モデルには、値1、3および5に対応する3つのラベルがあります。そのため、分析モデルでは、1、3、5、9、15および25のリスク・スコアのみを計算できます。これらのうち最初の2つは低リスク、2番目の2つは中リスク、最後の2つは高リスクを示すと考えられます。ただし、分析モデルはその範囲の間にギャップを残すことはできず、100までのすべての値を使用する必要があるため、1から3は低、4から10は中、11から100は高という範囲を作成できます。または、範囲11から25を高ラベルにマップし、4番目の範囲26から100を作成できます。使用しないことがわかっているので、「NA」というラベルを付けます。

定量分析

定量分析モデルでは、2つの式のいずれかを使用して全体的なリスク・スコアを計算し、そのスコアを全体的なリスク・レーティングとして返します。2つの式は次のとおりです。

製品式:

Risk level = Likelihood × Time frame × Impact
加重式:

Risk level = (Impact × Weight)^Factor1 × (Likelihood × Time frame)^Factor2

いずれの式の場合も、ユーザーは、リスクの分析を実行する際に時間枠を設定します。ユーザーは、次のように数値に対応するラベルのセット内から、いずれかを選択します。

日= 365.25
週= 52.18
月= 12
四半期= 4
年= 1
10年= 0.1
100年= 0.01

定量分析モデルを作成または編集するには:

使用する発生の可能性モデルと影響モデルを選択します。これらは半定量型である必要があります。
モデルで製品式または加重式を使用する必要があるかどうかを決定します。
加重式を選択した場合は、「加重」の値と、Factor1およびFactor2指数値を指定します。「加重」の値は割合です。たとえば、値1を入力すると、式では値0.01が使用されます。