НИР. Российский журнал управления проектами, 2017, № 3 (20)

Содержание

ПРОЕКТЫ В ОТРАСЛЯХ 
И ОПЫТ КОМПАНИЙ

Демкин И.В., Власов Д.А., Бархатов В.Д. 
Анализ применимости подходов к проведению 
факторного анализа в ходе мониторинга 
отклонений стоимостных показателей 
инвестиционных проектов нефтегазовой 
отрасли..................................................................................3

Логинова Е.О. 
Компетенции менеджеров проектов 
в области освоения возобновляемых 
источников энергии ......................................................19

МЕТОДЫ И ИНСТРУМЕНТЫ УПРАВЛЕНИЯ 
ПРОЕКТОМ
Царьков И.Н. 
Сокращение продолжительности проекта 
в условиях неопределенности 
и ограниченных ресурсов ..........................................26

УПРАВЛЕНИЕ ТРАНСФОРМАЦИОННЫМИ 
ПРОГРАММАМИ РАЗВИТИЯ БИЗНЕСА
Фролкина Е.С.
Особенности управления программой 
развития фармацевтической компании: 
формирование и мониторинг ..................................37

научные исс ле дования и разработки
РОССИЙСКИЙ  ЖУРНАЛ  УПРАВЛЕНИЯ  ПРОЕКТАМИ

Издается с 2012 года
№ 3(20)/2017

ISSN 2587-6279
DOI 10.12737/issn.2587-6279

С 20 июля 2017 г. журнал выходит как сетевое издание.
Свидетельство о регистрации средства массовой 
информации от 20 июля 2017 г. ЭЛ № ФС77-70442.
До 20 июля 2017 г. журнал выходил как печатное издание
(свидетельство о регистрации средства массовой 
информации от 24 марта 2012 г. ПИ № ФС77-48835).

Издатель: 

ООО «Научно-издательский центр ИНФРА-М»
127282, Москва, ул. Полярная, 
д. 31В, стр. 1
Тел.: (495) 280-15-96 
Факс: (495) 280-36-29
E-mail: books@infra-m.ru
http://www.infra-m.ru

Главный редактор:
Царьков И.Н., канд. экон. наук, доцент кафедры 
управления проектами НИУ ВШЭ

Выпускающий редактор: 
Склянкина Д.С.

Доступ к электронной версии журнала можно приобрести 
на сайте http://znanium.com/ в разделе «Научная периодика»

© ИНФРА-М, 2017

Присланные рукописи не возвращаются.

Точка зрения редакции может не совпадать с мнением авторов публикуемых материалов.

Редакция оставляет за собой право самостоятельно подбирать к авторским материалам иллюстрации, менять заголовки, сокращать тексты и вносить 
в рукописи необходимую стилистическую правку 
без согласования с авторами. Поступившие в редакцию материалы будут свидетельствовать о 
согласии авторов принять требования редакции.

Перепечатка материалов допускается с письменного 
разрешения редакции.

При цитировании ссылка на журнал «НИР. Российский журнал управления проектами» обязательна.

Редакция не несет ответственности за содержание 
рекламных материалов.

Опубликовано 25.09.2017

САЙТ: www.naukaru.ru     
E-mail: 501@infra-m.ru

РЕДАКЦИОННЫЙ СОВЕТ 

Stephen Hayes — Managing Director and Chief Executive 
International Center for Complex Project Management 
(ICCPM)
Аньшин Валерий Михайлович — д-р экон. наук, профессор, заведующий кафедрой управления проектами НИУ ВШЭ
Владимирова Ирина Львовна — д-р экон. наук, профессор, заместитель заведующего кафедрой управления проектами и программами Российского 
экономического университета им. Г.В. Плеханова 
(РЭУ им. Плеханова)
Гергерт Дмитрий Владимирович — канд. экон. наук, 
доцент кафедры стратегического менеджмента 
НИУ ВШЭ (г. Пермь) 
Демкин Игорь Вячеславович — д-р экон. наук, заместитель директора Центра анализа рисков ООО 
«НИИгазэкономика»
Ильина Ольга Николаевна — канд. техн. наук, доцент 
кафедры управления проектами НИУ ВШЭ
Колоколов Владимир Алексеевич — д-р экон. наук, 
профессор РЭУ им. Плеханова
Коссов Владимир Викторович — д-р экон. наук, 
ординарный профессор НИУ ВШЭ
Моисеева Нина Константиновна — д-р экон. наук, 
профессор, заведующий кафедрой маркетинга и 
управления проектами Национального исследовательского университета «МИЭТ» (МИЭТ) 
Фунтов Валерий Николаевич, доцент, д-р экон. наук, 
Санкт-Петербургский международный институт 
менеджмента (ИМИСП)
Цветков Александр Васильевич — д-р техн. наук, 
генеральный директор ПМСОФТ

РЕДАКЦИОННАЯ КОЛЛЕГИЯ 

Stephen Hayes — Managing Director and Chief Executive 
International Center for Complex Project Management 
(ICCPM)
Аньшин Валерий Михайлович — д-р экон. наук, профессор НИУ ВШЭ
Владимирова Ирина Львовна — д-р экон. наук, профессор РЭУ им. Плеханова
Гергерт Дмитрий Владимирович — канд. экон. наук, 
доцент НИУ ВШЭ (г. Пермь) 
Дагаев Александр Александрович — канд. техн. 
наук, доцент НИУ ВШЭ
Демкин Игорь Вячеславович — д-р экон. наук, заместитель директора Центра анализа рисков ООО 
«НИИгазэкономика»
Ильина Ольга Николаевна — канд. техн. наук, доцент 
НИУ ВШЭ
Колоколов Владимир Алексеевич — д-р экон. наук, 
профессор РЭУ им. Плеханова
Коссов Владимир Викторович — д-р экон. наук, 
ординарный профессор НИУ ВШЭ
Моисеева Нина Константиновна — д-р экон. наук, 
профессор МИЭТ
Мошкович Леонид Иосифович, канд. экон. наук, 
профессор, Сибирский федеральный университет
Фунтов Валерий Николаевич, доцент, д-р экон. наук, 
Санкт-Петербургский международный институт 
менеджмента (ИМИСП)
Яковлева Анна Юрьевна — канд. экон. наук, доцент 
НИУ ВШЭ

CONTENTS

PROJECTS IN ECONOMIC SECTORS AND 
COMPANIES EXPERIENCE

Demkin I.V., Vlasov D.A., Barkhatov V.D.

Analysis of Applicability of Approaches to 
Factor Analysis During the Monitoring 
Investment Projects Cost Deviations in Oil 
and Gas Industry .................................................................3
Loginova E.O.

Project Manager’s Competencies 
in Renewable Energy Projects ......................................19

SMETHODS AND INSTRUMENTS 
FOR PROJECT MANAGEMENT
Tsarkov I.N.

Shortening Project Makespan in the Case 
of Resource Constraints and Activity Durations 
Uncertainty  .........................................................................26

BUSINESS TRANSFORMATION PROGRAM 
MANAGEMENT

Frolkina E.S.
Peculiarities of Managing a Development 
Program in the Pharmaceutical Company: 
Formation and Monitoring ............................................37

Анализ применимости подходов к проведению 
факторного анализа в ходе мониторинга отклонений 
стоимостных показателей инвестиционных проектов 
нефтегазовой отрасли

Analysis of Applicability of Approaches to Factor Analysis During the Monitoring Investment 
Projects Cost Deviations in Oil and Gas Industry 

DOI: 10.12737/article_59e8aa38c94b74.26189792                     Получено: 15.06.2016 г. / Одобрено: 21.07.2016 г. / Опубликовано: 25.09.2017 г.

Демкин И.В. 
Д-р экон. наук, главный научный сотрудник отдела 
анализа рисков нефтегазовых проектов 
ООО «НИИгазэкономика», 
Россия, 105066, г. Москва, ул. Старая Басманная, д. 20, 
стр. 8, 
e-mail: i.demkin@mail.ru

Власов Д.А. 
Студент магистратуры Национального исследовательского 
университета «Высшая школа экономики»; специалист 
отдела анализа рисков нефтегазовых проектов 
ООО «НИИгазэкономика»,
Россия, 105066, г. Москва, ул. Старая Басманная, 
д. 20, стр. 8, 
e-mail: dmitryvlasov1994@yandex.ru

Бархатов В.Д.
Канд. экон. наук, доцент кафедры управления проектами 
Национального исследовательского университета 
«Высшая школа экономики»; заведующий отделом 
анализа профессиональных рисков 
ООО «НИИгазэкономика»,
Россия, 105066, г. Москва, ул. Старая Басманная, 
д. 20, стр. 8, 
e-mail: vdbar@mail.ru

Demkin I.V.
Doctor of Economic Sciences, Chief Researcher at Oil and Gas 
Project Risk Analysis Department, LLC «NIIgazeconomika», 
20/8, Staraya Basmannaya St., Moscow, 105066, Russia,
e-mail: i.demkin@mail.ru

Vlasov D.A.
Graduate Student at National Research University «Higher 
School of Economics»; Specialist at Oil and Gas Project Risk 
Analysis Department LLC «NIIgazeconomika», 
20/8, Staraya Basmannaya St., Moscow, 105066, Russia,
e-mail: dmitryvlasov1994@yandex.ru

Barkhatov V.D.
Candidate of Economic Sciences, Associate Professor at Project Management Department, National Research University 
«Higher School of Economics»; Head of Professional Risk 
Analysis Department at LLC «NIIgazeconomika», 
20/8, Staraya Basmannaya St., Moscow, 105066, Russia,
e-mail: vdbar@mail.ru

УДК 005.8

ПРОЕКТЫ В ОТРАСЛЯХ И ОПЫТ КОМПАНИЙ

Проекты в отраслях и опыт компаний

Введение

В настоящее время во многих компаниях нефтегазовой отрасли недостаточное внимание уделя
ется вопросу разработки и организации эффективной системы мониторинга отклонений стоимостных 
показателей инвестиционных проектов. В частности, 

Аннотация
Проекты стратегического развития нефтегазовых компаний часто выходят за рамки бюджета. Высокая капитализация данных проектов приводит к тому, что даже незначительные относительные стоимостные 
отклонения могут приводить к существенным дополнительным инвестициям. В настоящих условиях экономической и политической напряженности, характеризующихся ограниченной возможностью привлечения заемных средств, дополнительных инвестиций может и не быть, что 
приведет к невозможности реализации новых проектов отечественных 
нефтегазовых компаний или приостановке реализующихся. Одной из 
возможностей недопущения подобного негативного развития событий 
является совершенствование системы планирования инвестиционных 
проектов с учетом результатов мониторинга стоимостных отклонений 
пула проектов, что позволит не только учесть причины отклонений, регулярно реализующиеся в нескольких проектах, но также разработать 
и внедрить мероприятия превентивного характера.

Abstract
Strategic projects of oil and gas companies regularly overcome the budget. 
High capitalization of these projects leads to the fact that even small relative 
cost deviations result in significant additional investments. Under present 
conditions of economic and political pressure, characterized by a limited 
opportunity to raise loan capital, there can be no additional investments 
leading to impossibility of new oil and gas projects realization or stop those 
being realized. One of the ways to prevent such a negative scenario is to 
improve the project planning system taking into account the results of monitoring the project portfolio cost deviations. It will not only allow companies to 
take into account the causes of deviations in several projects, but also help 
to develop and implement proactive measures. 

Ключевые слова: факторный анализ, инвестиционный проект, мониторинг отклонений стоимостных показателей, нефтегазовая отрасль.
Keуwords: factor analysis, investment project, monitoring of cost deviations, oil and gas industry.

НИР. Российский журнал управления проектами  (№ 3, 2017). 54:3-18

системного изучения и измерения воздействия факторов на величину результирующего показателя [8].
Для достижения цели были поставлены и решены следующие основные задачи:
1) проведен анализ основных методов и подходов 
к анализу причин отклонения стоимости инвестиционных проектов;
2) рассмотрены основные методы проведения факторного анализа отклонений стоимости инвестиционных проектов;
3) определен перечень необходимой информации 
для анализа отклонений по пулу реализованных 
проектов нефтегазовой компании;
4) определены критерии отбора методов проведения 
факторного анализа и анализа причин отклонений стоимости инвестиционных проектов нефтегазовой компании.

1. Анализ опыта выявления причин 
отклонения стоимости инвестиционных 
проектов

Для анализа отклонений стоимости инвестиционных проектов нефтегазовой компании целесообразно, в первую очередь, разработать классификатор причин отклонений. Разработка классификатора позволит соотнести отклонение стоимости 
проекта с конкретной причиной и определить зону 
ответственности за выявленное отклонение. Для 
разработки классификатора авторами работы был 
проведен обзор литературных источников, посвященных идентификации и анализу причин стоимостных отклонений инвестиционных проектов.
Исследователи Ли-Хой, Дай Ли и Янг Ли [19] 
при определении причин отклонений стоимостных 
показателей использовали результаты обзора литературных источников, анализа строительных кейсов, 
а также результаты проведения анкетирования практиков строительной отрасли. На основе собранной 
и проанализированной информации авторы разработали анкету, состоящую из факторов отклонения 
стоимостных показателей, и предоставили ее для 
оценки владельцам строительных объектов, консультантам и подрядчикам. Для каждого из предложенного в анкете фактора, респондентам было необходимо занести оценки по вероятности и последствиям от его реализации. Причем авторами была 
использована 5-балльная шкала (0–4), где «0»  
означало, что фактор никогда не реализовывался, 
«1» — редко имел место в проекте, «2» — иногда 
случался, «3» — часто реализовывался, «4» — всег
во многих компаниях отсутствуют инструменты, 
позволяющие как осуществлять статистическую 
обработку отклонений стоимостных показателей 
реализованных инвестиционных проектов, определять зоны ответственности за отклонения, так и на 
основе результатов обработки разрабатывать и внедрять мероприятия, позволяющие снизить отклонения стоимости инвестиционных проектов. Для 
оценки превышения стоимости и сроков реализации 
нефтегазовых проектов такие компании, как ExxonMobil, Chevron, BP, Total, Shell используют диаграмму «сроки-стоимость» [2; 3]. Ряд других нефтегазовых компаний рассчитывает абсолютные и 
относительные отклонения стоимости в разрезе 
отдельных инвестиционных проектов и причин 
отклонений. Абсолютные и относительные отклонения при этом представляются в табличной форме 
[4–8]. Стоит заметить, что к числу существенных 
недостатков используемых нефтегазовыми компаниями инструментов можно отнести недостаточный 
анализ отклонений на уровне пула инвестиционных 
проектов, что не позволяет выявить и учесть факторы, регулярно реализующиеся в нескольких проектах, и, как следствие, приводит к невозможности 
разработки адекватных рекомендаций по устранению 
возникающих отклонений. 
Разработка инструментов анализа стоимостных 
отклонений на уровне пула инвестиционных проектов позволит принимать своевременные и обоснованные управленческие решения превентивного характера, которые позволят повысить точность 
планирования и снизить величины и частоты отклонений стоимости будущих инвестиционных 
проектов. 
Таким образом, основной целью статьи является 
разработка методического подхода, применение 
которого позволит определить причины и параметры проектов, оказывающие значимое влияние на 
отклонения стоимости, указанной в рабочей документации (далее — РД) от стоимости, указанной в 
проектной документации (далее — ПД) пула инвестиционных проектов, а также разработка мероприятий превентивного характера, направленных на 
снижение отклонений стоимости будущих инвестиционных проектов нефтегазовой компании.
В качестве основного метода анализа параметров 
проектов, в наибольшей степени подверженных 
стоимостным отклонениям, предполагается использовать метод факторного анализа. Факторный анализ представляет собой методику комплексного и 

да реализовывался. Относительно последствий «0» 
означало отсутствие влияния на стоимостные показатели, «1» — незначительные последствия,  
«2» — средние последствия, «3» — значимые последствия, «4» — чрезвычайно серьезные последствия. В результате итоговый вариант анкеты представлял перечень из 21 причины отклонения, распределенной по 6 группам или владельцам факторов 
отклонений:
1) факторы, владельцем которых является заказчик 
объекта. Как правило, представляет собой факторы, связанные с финансовыми трудностями 
заказчика и несвоевременной оплатой выполненных подрядчиком работ;
2) факторы, владельцем которых является подрядчик объекта. Как правило, представляет собой 
факторы, связанные с недостаточно качественным 
управлением объектом и контролем, финансовыми трудностями подрядчика, устаревшими 
или неподходящими методами строительства, 
неточными данными, некомпетентностью субподрядчиков, а также ошибками в процессе строительства; 
3) факторы, владельцем которых является консультант. Как правило, представляет собой факторы, 
связанные с некачественным оказанием услуг, 
касающихся оказания консультационной помощи менеджеру проекта, некачественным управлением контрактами, несвоевременной проверкой выполненных работ и ошибками в разработке проектной документации;
4) факторы, относящиеся к менеджеру проекта. 
Группа состоит из таких факторов, как изменения 
проектной документации, дополнительные работы, медленный обмен информацией между 
заказчиком, подрядчиком и консультантом; 
5) материально-трудовая группа факторов. Включает в себя факторы нехватки необходимых материалов и квалифицированных рабочих;
6) группа внешних факторов, состоящая из обстоятельств непреодолимой силы, ценовых изменений, неподходящих погодных условий и негативного изменения законодательства.
Стоит заметить, что анкета имела полуоткрытый 
характер оценочных вопросов. Так, респонденты 
имели возможность дополнить список факторов и 
оценить их по частоте и последствиям. Ранжированный по значимости (произведение вероятности 
на последствие) список факторов стоимостных отклонений представлен в табл. 1.

Таблица 1
Реестр факторов стоимостных отклонений проектов

№ фактора 
по 
значимости
Причины стоимостных отклонений
Владелец 
фактора

1
Недостаточно качественное управление и контроль реализации проекта
Подрядчик

2
Некачественное оказание услуг по 
оказанию помощи менеджеру проекта

Консультант

3
Финансовые 
трудности 
заказчика 
проекта
Заказчик

4
Финансовые трудности подрядчика 
проекта
Подрядчик

5
Изменения в проектной документации Менеджер 
проекта

6
Обстоятельства непреодолимой силы
Внешний

7
Несвоевременная оплата выполненных работ
Заказчик

8
Неточные данные
Консультант

9
Нехватка материалов
Материальнотрудовой

10
Ошибки проектирования
Консультант

11
Некачественное управление контрактами
Консультант

12
Ценовые изменения
Внешний

13
Устаревшие или неподходящие методы строительства
Подрядчик

14
Некомпетентные субподрядчики
Подрядчик

15
Несвоевременная проверка выполненных работ
Консультант

16
Ошибки в процессе строительства
Подрядчик

17
Медленный обмен информацией между заказчиком — подрядчиком и консультантом

Менеджер 
проекта

18
Дополнительные работы по проекту
Менеджер 
проекта

19
Нехватка квалифицированной рабочей силы
Материальнотрудовой

20
Неподходящие погодные условия
Внешний

21
Негативное изменение законодательства
Внешний

Впоследствии, после сбора данных по причинам 
и первичного анализа стоимостных отклонений, 
авторы провели корреляционный анализ оценок 
респондентов. В результате корреляционного анализа было выявлено, что наибольшая корреляция 
между оценками наблюдается у заказчика проекта 
и подрядчика. Менее значимая корреляция наблюдалась между оценками заказчика и консультанта. 
Тем не менее корреляция оценок для всех анализируемых стейкхолдеров является высокой (0,7–0,8). 
Итоговые оценки для ранжирования факторов присваивались на основе коэффициента важности, 

Проекты в отраслях и опыт компаний

который представляет собой произведение индекса 
частоты (1) и индекса последствий (2)

 

F I
a n

N

i
i
. .
,
= ∑
0

4

4

 
(1)

где а — ответ респондента от 0–4; n — частота;  
N — общее количество ответов.

 

S I
a n

N

i
i
. .
,
= ∑
0

4

4

 
(2)

где а — ответ респондента от 0–4; n — частота;  
N — общее количество ответов.
Прежде чем проводить факторный анализ, авторы проверили необходимость его проведения посредством использования критерия сферичности 
Бартлетта и критерия адекватности выборки Кайзера-Мейера-Олкина (KMO). В результате было 
выявлено, что факторный анализ целесообразен, 
так как по первому критерию получилось значение 
0,000, а по второму — 0,635. Впоследствии использовался метод главных компонент для определения 
общих групп факторов, от которых сильно зависит 
реализация других факторов (степень нагрузки  
> 0,5). Используя данный метод, исследователями 
были выделены 7 следующих групп: 
DC1 — медлительность и отсутствие ограничений;
DC2 — некомпетентность;
DC3 — проект;
DC4 — рынок и оценки;
DC5 — финансовые возможности;
DC6 — законодательство;
DC7 — рабочая сила.
Таким образом, факторы 1–4 из табл. 1 были 
отнесены к группе DC1, факторы 5–7 — к DC2, 
факторы 8–10 — к DC3, факторы 11–13 — к DC4, 
факторы 14–15 — к DC5, фактор 16 и фактор  
17 — к DC6 и DC7 соответственно. Факторы 18–21 
имели значения степени нагрузки < 0,5, поэтому 
были исключены из рассмотрения.
Согласно мнению партнера консалтинговой компании PWC Д. Валкрофта, проект в редких случаях 
претерпевает отклонения от плана из-за одной проблемы. Напротив, обычно реализуется целая плеяда неправильных решений, прочих причин, ведущих 
к значительным стоимостным и временным отклонениям проекта. И зачастую вина за реализованные 
отклонения распространяется и на заказчика, и на 
проектировщика, и на подрядчика, поскольку за
казчик может нереалистично оценивать свои возможности, отчеты подрядчиков не всегда отражают 
действительность, а проектировщики склоны ошибаться при разработке документации проекта [22]. 
Согласно глобальному исследованию консалтинговой компании PWC в 2012 г., было выделено 
11 наиболее значимых факторов отклонений и определена частота возникновения отклонений по представленным причинам (табл. 2). 

Таблица 2
Реестр факторов стоимостных отклонений проектов

№ фактора 
по значимости
Причины стоимостных отклонений
Частота

1
Недостаточная проработка проектной 
документации / ошибки в проектировании

30%

2
Отсутствие главного спонсора
16%

3
Нечетко сформулированные цели проекта
12%

4
Изменения в масштабе проекта
11%

5
Нехватка ресурсов
9%

6
Медленные и / или недостаточные коммуникации
9%

7
Недостаточная вовлеченность стейкхолдеров
6%

8
Внешние изменения
5%

9
Стратегические изменения
5%

10
Недостаточное планирование системы 
управления рисками проекта
4%

11
Нехватка опыта управления изменениями
3%

И. Ченг провел качественное исследование, целью которого являлся сбор мнений экспертов и 
определение с последующим ранжированием ключевых факторов, влияющих на рост затрат проекта 
[13]. В качестве методологической базы был, в первую очередь, использован двухраундовый модифицированный метод Дельфи (MMD) для двух разных 
групп респондентов, имеющих большой опыт работы в реализации строительных проектов (до  
20 лет), а также метод сродства, или метод Кавакито Дзиро (K-JM) для систематизации факторов по 
категориям. Так, автором статьи в ходе первичного 
литературного анализа причин отклонений и интервьюирования экспертов из первой группы, было 
получено 90 факторов отклонений. С помощью 
метода сродства были отобраны 42 ключевых фактора отклонений и разнесены на 4 категории (содержание проекта, менеджмент, проектные риски 
и внешние факторы). В результате опроса 2 групп 
респондентов из 42 факторов было отобрано  

НИР. Российский журнал управления проектами  (№ 3, 2017). 54:3-18

№ фактора 
по значимости
Причины стоимостных отклонений
Категория

7
Задержка финансирования / 
недофинансирование проекта
Менеджмент

8
Некачественное управление 
контрактами
Менеджмент

9
Геологические и топографические 
факторы
Внешние 
факторы

10
Неблагоприятные климатические
условия
Внешние 
факторы

11
Обстоятельства непреодолимой 
силы
Внешние 
факторы

И. Махамид в своей статье осуществил анализ 
факторов, влияющих на увеличение стоимости проектов строительства в Палестине с точки зрения 
подрядчиков [20]. Для определения значимых факторов автор использовал следующий методический 
подход:
1) проведение обзора литературных источников на 
предмет выявления причин стоимостных отклонений и распределение факторов по 5 категориям;
2) разработка анкеты и проведение опроса экспертов;
3) анализ данных.
Анкета была составлена таким образом, что респондентам было необходимо оценить частоту возникновения фактора и последствия от его реализации по шкале от 1–5. В качестве респондентов был 
задействован 31 подрядчик строительных проектов. 
Анализ данных, как и в исследованиях выше, был 
проведен с использованием индекса частоты и индекса последствий (формулы (1), (2)). Для ранжирования факторов использовался коэффициент 
важности, рассчитываемый как произведение двух 
вышеуказанных индексов. Результаты исследования 
представлены в табл. 4.

Таблица 4
Перечень факторов 
стоимостных отклонений проектов

№ фактора 
по значимости
Причины стоимостных 
отклонений
Категория

1
Флуктуация обменных курсов
Финансовые

2
Финансирование проекта
Финансовые

3
Управление контрактами
Производственные

4
Уровень конкуренции
Внешние

5
Стоимость материалов
Оценка затрат

6
Частое внесение изменений 
в документацию проекта
Производственные

7
Флуктуация цен на материалы
Оценка затрат

16 ключевых причин, которые впоследствии были 
проранжированы между собой с помощью индекса 
последствий (severity index):

 
SI
w
f
n
i
i
i
=
×



 ×

=∑
1

5
100%,  
(3)

где i — ответ респондента от 1–5; fi — количество 
ответов; n — общее количество ответов; wi — весовой коэффициент оценки, рассчитываемый по формуле 4:

 

w
i
A

i =
,
 
(4)

где А — самая большая возможная оценка. 
Результирующий перечень причин отклонений 
представлен в табл. 3. Также автор провел анализ 
относительной значимости 4 категорий, ранжирование которых в порядке убывания значимости 
представлено ниже:
1) содержание проекта;
2) риски проекта;
3) менеджмент;
4) внешние факторы.

Таблица 3
Перечень факторов 
стоимостных отклонений проектов

№ фактора 
по значимости
Причины стоимостных отклонений
Категория

1
Нечетко прописано содержание 
проекта в контракте
Содержание
проекта

Недостаточный контроль над 
издержками проекта
Менеджмент

2
Обсуждения / конфликты в ходе реализации проекта из-за неясных графических изображений, руководств, 
документации и т.д.

Содержание
проекта

3
Изменения требований к проекту
Внешние 
факторы

Расхождение фактической реализации проекта от плана строительства 
из-за вины подрядчика

Проектные 
риски

Нехватка материалов / задержка 
поставок материалов
Проектные 
риски

4
Неэффективное управление 
временными ресурсами проекта
Менеджмент

5
Отсутствие опыта реализации проекта с подобными характеристиками 
Менеджмент

6
Увеличение объема работ по проекту (внесение изменений в ПД)
Содержание
проекта

Увеличение требований к качеству
Содержание
проекта

Плохая координация и понимание 
персоналом процессов выполнения 
работ по проекту

Менеджмент

Окончание табл. 3

Проекты в отраслях и опыт компаний

№ фактора 
по значимости
Причины стоимостных 
отклонений
Категория

8
Экономическая нестабильность
Внешние

9
Опыт участия в проектах с подобными характеристиками
Производственные

10
Коммуникации менеджеров и 
работников
Производственные

11
Инфляционное давление
Финансовые

12
Количество проектов, выполняемых параллельно
Внешние

13
Длительность договора
Производственные

14
Нехватка сырьевых ресурсов
Внешние

15
Недостаточная взаимодействие 
заинтересованных сторон
Производственные

16
Отсутствие данных по затратам
Внешние

17
Временной разрыв между разработкой проекта и осуществлением работ по проекту

Оценка затрат

18
Некачественное планирование 
проекта
Производственные

19
Управление поставками
Внешние

20
Затраты на рабочую силу
Оценка затрат

21
Недостаточный 
финансовый 
контроль
Производственные

22
Затраты на оборудование
Оценка затрат

23
Низкая производительность труда
Внешние

24
Бюрократия 
при 
проведении 
тендера
Оценка затрат

25
Высокие кредитные процентные 
ставки 
Оценка затрат

26
Законодательные факторы
Внешние

27
Споры в процессе выполнения 
работ
Производственные

Также автор исследования использовал матрицу 
«вероятность-влияние», в которую в зависимости 
от результатов анализа данных были внесены вышепредставленные факторы. Так, самыми значимыми факторами, которые попали в красную зону 
матрицы «вероятность-влияние» являются первые 
5 факторов из табл. 4. Примечательно, что согласно 
мнению респондентов среднее отклонение стоимости строительного проекта находится в пределах от 
10 до 30%.
Исследователь К. Калиба постарался выявить и 
изучить влияние причин на отклонения как стоимостных, так и временных параметров ряда крупных 
инвестиционных проектов строительства дорог в 
Замбии [18]. Для достижения этих целей были собраны данные с помощью методов интервьюирования и анкетирования, а также проведен обзор 

литературных источников относительно причин 
отклонения измеряемых параметров в проектах 
строительства дорог страны. Всего было опрошено 
60 респондентов, которые качественно оценили 
влияние выявленных факторов на достижение основных целей проекта по шкале Лайкерта с баллами 1–4. Значимость была рассчитана как средневзвешенное значение оценок. Перечень факторов 
отклонения только стоимостных показателей, распределенных в порядке убывания значимости, представлен в табл. 5.

Таблица 5
Перечень факторов 
стоимостных отклонений проектов

№ фактора 
по 
значимости

Фактор увеличения 
стоимости
Владелец 
фактора
Категория

1
Плохие погодные 
условия
Общий
Неконтролируемый 

2
Изменение требований к проекту
Заказчик
Контролируемый

3
Затраты, связанные с 
охраной окружающей 
среды 

Заказчик
Контролируемый

4
Отсрочка начала реализации проекта
Подрядчик
Контролируемый

5
Конфликты и спорные 
ситуации в процессе 
реализации проекта

Подрядчик
Контролируемый

6
Технические 
неисправности оборудования

Подрядчик 
и 
консультант

Контролируемый

7
Инфляция
Заказчик
Неконтролируемый

8
Решения органов
местного управления
Заказчик
Контролируемый

Подобным образом П. Свапнил [26] провел исследование, посвященное определению причин 
стоимостных отклонений строительных проектов в 
Индии. Ниже приведен ранжированный перечень 
причин, полученный в результате обработки 190 
анкет, которые заполняли практики строительной 
промышленности (заказчики, консультанты, подрядчики):
1) рост стоимости сырья;
2) задержки выполнения работ;
3) недостаточная координация рабочих;
4) дополнительный объем работ;
5) изменение дизайна проекта;
6) недостаточный финансовый мониторинг;
7) финансовые споры;
8) двусмысленная / неполная тендерная документация;

Окончание табл. 4

НИР. Российский журнал управления проектами  (№ 3, 2017). 54:3-18

9) уменьшение длительности контрактов;
10) завышенные ожидания заказчика по качеству;
11) мошенничество;
12) ошибки в процессе строительства;
13) слабое взаимодействие менеджеров и рабочих;
14) форс-мажоры.
Согласно исследованию А. Брюггена [11] частое, 
особенно в крупных и долгосрочных инвестиционных проектах, превышение сметной стоимости вызвано преимущественно тем, что на стадии планирования менеджеры намеренно занижают стоимость 
проектов, чтобы получить финансирование под их 
реализацию. В свою очередь, Р. Даль [14] считает, 
что основная причина превышения стоимости заключается в недооценке затрат, которые в нефтегазовой отрасли тесно коррелируют с бизнес-циклом.
Любопытным является тот факт, что большинство представленных исследователей занимались 
выявлением и изучением факторов, как правило, 
способствующих увеличению стоимости проекта. 
В свою очередь, К. Асхан провел, напротив, дескриптивный анализ базы данных причин уменьшения стоимости международных инвестиционных 
проектов в таких странах, как Бангладеш, Китай, 
Индия и Таиланд [10]. В результате автором были 
выявлены факторы отклонений и частоты их появления в зависимости от страны реализации проекта. Среди факторов были указаны: 
1) обесценение местной валюты;
2) низкие стоимости контрактов на поставку необходимых материалов и услуг;
3) высокая конкуренция среди поставщиков;
4) использование не в полной мере средств на непредвиденные обстоятельства;
5) уменьшение требований к проекту;
6) выгодная налоговая политика и курсы обмена 
валют.
В результате анализа международного опыта определения причин, влияющих на отклонения стоимости инвестиционных проектов, можно выделить 
следующие характерные недостатки большинства 
работ авторов:
• отсутствие единых и обоснованных оснований 
классификации причин отклонений стоимости 
инвестиционных проектов;
• отсутствие индикаторов причин отклонений стоимостных показателей инвестиционных проектов, что приводит к сложностям отнесения причин стоимостных отклонений к определенной 
классификационной группе;

• недостаточное внимание к идентификации основных последствий стоимостных отклонений, 
вызванных теми или иными причинами, что 
затрудняет оценку и ранжирование причин отклонений;
• отсутствие в ряде работ структурирования причин 
по зонам ответственности и контролируемости, 
что затрудняет процесс разработки мероприятий 
превентивного характера для предотвращения 
последующих отклонений в рамках будущих проектов;
• недостаточная научная обоснованность предложений по разработке мероприятий по результатам мониторинга отклонения стоимости инвестиционных проектов;
• недостаточная проработка вопросов, связанных 
с организацией системы мониторинга отклонений стоимостных показателей, что затрудняет 
практическое применение результатов факторного анализа.
Таким образом, в рамках данного исследования 
было решено, в первую очередь, составить классификатор причин и последствий стоимостных отклонений инвестиционных проектов нефтегазовой 
компании с учетом выявленных недостатков проанализированных работ, предложить на основе результатов мониторинга отклонений перечень типовых мероприятий, направленных на снижение отклонений инвестиционных проектов и разработать 
организационную схему взаимодействия участников 
процесса мониторинга с учетом предложенного 
методического подхода проведения факторного 
анализа. 

1.2. Методы факторного анализа 
и требования к его проведению

Помимо определения причин, влияющих на отклонения стоимости инвестиционных проектов,  
в рамках исследования было решено выявить параметры проектов, оказывающие значимое влияние 
на отклонения сметной стоимости инвестиционных 
проектов. Для решения данной задачи было решено использовать методы и инструменты факторного анализа.
Выбор метода факторного анализа зависит от 
целей проведения факторного анализа, а также от 
качества исходных данных.
Выделяют 2 основные цели проведения факторного анализа:
• определение взаимосвязи между переменными;

Проекты в отраслях и опыт компаний

• определение факторов, значимо влияющих на 
результирующий показатель / сокращение числа 
переменных.
Методы факторного анализа можно представить 
в виде групп методов функционального и статистического факторного анализа. Перечень методов по 
группам представлен на рис. 1 [9].
 

Рис. 1. Основные методы факторного анализа

Функциональный факторный анализ предполагает анализ влияния факторов, имеющих функциональную связь с результативным показателем. Для 
проведения факторного анализа целесообразно 
создать факторную систему, которая позволит представить результативный показатель в виде суммы, 
частного или произведения факторов нижнего уровня. Так, например, выручку коммерческой компании 
можно представить в виде произведения двух факторов, а именно, цены и количества реализованной 
продукции. В свою очередь, каждую из представ
ленных переменных можно декомпозировать на 
факторы второго уровня и с помощью методологии 
факторного анализа оценить их влияние на объем 
выручки. Между результативным показателем и 
факторами должна быть строгая причинно-следственная связь. Более того, все факторы должны 
быть количественно измеримыми, и полученная 
факторная модель должна позволять измерять влияние отдельных факторов на результативный показатель.
Статистический факторный анализ предполагает анализ влияния факторов, не имеющих однозначную связь с результативным показателем. 
При использовании методов статистического 
факторного анализа предполагается построение 
факторной системы вследствие проведения структурно-логического анализа связей между изучаемыми показателями. Так, в отличие от функциональной факторной системы взаимосвязи элементов статистической системы имеют не функциональную зависимость, а логическую. Причем 
предполагается анализ влияния факторов не только на результативный показатель, но и факторов 
между собой. Более того, с использованием инструментов статистического факторного анализа 
можно выделить основные факторы, оказывающие 
влияние на значение результативного показателя, 
а также исключить факторы, коррелирующие между собой.
Основные особенности, преимущества и ограничения использования методов функционального 
и статистического факторного анализа представлены в табл. 6 и 7 [6; 9]. 

Методы факторного 
анализа

Функциональные
Статистические

1. Метод цепных подстановок.
2. Индексный метод.
3. Метод абсолютных разниц.
4. Метод относительных разниц.
5. Метод 
пропорционального 
деления и долевого участия.
6. Интегральный метод.
7. Метод логарифмирования.

1. Корреляционный метод.
2. Метод регрессионного анализа.
3. Метод дисперсионного анализа.
4. Метод кластерного анализа.

Таблица 6
Основные особенности, преимущества и недостатки использования 
методов функционального факторного анализа

№ 
п/п
Наименование 
метода 
Описание метода и особенности его использования
Преимущества 
использования метода
Ограничения 
в использовании метода

1.1
Метод цепных
подстановок
Метод предполагает выделение факторов, оказывающих 
основное влияние на результативный показатель. Предполагается, что все факторы изменяются независимо друг от 
друга. 
Результаты анализа зависят от очередности подстановки факторов в функцию. Так, достоверность расчетов может быть повышена при соблюдении сформированных правил, определяющих последовательность подстановки факторов:
1) при анализе как количественных, так и качественных показателей предпочтение отдается первому типу; 
2) при анализе как количественных, так и качественных показателей последовательность подстановки определяется логическим путем (сначала первый уровень подчинения, затем 
второй и т.д.)

Может быть использован 
для всех типов детерминированных моделей: аддитивных, 
мультипликативных, кратных и смешанных 
(комбинированных)

Результаты 
факторного 
анализа зависят от выбранного порядка анализа 
факторов

НИР. Российский журнал управления проектами  (№ 3, 2017). 54:3-18

№ 
п/п
Наименование 
метода 
Описание метода и особенности его использования
Преимущества 
использования метода
Ограничения 
в использовании метода

1.2
Индексный 
метод
1) см. п. 1.1; 
2) для проведения анализа необходимо вместо абсолютных 
значений факторов, как в случае с методом цепных подстановок, использовать относительные значения факторов

Может быть использован 
для кратных и смешанных 
(комбинированных) типов 
детерминированных моделей

1) см. п. 1.1; 
2) метод не предполагает 
выявления влияния факторов: 
• в аддитивных и смешанных моделях;
• когда количество факторов равно двум, а результирующий показатель является их произведением

1.3
Метод 
абсолютных 
разниц

При использовании метода абсолютных разниц величина влияния факторов рассчитывается как произведение абсолютного 
прироста анализируемого фактора на базовую величину факторов, находящихся справа от него, и на фактическую величину факторов, расположенных слева от исследуемого фактора.
Метод абсолютных разниц является более трудоемким в сравнении с методом цепных подстановок при том условии, что результаты методов являются фактически одинаковыми

Возможность 
выявления 
факторов в мультипликативных и мультипликативно-аддитивных 
моделях 
типа Y = (а – b) * с и Y = a * 
* (b – c)

Метод не предполагает выявление влияния факторов 
в аддитивных, кратных и 
мультипликативных моделях

1.4
Метод 
относительных 
разниц

Факторный анализ с использованием данного метода осуществляется аналогичным методу абсолютных разниц образом. Стоит заметить, что данный метод значительно легче использовать в сравнении с методом цепных подстановок. 
Метод относительных разниц удобно применять, если требуется рассчитать влияние большого комплекса факторов (8–10 и 
более)

1.5
Метод пропорционального 
деления и долевого участия

Данный метод используется для определения влияния факторов на прирост результативного показателя в аддитивной 
и смешанной моделях. Факторный анализ с использованием 
данного метода предполагает, в первую очередь, определение 
доли каждого фактора в общем значении отклонения, затем 
умножение доли на значение общего изменения обобщающего 
показателя.

Может быть использован 
в аддитивных и смешанных 
(кратно-аддитивных) 
моделях типа у = a/(b + c +  
+ … + n)

Метод не предполагает выявление влияния факторов 
в кратных и мультипликативных моделях

1.6
Интегральный
метод
1) Метод предполагает осуществление суммирования приращений функции, определяемой как частная производная, 
умноженная на приращение аргумента на бесконечно малых 
промежутках;
2) Характеризуется высокой точностью расчетов, поскольку 
результаты анализа не зависят от расположения факторов

Может быть использован в 
мультипликативных, кратных и смешанных типах детерминированных моделей

1) непрерывная дифференцируемость функции;
2) 
изменение 
функции 
между начальной и конечной точками элементарного периода по прямой; 
3) постоянство соотношения скоростей изменения 
факторов

1.7
Метод логарифмирования
Используются не абсолютные изменения показателей, а индексы их изменения. Сущность рассматриваемого метода 
заключается в том, что при его использовании имеет место 
логарифмически пропорциональное распределение величины 
совместного действия факторов между последними, то есть 
эта величина распределяется между факторами пропорционально доле влияния каждого отдельного фактора на сумму 
обобщающего показателя. При интегральном же методе упомянутая величина распределяется между факторами в одинаковой мере. Поэтому метод логарифмирования делает расчеты влияния факторов более обоснованными по сравнению с 
интегральным методом

Может быть использован в 
мультипликативных типах 
детерминированных моделей

Метод не предполагает выявление влияния факторов 
в 
аддитивных, 
кратных, 
мультипликативных и смешанных типах детерминированных моделей

Окончание табл. 6

Таблица 7
Основные особенности, преимущества и недостатки использования 
методов статистического факторного анализа

№ 
п/п
Наименование 
метода 
Описание метода и особенности его использования
Основные преимущества 
использования метода
Основные ограничения 
в использовании метода

1.1
Корреляционный
метод
Статистический метод, который используется для определения тесноты и направления связи между факторами и результативным показателем. Выделяют 3 вида корреляций: 
1) парная корреляция — связь между одним фактором и результативным показателем или между 2 факторами;

1) простота проведения математических вычислений; 
2) интерпретируемость полученных результатов

1) высокие требования к 
исходным данным — массив данных должен отвечать требованиям:
• сопоставимости,

Проекты в отраслях и опыт компаний

№ 
п/п
Наименование 
метода 
Описание метода и особенности его использования
Основные преимущества 
использования метода
Основные ограничения 
в использовании метода

1.1
2) частная корреляция — связь между результативным и 
одним факторным признаком (при условии фиксированных 
значений остальных факторов); 
3) множественная корреляция — связь между результативным показателем и двумя или более факторами. 
Величина коэффициента корреляции может находиться в 
пределах от –1 (сильная обратная зависимость) до +1 (сильная прямая зависимость), 0 — зависимости между факторами нет. 
Таким образом, корреляционный метод может быть использован, как в задачах сокращения числа переменных, так и в 
задачах определения взаимосвязи переменных. 
Типовой алгоритм проведения факторного анализа с использованием корреляционного метода: 
1) постановка задачи и выбор факторов; 
2) сбор информации и ее первичная обработка (группировки, исключение аномальных наблюдений, проверка нормальности одномерного распределения);
3) предварительная характеристика взаимосвязей (аналитические группировки, графики);
4) устранение мультиколлинеарности и уточнение набора 
факторов;
5) исследование факторной зависимости и проверка ее значимости;
6) оценка результатов анализа и подготовка рекомендаций 
по их практическому использованию

• достаточной представительности для выявления 
закономерности, 
• однородности,
• устойчивости; 
2) на основе корреляционного анализа зачастую 
нельзя сделать вывод о 
причинно-следственной 
связи

1.2
Метод 
регрессионного
анализа

Статистический метод, который используется для определения вида математической функции в причинно-следственной зависимости между факторами и результативным 
показателем. 
Использование метода регрессионного анализа позволяет 
определить:
1) форму зависимости результативного показателя и факторов (линейная, степенная, экспоненциальная и др.);
2) факторы, оказывающие статистически значимое влияние 
на результативный показатель (посредством анализа регрессионной статистики);
3) вклад факторов в объяснение значения результативного 
показателя;
4) полноту факторов (посредством определения значимости 
F-статистики). 
Таким образом с помощью регрессионной модели можно 
решать как задачи сокращения числа факторов, так и задачи определения взаимосвязи переменных. Однако данный 
метод преимущественно используется для целей прогнозирования влияния факторов на результативный показатель

Невысокая точность прогноза 
вследствие 
ограниченности 
ретроспективными данными (малая 
выборка)

1.3
Метод 
кластерного 
анализа

Статистический метод, который используется для классификации объектов в однородные кластеры (группы). В целом кластерный анализ предназначен для решения следующих задач:
1) разработки классификации факторов;
2) исследования схем группирования факторов;
3) разработки и проверки гипотез о наличии тех или иных 
кластеров в исходных данных

1) в отличие от большинства 
математико-статистических методов, метод 
кластерного анализа позволяет 
анализировать 
факторы, имеющие различные распределения;
2) возможность кластеризации объектов (факторов) 
по множеству признаков

К числу наиболее значимых недостатков относятся 
следующие: 
1) состав и количество кластеров зависят от выбираемых критериев разбиения 
(метод кластеризации kсредних);
2) 
переменные 
должны 
быть измерены в интервальной или пропорциональной шкалах;
3) необходимость соблюдения соразмерности переменных путем нормирования;
4) при сведении исходного 
массива могут теряться 
индивидуальные 
черты 
объектов

Продолжение табл. 7

НИР. Российский журнал управления проектами  (№ 3, 2017). 54:3-18