Usikkerhetsavsetninger på porteføljenivå: En anbefaling om usikkerhetssentralisering i Trondheim kommune
Master thesis
Permanent lenke
https://hdl.handle.net/11250/3016711Utgivelsesdato
2022Metadata
Vis full innførselSamlinger
Sammendrag
Trondheim kommune styrer en rekke store prosjekter og prosjektprogrammer. Prosjektledere i kommunen er stadig utfordret til å holde prosjekter fokusert, budsjettorientert, og kostnadseffektive. Praksis i kommunen i dag er at hvert prosjekt tildeles et styringsmål (P-50) (forventningsverdi) og en kostnadsramme (inkludert usikkerhetsavsetning) (P-85). Usikkerheten i prosjekter kan slå ut begge veier hvor det er like sannsynlig at et prosjekt er overbudsjettert som underbudsjetert. Huchzermeier og Loch (2001) foreslår at dette sjeldent er normalt, noe som stemmer god med empiriske data som peker på at denne stokastiske balansen er skjevfordelt også i dette tilfelle. Blant andre foreslår Berntsen og sunde (2006) i sin utreding at prosjektusikkerhetsavsettinger i en portefølje kan slås sammen og styres på porteføljenivå, av den grunn at usikkerhet vil ha forskjellige utfall. Dette betyr at prosjektledere burde anse usikkerhet som en mulighet for effektiv porteføljeforvaltning. Videre peker Berntsen og sunde på at sammenslåing kan lede til en redusert samlet avsetting i kontrast til summen av enkeltavsettingene.Denne oppgaven tar utgangspunkt i at usikkerhet er en mulighet. Det er bred enighet i litteraturen om at sistnevnte er i alt å betrakte som beste praksis. Derfor har denne oppgaven laget modeller for å kapitalisere på «usikkerhet som en mulighet». Modellene oppgaven har produsert heter Sentraliseringsmodellen og Milepælsmodellen. Disse navne skal reflektere over hovedkonseptene i modellene.Denne oppgaven finner at en sentralisert usikkerhetsavsetting i Trondheim kommune vil ha en gunstig effekt på Trondheim som organisasjons likviditet. Sentraliseringsmodellen og Milepælsmodellen er utviklet i denne anledning for å svare på forskingsspørsmålet om sentralisering av usikkerhet. Milepælsmodellen er en forlengelse av Sentraliseringsmodellen og etter alt å dømme den mest effektive modellen. Sistnevnte modell tar utgangspunkt i den sentrale gjenværende usikkerheten på prosjekt -og porteføljenivå, i kontrast til sentraliseringsmodellen som kun ser på usikkerheten på porteføljenivå fra start. Vis vi tar utgangspunkt i at samlet gjenværende usikkerhet i en portefølje er forsvarlig for porteføljestyring, kan vi tillate store besparelser av låst kapital i from av usikkerhetsavsettinger. Summen av besparelsen vil variere med ulike størrelser og egenskaper i prosjektene, men en besparelse på omkring ~50% (sammenlignet med dagens praksis) er rimelig konservativt å anta for en generell gruppe prosjekter. En nøkkelprosess i Milepælsmodellen er at usikkerhetsanalyser kommer som en (pull) bestillingsvare (se figur 1). Når et prosjekt når en ny milepæl (et fastbestemt kriteriet), evaluerer et usikkerhetsanalyseteam den gjenværende usikkerheten i prosjektet. Derom porteføljestyrer finner usikkerhetsanalysen ansvarlig, skal prosjekters «allokerte» avsetting reduserer i takt med prosjektets gang. I utgangspunktet styres denne avsettingen sentralt av porteføljestyrer (figur 2), men det er et godt utgangspunkt å regne avsettingen fra prosjektnivå til porteføljenivå for å minimere kompleksiteten. Videre dekker dette studiet blant annet også fleksible metoder for å håndtere usikkerhet, gunstige prosjektutvelgelses rammeverk fra tilgjengelig litteratur, men også empiri og analyser for å støtte opp det viktigste forskningsspørsmålet om usikkerhetssentralisering. This study is conducted at NTNU on behalf of the municipality of Trondheim. This article presents a conservative but flexible PPM solution aiming to reduce locked capital allocated for projects failing to reach their expected cost. The locked capital can be categorized as money inaccessible for the organization for the duration of the project. Locked capital places a strain on cash flow, and resources allocated as financial aid are somewhat often lost or spent on various non-agreed improvements knows as gold-plating of projects. The study includes two new PPM models knows as; the Milestone Model (M-Model) much inspired by Coopers’ Stage Gates (2014) et al., and the Centralizing Model (C-Model) inspired by Berntsen and Sunde (2004) et al. The M-Model builds on the C-Model, therefore natural to summarize the findings in respective order. Key findings includes that the models reduce the requirement for locked financial aid on a project portfolio level by centralizing risk and uncertainty from the various projects included in the portfolio. This builds on two main ideas; diversifying risk and chasing uncertainty as an opportunity. The Centralizing Modell withdraw all financial aid from the project assets and calculates how much aid the portfolio requires to sustain the same degree of security as best practice on a project level today. In fear of being too conservative, money deemed to be excessive for the portfolio’s success is returned to the organization free cash flow (FCFF). Both models allow for cash (allocated as financial aid) to flow “freely” between projects failing to reach their predetermined target. The study finds that we can expect savings in the midrange 40-proscent area for a common semi-balanced portfolio, given appropriate usage of the C-Model. The M-model is a slightly more labor-intensive activity but have some key benefits justifying the cost. Please note that the M-Model is an addition of the C-model meaning all features related is valid for the M-Model too. The Milestone Model builds on the idea that information gets more accessible and at a reduced “cost” over the duration of the project. This fact allows portfolio managers to withdraw allocated aid back the free cash flow at specific predetermined project milestones. The milestone as a concept is based on the principles of Coopers (2014) Stage-Gates and utilizes real options to give the portfolio some flexibility to meet uncertainty and respond to changes in risk image. When examining the remining risk in the project at a milestone some questions and conditions needs to be met to allow for FCFF:i. Is there a substantial drop in risk?ii. Is there reason to believe that drop in risk is stable? iii. How would the portfolio react to a reduction in free-flowing aid?
Later discussions of the Milestone Model will reveal a conservative savings estimate for allocated aid would be assumed to be in range of 50-percent in respect to today’s practice.