УПРАВЉАЊЕ РИЗИЦИМА НА РЕАЛИЗАЦИЈИ ПРОЈЕКТА ЗА ОДБРАНУ ОД БУЈИЧНИХ ПОПЛАВА ПРИМЕНОМ MONTE CARLO СИМУЛАЦИЈЕ

Transcription

1 UDK: 627.4/.5:005.8: Оригинални научни рад DOI: /GSF B GLASNIK [UMARSKOG FAKULTETA br. 114 Biblid: , 2016, стр УПРАВЉАЊЕ РИЗИЦИМА НА РЕАЛИЗАЦИЈИ ПРОЈЕКТА ЗА ОДБРАНУ ОД БУЈИЧНИХ ПОПЛАВА ПРИМЕНОМ MONTE CARLO СИМУЛАЦИЈЕ Msc Александар Баумгертел, докторант, Универзитет у Београду - Шумарски факултет (aleksandar.baumgertel@sfb.bg.ac.rs) Др Нада Драговић, редовни професор, Универзитет у Београду - Шумарски факултет Дипл. инж. Тијана Вулевић, асистент, Универзитет у Београду - Шумарски факултет Извод: Код реализације пројеката за уређење бујичних сливова могу да се појаве различити непредвиђени неповољни догађаји који за последицу имају прекорачење времена, повећање трошкова, смањење квалитета и др. У раду су приказане основне караткеристике противерозионих радова и ризици који се најчешће појављују код њиховог извођења. Такође, даје се кратак приказ управљања ризицима кроз основне фазе, од идентификације ризика, анализе ризика до реакције на ризик, као и приказ метода које се користе у анализи ризика. У оквиру квантитативних метода приказане су математичке симулације. Monte Carlo метод је стохастичка симулациона метода која захтева следеће кораке у примени: идентификација критеријумске и релевантних променљивих, додела расподеле вероватноће за релевантне променљиве, одређивање коефицијента корелације међу релевантним променљивим, извођење симулације и анализа резултата. Овом методом извршена је анализа укупних трошкова реализације пројекта регулације реке Думача у циљу изналажења количине финансијких средстава која би се користила као резерва у случају непредвиђених неповољних догађаја. Пројектом регулације реке Думача предвиђено је уређење корита у форми сложеног протицајног профила са облагањем зона где је то неопходно са аспекта стабилности. Укупни трошкови су представљени као збир трошкова свих група радова (припремни, земљани, зидарски, бетонски и завршни). Monte Carlo симулација за анализу трошкова извршена је помоћу програма Oracle Crystal Ball чији основни кораци за примену су описани у раду. На основу симулираних укупних трошкова реализације пројекта добијена је сума финансијских средстава потребна као резерва у случају непредвиђених догађаја. Кључне речи: противерозиони радови, анализа ризика, симулација, метода Monte Carlo, трошкови, програм Crystal Ball, резерва УВОД Пројекти за уређење бујичних сливова, као и инвестициони пројекти уопште, могу бити оптерећени великим бројем неповољних ризичних догађаја у свим фазама животног циклуса пројекта. Противерозиони радови су специфични у односу на радове у другим делатностима (грађевинарство и сл.), због неприступачних локација на којима се изводе, самим тим и већег утицаја услова средине, као и карактера бујичног тока. Ризици као свеобу- 29

2 Александар Баумгертел, Нада Драговић, Тијана Вулевић хватна претња извођењу свих врста пројеката морају бити третирани процесом управљања ризицима који подразумева идентификацију и анализу ризика као и планирање реакције на ризик. У супротном може доћи до нежељених догађаја као што су пробијање рокова изградње, немогућност набавке материјала а све то последично доводи до већих трошкова изградње. Често се дешава да управо већи трошкови изградње могу на крају да доведу до удвостучења укупних трошкова или у најгорем случају да доведу до обуставе извођења радова. Ризик се може дефинисати као могућност реализације нежељење последице неког догађаја. Генерално, ризик представља вероватноћу да ће неки пројекат доживети неповољни исход. Најчешће се мисли на финансијске ефекте, будући да се сви други ефекти, као што је рок реализације, или лош квалитет уграђеног материјала и изведених радова, најчешће могу свести на финансијске показатеље (Suđić, 2012). Да би се избегли негативни финансијски ефекти потребно је ефикасно управљање ризицима. Основни циљ управљања је да се идентификују фактори ризика за конкретни пројекат и да се изради план управљања ризицима како би се минимизирала вероватноћа појаве ризичног догађаја и његовог лошег утицаја на реализацију грађевинског пројекта (Vuletić, 2010). Амерички Институт за управљање пројектима (Project Management Institute - PMI) препоручује процедуру управљања ризицима која се састоји од следећих шест корака: планирање система управљања ризиком, идентификација ризика, квалитативна анализа ризика, квантитативна анализа ризика, планирање одговора на ризик, осматрање и контрола ризика. Идентификација ризичних догађаја представља почетну фазу у управљању ризиком пројекта у оквиру које се врши утврђивање, класификовање и рангирање свих ризичних догађаја који могу имати одређен утицај на пројекат. Технике и алати идентификације ризика су: Brainstorming техника, Delphi техника, интервјуисање, метода анкетирања и SWOT анализа. Анализа ризика представља скуп метода и поступака који омогућују потпуније разумевање проблема у ситуацијама стратешког одлучивања и помажу да се пронађе задовољавајућа стратегија према унапред постављеном критеријуму избора (Udovičić, 2013). Планирање реакције је процес формулисања стратегије за управљање ризиком, односно проналажење и дефинисање управљачких акција у пројекту којима би се могући губици од ризичних догађаја свели на најмању могућу меру. Планирање реакције обухвата неколико могућих стратегија, као што су: игнорисање ризика, смањивање ризика, пребацивање ризика и контигенцијско планирање. У раду је примењено контигенцијско планирање за реакцију на ризик код изградње регулације реке Думаче. Контигенцијско планирање предвиђа израду посебних управљачких планова за поступање у условима неизвесности, и у случају појаве ризичних догађаја. Контигенцијско планирање обухвата, пре свега, планирање буџета у условима неизвесности, али такође и израду алтернативних планова активности и реакција у изузетним ситуацијама. Резерве представљају количину новца коју треба предвидети у буџету као додатак основној процени, која се може искористити у случају разних поремећаја на тржишту (инфлација, промена цене енергената), промени у количинама радова итд. До вредности резерви се долази на основу историјских података, истраживања тржишта, разних анализа итд (Sudžić, 2008). МАТЕРИЈАЛ И МЕТОД У раду је, на основу Главног пројекта за регулацију реке Думача, извршена анализа укупних трошкова изградње помоћу Monte Carlo симулације у циљу изналажења количине финансијских средстава као резерве у случају неизвесности. Концепција регулације реке Думаче базира се на принципима функционалности и рационалности пројектованог решења. Функционалност се обезбеђује остварењем основних циљева регулације, а то су: заштита приобаља од поплава, обезбеђивање пропусне моћи регулисаног корита за воду и нанос и осигурање стабилности. Тип регулације који је усвојен јесте уређење минор корита са формирањем мајор корита изградњом насипа 30

3 УПРАВЉАЊЕ РИЗИЦИМА НА РЕАЛИЗАЦИЈИ ПРОЈЕКТА ЗА ОДБРАНУ ОД БУЈИЧНИХ ПОПЛАВА... без облагања корита, изузев на локацијама где је то неопходно са аспекта стабилности. Река Думача је десна притока реке Саве. Површина слива је 98 m 2, слив је издуженог обима са релативно слабо развијеном хидрографском мрежом. Димензије речног корита су променљиве при чему је просечна ширина речног корита око 10 m а дубина око 3 m. Дужина природне трасе регулације на делу који се третира пројектом је 13 кm а укупна дужина сектора по траси регулисаног корита је 8575 m. (Vućević, 2009). Квантитативне методе анализе ризика Анализа ризика представља скуп метода и поступака који омогућују потпуније разумевање проблема у ситуацијама стратешког одлучивања и помажу да се пронађе задовољавајућа стратегија према унапред постављеном критеријуму избора (Udovičić, 2013). Методе за процену ризика можемо сврстати у две групе: квалитативне и квантитативне методе. (Avdalović, Marović, 2006). Квантитативна анализа ризика представља поступак нумеричке анализе утицаја већ препознатих ризика на пројектне циљеве и изводи се након рангирања ризика у процесу квалитативне анализе (Držislav, 2014). Постоји велики број различитих метода и техника које могу да се користе у фази квантификације и анализе ризика пројекта, а неке од њих су: анализа вероватноће, анализа осетљивости, стабло одлучивања, управљање ризицима коришћењем PERT методе и симулације. Симулација као метод квантификације и анализе ризика пројекта омогућава да се формира модел на основу кога ће се извршити анализа понашања пројекта на промену одређених параметара. Monte Carlo метод представља стохастичку симулациону методу која се користи у квантитативној анализи ризика. Monte Carlo симулација има широку примену у разним областима науке: нумеричка математика, физичка хемија и статистичка физика, рачунарске графике, финансије и многе друге. Симулација се такође може користити у циљу прорачуна резерви финансијских средстава у случају прекорачења трошкова. Примена Monte Carlo симулације Примена Monte Carlo метода се састоји од шест корака: идентификација критеријумске променљиве, идентификација релевантних променљивих које утичу на критеријумску променљиву, додавање распона вредности и одговарајуће расподеле вероватноће за релевантне променљиве, одређивање односа (коефицијента корелације) између релевантних променљивих, извођење симулације одређен број пута, и статистичка анализа резултата симулације. И ен ификација кри еријуmске и релеван не роmенљиве Тренутна вредност, економски губици или зарада су само неки од примера критеријумских променљивих за евалуацију пројекта. За већину пословних и економских проблема, већи број фактора утиче на критеријумску променљиву. Због тога је, пре свега, потребно идентификовати све факторе који утичу на критеријумску променљиву, а они по правилу у себи носе неизвесност и зато их треба посматрати као релевантне или случајне променљиве. Познато је да критеријумска променљива зависи од неколико релевантних променљивих, између којих је могуће установити функционалну зависност. До ела вре нос и и рас о ела верова ноће за релеван ну роmенљиву У овом кораку потребно је одредити распон вредности за сваку од релевантних променљивих. Троугаона расподела вероватноће је дефинисана минималном, највероватнијом и максималном вредношћу расподеле, док нпр. нормалну расподелу дефинишу стандардна девијација и базна вредности. Једна од метода за одређивање расподеле вероватноће је помоћу Anderson-Darling теста који на основу података из прошлости даје вредности коефицијената на основу којих је могуће доделити одговарајућу расподеле вероватноће. У случају да не постоје подаци о датој променљивој, расподелу вероватноће је могуће одредити на основу процене стручњака. 31

4 Александар Баумгертел, Нада Драговић, Тијана Вулевић Слика 1. Додела расподеле вероватноће Слика 2. Коmанда - Deffine Assumpion Извор: Program Oracle Crystal Ball О ређивање коефицијента корелације изmеђу релевантних проmенљивих Корелација представља однос или међусобну повезаност између различитих појава представљених вредностима две варијабле. Коефицијенти корелације изражавају меру повезаности две варијабле у јединицама независним о конкретним јединицама мере у којима су исказане вредности варијабли. У пракси најчешће се користе Pearsonov и Spearmanov коефицијент корелације, чије се вредности крећу од -1 (савршена негативна корелација) до +1 (савршена позитивна корелација). Позитивна корелација значи да се повећавањем вредности једне појаве повећава се и друга, док за негативну важи да се смањивањем вредности једне појаве повећавају вредности друге појаве. Према Peleskei et al. (2015) Monte Carlo симулација је могућа без одређивања коефицијената корелације између релевантних променљивих али такви резултати могу довести до потцењивања и умањења резултата. Процес симулације и анализа добијених резултата Најчешће примењен број понављања симулације је око 1000 пута (Barreras, 2012). Тумачење и анализа резултата симулације је могуће помоћу хистограма, кумулативне криве, обрнуте кумулативне криве, статистичких података и процената. Такође, помоћу торнадо дијаграма графички се приказује сензитивна анализа којом се даје увид у променљиве у симулацији које имају највећи утицај на критеријумску променљиву. РЕЗУЛТАТИ И ДИСКУСИЈА За анализу укупних трошкова реализације пројеката регулације реке Думача примењена је Monte Carlo симулација помоћу програма Oracle Crystal Ball. Примена овог програма се спроводи кроз следеће кораке: Слика 3. Унос вредности коефицијента корелације Слика 4. Команда Deffine Correlations Извор: Програm Oracle Crystal Ball 32

5 УПРАВЉАЊЕ РИЗИЦИМА НА РЕАЛИЗАЦИЈИ ПРОЈЕКТА ЗА ОДБРАНУ ОД БУЈИЧНИХ ПОПЛАВА... Слика 5. Команда Deffine Forecast Слика 6. Коmанда Start Извор: Програм Oracle Crystal Ball 1. Додела расподела вероватноће за релевантне променљиве (команда - Deffine Assumpion) (Слика 1, Слика 2). Програм нуди и могућност доделе расподеле вероватноће на основу историјских података за дату релевантну променљиве, помоћу команде - Fit. 2. Одређивање коефицијента корелације је могуће (Pearsonov koeficijent) помоћу програма Microsoft Excel користећи једноставну функцију Pearson. 3. Увођење коефицијената корелације међу релевантним променљивим (команда - Deffine Correlations) (Слике 3 и 4 ) 4. Пре пократања симулације, потребно је за ћелију где се налази критеријумска променљива дефинисати прогнозу тако што ће се користити команда Deffine Forecast (Слика 5). Након тога потребно је одредити број понављања симулације и покренути симулацију командом Start. (Слика 6) Анализа укупних трошкова применом Monte Carlo симулације У анализи трошкова применом Monte Carlo симулације критеријумска променљива је представљена укупним трошковима и једнака је збиру трошкова припремних, земљаних, зидарских, бетонских и завршних радова. Све ове врсте радова су зависне од променљивих као што су промена цене материјала (нафта, вештачко ђубриво, цемент, шљунак) и цене радне снаге (категорије свих врста радника). Управо ове променљиве су узете као релевантне променљиве. Трошкови као што је изнајмљивање механизације и трошкови потрошног материјала (крпе, каписле, вода итд.) усвојени су као фиксни трошкови. Корелациони коефицијенти нису узети у обзир у овој симулацији. На основу јединичних цена из анализе цена све врсте радова у оквиру припремних, земљаних, зидарских, бетонских и завршних радова су представљени помоћу коефицијената који су даље помножени са релевантним променљивим. Свим релевантним променљивим у симулацији додељене су троугаоне расподеле вероватноће, свакој од њих додељена је минимална, највероватнија и максимална вредност на основу процене. Цена радне снаге је одређена на основу ценовника радне снаге из пројекта за регулацију реке Думача. Цена из ценовника је усвојена као највероватнија вредност а минимална и максимална не осцилују много од највероватније вредности. Цена цемента и камена је такође узета из ценовника материјала из пројекта за регулацију реке Думача, док је цена нафте реална садашњем стању на тржишту и има већи распон између највероватније и максималне вредности. Прорачун трошкова по врсти радова (одређивање коефицијената) У оквиру сваке групе радова (припремни, земљани, зидарски, бетонски и завршни) налази се одређени број радова према предмеру радова из пројекта. За сваку врсту радова потребно је одредити коефицијенте који се даље множе са вредностима релевантне променљиве у симулацији. Тако на пример код земљаних радова, цена врсте рада Машински ископ земље III категорије у широком откопу износи RSD. На основу јединичне цене за ову врсту радова из анализе цена види се да је укупна цена формирана од трошкова радне 33

6 Александар Баумгертел, Нада Драговић, Тијана Вулевић Табела 1. Одређивање коефицијената Релевантне променљиве % учешће у формирању цене Цена у RSD Коефицијенти -машиниста VI категорије 1,89 573, машиниста MVII категорије 2,85 871, рентирање багера 32, ,062 фиксни трошак -рентирање булдозера 45, ,886 фиксни трошак -нафта 15, , остало 2,84 859,88 фиксни трошак Извор: оригинал снаге, материјала и механизације, који су у односу на укупне трошкове приказани процентуално и у вредности новца (Табела 1). На основу приказаних вредности цене машиниста дели се са највероватнијом ценом рада машинисте, а цена нафте са највероватнијом ценом нафте. На тај начин су добијени коефицијенти који се уводе у симулацију и множе са релевантним променљивим. Изачунати коефицијенти за следеће категорије променљивих износе: нафта ; машиниста MVII категорије-1614; машинисте VI категорије Функција у симулацији за Машински ископ земљишта III категорије је (Слика 7): ф x = (остали трошкови) + (35902 *нафта) (трошкови булдозера) (трошкови багера) + (1614 *машиниста VII) + (1193 *машиниста VI) Слика 7. Приказ функције за Машински ископ земље III категорије у симулацији Извор: Програм Oracle Crystal Ball 3.3. Анализа резултата симулације Очекивани укупни трошкови за извођење регулације на реци Думача приказани су на слици (Слика. 8) и у 80% укупни трошкови крећу се у интевалу од ,89 RSD до ,97 RSD. На основу сензитивне анализе и торнадо дијаграма види се да највећи утицај на укупне трошкове има промена цене радника II категорије 52,7%, промена цене нафте 29,0% и промена цене радника III категорије 14,8% радника IV категорије 1,2% и промена цене осталих променљивих 2,4% (Слика 9). Анализом резултата добијених Monte Carlo симулацијом може се закључити да укупни трошкови за извођење овог пројекта не показују велике осцилације. Укупним трошковима као критеријумској променљивој у овом случају додељена је бета расподела (Слика 10). Вредности укупних трошкова за најбољи сценарио износе ,49 RSD а у најнеповољнијем сценарију износе ,98 RSD, те је разлика између најповољнијег и најнеповољнијег сценарија око RSD. Укупни трошкови прорачунати помоћу анализе цена износе RSD. Анализом резултата симулације односно процената, види се да постоји вероватноћа од око 10% да ће реализација пројекта бити у оквиру прорачунатих трошкова (Слика 11). Мала вероватноћа, у овом случају од око 10%, значи да су јако мале шансе за реализацију пројекта у оквиру прорачунатих трошкова и да постоји велика могућности да дође до прекорачења планираних трошкова реализације пројекта. 34

7 УПРАВЉАЊЕ РИЗИЦИМА НА РЕАЛИЗАЦИЈИ ПРОЈЕКТА ЗА ОДБРАНУ ОД БУЈИЧНИХ ПОПЛАВА... да се представе као разлика прорачунатих трошкова из анализе цена и симулираних трошкова 95% вероватноће појављивања. Резерве за пројекат регулације реке Думача износе RSD. ЗАКЉУЧАК Слика 8. Хистограм укупних трошкова и вероватноће Извор: Програм Oracle Crystal Ball Слика 9. Торнадо дијаграm укупних тошкова Извор: Програм Oracle Crystal Ball На основу симулираних укупних трошкова реализације пројекта, вероватноће појављивања 90%, који износе RSD, потребно је одредити резерве финансијских средстава. Тако висок проценат значи да су шансе 90% да ће трошкови износити RSD или мање. Резерве финансијских средстава могу Један од значајнијих ризика који се јављају код реализације пројеката је повећање укупних трошкова. У пракси се показало да је велики број инвестиционих пројеката био приморан да обустави градњу управо из разлога одступања трошкова од планираних. Повећање трошкова може да буде резултат великог броја нежељених догађаја који могу бити различите природе и који се могу јавити у свим фазама реализације пројекта. Да би се избегао прекид реализације пројекта услед повећања трошкова потребно је изналажење вредности резерви финансијских средстава. У процесу управљања ризицима од пресудног значаја је правилна идентификација ризичног догађаја. Након идентификације, следећи корак је анализа ризика која обухвата квалитативну и квантитативну анализу. Квалитативном анализом ризика добијају се описни подаци који служе даљој класификацији и рангирању ризика. Квантитативна анализа користи нумеричке податке и расподеле вероватноће да окарактерише вероватноћу појављивања ризика и његов утицај. Једна од метода квантитативне анализе је математичка симулација Слика 10. Кумулативна крива укупних трошкова Извор: Програм Oracle Crystal Ball Слика 11. Процентуални подаци сиmулације Извор: Програм Oracle Crystal Ball 35

8 Aleksandar Baumgertel, Nada Dragović, Tijana Vulević која даје могућност стварања модела на основу кога ће се извршити анализа понашања пројекта на промену одређених параметара. Monte Carlo стохастичка симулациона метода је коришћена у овом раду за прорачун укупних трошкова а даље и резерву финансијских средстава. Постоји велики број програма који раде на принципу Monte Carlo метода, као што су: RiskAMP, RiskSolver, Crystal Ball, Butler итд. У раду је коришћен детаљно описани програм Oracle Crystal Ball. Прорачун резерви финансијских средстава на основу укупних трошкова извршен је на пројекту за регулацију реке Думаче. Укупни трошкови представљају збир трошкова припремних, земљаних, зидарских, бетонских и завршних радова. Промене цена материјала (нафта, камен, цемент, вештачко ђубриво) и радне снаге (радници и машинисти више категорије) у симулацији узете су као променљиве које имају утицај на повећање трошкова. Променљиве као што је изнајмљивање механизације и цена потрошног материјала (вода, уље, крпе итд.) узете су као фиксни трошкови у симулацији. Резултати симулације показали су да у 80% случајева укупни трошкови реализације пројекта износе око RSD. Увидом у сензитивну анализу види се да највећи утицај на укупне трошкове има промена цене радника II категорије од 52%, промена цене нафте има утицај од 29% а промена цене радника III и IV категорије заједно имају утицај од 16%, остале променљиве у симулацији имају утицај 2,3%. Укупне резерве финансијских средстава добијене су разликом прорачунатих трошкова из анализе цена и укупних трошкова добијених симулацијом са 90% вероватноће појављивања,и износе RSD. RISK MANAGEMENT OF A TORRENTIAL FLOOD CONSTRUCTION PROJECT USING THE MONTE CARLO SIMULATION Master of forestry Aleksandar Baumgertel*, Phd student, University of Belgrade, Faculty of Forestry (aleksandar.baumgertel@sfb.bg.ac.rs) Dr Nada Dragović, full professor, University of Belgrade, Faculty of Forestry Graduate engineer of forestry, Tijana Vulević, assistant teacher, University of Belgrade, Faculty of Forestry Abstract: Projects for the regulation of torrent basins carry various unforeseen adverse effects that may result in breached deadlines, increased costs, a reduction of quality etc. The paper presents the basic characteristics and most frequent risks associated with erosion control. Furthermore, it provides an overview of risk management through its basic stages starting from risk identification and risk analysis to risk responses, including the methods used for risk analysis. As a part of quantitative methods for risk analysis, the Monte Carlo method is presented as the one most frequently used in simulations. The Monte Carlo method is a stochastic simulation method consisting of the following stages: the identification of criterion and relevant variables, the allocation of probability for relevant variables, the determination of correlation coefficient among relevant variables, simulation execution and result analysis. This method was applied in the analysis of the total cost of the project for the basin regulation of the Dumača River in order to determine the funding that would be used as a backup in case of unforeseen events with a negative impact. The project for the regulation of the Dumača River includes basin regulation in the form of complex flow profile and the lining of zones where necessary in terms of stability. The total cost is presented as a sum of costs of all works (preliminary works, earthworks, masonry works, concrete works and finishing works). The Monte Carlo simulation for cost analysis is carried out using the Oracle Crystal Ball software with its basic steps described in the paper. A sum of funding needed as a financial backup in case of unforeseen events with negative effects is obtained as the simulated total cost of the project. Key words: torrent control, risk analysis, the Monte Carlo method, costs, the Crystal Ball software, financial backup 36

9 RISK MANAGEMENT OF A TORRENTIAL FLOOD CONSTRUCTION PROJECT USING... INTRODUCTION Projects for the regulation of torrent basins, as well as investment projects in general, can be overloaded with numerous adverse risk events at all stages of the project life cycle. In comparison to works in other fields (i.e. civil engineering), anti-erosion works are specific due to inapproachable locations where they are carried out and a stronger impact of natural surroundings, as well as the characteristics of the torrent flow. Risks represent universal threats to carrying out of all types of projects and as such must be treated in the process of risk management which includes risk identification and risk analysis, as well as planning response to the risk. Otherwise, there may be unwanted events such are breached deadlines and inability to supply materials which consequently lead to higher costs of construction. Frequently, higher construction costs may result in the doubling of total costs or, in the worst case, the suspension of works. Risk can be defined as a possible realization of unwanted consequences of an event. Generally, the risk represents likelihood that a project will have an unfavorable outcome. Most commonly, it is associated with financial effects, since all other effects such as the realization deadline, poor quality of built-in material and completed works can be brought down to financial indicators (Suđić, 2012). Efficient risk management is necessary in avoiding negative financial effects. The main goal of risk management is to identify risk factors for a certain project and conduct a plan of risk management to minimize the possibility of occurrence of a risk event and its adverse effect on the realization of the building project (Vuletić, 2010). The Project Management Institute (PMI) suggests the following procedure consisting of six steps: risk management planning, risk identification, qualitative risk analysis, quantitative risk analysis, risk response planning and risk monitor and control. Risk identification is the initial stage in risk management which includes identification, classification and ranking of all risk events that may have an effect on the project. The techniques and tools used for risk identification are: brainstorming, the Delphi technique, checklists and SWOT analysis. Risk analysis represents a set of methods and procedures that enable a better understanding of the problem in situations of strategic decision-making and help determine a satisfactory strategy according to the prior choice (Udovičić, 2013). Risk response planning is a process of formulating strategies for risk management identification and definition of management tools that would bring down possible losses from risk events to the smallest rates possible. Risk response planning includes several possible strategies: risk ignore, risk mitigation, risk transfer and contigency planning. Contigency planning has been applied in the paper to the risk response refering to the basin regulation of the Dumača River. Contigency planning involves conducting of special management plans that are to be used in cases of uncertainty and risk events. It includes budget planning in cases of uncertainty, as well as making alternative plans of activities and responses in extraordinary situations. Backup represents sum of money that needs to be foreseen in a budget as an addition to the basic evaluation which can be used in case of various market fluctuations (inflation, fuels cost change), change in the quantity of work etc. Backup worth is obtained by historical data, market research, various analyses etc. (Suđić, 2008). MATERIALS AND METHODS Based on the Final Design for the regulation of the Dumača River basin, the analysis of the total cost of construction using the Monte Carlo simulation is conducted in this paper in order to determine the funding that would serve as a backup in case of uncertainty. The concept of the basin regulation is based on the principles of functionality and rationality of the design. Functionality is obtained by achieving the basic goals of regulation: coastal protection from flooding, enabling discharge capacity for water and sediment of the regulated river bed and securing stability. The type of regulation adopted includes the regulation of minor river bed with the formation of major river bed by constructing embankment without river bed lining, except in locations where that is necessary in terms of stability. 37

10 Aleksandar Baumgertel, Nada Dragović, Tijana Vulević The Dumača River is the right tributary of the Sava River. Its basin area is 98m 2 and it has an elongated shape with a poorly developed hydrographic network. The dimensions of the riverbed are variable whereby the average width of the riverbed is 10 m, while its depth is 3m. The total length of the natural route is 13.5 km and the total length of the regulated channel is 8575m (Vućević, 2009). Quantitative methods of risk analysis Risk analysis represents a set of methods and procedures that enable a better understanding of the problem in situations of strategic decision-making and help determine a satisfactory strategy according to the prior choice (Udovičić, 2013). The methods of risk assessment can be categorized into two groups: qualitative and quantitative methods (Avdalović, Marović, 2006). Quantitative risk analysis is a procedure consisting of numerical analysis of the effects of previously recognized risks to project goals and is conducted after risk ranking in the process of qualitative analysis (Držislav, 2014). There is a vast number of various methods and techniques that can be used at the stage of quantification and risk analysis: probability analysis, sensitivity analysis, decision tree analysis, risk management using PERT method and simulations. Simulation is a method of quantification and risk analysis that enables formation of a model which would serve as a base for the analysis of project behaviour in response to changes of specific parameters. The Monte Carlo method is a stochastic simulation method used in the quantitative risk analysis. It has a wide range of application in various fields: numerical mathematics, physical chemistry, statistical physics, computer graphics, finance etc. Simulation can also be used to determine financial backups in case of exceeding costs. Application of the Monte Carlo simulation Application of the Monte Carlo method consists of six steps: the identification of criterion variable, the identification of relevant variables that affect the criterion variable, the allocation of the range value and suitable allocation of probability for relevant variables, the determination of the relation between relevant variables (correlation coefficient), simulation execution and statistical analysis of the results. Identification of the criterion and the relevant variable Current value, economic losses or profit are just a few of the examples for the criterion variables for project evaluation. For most business and economic problems, a large number of factors affect the criterion variable. It is necessary to identify all the factors that affect the criterion variable which carry uncertainty, so that they should be treated as relevant or accidental variables. It is known that the criterion variable depends on several relevant variables among which it is possible to establish functional dependence. Figure 1. Probability allocation Figure 2. Define Assumption Source: Program Oracle Crystal Ball 38

11 RISK MANAGEMENT OF A TORRENTIAL FLOOD CONSTRUCTION PROJECT USING... Figure 3. Introduction of correlation coefficient values Figure 4. Define Correlations Source: Program Oracle Crystal Ball Value and probability allocation for the relevant variable At this stage, it is necessary to determine the range of values for each of the relevant variables. Triangular allocation of probability is defined by the minimum, most probable and maximum values of allocation; whereas normal allocation is defined by a standard deviation and base value. One of the methods for determining probability allocation is the Anderson-Darling test. Based on the historical information, this test offers coefficient values based on which it is possible to allocate suitable probabilities. In case there are no historical data on the given variable, probability allocation can be done on the basis of the expert evaluation. Simulation process and result analysis The most common number of simulation repetitions is around 1000 (Barreras, 2012). Interpretation and simulation result analysis are performed using a histogram, cumulative curve, reverse cumulative curve, statistical data and evaluation. Furthermore, sensitivity analysis that gives an overview of variables in simulation with the biggest effect on criterion variable is represented in the form of a tornado chart. RESULTS AND DISCUSSION The Monte Carlo simulation using software Oracle Crystal Ball was used in the analysis of the total cost of the project for the basin regulation of the Dumača River. The procedure consists of the following steps: 1. Probability allocation for relevant variables ( Define Assumption command) (Figs. 1-2). The software has an option to allocate probability based on the historical information for the given relevant variable using command Fit ; 2. Correlation coefficient determination (Pearson s coefficient) is done using a simple command Pearson in software Microsoft Excel; 3. Introduction of correlation coefficient among relevant variables ( Define Correlations command) (Figs. 3-4); 4. Prior to starting simulation, it is necessary to define forecast for a cell containing criterion variable using the command Define Forecast. Then, it is necessary to determine the number of simulation repetitions and start the simulation using the command Start (Fig. 6). Figure 5. Define Forecast Figure 6. Start Source: Program Oracle Crystal Ball 39

12 Aleksandar Baumgertel, Nada Dragović, Tijana Vulević Table 1. Coefficient determination Relevant variables % in price formation Price in RSD Coefficient - Machine operator VI category , Machine operator MVII category , Excavator renting , Fixed cost - Bulldozer renting , Fixed cost - Petroleum , other ,88 Fixed cost Source: original Total cost analysis using the Monte Carlo simulation In the analysis of the total cost using the Monte Carlo simulation, the criterion variable is presented as the total cost and is equal to the sum of preliminary, earth, masonry, concrete and finishing works. All these types of work are dependent on variables such are material cost change (petroleum, fertilizer, cement, gravel) and labor cost (all categories of laborers). These variables are taken as relevant variables. Costs such as the renting of plant and equipment and the cost of supplies (cloths, caps, water) are considered to be fixed costs. Correlation coefficients were not taken into consideration in this simulation. Based on the unit cost from cost analysis all types of works within preliminary, earth, masonry, concrete and finishing works are presented as coefficients that are multiplied by relevant variables. Triangular probability allocations were assigned to all relevant variables in the simulation and based on the estimation, minimal, most probable and maximal value were assigned to each one of the variables. Labor costs were determined based on the pricelist of the project for the basin regulation of the Dumača River. It was adopted as the most probable value, while minimal and maximal values do not vary greatly from the most probable value. The price of cement and stone were also taken from the pricelist of the project, whereas the petroleum price corresponds to the current market state and has a larger range between the most probable and the maximum value. Cost estimation according to the types of works (coefficient determination) According to the Bill of Quantities, there is a certain quantity of works within each group of works (preliminary, earth, masonry, concrete and finishing works). For each type of work it is necessary to determine coefficients that are multiplied by values of the relevant variables in the simulation. The cost of Mechanical bulk excavation of category III is RSD 30, Based on the unit cost for this type of work from cost analysis it is evident that the total cost is formed based on the labor cost and the costs of material and plant and equipment that are presented in percentages and currency in relation to the total cost (Table 1). Based on the values shown, the cost of machine operator is divided by the most probable cost of machine operator and the petroleum cost is divided by the most probable petroleum cost. This gives coefficients that are introduced into the simulation and are multiplied by the relevant variables. Calculated coefficients for the following categories of variables are: petroleum 35902, machine operator MVII category 1614, machine operator VI category Function in the simulation for Mechanical bulk excavation III category (Fig. 7) is: f x =859885(other costs) +(35902 *petroleum) (bulldozer cost) (excavator cost) +(1614 *machine operator VII) +(1193 *machine operator VI) 40

13 RISK MANAGEMENT OF A TORRENTIAL FLOOD CONSTRUCTION PROJECT USING... Figure 7. Function for Mechanical bulk excavation III category in the simulation Source: Program Oracle Crystal Ball Figure 8. Histogram of total cost and probability Source: Program Oracle Crystal Ball Simulation result analysis Expected total cost for the basin regulation of the Dumača River is given in Figure 8: 80% of the total cost which ranges from RSD 128,505, to RSD 129,576, Based on the sensitivity analysis and tornado chart, the following events Figure 9. Tornado chart of total cost Source: Program Oracle Crystal Ball Figure 10. Cumulative curve of the total cost Source: Program Oracle Crystal Ball have the biggest impact on the total cost: a change of labor cost for II category laborer 52.7%, oil cost change 29.0%, change of labor cost for III category laborer 14.8% and IV category laborer 1.2% and the change of cost of other variables 2.3% (Fig. 9). The analysis of the results obtained by the Monte Carlo simulation suggests that the total cost of the project does not vary greatly. Beta allocation was assigned to the total cost as a criterion variable in this case (Fig. 10). The value of the total cost in the best case scenario is RSD 127,908, and in the worst case the scenario is RSD 130,151,790.98, so the difference between the best and worst case scenario is around RSD 2,000,000. The total cost calculated using cost analysis is RSD 128,549,528. The analysis of the simulation results, that is percentages, shows that there is a 10% probability that the project realization will be within the calculated cost (Fig. 11). Small probability of 10% in this case points to a very slim chance of the project realization within the calculated cost and to a great probability of exceeding the planned cost of the project realization. Based on the simulated total cost of the project realization with the probability occurrence of 90% which is RSD 129,550,082, it is necessary to determine the financial backup. Such a high percentage means that there is a 90% of chance that the cost would be RSD 129,550,082 or less. The backup can be represented as the difference between the calculated cost from the cost analysis and the simulated cost with the probability 41

14 Aleksandar Baumgertel, Nada Dragović, Tijana Vulević Figure 11. The percentage data on simulation Source: Program Oracle Crystal Ball occurrence of 90%. The financial backup for the project of the Dumača River basin regulation is RSD 1,000,544. CONCLUSION One of the significant risks in project realization is the increase of total cost. A large number of investment projects were forced to suspend construction due to cost deviation from the planned cost. The increase of cost may be a result of a large number of various unwanted events that can occur at any stage of project realization. To avoid the suspension of project realization due to the increase of cost, it is necessary to determine the financial backup. In the process of risk management a correct identification of risk event is crucial. After the identification, the next step is risk analysis which includes qualitative and quantitative analysis. Qualitative analysis provides descriptive data used in further classification and risk ranking. Quantitative analysis uses numerical data and probability allocations to determine the probability of risk occurrence and its impact. One of the quantitative analysis methods is a mathematical simulation that enables creating a model which would serve as a base for the analysis of project behavior in response to changes of specific parameters. The Monte Carlo method, a stochastic simulation method, was used in this paper to calculate the total cost and financial backup. There is a vast number of computer software which operate based on the Monte Carlo method: RiskAMP, RiskSolver, Crystal Ball, Butler etc. The Software Oracle Crystal Ball was used and described in this paper. The financial backup calculation based on the total cost is conducted for the project of the Dumača River basin regulation. The total cost represents a sum of costs of preliminary, earth, masonry, concrete and finishing works. The changes of material cost (petroleum, stone, cement, fertilizer) and labor cost (laborers and machine operators of higher category) are considered to be variables that have an impact on cost increase in this simulation. The variables such as the rent of plant and equipment and the cost of supplies (water, oil, cloths, etc.) are considered to be fixed costs in the simulation. The simulation results show that in 80% of the cases, the total cost of the project realization amounts to around RSD 129,000,000. The sensitivity analysis has shown that the following events have the highest impact on the total cost: the change in the labor cost for category II laborers 52.7%, the petroleum cost change 29.0%, the change of labor cost for category III and IV laborer together 16% and the change of cost of other variables 2.3%. The total financial backup is obtained as the difference between the calculated cost from cost analysis and the simulated total cost with 90% probability of occurrence amounting to RSD 1,000,544. ЛИТЕРАТУРА / REFERENCES Avdalović V., Marović B. (2006), Teorija rizika, Ekonomski fakultet, Subotica Barreras A. (2011), Risk management- Monte Carlo simulation in cost estimating, Conference paper, PMI Držislav V. (2014), Održavanje prihvatljivog rizika kod realizacije građevinskih projekata, Građevinski fakultet Osjek Peleskei C. et al. (2014), Risk consideration and cost estimation in constractions projects using Monte Carlo simulations Suđić S. (2008), Upravljanje rizicima u građevinarstvu, Visoka građevinsko-geodetska škola, Beograd Suđić S. (2012), Optimalni modeli za planiranje i upravljanje troškovima realizacije građevinskih 42

15 RISK MANAGEMENT OF A TORRENTIAL FLOOD CONSTRUCTION PROJECT USING... projekata,doktorska disertacija, Građevinski fakultet, Beograd Udovičić A. (2013), Analiza rizika upravljanja preduzećem, Visoka škola za menadžment u turizmu i informatici, Virovitica Vuletić G. (2012), Specifičnost upravljanja projektima u građevinarstvu, Ekonomski fakultet, Podgorica Vučević D. (2009), Optimizacija troškova pri planiranju izvođenja radova na regulaciji reke Dumače primenom Microsoft Projecta, diplomski rad, Univerzitet u Beogradu, Šumarski fakultet 2016 Authors. Published by the University of Belgrade, Faculty of Forestry. This article is an open access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution 4.0 International license ( 43