风险评价模型（精选十篇）
风险评价模型 篇1
信用风险是指在交易中, 一方无法履约而造成另外一方损失的可能性, 在借贷关系中就是债务人没有如期偿还债权人的债务而造成的债权人损失的可能性, 所以信用风险也称作违约风险。信用风险产生的原因主要有两点, 一是履约能力;二是履约还款的意愿, 这主要是由债务人的个人品质决定的。
信用风险概率分布具有非对称性。市场风险的风险与收益的分布通常是对称的, 市场价格的波动主要以期望价格为中心, 呈正态分布。而信用风险的分布则是非对称的, 这主要是因为债权人的收益是债务利息, 而债权人的损失却可能是当债务人的违约时, 债权人本金和利息都无法收回。作为收益的利息与可能的本金与利息的损失相比要大的多。另外, 信用风险具有可传递性的特点。人们为了评价、识别信用风险而发明了很多有效的方法和手段, 本文将从不同的角度来总结前人提出的信用风险评价的方法和模型。
二、古典的信用分析方法
古典的信用分析方法又称专家分析法, 它对信用风险的评估依赖于专家的主观判断。每个信贷官员都必须在作出信贷决策的过程中运用常识和自己的主观判断。5C评价法就是这种专家分析法的一种, 5C指的是评价对象的5个方面的素质, 包括品质、资本、能力、抵押以及状况。专家分析法对信贷官员个人的要求很高, 依赖性很强, 所以专家分析法成本很高。它不仅需要足够的专家处理业务, 也要有足够的专家培训后备的专家。另外专家分析法很容易导致银行系统的风险集中。
专家分析法是一种比较有效的评价分析债务人的信用品质的方法。然而这种评价在很多时候都是依赖于对债务人历史的表现以及专家的主观判断, 比较缺乏客观的评价分析。所以这种方法多数用于定性分析而较少用于定量分析。
三、财务比率方法
财务比率模型不同于古典信用分析, 开始采用了定量的手段以及判别分析来进行信用风险的评价。以财务比率来度量破产的研究始于Beaver (1967) , 他认为, 可以用一系列的财务比率指标来区分破产和非破产公司样本。Altman在1968年提出了Z计分模型, 该模型也是以财务比率作为分析对象的, 运用多元线性判别分析为基础方法的多变量模型。模型认为, 破产公司所呈现的财务比率趋势与业绩良好公司所呈现的财务比率趋势截然不同。所以, 为了区别这两类公司, 模型通过分析搜集到的样本破产公司和样本运营良好公司的数据来寻求一组变量, 利用该变量进行分组, 在达到分组的组内差异最小化的同时达到组间差异最大化。从Altman提出Z计分模型后, 做出了很多的改进和提高, 包括Altman本人也做出了很多改进。在1977年, Altman, Haldeman和Narayanan对原有的Z计分模型进行了扩展, 得出了第二代的Z计分模型, 即ZETA模型。这个模型通过调整, 使之能够同样适用于零售企业, 而不是像原Z计分模型只适合于制造性企业。以企业财务数据为基础的模型还包括标准普尔公司在1999年推出的其企业信用评估的CreditModel模型, 以及穆迪投资者服务公司在2000年推出其针对非上市公司的Risk Calc模型。
财务比率模型是最早用于信用风险定量分析的模型, 其以统计思想和判别分析为依据的方法为以后的信用风险的评估模型的建立提供了思路。这些模型以大量的会计数据信息为基础, 而会计数据只有在会计期间结束后才能获取报告, 因而会影响对信用评价的时效性以及连续性。并且Z计分模型以及其相关的发展模型都是以线性关系为假设前提的, 而世界本身并不是线性的, 所以财务数据模型预测的准确性也受到了质疑。
四、结构化模型方法
结构化模型是以期权定价模型为基础的模型。用期权定价理论来度量信用风险的思想始于Merton (1974) , Merton在他的公司资本结构模型中认为, 公司的股权持有者拥有公司的所有权, 他们发行债券给债券持有人, 股权持有者可以有选择地持有公司。当公司资产价值低于债券价值时, 股权所有者就会放弃执行看涨期权而执行看跌期权, 即股权所有者向债权人违约。结构化模型主要有KMV的EDF模型和JPMorgan集团的Credit Metric模型。
1、KMV公司的EDF模型。
KMV公司的EDF模型以Merton的期权定价理论为基础, 经Vasicek和Kealhofer经过扩展而运用于信用风险的评估。KMV模型将公司的资本结构简化为只有所有者权益、短期债务 (等效为现金) 、长期债务 (假定长期不变) 和可转换优先股。模型以公司的公开市场上的数据以及会计数据为数据来源。KMV模型通过利用期权定价模型得出公司资产的价值以及资产的波动性, 并提出了其特有的违约距离的概念, 认为违约距离是资产市场价值与违约点的差是资产价值与波动性的积的倍数。而通过将这个违约距离映射到其特有的数据库就可以确定违约的概率。KMV的这个模型也成为EDF (Expected Default Frequency) 模型, 并认为EDF是一条连续的曲线, 每个债务人都有特有的EDF。由于模型以市场数据为来源所以模型的预测前瞻性较强。在2001年安然公司的破产事件中, KMV公司对安然的EDF的破产预测反应比其他的信用评级机构的反应要迅速。
2、Credit Metric模型。
Credit Metric模型是一种VAR模型, 通过计量在险价值来分析信用风险。在险价值 (Value At Risk, VAR) 指的是某个特定的头寸或组合在给定的持有期内的给定置信水平上所面临的最大可能损失。VAR最初是用来度量市场风险的, 1997年由JPMorgan集团开发出用于计量信用风险的Credit Metric模型。Credit Metric模型认为违约是指债务人的信用等级下降, 只要信用等级下降了, 不论这种下降是否真正降到违约等级都会给债权人造成损失。Credit Metric模型假设未来的价值和风险完全由资产的远期分布曲线决定, 模型中惟一的变量就是信用。Credit Metric模型按照信用评级机构对资产的评级结果, 把债务人分成若干个信用等级, 而且假定同一信用级别中的债务人具有完全相同的转移矩阵和违约概率, 实际违约率等于历史统计平均的违约率, 以此来计算出个别贷款或贷款组合的信用Va R值。Credit Metrics也被认为是一种盯市 (Market To Market, MTM) 模型。Credit Metric模型的最大的优势在于其对资产组合的信用在险价值的估算, 可以很直观地看出风险的变化。
结构化模型被认为是具有开创意义的信用风险评估模型。他们有着坚实的理论基础以及科学的方法, 被认为是有效的信用风险评价模型, 都可以用于债务人的信用风险评价。但是KMV模型主要用于上市公司的信用风险的评价, 而对于非上市公司的评价存在着局限性, 并且KMV模型主要评价单个资产的信用风险, 所以需要对其改进才可以用于资产组合的信用风险分析。Credit Metric模型的分析需要信用评级以及转移矩阵为基础工具, 并且需要大量的数据库支持, 而在目前由于我国的信用市场环境以及信用数据库的不完善, Credit Metric模型在我国的运用还不适合, 但是其对资产组合分析评价的方法和思想却非常值得借鉴。
五、基于统计规律的模型方法
基于统计规律的模型与结构化模型出现于同一时期, 不同于结构化模型主要关注企业资本结构, 统计规律模型认为违约是一个统计现象。可以通过统计分析等手段分析出违约风险。该类模型主要有考察微观主体的Credit Risk+模型和考察宏观变量的Credit Portfolio View模型。
1、Credit Risk+模型。
Credit Risk+模型是瑞士信贷银行金融产品部 (CSFP) 开发出的信用风险模型。与JPMorgan的Credit Metric模型不同, Credit Risk+模型不考虑资产价值降低或者信用等级的变化对资产价值的影响, 而仅仅考虑违约风险, 认为债务人只有两种状态, 即违约和不违约。违约风险和债务人的资产结构没有关系, 是一个纯粹的统计现象。它采用类似于财产险承保人在为确定保险费时所使用的模型进行数学推导, 具有规范的数学形式。Credit Risk+模型有自己的独到之处, 模型用区间划分的方法, 将风险敞口以及预期损失转化为标准单位的整数倍, 并且假定每个区间具有共同的敞口以及相同的预期损失概率。在有强大数据库支持的情况下, Credit Risk+模型可以直接用来评价资产组合的信用风险, 其独特的信用敞口划分技术不但简化了信用敞口的计算并且通过统计得出了其违约损失以及回收率, 为信用风险的评价提供了便利。然而这些都需要强有力的数据库支持, 这使得模型难以适应我国目前的具体情况。
2、Credit Portfolio View模型。
Credit Portfolio View模型认为, 决定违约概率的不是类似于资产价格等的微观因素, 而是受宏观经济状况的影响。Credit Portfolio View的思想首先来自于人们的观察, 即违约概率总是与经济形势密切相关。当经济萧条的时候, 违约概率增大;而经济繁荣时, 违约概率小。所以该模型认为, 信用周期与经济周期是密切相关的。Credit Portfolio View模型首先通过宏观经济状态变量, 如GDP增长率、利率、汇率、失业率等, 对宏观经济状态模拟方程。然后将这个模拟的结果用一个logit方程转化为违约的概率, 以此来评估信用风险。Credit Portfolio View模型更加注重的是信用风险的系统性风险部分的衡量, 对于单个企业个体的信用风险的衡量关注较少。
Credit Portfolio View模型通过宏观经济状态模拟方程, 在资产证券化的信用风险评价中可以用来评价资产证券化面临的整体外部环境。一旦针对某个特定的证券化产品或过程, 模型的预测分析能力就甚小了。用该模型来表述目前全球正在面临的次级债危机是比较适用的, 这场危机也体现了该模型所运用的思想。
六、绩效调整模型方法
风险调整资本收益 (Risk-Adjusted Return On Capital) 模型是一种风险调整绩效的模型, 这个概念最早由信孚银行于在20世纪70年代引入。在这个模型中, RAROC等于经过风险调整后的收入除以经过风险调整后的资本及在险资本。这个计算的结果相当于表示无风险的收益率, 通常情况下, 银行会用RAROC与自身信贷要求的最低收益率进行比较, 如果RAROC大于最低收益率则认为贷款增加了银行价值, 反之则造成价值下降。所以可以用这个模型来评价银行在面临信用风险中的表现。
参考文献
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单沟泥石流灾害风险简易评价模型 篇2
按照灾害风险评价的一般框架,定性定量相结合,运用沟谷、降水、成灾因子、遭遇特征与易损程度等五项指标,尝试提出单沟泥石流灾害风险简易评价模型,并结合防治规划,提出了单沟泥石流灾害风险管理对策建议.采用云南新平县泥石流灾害调查数据,开展了实例校验,结果表明,该模型基本反映了沟谷泥石流灾害的相对风险水平,可为现阶段管理提供更加明确的分级依据.
作 者： 作者单位： 刊 名：中国地质灾害与防治学报 英文刊名：THE CHINESE JOURNAL OF GEOLOGICAL HAZARD AND CONTROL 年，卷(期)： 20(3) 分类号：P642 关键词：沟谷 泥石流 风险 评价 管理 模型 gully debris-flow risk assement management model
风险评价模型 篇3
【关键词】尾矿库；溃坝；风险评价；指标；模型
建立评价指标是对具体问题进行研究与分析的基础、关键所在，同时也会对评价结果的准确性产生直接且深入的影响。在选择尾矿库溃坝风险相关指标的过程当中，必须确保所有的评价指标与尾矿坝的正常工作系统特征以及基本情况密切相关，以系统存在的危险状态为目标。从这一角度上来说，评价指标的建立对评价过程有着至关重要的影响。当然，评价指标设置过多会造成评价指标结构过于复杂，一定程度上增加评价的难度，评价指标设置过少则可能导致关键性的影响因素被掩盖，难以全面且真实的反应评价对象的可观情况。因此，在对尾矿库溃坝事故的危险性因素进行评估期间，风险指标体系的构建是非常重要的问题，根据风险评价指标，才能够指导风险评价模型的建设，以更加真实与可观的反应尾矿库发生溃坝事件的可能性，从而做到有备无患。
1、尾矿库溃坝风险指标体系分析
从尾矿库潜在溃坝风险的角度上来说，在构建评价指标体系的过程中，需要把握以下几个方面的基本原则：第一，系统性原则，即要求评价指标体系能够系统全面的反应被评价对象的整体情况，确保评价结果的高度可信；第二，客观性原则，即要求评价指标体系不受主观意愿的影响，同时广泛征集环境、社会等各方意见；第三，实效性原则，即要求评价指标体系能够根据社会价值观念的发展趋势做出相应的调整。根据以上原则，在针对尾矿库溃坝风险构建评价指标体系的过程中，可选择指标有以下几个方面：
1）防洪标准：该评价指标所指的是防洪保护对象要求达到的对洪水防御能力的标准。通常来说，该指标的设计需要以某一重现期区间内的设计洪水作为参照标准，当然也可以参照实际洪水作为防洪设计标准；
2）排洪设施能力系数：在对尾矿库溃坝风险进行评估的过程当中，需要从设计角度入手对防洪设施的排洪能力进行分析，根据排洪设施设计能力的异常情况来计算对应的能力系数，并划分相应的等级；
3）滩顶与库水位高差：该评价指标所指的是对尾矿库在运行过程当中的现状是否能够满足最小安全超高以及最小干滩长度的要求进行评估。当然，前提条件是从设计单位入手进行调整，分析在当前堆坝高程条件下，在设计洪水因素影响下库水位的上升高度；
4）平均粒径：该评价指标的是通过绘制砂土粒径级配累计曲线的方式所实现的，通过对级配累计曲线的分析，能够对砂土的粗细度情况，以及粒径分布的均匀性情况进行综合评价与了解，同时也能够得到有关砂土级配水平的数据资料；
5）下游坡比：该评价指标能够充分反映尾矿库坝体的基本轮廓与尺寸特征，其具体取值与尾矿库坝体自身的抗滑稳定性能力以及渗流稳定性能力密切相关；
6）现状坝高：该评价指标主要是指尾矿坝现状的堆积高度，对初期坝和中线式、下游式筑坝为坝顶与坝轴线处坝底的高差；对上游式筑坝则为堆积坝坝顶与初期坝坝轴线处坝底的高差；
7）地震烈度：该评价指标主要是指受地震因素影响而表现的地面震动以及其对地面的影响程度，该评价指标以度作为单位衡量标准，我国当前将地震烈度划分为12个等级，等级越高代表地震的破坏性越大，且该指标与岩土性质，地质构造，震源深度，震级，以及震中距等均有密切关系；
8）堆积容重：该评价指标主要是指尾矿坝上尾矿砂单位体积的重量；
9）浸润线高度：该评价指标主要是指坝体内渗流的水面线，是反应溃坝灾害的关键指标；
10）横向裂缝衡量系数：该评价指标主要可用于衡量尾矿坝现状横向裂缝的存在可能导致溃坝灾害的危险程度；
11）纵向裂缝衡量系数：该评价指标主要用于对尾矿库当前工况下存在纵向裂缝的可能性进行评价，同时反应因纵向裂缝造成溃坝事件的危险性程度，通常可以根据尾矿库上纵向裂缝的数量进行对应的等级划分；
12）水平裂缝衡量系数：该评价指标主要用于对尾矿库当前工况下存在水平裂缝的可能性进行评价，同时反应因水平向裂缝造成溃坝事件的危险性程度，通常根据地质勘查得到；
13）排洪设施完好系数：该评价指标主要被用来反应在尾矿库运行过程当中，相关排渗设施除设计功能外，能够正常发挥功能的程度；
14）日常管理衡量系数：该评价指标反应矿山企业在尾矿库运行过程当中，日常管理的实际能力，该指标与整个尾矿库运行的安全性水平存在密切关系；
15）事故应急衡量系数：该评价指标可反映尾矿库在发生溃坝事件下的应急响应能力以及处置能力；
16）检测设备完好系数：该评价指标主要用于衡量尾矿库监测设施的完备程度和预警方法的有效程度。
2、尾矿库溃坝风险评价模型分析
2.1 评价指标权重计算
根据前文中所确定的尾矿库溃坝风险的相关指标，将风险评价模型中各个指标的层次结构进行对应划分：其中，漫顶溃决设置为A1指标，失稳溃决设置为A2指标，渗流破坏设置为A3指标，结构破坏设置为A4指标，管理因素设置为A5指标。结合以上划分标准，可以引入A1～A5指标，得到对应的风险指标判断矩阵（如表1所示）。
在此基础之上，在对权重向量进行计算的过程当中，可以采用和法对判断矩阵A中的各个元素以列为单位做归一化处理，计算公式为“ ”，经过处理后所得到的判断矩阵为：
2.2 风险评价指标分级
结合已有的尾矿库溃坝事故案例，结合工程力学特性方面的研究成果，在风险评价过程中将尾矿库溃坝风险评价结果划分为四个等级，对应的评价指标分级方式分别为：
1）A级：本等级指所评价的尾矿库可继续安全运行，符合评价指标包括：防洪设计标准>500年/一遇；防洪设施能力系数>0.75；滩顶与库水位高差>1.5m；平均粒径>0.5mm；下游坡比>5.0；坝高<20.0m；1/现状坝高>1/20；设计地震烈度>8.0度；堆积容重>2.0t/m3；浸润线高度>8.0m；横向裂缝衡量系数>0.75；纵向裂缝衡量系数>0.75；水平裂縫衡量系数>0.75；排洪设施完好系数>0.75；日常管理衡量系数>0.75；事故应急衡量系数>0.75；监测设施完备系数>0.75。
2）B级：本等级指所评价的尾矿库带有缺陷运行，符合评价指标包括：防洪设计标准100～500年/一遇；防洪设施能力系数0.5～0.75；滩顶与库水位高差1.0～1.5m；平均粒径0.2～0.5mm；下游坡比3.0～5.0；坝高20.0～50.0m；1/现状坝高1/50～1/20；设计地震烈度6.5～8.0度；堆积容重1.7～2.0t/m3；浸润线高度6.0～8.0m；横向裂缝衡量系数0.5～0.75；纵向裂缝衡量系数0.5～0.75；水平裂缝衡量系数0.5～0.75；排洪设施完好系数0.5～0.75；日常管理衡量系数0.5～0.75；事故应急衡量系数0.5～0.75；监测设施完备系数0.5～0.75。
3）C级：本等级指所评价的尾矿库存在严重缺陷，且必须交由安全监督机构在限定期限内进行治理，并对运行进行密切监视，符合评价指标包括：防洪设计标准50～100年/一遇；防洪设施能力系数0.25～0.5；滩顶与库水位高差0.5～1.0m；平均粒径0.05～0.2mm；下游坡比1.0～3.0；坝高50.0～80.0m；1/现状坝高1/80～1/50；设计地震烈度5.0～6.5度；堆积容重1.4～1.7t/m3；浸润线高度5.0～6.0m；横向裂缝衡量系数0.25～0.5；纵向裂缝衡量系数0.25～0.5；水平裂缝衡量系数0.25～0.5；排洪设施完好系数0.25～0.5；日常管理衡量系数0.25～0.5；事故应急衡量系数0.25～0.5；监测设施完备系数0.25～0.5。
4）D级：本等级指所评价的尾矿库无法继续运行，由安全监督机构下令停止使用，治理合格后方可再次投入运行，符合评价指标包括：防洪设计标准<50年/一遇；防洪设施能力系数<0.25；滩顶与库水位高差<0.5；平均粒径<0.05mm；下游坡比<1.0；坝高>80.0m；1/现状坝高<1/80；设计地震烈度<5.0度；堆积容重<1.4t/m3；浸润线高度<5.0m；横向裂缝衡量系数<0.25；纵向裂缝衡量系数<0.25；水平裂缝衡量系数<0.25；排洪设施完好系数<0.25；日常管理衡量系数<0.25；事故应急衡量系数<0.25；监测设施完备系数<0.25。
3、实例分析
XX尾矿库，位于XX矿区西北约lkm沟谷中。库区基岩为古老的片麻岩，沟底为第四系覆盖层，坝址处覆盖层最厚为16m。上部以洪积亚黏土为主，中部以坡积碎石和含土碎石主，底部为碎石层。尾矿库由前冶金部鞍山黑色冶金矿山研究院设计。建有两座初期坝，均为透水堆石坝。西坝底标高149.3m，东坝底标高143.5m。坝顶标高都是163.5m，最终堆积坝标高220.0m，总库容约1350万m3。库区纵深约300～800m，库内两条小沟，纵坡较陡，现汇水面积约为0.47km2。设计采用塔一管式排洪系统。排洪塔直径2.0m，侧壁溢洪孔直径0.35～0.30m，排距0.65m，每排6孔。排洪管埋于东坝下，直径l.0m。
以全国尾矿库普查按系统作为立足点，结合对该尾矿库现场实际情况的深入检查，由专家根据该尾矿库现场安全状况进行打分，并根据打分结果进行评价，相关指标的评价结果分别为：防洪设计标准为500年/一遇；防洪设施能力系数为0.74；滩顶与库水位高差为2.0m；平均粒径为0.43mm；下游坡比为4.0；坝高为163.5m；1/现状坝高为1/163.5；设计地震烈度为8.0度；堆积容重为1.8t/m3；浸润线高度为6.0～8.0m；横向裂缝衡量系数为0.5；纵向裂缝衡量系数为0.71；水平裂缝衡量系数为0.68；排洪设施完好系数为0.6；日常管理衡量系数为0.65；事故应急衡量系数为0.7；监测设施完备系数为0.66。
利用相关指标的权重计算结果，在C++条件下编程计算，输出结果显示该尾矿库溃坝的安全评价总分值为81.97，对应安全等级为“较好”，即B级，为本尾矿库实际情况一致。
4、结束语
结合我国当前的实际情况来看，随着矿山开采工作量的不断增长与发展，尾矿库的数量也在持续增多。但根据已有调查数据来看，大部分尾矿库的安全状况不容客观，各种重大～特大安全事故时有发生。溃坝作为发生率较高的尾矿库安全事故之一，已经引起了行业内以及国家的高度重视。为了能够真正意义上的做到有备无患，在事故发生前采取有效的应对与预防措施，就需要根据尾矿库的实际情况，做好对溃坝等安全事故危险性的评价工作。文章即从这一角度入手，重点分析尾矿库溃坝风险的指标评价体系，并根据危险指标构建了对应的风险评价模型，通过实例证实了该模型的可行性，值得引起重视。
参考文献
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项目组合的冲突风险评价模型 篇4
由于每个利益相关者在认知和管理方法上都存在分歧,因此冲突被认为是在任何一个组织中都难以避免的[3]。很多研究者们都对单个项目管理过程中存在的冲突风险进行了研究[4,5,6,7,8]。但是,项目组合的冲突风险却鲜少得到学者们的重视。
实施项目组合会产生新的管理角色,他们之间的冲突会阻碍项目组合的成功。Beringer指出,在项目组合管理的过程中,不同管理层级会存在四个具有特定角色的利益相关者,他们在项目组合管理的不同阶段具有特定的职能[4,9]。虽然Beringer从组织管理的角度识别和界定了项目组合的利益相关者及其具体职能,但是并没有从风险分析的角度指出利益相关者之间的冲突对项目组合所带来的影响。
本文首先对项目组合管理过程中潜在的冲突风险进行识别,鉴于冲突的产生和影响程度与管理者的个人能力有着密切关联,因此,使用三角模糊数描述风险分析过程中的非定量信息,对项目组合的冲突风险进行模糊综合评价。冲突风险评价的结果可以为管理决策提供依据,识别出管理过程中的薄弱环节,从而有效进行管理人员配置,有针对性地开展专业培训工作,最终为项目组合的成功实施提供保障。
1 项目组合的冲突风险
冲突被定义为在重要的事情上存在一些严重的分歧[10]。相似地,项目组合包含多个相互影响的项目和利益相关者,项目组合冲突的定义可以是利益相关者在项目组合的目标和利益上存在的分歧。此外,项目组合管理是一个合作和分布式的过程,在这个过程中,各利益相关者具有特定的管理角色[4,11,12]。当利益相关者彼此发生冲突时,会影响项目的成本、工期和收益,从而对项目组合的成功产生威胁[11]。因此,利益相关者之间的冲突是项目组合的一个重要风险。为了识别项目组合的冲突风险,应该首先界定项目组合各个阶段的利益相关者。
1.1项目组合的利益相关者
项目管理协会( PMI) 将项目组合管理的过程归纳为两部分,一是计划和调整的过程,即包括组合中项目的识别、分类、评价、选择、优化、资源平衡及授权; 另一个是监控过程[13,14]。资源的平衡和授权都涉及到项目组合的资源分配,因此,项目组合管理过程可以分为三个阶段: 项目组合计划、资源分配和项目组合监控。
在项目组合领域,利益相关者被定义为与组合有关的个人或群体,他们的利益可以影响或者受到组合目标的影响[12,14]。有学者对利益相关者的行为进行了研究[15,16,17,18,19,20]。Beringer指出项目组合存在四个利益相关者,即高层管理者、中层管理者、项目组合管理者和项目经理,并且分析了利益相关者的行为对组织目标的影响[12]。
基于Beringer和PMI的开创性的工作,在一个标准的项目组合中,四个利益相关者在不同管理阶段的职责如图1 所示。
1. 1. 1 高层管理者。高层管理者是项目组合管理的高层决策者,根据组织的战略目标制定项目组合的目标。他们不仅从战略的视角选择、评价和优化项目组合所包含的项目,而且有责任终止和重新优化偏离组合目标的项目。因此,在一个规范而成熟的项目组合管理中,项目组合计划阶段的主要责任者是高层管理者[9]。
1. 1. 2 中层管理者。在传统的矩阵型组织中,中层管理者是那些拥有资源并且有责任有效分配这些资源的人[21]。中层管理者需要提供可靠的资源保障,确保项目的顺利进行。因此,在一个规范而成熟的项目组合管理中,资源分配阶段的主要负责者是中层管理者[9]。
1.1.3项目组合经理。项目组合经理是一个新的管理角色,从职位上来讲,它不一定低于中层管理者。项目组合经理同时管理多个项目,同时利用自己在项目组合实践中的专业知识来支持高层经理的决策[22]。因此,在一个规范而成熟的项目组合管理中,项目组合监控的主要责任者是项目组合经理[9]。
1.1.4项目经理。项目经理主要负责自己的项目,行为涉及项目组合管理的各个阶段。为了确保项目的目标与组织的战略目标一致,在项目组合计划阶段,项目经理需要理解组织的战略目标,并且制定与其一致的项目目标。为了避免冲突,项目经理需要遵守在资源分配阶段制定的资源方案。在项目组合监控阶段,项目经理需要及时向项目组合经理汇报项目的信息,并且遵守组合经理制定的项目实施规则,从而确保项目的有效合作。
1. 2 利益相关者之间的冲突风险
项目组合管理的不同阶段,利益相关者之间存在如下冲突风险:
1. 2. 1 项目组合计划阶段的冲突。这一阶段的工作涉及到高层管理者和项目经理。高层管理者关注组织的战略目标,即长期目标,而项目经理更关心项目的收益,即短期目标,当长期目标与短期目标不一致时,高层管理者与项目经理之间就会发生冲突,本文称这种冲突为目标冲突。
1. 2. 2 资源分配阶段的冲突。为了自己的利益,项目经理很有可能会违背中层管理者制定的资源分配计划,与其他项目经理竞争稀缺资源,这就会导致项目经理与中层管理者之间的冲突。因此,称这个阶段的冲突为资源分配冲突。中层管理者在冲突中主要扮演调解者的角色。
1. 2. 3 项目组合监控阶段的冲突。项目在项目组合中不是彼此独立的,而是存在错综复杂的相互关系,包括资源的交互影响、技术的交互影响及收益的交互影响。项目之间的交互效应会影响项目短期目标之间的平衡,一旦项目组合经理无法平衡项目之间的短期目标时,项目经理之间就会产生冲突。如果冲突来自于资源交互效应的影响,并且冲突的核心是共享资源的调度,这种冲突称为资源调度冲突。同样地,与其他两种交互效应相关的冲突分别称为技术冲突和收益冲突。在这个阶段的冲突中,项目组合经理主要作为冲突的调解者。
1. 3 项目组合冲突风险的影响因素
基于以上的讨论,项目组合管理的过程中存在五种冲突: 目标冲突、资源分配冲突、资源调度冲突、技术冲突和收益冲突。由于后面三种冲突发生的阶段、起因、及涉及的利益相关者基本相同,故统称为合作冲突。
1. 3. 1 目标冲突风险的影响因素。目标冲突主要表现在高层项目管理者和项目经理之间在项目优先次序、工期以及目标之间存在的分歧,其根源来自两类利益相关者制定决策的不同视角。同时高层管理者有责任向项目经理清晰分解和解释项目组合的整体目标。因此,目标冲突风险的影响因素包括高层管理者的决策能力、高层管理者的交流能力和项目经理的决策能力。
1. 3. 2 资源分配冲突风险的影响因素。资源分配冲突表现是指项目经理为了争夺稀缺资源,抵制中层管理者制定的资源分配计划。中层管理者在冲突的过程中充当调解者的角色,因此中层管理者的协调能力是资源分配冲突的一个影响因素,此外还有中层管理者的决策能力以及项目经理的服从性。
1. 3. 2 合作冲突风险的影响因素。由于项目之间存在多种交互效应,因此项目经理之间需要协同工作。同时,项目组合经理有责任协调项目之间的不平衡。因此,合作冲突风险的影响因素主要是项目组合经理的协调能力、项目经理的团队合作能力以及项目之间的关联程度。
2 项目组合的冲突风险评价模型
风险是指损失发生的可能性以及损失的程度[23]。相应地,冲突风险可以被定义为冲突发生的可能性和冲突带来的负面影响程度。因此,冲突风险( 简称为RV) 可以用以下公式测度:
其中,PO是冲突发生的可能性,CR是冲突带来的损失程度。冲突风险评价的目的是找出哪种冲突风险属于高危风险,从而有效预防冲突的发生,减少损失。
鉴于冲突风险的影响因素大多很难量化,因此风险评价不能通过精确的数值计算完成。模糊集合理论是由Zadeh在1965 年提出的[24],在风险评价问题中,它可以将语义信息转化为数学逻辑之上的数值信息,有效处理不精确和不确定的数据。近年来模糊集合理论已经被广泛应用到了风险评估领域[25]。
基于经典的风险模糊评价模型,项目组合的冲突风险评价模型如图2 所示。
2. 1 预处理过程
2. 1. 1 因素分级处理。基于前一章节研究,项目组合冲突风险的影响因素的分级如图3 所示。
2. 1. 2 因素评价。采用专家打分法对最底层的因素进行评价,评分专家不仅需要有扎实丰富的项目组合管理知识和实践经验,而且需要对企业管理人员的能力非常熟悉。专家要对每个因素及因素对风险损失的贡献度做出两两比较。
对于因素U1j( j = 1,2,3) ,U2j( j = 1,2,3)和U3j( j = 1,2) ,专家使用统一的语义刻度对它们进行评价。U33是一个定量因素,它可以通过计算项目实际关联数与最大潜在关联数求得。特别地,假设一个项目组合包含n个项目,它最多有对潜在关联,若实际存在ra对关联,则
专家需要比较两个因素对某一冲突风险的重要程度。使用U1ij,U2ij分别表示因素Uij对某一风险发生的可能性以及风险带来的损失程度的贡献,Urij和Urij之间的比较值记为
2. 2 模糊化
这一步就是对变量Uij和进行模糊化。三角模糊数A = ( a,b,c) 的隶属函数uA( x) 为
语义变量的定义与对应的三角模糊数如表1所示。
2. 3 模糊运算
2. 3. 1 模糊数的聚合。假设有m个专家进行打分,记因素Uii的最终模糊得分为,则
其中,wk为专家权重,是由第k个专家对Uij评分所得的三角模糊数。同样地,的最终模糊得分为
2. 3. 2 计算因素权重。因素对第i种冲突风险Ri的第r个方面的权重Wi( r)计算过程如下,其中i = 1 ~3; r = 1,2。
Step 1: 计算因素的模糊综合权重,即得
Step 2: 计算不同因素间的模糊相似度,其中l = 1 ~ 3 且j≠l 。
Step 3: 求得因素j对其他因素的模糊相似度的最小值,即
Step 4: 因素对第i种冲突风险Ri的第r个方面的权重为
Step 5: 归一化处理,得
最终求得权重向量为
2. 3. 3 计算冲突风险的综合评价值。冲突风险的综合评价过程如下:
Step 1: 记冲突风险Ri发生的可能性及损失程度分别为,则有:
Step 2: 冲突风险Ri的模糊综合评分为
2.4解模糊
解模糊的算法不止一种,本文采用文献[26]提出的方法,三角模糊数A = ( a,b,c) 的解模糊结果为
其中。最后计算风险RI的精确解,即
3 算例分析
本课题组曾对一个高新科技企业的项目管理现状进行调研,以此为研究背景,对其所实施的一个项目组合的冲突风险进行评价。企业内所有管理人员首先投票选出五名专家,算得五名专家对因素评分的聚合值分别为: ( 1. 4,3,5) ( 2. 2,3. 8,5. 8) ( 5,7,8. 6 ) ( 3. 4,5. 4,7. 4) ( 1,2. 2,4. 2) ( 6. 2,8. 2,9) ( 5,7,8. 6) ( 5. 8,7. 8,9) ( 5,7,9) ,因素比较的模糊聚合值如表2 所示:
算得权重向量为
并且算得
最后解模糊得RV1= 10. 8666; RV2= 22. 9292;RV3= 37. 9159。
由计算结果可知,合作冲突风险是首先需要关注的冲突风险。项目组合冲突风险的关键因素如表3 所示。
由评估结果可知,风险控制的过程中,为了避免冲突风险带来的损失,企业应该重点提高项目经理的协调能力,以及控制项目之间的关联。
4 结论
交互效应的存在使得项目组合的利益相关者之间的冲突是无法避免的,因此冲突风险评价是项目组合管理过程中的一项必要的任务。冲突风险评价的目的是为了帮助企业预防及控制风险的发生,将损失降至最小,冲突风险评价的结果应该揭露影响风险的关键因素以及应该着重关注的高危风险事件。
在交互效应的影响下,项目组合利益相关者的管理活动会相互牵制和影响,从这个角度,本文将项目组合的冲突风险分为三类: 目标冲突风险、资源分配冲突风险及合作冲突风险。本文提出的项目组合冲突风险评价模型能够求得当前管理环境下危害最大且亟待解决的冲突风险,并能够识别出冲突风险的主要来源,为企业预防和控制冲突风险提供决策依据。
本文扩展了项目组合风险以往的研究范畴,将项目组合实施过程中产生的一项新增风险,即冲突风险作为研究内容,丰富了项目组合风险研究的理论及方法体系,更为有效地指导企业的风险预防和控制工作。
摘要：基于项目组合管理的流程,识别出不同阶段潜在的利益相关者之间的冲突风险,即目标冲突风险、资源分配冲突风险及合作冲突风险。采用模糊综合评价方法对项目组合的三类冲突风险进行评价。最后将评价模型应用于一个高新技术企业,算例分析的结果表明该模型可以有效得出三类冲突风险的风险评分,并且为企业的风险预防和控制提供指引,使其可以识别评分值最高、危害最大的冲突风险。
风险评价模型 篇5
通过比较研究前人的工作成果,采用陈颐等人提出的宏观易损性分析思路,完善了该分析方法的人口和GDP分配方案,同时考虑了前人忽略了的人员死亡率为O时的`特殊情况,在收集大量灾害性地震资料的基础上,拟合出了新的地震生命易损性模型.通过和云南省县级尺度上建筑物易损性分类清单法预测结果相对比,证明本文建立的地震生命易损性模型是合理可行的,在地震灾害损失预测和地震应急工作中都具有实际应用价值.
作 者：刘吉夫 陈J 史培军 陈晋 LIU Jifu CHEN Yong SHI Peijun CHEN Jin 作者单位：刘吉夫,史培军,陈晋,LIU Jifu,SHI Peijun,CHEN Jin(北京师范大学减灾与应急管理研究院,地表过程与资源生态国家重点实验室,100875,北京)陈J,CHEN Yong(中国地震局,100036,北京)
刊 名：北京师范大学学报（自然科学版） ISTIC PKU英文刊名：JOURNAL OF BEIJING NORMAL UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE) 年，卷(期)：2009 45(4) 分类号：P3 关键词：中国大陆 地震风险 灾害损失 生命易损性模型 mainland China seismic risk loss of disaster life vulnerability model★ 松花江水污染模型的数值研究
★ 信息系统开发的递进模型研究
★ 机场净空限制计算模型及可视化研究
★ 国产商用车产品竞争力评价模型研究
★ 国外新产品扩散模型研究的论文
★ 应用ABEEM σπ模型研究含氮杂环化合物的电荷分布
★ 基于胜任素质模型的大学生就业促进研究
★ 某涡扇发动机电子调节器模型辨识研究
★ 重大科技成果智能评价体系模型研究论文
风险评价模型 篇6
【摘 要】 针对工程作业船舶与海上平台存在的碰撞风险，评价和总结国内外研究现状，介绍水上交通领域风险评价基本流程，提出基于故障树的作业船舶与海洋油气生产平台碰撞风险评价模型，通过计算最小割集的发生概率，预测碰撞概率。该模型对碰撞风险评价提供一种新的解决思路，具有潜在的应用前景。
【关键词】 海上平台；海洋工程；工程作业船舶；碰撞风险；故障树
0 引 言
随着石油、天然气、渔业、风能等海洋资源开发活动的不断开展，各种海上离岸建筑也在不断地建设并投入使用，其中最为典型的是海洋油气生产平台和钻井平台。
挪威船级社发布的《全球海上事故数据库》统计资料显示，1970―2002年，全球共发生船舶与平台碰撞事故465起，其中，工程作业船舶在平台作业、演习、生产和维修过程中发生的事故189起，占事故总数的40.65%。此外，为了进一步寻找碰撞原因，根据英国能源局关于船舶与平台碰撞数据库中的相关统计数据，1975―2001年10月31日期间共发生了557起事故，其中549起是由平台与工作船舶之间发生碰撞造成的。从上述统计数据可以看出，工程作业船舶是船舶与海上平台发生碰撞的主要肇事船型。
海上油气开发平台在建设、运营和维护的过程中，离不开各类工程作业船舶，而工程作业船舶在驶近海上平台，以及在海上平台附近作业的过程中，受到自然环境、人员操作、管理等因素的影响，存在与工程结构碰撞的风险。如何对此类风险进行科学的评估，并提出有针对性的风险控制方案，将风险控制在可接受范围内，成为海洋工程领域面临的关键问题之一。
针对这一问题，本文引入故障树的基本原理，构建作业船舶与海上平台碰撞概率预测故障树模型，将该问题分解为驶近过程中和作业过程中发生碰撞概率预测两个子问题，并逐步分解为若干基本事件的组合，将复杂问题逐步简化成多个简单问题，从而对碰撞概率进行预测。
1 国内外研究现状
目前该领域的研究大多集中在从工程作业船舶和海上平台的结构安全方面，利用船舶动力学原理[1]、海洋结构的有限元建模与仿真等方法[2]，研究结构的安全性，为海上平台的设计提供理论依据，有关工程作业船舶与海上平台碰撞概率估算的研究较少。风险的大小是通过不利事件发生的可能性与事故后果的严重程度之乘积来衡量的，因此，估算碰撞的概率同样十分重要。
关于碰撞概率评估问题，最为常用的是船舶交通流理论[3]：根据离岸建筑物周围交通流的长期统计特征，获取船舶处于碰撞航向的概率，进而研究在不同海况下避碰失效的概率，将二者综合即可求得碰撞概率。该理论的一个重要前提是船舶交通流具有明显的统计特征，然而对于工程作业船舶来说，无论是船舶数量和工作频率，都不具备该特征，因此，需要一种全新的解决思路。例如，DAI等[4]提出一种服务船舶与海上风机碰撞风险评价基本框架，综合运用故障树（Fault Tree）、事件树（Event Tree）、贝叶斯网络（Bayesian Networks）等研究船舶与风机的碰撞概率，然而该研究成果是否适用于其他类型的海洋平台需要进一步论证。针对以上问题，本文在分析工程作业船舶航行和作业的基本特征的基础上，提出一种通用的、并且能够适用于工程作业船舶与海上平台的碰撞风险评估基本模型。
2 水上交通风险评价基本流程
不同领域的风险评价通常都会遵循某种固定的步骤，而在水上交通领域，最为常用的是国际海事组织（IMO）提出的综合安全评估（Formal Safety Assessment，FSA）。FSA已被公认为是目前水上安全评估的标准化程序，其基本步骤见图1。本文风险评估框架主要解决步骤1和2中的相关问题。
3 工程作业船舶与海上平台碰撞风险评估模型
3.1 故障树
故障树分析法（Fault Tree Analysis，FTA）将某个不利事件的发生看作是由一系列简单事件发生共同作用造成的。将事故看作一个较为复杂的顶层复合事件，利用“与”“或”来描述简单事件之间的逻辑关系，再进一步根据预测简单事件发生的概率计算顶层事件发生的概率。“与”门和“或”门的基本原理见图2和图3，其中：ET（TOP EVENT）为顶层复合事件；E1（EVENT 1）和E2（EVENT 2）为基本事件，其发生概率可以根据历史数据或者相关领域专家的主观判断获得。
ET是否发生由事件E1和E2共同决定。对于“与”门来说，只有E1和E2同时发生，ET才会发生。因此，ET发生的概率为
=（1）
式中：表示顶层事件ET发生的概率；表示基本事件Ei发生的概率。
对于“或”门来说，两个底层事件只要有一个发生，ET就一定发生；因此，其发生概率为
=1- （2）
当顶层事件较为复杂时，可以将其分解为多个层级，且一个“与”和“或”门中可以存在多个子事件。假设故障树中有n个底事件 ，C为某些底事件的集合，当其中全部底事件都发生时，顶事件必然发生，则C为故障树的1个割集。若C是1个割集，且任意去掉其中1个底事件后就不再是割集，则C为最小割集。只要计算出所有最小割集中事件的发生概率，就可以求取顶层事件的发生概率。
3.2 工程作业船舶与海上平台碰撞故障树模型
利用故障树的基本模型，对工程作业船舶与海上平台碰撞风险进行建模研究。在建模前，应先对碰撞风险进行危险源识别，即找出导致碰撞的各个环节中的主要因素。工程作业船舶与海上平台的碰撞事故可能发生在船舶驶近平台过程中，也可能发生于船舶在平台附近作业的过程中，这两种碰撞类型的发生机理存在较大差异，其影响因素也有所区别。按照以上思路，构建工程作业船舶与海上平台碰撞发生概率的故障树模型（见图4），各个节点表示的意义和类型见表1，其中所有节点都存在是（Y）和否（N）两种状态。
由图4可知碰撞事故可能发生的路径，顶层事件是否发生由航行中是否发生碰撞和作业中是否发生碰撞决定。航行过程中的碰撞事故进一步取决于船舶是否处于碰撞航向以及监控设备是否检测到这一危险态势，后者为基本事件，而前者则进一步由瞭望失误和避碰失误两个基本事件共同决定。作业过程中的碰撞事故由船舶是否失控和是否遭遇大风浪两个因素决定，而船舶失控则由推进器故障和舵机故障两个基本事件决定。
根据故障树中的最小割集的概念，以及工程作业船舶与海上平台碰撞故障树模型中的基本逻辑关系，可以得到最小割集{x6，x5}，{x7，x5}，{x10}，{x11}，{x9}。
通过求取在每个最小割集中基本事件同时发生的概率，则所有割集发生的概率之和记为顶层复合事件的发生概率，即
Px1=Px6 €？Px5 + Px7 €？Px5 + Px10 + Px11 + Px9
（3）
从以上的模型可以看出，故障树模型的最大优势是可以将一个复杂事件发生概率的预测问题进行逐步分解，转化成若干个基本事件的组合，通过计算基本事件组合发生的概率获取复杂事件的发生概率。需要说明的是，式（3）中基本事件的发生概率因受到具体的海洋工程特征、作业船舶性能、操作人员技能和素质等因素的影响，需要具体问题具体分析。
4 结 语
本文在水上交通FSA的基本框架内，利用故障树的基本原理，研究了作业船舶与离岸建筑物的碰撞概率计算模型，利用故障树的“与”和“或”两个基本逻辑关系，将碰撞事件逐步分解为若干个能够根据历史数据或者相关领域专家的主观知识获取发生概率的基本事件，最后根据故障树结构获取的最小割集，集合计算碰撞发生的概率。该模型不同于传统的基于交通流的碰撞概率预测模型，其为碰撞风险评价提供一种全新的思路。
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公路工程项目风险评价模型探究 篇7
1 公路工程项目风险的特点
(1) 客观性和普遍性:公路工程项目风险是客观存在的, 不以人的意志为转移, 项目管理者只能在一定范围内改变风险的形成和发展条件, 而不能彻底消灭或消除风险因素;公路工程项目风险因素普遍性体现在其无处不在, 无时不有, 即使旧的风险消失了, 同时可能会出现新的风险因素。 (2) 规律性和必然性:单个公路工程项目风险因素, 其发生具有偶然性, 是一种随机现象, 具体表现为:风险因素是否会发生、何时会发生、发生后会造成什么样的后果、是否具有可控性、可转移性等都是不确定的;大量公路工程项目风险因素, 通过统计, 可发现风险因素发生具有明显的规律性和必然性。 (3) 可变性:从全社会角度来看, 公路工程项目风险是客观存在的。然而, 对于具体风险因素自身来讲, 其发生都是由诸多因素和其他因素共同作用的结果, 是不断变化的。风险因素发生概率、损失、可控制性、可转移性等都具有不确定性。 (4) 相对性:公路工程项目风险因素的相对性, 即是说项目管理者对待风险的效用是相对的对于规模较大的企业, 有些风险造成的损失相对来说可能算不上风险, 但对于规模较小的企业来说, 这些风险造成的损失可能导致其破产倒闭, 也就是风险具有相对性, 即后面论述的风险的效用理论。 (5) 阶段性:公路工程项目风险的阶段性是指在公路工程项目实施的不同阶段 (如勘察设计阶段、建设实施阶段等) 会有不同的风险因素, 并且即使同一风险因素在不同的项目实施阶段其对项目造成的影响也不尽相同, 需要区别对待。 (6) 复杂性:公路工程项目除了具有与项目直接有关的风险外, 还存在一些与项目关系比较间接的风险因素, 即项目实施系统外风险。这些风险所涉及的不是项目具体的某一个内容, 而涉及到其它经济、政治等方面的活动, 及一些不可抗力事件等因素。如通货膨胀、利率变动, 以及政局不稳定、政策变化、政府各部门的分歧、地方与中央意见的不一致、政府主管部门的腐败等, 都会对项目的实施造成一定的影响。 (7) 决策行为相关性:公路工程项目风险的决策行为相关性是指决策者面临的风险与其决策行为是紧密关联的。不同的决策者对同一风险事件会有不同的决策行为, 具体反映在其采取的不同策略和不同的管理方法上, 所以也会得到不同的风险管理结果。风险的决策行为相关性表明, 任何一种风险因素实质上都是由决策行为与风险因素自身发展状况结合而成的, 是相互统一的, 风险自身发展状况是客观的, 但风险管理结果会因不同的决策行为而不同。 (8) 结果双重性:传统上把公路工程项目风险因素作为损失来看待, 具有偏见性。项目风险因素的结果具有双重性, 也就是说风险所引发的结果损失与收益机会共存, 通常是风险越大, 收益越大, 风险越小, 收益亦越小, 这就是所谓的风险报酬原则。公路工程项目风险结果的双重性使项目实施者认识到, 应将风险因素当作是一种机会, 通过科学合理的风险管理措施尽量减少损失, 获取风险收益。
2 建立基于效用理论的风险动态评价模型
项目管理的基本职能包括计划、组织、评价及控制, 管理的主要工作是围绕项目计划及组织、进行评价, 对质量、费用和进度进行控制。其中项目计划在项目前期评价阶段确定, 评价及控制职能发生在项目实施整个周期。因此, 项目计划是基础, 是项目进行评价和控制的依据和准则。项目计划质量的高低与否直接关系到整个项目的成功与否。当然项目计划本身是随着项目的进展在不断的完善。同时项目的风险因素也在随着项目的不断推进, 在不断的发展和变化, 这些发展和变化不可避免的会使项目实施过程产生偏差, 甚至使项目的可行性和必要性发生改变。因此, 需要及时的识别偏差、消除偏差或调整计划, 保证项目目标的有效实现。而这就需要对开发项目的实施及运行阶段进行跟踪评价, 这种跟踪评价主要体现在以下五个流程:风险分析、风险评价、采取应对措施、监控管理、措施后评价。
公路工程项目动态评价主要由项目前期评价和项目实施阶段评价两部分组成。项目前期评价是对项目实施的整个周期管理人员根据以往项目的经验结合具体实施项目的客观情况给出的预测评价值, 而实施阶段评价是对项目在实施过程中根据项目前期评价结果进行跟踪, 二者并不是一个简单的先后顺序关系, 而是动态循环关系, 并以项目实施阶段评价为重点。从内容上来看, 项目前期阶段评价的内容更多地涉及到了规划方案评选、项目融资、项目管理模式的选择等问题;项目实施阶段评价则是在项目实施过程中对项目风险实施的实际情况进行跟踪评价。如发现较大的偏差, 就需要结合项目的前期评价, 对项目的进行更新评价, 根据评价结果决定或者终止项目, 或者对项目目标、方案进行必要的修正;如发现较小的偏差, 制定相应的纠偏和预控措施, 对下一阶段的项目实施活动进行完善。
3 结语
本文通过分析当前国内公路工程项目建设情况, 提出当前国内外公路工程项目风险管理的发展和现状, 指出了当前公路工程项目风险管理的不足, 及对我国公路工程项目建设进行风险管理的必要性。对公路工程项目风险效用值的确定提出了风险专家与项目决策者自身情况结合的科学定量方法, 建立了基于效用理论的公路工程项目风险动态评价模型, 利用实证对模型进行分析, 并为模型的有效实施提出建议。
摘要：本文根据当前国内外风险研究的现状, 就目前公路工程项目的实施状况, 提出对公路工程进行风险管理的必要性, 其次站在建设单位的角度, 对公路工程项目实施过程中各阶段及项目系统内外的风险因素进行详细的分析, 并提出合理的风险指标量化的方法。最后, 针对当前的风险管理现状, 结合效用理论, 建立基于效用理论的公路工程项目风险动态评价模型。
关键词：公路工程,项目风险,风险评价
参考文献
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[4]李海凌, 刘克剑, 李芊.模糊综合评价在工程项目风险评价中的应用研究[J].西华大学学报 (自然科学版) , 2005 (6) .
基于云模型的国库资金风险评价 篇8
随着2013年7月国库会计数据集中系统 (TCBS) 在甘肃省全辖上线运行, 国库服务领域进一步拓宽, 资金风险点也随之增多, 总体呈现出多样化、复杂化、隐蔽化的趋势, 原有的资金风险评价体系已难以胜任对新生风险点的评价。在新的形势下, 建立国库资金风险量化管理机制, 构建国库资金风险量化指标体系, 采用量化技术对国库资金风险进行衡量和评价, 以促进国库资金风险管理的科学化、规范化, 有效地防控国库资金风险, 具有更加重要的实践意义。
一、云模型简介
云模型是1995年中国工程院院士李德毅提出, 一种基于概率论和模糊数学理论, 通过特定算法形成的可在定性概念与定量表示之间转换的模型。通常用云滴在论域空间分布的期望Ex, 定性概念的不确定性度量熵En和熵的不确定性度量超熵He三个数字特征来反映云模型的整体特性, 具体计算可以通过逆向云发生器来实现。逆向云发生器实现从定量值到定性概念的转换, 与之相逆的算法正向云发生器是实现定性概念到定量的工具[1]。
(一) 逆向云发生器
它可以将一定数量的精确数据转换为以云模型数字特征 (Ex, En, He) 表示的定性概念, 算法如下:
(二) 正向云发生器
它根据云的数字特征 (Ex, En, He) 产生云滴, 算法如下:
二、国库会计数据集中模式下的国库资金风险评估
在人民银行总行《国库研究》2013年第2期《国库资金风险管理—量化与控制》的基础上, 结合TCBS系统的上线运行, 紧密联系业务实际, 通过3个月时间收集风险数据, 从国库资金的风险表现形式, 以甘肃平凉市为例, 将国库资金风险种类划分为道德素质风险、制度风险、管理风险、操作运行风险、系统网络风险、外部转嫁风险六类[2], 共设立了48项风险评价要素指标。道德素质风险B1包括:国库人员有无违法违纪情况, 国库人员的业务水平等7项指标;制度风险B2包括:业务活动是否按照国库内控制度规定执行, 操作规程是否完整, 制度是否健全;管理风险B3包括:印押证是否执行了三分管, 各岗位是否制定并落实了岗位职责和操作程序等7项指标;操作运行风险B4包括:退拨款审批表单位名称或金额填写有误, 报表漏盖国库公章等26项指标;系统网络风险B5包括操作员权限设置是否合理等5项指标;外部转嫁风险B6指地方政府的指导思想、支持力度, 财政、税务、商业银行国库经收处等相关部门的管理状况、配合程度。
采用层次分析法对每一层次中各指标相对重要性给出判断, 建立判断矩阵, 求出对应评价指标的权重, 并进行一致性检验[3]。借助MATLAB得到判断矩阵的最大特征根、各风险指标的权重以及一致性检验指标 (如表1所示) [4]:
随机一致性比例CR的值均小于0.1, 说明所有判断矩阵均具有较好的一致性, 因此风险指标权重分配合理。
本文将国库资金风险分为五个等级:极高风险、高风险、中等风险、低风险、极低风险, 对应的分值区间分别为[0, 30) , [30, 45) , [45, 55) , [55, 70) , [70, 100], 针对TCBS系统上线后的业务实际, 邀请国库工作经验丰富的人员对表1中所列的每一项风险指标要素依风险等级打分, 获取了10位工作人员共计480组评分数据。结合逆向云发生器的定义, 利用MATLAB编程计算, 可以将10位工作人员针对每一项风险评价要素打分的样本点xi, 分别转化为48项二级指标的基云。鉴于48个二级指标之间的独立性, 考虑到每一项指标所占的权重 (见表1) , 本文用综合评价领域中的浮动云将这些基云合成。计算得到一级风险指标对应的云模型 (见表2) 。
通过上面的计算, 就得到了6个一级指标的云数字特征。为了得出整个国库总的资金风险状况, 结合各一级指标的权重 (见表1) , 选用综合评价领域中的综合云需要将这6个一级指标的云模型再进一步拟合为最终的目标云[5]。
考虑权重的综合云:
公式中Wn (n=1, 2, …, 6) 为一级指标的权重。
综合以上, 得到整个国库系统的风险目标云模型:
用正向云发生器可以将目标云M0还原成云滴以便直观地观察国库资金风险情况[7]。本文用MATLAB软件进行1 000个点的模拟, 则这些云滴的分布和其隶属度 (如下页图1所示) 。
从下页图1中可以看出, 云滴主要落在极低风险区间内, 且期望值EX=73.4, 再借助MATLAB程序为落在每个区间内的云滴计数 (见下页表3) 。
可以看出, 落在级别“极低风险”内的云滴数最多, 其次是落在“低风险”区间。因此, 可以得出结论, 参与评估的国库风险级别为“低风险”, 但程度更偏向“极低风险”级别。
小结
利用云模型评估国库资金风险, 很好地将定性概念和定量表示联系了起来, 并且利用云图将所有评分情况展示了出来, 更直观地体现出了风险评估结果。此外, 利用云模型进行评估整个国库资金风险还能看出其他隐含信息。每个基云中熵值En的大小不同, 可以看出专家对每个指标打分高低的离散程度, En越小, 说明专家对该指标的认同度比较一致, En越大, 说明专家之间的分歧越大。
通过上页表1所示的云数字特征看到, “国库人员的职称情况”、“操作结束后, 操作员未立即退出操作系统”两项EX值最低, 具有潜在风险;“各岗位是否制定并落实了岗位职责和操作程序”、“报解清单漏盖业务公章”两项En值最大, 反映出评判人员对这两项的风险程度认识偏离较大。从上页表2可以看到, 一级指标中“管理风险B3”的期望值EX最小且熵值En最大, 说明国库存在一定的管理风险。
总体来说, 我们通过指标设定、数据收集、模型建立、等级划定后, 运用国库资金风险量化评估体系在县支行进行了试点运用, 把评估结果与、实地业务检查、日常管理以及目标责任考核对照, 显示结果为:领导重视、人员配备合理、基础业务扎实, 内控制度严格的县支行指标值高风险低甚至无风险;个别行领导不够重视, 人员参差不齐, 基础业务薄弱、时有差错出现的县支行得分相对较低, 处于低风险状态需要关注, 我们发现所得结论和实际业务情况具有高度一致性。
参考文献
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[4]李立宪.国库资金操作风险评估方法研究[D].天津:天津大学学位论文, 2007.
风险投资项目评价模型的比较研究 篇9
关键词：风险投资,评价模型,比较分析
一、风险投资的含义
根据经济合作和发展组织对风险投资的定义, 凡以高科技及知识为基础, 生产、经营技术密集型创新产品或者服务的投资, 均视为风险投资。如果从操作层面, 又可将风险投资定义为, 投资者以风险资本形式对尚在发展初期且具有潜在风险的企业进行投资。
二、风险投资的风险因素
风险投资的项目风险, 指风险资本对项目企业投资造成损失的可能性, 此损失包括投入资本损失与预期收益未达到损失。具体表现为, 一是投资因各种原因导致项目未能产生收益且造成损失, 二是投资产生了收益但收益低于预期, 三是财务上为变现投资抛售所投资项目, 四是因通货膨胀或意外事件发生造成的损失。
三、传统风险投资评价方法
1. 净现值法
所谓净现值 (NPV) , 是特定方案的预期现金流入现值减去现金流出的现值所得的差额。净现值法, 以美国经济学家艾尔文·费雪的“项目价值是项目所能带来的未来现金流量的折现值”这一理论为基础。按照NPV评估方法, 所有预期现金流入与现金流出, 均要按预定贴现率折为现值。
2. 内含报酬率法
内含报酬率 (IRR) , 指投资项目本身的预期报酬率, 是净现值为零时的折现率。如果一个投资项目能带来各期现金流入, 则未来各期现金流入的现值与未来现金流出的现值相等时的折现率, 就是这一投资项目各期的实际报酬率, 也就是方案本身的投资报酬率。所以内部报酬率IRR是方案本身内在的获利能力与收益能力, 假如通过借款投资, 以内含报酬率IRR作贷款利率, 还本付息后将收益为0。内部报酬率法事先不预定折现率, 它是从某个估计的折现率来逐步测试, 直到推算出净现值为零时的折现率, 即IRR, 计算的过程较复杂。
3. 市盈率模型
市盈为股价与收益之比, 是评估上市公司投资价值的最基本指标之一。市盈率 (P/E) 模型, 又称康贝尔-席勒模型, 是哈佛大学的约翰·康贝尔和耶鲁大学的罗伯特·席勒共同创建的一种价值评估模型。运用这一模型对被投资企业估值, 要在预测被投资企业未来收益基础上, 依据一定的市盈率确定被投资企业价值, 确定风险投资者的投资额与收购方的收购价。
4. 层次分析法
层次分析法 (AHP) , 是多目标评价决策方法的一种。这一方法分析的基本原理为, 将复杂问题分解为若干简单要素, 根据要素之间的相互关联度、隶属关系组成多层次的分析结构模型, 对各要素进行判断、比较、计算, 获得不同要素的权重比例, 为方案的决策提供依据。
与其他评价方法相比, 层次分析法的优点是, 对项目有影响的因素综合考虑, 且做出判断不需要太多定量资料。局限性则表现为:一是应用AHP方法需要决策者对决策问题有透彻理解, 熟悉掌握各影响因素, 而且对影响因素之间的逻辑关系要清楚明白。风险投资做到这一点比较难。二是此方法中各因素的权重主要依靠以往投资经验决定, 有失客观性的原则。
5. 决策树法
决策树是把可选方案及有关随机因素有序表现出来而形成的一个树。当未来有几种不同的可能情况, 且可以根据已有资料来推断各种情况出现的不同概率时, 适用于决策树法 (DTA) 。决策者依据决策树构造出的决策过程有序图示, 统观决策过程全局, 并在此基础上分析、计算、比较决策过程, 做出择优决策。
决策树法的优点为:一是它列出了决策问题的全部可行方案, 可能出现的各种状态, 以及各种状态下各可行方法的期望值。二是能直观显示在时间和决策顺序的不同阶段, 整个决策问题的决策过程。三是复杂的多阶段决策应用时层次清楚, 阶段明显, 有利于决策机构的集体研究, 从而周密思考各种因素, 作出正确决策。
决策树法的缺点为:一很难确定主观概率, 很难计算损益期望值。二是模型对单个不确定因素发生作用时能考虑, 对多个不确定因素对决策方案产生影响时不能同时考虑。三是决策者个人的风险偏好对决策结果的影响没有综合考虑。
四、实物期权评价方法
1. 实物期权的概念
实物期权是以期权定义的现实的选择权, 与金融期权相对应。美国学者Stewart Mayers1977年首次提出实物期权, 这一概念把金融期权理论引入实物投资领域。Stewart Mayers认为, 一个投资项目带来的利润, 是目前拥有资产的使用和未来投资机会的选择两者共同创造的, 当用金融期权的评估方法来评估拥有的实物资产时, 可作为实物期权。
狭义上说, 实物期权是金融期权理论的拓展。金融期权向实物期权的转化需要思维方式的转变, 需要把金融市场的相关规则引入企业内部的其他战略决策。金融期权是一种特殊的金融衍生品和工具, 实物期权则侧重说明是一种思维方式。
2. 实物期权的优点
(1) 期权的非线性损益
期权是一种选择决策, 执行或者不执行两种选择。期权的持有者拥有权利根据事物的发展变化来制定决策。面临决策时, 如果事态往好的方向发展, 做出投资决策, 如果往不好方向发展, 不决策或反向决策。其后, 还仍可继续依据事态发展不断决策。这就意味着期权的损益是非线性变化的, 随决策变化而变化。而形成期权与执行期权的投资额差别较大, 与执行期权相比, 形成期权投资较小。换言之, 实物期权思维的应用, 可使有限的投入获得无限大的收益, 这是期权的非线性损益的表现。非线性损益特点可提供一种设计工具和设计思路, 降低投资风险, 增加收益。
(2) 实物期权的优点
从非线性损益的阐述中, 我们可以看出, 一方面实物期权提供了一种管理不确定性的思路, 未来不确定性越大, 这一思维方法价值越大。二是实物期权提供了一种非线性损益的设计工具, 此工具设计出各种较小投入获取较大产出的投资组合。第三, 实物期权还提供了一种思路和方法来识别、创造和获取机会, 找出企业独有的创造价值的机会, 为怎样规避风险实现这些价值提供思路, 使企业在在竞争中取得有利地位。第四, 实物期权提供了一种思路与方法来分阶段投资, 降低投资风险。第五, 实物期权提供了一种对未来价值进行评估的思路与方法。
(3) 实物期权的用途
在以下情况时, 实物期权思维的用途就能体现出来:一是存在选择性投资决策, 而此时也没有其他方法能更好的进行评价。二是足够大的不确定性, 此时稳妥的做法就是等待, 获取更多的信息, 换言之, 保留期权, 避免遗憾。三是足够大的不确定性, 此时需要考虑灵活性的需要。实物期权方法是仅有的能正确评价灵活性的投资方法。四是当投资项目本身的价值有倾向是由看涨期权的可能性来决定的, 而非由当前现金流来决定。五是投资项目需要修正, 或者中间战略需要调整。
3. 实物期权对NPV法的修正
实物投资理论认为, 作为一项实物资产, 它的收益主要有以下两种:
(1) 全部暴露于风险的收益
全部暴露于风险的收益, 是指假如投资者不能在意外的市场状况出现时, 用某一方式改变自己对某项资产的投资, 以及在时间和数量不能改变资产的现金流入的投资者的收益。如果一定情况下, 既能合理的估计现金流入, 又能估计发生的相应时间, 且同时以现金流的风险特征依据, 得出现金流的折现率, 就能估计这种收益。传统NPV法计算的就是这种价值。
(2) 被规避风险的收益
假如投资者的投入、收益方式并非完全不能改变, 则收益的风险就是能被规避的, 具有这种能规避风险特征的收益不使用净现值法, 因为此种收益的实现, 是由投资者对收益的主动性影响, 还有外源的不确定性一起决定实际收益。因此, 假定投资者能理智规避风险, 则此种收益无需风险的补偿。
所谓实物期权理论, 其核心就是指出收益, 并强调此类收益的存在, 从而实现对收益的评估。也就是说, 即使一项资产其本身只能带来很少的现金流入甚至没有现金流入, 也就是不具备第一类完全暴露于风险的收益的能力, 还可能提供第二类风险被规避的收益的机会。只有将两者都考虑到, 才能准确、完整的对一项资产的价值进行估计。
通过以上分析我们可以知道, 在评价一个投资项目时, 不仅要考虑以净现值等指标表示的直接获利能力的大小, 还要考虑该投资项目的灵活性价值。所以, 一个投资项目的真实价值应由该项目的净现值 (NPV) 和项目的灵活性价值两部分构成, 其中项目的灵活性价值一般用期权溢价来表示。
公式表示为:ENPV=NPV+OP
公式中, ENPV表示投资项目的真实价值;NPV表示投资项目的净现值;OP表示项目的期权溢价。
五、结论
综上所述, 我们可以看出, 风险投资评价方法有很多, 但是不同的方法只能从某一个角度来说明、阐述和解决问题, 如果风险投资者要想进行科学的决策与选择, 就需要针对不同投资项目的产业背景等具体问题进行具体分析, 并针对风险投资进行投资时所处的不同阶段, 适当调整相应方法来做出判断。
参考文献
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风险评价模型 篇10
关键词：结构模型,希腊主权,风险,评价研究
2009年底, 持续至今的希腊主权债务危机爆发, 并迅速波及整个欧元区, 葡萄牙、意大利、爱尔兰和西班牙相继爆发或者面临主权债务危机。债务危机爆发已将近两年, 然而形势并没有太大好转, 接着是近期美国和日本的主权评级的下降, 危机进一步升级。
当投资者在一个国家寻找合适的投资机会时, 考虑的一个重要因素是他们能够收回投资的可能性和期限。主权风险水平对一个国家的总体投资水平会产生影响, 特定国家的信用风险不仅决定了境外投资者对该国投资的金额大小, 而且还会对该国投资的质量和稳定性产生重要影响。
国外学者对主权风险的研究始于20世纪80年代, 成熟于90年代。当前主流的方法是应用各种定量分析模型对主权风险进行定量分析。并由此发展出多种不同的模型和分析方法:Merton (1977) 改进了Black-Scholes期权定价模型, 对美国的联邦存款保险进行了定价, 将“或有要求权分析”引入政府或有债务的分析中。DaleF.Gray, RobertC.Merton和ZviBodie (2006) 对结构模型进一步进行改进, 将或有要求全分析方法应用于主权风险的度量。然而该理论对数据的要求苛刻, 大多数国家并不具备该理论所要求的详尽历史数据。本文也将在这一方法的基础上对希腊主权债务危机进行实证分析。并将对模型的部分变量进行调整, 以适应希腊以及更多国家的国情。
一、BSM结构模型
BSM结构模型由Merton于1974年提出, 又称或有要求权 (CCA) 模型、Merton模型。在理论分析中, 违约被假定为资产的市场价值低于债务额时发生, 但KMV公司的统计分析表明, 在违约时资产价值处于短期债务与全部债务间的某一水平, 这一点称为违约点, 在最简单的情况下, 违约点DPT=短期债务面值+长期债务面值/2。主权风险评价BSM结构模型如 (1) 式:
其中, r为无风险利率, 根据国际上通行的方法选择同期美国政府国库券利率作为无风险利率。
二、模型变量调整
(一) 主权国家资产价值
基于贴现理论基本思想, 外汇现金流量净现值可用来估价国家资产价值, 即把主权国家资产价值描述为外汇现金流量和国家经济收益率的函数, 建立国家资产价值流量估价模型, 用国家资产价值体现主权国家的偿债能力。
整理可得知表示T期间净投资额。故可被表示为净投资在T时刻的存量。
(二) 主权国家资产收益波动率
本文最终使用一种有一定误差的波动率估算方法。采用希腊雅典ASE综合指数的股指收益波动率代替希腊国家资产收益波动率。研究表明, 虽然股指收益的波动与国家资产收益的波动率的幅度有很大差别。但是其波动的方向是非常一致的。筑波大学的NaotoOshiro和YasufumiSaruwatari在2005年曾直接使用以股指为基础的理论价值替代国家资产价值, 得到了良好的实证结果, 准确描绘了阿根廷与泰国的违约事件。
(三) 主权负债
在本文主权风险评价BSM结构模型的框架内, 使用违约点的概念来定义每年的负债情况, 即违约点DPT=短期债务面值+长期债务面值/2。其中短期债务包括货币存款、短期债券和对外短期贷款。长期债务包括长期债券和对外长期贷款。
三、希腊主权违约概率计算
(一) 希腊国家资产价值
国家资产价值是计算主权国家违约概率的主要变量, 通过对历年数据的估算, 可以得出2003-2010年希腊国家资产价值, 如表1所示。
在计算中净投资It=总资本形成At-固定资产折旧Bt, 即It=At-Bt。国家资产价值等于上一期的国家资产价值加上当期新增的净投资, 即Vt=Vt-1+It。
本文采用永久库存法来估计第0期V, 即1989年的国家资产价值。假设净投资以公式 (2) 的指数方式增长, 并且假设第0期的资本存量是以前各期的投资之和, 则第0期的资本存量V0通过公式 (3) 进行计算。
其中, I0———净投资初始值, θ———常数, t———时间。
对I (t) 与时间TIME作线性回归可得到V0。
(二) 希腊雅典ASE综合指数收益波动率
本文使用希腊雅典ASE综合指数2004年以来的每日收盘价来计算波动率。可得ASE综合指数收益年波动率如表2所示。
(三) 希腊主权债务
这里的长期债务还本付息额采用KMV公司的实证结论, 违约点=短期政府债务+长期政府债务/2。KMV公司对违约价值的确定是基于大量实证的结果, 不依赖于任何坚实的理论基础。但违约点的计算在各种信用风险度量领域都有广泛的应用。将希腊债务数据通过KMV的实证方法计算违约点, 如表3所示。
(四) 无风险利率
本文使用与一年期美国国库券利率最相近的6个月期美国国库券利率作为无风险利率, 数据如表4所示。
资料来源:美联储美国国债二级市场利率数据库
(五) 计算违约概率
将已有数据代入违约概率模型:
可得2004年至2010年的希腊主权债务违约概率, 如表5所示。
四、模型有效性评价
从计算结果中, 可以清晰的看出08年后希腊主权债务违约概率的变动情况。进入2008年, 随着全球金融危机的爆发, 违约率增加到4.07%, 而之前, 希腊主权债务几乎不存在违约可能性。表明金融危机对希腊造成重大打击, 出现了偿债困难。进入2009年, 违约概率进一步增加到4.83%, 希腊主权债务危机全面爆发。2010年, 违约概率翻倍增长达到9.71%, 此时希腊主权债务危机已经进入高潮, 转变为欧洲主权债务危机, 欧盟多国都笼罩在债务危机的阴影下。
从主权风险评价的BSM结构模型计算出的违约概率来看, 2008年希腊就已经有了4.07%的违约概率, 从评级机构自身的标准来看, 相应的评级应该为BBB级, 但是评级机构在一年后才进行了下调, 使评级丧失了预警的效果。
综上分析, BSM结构模型以及对变量的调整在分析主权风险时是有效的, 模型能够预警到主权风险的发生, 可以评价违约风险的大小。并且与机构评级相比, 主权风险评价的BSM结构模型更加灵敏。
五、希腊主权债务危机展望
2011年是希腊债务到期的高潮, 到期本利和高达515.89亿欧元。之后的几年虽说到期债务额有所下降, 但是依然保持着较高水平。
从本文对希腊国家资产价值的计算部分可知, 2010年希腊净投资近几十年来首次成为负值。由于各项经济指标并没有很好的改观, 特别是希腊保证外汇流入的主要行业:旅游业和航运业在金融危机的打击下大幅缩水。所以这种趋势还有延续的可能。这会使希腊国家资产价值进一步下降或增幅很小, 偿债能力进一步退缩。希腊政府采取的大规模的财政紧缩政策, 会由于财政政策的时滞性, 难以短时间内提高偿债能力。
由此可见, 希腊的偿债能力在短期内很难恢复, 而希腊的到期债务却将迎来高峰。就今年的形势来看, 美国已经因为债务危机丧失了AAA主权信用评级, 债务危机已经成为全球性问题, 而并非是希腊等国的个别问题。本文推测, 在未来几年, 特别是2012年, 希腊的主权概率不会低于2010年和2011年, 因为从模型的框架来看, 近期并没有明显的利好消息能被反映在模型中。希腊主权风险的形势依然严峻, 并在短时间内难以有质的改变。
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