4.風(fēng)險概率分析指標

　　描述風(fēng)險概率分布的指標主要有期望值、方差、標準差、離散系數等。

　　期望值：是風(fēng)險變量的加權平均值。

　　對于離散型風(fēng)險變量，期望值為

　　n—風(fēng)險變量的狀態(tài)數

　　Xi—風(fēng)險變量的第種狀態(tài)下變量的值

　　Pi—風(fēng)險變量的第種狀態(tài)出現的概率

　　等概率的離散隨機變量的期望值為

　　方差和標準差

　　方差和標準差都是是描述風(fēng)險變量偏離期望值

　　程度的絕對指標。對于離散變量，方差為S2

　　（四）概率樹(shù)分析

　　概率分析的理論計算法

　　一般只使用于服從離散分布的輸入與輸出變量。

　?。?）假定輸入變量之間是相互獨立的，因此，對于某一狀態(tài)下的評價(jià)指標（即項目?jì)炔渴找媛驶騼衄F值等指標），其概率可以通過(guò)計算該狀態(tài)下各輸入變量取值的概率乘積得到

　?。?）評價(jià)指標（凈現值或內部收益率）由小到大進(jìn)行順序排列，列出相應的聯(lián)合概率和從小到大的累計概率，并繪制評價(jià)指標為橫軸，累計概率為縱軸的累計概率曲線(xiàn)。計算評價(jià)指標的期望值、方差、標準差和離散系數

　　當輸入變量數和每個(gè)變量可取的狀態(tài)數較多（大于三個(gè)），或各輸入變量之間相互關(guān)聯(lián)時(shí)，一般不適于使用理論分析方法。

　　（五）蒙特卡洛模擬

　　當在項目評價(jià)中輸入的隨機變量個(gè)數多于三個(gè)，每個(gè)輸入變量可能出現三種以上狀態(tài)時(shí)，就不能用理論計算法進(jìn)行風(fēng)險分析，必須采用蒙特卡洛模擬技術(shù)。

　　其原理是用隨機抽樣的方法抽取一組輸入變量的數值，計算項目評價(jià)指標，重復這個(gè)方法足夠多以后即可獲得評價(jià)指標的概率分布及累計概率分布等數據，據此計算項目由可行轉變?yōu)椴豢尚械母怕?，從而估計項目投資所承擔的風(fēng)險。

　　1.蒙特卡洛模擬的程序

　?。?）確定風(fēng)險分析所采用的評價(jià)指標。

　?。?）確定對項目評價(jià)指標有重要影響的輸入變量。

　?。?）經(jīng)調查確定輸入變量的概率分布。

　?。?）為各輸入變量獨立抽取隨機數。

　?。?）由抽得的隨機數轉化為各輸入變量的抽樣值。

　?。?）將抽樣值組成一組項目評價(jià)基礎數據。

　?。?）根據抽樣值組成基礎數據計算出評價(jià)指標值。

　?。?）重復第四步到第七步，直至預定模擬次數。

　?。?）整理模擬結果所得評價(jià)指標的期望值、方差、標準差和期望值的概率分布，繪制累計概率圖。

　?。?0）計算項目由可行轉變?yōu)椴豢尚械母怕省?/p>

　　2.應用蒙特卡洛模擬法時(shí)應注意的問(wèn)題

　?。?）在蒙特卡洛模擬法時(shí)，假設輸入變量之間是相互獨立的，在風(fēng)險分析中會(huì )遇到輸入變量的分解程度問(wèn)題。變量分解得越細，輸入變量個(gè)數就越多，模擬結果的可靠性就越高，但計算過(guò)程越繁瑣。

　　如果輸入變量是相關(guān)的，模擬中視為獨立的進(jìn)行抽樣，就可能導致錯誤的結論。處理辦法為：

　　限制輸入變量的分解程度。

　　限制不確定變量個(gè)數。

　　進(jìn)一步搜集有關(guān)信息，確定變量之間的相關(guān)性，建立函數關(guān)系。

　?。?）蒙特卡洛法的模擬次數。從理論上講，模擬次數越多越正確，從實(shí)際出發(fā)，一般應在200-500次之間為宜。由于計算量巨大，蒙特卡洛模擬需要借助計算機來(lái)完成。

　　（六）風(fēng)險綜合評價(jià)法

　　步驟：

　?。?）建立風(fēng)險調查表。

　?。?）判斷風(fēng)險權重。利用專(zhuān)家經(jīng)驗進(jìn)行評價(jià)，計算各風(fēng)險因素的權重。

　?。?）確定每個(gè)風(fēng)險發(fā)生概率?？捎?-5標度分別表示可能性很小、較小、中等、較大、很大。

　?。?）計算風(fēng)險因素的等級。將每個(gè)風(fēng)險的權重與發(fā)生可能性相乘，所得分值即為其等級。

　?。?）將風(fēng)險調查表中風(fēng)險因素的等級相加，得整個(gè)項目的綜合風(fēng)險等級。分值高的，整體風(fēng)險越大。

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