模拟芯片公司企业风险衡量（参考）.docx

泓域/模拟芯片公司企业风险衡量模拟芯片公司企业风险衡量目录一、 损失程度的估计 2二、 概率的基本概念 6三、 变动程度的测定 9四、 中心趋势测量 10五、 风险衡量的理论基础 12六、 风险衡量的作用 13七、 产业环境分析 14八、 行业发展情况和未来发展趋势 14九、 必要性分析 15十、 项目基本情况 15十一、 法人治理 18十二、 组织机构及人力资源配置 28劳动定员一览表 28十三、 项目风险分析 29十四、 项目风险对策 32十五、 SWOT分析说明 34一、 损失程度的估计风险损失程度是指风险事故可能造成的损失值，即风险价值在衡量风险损失程度时，除了需要考虑风险单位的内部机构、用途、消防设施等以外，还需要考虑以下几方面的因素：损失形态、损失频率、损失金额和损失的时间一）同一原因所致各种形态的损失同一原因导致的多形态的损失，不仅要考虑风险事件所致的直接损失，而且还要考虑风险事件引起的其他相关的间接损失一般来说，间接损失比直接损失更严重例如，尽管汽车碰撞发生的次数大于因碰撞所致的潜在损失，但是因责任诉讼所致的责任损失往往大于汽车因碰撞所致的损失，因此，一般来说，汽车责任风险的所致损失大于财产损失风险。

二）单一风险事件所涉及的损失单位数单一风险事件所引起损失的单位越多，其损失就越严重，损失程度和风险单位数大多呈正相关关系三）损失的时间一般来说，风险事件发生的时间越长，损失频率越大，损失的程度也就越大估计损失程度不仅要考虑损失的金额，还要考虑损失的时间价值四）损失金额一般情况下，损失金额直接显示损失程度的大小，损失金额越大，损失程度就越大在一些特殊的情况下，损失金额的大小使损失频率、损失时间的估计变得微不足道1、单次风险事故所致损失金额单次风险事故所致的损失金额一般来说不能全部列举出来，它可以在某一区间内取值，因此它是连续型随机变量对于损失金额的概率分布，很多经验数据表明可以利用正态分布、对数正态分布、帕累托分布等来进行拟合估计2、一定时期总损失一定时期总损失是指在已知该时期内损失次数概率分布和每次损失金额概率分布的基础上所求的损失总额一定时期总损失金额为发生一次损失时的损失额，加上2次损失发生时的损失额，等等为简单起见，以例子说明3、随机模拟法的应用现实中，企业财产损失次数的分布和损失程度的分布可能是比较复杂的，所以以上逐个分析各种可能的方法太烦琐，甚至是不可能的在这种情况下，就要应用到随机模拟的方法。

随机模拟法是一种仿真的方法，通过产生随机数的方法，模拟企业财产在较长时间内（如100年）发生损失的情况，从中得到年总损失额的分布具体过程是：首先规定随机数大小与损失次数的关系、随机数大小与损失程度的关系，然后开始第一轮模拟产生一个随机数，看其代表的损失次数，假如这个随机数代表该年发生N次损失，则再生成N个随机数，对应于每次损失中的损失额，把这N个损失额累加起来，就得到了第一轮模拟中的损失额接下来开始第2轮，第3轮，……，一直模拟下去，直到达到要求的轮数这样就可以得到年总损失额的概率分布当然，由于总的模拟轮数偏少，表中的结果是不准确的在这种少轮次模拟中出现的损失额其概率是偏高的在实践中，可以采用计算机进行模拟的计算，因而可以进行上万轮的模拟计算，以得到比较可靠的模拟结果4、均值和标准差的估算有时人们只关心损失幅度的某个特征值，如均值和标准差这时就可以直接对总体均值和标准差进行区间估算不同的数据量，采用的方法也不同1）样本容量较大，已知样本均值和抽样误差，估计总体均值2）样本容量较小，总体为正态分布而o未知时，估计总体均值3）样本容量较小，总体为正态分布时，估计总体方差五）所需暴露单位数量的估算根据大数定律可知，随着暴露单位的数量趋于无穷大，实际的损失频率将会趋近于期望的真实损失频率。

但在实际中，一个组织的暴露单位的数量绝不可能无穷大，大多数情况下这是一个有限的数字而且在很多情况下，这个数字几乎称不上“大”因此，就存在这样一个问题：当样本不够充分大时，会导致多大的错误？也就是说，风险评估并不是百分之百地以一种概率的说法对未来进行预测，尽管概率就已经体现了不确定性，但实际中由于许多统计原理所需的条件不能满足，这种预测本身也带有一定的不确定性对于这种情况，风险经理可能会有另一种问法：“为了有95%的把握使最大可能损失的估计值与真实值的差别不超过5%，必须有多少暴露单位？”或者说，如果风险管理者希望有（1—a）的把握保证，企业面临的某种实际损失率与给定的预期损失率之差的变动程度不超过E，则风险单位数要多大才能满足上述要求？在回答这个问题时，我们假设损失是以二项分布假定的方式发生的，即风险单位发生损失是相互独立的，并且每个风险单位损失发生的概率不变这样，当n足够大时，损失近似服从正态分布从以上影响损失的因素可以看出，风险的大小取决于损失的程度而不是损失发生的频率风险是损失的不确定性，风险事件导致的损失频率和损失程度的大小具有随机性，损失频率和损失程度是衡量风险的两个重要指标。

但是，风险的大小主要取决于损失的程度而不是损失的概率二、 概率的基本概念随机事件可能导致不同的结果发生，各种结果发生的可能性可能相同，也可能不同问题是如何度量随机事件中各种不同结果发生可能性的大小在统计学中，用“概率”这样一个概念来度量随机事件中某一结果发生的可能性大小随机事件中某一结果发生的次数占所有结果发生的次数的比率就是该结果发生的概率损失概率越高，表明事故发生越频繁；损失概率越低，表明事故很少发生在运用概率衡量风险时，应该考虑以下几方面的因素①运用概率衡量风险是在假设风险发生事件的条件不变的情况下估算的如果发生风险事故的条件发生变化，则根据以往发生事故统计资料预测的风险，就不一定代表未来风险事故发生的情况②确定风险事件的观察期一般来说，观察现实风险事故发生的资料，需要确定一个考察期考察期限越长，越能够说明发现事故发生的大致情况；考察期限越短，越无法说明风险事故发生的大致情况③风险的衡量具有时间单位的限制如果选择20年的风险事故统计资料作为观察期，估算每年发生风险事故的概率，则损失的概率就是每年损失的平均值④损失的大致范围确定损失频率或者损失程度的大致范围，实际上是确定事故造成损失的大致范围，确定事故的期望损失和最大可能损失。

概率有古典概率、试验概率和主观概率之分古典概率的方法是当随机事件中各种可能发生的结果及其发生的次数都可以由演绎或外推法得知，因此无须任何统计试验即可计算各种可能发生结果的概率的一种方法按古典概率方法计算的概率，称为古典概率古典概率的基本特点是：①可知性，即随机事件所有可能发生的结果及其发生的次数可以通过演绎法或外推法得知；②无须试验，即不必做统计试验即可计算各种可能发生结果的概率；③准确性，即依古典概率方法计算的概率是没有误差的试验概率的方法是根据大量的，重复的统计实验结果计算随机事件各种可能发生结果的频率，视频率为概率的一种方法如上例某公司车队在过去一年发生事故的例子试验概率的基本特点是：①实验性，即必须经过统计试验结果才能计算各种结果出现的频率，即试验概率；②大量重复性，即试验次数必须足够大，重复进行每次试验的条件和程序必须相同；③误差性，即每做一轮（100次或1000次）试验，各种结果出现的频率都可能各不相同这种现象表明频率只是概率的逼近值或估计值，因此存在误差从理论上来说，当试验次数不断增大时，这种误差归于消失，频率将近似于概率主观概率的方法是依据个人对随机事件的认识，主观地确定随机事件中各种可能发生结果的概率的一种方法。

在实践中，有的随机事件既不能按古典概率法，也不能按试验概率法计算其各种可能发生结果的概率，因而不得不依靠决策者的主观估计来决定概率主观概率具有以下几方面的特点：①风险管理者对风险认识的态度决定主观概率；②风险管理者搜集的信息决定主观概率；③主观概率是在无法对事件作长期观察和试验的情况下作出的主观判断例如，甲乙两个球队实力相当，如果要预测甲乙两个球队的胜负，只有凭借主观概率频率和概率都是一个介于0和1之间的数，它们之间的关系，事实上就是试验概率与古典概率之间的关系当被研究对象是总体的全部单位时，频率就是概率；当被研究对象是总体的部分单位（即样本）时，频率只是试验概率因此可以说，概率是频率的期望值或理论值，频率只是概率的估计值或试验值在试验次数或抽样次数非常大时，频率逼近概率三、 变动程度的测定衡量风险大小取决于不确定性的大小，取决于实际损失偏离预期损失的程度，而不确定性的大小可以通过对发生损失距离期望的偏差来确定，即风险度风险度是衡量风险大小的一个数值，这个数值是根据风险所致损失的概率和一定规则的计算得到的风险度越大，就意味着对将来越没有把握，风险就越大；反之，风险就越小一）方差和标准差对于随机变量X，如果X1，X2，……，Xn是随机变量的n个观测值，`X是随机变量的算术平均数，称（Xi-`X）2（i=1,2,…,n）为观测值Xi的平方偏差，称（X1-`X）2，（X2-`X）2，...... ，（Xi- `X）2的算术平均数为这组数据的平均平方偏差，简称方差（或均方差）。

方差的算术平方根是标准差或根方差标准差是衡量测量值与平均值离散程度的尺度，标准差越大，数据就越分散，损失波动的幅度就越大，较大损失出现的可能性就越大二）变异系数风险的稳定性可以通过变异系数反映出来变异系数越大，风险的稳定性越弱，风险也就越大；相反，风险的稳定性越强，损失的风险越小变异系数是标准差与均值或期望值的比例，也称标准差系数或平均偏差系数风险衡量中，风险的稳定性对衡量具有重要意义某一事故偏离预期损失的方差越大，管理人员就越担心，损害也就越大对变异系数的大小没有统一的规范，可以根据需要在一定幅度内灵活确定一般情况下，变异系数越小，则偏差就越小，据此制定的风险管理策略就越可靠，重大风险事故发生的可能性就越小三）偏态前面讲过平均数与中位数的概念，在这两个指标相等的情况下，变量的频数分布呈对称分布，即没有偏态当中位数与平均数不相等时，分布就会出现偏态当中位数大于平均数时，表明分布聚集于左边而向右边偏斜当中位数小于平均数时，表明分布聚集于右边而向左边偏斜四、 中心趋势测量中心趋势测量是确定风险概率分布中心的重要方法在各种不同的测量方法中，主要有以下几种方法一）算术平均数算术平均数是指用平均数表示的统计指标，分为总体的一般平均指标和时序平均指标。

一般平均指标是指同质总体内某个数量标志（在一定时间内）的平均值；时序平均指标是某一个统计指标在不同时间的数量平均值二）加权平均数加权平均数（期望值）是用每一项目或事件的概率加权平均计算出来的三）中位数衡量损失、预测损失的另一种方法是计算中位数中位数也称值，位于数据的中心位置四）众数众数是一种根据位置确定的平均数顾名思义，众数就是分布数列中最常出现的变量值，即频数或频率最大的变量X的观测值数列中最常出现的变量的观测值说明该变量观测值最具有代表性，因此以之反映变量的一般水平众数具有这样的特点：①众数是一种位置平均数，它不受数列中各单位变量观测值的影响，因此难以准确地反映数列变量观测值的平均水平但是，当数列中有异常变量观测值时，它不受数列两端异常变量观测值的影响，增强其作为变量观测值数列的一般水平的代表性②由于众数是频数最大的变量观测值，因此，当分布数列没有明显的集中趋势而趋于均匀分布的情况下，就无众数可言了③如果分布数列有多个众数出现就应重新分组，或。