序論：好文章的創(chuàng)作是一個(gè)不斷探索和完善的過(guò)程，我們?yōu)槟扑]十篇風(fēng)險(xiǎn)分析的方法范例，希望它們能助您一臂之力，提升您的閱讀品質(zhì)，帶來(lái)更深刻的閱讀感受。

篇（1）

中圖分類(lèi)號(hào):F293.3文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 文章編號(hào):1673-291X(2007)01-0174-03

一､房地產(chǎn)投資風(fēng)險(xiǎn)的類(lèi)型

房地產(chǎn)投資風(fēng)險(xiǎn)涉及政策風(fēng)險(xiǎn)､社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)､技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)､自然風(fēng)險(xiǎn)和國(guó)際風(fēng)險(xiǎn)等,而這其中對(duì)房地產(chǎn)投資影響較大,同時(shí)又是可以預(yù)測(cè)､規(guī)避的主要是經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)｡經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)主要包含市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)､經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)等｡

1.市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn),指由于房地產(chǎn)市場(chǎng)狀況變化的不確定性給房地產(chǎn)投資者帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)｡其中主要有:

(1)流動(dòng)性和變現(xiàn)力風(fēng)險(xiǎn)

由于房地產(chǎn)是低流動(dòng)性資產(chǎn),這就決定了投資在房地產(chǎn)上的資金流動(dòng)性差､變現(xiàn)能力弱｡也就是說(shuō),當(dāng)房地產(chǎn)投資者在急需資金時(shí),無(wú)法將其手中的房地產(chǎn)很快脫手,即使投資者能較快地完成房地產(chǎn)交易,也很難以合理的價(jià)格成交,從而大大影響其投資收益,所以,房地產(chǎn)不能流動(dòng)及其變現(xiàn)上的困難,給房地產(chǎn)投資者帶來(lái)了變現(xiàn)及收益上的風(fēng)險(xiǎn)｡

(2)購(gòu)買(mǎi)力風(fēng)險(xiǎn)

指由于物價(jià)水平上升而使投資者出售或出租房地產(chǎn)獲得的現(xiàn)金的購(gòu)買(mǎi)力下降的風(fēng)險(xiǎn)｡這里的風(fēng)險(xiǎn)主要出在投資者提價(jià)的“時(shí)滯”上,特別是在高通貨膨脹時(shí)期｡購(gòu)買(mǎi)力風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)影響消費(fèi)者,但在貨幣購(gòu)買(mǎi)力水平普遍下降的情況下,人們會(huì)把有限的購(gòu)買(mǎi)力用到最急需的消費(fèi)上,從而影響了對(duì)房地產(chǎn)的消費(fèi)購(gòu)買(mǎi),這樣即使房地產(chǎn)本身能夠保值,由于人們降低了對(duì)它的需求,也會(huì)導(dǎo)致房地產(chǎn)投資者遭受一定的損失｡

(3)利率風(fēng)險(xiǎn)

指由于利率的變動(dòng)給投資者帶來(lái)?yè)p失的可能性｡利率變動(dòng)對(duì)房地產(chǎn)投資者主要有兩方面的影響:第一,對(duì)房地產(chǎn)實(shí)際價(jià)值的影響｡一般使用高利率折現(xiàn),會(huì)降低投資者的凈現(xiàn)值收益;第二,對(duì)房地產(chǎn)債務(wù)資金成本的影響｡貸款利率上升,會(huì)直接增加投資者的開(kāi)發(fā)成本,加重其債務(wù)負(fù)擔(dān)｡

2.經(jīng)營(yíng)性風(fēng)險(xiǎn),指由于經(jīng)營(yíng)上的不善或失誤所造成的實(shí)際經(jīng)營(yíng)結(jié)果與期望偏離的可能性｡這種風(fēng)險(xiǎn)即與企業(yè)內(nèi)在因素有關(guān)(由于投資者得不到準(zhǔn)確充分的市場(chǎng)信息,而可能導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)決策的失誤),也與經(jīng)濟(jì)環(huán)境因素的影響有關(guān)(如房地產(chǎn)市場(chǎng)､房地產(chǎn)價(jià)格､國(guó)家政策等)｡

3.財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),指由于房地產(chǎn)投資者運(yùn)用財(cái)務(wù)杠桿,即在使用貸款的條件下,既擴(kuò)大了投資的利潤(rùn)范圍,同時(shí)也增加了不確定性,增加的收入不足以?xún)斶€債務(wù)的可能性｡另外,違約風(fēng)險(xiǎn)也是財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的一種,違約風(fēng)險(xiǎn)指由于投資者財(cái)務(wù)狀況惡化而使房地產(chǎn)投資及其報(bào)酬無(wú)法全部收回的可能性,或者是房地產(chǎn)購(gòu)買(mǎi)者不能按約按期支付購(gòu)買(mǎi)房款,拖欠嚴(yán)重,使投資者入不敷出所造成的一種風(fēng)險(xiǎn)｡

二､房地產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)分析方法

經(jīng)濟(jì)的不穩(wěn)定和市場(chǎng)的不完善,使風(fēng)險(xiǎn)總是客觀存在的,因此,在進(jìn)行投資決策時(shí)必須給以充分的重視｡房地產(chǎn)投資風(fēng)險(xiǎn)分析常用的方法是風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整貼現(xiàn)率法和肯定當(dāng)量法｡

(一)風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整貼現(xiàn)率法

這種方法的基本思想是對(duì)于高風(fēng)險(xiǎn)的項(xiàng)目,采用較高的貼現(xiàn)率去計(jì)算凈現(xiàn)值,然后根據(jù)凈現(xiàn)值法的規(guī)則來(lái)選擇方案｡問(wèn)題的關(guān)鍵是根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)的大小確定風(fēng)險(xiǎn)因素的貼現(xiàn)率即風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整貼現(xiàn)率｡

1.計(jì)算公式

風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整貼現(xiàn)率的計(jì)算公式為:K=i+b×Q

式中:K――風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整貼現(xiàn)率

i――無(wú)風(fēng)險(xiǎn)貼現(xiàn)率

b――風(fēng)險(xiǎn)報(bào)酬斜率

Q――風(fēng)險(xiǎn)程度

2.風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整貼現(xiàn)率法的計(jì)算步驟:

(1)風(fēng)險(xiǎn)程度的計(jì)算

首先,計(jì)算方案各年的現(xiàn)金流入的期望值(E);

其次,計(jì)算方案各年的現(xiàn)金流入的標(biāo)準(zhǔn)差(d);

再次,計(jì)算方案現(xiàn)金流入總的離散程度,即綜合標(biāo)準(zhǔn)差(D);

最后,計(jì)算方案各年的綜合風(fēng)險(xiǎn)程度,即綜合變化系數(shù)(Q)｡

(2)確定風(fēng)險(xiǎn)報(bào)酬斜率

首先,計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)報(bào)酬斜率(b);

其次,根據(jù)公式:K=i+b×Q確定項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整貼現(xiàn)率;

最后,以“風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整貼現(xiàn)率”為貼現(xiàn)率計(jì)算方案的凈現(xiàn)值,并根據(jù)凈現(xiàn)值法的規(guī)則來(lái)選擇方案｡

例如,假設(shè)有兩個(gè)房地產(chǎn)項(xiàng)目方案A､B,兩方案的風(fēng)險(xiǎn)和期望的現(xiàn)金流相同,只考慮一年的現(xiàn)金流情況,兩方案的資本支出即初始現(xiàn)金流相同,無(wú)風(fēng)險(xiǎn)報(bào)酬率為6%,投資方案A､B的現(xiàn)金流量如表1:

計(jì)算為:

E(A)=E(B)=3000 D(A)=D(B)=632.4 Q(A)=Q(B)=0.21

K(A)=K(B)=I+B*Q=6%+0.1*0.21*100%=8.1%

NPV(A)=1775

NPV(B)=1375

(注:計(jì)算過(guò)程略｡K代表風(fēng)險(xiǎn)報(bào)酬率,I代表無(wú)風(fēng)險(xiǎn)報(bào)酬率,B代表風(fēng)險(xiǎn)報(bào)酬斜率,Q代表風(fēng)險(xiǎn)程度｡B假定為0.1｡)

(二)肯定當(dāng)量法

這種方法的基本思路是先用一個(gè)系數(shù)把有風(fēng)險(xiǎn)的現(xiàn)金收支調(diào)整為無(wú)風(fēng)險(xiǎn)的現(xiàn)金收支,然后用無(wú)風(fēng)險(xiǎn)的貼現(xiàn)率去計(jì)算凈現(xiàn)值,以便用凈現(xiàn)值法的規(guī)則判斷投資機(jī)會(huì)的可取程度｡

其計(jì)算公式為:

式中:at――t年現(xiàn)金流量的肯定當(dāng)量系數(shù),它在0-1之間

i――無(wú)風(fēng)險(xiǎn)的貼現(xiàn)率

CFAT――稅后現(xiàn)金流量

在運(yùn)用肯定當(dāng)量法時(shí),關(guān)鍵是確定肯定當(dāng)量系數(shù)｡肯定當(dāng)量系數(shù)是指肯定的現(xiàn)金流對(duì)與之相當(dāng)?shù)牟豢隙ǖ钠谕F(xiàn)金流的比值,它代表了投資者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的態(tài)度｡此系數(shù)的確定有幾種方式,如根據(jù)歷史資料進(jìn)行推斷､由經(jīng)驗(yàn)豐富的分析人員進(jìn)行主觀判斷､根據(jù)變異系數(shù)與其之間的關(guān)系來(lái)確定,在此我們不做詳細(xì)討論｡

由上面的計(jì)算可知變異系數(shù)為0.21,根據(jù)變異系數(shù)和肯定當(dāng)量系數(shù)的關(guān)系,肯定當(dāng)量系數(shù)為0.8(經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù))｡

因?yàn)镋(A)=E(B)=3000,所以,兩個(gè)方案的肯定當(dāng)量為3000*0.8=2400,由此,我們可以得出NPV(A)=2400/(1+6%)-1000=1264;NPV(B)=1015｡

(三)風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整貼現(xiàn)率法和肯定當(dāng)量法的比較分析

從上表可知,運(yùn)用風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整貼現(xiàn)率法計(jì)算的兩方案凈現(xiàn)值的差額為400,肯定當(dāng)量法差額為249｡可見(jiàn),在房地產(chǎn)投資方案的評(píng)價(jià)中,風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整貼現(xiàn)率法比肯定當(dāng)量法產(chǎn)生的偏差大｡考慮到風(fēng)險(xiǎn)因素,風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整貼現(xiàn)率有以下兩點(diǎn)不足:

第一,此方法把時(shí)間價(jià)值和風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值混在一起,并據(jù)此對(duì)現(xiàn)金流量進(jìn)行貼現(xiàn),意味著風(fēng)險(xiǎn)隨著時(shí)間的推移而加大,這種情況往往與實(shí)際情況不符,甚至是相互矛盾的｡因?yàn)?在實(shí)際中的很多投資在投資初期風(fēng)險(xiǎn)比較大,而隨著時(shí)間的推移,由于投資者對(duì)市場(chǎng)變化的趨勢(shì)有了清晰的認(rèn)識(shí)及內(nèi)部管理方式的改進(jìn),現(xiàn)金流會(huì)逐漸趨向穩(wěn)定,風(fēng)險(xiǎn)也隨之減少｡

對(duì)資金投放戰(zhàn)略來(lái)說(shuō),投資項(xiàng)目的現(xiàn)金流入一般發(fā)生的時(shí)間比較晚､持續(xù)時(shí)期較長(zhǎng)｡所以,在運(yùn)用風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整貼現(xiàn)率時(shí)偏差更大｡

第二,此方法在計(jì)算凈現(xiàn)值時(shí),在方案持續(xù)時(shí)期內(nèi)運(yùn)用統(tǒng)一的貼現(xiàn)率｡而我們知道,在項(xiàng)目持續(xù)期間內(nèi),其風(fēng)險(xiǎn)可能會(huì)隨著認(rèn)識(shí)的不斷加深和環(huán)境因素的改變而變成肯定因素｡因此,我們?cè)谶M(jìn)行貼現(xiàn)求凈現(xiàn)值時(shí),不能每一個(gè)期間都采用同一個(gè)貼現(xiàn)率｡尤其對(duì)于戰(zhàn)略方案來(lái)說(shuō),在較長(zhǎng)的時(shí)期內(nèi)風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)會(huì)更激烈,相同的貼現(xiàn)率會(huì)嚴(yán)重失實(shí)｡

這樣,與風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整貼現(xiàn)率法相比,肯定當(dāng)量法主要表現(xiàn)出以下兩個(gè)優(yōu)點(diǎn):

第一,此方法充分考慮了時(shí)間因素｡風(fēng)險(xiǎn)的不同會(huì)體現(xiàn)在不同的變異系數(shù)上,從而表現(xiàn)出不同的肯定當(dāng)量系數(shù),這比較符合現(xiàn)實(shí)情況｡當(dāng)然,為每一年準(zhǔn)確確定肯定當(dāng)量系數(shù),在實(shí)踐中是很難的｡對(duì)此,我們可以將戰(zhàn)略項(xiàng)目分為戰(zhàn)略引進(jìn)階段､戰(zhàn)略發(fā)展階段､戰(zhàn)略成熟階段和戰(zhàn)略衰退階段｡在每一個(gè)階段,風(fēng)險(xiǎn)的特征和大小是相似的,具有一定的統(tǒng)一性｡這樣就可以為每個(gè)時(shí)期確定一個(gè)肯定當(dāng)量系數(shù),既保證了效率又保證了效果｡

第二,運(yùn)用肯定的現(xiàn)金流易被接受｡風(fēng)險(xiǎn)管理思想認(rèn)為,“肯定的一元錢(qián)與不肯定的一元錢(qián)的價(jià)值是不同的”｡肯定當(dāng)量法先將不肯定的一元錢(qián)轉(zhuǎn)化為肯定的一元錢(qián),將有風(fēng)險(xiǎn)的現(xiàn)金流轉(zhuǎn)化為無(wú)風(fēng)險(xiǎn)的現(xiàn)金流｡在現(xiàn)實(shí)中,作為風(fēng)險(xiǎn)厭惡型的決策人員從心理上容易接受｡

從以上的分析可以看出,肯定當(dāng)量法克服了風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整貼現(xiàn)率法夸大遠(yuǎn)期風(fēng)險(xiǎn)的缺點(diǎn),可以根據(jù)各年不同的風(fēng)險(xiǎn)程度,分別采用不同的肯定當(dāng)量系數(shù)｡這樣,在對(duì)投資項(xiàng)目的評(píng)價(jià)就相當(dāng)準(zhǔn)確,因此,在實(shí)際中應(yīng)對(duì)其進(jìn)行推廣｡

三､房地產(chǎn)投資風(fēng)險(xiǎn)的規(guī)避與控制

高風(fēng)險(xiǎn)高收益､低風(fēng)險(xiǎn)低收益的關(guān)系決定房地產(chǎn)投資既是一種高收益的投資項(xiàng)目,同時(shí)也是一種高風(fēng)險(xiǎn)的投資項(xiàng)目｡對(duì)于風(fēng)險(xiǎn),很多人傾向于盡量回避,以最少的風(fēng)險(xiǎn)獲得更高的收益｡但是在房地產(chǎn)投資過(guò)程中,風(fēng)險(xiǎn)是客觀存在的,對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)識(shí)在于能及時(shí)地發(fā)現(xiàn)或預(yù)測(cè)到并能及時(shí)地采取有效的措施對(duì)其進(jìn)行化解､減輕和控制,降低投資者預(yù)期收益損失的可能性,并減少風(fēng)險(xiǎn)的危害性｡

規(guī)避和控制風(fēng)險(xiǎn)的基本思路是對(duì)于某種損失出現(xiàn)的可能性大小及其程度高低做出判斷并進(jìn)行調(diào)整,進(jìn)而盡可能地降低這種可能性,具體方法有:

1.風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避｡規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)方法的原理非常簡(jiǎn)單,即在預(yù)期收益相同的情況下,投資于風(fēng)險(xiǎn)小的房地產(chǎn)投資項(xiàng)目｡房地產(chǎn)投資項(xiàng)目種類(lèi)較多,它們的風(fēng)險(xiǎn)度大小不一,有的風(fēng)險(xiǎn)度較大,可能遭遇的不確定性因素也較高,而有些投資項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)度較小,選擇風(fēng)險(xiǎn)度小的投資項(xiàng)目,可以使投資收益得到有效的保證｡

2.風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移｡指房地產(chǎn)投資者以某種合理､合法的方式將風(fēng)險(xiǎn)損失轉(zhuǎn)給他人承擔(dān)｡如:在租賃房地產(chǎn)業(yè)務(wù)中,租約規(guī)定承租人負(fù)擔(dān)所有的經(jīng)營(yíng)費(fèi)用､維修､保養(yǎng)費(fèi)用甚至稅收,就能將經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移給承租人;在長(zhǎng)期租約中,規(guī)定租金隨著物價(jià)指數(shù)上升而相應(yīng)地變動(dòng),就能把購(gòu)買(mǎi)力風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移給承租者｡在開(kāi)發(fā)商與建筑商的施工合同中,規(guī)定建筑材料由建筑商采購(gòu),也起到了類(lèi)似的作用｡

篇（2）

中圖分類(lèi)號(hào) F123.9； 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

一、引入

電價(jià)的異常波動(dòng)帶來(lái)了巨大的金融風(fēng)險(xiǎn)，近年由于用電高峰的出現(xiàn)，拉閘限電情況日益加劇，對(duì)電力市場(chǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文擬采用VaR分析中的歷史模擬法方法，對(duì)電力市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析，以更好的規(guī)避和防范市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn),促進(jìn)電力市場(chǎng)的穩(wěn)定發(fā)展。

VaR的含義為(市場(chǎng)正常波動(dòng)條件下)，在一定的概率水平(置信度)下，某一金融資產(chǎn)或證券組合在未來(lái)特定的一段時(shí)間內(nèi)的最大可能損失?？杀硎緸椋篜rob(P>PVaR)=1-c。公式中，P為金融資產(chǎn)或證券組合在持有期t內(nèi)的損失；PVaR為置信水平c下處于風(fēng)險(xiǎn)中的價(jià)值。

VaR計(jì)算主要涉及兩個(gè)因素：目標(biāo)時(shí)段和置信水平。目標(biāo)時(shí)段是指我們計(jì)算的是未來(lái)多長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)組合的VaR，它的確定主要依賴(lài)于投資組合中資產(chǎn)的流動(dòng)性而定，一般取為1天，1周，10天或1月；置信水平的確定主要取決于風(fēng)險(xiǎn)管理者的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度，一般取90％一99.9％。

二、VaR方法下研究電力市場(chǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)

1．歷史模擬法的含義

歷史模擬法是假定采樣周期中收益率的分布不變, 借助于計(jì)算過(guò)去一段時(shí)間內(nèi)的資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)收益的頻率分布, 通過(guò)找到歷史上一段時(shí)間內(nèi)的平均收益, 以及既定置信水平下的最低收益水平, 推算VaR的值, 其隱含的假定是歷史變化在未來(lái)可以重現(xiàn)。

考慮一個(gè)證券組合VP，其市場(chǎng)因子為F(i)(i=1,2,…,n),計(jì)算95％置信度下的日VaR值。首先預(yù)測(cè)市場(chǎng)因子的日波動(dòng)性，選取市場(chǎng)因子過(guò)去101個(gè)交易日的歷史價(jià)格序列，得到市場(chǎng)因子的100個(gè)日變化：

F(i)的歷史價(jià)格水平向量 觀測(cè)到的變化向量

假定這100個(gè)變化在未來(lái)的一天都可能出現(xiàn)。對(duì)于每一個(gè)市場(chǎng)因子，將其當(dāng)前值F(i)和觀測(cè)的變化向量相加。得到市場(chǎng)因子的未來(lái)可能價(jià)格水平，以向量AF(i)n表示：（見(jiàn)圖2）根據(jù)相關(guān)定價(jià)公式，可以計(jì)算出市場(chǎng)因子當(dāng)前價(jià)值和未來(lái)的可能價(jià)值。于是，可求出組合的未來(lái)?yè)p益：

將損益從大到小排列，得到組合的未來(lái)收益分布，根據(jù)95％的置信度下的分為數(shù)，可以求出PVaR的值。

歷史模擬法直觀、計(jì)算簡(jiǎn)單、容易接受。他是一種非參數(shù)方法，不需要假定市場(chǎng)因子變化的統(tǒng)計(jì)分布，無(wú)須估計(jì)波動(dòng)性、相關(guān)性等各種參數(shù)，避免了模型風(fēng)險(xiǎn)?？梢赃x取101個(gè)交易日的日平均清算電價(jià)，由此求得100個(gè)波動(dòng)值，那么下一日產(chǎn)生的波動(dòng)值也應(yīng)該處于這100個(gè)價(jià)格波動(dòng)值的范圍內(nèi)，且該波動(dòng)值服從一定的概率分布。分別選取電價(jià)向上、向下波動(dòng)率不超過(guò)5％的波動(dòng)值作為電價(jià)波動(dòng)的上、下極值。從而算出次日的日平均清算電價(jià)的上、下極值。結(jié)合電力公司的毛利潤(rùn)，算出電力公司的電費(fèi)支出上、下限。在將計(jì)算結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。達(dá)到電力風(fēng)險(xiǎn)的規(guī)避作用。

2．?dāng)?shù)據(jù)分析與實(shí)證過(guò)程

歷史模擬方法在電力市場(chǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中首先假定考察日期為2006年9月20日，當(dāng)日某省整個(gè)電力市場(chǎng)平均清算電價(jià)（按電量加權(quán)平均計(jì)算得到）為275.23元/（MW.h），希望分析得到次日（即2006年9月21日）電價(jià)在某一置信度（95%）下可能出現(xiàn)的上限 和下限值，并估算相應(yīng)的電費(fèi)支出和毛利潤(rùn)的上限和下限值。其中電價(jià)上限是指次日電價(jià)超過(guò)該上限的概率為5%的電價(jià)值，電價(jià)下限是指次日電價(jià)超過(guò)該下限的概率為95%的電價(jià)值。

確定電價(jià)的樣本區(qū)間為2006年6月12日-2006年9月20日的101個(gè)交易日，得到這101個(gè)交易日的日平均清算電價(jià)。計(jì)算可能產(chǎn)生的電價(jià)波動(dòng)值:利用所選取得101個(gè)交易日的日平均電價(jià)序列，可得2006年月12日-2006年9月20日的平均清算電價(jià)的100個(gè)波動(dòng)值。那么，在通長(zhǎng)情況下可以認(rèn)為，2006年月20日-2006年月21日電力市場(chǎng)的日平均清算電價(jià)所產(chǎn)生的波動(dòng)值應(yīng)該處于這100個(gè)價(jià)格波動(dòng)值的范圍內(nèi)，該價(jià)格波動(dòng)值服從一定的概率分布。將市場(chǎng)日平均清算電價(jià)波動(dòng)值按大小排序。得到從日下跌289.67元/（MW.h）的電價(jià)負(fù)波動(dòng)到日上升249.72元/（MW.h）的電價(jià)正波動(dòng)的排序。

3．用歷史模擬方法計(jì)算VaR值

A.波動(dòng)上極限Pup：

選取電價(jià)向上波動(dòng)概率不超過(guò)5%（95%置信度下），的波動(dòng)值作為電價(jià)波動(dòng)上限值，即認(rèn)為次日日平均清算電價(jià)波動(dòng)一般不會(huì)超過(guò)該值?？芍?，電價(jià)波動(dòng)上限值為自小到大第95個(gè)波動(dòng)值，即157.93元/（MW.h）。

B.波動(dòng)下極限Pdown：:

選取電價(jià)向下波動(dòng)概率不超過(guò)5%（95%置信度下），的波動(dòng)值作為電價(jià)波動(dòng)下限值，即認(rèn)為次日日平均清算電價(jià)波動(dòng)一般不會(huì)低于該值。從表可知，電價(jià)波動(dòng)下限值為自大到小第95個(gè)波動(dòng)值，即-162.46元/（MW.h）。

C.次日的日平均清算電價(jià)上限值

PU=P07.9.20+Pup

=275.23元/（MW.h）+159.93元/（MW.h）

=435.16元/（MW.h）

D.次日的日平均清算電價(jià)下限值

PL=P07.9.20+ Pdown

=275.23元/（MW.h）+[-162.46元/（MW.h）]

=112.77元/（MW.h）

可知，2007年9月21日的電價(jià)處于上、下限[435.16元/（MW.h），112.77元/（MW.h）]

之間的概率為90%

4．利潤(rùn)模型

某市電力市場(chǎng)中，市電力公司起到了單一購(gòu)買(mǎi)者的作用，假設(shè)它的購(gòu)電來(lái)源主要包括三部分:電力市場(chǎng)內(nèi)的競(jìng)價(jià)機(jī)組，某地區(qū)(這里假定為華中地區(qū))售電，市場(chǎng)外的非競(jìng)價(jià)機(jī)組[36,37]。競(jìng)價(jià)機(jī)組的購(gòu)電電價(jià)P1由市場(chǎng)清除電價(jià)決定。華中售電和非競(jìng)價(jià)機(jī)組的購(gòu)電價(jià)格則是由市電力公司與對(duì)方商定后，以合同形式按某一確定的價(jià)格P2 購(gòu)買(mǎi)，電力公司從電力市場(chǎng)購(gòu)買(mǎi)電能，然后把所有電量以國(guó)家規(guī)定的價(jià)格約595元/（MW.h）統(tǒng)一向所有用戶(hù)售電。在忽略網(wǎng)絡(luò)損耗的情況下，由此，電力公司的毛利潤(rùn)為: M = P0?Q - [(1-k) P1?Q1+k Pc?Q1 +P2?Q2]（1）其中: P0為電力公司的售電價(jià)格，目前，該市對(duì)工業(yè)、商業(yè)和居民用戶(hù)采用不同的電價(jià)，將各種電價(jià)平均后得到的總體平均電價(jià)，本文計(jì)算中統(tǒng)一取售電價(jià)格P0為595元/（MW.h）；Q為電力公司通過(guò)電力市場(chǎng)購(gòu)入的總電量，也等于售電量；P1為競(jìng)價(jià)機(jī)組部分電量的市場(chǎng)清除電價(jià)(按電量加權(quán)平均計(jì)算得到)；Q1為電力公司通過(guò)電力市場(chǎng)購(gòu)入的競(jìng)價(jià)部分的電量;P2為非競(jìng)價(jià)機(jī)組和華中售電部分電量的平均電價(jià)，一般是每年商定一次，因此可以認(rèn)為是固定值，這里統(tǒng)一近似取平均電價(jià)400元/（MW.h）；Pc為競(jìng)價(jià)機(jī)組平均合約電價(jià)（近似取350元/（MW.h））；Q2為通過(guò)非競(jìng)價(jià)機(jī)組和華中售電部分購(gòu)入的總電量。上式（1）中的項(xiàng)目有關(guān)系: Q = Q1 +Q2 （2）

考慮到目前短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的精度較高，式（1）中的總用電量Q可以通過(guò)負(fù)荷預(yù)測(cè)得到。由于該預(yù)測(cè)值與次日的實(shí)際用電量不會(huì)相差太大(一般不大于5%，通常在1%～3%)，故公式中的總用電量可以用預(yù)測(cè)值Q0來(lái)表示，設(shè)為一固定值。故式（2）表達(dá)為: M = P0?Q - [(1-0.8) P1?Q1+0.8?350Q1 +400?Q2]（3）式中，Q2是由省電力調(diào)度中心統(tǒng)一安排，為某一固定值，于是購(gòu)入的競(jìng)價(jià)機(jī)組部分電量Q1也是一固定值。通過(guò)華中售電和非競(jìng)價(jià)機(jī)組購(gòu)入的兩部分電量，其價(jià)格和電量都是固定的，所以它們對(duì)于毛利潤(rùn)的影響是相同的。在這里可以將它們合并，均看成通過(guò)市場(chǎng)外部購(gòu)入的電量，其購(gòu)電總量為Q2，購(gòu)電平均價(jià)格取400元/(MW?h)。 故式（1）又可競(jìng)價(jià)機(jī)組電費(fèi)支出描述為: M1 = (1-k) P1?Q1+k Pc?Q1（4）競(jìng)價(jià)機(jī)組、非競(jìng)價(jià)機(jī)組和華中售電總電量的電費(fèi)支出為: M2 = (1-k) P1?Q1+k Pc?Q1 + P2?Q2（5）上式（4）可以計(jì)算電力公司的毛利潤(rùn)，將上式中的P1替換為Pup， Pdown 可以計(jì)算出相應(yīng)的毛利潤(rùn)的上、下限預(yù)測(cè)值（在95%置信度下）。同理，由（4），（5）計(jì)算出電力公司的電費(fèi)支出及其上、下限。表1給出2006年9月21日相應(yīng)的計(jì)算結(jié)果。

表1預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)

5．返回檢驗(yàn)

為了驗(yàn)證歷史模擬方法模型的有效性，需要對(duì)結(jié)果進(jìn)行返回檢驗(yàn)。以2006年1月1日的數(shù)據(jù)為例，當(dāng)日毛利潤(rùn)的上限、下限分別為4381.07萬(wàn)元和3788.11萬(wàn)元，由當(dāng)日的電價(jià)實(shí)際值算得的毛利潤(rùn)的實(shí)際值為4047.41萬(wàn)元，這個(gè)值落在預(yù)測(cè)值的上、下限之間。上述預(yù)測(cè)是在95%的置信度下，所以理想的情況應(yīng)該是，實(shí)際值超過(guò)預(yù)測(cè)值上限和低于預(yù)測(cè)值下限的比例各為5%（即為風(fēng)險(xiǎn)出現(xiàn)的概率）。只要風(fēng)險(xiǎn)分析的方法正確，且數(shù)據(jù)樣本足夠多，最后的計(jì)算統(tǒng)計(jì)結(jié)果應(yīng)該與理想情況比較接近。我們?nèi)?006年的市場(chǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)作為初始?xì)v史樣本數(shù)據(jù)，對(duì)2006年1月1日-2006年9月20日（共262天）的市場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)統(tǒng)計(jì)校驗(yàn)。由于歷史數(shù)據(jù)還不夠多，為了充分利用已有的歷史數(shù)據(jù)資源，在校驗(yàn)完一組數(shù)據(jù)后，就把它也納入歷史數(shù)據(jù)，計(jì)算得到2006年1月1日至2006年9月20日共262天的VaR預(yù)測(cè)值，它們和實(shí)際值的校驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

表2的結(jié)果顯示，采用上述計(jì)算方法得到的2002年1月1日2002年9月21日的預(yù)測(cè)值，與該電力市場(chǎng)實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)比較一致。在262天中，實(shí)際值大于預(yù)測(cè)值上限的天數(shù)為11天，實(shí)際值小于預(yù)測(cè)值下限的天數(shù)為13天，所以最后得到的實(shí)際值大于上限的天數(shù)所占比例為4.20%，實(shí)際值小于下限的天數(shù)所占比例均為4.96%，很接近理想值5%。由此可見(jiàn)，VaR歷史模擬法預(yù)測(cè)電力市場(chǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)是可行的。由此可見(jiàn)，VaR歷史模擬法可以實(shí)現(xiàn)對(duì)電力市場(chǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)的定量分析，且具有較好的預(yù)測(cè)結(jié)果。

表2結(jié)果校驗(yàn)

三、總結(jié)

金融市場(chǎng)中的VaR方法可以很好地分析股票市場(chǎng)中的股票價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)，由于電力市場(chǎng)中的金融風(fēng)險(xiǎn)主要源于電價(jià)的波動(dòng)，因此也可以將VaR方法引入電力市場(chǎng)的電價(jià)波動(dòng)分析中，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)電力市場(chǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)的分析計(jì)算。

歷史模擬法概念直觀、計(jì)算簡(jiǎn)單、實(shí)施方便，容易被風(fēng)險(xiǎn)管理者和監(jiān)管當(dāng)局接受。另外，它是一種非參數(shù)方法，不需要假定市場(chǎng)因子變化的統(tǒng)計(jì)分布，無(wú)須估計(jì)波動(dòng)性、相關(guān)性等各種參數(shù)。因此，它沒(méi)有參數(shù)估計(jì)的風(fēng)險(xiǎn)，從而避免了模型風(fēng)險(xiǎn)。

參考文獻(xiàn)

[1].王春峰.金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理[M].天津大學(xué)出版社，2001，2

[2].范英.VaR方法及其在股市風(fēng)險(xiǎn)分析中的應(yīng)用初探[J],中國(guó)管理科學(xué),2000,9

[3].路楊,黃娜.期板定價(jià)理論在企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用[J],商業(yè)研究，2004,6

[4].楊青,殷林森.基于期權(quán)定價(jià)理論的多階段風(fēng)險(xiǎn)投資決策模型[J],科技進(jìn)步與理論與管理,2004,5

[5]周浩，張權(quán)，張富強(qiáng).考慮期貨交易的電力市場(chǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)分析[J].電網(wǎng)技術(shù)，2004， 28(17):53-57.

[6]曹毅剛，王曉清，沈如剛，張金亮.考慮電力衍生產(chǎn)品的風(fēng)險(xiǎn)管理和資產(chǎn)組合優(yōu)化模型[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化，2007，31（13）：36－41.

[7]張海魚(yú).VaR:風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值--金融風(fēng)險(xiǎn)管理新標(biāo)準(zhǔn)[M].中信出版社，2000

[8]周浩，康建偉，陳建華，包松.蒙特卡羅方法在電力市場(chǎng)短期金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的應(yīng)用[J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2004，24(12):74-77.

篇（3）

中圖分類(lèi)號(hào)：F426.471；F272.3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-914X（2017）16-0281-01

1 質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)概述

一般指不確定性對(duì)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的影響（GB/T24420），這種影響往往是消極的、負(fù)面的。企業(yè)的質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)則是由于質(zhì)量問(wèn)題或消極質(zhì)量事件產(chǎn)生的不確定性對(duì)企業(yè)獲利、生存及發(fā)展產(chǎn)生的影響。汽車(chē)制造業(yè)是典型的供應(yīng)鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu)，鏈上節(jié)點(diǎn)企業(yè)的質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)具有相關(guān)性、積累性和傳遞性等特點(diǎn)。整車(chē)企業(yè)作為鏈上的主導(dǎo)企業(yè)，其質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)既存在于企業(yè)內(nèi)部的運(yùn)行過(guò)程中，更來(lái)自于眾多的一、二級(jí)供應(yīng)商。值得注意的是，供應(yīng)商質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)的范圍不僅局限于產(chǎn)品質(zhì)量本身，對(duì)于整車(chē)企業(yè)而言，供應(yīng)商的生產(chǎn)能力、人員管理水平、組織結(jié)構(gòu)變更等要素都是需要關(guān)注的重點(diǎn)。因此，本研究根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)的不同來(lái)源將供應(yīng)商質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)分為四個(gè)大類(lèi)：產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)、過(guò)程風(fēng)險(xiǎn)、產(chǎn)能風(fēng)險(xiǎn)和變更風(fēng)險(xiǎn)。（1）產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)這里是指與產(chǎn)品本身屬性密切相關(guān)的一類(lèi)質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)，包括產(chǎn)品質(zhì)量的控制狀態(tài)、實(shí)物抽檢狀態(tài)、缺陷產(chǎn)品鑒別等。（2）過(guò)程風(fēng)險(xiǎn)過(guò)程能力指的是輸出特性滿(mǎn)足規(guī)定要求和標(biāo)準(zhǔn)的能力，而過(guò)程風(fēng)險(xiǎn)表示該過(guò)程處于穩(wěn)定（加工）狀態(tài)下的波動(dòng)性，反映了過(guò)程的質(zhì)量控制水平。（3）產(chǎn)能風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)能風(fēng)險(xiǎn)是由于供應(yīng)商生產(chǎn)能力的原因，在合同規(guī)定的時(shí)點(diǎn)內(nèi)可能發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)，主要涉及生產(chǎn)設(shè)備效率、故障停線(xiàn)時(shí)間、訂單交付等。（4）變更風(fēng)險(xiǎn)由于軟硬件資源（人、機(jī)、料、法、環(huán)、測(cè)）發(fā)生了變更，可能會(huì)對(duì)供應(yīng)商產(chǎn)生積極或消極的影響，這部分影響被認(rèn)為是變更風(fēng)險(xiǎn)。

2 質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)分析方法

質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)分析是供應(yīng)商質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)管理中的重要過(guò)程之一，更為供應(yīng)商的質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)奠定了基礎(chǔ)。主觀分析包括專(zhuān)家評(píng)分法和層次分析法；客觀分析包括目標(biāo)偏離度法、測(cè)量系統(tǒng)能力法。（1）主觀分析該種方法主要適用于變更風(fēng)險(xiǎn)，這些指標(biāo)需要供應(yīng)商向整車(chē)企業(yè)進(jìn)行實(shí)時(shí)通報(bào)，以便整車(chē)企業(yè)及時(shí)知曉變更的情況。由于變更之后對(duì)供應(yīng)商的質(zhì)量既有可能產(chǎn)生正面的影響，也有可能產(chǎn)生負(fù)面的影響，因此需要對(duì)變更的情況進(jìn)行優(yōu)劣的判斷。整車(chē)企業(yè)應(yīng)針對(duì)各種變更風(fēng)險(xiǎn)，建立專(zhuān)家評(píng)分調(diào)查表，質(zhì)量管理專(zhuān)家根據(jù)收到的供應(yīng)商變更信息完成表中問(wèn)題的評(píng)分工作，必要時(shí)須前往供應(yīng)商現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行變更核查。通過(guò)層次分析法確定問(wèn)題間的權(quán)重，得到專(zhuān)家對(duì)于變更風(fēng)險(xiǎn)的加權(quán)得分，進(jìn)而確定風(fēng)險(xiǎn)高低程度，實(shí)現(xiàn)主觀層面的量化分析。（2）客觀分析與主觀分析的專(zhuān)家評(píng)分相對(duì)，另一部分風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)能夠經(jīng)過(guò)客觀的數(shù)據(jù)分析過(guò)程來(lái)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)程度的劃分，以達(dá)到準(zhǔn)確評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)的目的。

2.1 目標(biāo)偏離度法

對(duì)于可以直接通過(guò)日常數(shù)據(jù)計(jì)算得出的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，如產(chǎn)品合格率、設(shè)備綜合效率、訂單交付率等以百分率作為指標(biāo)，以偏離目標(biāo)值的幅度大小進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的劃分--低、中、高。目標(biāo)值的確定應(yīng)充分參考顧客（上級(jí)供應(yīng)商或整車(chē)企業(yè)）的期望、歷史數(shù)據(jù)，以及同行業(yè)水平等，明確目標(biāo)值后，可采取層差法、插值法、比例法等方法設(shè)置各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)對(duì)應(yīng)的百分率區(qū)間。使用該種分析方法的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)主要包括產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)和產(chǎn)能風(fēng)險(xiǎn)。

2.2 測(cè)量系統(tǒng)能力法

優(yōu)異的測(cè)量系統(tǒng)是進(jìn)行其他過(guò)程能力分析的前提條件。測(cè)量系統(tǒng)的波動(dòng)會(huì)造成供應(yīng)商生產(chǎn)、加工過(guò)程的輸出問(wèn)題，為了防止或降低測(cè)量系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)，需要考察人為操作或者量具誤差所產(chǎn)生的波動(dòng)大小，同時(shí)還要橫向評(píng)測(cè)測(cè)量產(chǎn)品間的波動(dòng)，進(jìn)行測(cè)量系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的綜合劃分。對(duì)于計(jì)數(shù)型測(cè)量系統(tǒng)，使用假設(shè)試驗(yàn)分析―交叉表法進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的劃分。依次計(jì)算評(píng)價(jià)人之間的一致性（Kappa準(zhǔn)則）、評(píng)價(jià)人與基準(zhǔn)間的一致性，在兩者一致性較好的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步根據(jù)評(píng)價(jià)人的有效性G1、漏判率G2和誤判率G3來(lái)綜合確定測(cè)量系統(tǒng)性能G。風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)以三項(xiàng)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的最高風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為準(zhǔn)，即LG=max{LG1，LG2，LG3}。

3 提升汽車(chē)零部件質(zhì)量的具體措施

3.1 提高供應(yīng)商高層及管理層的質(zhì)量意識(shí)，為質(zhì)量提升爭(zhēng)取足夠的資源

對(duì)于業(yè)績(jī)差、難于管理的供應(yīng)商，其中最大的題來(lái)源于供應(yīng)商管理層不重視質(zhì)量提升，他們將主要精力放在公司效益上，質(zhì)量意識(shí)淡薄。供應(yīng)商的管理層對(duì)質(zhì)量提升的態(tài)度直接決定著提升的成敗，因此提高供應(yīng)商管理層的質(zhì)量意識(shí)是推動(dòng)供應(yīng)商質(zhì)量提升的關(guān)鍵。提高供應(yīng)商管理層質(zhì)量意識(shí)的方法有很多，比較有效的方法例如可以通過(guò)汽車(chē)企業(yè)管理層與供應(yīng)商管理層互訪溝通傳達(dá)汽車(chē)企業(yè)對(duì)供應(yīng)商的質(zhì)量要求、召開(kāi)供應(yīng)商大會(huì)、適當(dāng)增加供應(yīng)商的危機(jī)意識(shí)等推動(dòng)質(zhì)量提升進(jìn)程。

3.2 和供應(yīng)商成立質(zhì)量提升小組，雙方參與團(tuán)隊(duì)合作

業(yè)績(jī)差且難于管理的供應(yīng)商普遍存在部門(mén)之間合作差、沒(méi)有團(tuán)隊(duì)合作精神等問(wèn)題，產(chǎn)品出現(xiàn)質(zhì)量問(wèn)題后，各部門(mén)推卸責(zé)任不能相互合作及時(shí)解決問(wèn)題。對(duì)于這種供應(yīng)商，汽車(chē)企業(yè)要參與質(zhì)量提升的全過(guò)程，成立覆蓋與產(chǎn)品質(zhì)量有關(guān)的所有部門(mén)的質(zhì)量提升小組，并建立橫向和縱向溝通渠道，以會(huì)議溝通如制造系統(tǒng)及質(zhì)量晨會(huì)制度和微信溝通為主要形式，保持信息溝通流暢，決策效率高，對(duì)問(wèn)題反應(yīng)迅速、有效，配合供應(yīng)商管理層消除各部門(mén)之間的障礙。

3.3 重視過(guò)程質(zhì)量，找出過(guò)程控制的薄弱環(huán)節(jié)

質(zhì)量提升的重點(diǎn)應(yīng)該是找出過(guò)程控制的薄弱環(huán)節(jié)，針對(duì)薄弱環(huán)節(jié)進(jìn)行有針對(duì)性的質(zhì)量提升。汽車(chē)企業(yè)組織的工廠審核以及汽車(chē)企業(yè)和供應(yīng)商以外的組織實(shí)施的二方審核都是供應(yīng)商尋找生產(chǎn)過(guò)程薄弱環(huán)節(jié)的有效方法，工廠審核是基于汽車(chē)企業(yè)的質(zhì)量要求，二方審核該能夠比較全面地發(fā)現(xiàn)問(wèn)題。對(duì)于業(yè)績(jī)較差的供應(yīng)商，建議采用二方審核，審核的重點(diǎn)是過(guò)程控制，找出生產(chǎn)過(guò)程中每個(gè)工序的質(zhì)量問(wèn)題，確定薄弱工序，將薄弱工序作為質(zhì)量提升的重點(diǎn)，并要求供應(yīng)商薄弱工序的管理者和操作者作為質(zhì)量提升的主要責(zé)任人，實(shí)行全員參與。

4 結(jié)語(yǔ)

質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)的分析僅是供應(yīng)商風(fēng)險(xiǎn)管理的環(huán)節(jié)之一，風(fēng)險(xiǎn)管理還應(yīng)包括內(nèi)外部環(huán)境分析、風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)和風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)等環(huán)節(jié)，因此風(fēng)險(xiǎn)分析方法的科學(xué)、合理和可行性需要放在風(fēng)險(xiǎn)管理的全過(guò)程當(dāng)中進(jìn)行衡量。本文主要是對(duì)質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的部分分析方法進(jìn)行探討，并沒(méi)有涉及全部的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)和方法，只期望能夠在供應(yīng)商質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)分析方法體系的基礎(chǔ)上進(jìn)行一些探索。

參考文獻(xiàn)：

篇（4）

近年來(lái)，由于全球氣候變化顯著，環(huán)境問(wèn)題已經(jīng)被列為世界級(jí)別的頭等大事，更是人類(lèi)迫切亟待解決的問(wèn)題，世界各國(guó)都在不斷做出努力。城市污水處理廠幫助人民處理生活用水、合理應(yīng)用水資源，是對(duì)水資源的保護(hù)、是改善生態(tài)環(huán)境的重要舉措。污水廠建設(shè)工程涉及許多門(mén)類(lèi)學(xué)科，是一項(xiàng)復(fù)雜龐大的系統(tǒng)工程，而且建設(shè)周期比較長(zhǎng)、投資金額比較大、專(zhuān)業(yè)技能比較高，需要風(fēng)險(xiǎn)管理來(lái)支持管理決策者對(duì)項(xiàng)目規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。PRA概率風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估針對(duì)的對(duì)象多為高尖端項(xiàng)目，系統(tǒng)比較龐大復(fù)雜，例如核電、化工、 航天等領(lǐng)域，本文將PRA風(fēng)險(xiǎn)分析方法作為重點(diǎn)研究，結(jié)合我國(guó)污水廠實(shí)際情況，為相關(guān)工作人員理清管理思路。

一．PRA概率風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法的基本介紹

PRA（Probabilistic Risk Assessment） 概率風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，又稱(chēng) PSA（Probabilistic Safety Assessment）概率安全評(píng)價(jià), 通過(guò)PRA概率風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估可以明確具體的風(fēng)險(xiǎn)目標(biāo)事件,這樣就能針對(duì)性的分析風(fēng)險(xiǎn)目標(biāo)事件的潛在原因,對(duì)事故可能的發(fā)展的過(guò)程進(jìn)行有效的風(fēng)險(xiǎn)防范措施。

1. PRA的目標(biāo)

對(duì)實(shí)際項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)因素、系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)后果的嚴(yán)重度、導(dǎo)致事故發(fā)生的概率、項(xiàng)目建設(shè)的不確定性進(jìn)行量化分析，從而在工程設(shè)計(jì)、建設(shè)、運(yùn)營(yíng)和維護(hù)過(guò)程中支持管理決策規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。

2. PRA的主要工作

風(fēng)險(xiǎn)模型建立和風(fēng)險(xiǎn)模型的定量化。事故場(chǎng)景識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)、施工過(guò)程的薄弱環(huán)節(jié)、相關(guān)因素進(jìn)行量化與綜合、描述工程項(xiàng)目可能發(fā)生的危險(xiǎn)狀態(tài)

3. PRA的工作原理

集成運(yùn)用各種安全性分析方法對(duì)項(xiàng)目系統(tǒng)建模。

4. PRA的核心分析工具

有兩種核心分析工具，即“事件樹(shù)(ETA)”和“故障樹(shù)”。通過(guò)這兩種方法相結(jié)合來(lái)建立風(fēng)險(xiǎn)模型。

5. PRA的風(fēng)險(xiǎn)模型

描述危險(xiǎn)事件發(fā)生可能性的模型、描述危險(xiǎn)事件造成損失的模型。

6. PRA風(fēng)險(xiǎn)模型量化內(nèi)容

包括計(jì)算基本事件、危險(xiǎn)事件發(fā)生概率的點(diǎn)、估計(jì)和區(qū)間估計(jì)，以及不確定性 ,在概率的意義上區(qū)分各種不同因素對(duì)風(fēng)險(xiǎn)影響的重要程度。

二．PRA概率風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法在污水廠建設(shè)中的應(yīng)用研究

早在2010年我國(guó)對(duì)城市污水處理就提出了明確的指標(biāo)規(guī)定，要求城市污水處理率不低于60%，鎮(zhèn)污水處理率不能低于50%。

城市污水工程浩大，耗費(fèi)巨額資金，其市場(chǎng)化運(yùn)作包括多種模式，下面針對(duì)其中較有代表性的三種基本模式，進(jìn)行對(duì)比分析：

1. 托管運(yùn)營(yíng)是指政府將自己擁有的污水處理廠通過(guò)發(fā)包的形式委托給企業(yè)運(yùn)營(yíng)，政府保留對(duì)污水處理廠的所有權(quán)，并對(duì)其運(yùn)行實(shí)施監(jiān)督管理，企業(yè)享有經(jīng)營(yíng)權(quán)和收益權(quán)。這種模式適用于建設(shè)較早的污水處理廠。

2. BOT模式即建設(shè)（Build）――運(yùn)營(yíng)（Operate）――移交（Transfer），是指政府與投資者簽訂合同，由投資者組成的項(xiàng)目公司負(fù)責(zé)籌資和建設(shè)污水處理廠，在協(xié)議期內(nèi)擁有、運(yùn)營(yíng)和維護(hù)該設(shè)施，通過(guò)收取服務(wù)費(fèi)回收投資并取得合理的利潤(rùn)；協(xié)議期滿(mǎn)，投資者將運(yùn)營(yíng)良好的污水處理廠無(wú)償?shù)匾平唤o政府。BOT模式適用于擬建（包括擬新建、改建和擴(kuò)建）的污水處理廠。

3. TOT模式即移交（Transfer）――運(yùn)營(yíng)（Operate）――移交（Transfer），是政府對(duì)其建成的污水處理廠在資產(chǎn)評(píng)估的基礎(chǔ)上，通過(guò)公開(kāi)招標(biāo)方式向社會(huì)投資者出讓資產(chǎn)和特許經(jīng)營(yíng)權(quán)，中標(biāo)者在協(xié)議期內(nèi)擁有、運(yùn)營(yíng)和維護(hù)該設(shè)施，通過(guò)收取服務(wù)費(fèi)回收投資并取得合理的利潤(rùn)；協(xié)議期滿(mǎn)，投資者將運(yùn)行良好的污水處理廠無(wú)償?shù)匾平唤o政府。

現(xiàn)代工程項(xiàng)目污水廠建設(shè)的結(jié)構(gòu)和功能隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展與進(jìn)步變得日益繁雜,建設(shè)實(shí)施中會(huì)面臨更多的不確定性因素而導(dǎo)致系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的增大,所以在進(jìn)行系統(tǒng)方案可行性分析和論證時(shí),運(yùn)用管理學(xué)原理對(duì)與項(xiàng)目有關(guān)的各種資源進(jìn)行組織與分配,使項(xiàng)目及其周?chē)囊馔馑斐傻膿p失及負(fù)作用降低。

運(yùn)用PRA風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法工作流程：第一，在研究熟悉污水廠建設(shè)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上 ,運(yùn)用主邏輯圖(MLD)分析污水處理廠在運(yùn)行時(shí)可能遇問(wèn)題、阻礙、失敗、風(fēng)險(xiǎn)等等不利，以及引發(fā)系列問(wèn)題的初始事件，然后利用事件樹(shù)分析(ETA)對(duì)初始事件進(jìn)行分析，從而得到事故序列組；第二，在進(jìn)行主邏輯圖分析時(shí)，還要同時(shí)進(jìn)行搜集系統(tǒng)信息，也就是污水處理建設(shè)項(xiàng)目有關(guān)的信息操作，用以分析事件概率的數(shù)據(jù)。最后，在上述兩項(xiàng)工作正常運(yùn)行之后，利用故障樹(shù)分析方法之前的數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)分析，也就是定量計(jì)算與定性評(píng)估，最大程度地實(shí)現(xiàn)污水處理廠經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益的雙贏。

事件樹(shù)通過(guò)初始事件進(jìn)行分析，得到初始事件所導(dǎo)致的事故序列組 ASG(Accident Sequence Group)，再通過(guò)對(duì)事故序列組初始審與事故發(fā)展分析 ,得到事件樹(shù)中的事件節(jié)點(diǎn)，在每個(gè)決策點(diǎn)要求建立發(fā)生的聯(lián)合概率 ,以確定該點(diǎn)的發(fā)生概率(即事件樹(shù)的中間環(huán)節(jié)事件的成功或失效的概率)。在計(jì)算事故序列組的發(fā)生概率時(shí) ,需要知道初始事件發(fā)生的概率以及事件樹(shù)中各中間環(huán)節(jié)事件失效的概率。

而故障樹(shù)則為事件樹(shù)的失效環(huán)節(jié)事件提供更為詳實(shí)的細(xì)節(jié)，是一個(gè)演繹推理的過(guò)程。故障樹(shù)是從不期望發(fā)生的失效事件作為系統(tǒng)故障對(duì)象進(jìn)行分析的,通過(guò)分析了解通發(fā)生失效的途徑及基本原因。在 PRA的分析過(guò)程中，故障樹(shù)分析首先是把標(biāo)題環(huán)節(jié)事件的失效狀態(tài)作為故障樹(shù)的頂事件 ,然后找出頂事件發(fā)生的所有可能的直接原因 ,由此逐步深入分析 ,直到找出導(dǎo)致頂事件發(fā)生的基本原因 ,即故障樹(shù)的底事件為止。

PRA過(guò)程可以通不同的形式分析，無(wú)論是主邏輯圖、 事件樹(shù)和故障樹(shù)，還是其他有關(guān)數(shù)據(jù)分析，這都是將專(zhuān)家知識(shí)、 各種信息、 數(shù)據(jù)和多種模型總和集成的結(jié)果。

篇（5）

［中圖分類(lèi)號(hào)］TU723［文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼］A［文章編號(hào)］1005-6432（2013）2-0035-02

1引言

目前我國(guó)工程項(xiàng)目造價(jià)估算方法依然是根據(jù)設(shè)計(jì)文件以及定額或經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，計(jì)算出一個(gè)總的確定的數(shù)值，工程承包企業(yè)便以此定值為依據(jù)投標(biāo)報(bào)價(jià)并制訂成本計(jì)劃。但實(shí)際上，工程項(xiàng)目在實(shí)施過(guò)程中往往受到諸如自然、勞動(dòng)生產(chǎn)率、施工管理水平、市場(chǎng)等眾多不確定因素的影響，各工序的成本具有較大的不確定性，并非是能事先確知的定值，而是服從某種概率分布的一個(gè)隨機(jī)變量，因此構(gòu)成的工程項(xiàng)目總造價(jià)也是一個(gè)隨機(jī)變量，而應(yīng)用蒙特卡羅模擬技術(shù)可以預(yù)測(cè)工程項(xiàng)目的總造價(jià)并進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分析。

工程實(shí)施過(guò)程中遇到各種風(fēng)險(xiǎn)因素對(duì)不同分項(xiàng)工作的影響程度是不同的，且有些風(fēng)險(xiǎn)因素之間還存在關(guān)聯(lián)，難以用數(shù)學(xué)方法準(zhǔn)確表示它們各自對(duì)工程造價(jià)成本的影響，但在各種因素的共同作用下，對(duì)工程某分項(xiàng)工作的總體綜合影響是可知的，在工程施工時(shí)，在各種隨機(jī)因素的共同作用下，各分項(xiàng)工程的成本值在某一范圍內(nèi)變化，而某分項(xiàng)工程的單位成本分布于一個(gè)區(qū)間內(nèi)，有最大、最小值，在此區(qū)間內(nèi)的分布也不均勻，存在一個(gè)最可能值，并且在進(jìn)行大量的施工實(shí)踐（模擬）后，它們會(huì)呈現(xiàn)出一定的規(guī)律性，服從某種統(tǒng)計(jì)規(guī)律，雖然不能確切地知道該值，但可以用數(shù)學(xué)方法對(duì)它們的分布情況加以描述，因此，可以依據(jù)工程項(xiàng)目的歷史成本資料，考慮時(shí)間因素，計(jì)算出各分項(xiàng)工程的分布參數(shù)；可用蒙特卡羅法逐步模擬出擬建工程的可能成本區(qū)間以及實(shí)現(xiàn)某一計(jì)劃成本值的可能性，以便為施工企業(yè)下一步風(fēng)險(xiǎn)決策、控制提供科學(xué)的理論依據(jù)。

2蒙特卡羅原理

蒙特卡羅（Monte Carlo）方法亦稱(chēng)為隨機(jī)模擬（Random simulation）方法，有時(shí)也稱(chēng)為隨機(jī)抽樣（Random sampling）技術(shù)。該方法的基本思想是：首先建立一個(gè)概率模型或隨機(jī)過(guò)程，使它的參數(shù)等于問(wèn)題的解，然后通過(guò)對(duì)模型或過(guò)程的觀察或抽樣試驗(yàn)來(lái)計(jì)算所求參數(shù)的統(tǒng)計(jì)特征，隨后得出所求解的近似值。解的精確度可用估計(jì)值的標(biāo)準(zhǔn)誤差來(lái)表示。

蒙特卡羅模擬法用于工程造價(jià)風(fēng)險(xiǎn)分析的實(shí)施步驟如下：

（1）分析哪些原始指標(biāo)屬于隨機(jī)變量，并確定出這些隨機(jī)變量的某些特征（如概率分布、均值、方差等）；

（2）通過(guò)模擬試驗(yàn)隨機(jī)選取各隨機(jī)變量的值，并使選取的隨機(jī)值符合各自的概率分布。通常先產(chǎn)生均勻分布的隨機(jī)數(shù)，然后生成服從某一分布的隨機(jī)數(shù)據(jù)，方可進(jìn)行隨機(jī)模擬試驗(yàn)；

（3）建立經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)的數(shù)學(xué)模型；

（4）根據(jù)模擬試驗(yàn)結(jié)果，計(jì)算出經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)的一系列樣本值；

（5）經(jīng)過(guò)多次計(jì)算機(jī)模擬試驗(yàn)，求出經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)的概率分布或其他特征值；

（6）檢驗(yàn)試驗(yàn)次數(shù)是否滿(mǎn)足預(yù)定的精度要求。

3造價(jià)風(fēng)險(xiǎn)模擬步驟

3.1預(yù)測(cè)模型的建立

根據(jù)工程造價(jià)投資費(fèi)用的構(gòu)成原理，采用WBS工程分解，把工程投資費(fèi)用分解為以下內(nèi)容：工程費(fèi)用、工程建設(shè)其他費(fèi)用、預(yù)備費(fèi)、建設(shè)期利息和固定資產(chǎn)投資方向調(diào)節(jié)稅（現(xiàn)暫停征收）。其中每一部分又包括很多詳細(xì)的內(nèi)容，把這主要的五部分匯總起來(lái)，就是工程造價(jià)投資費(fèi)用，所以，

工程造價(jià)=（工程費(fèi)用+工程建設(shè)其他費(fèi)用+預(yù)備費(fèi)+建設(shè)期利息）

3.2工程造價(jià)風(fēng)險(xiǎn)影響因素及其分布

選擇合適的分布對(duì)Monte Carlo仿真來(lái)說(shuō)非常重要，實(shí)際工作中，很難求得絕對(duì)反映客觀實(shí)際的概率分布，即使是根據(jù)過(guò)去大量的統(tǒng)計(jì)資料或?qū)嶒?yàn)數(shù)據(jù)計(jì)算出來(lái)的數(shù)字，也總是有限的、相對(duì)的，不可能包括反映的全部事實(shí)。作為計(jì)算依據(jù)的資料也總是過(guò)去的資料，而時(shí)間、環(huán)境、條件和市場(chǎng)等因素時(shí)時(shí)刻刻都在發(fā)生變化，過(guò)去的資料并不能完全反映現(xiàn)在和將來(lái)，只能作為過(guò)去的演化規(guī)律用以判定未來(lái)；另外，在項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)分析工作實(shí)踐中，人們遇到的各種風(fēng)險(xiǎn)因素是不可能重復(fù)的，所以不可能做出準(zhǔn)確的分析，更難以計(jì)算出風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的客觀概率，也無(wú)法確定出風(fēng)險(xiǎn)對(duì)造價(jià)的影響大小。所以，我們可以發(fā)揮主觀能動(dòng)性，由風(fēng)險(xiǎn)管理的決策者及相關(guān)領(lǐng)域的專(zhuān)家對(duì)某些風(fēng)險(xiǎn)因素出現(xiàn)的概率進(jìn)行主觀估計(jì)，可以采取德?tīng)柗品ê蛯?zhuān)家經(jīng)驗(yàn)判斷法來(lái)估計(jì)分布概率，這是一種用較少信息量做出主觀估計(jì)的方法。

3.3模擬次數(shù)的確定和隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生

模擬的重復(fù)次數(shù)影響著結(jié)果的質(zhì)量，一般重復(fù)次數(shù)越多，對(duì)輸出分布的特性刻畫(huà)及參數(shù)估計(jì)就越精確。在RiskSimulator軟件中要求輸入需要仿真試驗(yàn)的次數(shù)。進(jìn)行3000次試驗(yàn)意味著會(huì)產(chǎn)生基于輸入假設(shè)的3000個(gè)不同的結(jié)果?？梢愿鶕?jù)需要改變?cè)囼?yàn)次數(shù)，但是鍵入的數(shù)值必須是正整數(shù)，系統(tǒng)默認(rèn)的運(yùn)行次數(shù)是1000次。同時(shí)可以利用精度和誤差控制來(lái)自動(dòng)幫助決定需要進(jìn)行仿真的次數(shù)。

精度控制會(huì)自動(dòng)確定所需的試驗(yàn)次數(shù)，當(dāng)達(dá)到預(yù)先設(shè)定的精度水平時(shí)仿真就會(huì)停止。精度控制功能允許您自己設(shè)置想要的精度。一般來(lái)說(shuō)，試驗(yàn)的次數(shù)越多，置信區(qū)間就越窄，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)也越精確。RiskSimulator里的精度控制功能利用置信區(qū)間的特征來(lái)確定是否達(dá)到了某統(tǒng)計(jì)量的精度水平。該軟件會(huì)自動(dòng)產(chǎn)生所需要的隨機(jī)數(shù)。

4基于蒙特卡羅模擬方法的項(xiàng)目工程造價(jià)風(fēng)險(xiǎn)分析4.1項(xiàng)目概況

該工程為××綜合樓工程，該建筑由連體建筑公用的地下部分、裙房部分和主體樓座及分?jǐn)偟氖彝夤こ探M成，費(fèi)用包含工程費(fèi)用，建設(shè)其他費(fèi)用及預(yù)備費(fèi)，項(xiàng)目建筑規(guī)模為41200M2，總投資為19223.59萬(wàn)元，包括：

工程費(fèi)用16160.42萬(wàn)元，包括：

（1）主體建筑、裝修工程，給排水工程，消防工程，采暖通風(fēng)及空調(diào)，天然氣工程，強(qiáng)電工程，弱電工程，車(chē)輛管理系統(tǒng)和電梯工程和室外工程等10個(gè)工程。

（2）工程建設(shè)其他費(fèi)用為1585.32萬(wàn)元，包括建設(shè)單位管理費(fèi)、城市基礎(chǔ)社會(huì)配套費(fèi)、環(huán)境影響評(píng)價(jià)費(fèi)、地震安全評(píng)估費(fèi)、交通評(píng)估費(fèi)、伐移樹(shù)木補(bǔ)償費(fèi)等建設(shè)前期費(fèi)用、勘察設(shè)計(jì)費(fèi)、施工圖審查費(fèi)、招標(biāo)服務(wù)費(fèi)、竣工圖編制費(fèi)、工程監(jiān)理費(fèi)和工程保險(xiǎn)費(fèi)等。

（3）預(yù)備費(fèi)1064.74萬(wàn)元。

（4）建設(shè)期利息413.1萬(wàn)元。

其中通過(guò)軟件提供的颶風(fēng)圖分析出建筑工程費(fèi)用、工程建設(shè)其他費(fèi)用、混凝土結(jié)構(gòu)工程和玻璃幕墻是構(gòu)成工程總投資的主要部分，也是工程造價(jià)計(jì)量產(chǎn)生風(fēng)險(xiǎn)的主要部分。

4.2工程費(fèi)用模擬分析步驟

（1）按項(xiàng)目建立工程費(fèi)用的電子表格模型，選擇成本控制要素。在工程費(fèi)用模擬模型構(gòu)建過(guò)程中，我們采用從下到上的構(gòu)建過(guò)程，即從最基本的成本構(gòu)成要素逐級(jí)向上構(gòu)建。案例中選取5個(gè)大項(xiàng)共計(jì)40個(gè)子項(xiàng)作為成本控制要素建立電子表格，主要包括：土建、裝修工程費(fèi)用，地下結(jié)構(gòu)工程、混凝土結(jié)構(gòu)工程、采暖通風(fēng)空調(diào)系統(tǒng)、工程內(nèi)建設(shè)其他費(fèi)用和玻璃幕墻，預(yù)備費(fèi)，裙房裝飾等。

（2）規(guī)定關(guān)于變量概率分布的假設(shè)，RiskSimulator軟件已準(zhǔn)備好概率分布可供選擇。案例中根據(jù)歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、經(jīng)驗(yàn)值判斷等方法，分別對(duì)各子項(xiàng)進(jìn)行概率變量分布假設(shè)，選取正態(tài)分布、三角分布、均勻分布等作為各子項(xiàng)的分布假設(shè)（均由計(jì)算機(jī)自動(dòng)完成）。本文根據(jù)實(shí)際情況，本著簡(jiǎn)化的原則，選擇三角分布。

（3）規(guī)定預(yù)測(cè)單元即有關(guān)輸出變量。案例中設(shè)定“工程造價(jià)”。

（4）設(shè)定迭代次數(shù)。一般而言，迭代次數(shù)越多，模擬結(jié)果越精確。案例設(shè)定迭代次數(shù)為3000次，該數(shù)據(jù)在下圖中顯示。

（5）運(yùn)行模擬。在“運(yùn)行首選”對(duì)話(huà)框內(nèi)選擇定義蒙特卡羅模擬，然后運(yùn)行模擬。

（6）模擬結(jié)束后，在圖中定義置信水平（案例中定義置信度為95%），從而測(cè)算出造價(jià)范圍。

4.3工程費(fèi)用模擬運(yùn)行結(jié)果分析

對(duì)工程造價(jià)預(yù)測(cè)參數(shù)圖進(jìn)行分析，可得到工程造價(jià)均值為19100.4685萬(wàn)元，中值19128.3484萬(wàn)元，標(biāo)準(zhǔn)差為455.3830萬(wàn)元等統(tǒng)計(jì)參數(shù)。

由下圖可見(jiàn)，項(xiàng)目總造價(jià)經(jīng)過(guò)3000次迭代后極大值為20370.1143萬(wàn)元和極小值在17623.1341萬(wàn)元范圍內(nèi)波動(dòng)，變動(dòng)跨度在2747萬(wàn)元左右，在置信水平不同時(shí)，工程造價(jià)的取值范圍也不盡相同。

而我們通過(guò)靜態(tài)估算方法估計(jì)投資費(fèi)用為19223.59萬(wàn)元，相當(dāng)于其置信水平為80%的投資估算。

工程造價(jià)預(yù)測(cè)參數(shù)圖

5結(jié)論

通過(guò)以上分析可以看出，利用蒙特卡羅模擬可以考慮各種不確定性因素對(duì)工程造價(jià)的影響，對(duì)工程造價(jià)結(jié)果進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)性分析，為工程投資決策和報(bào)價(jià)決策提供依據(jù)，現(xiàn)有的預(yù)算軟件只需修改參數(shù)的輸入，并增加一個(gè)隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生的模塊，即可實(shí)現(xiàn)該功能。但這種方法要求建立在對(duì)以往資料的統(tǒng)計(jì)分析比較詳細(xì)、對(duì)未來(lái)變化的估計(jì)比較可觀的基礎(chǔ)上，才能得出較為合理有效的數(shù)據(jù)。

參考文獻(xiàn)：

篇（6）

關(guān)鍵詞：石化碼頭；裝卸作業(yè)；HAZOP方法

Key words： petrochemical wharf；handling operation；HAZOP

中圖分類(lèi)號(hào)：TQ546 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1006-4311（2017）01-0032-03

0 引言

我國(guó)沿海和內(nèi)河港口建有大量的化學(xué)品和油品碼頭，這些介質(zhì)具有不同程度的毒性、易燃易爆等特性。在裝卸、存儲(chǔ)過(guò)程中一旦發(fā)生?；反笠?guī)模泄漏，可能造成港口生產(chǎn)癱瘓，港口水域污染和生態(tài)災(zāi)難。如2005年12月11日英國(guó)倫敦Buncefield油庫(kù)汽油儲(chǔ)罐輸油過(guò)程，由于液位傳感器、防溢出開(kāi)關(guān)同時(shí)失效引起溢油，違章啟動(dòng)發(fā)動(dòng)機(jī)引起大爆炸，造成43人受傷，直接經(jīng)濟(jì)損失高達(dá)8.94億英鎊。2010年7月16日，大連新港一艘外籍油輪卸油時(shí)，操作不當(dāng)，引發(fā)輸油管線(xiàn)爆炸和原油泄漏。因此依據(jù)系統(tǒng)安全原理，分析石化碼頭生產(chǎn)作業(yè)的危險(xiǎn)有害因素，并提出相應(yīng)的控制措施，對(duì)提升企業(yè)安全管理水平，促進(jìn)安全生產(chǎn)，具有重要的實(shí)際意義。

關(guān)于石化碼頭安全風(fēng)險(xiǎn)控制，在國(guó)內(nèi)外學(xué)者從多個(gè)角度進(jìn)行了廣泛的研究。張拔雄[1]闡述了石化碼頭的職業(yè)危險(xiǎn)因素和勞動(dòng)衛(wèi)生危險(xiǎn)因素，并介紹了不同暴露途徑的急救方法。王曉麗等[2]為避免評(píng)價(jià)過(guò)程的主管隨意性，基于主成分分析方法對(duì)石化碼頭裝卸過(guò)程進(jìn)行了安全評(píng)價(jià)。深雁[3]圍繞石化碼頭企業(yè)文化建設(shè)的各個(gè)層次，提出改進(jìn)措施。以常州港石化碼頭為實(shí)例，葉軍[4]對(duì)散裝液體危險(xiǎn)化學(xué)品泄漏擴(kuò)散事故后果進(jìn)行了模擬，并根據(jù)模擬結(jié)果提出事故應(yīng)急預(yù)案。李孔全[5]針對(duì)石化碼頭施工的特點(diǎn)，提出施工安全風(fēng)險(xiǎn)的防控措施。孫毅等[6]研究了國(guó)內(nèi)外石化碼頭預(yù)警體系指標(biāo)發(fā)展現(xiàn)狀，提出了把定性與定量方法結(jié)合起來(lái)建立一套完整的石化碼頭儲(chǔ)罐區(qū)預(yù)警指標(biāo)的重要性。郝新秀等[7]分析了石化碼頭溢油過(guò)程，找到了較為常見(jiàn)的溢油風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，并提出相關(guān)建議。然而，采用系統(tǒng)的分析方法識(shí)別石化碼頭裝卸工藝過(guò)程危險(xiǎn)有害因素是安全風(fēng)險(xiǎn)的基礎(chǔ)，這一方面的研究還較少。

筆者采用HAZOP方法辨識(shí)某石化碼頭裝卸工藝過(guò)程的危險(xiǎn)有害因素，并結(jié)合實(shí)際生產(chǎn)情況，提出針對(duì)性的建議措施。探討石化碼頭精細(xì)化安全管理方法。

1 HAZOP分析方法

危險(xiǎn)與可操作性分析（HAZOP）于20世紀(jì)60年代由英國(guó)帝國(guó)化學(xué)工業(yè)公司（ICI）提出[8]。HAZOP方法的特點(diǎn)在于以一系列“偏差”為出發(fā)點(diǎn)，向前尋找產(chǎn)生偏差的原因，即危險(xiǎn)有害因素，向后尋找偏差可能引起的危害，即風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的控制。HAZOP方法的實(shí)現(xiàn)依據(jù)工藝管道及儀表流程圖（PID）、物料及熱量平衡圖（PFD）、設(shè)備原理等基礎(chǔ)資料，綜合不同專(zhuān)業(yè)人員組成的專(zhuān)家小組的經(jīng)驗(yàn)，以討論會(huì)的形式，分析偏差正常運(yùn)行參數(shù)的原因及后果，進(jìn)而提出應(yīng)采取的控制措施。HAZOP方法在化工、石油、石化等工業(yè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。

2 某石化碼頭企業(yè)事故統(tǒng)計(jì)

某石化碼頭企業(yè)近四年發(fā)生的事故與未遂事故故共發(fā)生事故、未遂事故158起，事故類(lèi)型如圖1所示?？梢钥闯?，該石化碼頭生產(chǎn)過(guò)程中發(fā)生的事故類(lèi)型包括漲壓、泄漏、溢油；船碰撞碼頭、斷纜或纜繩掛碰、其他碰撞等，其中漲壓、泄漏、溢油事故數(shù)量所占比例高達(dá)49%，從事故后果嚴(yán)重的角度來(lái)看，漲壓、泄漏、溢油事故的危害與介質(zhì)的性質(zhì)相關(guān)，也是該類(lèi)企業(yè)最為嚴(yán)重事故類(lèi)型之一，甚至可能產(chǎn)生災(zāi)難性事故后果。因此，采用HAZOP方法分析裝卸作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)和有效控制措施，將改善該類(lèi)企業(yè)的安全生產(chǎn)狀況。

3 某石化碼頭裝卸生產(chǎn)工藝

石化碼頭裝卸工藝主要通過(guò)管道輸送液體介質(zhì)。根據(jù)碼頭管道兩端所連接終端和動(dòng)力泵位置的不同，一般石化碼頭主要裝卸作業(yè)包括裝船、卸船、過(guò)駁等作業(yè)。從管道工藝方面來(lái)看，石化碼頭工藝過(guò)程分主要裝卸工藝和輔助工藝。輔助流程包括裝卸管道的氣密性檢驗(yàn)、吹掃管線(xiàn)、導(dǎo)熱油工藝和預(yù)冷工藝。石化碼頭管線(xiàn)主要包括碼頭前沿的軟管、輸油臂，管道連接至分配站，之后通過(guò)分配站的輸油臂或管道連接各庫(kù)區(qū)管道至儲(chǔ)罐，泵一般由船方或發(fā)貨庫(kù)區(qū)提供。輔助流程主要采用氮?dú)獯祾吖芫€(xiàn)內(nèi)的殘余介質(zhì)，導(dǎo)熱油或預(yù)冷介質(zhì)在夾套管道內(nèi)流動(dòng)起到加熱或保冷作用。根據(jù)輸送介質(zhì)的不同，工藝管線(xiàn)也存在區(qū)別，如瀝青管道要求溫度高，需要采用導(dǎo)熱油拌熱；原油管道輸油溫度要求不高，一般要求管道采用電伴熱防止輸送溫度低于介質(zhì)凝點(diǎn)；乙烯輸送溫度非常低，管道需要預(yù)冷處理，并設(shè)置保溫層，以減少管道與環(huán)境之間的熱量傳遞。

石化碼頭輸送介質(zhì)工藝設(shè)備主要包括管道、閥門(mén)和泵等，設(shè)備工作原理相對(duì)簡(jiǎn)單，但完整的工藝管線(xiàn)所涉及到船舶、石化碼頭和各儲(chǔ)罐等不同企業(yè)；因此，每進(jìn)行一次裝卸作業(yè)相當(dāng)于臨時(shí)組建一套的工藝流程；另外，船艙、儲(chǔ)罐在裝卸過(guò)程還要根據(jù)容量要求進(jìn)行切換；這都增加了石化碼頭油品裝卸作業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)。

4 裝卸工藝HAZOP分析

本次選取典型油輪與儲(chǔ)罐之間卸汽油工藝、庫(kù)區(qū)之間轉(zhuǎn)輸柴油工藝、油輪與儲(chǔ)罐之間卸原油工藝、瀝青裝船工藝進(jìn)行HAZOP分析，以下僅以油輪與儲(chǔ)罐之間卸汽油工藝來(lái)說(shuō)明HAZOP分析過(guò)程。

某次海翔6號(hào)油輪?？磕先a頭，卸汽油至津國(guó)油庫(kù)區(qū)T7儲(chǔ)罐。輸油管線(xiàn)包括南三碼頭304輸油臂、碼頭前沿輸油管線(xiàn)，2#分配站管線(xiàn)，津國(guó)油庫(kù)區(qū)21號(hào)管線(xiàn)及T7汽油儲(chǔ)罐，具體工藝PID圖及閥門(mén)狀態(tài)如圖2所示。

選取油輪與儲(chǔ)罐之間卸汽油工藝，將輸油工藝管線(xiàn)劃分為船艙管線(xiàn)、碼頭前沿管線(xiàn)、2號(hào)分配站掛線(xiàn)、庫(kù)區(qū)儲(chǔ)罐及管線(xiàn)4個(gè)分析部分。作業(yè)開(kāi)始時(shí)，流量控制在200m3/h，待津國(guó)油庫(kù)區(qū)儲(chǔ)罐檢測(cè)到汽油后，卸船速率提高到700m3/h，管線(xiàn)壓力不超過(guò)0.8MPa。

HAZOP分析中明確5個(gè)輸油指標(biāo)參數(shù)作為分析要素，與7個(gè)引導(dǎo)詞結(jié)合建立偏差矩陣，經(jīng)討論小組最終確定10個(gè)有意義的偏差進(jìn)行分析?；谄罹仃?，經(jīng)小組討論，得出導(dǎo)致偏差的原因22條。HAZOP分析表示例如表1所示。

從HAZOP分析的結(jié)果來(lái)看，出現(xiàn)頻次最多的風(fēng)險(xiǎn)為泄漏，與該石化碼頭事故記錄統(tǒng)計(jì)一致，導(dǎo)致泄漏的因素主要分為以下幾個(gè)方面。

①人員現(xiàn)場(chǎng)的誤操作、作業(yè)票工藝流程制定錯(cuò)誤；如開(kāi)啟或關(guān)閉的閥門(mén)不正確，閥門(mén)開(kāi)度不夠等。

②設(shè)備的不安全狀態(tài)，如閥門(mén)轉(zhuǎn)動(dòng)不靈活，法蘭墊片老化，密封失效、液位傳感器失效等。

③管理因素：油輪、碼頭、儲(chǔ)罐分別屬于不同企業(yè)，引起流程變通機(jī)制不合理；維修不及時(shí)、培訓(xùn)不到位等。

該石化碼頭現(xiàn)有的安全措施針對(duì)危險(xiǎn)有害因素起到一定的保護(hù)措施，在一定程度上可以避免風(fēng)險(xiǎn)。由于石化碼頭介質(zhì)種類(lèi)繁多，具有不同的危險(xiǎn)性，一部分危險(xiǎn)有害因素還需要進(jìn)一步采取控制措施。

5 建議措施

通過(guò)對(duì)該石化碼頭典型裝卸工藝進(jìn)行HAZOP分析，核對(duì)企業(yè)現(xiàn)有的裝卸作業(yè)規(guī)程，提出以下建議控制措施。

①碼頭管線(xiàn)、庫(kù)區(qū)管線(xiàn)分別屬于不同企業(yè)，從輸送作業(yè)方面來(lái)看屬于一個(gè)完整的工藝，任何一個(gè)閥門(mén)狀態(tài)錯(cuò)誤或不到位都可能引起輸送管線(xiàn)漲壓、泄漏。建議通過(guò)DCS系統(tǒng)掌握整個(gè)工藝管線(xiàn)上閥門(mén)狀態(tài)、儲(chǔ)罐液位數(shù)據(jù)、溫度、壓力等參數(shù)，并制定校驗(yàn)周期和制度。

②對(duì)與長(zhǎng)距離輸送管線(xiàn)，沿程阻力大，作業(yè)壓力高，設(shè)置防漲壓措施，如在中轉(zhuǎn)儲(chǔ)罐設(shè)置專(zhuān)用泄壓儲(chǔ)罐等。

③每次輸送作業(yè)相當(dāng)于一次臨時(shí)工藝，因此完善操作、維修規(guī)程，加強(qiáng)培訓(xùn)，降低人員誤操作，確保設(shè)備設(shè)施工作正常。

參考文獻(xiàn)：

[1]張拔雄.大型石化碼頭的安全生產(chǎn)危險(xiǎn)隱患因素分析[J].中國(guó)水運(yùn)，2012，12（7）：21-22.

[2]王曉麗，魏志兵，彭士濤，等.基于主成分分析法的石化碼頭裝卸過(guò)程安全評(píng)價(jià)[J].工業(yè)安全與環(huán)保，2014，40（8）：1-4.

[3]沈雁.天津港石化碼頭公司企業(yè)文化建設(shè)研究[D].大連海事大學(xué)，2012.

[4]葉軍.散裝液體危險(xiǎn)化學(xué)品碼頭安全管理研究[D].南京理工大學(xué)，2006.

[5]李孔全.石化碼頭施工安全風(fēng)險(xiǎn)及控制[J].廣州化工，2014，

41（22）：103-104.

篇（7）

關(guān)鍵詞 房地產(chǎn)投資風(fēng)險(xiǎn) 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系 層次分析法 模糊綜合評(píng)價(jià)

一、引言

當(dāng)前我國(guó)在投資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究方面主要存在以下不足：一、所涉及風(fēng)險(xiǎn)影響因素較少；二、各種風(fēng)險(xiǎn)因素間的相關(guān)性研究不充分；三、一般采用靜態(tài)分析方式（如盈虧平衡分析、靈敏度分析及概率分析方法等）。為此，本文針對(duì)以上情況提出了一種房地產(chǎn)投資風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)體系，利用模糊綜合評(píng)價(jià)方法對(duì)投資項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。為房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)企業(yè)全面科學(xué)的評(píng)價(jià)投資項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)提供了一種有效的方法。

二、房地產(chǎn)投資風(fēng)險(xiǎn)綜合指標(biāo)評(píng)價(jià)體系

（一）評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建的原則

1．全面性。指標(biāo)體系作為一個(gè)有機(jī)整體，既有反映項(xiàng)目收益的指標(biāo)，又有反映總投資和工期方面的指標(biāo)；既有確定性指標(biāo)，又有風(fēng)險(xiǎn)性指標(biāo)。

2．科學(xué)性。指標(biāo)體系的設(shè)計(jì)要力求反映客觀實(shí)際，對(duì)評(píng)價(jià)的結(jié)果需要復(fù)核和檢驗(yàn)。

3．可行性。指標(biāo)體系不僅在理論上行得通，在實(shí)際操作上也要簡(jiǎn)單易行。

4．系統(tǒng)性。指標(biāo)體系要注意結(jié)構(gòu)層次，橫向可比，縱向可比，重點(diǎn)突出。

（二）指標(biāo)評(píng)價(jià)體系的構(gòu)成

在分析房地產(chǎn)投資風(fēng)險(xiǎn)影響因素的基礎(chǔ)上，根據(jù)構(gòu)建原則，構(gòu)建房地產(chǎn)投資風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)價(jià)指標(biāo)層次體系，包括：目標(biāo)層A、準(zhǔn)則層B和指標(biāo)層C。

三、模糊綜合評(píng)價(jià)方法

模糊綜合評(píng)價(jià)方法是一種綜合運(yùn)用層次分析法和模糊評(píng)價(jià)法來(lái)評(píng)價(jià)具有“模糊性”事物的系統(tǒng)分析方法。模糊評(píng)價(jià)法解決了層次分析法的各方案對(duì)各評(píng)價(jià)因素優(yōu)劣性評(píng)分的問(wèn)題；層次分析法則為模糊綜合評(píng)價(jià)提供了較為科學(xué)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和各因素的權(quán)重。

（一）建立綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系層次結(jié)構(gòu)模型

利用層次分析法進(jìn)行房地產(chǎn)投資系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)分析時(shí)，最重要的一步是進(jìn)行投資風(fēng)險(xiǎn)辨識(shí)，并在此基礎(chǔ)上建立房地產(chǎn)投資風(fēng)險(xiǎn)的層次結(jié)構(gòu)模型。本文所建立模型如下表所示。

在評(píng)價(jià)過(guò)程中，評(píng)價(jià)者不可能精確判斷矩陣元素bij的值，只能對(duì)它進(jìn)行估計(jì)。如果在估計(jì)時(shí)有誤差，必然導(dǎo)致判斷矩陣的特征值有偏差。在構(gòu)造判斷矩陣時(shí)，并不要求判斷具有嚴(yán)格的一致性。這是客觀事物的復(fù)雜性與人們認(rèn)識(shí)的多樣性所決定的。但是，要求判斷具有大體的一致性。即在求出λmax后進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。

過(guò)程分為兩步，首先計(jì)算一致性指標(biāo)CI=（λmax-n）/（n-1）。然后隨機(jī)引入一致性指標(biāo)RI，計(jì)算一致性檢驗(yàn)系數(shù)CR=CI/RI，計(jì)算結(jié)果CR≤0.1，則這個(gè)判斷矩陣有滿(mǎn)意的一致性，其特征向量W表示的層次排序的權(quán)重基本合理；否則調(diào)整判斷矩陣，直到獲得滿(mǎn)意的一致性指標(biāo)為止。

（三）計(jì)算組合權(quán)重

根據(jù)指標(biāo)層C風(fēng)險(xiǎn)因素相對(duì)準(zhǔn)則層B風(fēng)險(xiǎn)因素的特征向量集W和準(zhǔn)則層B風(fēng)險(xiǎn)因素相對(duì)評(píng)判目標(biāo)A系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的特征向量V，可以計(jì)算得出指標(biāo)層C風(fēng)險(xiǎn)因素相對(duì)于評(píng)判目標(biāo)A的系統(tǒng)特征向量U，即系統(tǒng)權(quán)重向量，相應(yīng)的計(jì)算公式為：U=W×V。

（四）建立多層次模糊綜合評(píng)價(jià)模型

確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的評(píng)價(jià)集T=t1，t2，…tm以及相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)隸屬度向量。最后，得出模糊綜合評(píng)價(jià)模型。

四、結(jié)語(yǔ)

模糊綜合評(píng)價(jià)方法克服了傳統(tǒng)決策方法只能衡量房地產(chǎn)投資中某單一風(fēng)險(xiǎn)的弊病，將房地產(chǎn)投資作為一個(gè)系統(tǒng)來(lái)衡量其整體風(fēng)險(xiǎn)程度。該方法不僅可以得出對(duì)項(xiàng)目評(píng)價(jià)的優(yōu)劣性定位．而且可以周全地考慮各因素對(duì)項(xiàng)目實(shí)施效果的影響程度的大小。為投資者的投資決策做出參考依據(jù)，具有較大的應(yīng)用空間應(yīng)用價(jià)值。

參考文獻(xiàn)：

篇（8）

0引言

篇（9）

中圖分類(lèi)號(hào)：TV文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)：

從理論上來(lái)講，風(fēng)險(xiǎn)與事件之間存在緊密的聯(lián)系，從構(gòu)成事件的組成來(lái)看，通常從三個(gè)方面來(lái)闡述，一是事件的狀態(tài)或者過(guò)程，二是發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的可能性即概率，三是風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的后果。為此，水利工程建設(shè)中的風(fēng)險(xiǎn)分析，必須從系統(tǒng)論的角度出發(fā)，通過(guò)對(duì)建設(shè)過(guò)程中的各類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行全面的分析和整合，如對(duì)工程項(xiàng)目的經(jīng)濟(jì)投入，對(duì)整個(gè)系統(tǒng)可能造成風(fēng)險(xiǎn)的人員，從對(duì)經(jīng)濟(jì)投入與環(huán)境破壞之間的關(guān)系等。針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的數(shù)學(xué)表示，可以表述為荷載的超過(guò)所承載能力的風(fēng)險(xiǎn)，與音符系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的概率之間的乘積。在對(duì)水利工程安全管理工作的大量研究和分析后，本文將結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)率的計(jì)算方法來(lái)總結(jié)在水利工程中風(fēng)險(xiǎn)存在的可能性及發(fā)生概率。并就水利工程的風(fēng)險(xiǎn)發(fā)展趨勢(shì)提出相應(yīng)的建議。

針對(duì)單一風(fēng)險(xiǎn)的分析方法

在水利工程系統(tǒng)中，針對(duì)不確定性單一風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題存在的分析，主要以數(shù)理統(tǒng)計(jì)的方法來(lái)研究，下面就其主要方法及特點(diǎn)給予相應(yīng)的解釋。

1.1 利用直接乘積的方法來(lái)分析

對(duì)水利工程中的風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行數(shù)理統(tǒng)計(jì)的前提，是建立風(fēng)險(xiǎn)概率密度函數(shù)，在對(duì)風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)進(jìn)行解析和數(shù)值計(jì)算時(shí)，如采取分段數(shù)值積分法來(lái)構(gòu)建起堤壩結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)模型，從從力學(xué)理論中來(lái)分析大壩的失事機(jī)理，并采用直接積分法來(lái)計(jì)算出大壩的漫頂，以及溢流的可能性。利用乘積法來(lái)進(jìn)行概率計(jì)算，可以從概率密度函數(shù)曲線(xiàn)中，通過(guò)對(duì)隨機(jī)變量的分析，可以有效的找到出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)的概率，同時(shí)，乘積法在應(yīng)用中比較簡(jiǎn)單而有效，其不足是當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)因素較多時(shí)，對(duì)其概率密度函數(shù)的關(guān)系就難以找到解析值，因此在使用時(shí)也有很多的限制。

1.2 利用MC法來(lái)分析

在直接乘積法難以針對(duì)多重因素造成的水利工程荷載風(fēng)險(xiǎn)的情況下，可以利用MC法來(lái)統(tǒng)計(jì)出風(fēng)險(xiǎn)出現(xiàn)的概率，以及得出存在的不確定性問(wèn)題。利用MC法分析風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)于水利工程在改擴(kuò)建項(xiàng)目中存在的風(fēng)險(xiǎn)，具有較好的精度，特別是在堤防失穩(wěn)條件下，就超標(biāo)洪水對(duì)堤防產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)概率計(jì)算中，對(duì)于隨機(jī)轉(zhuǎn)換而形成的風(fēng)險(xiǎn)變量的概率的判斷，其原理很簡(jiǎn)單，而其計(jì)算精度卻很高，不足的是，在計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)前，需要對(duì)各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)變量進(jìn)行獨(dú)立性設(shè)定，因此，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)變量之間的相互作用則難以實(shí)現(xiàn)有效的模擬，同時(shí)，對(duì)計(jì)算結(jié)果分析上，過(guò)多的依賴(lài)于樣本容量以及抽樣次數(shù)，也造成了一定的計(jì)算量。因此，在對(duì)各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)變量的統(tǒng)計(jì)分析曲線(xiàn)上，MC法的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)也很難有好的實(shí)現(xiàn)。

1.3 利用FOSM法來(lái)分析

針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)率的計(jì)算量大的情況，利用泰勒級(jí)數(shù)，將各類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)變量進(jìn)行線(xiàn)性化處理，并采用迭代法來(lái)分析出原點(diǎn)到極限狀態(tài)下的最短距離，從而越過(guò)對(duì)變量的概率分布，以求得風(fēng)險(xiǎn)率的計(jì)算方法，即FOSM法。通過(guò)對(duì)已知變量，以及線(xiàn)性化點(diǎn)的不同選擇，可以將FOSM法分為MFOSM法和AFOSM法，在MFOSM法計(jì)算中，對(duì)各影響因素的獨(dú)立性和線(xiàn)性化點(diǎn)按照均值來(lái)計(jì)算，則可能存在過(guò)大的誤差，而AFOSM法則可以規(guī)避這個(gè)不足，通過(guò)對(duì)線(xiàn)性化點(diǎn)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行極值化，從而將風(fēng)險(xiǎn)變量的非正態(tài)分布轉(zhuǎn)化為當(dāng)量正態(tài)分布，以實(shí)現(xiàn)對(duì)等效均值和方差的計(jì)算。從計(jì)算效率來(lái)看，F(xiàn)OSM法更具有較高的精度，因此應(yīng)用范圍比較廣泛。

與上所述相似的方法，還包括回歸法、隨機(jī)有限元法等，就其數(shù)理統(tǒng)計(jì)的原理來(lái)講，這些都是從風(fēng)險(xiǎn)的概率問(wèn)題來(lái)解答的，因此其正確性，取決于資料的真實(shí)性，還與風(fēng)險(xiǎn)分析的計(jì)算方式有關(guān)。

針對(duì)綜合風(fēng)險(xiǎn)的分析方法

對(duì)水利工程建設(shè)本身來(lái)說(shuō)，其系統(tǒng)工程出現(xiàn)水文或水力風(fēng)險(xiǎn)的不確定性是與多方面的因素相關(guān)的，因此，借助于綜合分析方法，更能全面的通過(guò)對(duì)眾多競(jìng)爭(zhēng)因素和矛盾展開(kāi)定量的分析和優(yōu)先級(jí)的排序，從而對(duì)各類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行權(quán)衡和決策。同時(shí)，從綜合分析中，還可以利用數(shù)學(xué)的方法，來(lái)將無(wú)序的空間點(diǎn)映射到有序的空間上，從而對(duì)各類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行優(yōu)化，在對(duì)指標(biāo)體系進(jìn)行量化的過(guò)程中，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)無(wú)序的、單一的不確定指標(biāo)所構(gòu)成的n維空間的A點(diǎn)映射到一個(gè)綜合的指標(biāo)值，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)有序空間的比較分析。下面將就其主要分析方法進(jìn)行分別闡述。

2.1 對(duì)綜合風(fēng)險(xiǎn)分析中的指標(biāo)權(quán)重的確定

從對(duì)多種風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行定量分析計(jì)算時(shí)，需要借助于指標(biāo)權(quán)重來(lái)實(shí)現(xiàn)各指標(biāo)值之間的數(shù)量關(guān)系，在權(quán)重的確定上，一般采用Delphi（專(zhuān)家分析法）法和AHP（層次分析法）法，無(wú)論是哪種分析方法，都是通過(guò)對(duì)矩陣特征的判斷，從而求出遞階層次中同一層次各元素對(duì)上一層某元素的權(quán)重，然后利用最底層對(duì)最高層的重要性賦權(quán)，以獲得相應(yīng)權(quán)重的確定。

2.2 常用的綜合分析方法

2.2.1AHP法

AHP法是對(duì)系統(tǒng)存在的各種因素進(jìn)行量化判斷，就其合理性進(jìn)行篩選，利用對(duì)權(quán)重系數(shù)的確定，來(lái)對(duì)各因素進(jìn)行評(píng)價(jià)并相乘，以此并逐步綜合計(jì)算出綜合評(píng)價(jià)的風(fēng)險(xiǎn)值。需要注意的是，在對(duì)非定量事件進(jìn)行定量分析時(shí)，對(duì)于主觀上的判斷，以及風(fēng)險(xiǎn)的衡量，則主要來(lái)源于過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)，因此，對(duì)于判斷矩陣中出現(xiàn)的不一致的現(xiàn)象，則難以有效的規(guī)避。

2.2.2 模糊綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)法

對(duì)于存在的主觀因素造成的有失客觀性，可以采用模糊的綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)法，比如對(duì)于工程中存在的難以確定的模糊因素，在應(yīng)用模糊綜合分析法時(shí)，要對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的可行性及可靠性進(jìn)行判斷，可以通過(guò)模糊集理論，來(lái)建立風(fēng)險(xiǎn)因子的隸屬函數(shù)，并按照模糊關(guān)系運(yùn)算法則來(lái)計(jì)算系統(tǒng)中存在的不確定性。例如在水利工程中對(duì)防洪因素的評(píng)價(jià)時(shí)，通過(guò)層次分析法與模糊集理論，來(lái)對(duì)模糊數(shù)學(xué)中的水資源、水文數(shù)值，以及環(huán)境等因素進(jìn)行系統(tǒng)全面的分析，并從中來(lái)實(shí)現(xiàn)定性指標(biāo)的量化，以很好的解決模糊綜合評(píng)價(jià)法的不確定性。但其也存在一定的不足，必須要求風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估人員具有相當(dāng)?shù)墓こ淌┕ず凸芾斫?jīng)驗(yàn)，并能夠采用科學(xué)的統(tǒng)計(jì)方法來(lái)避免數(shù)據(jù)的重復(fù)性問(wèn)題。

2.2.3 灰色綜合評(píng)價(jià)法

在對(duì)水利工程中出現(xiàn)的隨機(jī)問(wèn)題和模糊數(shù)學(xué)等知識(shí)，可以利用灰色綜合分析法來(lái)進(jìn)行解決。通常是利用少數(shù)據(jù)來(lái)建模的方法，將無(wú)序的原始數(shù)據(jù)整理成有規(guī)律的數(shù)列，以實(shí)現(xiàn)對(duì)現(xiàn)實(shí)規(guī)律的有效掌握。在灰度綜合分析法中，還包含灰色關(guān)聯(lián)分析、灰色聚類(lèi)分析，以及灰色隨機(jī)分析等方法，作為通俗易懂而又簡(jiǎn)單的計(jì)算方法，不需要對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的分布規(guī)律進(jìn)行計(jì)算，就能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)樣本的準(zhǔn)確判斷。不足的是，當(dāng)出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)重復(fù)問(wèn)題時(shí)，對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果也產(chǎn)生了一定的影響。

2.2.4 最大熵原理分析法

從稅率工程的風(fēng)險(xiǎn)分析中，工程人員對(duì)于出現(xiàn)的隨機(jī)風(fēng)險(xiǎn)都是無(wú)法獲得，只能通過(guò)一些數(shù)字特征來(lái)實(shí)現(xiàn)，而要選擇準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)分別，從數(shù)學(xué)理論可知，其優(yōu)選的標(biāo)準(zhǔn)就是最大熵準(zhǔn)則。比如對(duì)水文測(cè)量中的不確定性進(jìn)行分析，從而結(jié)合水文與水環(huán)境的關(guān)系來(lái)優(yōu)選出對(duì)人為因素的干擾，從而能夠客觀反映評(píng)價(jià)對(duì)象。

在水利工程中進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分析的關(guān)鍵性問(wèn)題

3.1 相關(guān)性分析

無(wú)論是單一性分析方法還是綜合性分析方法，在建立的指標(biāo)體系中，對(duì)于指標(biāo)之間的相關(guān)性的分析，還不夠成熟，對(duì)此，在水利工程風(fēng)險(xiǎn)分析方法的選擇上，需要從日益復(fù)雜的風(fēng)險(xiǎn)因素中進(jìn)行分析出難點(diǎn)和熱點(diǎn)問(wèn)題，比如對(duì)于洪災(zāi)，以及地震等因素形成的分析失效，都需要通過(guò)建立概率模型和相應(yīng)的分析方法，來(lái)有效的判斷出風(fēng)險(xiǎn)的重點(diǎn)。

3.2 一致性分析

在對(duì)水利工程中的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行綜合分析時(shí)，對(duì)于不同的數(shù)學(xué)方法而形成的綜合評(píng)價(jià)值，與采用不同的綜合評(píng)價(jià)技術(shù)而形成的判斷結(jié)果，與客觀實(shí)際之間的不一致問(wèn)題，主要是因?yàn)樵谠u(píng)價(jià)系統(tǒng)中，由于對(duì)不同的指標(biāo)的權(quán)重及量化標(biāo)準(zhǔn)不一致而產(chǎn)生的。因此，對(duì)于存在的多個(gè)綜合評(píng)價(jià)方法的組合評(píng)價(jià)中出現(xiàn)的不一致，還需要從具體的水利工程中來(lái)具體分析，以提高風(fēng)險(xiǎn)決策水平。

結(jié)論與建議

總之，對(duì)于水利工程中的風(fēng)險(xiǎn)分析問(wèn)題的研究，還需要不斷的更新分析理論和方法，以實(shí)現(xiàn)從定性的分析走向定量，從主觀的判斷實(shí)現(xiàn)對(duì)客觀的準(zhǔn)確分析，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)水利工程中的風(fēng)險(xiǎn)的有效判斷。

篇（10）

1、研究背景介紹

2014年下半年中國(guó)A股市場(chǎng)開(kāi)啟了一波罕見(jiàn)的大牛市，一時(shí)間全民炒股成為了一股熱潮，尤其是新股民甚至產(chǎn)生一種錯(cuò)覺(jué)，只要炒股就能掙錢(qián)。但是15年六月中旬開(kāi)始，A股開(kāi)始暴跌，在短短十幾天時(shí)間里，上證指數(shù)從最高的5000多點(diǎn)一路猛跌至3300多點(diǎn)，一時(shí)間千股跌停。至此一些新股民開(kāi)始聞股色變。然而僅僅過(guò)去一個(gè)多月，A股又緊隨股市開(kāi)始暴跌，史稱(chēng)“股災(zāi)2.0”。進(jìn)入2016年，上兩次的股災(zāi)還未遠(yuǎn)去多久，A股在新年首個(gè)交易日就兩次觸發(fā)熔斷伐，提前休市，1月7日更是創(chuàng)紀(jì)錄的30分鐘就休市。這一切的一切無(wú)疑都告訴我們，股市絕對(duì)不是提款機(jī)，股市是有風(fēng)險(xiǎn)的，而且風(fēng)險(xiǎn)來(lái)時(shí)更是猛如虎！而我們的這篇文章就是要用VaR方法分析中國(guó)A股市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)。

早在2000年，中國(guó)科學(xué)院科技政策與管理科學(xué)研究所的范英就研究了VaR方法在深圳股票市場(chǎng)的應(yīng)用問(wèn)題，在股票價(jià)格隨機(jī)游動(dòng)的假設(shè)下計(jì)算了深圳股市在不同置信水平下的風(fēng)險(xiǎn)值，并與實(shí)際投資收益做了對(duì)比。本文就是基于范英的研究方法對(duì)2014年下旬到2016年初的中國(guó)股市的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析，另外為了更好地分析，本文選取了滬深300指數(shù)作為分析的標(biāo)的。

2、實(shí)證分析

因?yàn)檫@輪牛市大抵是從2014年的下半年開(kāi)始的，因此這篇文章選擇從2014年9月17日到2016年一月初的A股數(shù)據(jù)，為了更好地體現(xiàn)整個(gè)A股市場(chǎng)，本文選擇了滬深300指數(shù)作為分析的標(biāo)的。要特別說(shuō)明的是，本文的所有圖表數(shù)據(jù)均來(lái)自Wind。

VaR，即風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值度（value at risk），當(dāng)考慮VaR的測(cè)度時(shí)，我們所關(guān)心的是如下的問(wèn)題：在給定時(shí)期，有x%的可能性，最大的損失是多少？

假設(shè)滬深300綜合指數(shù)在時(shí)間t的取值是，時(shí)間間隔為1天，

=ln（）-ln（）=ln（1+），

≈ （1）

這里計(jì)算VaR的方法采用方差協(xié)方差方法，當(dāng)已知時(shí)，假設(shè)服從獨(dú)立異方差的正態(tài)分布，這里考慮了方差的時(shí)變性。

=ln（）-ln（）～ N（0，）

= -αW （1） （2）

對(duì)方差的估計(jì)采用周期為20天（T=20）的移動(dòng)平均法，即

= （3）

根據(jù)（2）式，考慮1天的持有期，令W=1，對(duì)應(yīng)的VaR值為風(fēng)險(xiǎn)值占整個(gè)投資額的比例。對(duì)置信水平的不同取值c，對(duì)應(yīng)的分位點(diǎn)為α，可以計(jì)算出相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)值VaR。

本文對(duì)置信水平的4個(gè)不同取值分別計(jì)算每天的VaR值，表1列出了本算例的主要結(jié)果。從表中數(shù)據(jù)分析可以看出，置信水平越高，風(fēng)險(xiǎn)值越大。對(duì)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避者來(lái)說(shuō)，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)期比較大，在量化風(fēng)險(xiǎn)時(shí)需要較高的置信水平，以降低投資的風(fēng)險(xiǎn)；而對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)偏好者來(lái)說(shuō)，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的承受能力比較大，在計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)時(shí)設(shè)置相對(duì)低的置信水平，相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)值比較低，有利于做出積極的投資決策，從而期望獲得較高的利潤(rùn)。

表1最后一行顯示了收益率為負(fù)的超過(guò)VaR的天數(shù)與總天數(shù)的比例，通過(guò)觀察我們可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)置信水平是90%時(shí)實(shí)際損失超過(guò)VaR的比例為9.33%，這個(gè)比例與相應(yīng)的置信水平是基本吻合的。但是隨著置信水平的不斷增大，實(shí)際損失超過(guò)VaR的比例與相應(yīng)的置信水平就不是那么精確的吻合了。因此對(duì)于95%、97%、99%的置信水平，所計(jì)算的VaR值略低估A股市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)。

本文繪制了對(duì)于90%的置信水平所反映收益率和風(fēng)險(xiǎn)值的對(duì)應(yīng)曲線(xiàn)圖，圖1是滬深300指數(shù)每日收益率的變動(dòng)曲線(xiàn)，圖2為相應(yīng)時(shí)間每日風(fēng)險(xiǎn)值的VaR曲線(xiàn)。通過(guò)圖1和圖2的對(duì)比我們可以看出，當(dāng)每日收益率變化較大時(shí)，相對(duì)應(yīng)的VaR曲線(xiàn)也變化較大。

3、結(jié)論

通過(guò)以上分析可知，用VaR方法能較好地度量A股市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)，且VaR方法使用單，通俗易懂。隨著A股市場(chǎng)的不斷完善，其人為的影響也會(huì)越來(lái)越小，相應(yīng)的市場(chǎng)化會(huì)越來(lái)越高，因此用VaR方法來(lái)度量A股的風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)相應(yīng)的更加準(zhǔn)確。當(dāng)然這也僅僅是個(gè)方法而已，市場(chǎng)是隨時(shí)變化的，市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)當(dāng)然也是變化莫測(cè)的，在投資A股的同時(shí)要時(shí)刻防范風(fēng)險(xiǎn)，這是我們每一位股民都應(yīng)該牢牢記在心里的。

參考文獻(xiàn)