2020年注册咨询工程师考试决策与评价大纲要点：风险估计

2020年注册咨询工程师考试决策与评价大纲要点：风险估计

风险估计

(一)风险估计

风险估计是在风险识别后对风险事件发生可能性、风险事件影响范围、风险事件发生的时间和风险后果对项目严重程度所进行的估计。

风险估计应采取定性描述与定量分析相结合的方法，从而对项目面临的风险做出全面的估计。

风险估计的方法包括风险概率估计方法和风险影响估计方法两类，前者分为主观估计和客观估计，后者有概率树分析、蒙特卡洛模拟、决策矩阵等方法。

(二)风险估计的主要方法

1.风险概率估计

风险概率估计，包括客观概率估计和主观概率估计。

在项目评价中，风险概率估计中较常用的是正态分布、三角形分布、贝塔分布等概率分布形式，由项目评价人员或专家进行估计。

(1)客观概率估计

客观概率是实际发生的概率，它并不取决于人的主观意志，可以根据历史统计数据或是大量的试验来推定。

(2)主观概率估计

主观概率是基于个人经验、预感或直觉而估算出来的概率，是一种个人的主观判断，反映了人们对风险现象的一种测度。

当有效统计数据不足或是不可能进行试验时，主观概率是唯一选择，基于经验、知识或类似事件比较的专家推断概率便是主观估计。

(3)风险概率分布

①离散型概率分布。

当输入变量可能值是有限个数，称这种随机变量为离散型随机变量。

如产品市场销售量可能出现低销售量、中等销售量、高销售量三种状态，即认为销售量是离散型随机变量。

各种状态的概率取值之和等于1，它适用于变量取值个数不多的输入变量。

②连续型概率分布

当输入变量的取值充满一个区间，无法按一定次序一一列举出来时，这种随机变量称连续型随机变量。

如市场需求量在某一数量范围内，无法按一定次序一一列举，列出区间内a，b两个数，则总还有无限多个数x，b>x>a，这时的产品销售量就是一个连续型随机变量，它的概率分布用概率密度和分布函数表示，常用的连续型概率分布有：

a.正态分布。其特点是密度函数以均值为中心对称分布，适用于描述一般经济变量的概率分布，如销售量、售价、产品成本等。

b.三角型分布。其特点是密度数是由最悲观值、最可能值和最乐观值构成的对称的或不对称的三角型。适用描述工期、投资等不对称分布的输入变量，也可用于描述产量、成本等对称分布的输入变量。

c.β分布。其特点是密度函数为在最大值两边不对称分布(见图10-8)，适用于描述工期等不对称分布的输入变量。

d.经验分布。其密度函数并不适合于某些标准的概率函数，可根据统计资料及主观经验估计的非标准概率分布，它适合于项目评价中的所有各种输入变量。

(4)风险概率分析指标

描述风险概率分布的指标主要有期望值、方差、标准差、离散系数等。

2.概率树分析

概率分析是借助现代计算技术，运用概率论和数理统计原理进行概率分析，求得风险因素取值的概率分布，并计算期望值、方差或标准差和离散系数，表明项目的风险程度。

(1)概率分析的理论计算法

由于项目评价中效益指标与输入变量(或风险因素)间的数量关系比较复杂，概率分析的理论计算法一般只使用于服从离散分布的输入与输出变量。

(2)概率树分析案例

3.蒙特卡洛模拟法

当项目评价中输入的随机变量个数较多，每个输入变量可能出现多个以上甚至无限多种状态时(如连续随机变量)，可考虑采用蒙特卡洛模拟技术。

这种方法的原理是用随机抽样的方法抽取一组输入变量的数值，并根据这组输入变量的数值计算项目评价指标，如内部收益率、净现值等，用这样的办法抽样计算足够多的次数可获得评价指标的概率分布及累计概率分布、期望值、方差、标准差，计算项目由可行转变为不可行的概率，从而估计项目投资所承担的风险。

(1)蒙特卡洛模拟的程序

(2)应用蒙特卡洛模拟法时应注意的问题

a.应用蒙特卡洛模拟法时，需假设输入变量之间是相互独立的。

b.蒙特卡洛法的模拟次数。