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风险评价的定量方法范文1
一、引言
随着现代工业、农业高速发展，各种化学物质如农药、工业污染物等不断进入生态环境中，化学污染日益加重，成为生态风险重要源头。为减少化学污染物的危害，对化学污染进行生态风险评价并采取相应风险控制措施十分重要。
生态风险评价的定义是评估一种或多种压力下有害生态效应可能发生或正在发生的可能性的过程。现阶段研究得较多的是对化学污染压力的风险评价。我国化学污染物生态风险评价至今尚未形成统一的方法标准，针对评价各重点环节的实用方法进行全面阐述的文献较少见报，而这却是风险评价者在实际操作中所关心的内容。本文对化学污染物生态风险评价的方法进行了应用性的探讨，重点针对风险评价四部分核心内容——危害识别、暴露表征、生态效应表征和风险表征进行综述。
二、生态风险评价的程序
1.危害识别
危害识别主要包括三个内容——风险源识别、受体分析和评价终点确定。通过对调查、监测和收集得到的有效信息进行分析，确定造成风险的主要暴露源，并确定可能因此受到危害的对象——生物受体。评价终点是反映受体遭受污染物损害的指标体系，表征了生态系统的可测度特性，是风险管理目标的具体化和量化。
2.暴露表征
2.1暴露过程分析
研究暴露过程要充分考虑生态系统与受体的特征。污染物对受体的暴露途径一般包括接触与摄入。接触是定量的，与受体接触压力的行为相关。摄入是受体对所接触污染物的有效吸收，与食物链、生物吸收因子、生物有效性、环境因子等因素相关。暴露时间可分为急性、亚急性和慢性三类时间段，污染物生态风险评价通常将暴露时段上的平均强度作为暴露强度。
2.2暴露量估算
暴露量一般通过公式或模型来估算。以无脊椎动物和植物为食的野生动物，可通过暴露公式来计算暴露量。对于水生生物而言，疏水模型是研究有机物富集的经典模型，但由于过于简化，与在实际环境中有较大差异，目前多用于水生生态营养级较低、定量要求不高的水生生物，如浮游生物和底栖生物等[4,5]。对处于较高营养级的鱼类，根据其生理过程的研究成果，Nichols等[5]利用鱼体生理富集动力学模型定量分析了鱼体有机物富集的过程，研究具有较高的代表性。
评估化学污染影响时，全面顾及整个食物网而不减少受体，有利于得到更准确的暴露量评估。Sharpe等[6]制定了估算食物网生物富集的框架，表征了水生物种、陆生物种以及鸟类的污染源及其转化过程。
3.生态效应表征
3.1剂量-效应关系研究
生态毒理学研究是生态效应表征的基础，主要通过实验室研究的生态毒性数据来建立剂量-反应关系。目前美国EPA建立了比较详尽的毒性数据库ECOTOX，主要是针对水生和陆生动物和植物的单物种试验，在美国的生态风险评价中具有很高的参考价值。我国尚未形成一个系统的毒性数据库，毒性数据的获取也多参照ECOTOX数据库。
3.2 生态效应外推研究
由于现实条件的限制，剂量-反应关系往往不是通过试验直接得到的，而是应用外推的手段，来拓展实验室毒性数据的适用范围，解决某些数据无法获取的问题，从而建立剂量-反应关系。通常外推包括物种间的外推，评价终点间的外推以及不同场所与条件的外推。许多外推方法受数据库的限制，若缺少充分经验或对作用机理不了解，外推的不确定性很大[1]。
4.风险表征
4.1 定性方法
风险表征包括了定性和定量方法，定性评价所需的信息量少，评价结论包含的信息量也少，一般只有在低层次评价或者数据有限，评价无定量要求的场合中使用。Long等[7]对海洋和河口沉积物中化学污染物的生态风险阈值进行了研究，用风险评价的低值ERL（effects rang-low，生物效应几率50%）及中间值ERL-ERM分别表示有生态风险或偶尔存在生态风险，来评估沉积物中有机污染物浓度可能对生物产生的生态效应。
4.2定量方法
定量评价方法在生态风险评价中较为常用，主要包括风险商法、指数法和概率风险评价法，目前应用最多的是风险商法。风险商法是用环境暴露浓度与相应效应表征中的毒性数据相比，得到风险商值。用于表征生态效应的毒性数据亦称为毒性终点值，通常选用半致死浓度值、半数效应浓度值、无可观察效应浓度值等。指数法主要有单因子指数法和潜在生态危害指数法。以潜在生态危害指数法使用最为广泛，它是1980年瑞典科学家Hakanson提出的针对沉积物中重金属的生态风险评价方法[8]。概率风险评价法是将环境暴露浓度和毒性数据的点估计用其分布的概率来表示，以计算风险存在的可能性。由于毒性数据是用概率表示，概率风险评价考虑到了不同物种受体间的差异，已被用来估计种群或群落暴露于潜在危害物时对这些物质的不良反应[9]。概率风险评价一般用图形来表征，常见的有概率密度曲线、联合概率曲线、累积分布曲线等。
三、展望
化学污染物生态风险评价已经引起人们的重视，也即将在国内外更加广泛地使用。展望未来，主要有以下四个发展趋势：
1.评价趋向于更大尺度与更高层次。环境污染的区域性与严重性，决定了大尺度评价以及更准确的风险定量是必要的。
风险评价的定量方法范文2
关键词：中小企业；信用风险；模糊综合评价法；AHP法
中图分类号：F27
文献标识码：A
doi：10.19311/ki.1672-3198.2016.15.032
0 引言
中小企业是中国数量最多、最具创新活力的企业群体，在促进国民经济增长、推动创新、吸纳就业等方面具有不可替代的作用。然而与大企业不同，中小企业与商业银行信贷业务上经常存在信息不对称的问题，加上中小企业特有的风险特征，使得商业银行在处理中小企业信贷业务时存有较大的运营风险。因此，建立起一套适用于中小企业信用风险的评价方法有着重要的意义。
目前，我国信用风险评级方法主要有以5C为代表的专家评判法、统计模型法、神经网络分析法等，这些方法在实际运用中，主要把企业信用风险评价的指标界定为财务类与非财务类因素，然而由于非财务类因素受人的主观影响较大，又很难确定定量指标和定性指标之间的比例关系，所以会导致评判的结论带有一定的模糊性。因此，为了更加准确地对中小企业的信用风险进行评价，找到一种能够同时处理多因素、主观性以及模糊性的评价方法是很有必要的。
据此，本文运用多层次模糊综合评价法对中小企业的信用风险进行全面分析评价，构建了结合定性指标和定量指标的多层次评价指标体系，并且利用AHP法确定各评价指标的权重，实现了评价指标和评价方法的有效结合。
1 中小企业信用风险评价指标体系的构建
本文按照评价指标体系的系统性、科学性、可操作性等原则，综合考虑企业内部和外部的各个因素，构建了由目标层、准则层以及指标层组成的递阶层次结构的指标体系。与以往中小企业信用风险评价不同，本指标体系将主观与客观、定性与定量指标相结合，因此能够更加客观有效地评价中小企业的信用风险状况。具体的指标体系如下表1所示。
2 中小企业信用风险的模糊综合评价
模糊综合评价法根据模糊数学的隶属度理论把定性指标转化为定量评价，动态与静态分析相结合能较好地解决难以量化的、模糊的问题，能够综合有效地分析企业信用风险问题。
2.1 确定评价因素集
根据表1中的评价体系，信用风险的评价因素集共有三层：目标层U为评估中小企业信用风险，准则层A={行业状况A1、市场竞争A2、管理水平A3、财务状况A4、履约状况A5，创新水平A6}共六个因素，指标层a={a11，a12，…，a64}等共23个因素。
2.2 确定评语集
评语集是由评价因素可能出现的评价结果组成的集合，本文确定评语集为V={V1，V2，V3，V4，V5}，其中V1，V2，V3，V4，V5分别代表信用风险很低、信用风险较低、信用风险一般、信用风险较高、信用风险很高。
2.3 AHP法确定评价指标权重
指标的权重采用层次分析法计算，在目标层、准则层、指标层等层次的基础上进行定量与定性分析相结合的权重分析方法。
2.3.1 构造两两比较判断矩阵
根据T.L.Saaty教授提出的1-9比例标度法，邀请专家组比较两两因素间的重要程度，构造出比较判断矩阵。
2.3.2 计算评价指标的权重
根据构造的判断矩阵，采用方根法来计算判断矩阵的权重。首先计算判断矩阵每一行的几何平均数：wi=∏nj=1aij1/n（i为行号，i=1，2，…，n）；然后对向量wi=＼[w1，w2，…，wn＼]T进行归一化处理，令Wi=wi/∑ni=1wi，则向量Wi=＼[W1，W2，…，Wn＼]T即为指标权重。
2.3.3 判断矩阵的一致性检验
对判断矩阵进行一致性检验，来判断该矩阵的可信程度。一致性比率CR的计算公式为：CR=CI/RI；其中CI为一致性检验指标，可通过CI=（λmax-n）/（n-1）
计算；RI是平均随机一致性指标，是在大量实验基础上确定的，数值查文献可得；λmax是判断矩阵的最大特征值，计算公式为λmax=1n∑ni=1Awiwi。
检验标准如下：若CR≤0.1，则判断所检验判断矩阵的一致性是能够接受；如果CR>0.1，说明所检验的评判矩阵需要调整，待调整到能够接受为止。
2.4 确定隶属度
因为多层次评价体系中各个目标之间缺乏统一的度量标准，难以对指标进行比较，所以在综合评价之前，首先确定体系中各个指标的评价值，即计算隶属度函数值。在确定各指标的隶属度时，应该区别定性指标和定量指标。
2.4.1 定性指标的隶属度
定性指标难以定量表示，通常采用模糊统计法确定其隶属函数关系，即让参与评价的专家按照规定的评语集确定各评价指标所属的等级，统计指标属于各评语等级的频数mi，专家人数为n，则其隶属度向量raij=mij/n，raij表示评价指标ai隶属于评语等级j的隶属度。
2.4.2 定量指标的隶属度
假设评价因素集中每个因素对于其信用风险评价的隶属度函数都是按照一定的线性关系变化的，那么如果因素的指标值和其信用有严格的正相关关系，就可以得出第i级评价指标的隶属度计算方法：r（x）=（x-xi）/（xi+1-xi），xi
2.5 计算多级模糊综合评价向量
模糊综合评价向量是由各指标的权重向量与隶属度向量构成的模糊评价矩阵组成的模糊合成运算。准则层的模糊综合评价向量用各指标层因素对应指标的权重与其模糊评价矩阵的乘积表示，即FAi=WAi・RAi（i=1，2，…，6），目标层的模糊综合评价向量运用同样的方法可得FU=WU・RU。最后根据最大隶属度原则确定中小企业信用风险等级。
3 应用多层次模糊综合评价法的算例分析
本文选取南京市中小企业A公司为算例进行信用风险综合评估分析。
（1）首先向专家发放调查问卷，要求专家根据各层次指标间的重要度进行两两比较赋值，构造判断矩阵，利用AHP法计算的各指标如下：
WU=（A1，A2，A3，A4，A5，A6）=（0.066，0.193，0.101，0.231，0.379，0.077）
WA1=（a11，a12，a13，a14）=（0.172，0.135，0.270，0.422）
WA2=（a21，a22，a23）=（0.571，0.286，0.143）
WA3=（a31，a32，a33，a34）=（0.246，0.192，0.426，0.136）
WA4=（a41，a42，a43，a44）=（0.167，0.262，0.118，0.453）
WA5=（a51，a52，a53，a54）=（0.413，0.292，0.187，0.108）
WA6=（a61，a62，a63，a64）=（0.192，0.384，0.301，0.123）
（2）采用专家评分法，让各位专家依据评语表对该企业的定性和定量评价指标进行综合评级，其中定量指标隶属度的计算方法与上文一致，结合企业的经营数据以及行业的平均值计算。得出各指标的隶属度向量构成模糊评价矩阵R，从而确定各指标的模糊综合评价向量，如行业状况A1的模糊综合评价向量为：
所以中小企业信用风险的模糊综合评价向量为：
FU=WU・RU=（0.0127，0.3496，0.5398，0.1447，0.0009），根据最大隶属度原则以及评语表，可知V3的综合评定值0.5398高于其它等级，所以判定该企业的信用等级处于V3水平，信用风险一般，针对该企业进行授信的整体风险在一定程度上是可以预估把控的。
4 结论
由于中小企业信息不透明、不对称等特性，很难用以往传统的评价方法对其信用风险进行评估，所以本文结合层次分析法与模糊综合评价法，充分发挥模糊综合评价法在分析定性和定量指标时的优越性，建立起一套多层次、完整、有效的中小企业信用风险评价模型，最后结合算例分析也说明了该方法的实用性。但是由于中小企业关系复杂、种类繁多，使其评价指标之间可能存有关联性，这一点在本文中未深入探讨，在以后的研究中我们会继续研究，加以完善。
参考文献
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风险评价的定量方法范文3
关键词：商业银行 外部信用评级 现状
1.商业银行外部信用评级原理及发展
信用评级，也称资信评级，是由专业的独立机构或部门，根据独立客观公正的原则，采用一整套科学的综合分析和评价方法，通过收集定性、定量的信息对影响经济主体或金融工具的风险因素进行综合考察，从而对这些经济主体或者金融工具在特定期间内按市场付债务的能力和意愿进行评价，达到为投资者服务目的的一种管理活动。商业银行的信用评级分为内部信用评级和外部信用评级。内部评级指的是由银行内部专业的信贷评估人员，运用一定的评级方法，对借款人或债项进行的对方履行合同约定及还款能力和意愿的综合评定，其主要用途是在于自身的风险管理。外部信用评级，就是外部人根据其披露的公开信息以及提供的部分内部信息，在全面分析银行面临的各种风险的基础上，运用定量和定性的分析方法，对其信用质量作出综合评估，将各个商业银行划分为相应的等级，并用简单的字母表示出来，向社会公众公开评级结果，用来揭示各金融资产的风险水平。
我国商业银行评级的起步相对较晚，这在很大程度上要归因于相对单一的金融结构。20世纪80年代末，随着我国第一家全国性股份制商业银行――交通银行的设立，一批股份制商业银行如雨后春笋般成长起来。但那时银行发展主要依赖于居民存款，市场化的资金来源相对较少。在这种背景下，由于银行没有在资本市场筹措资金的需要，相应也就没有了银行信用评级存在的基础。随着中国银行、建设银行于2004年，工商银行于2005年整体改制为股份制后，以全国性股份制商业银行为主，城市商业银行为辅的我国商业银行群体初步形成。资本市场上也开始出现了对银行评级的需求，我国银行评级业随之取得了一定的发展。
2.我国现有信用评级方法与思路
在我国， 2003年4月银监会分立之前，没有专门的银行监督机构，也没有一个可供市场参考的银行信用评级体系和标准。2006年银监会推出了《商业银行监管评级内部指引（试行）》。同年一些社会评级机构也开始每年对国内部分股份制银行进行主动评级。我国商业银行的外部信用评级事业才逐步得到了发展。目前，在我国对商业银行进行外部评级的机构主要有银监会、中诚信和大公国际三家。各评级机构的评级方法与思路虽不完全相同，但大体一致，都包含定性和定量两方面评价指标。
评价方法体系可作如下表比较：
所以，对我国目前的商业银行外部评级项目可作如下概括：
2.1基本财务面评价
三家评级机构对此都有涉及，其中银监会对基本财务面又细分为资产质量、盈利能力和流动性状况三部分来分别评价，大公国际和中诚信是合并为一个方面来评价的。具体在评价时，三家评级机构又各有侧重：
在评价资产质量时，银监会采用的定量指标主要包括不良贷款率/不良资产率、正常贷款迁徙率、次级类贷款迁徙率、可疑类贷款迁徙率、贷款损失准备充足率/资产损失准备充足率，定性指标包括不良贷款和其他不良资产的变动趋势及其对银行整体资产安全状况的影响、贷款行业集中度以及对银行资产安全状况的影响、信贷风险管理的政策、程序及其有效性、贷款风险分类制度的健全性和有效性、贷款以外其他资产风险管理状况。中诚信则采用不良贷款率、不良贷款拨备覆盖率、不良贷款占股东资本和贷款损失准备金的百分比、关注类贷款占不良贷款百分比来衡量。
在评价盈利能力时，银监会采用的定量指标包括资产利润率、资本利润率、成本收入比率、风险资产利润率，定性指标包括银行的成本费用和收入状况以及盈利水平和趋势、银行盈利的质量，以及银行盈利对业务发展与资产损失准备提取的影响、财务预决算体系，财务管理的健全性和有效性、资金来源的构成、变化趋势和稳定性。而中诚信采用的是拨备前利润平均风险资产回报率、净利差、净风险资产回报率等定量指标，大公国际主要使用了总资产收益率、净资产收益率、贷款净利息收益率、费用收入比、盈利稳定性等指标。
在评价流动性状况时，银监会采用的定量指标包括流动性比例、核心负债依存度、流动性缺口率、人民币超额备付金率、（人民币、外币合并）存贷款比例，定性指标包括资金来源的构成、变化趋势和稳定性，资产负债管理政策和资金的调配情况、流动性的管理情况、银行以主动负债形式满足流动性需求的能力、管理层有效识别、监测和调控银行头寸的能力。中诚信采用的指标有市场资金依赖度、贷存比。大公国际采用的指标主要包括流动性比例、本外币存贷款比例。
2.2资本充足性分析
银监会采用的定量指标主要包括资本充足率、核心资本充足率，定性指标包括银行资本构成和质量、银行整体财务状况及其对资本的影响、资产质量及其对资本的影响、银行进入资本市场或通过其他渠道增加资本的能力、银行对资本的管理情况。大公国际除上述定量指标外，还设计了所有者权益 /总资产的定量指标和资本补充机制的可持续性的定性指标。中诚信采用指标与此类似。
2.3公司治理与管理评价
三家评级机构均采用了定性指标来进行评价：银监会采用的指标有：公司治理的基本结构、公司治理的决策机制、公司治理的执行机制、公司治理的监督机制、公司治理的激励约束机制、内部控制环境、风险识别与评估、内部控制措施、信息交流与反馈、监督评价与纠正。中诚信采用的指标包括所有权结构、关联交易风险、管理策略及管理质量、财务报告的透明度。大公国际采用的指标包括所有权和组织结构、主要人员风险（主要是指董事长或行长经营风格、道德品质、个人学识等因素对银行经营带来的影响）、内部与关联方风险、信息披露质量、风险偏好等。
2.险管理评价
对风险管理的评价银监会主要侧重于市场风险的评价，其采用的定量指标包括利率风险敏感度、累计外汇敞口头寸比例，定性指标则有董事会和高级管理层的监控、市场风险管理政策和程序、市场风险识别、计量、监测和控制程序、内部控制和外部审计。中诚信对风险管理的评价则包含了多项风险，包括信用风险 、流动性风险 、市场风险、操作风险以及管理层的风险意识六个方面。类似的，大公国际也在信用评级方法框架中对风险作了详细地阐述，他认为银行面临的风险是多方面的，包括信用风险、操作风险、市场风险以及流动性风险、利率风险、声誉风险、法律风险等。采用的指标有不良贷款率、拨备覆盖率、单一最大客户贷款比例、最大十家客户贷款比例、利息回收率、流动性比率、存贷比等定量指标和风险管理体系完善程度、管理层风险偏好等定性指标。
2.5运营环境评价
银监会对环境的评价归为了不占任何分值的其他项，相对而言，中诚信和大公国际则把对银行所处环境的评价放在比较高的地位，如中诚信将银行的经营环境又分为经济环境、行业环境、监管环境、法律环境四方面进行了评价。而大公国际则采用了定性指标来衡量：如营业区域经济发展水平、宏观经济政策对银行的影响、监管政策对银行的影响。
2.6运营价值评价
银监会在《内部指引》中对此未曾涉及。而中诚信认为品牌价值反映的是银行在某一特定地域市场或业务领域中市场地位的稳固程度，其在评估银行的品牌价值时考虑的因素包括市场定位、可持续的市场份额、业务的地域集中度、收益稳定性与多元化。对银行营运价值的评估也是大公国际银行评级的主要因素之一。银行的运营价值主要是指银行可以藉此获得长期稳定的、超出平均利润水平的盈利的优势或能力，这种优势或能力可以产生自银行的内部，也可以来自外部环境。其采用的指标包括资产规模、总资产增长率、收入增长率等定量指标和收入多样化程度、营业区域覆盖范围及分散化程度、收入稳定性等定性指标。
2.7外部支持
与银监会不同，是否存在第三方的支持是中诚信和大公国际的分析师都仔细考虑的问题。中诚信认为与其他发债主体一样，银行的还款能力并不仅由其内在财务实力决定。 一家实力较弱的银行如果能在出现支付危机时获得第三方支持的话， 其还款能力也会获得增强(第三方可能是中央政府/地方政府、股东、市场同业)。所不同的是银行作为一类特殊的金融机构，获得外部支持的可能性要远大于一般的工商企业。大公国际在考虑银行整体信用状时，结合中国商业银行所有权的特性，主要从两个方面来考察外部支持对银行整体信用状况的影响：国家或政府（包括地方政府）的外部支持、股东对银行的支持。
参考文献：
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[2]张凌云.华中科技大学博士学位论文,中国商业银行内部评级法研究,2010年5月
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[4]大公国际.商业银行信用评级方法框架,2005年
风险评价的定量方法范文4
【关键词】 智能电网 风险评价 评价指标 层次分析 模糊评价
智能电网是庞大的工程，而且我国智能电网的建设才刚刚起步，因此对我国的智能电网行业的风险进行评价研究具有十分重要的现实意义。本文则在前人研究的基础上，主要从金融风险、技术风险、安全风险、管理风险以及外部风险等五方面建立智能电网风险评价体系，并通过实例分析对智能电网风险评价指标的重要程度进行排序，为提高我国智能电网风险评价的科学性、合理性奠定基础。
1 智能电网风险评价指标体系的构建
本文按照评价指标体系的系统性、科学性、可操作性等原则，综合考虑内外部影响因素，构建了由目标层、准则层以及指标层组成的递阶层次结构的指标体系。与以往智能电网风险评价不同，本指标体系将主观与客观、定性与定量指标相结合，因此能够更加客观有效地评价目前我国智能电网的风险状况。具体的指标体系如下：
目标层：我国智能电网存在的风险A。
准则层：金融风险B1、技术风险B2、安全风险B3、管理风险B4、外部风险B5。
指标层：市场风险C11、信用风险C12；核心技术C21、技术标准C22；信息安全C31、隐私风险C32；用户对智能设备的抵制C41、技术管理人员培训C42；宏观经济波动C51、社会文化与自然环境C52。
2 智能电网风险模糊综合评价
模糊综合评价法根据模糊数学的隶属度理论把定性指标转化为定量评价，动态与静态分析相结合能较好地解决难以量化的、模糊的问题，能够综合有效地分析企业信用风险问题。
2.1 确定评价因素集
根据上述评价体系，本文构建的智能电网风险评价因素集共包含三层，目标层A为评估智能电网风险，准则层B={ B1、B2、B3、B4、B5}共5个因素，指标层C={ C11、C12、C21、C22、C31、C32、C41、C42、C51、C52}共10个因素。
2.2 确定评语集
上述评价因素可能出现的评价结果组成的集合即为评语集，表示为V={V1、V2、V3、V4、V5}，分别代表风险程度为：{很低、较低、一般、较高、很高}
2.3 AHP法确定评价指标权重
指标权重的计算运用的是层次分析法，基于目标层、准则层与指标层三层次进行定量与定性分析相结合的权重分析方法。首先，运用1-9比例标度法，邀请专家组比较两两因素间的重要程度来构建比较判断矩阵。其次，根据判断矩阵，运用方根法计算指标权重。判断矩阵每行的几何平均数为：，对向量进行归一化处理后，令，则向量即为指标权重。最后，通过检验判断矩阵的一致性判断其可信度。一致性比率CR计算公式为：CR=CI/RI，其中CI=（λmax-n）/（n-1），表示一致性检验指标，RI为平均随机一致性指标，可通过文献获取，为判断矩阵最大值。检验标准为：当CR≤0.1时，判断矩阵可接受，当CR>0.1时，判断矩阵需调整。
2.4 确定隶属度
由于多层次评价体系中各目标间不存在统一的度量标准，并不易进行指标比较，因此在进行综合评价之前需先明确指标体系中的各指标评价值，即得到隶属度函数值。此处需注意指标隶属度的确定包括定性指标和定量指标两种。
首先，定性指标并不易进行定量表示，一般选择模糊统计方法来明确其隶属关系，也就是让参与评价的专家根据相应规定好的评语集，来对各指标所属等级进行明确，统计指标属于各评语等级的频数mi，专家人数为n，则其隶属度向量可表示为：raij=mij/n，raij表示的是评价指标ai隶属于评语等级j的隶属度。
其次，在定量指标隶属度确定过程中，若评价因素集中的各因素对于其风险评价隶属度函数都是根据一定线性关系变化的，则当各因素指标值与其风险存在正相关关系时，就可通过公式r（x）=（x-xi）/（xi+1-xi），（xi
3 实例分析
FU=WU・RU=（0.0157，0.3473，0.4447，0.1513，0.0025），根据最大隶属度原则以及评语表，可知V3的综合评定值0.4447最高，所以判定目前我国智能电网风险等级为较高，且以安全风险与技术风险最主。
4 结语
本文结合层次分析法与模糊综合评价法，通过定性与定量分析建立了一个多层次、完整、有效的智能电网风险评价体系，并结合实例说明了该方法的实用性，得到目前我国智能电网风险等级为较高的结论，同时也得到五大风险中以安全风险与技术风险最为突出，未来我国智能电网发展还有较大的改进空间。
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风险评价的定量方法范文5
关键字：公路隧道，风险评估流程，风险管理，风险决策
中图分类号： U45 文献标识码： A
1绪论
任何风险都是客观存在的，主要是因为客观世界存在众多不确定性的因素以及人类主观认识的局限性。公路隧道工程风险可以理解为全周期风险，即在隧道规划阶段、设计阶段、施工阶段和运营阶段可能遇到风险，是决策者因客观条件不确定性而做出的项目决策与预期目标发生多种偏离的结果。公路隧道风险评估过程包括风险管理的四个方面，即风险识别、风险估计、风险评价和风险对策。
2公路隧道工程风险评估基本原理
公路隧道工程风险评估时首先是对隧道工程中存在的风险因素进行全面识别，找出所有可能面临的风险因素和风险事件，然后采用概率论的方法对存在的风险因素和事件进行概率计算，从而根据所占比例的大小确定出风险的严重程度，这其中就包含了定量或定性的方法。通过与单个风险评价准则相对比，对单个的风险进行风险评价，进而对隧道工程整体风险可接受准则比较，确定该风险因素或事件是否在工程建设的可接受范围之内，从而根据其评价结果制出相应的对策来降低这些风险因素或事件对公路隧道工程的实施产生的影响。
2.1风险识别
风险识别要采用一定的方法或手段，将影响公路隧道工程的风险因素识别出来，并对其进行量化的整个过程。
公路隧道结构体系和施工过程复杂，而目前国内隧道风险事件的整理资料相对比较匮乏，并且研究分析处于初期阶段，所以说常常采用专家调查法来识别隧道风险，再通过发放一些问卷的方式，通过德尔菲法来比较专家调查法识别结果，从而校核其结果是否在可接受的范围之内，最终确定影响隧道工程的重要风险因素。
2.2风险估计
所谓风险估计就是对一层中识别出的风险因素根据概率论的概念，给出某一工程风险发生的概率以及可能引起后果的性质和概率，风险估计主要包括风险概率估计和风险损失估计两个方面。
（1）风险概率估计
通常情况下，对风险概率的估计可采用客观概率估计法和主观概率估计法，但同时在实施过程中也存在着许多问题。客观概率估计法是利用项目风险同一事件或类似的风险事件的相关数据资料，对某一风险因素进行客观性估计，但是要准确估算出客观概率，需要结合实际工程项目获得足够多的数据信息，但是对于公路隧道而言，大多数的风险事件都是隐蔽的、不确定的，可能会在未来某一时刻某一地点发生，所以说是不可能实时实地进行大量实验测试的，获取数据信息就很困难。主观概率估计法是专家基于经验、知识或类似事件的比较从而做出的风险估计，在风险数据很难获取时主观概率估计成为首选，但是整个估计过程甚至结果都很模糊，不能做出准确的分析。所以说在数据信息相对缺乏的条件下，进行风险概率估计，应该将主观概率估计法与客观概率估计法很好地结合起来，形成很好的衔接和过渡，这样既可以有效地避免因过多地依赖决策者的主观意识，又可以对风险进行客观性的估计，具有较高的可靠性。但目前对风险进行概率估计的方法像蒙特卡洛模拟，不足以应用到现在大规模、高风险的公路隧道工程项目中。本文主要结合以往的风险评估方法，并对其进行适当的改进，提出了将主观概率估计向客观概率估计靠拢的一种估计方法，即凭借公路隧道专家的经验判断，通过一定的计算方法，将这种定量方法和定性方法结合起来，在实践中可以满足工程要求精度，具有一定的可行性。
（2）风险损失估计
公路隧道工程风险损失的研究分析主要是集中于国民经济损失和财物损失两个方面，但事实上要准确的估算出工程风险损失，除了以上的两个方面外，还需要估算出环境损失、直接或间接经济损失等各个方面，但是这对于目前的隧道工程风险评估分析而言是非常困难的，因为存在很多不确定的因素。除了传统的套用一些经济学领域的经济评价公式外，公路隧道风险评估能否也可以采用风险发生概率的类似方法，通过专家的经验判断，通过一定计算方法，使主观概率尽量与客观概率接近，将这种定量方法和定性方法结合起来，值得我们分析研究。
2.3风险评价
公路隧道工程项目风险评价是在对隧道工程中存在的风险进行充分识别后，并根据定性定量的方法对其进行概率估计，确定影响公路隧道工程质量、成本、进度的主要风险因素，从而对主要风险因素进行的风险评价。首先通过建立综合考虑风险概率与风险后果的施工风险评价模型，计算确定影响项目总体目标实现的主要风险的数值大小；然后根据公路隧道相关风险接受准则和评价标准，对影响公路隧道总体目标实现的主要风险进行综合的分析与评价，判断和检验隧道工程存在的主要风险因素是否可以被接受，并根据计算出的概率值确定影响隧道施工的主要风险因素，并将它们按照重要度进行划分等级，这样可以有效地对存在的风险采取一定的措施进行躲避或消除，保证公路隧道的施工安全。那么对于公路隧道而言，其复杂性就决定了隧道风险评价是一个多目标的优化问题，所以说要想对公路隧道存在的主要风险因素进行评价，就需要运用综合性的评价方法，即对存在的影响隧道预期目标实现的所有风险因素通过专家调查法进行综合评价其权值。
2.险决策
风险决策是对通过风险识别、风险估计、风险评价所确定出的影响公路隧道质量、进度、成本的主要风险因素所采取避让或消除措施，针对同一类风险因素，需要从众多方案中选出最优的解决方案，并在施工过程中加以实施，保证风险管理的最后一个环节有的放矢。
3公路隧道工程项目风险评估流程
要想对工程项目存在的风险进行有效的管理，就需要按照合理的风险评估流程来进行，充好识别显现的以及隐蔽的风险，并对其定性定量的评价，采取有效的措施将风险降至最小。
对于公路隧道工程项目的风险评估：
（1）在前期准备阶段要充分勘察和掌握工程项目情况，尽可能收集与工程项目有关的信息资料，包括隧道工程背景资料、设计资料、气象资料、地质资料等。
（2）针对工程项目的组成部分划分评价层次单元，这样可以很好地对其进行专题型评价；
（3）对划分出的各评价层次单元中可能出现或隐蔽的风险事故进行分类识别；
（4）结合现场的实际情况分析各个风险事故的原因、发生工况，并对损失后果进行分析；
（5）运用定性、定量的综合评价方法对可能发生的风险事故进行合理的评价；
（6）针对隧道工程可能存在的各个风险事故提出有效的、最优化的控制措施；
（7）综合各评价层次单元所存在的风险事故的评价结果，对各评价单元进行评价；
（8）将各评价单元的评价汇总成隧道工程的总体风险评价；
（9）确定相应的风险评价结果并提出一些合理的建议和意见；
（10）最终编制公路隧道工程项目的风险评估报告。
4结论
将本文所提出的综合分析方法运用在近几年的公路隧道工程项目风险分析上，验证了该方法的可行性与实用性，但是还是需要将风险从定性分析尽量向定量分析靠近，这样就能更好地对公路隧道工程项目风险进行管理。
参考文献
[1]郭仲伟.风险分析与决策[M].北京:机械工业出版社,1986
[2]巩春领.大跨度斜拉桥施工风险分析与对策研究:博士学位论文[D].上海:同济大学,2006
风险评价的定量方法范文6
一、企业财务风险的含义及形成
财务风险是指在各项财务活动过程中，由于受各种难以预料或控制的因素影响，造成财务状况不确定而使企业有蒙受损失的可能性（这里指纯粹风险）。财务风险是企业风险货币化的表现形式，根据形成过程划分，一般有以下几种形式：一是筹资风险；二是投资风险；三是信用风险。
二、企业财务风险评价指标设置
一些学者认为，财务风险评价指标应包括盈利能力、资产管理能力、偿债能力、发展潜力，将企业短期财务指标与发展潜力指标相结合，互相补充。还有学者研究财 务预警指标，以现金流量为基础，重点把握两类指标：现金盈利值和现金增加值。这些观点在定量分析方面有重要的贡献，但财务风险是复杂的，笔者认为基本的财 务风险评价指标应包括盈利能力、偿债能力、资产管理能力、成长能力、现金能力指标，因为这些都可能影响一个企业的财务：没有足够的盈利能力，企业不能生 存；不能到期偿债，企业可能宣告破产；资产的使用效率不高，会影响盈利能力；没有利润的增长，企业不会持续生存。另外，企业在可能的情况下还应设置定性指 标，如财务人员的专业水平、财务人员的流动性、管理人员的财务风险意识等。因为随着企业规模的扩大，这些因素既反映企业基本财务状况，又影响财务活动、财 务决策。定量指标见下表：
三、企业财务风险评价的方法
财务风险评价，主要是通过资产负债表、利润表、现金流量表，分析企业财务状况的变动趋势及资产、负债、收益之间的关系，从财务报表的会计信息中挖掘企业内在的财务关系。
（一）财务风险评价的一般方法
1、单变量判定模型。这种方法用单一的财务比率来评价企业财务风险，依据是：企业出现财务困境时，其财务比率和正常企业的财务比率有显著差别。一般认为，比较重要的财务比率是：现金流量／负债总额、资产收益率、资产负债率。
单变量模型将财务指标用于风险评价是一大进步，指标单一，简单易行，但是不可避免会出现评价的片面性。这种方法在人们开始认识财务风险时采用，但随着经营环境的日益复杂、多变，单一的指标已不能全面反映企业的综合财务状况。
2、多元线性评价模型。它的形式是：z＝1.2x1＋1.4x2＋3.3x3＋0.6x4＋0.999x5.z：判别函数值；x1：营运资金／资产总额； x2：留存收益／资产总额；x3：息税前利润／资产总额；x4：普通股和优先股市场价值总额／负债账面价值总额；x5：销售收入／资产总额。z值应在1.81～ 2.99之间，z＝2.675时居中。z＞2。675时，企业财务状况良好；z＜1.81时，企业存在很大的破产风险；z值处于1.81～ 2.99之间，称为“灰色地带”，这个区间的企业财务极不稳定。
多元线性模型在单一式的基础上趋向综合，且把财务风险概括在某一范围内，这是它的突破，但仍没有考虑企业的成长能力，同时它的假设条件是变量服从多元正态分布，没有解决变量之间的相关性问题。这种方法在现实中比较常见。
3、综合评价法。这种方法认为，企业财务风险评价的内容主要是盈利能力，其次是偿债能力，此外还有成长能力，它们之间大致按5∶3∶2来分配。盈利能力的 主要指标是资产净利率、销售净利率、净值报酬率，按2∶2∶1安排分值；偿债能力有4个常用指标：自有资金比率、流动比率、应收账款周转率、存货周转率， 分值比为1；成长能力有3个指标：销售增长率、净利增长率、人均净利增长率，分值比为1，总分为100分。
这里的关键是确定标准评分值和标准比率，需要经过长时间实践，主观性比较强。这种方法以及下面的概率模型在应用中很普遍。
4、概率模型。二元logistic概率函数又称增长函数，其形式为：
p是二元logistic函数的计算结果，a是常数项，bi是斜率，xi是自变量，将上式变形：
计算的结果p是事件发生的概率，所以将回归因变量的值域定义在（0，1）上。
5、神经网络分析模型。上面的财务风险评价方法是静态的，神经网络分析模型实现了企业财务风险的动态评价。20世纪90年代，fletcher，goss 和altman等国外研究者将神经网络分析应用于财务预警模型。它由一个输入层、若干中间层和一个输出层构成；它不需要主观定性地判断企业财务风险状态， 但是比较复杂，技术要求高，工作随机性强，所以在应用中易受到限制。
（二）财务风险评价方法的新构思
本文试图以模糊数学理论为基础，将企业财务管理上一些边界不清、不易定量的因素与定量指标相结合，综合地评价财务风险。首先，应用多元统计学原理进行多元 回归和相关性分析，然后找出影响企业财务风险的主要指标；其次，建立模糊隶属函数a，用来计算某一元素u0出现在某一状况下的频率，即u0对a的隶属度。 根据这个原理对不同的财务指标建立模糊隶属函数，用隶属度表示财务风险接近某个类型的程度，再计算综合指标的隶属度，以评价企业财务风险在多大程度上属于 某一类型，从而给出一个风险程度的范围。
具体过程如下：第一步，选择相关财务指标，将可能影响财务风险的财务指标都纳入多元统计模型：
本文利用华中科技大学万希宁、苏秋根对上市公司的分析结果，对各变量进行多元分析，再进行相关性分析，将高度相关的变量消除，避免某些特征重复计算。多元线性方程为：
第二步，根据所选中变量的特点，建立模糊隶属函数。其中，x1、x3、x5、x7、x13、x15、x16属于同一类型，因为这些指标值越大，企业面临的 财务风险越小；x6、x18属于第二类，因为这些指标值越大，企业面临的财务风险越大。第一类可以利用偏小型γ模糊分布，第二类可以利用偏大型γ模糊分 布，每个xi都有一个模糊分布函数，函数如下：
其中，a与k是常数，对不同的xi有不同的值。
第三步，量化有关定性指标。可以进行问卷调查或专家讨论，对定性因素的重要程度打分，抽象定量化，其中财务人员专业水平和管理者风险意识指标可以采用第一类（偏小型），人员变动情况指标可以采用第二类（偏大型），因为变动越大，风险越大。
第四步，确定各指标权重，包括定量与定性指标，总计为1。权重的大小根据指标在反映财务风险中所起的作用来确定。
