风险量化（精选九篇）
风险量化 篇1
一、信用风险理论与度量模型概述
(一) 信用风险的特点分析
所谓信用风险, 又称违约风险, 一般是指交易对手未能履行约定契约中规定的义务或因信用质量发生变化导致金融工具的价值发生变化, 给债权人或金融工具持有人带来损失的风险, 即受信人不能履行还本付息的责任而使授信人的预期收益与实践收益发生偏离的可能性。
商业银行信用风险也是一种风险, 它具有风险的一般特征, 如风险的客观性、风险的相对性和风险的可控性。此外, 商业银行信用风险也有自身的一些特征:首先, 商业银行具有系统性和非系统性双重特征;其次, 商业银行信用风险的概率分布具有非对称性;第三, 商业银行信用风险表现出管理悖论现象;第四, 基于信息不对称的道德风险对商业银行信用风险的产生起着至关重要的作用;最后, 商业银行缺乏信用风险观察数据。
二、信用风险管理
(一) 信用风险管理框架体系
信用风险识别环节要解决的核心问题就是要充分认识信用风险, 通过分析信用风险的理论根源, 为信用风险量化研究提供指标和理论依据, 然后再研究信用风险的传导机制, 从传导的过程找出产生信用风险的环节点和因素。在对信用风险识别后, 找出信用风险的成因, 并对其做量化处理, 在此基础上对借款人的违约概率进行测算, 再以测算的结果为依据对借款人进行信用评级。
(二) 巴塞尔资本协议与信用风险管理
巴塞尔资本协议 (简称“巴塞尔协议”) 是全球银行业最具影响力的监管标准。它致力于全面反映银行业面临的各种风险, 促使银行业强化风险管理意识和能力, 增强银行体系的流动性、安全性和稳定性。
信用风险度量方法作为巴塞尔协议的核心内容之一, 在巴塞尔协议III中提供了标准法和内部评级法两种方法。标准法根据资产的不同类型, 给予不同的风险权重。银行将各资产规模与风险权重相乘, 然后相加汇总, 便可计算出相应的风险资产加权值。所谓内部评级法是由商业银行风险评估专员, 选用一定的评级方法, 对借款人或交易对手能否按时且足额履行相关合同的能力和意愿进行综合评价, 并用内部约定的简单评级符号来表示信用风险的相对大小。
三、传统信用风险度量模型
传统方法主要包括三类:专家系统、评级方法、信用评分方法。
专家系统, 专家方法就是借助内行人的经验来进行决策的过程, 是一种主观性较强的方法。商业银行通常使用的专家方法依赖于对相关要素的分析, 尽管缺少理论支持, 但是在银行业的长期发展和实践中, 要素分析已经成为比较成熟的框架。
评级方法, 从狭义上看, 受评对象可以是债项, 如长期公司债券、可转换公司债券等;也可以是债务人, 如个人、公司, 甚至是一个国家。从广义上看, 随着金融创新和金融产品的不断增加, 评级对象也包括固定收益评级和公司治理水平评级等。
信用评分方法, 根据借款人的特征变量和信贷历史记录等信息, 利用相关理论与统计技术计算出借款人的信用分数, 以揭示借款人在未来某一时间段内违约的可能性, 从而达到决定是否核准贷款或信用额度以及对贷款定价等目的。
四、现代信用风险度量模型
随着计算机技术的快速发展和计量经济学的广泛应用, 现代信用风险度量模型已经在金融领域不断应用和发展, 目前得到广泛应用的信用风险度量模型主要包括:KMV公司开发的KMV模型、J.P.摩根公司开发的Credit Metrics模型、麦肯锡公司开发的Credit Portfolio View模型和瑞士信贷第一波士顿银行开发的Credit Risk+模型。
(一) KMV模型
KMV模型是KMV公司在默顿结构模型的基础上开发出来, 也称作Portfolio Manager模型, 一般用来对上市公司的信用风险进行预测。KMV模型使用了两个关系:一个关系是企业资产市值与企业股权市值之间的关系;另一关系是企业股权市值变动程度和企业资产市值波动程度之间的关系。KMV模型通过这两个关系来求出企业资产市值及其波动程度。只要所涉及的变量值能够被计算出来, KMV模型就能测算出借款企业的预期违约频率 (expected default frequent, 简称EDF) 。KMV模型可看作是一个的单因子模型, 它只关注违约损失, 其变量要求相对简单, 只需要违约概率和资产相关性即可。
(二) Credit Metrics模型
Cridit Metrics模型是运用Va R框架对信用资产进行评估和风险计量的方法。该模型基于债务人的信用评级、违约贷款的回收率、次年评级发生变化的概率 (又称“评级转移矩阵”) 、债券市场上的信用风险价差, 以此计算出贷款的市场价值及其波动率, 并得出个别贷款和贷款组合的风险价值来衡量投资组合风险暴露程度。
(三) Credit Portfolio View模型
该模型是通过应用经济计量学和蒙特卡罗模拟来实现, 其最大的特点是考虑了当期的宏观经济因素和环境。该模型认为信用质量的变化是因宏观经济因素变化的导致, 因此通过构建违约概率与宏观变量之间的多因素模型, 把各类宏观影响纳入模型中去。一旦模型建立, 就可以根据当期的宏观数据调整信用评级转移矩阵和违约概率, 从而更精确地进行信用风险度量。
(四) Credit Risk+模型
Credit Risk+是由瑞士信贷银第一波士顿行参照保险精算的原理开发的信用风险度量模型。在该模型中, 首先将贷款违约的不确定性做模型化处理。违约被看作为一个满足某种概率分布的连续变量, 每笔信贷之间相互独立, 关联系数为零, 贷款违约率较小, 这种假定使得贷款组合违约概率的分布近似为泊松分布。然后, 将违约损失做模型化处理。
五、现代信用风险度量模型在我国适用性分析
KMV模型主要用于分析上市公司或发债公司信用风险, 有上市公司股票市场的有效数据是该模型运用的一个基本条件, 但由于我国股票市场历史较短且不成熟, 上市公司的股票价格经常背离公司的实际价值, 从而难以通过股票市场数据对上市公司价值做出准确估计。
Credit Metrics模型在信用风险度量中采用了在险价值方法, 它有利于我国商业银行准确衡量准备金和经济资本水平, 但该模型对国家和行业长期的历史数据及评级公司提供的信用评级等信息依赖性较强。
Credit Portfolio View模型在信用风险度量中考虑了宏观经济因素, 从某些方面完善了风险量化模型。但宏观经济因素涉及的范围和变量较多, 在模型中应该考虑哪些因素、宏观经济因素之间的函数关系都比较难确定, 即使确定下来也会有许多限定条件。同时, 信用资产之间的关联系数因缺乏相关时间序列数据也难以估计, 从而影响了和限制了该模型的适用范围。
Credit Risk+模型使用联合概率分布的方法解决了单个债务人的违约与银行整体客户违约的概率关系, 自瑞士信贷第一波士顿银行推出该模型以来, 该模型已经在西方发达国家商业银行作为内部评级法得到广泛应用, 并用该模型来衡量资本金水平和准备金, 表现出较强的适用性。相对于之前所述的三个信用风险度量模型, Credit Risk+模型相对更加适合应用于我国商业银行信用风险度量。
六、结束语
随着计算机技术的快速发展和计量经济学的广泛应用, 信用风险的管理已经从定性分析开始转向定量分析。与西方发达国家相比, 我国的信用风险度量和管理起步较晚, 利用现代风险管理模型进行信用风险分析还处在初级阶段, 完整的信用风险管理体系还未建立起来。因此, 对我国商业银行的信用风险管理进行研究不仅具有理论价值, 而且具有重要的现实意义。
参考文献
[1]曹道胜, 何明升.商业银行信用风险模型的比较及其借鉴[J].金融研究, 2006, (10) :90-97.
电力信息网络风险量化评估简析论文 篇2
2电力系统信息网络安全风险评估中存
在的问题我国电力信息网络安全风险评估是近几年才开始的，发展相对滞后，目前针对电力信息网络安全风险评估的相关研究特别少。电力行业信息标准化技术委员会才讨论通过了《电力行业信息化标准体系》，因此电力信息网络安全风险评估中存在不少的问题和难题有待解决。
2.1电力信息网络系统的得杂性
电力行业，电力企业，各电网单位因为工作性质不同，对电力信息网络安全风险的认识各不相同，加上相关标准体系的不健全，信息识别缺乏参考，电力信息网络安全风险识别存在较大的困难。此外电力信息网络安全风险评估对象难以确定，也给评估工作带来了很大的困难。2.2电力信息网络安全风险量化评估方法缺乏科学性我国部分电力企业的信息网络安全风险评估方法比较落后简单，其主要方式是组织专家、管理人员、用户代表根据一些相关的信息数据开会研讨，再在研讨的基础上进行人为打分，形成书面的文字说明和统计表格来评定电力信息网络系统可能面临的各种风险，这种评估方法十分模糊，缺乏科学的分析，给风险防范决策带来了极大风险，实在不可取。
2.3传统的电力信息网络安全风险评估方法过于主观
目前用于电力信息网络安全风险分析计算的传统方法很多，如层次分析、模糊理论等方法。可是因为电力网络安全信息的复杂性、不确定性和人为干扰等原因，传统分析评估方法比较主观，影响评估结果。在评估的实际工作中存在很多干扰因素，如何排除干扰因素亦是一大难点。电力信息网络安全风险量化评估要面对海量的信息数据，如何采用科学方法进行数据筛选，简约数据简化评估流程是当前的又一重大课题。
3电力信息网络所面临的风险分析
电力信息网络系统面临的风险五花八门，影响电力信息网络系统的因素错综复杂，需要根据实际情况建立一个立体的安全防御体系。要搞好电力信息网络系统安全防护工作首先要分析电力信息网络系统面临的风险类别，然后才能各个突破，有效防范。电力信息网络系统面临的安全风险主要有两面大类别：安全技术风险和安全管理风险。
3.1电力信息网络安全技术风险
3.1.1物理性安全风险是指信息网络外界环境因素和物理因素，导致设备及线路故障使电力信息网络处于瘫痪状态，电力信息系统不能正常动作。如地震海啸、水患火灾，雷劈电击等自然灾害;人为的破坏和人为信息泄露;电磁及静电干扰等，都能够使电力信息网络系统不能正常工作。3.1.2网络安全风险是指电力信息系统内网与外网之间的防火墙不能有效隔离，网络安全设置的结构出现问题，关键设备处理业务的硬件空间不够用，通信线缆和信息处理硬件等级太低，电力信息网络速度跟不上等等。3.1.3主机系统本身存在的安全风险是指系统本身安全防御不够完善，存在系统漏洞，电力企业内部人员和外部人员都可以利用一定的信息技术盗取用户所有的权限，窃走或破坏电力信息网络相关数据。电力信息网络安全风险有两种：一是因操作不当，安装了一些不良插件，使电力信息网络系统门户大开，被他人轻而易举地进行网络入侵和攻击;二是因为主机硬件出故障使数据丢失无法恢复，以及数据库本身存在不可修复的漏洞导致数据的丢失。
3.2电力信息网络安全管理中存在的风险
浅析我国商业银行操作风险及量化 篇3
关键词：商业银行；量化；建议；风险操作
商业银行操作风险的概述
2004年6月颁布的《巴塞尔新资本协议》指出不完善或者是有问题的内部程序、人员及系统还有就是外部事件都可能造成操作风险，它包括了声誉风险以及策略风险以外的法律风险作为一个涵盖多种风险的集合概念，操作风险具有内生性、广泛性和普遍性、难以度量性和不对称性等特征。
当前我国面临的商业银行主要操作风险有：（一）人员的因素。据资料显示，在对我国169起商业银行风险案例分析当中，人员因素引起的风险就占了44％，比例之高所以必须引起重视。（二）流程的因素。业务流程设计如果欠妥，将造成银行的损失。（三）系统的因素。1、系统失灵或者是系统崩溃所导致的风险，2、由于系统漏洞所导致的风险；3、操作人员违规、失误操作导致的风险; 4、外部系统非法入侵的风险）
商业银行操作风险量化的概述
对操作风险进行有效的管理的重要前提就是操作风险度量。在商业银行操作风险管理实践中，商业银行高级管理层迫于防范操作风险的要求，要求，风险的管理部门要做的就是量化操作风险 也就是把那些抽象、复杂的操作风险转换为直观又简单的数字这样可以直观的反映出商业银行所这样子可以很直观的反映出商业银行面临的操作风险的现状提前采取的控制措施，就是由于量化操作风险可以很容易的观察出操作风险的一个变动趋势。
尽管商业银行在量化风险中存在很大困难，但是为了准确度量和有效防范商业银行的操作风险，国际金融界和巴塞尔委员会努力探索，开发出了一些模型方案，例如损失分布法、基于损失分布的蒙特卡洛模拟等，巴塞尔委员会充分总结了这些成果，在新资本协议框架中提出了三种系统的计量方法:即：基本指标法、标准法、高级计量法。
（一）基本指标法
按照基本指标法，操作风险的资本计算公式如下：
Capital Charge=a*Gross income
其中， Capital Charge指基本指标计量法时所需要的资本，Gross income指的是银行前三年利息收入、交易净收入非利息收入以及其他收入的总和的平均值a取固定值15%,由巴塞尔委员会自定。
基本指标法简便易行，之所以使用这种方法的监管成本这么高，就是因为他过于简单，特别是各商业银行都使用a做为统一的固定比例，这样有不同风险特征与风险管理水平的商业银行要求每单位的总收入要配置相同的监管资本，这就是操作风险管理优劣奖惩机制无法自动发挥作用的原因同时该方法将商业银行视为一个整体来衡量操作风险，因此很难对不同银行的操作风险做比较就是因为它对操作风险衡量的敏感性太过缺乏因此，巴塞尔委员会认为，基本指标法不具有广泛的适用意义，仅适用于规模较小、业务范围相对简单的银行。
（二）标准法
标准法是一种比基本法更为复杂的方法；但是它对业务类别进行的定的区分是基本指标法无法实现的，相关比之下标准法也反映出了不同类别风险的特征差异但同时与基本指标法相同的是都是使用的标准法监管资本的计算，指的并不是直接与损失数据有所联系，与此同时也有相当大的局限性 ，就是因为它不能直接反映各商业银行本身操作风险的损失特征)
Capital Charge=Σ【ai×Eli】
Capital Charge表示标准法计算的资本要求
ai表示在这8个业务类别当中各类别在过去的这3年中的平均总收入,即表示巴塞尔委员会设定的固定百分比,,EI表示有关业务种类的指针.
（三）高级计量法
高级计量法就是指商业银行在满足巴塞尔委员会提出的监管要求的同时，运用相关运用相关定量与定性标准，再通过内部操作风险计量系统来计算出监管资本的要求。使用高级计量法的基本都是商业银行这样规模很大而且业务组合又复杂的，都是需要得到监管当局的批准。包括分析收益波动法、内部度量法、案例分析法、因果关系模型法、损失分步法，下面主要介绍一种较常用的方法:
损失分布法是《巴塞尔新资本协议》衡量操作风险几种方法中最复杂的一种方法，商业银行根据以前内部数据的分拆，大概每一业务种类或者是风险分类都有以下的可能性分布：单一事件的影响以及来年事件发生的概率。将所有业务种类/风险分类的风险值相加，也就是商业银行总操作风险资本金配置要求。损失分布法同样是采用银行本身的历史数据对风险进行一个模拟，与其它方法相比之下，更能体现银行自身的风险特点，虽然数据只可以说明历史，对未来的预测能力或者还有所欠缺，但是它的结果是符合客观事实的，并且损失分布法合理的利用了模型计算出的风险资本而且还需要根据当时的情景分析进行定性调整，所以它基本上是足以克服预测能力差的不足的。
建议
量化风险提升创业成功率 篇4
近年来, 随着互联网尤其是移动互联网的持续走热, 越来越多的年轻人投身创业, 不停的见到各大报纸媒体报道各种创业成功的事迹, 促使创业不断的愈演愈热, 似乎创业的门槛越来越低, 创业变得越来越容易, 造成了很多人都蠢蠢欲动。在传统时代, 创业者们需要考虑租场地、找生产线, 找代理销售产品等等环节, 这些高成本造成了创业的门槛很高;在PC时代, 创业者们需要买个域名, 租个带宽, 创业的门槛急剧降低;然而在移动互联网时代, 创业成本则更低, 近几年两三个人通过一个好点子, 迅速创业成功的故事层出不穷。
门槛变低, 就使得投入创业的人越来越多。然而尽管多的创业者涌入, 低廉的创业成本, 并不意味着就会有高的成功率, 实际上它的成功率更低。据业内人士评估, 99%的创业都将失败, 其中多数更是快速死亡。我们能看到、听到的故事, 都是成功者事后留下的传说, 这些成功者的背后是99%的失败者连声音都未来得及让人听见, 就已经杳无音讯了。所以创业之前要有理性的认识, 要综合分析, 做出理性的决策;不能因为创业门槛低, 脑洞一开, 脑袋一热, 就投身到创业的大军中去, 很多人因此会跌的很惨。
列夫.托尔斯泰在小说《安娜.卡列尼娜》中提到:“幸福的人都是相似的, 不幸的人则各有各的不幸。”得到很多人的认同, 其实人生如此, 这句话用到创业中来描述创业的成功与失败同样适用。从作者角度来理解, 这句话应该是说正确的、和乎规律、情理的事物都是相似的, 而错误的、误入歧途的事物都千差万别, 就象通往成功的大道一样, 大道只有一条, 而从旁边延伸出去的、不同方向的蜿蜒小岔路却有很多。创业的成功与失败也是同样的道理。既然成功都是类似, 规律都是雷同, 那作者想分析分析失败的原因以及如何能够避免一些常见的导致失败的因素, 希望对创业者有所帮助。
创业失败的原因很多, 很多人做了不同维度的分析, 作者大致总结为四点:1、盲目创业, 缺少必要能力储备;2、内心脆弱, 缺乏艰苦奋斗精神;3、盲目自信, 不会借用外部力量;4、管理失控, 团队不能形成合力。
作者非常认同这些失败原因, 创业需要在精神力量、知识储备、团队管理等方面做好充足准备, 鉴于前人已有多种详细分析描述, 本文也不再对上述四点做详细阐述。但是有一点作者认为尚未被充分认识, 提到的人也寥寥无几, 那就是对所谓不能量化事物的量化, 尤其是会对重大决策产生影响的风险的量化。具体来说, 在创业过程中, 有很多未知物, 尤其是一些事关公司成败的事物是不好量化的, 或者说很难界定。例如产品推出后市场反应如何?能达到什么样的用户规模?有多少用户愿意付费?对这些很难定量回答的问题, 创业者应该如何回答?
在回答这个问题之前, 先描述一种现象, 即“风险悖论”1, 它是决策中的一个悖论。国内外社会学家在总结组织决策过程时均发现, 越是重大的决策, 这些组织越缺少风险分析, 更依赖于决策者的直觉;而在大量日常操作层面的决策上, 各类组织均会开展大量定量风险分析。这种重要性越高, 决策越草率的悖论是如何形成的呢?
也许是因为重要性高的决策风险量化难度相对较高, 数据不好查找或模型不好实现;而操作层面的决策使用定量风险分析似乎相对简单, 方便查找或有迹可循。大部分的时候, 他们只会对这些重要决策说风险很高、中等、较低等。但“中等”到底意味着什么?损失500万的概率是5%, 是高风险还是低风险?模棱两可的判断的几乎毫无价值, 只会增加犯错的机会。
也许读者也已经认识到重大决策的量化风险评估是非常有必要的, 但可能又会提出, 量化的难度太高或者代价很大的疑问。
这里先讲两个故事。第一个故事是足不出户算出地球周长。世界上第一个相对准确算出地球周长的人并不是哥伦布, 而是早他1700年前的古希腊人埃拉特色尼。在那个时代, 他没有精确的测量设备, 更没有激光、卫星等现代仪器。那他到底是如何计算出地球周长的?其实, 他只是在图书馆完成了这一看似不可能完成的任务。他从书中了解到埃及南部的阿斯旺有一口深井, 每年中都有一天的正午, 太阳可以完全照到井底。同一时刻, 亚历山大城的垂直物体在太阳下有阴影, 这一阴影倾角等于1/50圆弧对应的圆心角。所以他推算出地球周长为两个城市距离的50倍。而这一结果与真实值的误差仅在3%。第二个是关于用碎纸片计算出原子弹爆炸当量的故事。1945年7月, 第一枚原子弹爆炸试验时, 在其他科学家还在对量化爆炸当量的仪器进行最后矫正时, 费米却正在把一张纸撕成碎片, 很多人不理解他为什么这么做。然而当第一波冲击波冲过营帐时, 他把碎纸屑慢慢撒向空中, 观察他们在冲击波下能飘多远, 飘的最远的碎片意味着承受的就是波的压力峰值。费米据此计算出爆炸当量应该大于10000吨。这在其它科学家还停留在猜测是否少于5000吨甚至2000吨的时候, 意义非常重大。
从上面的两个故事可以看到量化其实也并没有想象中那么复杂, 它们起码是可观察的或者是可考究的, 其观察值确实也是存在的。但却需要我们充分利用现有知识, 对量化的问题进行深度的思考、分解、查证, 从而总是可以找到相对简单的量化方法。由此可见, 量化风险是决策的一个重要的环节, 也是可实施的环节。但很多时候, 却被忽略了, 因为望而却步或理所当然。说到底, 是我们对于数学的应用不够的, 量化需要用到各种自然科学和社会科学的基础理论和方法, 尤其是数学方法, 但创业者们各有所长, 数学却未必做够, 那如何能够在实际中用到, 确实也是作者一度思考的。
那么, 问题首要是风险量化是否一定要给出一个明确的数字呢?答案是否定的。我们要做的量化是为了支撑决策, 因此量化的精准度取决于我们决策的阈值。当然, 这个实际问题的解决还是要根据具体问题进行具体分析。然而, 量化并不是要给出一个明确的数值, 而是一个可能发生的区间, 这点是可以肯定的。例如一项新产品的投放需要投入100万, 我们的量化首先要回答的是产出能否高于100万, 实现基本的收支平衡。如果我们判断产出有90%可能性在150万到800万之间, 这个产品毫无疑问是值得上线的;如果我们判断产出有90%可能性在50万到90万, 那这个产品是理所当然不应上线的;如果判断产出有90%可能性在70万到150万, 那就需要对我们的量化精度进一步提高。
举个例子, 笔者近期有个朋友想创业做个项目。项目的计划是通过搭建视屏分析系统的方式, 为篮球或羽毛球场馆提供技术分析服务。这位朋友想到这个点子时很是激动, 他本身是位篮球迷, 自认为这个项目应该很受欢迎, 市场空间很大。但是, 他的直觉可信吗?笔者和他坐下共同进行量化分析。首先, 一个城市的室内篮球场馆有多少家, 平均每家有多少块场地, 平均每块场地每月有多少场比赛, 而这其中又有多少场比赛是愿意为这项服务额外支付费用的, 在诸如这一系列问题不断细化深入后, 我们通过互联网, 很快找到了这些问题想要答案。从而计算出了月收入的范围。再通过分析场馆改造的固定成本, 企业的运营成本后, 算出项目的月支出范围。最终发现月支出的最低值竟然高于月收入的最高值, 结论很明显, 这个项目毫无可行性。在笔者劝说下, 朋友放弃了这个项目。在现实生活中, 笔者朋友的故事绝对不是偶然, 很多创业者都是在失败后才恍然大悟, 这么简单的计算, 我怎么没有早点做呢。写到这里笔者又想起一个近期发生的真实笑话。三个制造假币的罪犯, 因为见识到了造游戏币的机器, 觉得是个发家致富的机会, 便花了18万的成本学习和购买机器材料等, 然而事与愿违, 理想很丰满, 现实很骨感, 当只造出了16万的1元硬币时, 这几个人自己都傻了眼, 纷纷后悔不已, 然而假币流通, 触犯刑法, 最后还是锒铛入狱。这便是创业失败的黑色案例。
所以创业之前, 要做好决策, 当然, 决策首先要合法。做好决策要考虑多种因素。其实, 决策本身就是一门科学, 而且是一门应用学科, 它需要结合自然科学和社会科学的各种基础理论和方法, 包括数学方法, 就像之前笔者的故事里面提到的一样。这些方法也都具有很强的理论性和高度抽象性。但是, 决策科学更是一门应用性、实践性很强的学科, 要求决策理论与决策实践紧密结合。创业者不可能去研究诸多的关于决策科学的东西, 但是我们在做决策的时候, 首先要形成一个队与风险量化的概念, 并高度重视。将决策的理论和自己的创业实践结合起来。所以说理论模型的建立, 既要源于实践, 又不能囿于实践, 发挥主观创造力, 才能有所突破, 有所建立。只有在实践的基础上, 根据自己大的决策需求, 发挥主观能动性, 进行深度的分析, 才能做出相对客观正确的决策。
总结本文, 决策, 尤其是重大的决策, 可以说是关乎企业生存方向, 甚至是关乎企业的生死存亡的。确保决策客观准确的一个重要的因素就是风险量化, 风险量化的重要性适用于所有的组织和个人。创业公司早期在资金、人力上的先天短板, 更是要充分认识到风险量化的重要性。风险量化的关键在于有量化的认识和意愿, 同时在量化方法和精度的选择上应遵循支撑决策目标的原则。
摘要：本文通过对风险量化的来源以及在实际创业中如何应用的阐述, 说明了风险量化是确保决策客观准确的一个重要因素, 在企业尤其是创业型企业建立早期, 应该时刻应用到决策制定中去。
关键词：风险量化,决策,创业
参考文献
地区电网风险的综合量化评价方法 篇5
关键词：地区电网,综合量化,风险评价
地区电网是电力系统的重要组成部分, 对于固定资产额巨大的供电企业而言, 地区电网规划工作在供电企业的生存与发展中始终起着决定性的作用, 是电网发展的重要依托[1], 其水平和质量直接影响到电网供电的安全性、可靠性和经济性。但是, 现有的地区电网风险评价方法主要从网架结构的合理性方向上进行考虑, 针对基础网架合理性及发生失电后的电压等级进行量化评价, 而对于不同设备类型、不同电网故障类型及不同设备运行过程中的故障率等因素缺乏综合性的量化统计与分析。
本文综合考虑影响地区电网的内外因素, 提出了综合量化地区电网风险的评价方法, 从供电质量、供电能力、供电经济性等3个方面对地区电网进行实时评价和运行方式评价, 建立了一套科学合理的地区电网风险评价指标体系, 明确了各项指标的统计对象及计算方法。以某地区供电公司为例, 将该地区电网某时段的运行数据作为实时评价依据, 对该地区电网进行基准风险评价, 为风险控制措施的制订提供了依据, 从而最终实现了地区电网安全稳定运行。
1 地区电网安全风险评价
本文主要从风险可能造成的后果 (损失) 和风险发生的可能性 (概率) 等2个方面对地区电网安全风险进行综合评价, 进而确定电网安全风险等级。在电网安全风险评价量化过程中, 将可能造成的后果 (损失) 和发生概率的乘积作为定级依据, 则电网安全风险值的计算公式为[2]
电网安全风险值=电网安全风险后果值×概率值
根据电网安全风险值大小, 将电网安全风险分为八级:特别重大事故 (一级电网事件) 、重大事故 (二级电网事件) 、较大事故 (三级电网事件) 、一般事故 (四级电网事件) 、五级电网事件、六级电网事件、七级电网事件、八级电网事件。其中:一级电网事件的风险值为100;二级电网事件的风险值为30~100;三级电网事件的风险值为6~30;四级电网事件的风险值为2~6;五级到八级电网事件的风险值为0.5~2;某一区域电网或一项工作同时包含2个及以上等级的电网运行风险时, 取其最高等级风险。
1.1 电网安全风险后果值量化
电网安全风险后果值的计算公式为
根据国家电网公司安全风险评价规范对电网安全的威胁和负荷损失的严重程度, 将后果严重程度分为八类:特别重大事故 (一级电网事件) 分值为90~100分;重大事故 (二级电网事件) 分值为80~90分;较大事故 (三级电网事件) 分值为70~80分;一般事故 (四级电网事件) 分值为60~70分;五级电网事件分值为50~60分;六级电网事件分值为10~50分;七级电网事件分值为3~10分;八级电网事件分值为0~3分。同时, 按照电网故障发生时间的不同, 将社会影响因数分为五类:特级保供电时间发生故障分值为2;一级保供电时期发生故障分值为1.6;二级保供电时期发生故障分值为1.4;特殊保供电时期发生故障分值为1.2;一般时期发生故障分值为1。
1.2 风险概率值量化
根据引起后果发生概率的大小, 将电网安全风险可能性分为可能性很大、可能性较大、可能性一般、可能性较小和可能性很小等五类, 其中可能性很大风险的分值为0.7以上;可能性较大风险的分值为0.4~0.7;可能性一般风险的分值为0.2~0.4;可能性较小风险的分值为0.1~0.2;可能性很小风险的分值为0~0.1。
建立基于期望值的风险评价模型, 量化影响风险评价结果的各种不确定因素, 并在模型中具体表现出来, 即基准风险发生概率值的计算公式为
电缆、架空线、主变、母线、发电机等电力设备的设备类型影响因子如表1所示。
需要以变电站为划分单位对不同电压等级的设备所占比例按需进行调整。将故障类型划分为一类、二类、三类。其中一类分值为1, 二类分数为0.2~0.6, 三类分数为0~0.2。
以变电站为统计单位, 根据历史故障概率量化出不同设备的故障概率为
2 地区电网风险的实时评价
地区电网风险的实时评价主要从供电能力评价、供电质量评价、经济性评价[3]等3个方面分类开展。其中:供电能力评价包括设备负载率合格率指标、设备N-1合格率指标、变电站运行方式合格率指标;供电质量评价包括线路电压降落合格率指标、母线电压合格率指标、主变功率因数合格率指标;经济性评价包括主变理论线损合格率指标、主变负载均衡度指标。
2.1 供电能力评价
2.1.1 设备负载率合格率指标
该指标统计对象为地区电网中正在运行的主变和线路, 统计其负载率的合格情况。当负载率超过80%时视为重载, 超过100%视为过载。
以满分100分计算, 计分公式为线性公式, 当全部设备无重载或过载时为100分, 当全部设备均重载或过载时为0分。以rI-1标记本项指标, 其计分公式为
2.1.2 设备N-1合格率指标
该指标统计对象为地区电网中正在运行的主变和线路, 统计其N-1计算的合格情况。
以满分100分计算, 计分公式为线性公式, 当全部设备N-1计算均合格时为100分, 当全部设备N-1计算均不合格时为0分。以rI-2标记本项指标, 其计分公式为
2.1.3 变电站运行方式合格率指标
该指标统计对象为地区电网中正在运行的变电站, 统计其运行方式满足安全规定的比例。
以满分100分计算, 计分公式为线性公式, 当全部变电站的运行方式均合格时为100分, 当全部变电站的运行方式均不合格时为0分。以rI-3标记本项指标, 其计分公式为
2.2 供电质量评价
2.2.1 线路电压降落合格率指标
该指标统计对象为地区电网中正在运行的66 k V线路, 统计其电压降落的合格情况。当电压降落超过5%时视为越限, 电压降落的计算公式为
以满分100分计算, 计分公式为线性公式, 当全部线路的电压降落均合格时为100分, 当全部线路的电压降落均不合格时为0分。以rII-1标记本项指标, 其计分公式为
2.2.2 母线电压合格率指标
该指标统计对象为地区电网中各变电站中正在运行的中低压侧母线, 统计其电压合格情况。根据《国家电网若干技术原则的规定》以及国家电网公司的内部考核规定, 66 k V母线的电压合格范围为-3%~+7%, 10 k V母线的电压合格范围为0%~+7%。
以满分100分计算, 计分公式为线性公式, 当全部母线的电压均合格时为100分, 当全部母线的电压均不合格时为0分。以rII-2标记本项指标, 其计分公式为
2.2.3 主变功率因数合格率指标
该指标统计对象为地区电网中正在运行的主变, 统计其低压侧功率因数的合格情况。根据《国家电网若干技术原则的规定》, 220 k V变电站二次侧的功率因数合格范围为0.95~0.98, 66 k V变电站二次侧的功率因数合格范围为0.9~0.98。另外, 对于无功倒送的情况也应视为功率因数不合格。
以满分100分计算, 计分公式为线性公式, 当全部主变的功率因数均合格时为100分, 当全部主变的功率因数均不合格时为0分。以rII-3标记本项指标, 其计分公式为
2.3 经济性评价
2.3.1 主变理论线损合格率指标
该指标统计对象为地区电网中正在运行的主变, 统计其理论线损率的合格情况。当理论线损率低于1%时视为越限。
以满分100分计算, 计分公式为线性公式, 当全部主变的理论线损率均合格时为100分, 当全部主变的理论线损率均不合格时为0分。以rIII-1标记本项指标, 其计分公式为
2.3.2 主变负载均衡度指标
该指标统计对象为地区电网中各变电站中正在运行的主变, 统计其负载均衡程度。负载率相差30%以内视为合格。
以满分100分计算, 计分公式为线性公式, 当全部主变的负载均衡度均合格时为100分, 当全部主变的负载均衡度均不合格时为0分。以rIII-2标记本项指标, 其计分公式为
3 地区电网风险的运行方式评价
地区电网风险的运行方式评价与实时评价类似, 也是从供电能力评价、供电质量评价、经济性评价等3个方面分类开展的。其中:供电能力评价包括馈线供电半径合格率指标、主变平均最高负载率指标、变电站及用户站接线方式评价指标;供电质量评价包括母线电压合格率指标、主变功率因数合格率指标;经济性评价包括理论线损率指标、主变最佳负载率指标[4]。
3.1 供电能力评价
3.1.1 馈线供电半径合格率指标
该指标统计对象为地区电网中的10 k V馈线, 统计其供电半径的合格比例。根据《农村电力网规划设计导则》, 农网中10 k V馈线超过15 km, 则视为过长。
以满分100分计算, 计分公式为线性公式, 当全部馈线供电半径均合格时为100分, 当全部馈线供电半径均不合格时为0分。以sI-1标记本项指标, 其计分公式为
3.1.2 主变平均最高负载率指标
该指标统计对象为地区电网中的主变, 统计其平均最高负载率水平。平均最高负载率是取全年负荷最高的25 d的日最高负荷平均值。根据《国家电网若干技术原则的规定》, 当变电站有2台主变时, 以50%以内为合格范围;当变电站有3台主变时, 以65%以内为合格范围;当变电站有4台主变时, 以72%以内为合格范围。
以满分100分计算, 计分公式为线性公式, 当全部主变的平均最高负载率均合格时为100分, 当全部主变的平均最高负载率均不合格时为0分。以sI-2标记本项指标, 其计分公式为
3.1.3 变电站及用户站接线方式评价指标
该指标统计对象为地区电网中的变电站和用户站, 统计其接线方式的合理性。
以满分100分计算, 计分公式为线性公式, 当全部变电站和用户站的接线方式均合理时为100分, 当全部变电站和用户站的接线方式均不合理时为0分。以sI-3标记本项指标, 其计分公式为
3.2 供电质量评价
3.2.1 母线电压合格率指标
该指标的统计对象为地区电网中各变电站的中低压侧母线, 统计其电压合格情况。根据《国家电网若干技术原则的规定》以及国家电网公司的内部考核规定, 66 k V母线的电压合格范围为-3%~+7%, 10 k V母线的电压合格范围为0%~+7%。
以满分100分计算, 计分公式为线性公式, 当全部母线在统计期间内电压均合格时为100分, 当全部母线在统计期间内电压均不合格时为0分。以sII-1标记本项指标, 其计分公式为
3.2.2 主变功率因数合格率指标
该指标统计对象为地区电网中的主变, 统计其低压侧功率因数的合格情况。根据《国家电网若干技术原则的规定》, 220 k V变电站二次侧的功率因数合格范围为0.95~0.98, 66 k V变电站二次侧的功率因数合格范围为0.9~0.98。另外, 对于无功倒送的情况也应视为功率因数不合格。
以满分100分计算, 计分公式为线性公式, 当全部主变在统计期间内功率因数均合格时为100分, 当全部主变在统计期间内功率因数均不合格时为0分。以sII-2标记本项指标, 其计分公式为[5]
3.3 经济性评价
3.3.1 理论线损率指标
该指标统计对象为地区电网中的主变和线路, 统计其总计的理论线损率水平。
以满分100分计算, 计分公式为线性公式, 当理论线损率为0时为100分, 当理论线损率为100%时为0分。以sIII-1标记本项指标, 其计分公式为
3.3.2 主变最佳负载率指标
该指标统计对象为地区电网中的主变, 统计其平均负载率与最佳负载率之间的偏差情况。
以满分100分计算, 计分公式为线性公式, 当全部主变的平均负载率均等于最佳负载率时为100分, 当全部主变的平均负载率与最佳负载率之间均相差100%时为0分。以sIII-2标记本项指标, 其计分公式为[6]
4 算例分析
以某地区供电公司为例, 将该供电公司地区电网某时段的运行数据作为实时评价依据, 对该地区电网进行风险评价, 其供电能力评价结果、供电质量评价结果及经济性评价结果如表2~4所示。
综上可知, 该供电公司地区电网整体运行水平良好, 其中供电能力水平可进一步提高, 供电能力中需重点改善变电站运行方式合格率水平, 供电质量与经济性水平应继续保持。
5 结论
1) 通过地区电网安全风险评价方法, 将地区电网中不同电压等级变电站内变压器、母线、电缆、架空线路等电力设备的故障率进行有效统计, 得出不同设备可能发生的故障情况, 并给出具体量化分值, 有效描述了地区电网的故障程度, 达到了直观反映故障情况的目的, 从而为地区电网的管理者提供一定的参考依据。
2) 综合量化地区电网风险的评价方法, 有效解决了现有地区电网风险评价过程中方法模式单一、设备运行过程中相关指标缺乏综合统计及电网不确定性因素无法进行量化等问题, 从供电质量、供电能力、供电经济性等方面对地区电网进行实时评价和运行方式评价, 建立了一套科学合理的地区电网风险评价指标体系, 提高了地区电网风险管理水平, 从而最终实现了地区电网的安全稳定运行。
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电力光纤通信网运行风险量化评估 篇6
电力通信网是面向电力系统运行和管理的通信专网[1], 具有明显的行业特色和特殊的安全可靠性要求。电力光纤通信网是电力通信网中最重要的组成部分, 具有多技术、多层次的复杂网络结构, 通信网络中光缆、设备、线缆等各组成部分发生任何一个环节的缺陷, 都会导致通信系统所承载的电网实时性和非实时性业务中断, 对电网的安全稳定运行产生安全隐患。
目前, 国内外电力通信网可靠性分析和研究的方法很多, 主要有基于概率论的方法、基于可靠性理论的方法[2]、基于模糊理论的方法[3]和基于人工智能的方法等。传统的电力通信网可靠性分析方法采用对通信网的线缆、设备、组网结构等方面进行定性分析, 或者建立整个网络的可靠性评估模型的方式, 对于结构复杂、风险事件杂乱、种类繁多的电力通信网来说, 仅提供概念性的分析结果, 难以满足电网对通信专业的高要求。传统的电力通信网可靠性分析研究工作存在2个特点:一是从通信网络组网结构、故障情况和运行情况进行分析;二是从通信技术专业角度出发, 将通信网分成传输、交换、数字数据网 (Digital Data Network, DDN) 、调度数据网等方面进行分析, 较少从电网业务承载和运行情况的角度进行分析。
本文对电力光纤通信网进行风险评估的基本思路是结合电力通信网所承载的业务以及相关的资源条件, 使用概率论分析的方法, 对发生风险时所影响的电网业务的数量和重要性进行定量分析和评估。根据评估结果找出通信网络存在的缺陷, 结合所承载业务的重要性, 合理优化组网结构, 加强设备的维护和应急准备, 提高电力光纤通信网络的安全性和稳定性[1,4]。
1 风险评估含义
风险是人们对未来行为的决策及客观条件的不确定性而导致的实际结果与预期结果之间偏离的程度。风险的三大元素是风险因素、风险事件和风险后果, 风险因素的存在并不一定导致风险的发生, 但其中必然有一种或几种成因因素对风险事件发生是关键的。风险后果受2个因素的影响: (1) 事故发生的可能性 (概率) , 表示在一定的时间或生产周期内事故 (灾害) 发生的次数; (2) 发生事故造成后果的损失严重程度。如果事故发生的概率很小, 即使后果严重, 风险也不会很大;反之, 若事故发生概率很大, 虽然每次后果不严重, 风险仍很大。
2 电力光纤通信网风险评估方法
电力光纤通信网的风险评估是在危害辨识的基础上, 分析各种风险因素发生后对通信网所承载的电力业务的影响程度 (后果) 、可能性 (概率) , 进而综合评估风险的大小和确定风险的等级。评估公式为电力光纤通信网运行风险量化值 (R) =后果量化值 (A) ×可能性量化值 (P) 。其中各量化值仅是对后果或概率的程度进行间接表征, 不直接代表明确的含义。
对通信网的运行风险评估, 根据评估对象可分为年度基准风险评估和基于问题的风险评估2种。年度基准风险是指通信网在较长时期内正常运行方式下存在的风险, 可反映光通信网长期运行的可靠性;基于问题的风险是指通信网在设备检修、新设备投产、设备异常等一定时期内非正常运行方式下存在的风险, 可对检修工作或特殊保供电时期的光通信网进行风险分析。根据《中国南方电网公司电力事故 (事件) 调查规程 (试行) 》, 结合评估值与后果严重性, 将评估风险值定为特高风险、高风险、中风险、低风险和可接受风险共计5种。风险量化值与事故 (事件) 关系见表1所列。
结合多年电力光纤通信网络的运行特点、故障原因和维护策略, 对通信网所承载的电网业务进行归类分析, 光通信网发生风险的后果严重程度主要由光缆维护难度、承载业务的重要性、故障时长等因素决定, 设定各项参数取值如下。
后果量化值 (A) 由风险发生时中断的业务数量和环网结构的可靠性决定, 风险发生时中断的业务数量按业务重要程度加权, 计算公式如下:
式中, N1为风险发生时中断的非生产实时控制业务通信电路数;N2为风险发生时中断的自动化业务通信电路数;N3为风险发生时中断的继电保护业务通信电路数;N4为风险发生时中断的稳定控制业务通信电路数;K为各类业务通信电路的权重, 取值分别为K1=1, K2=2, K3=3, K4=4;D为通信电路数的统计修正值, 一般情况下D值取1。进行光纤环网N-2 (或检修状态下N-1) 分析时, 为降低电路统计工作复杂度, 受影响的通信电路数选取环网中业务量最多的光路段进行统计, 通过通信电路数的统计修正值对计算结果进行修正, 此时D值取0.6。
可能性量化值 (P) 的计算方法根据具体评估对象情况 (分为年度基准风险评估和基于问题的风险评估2个大类) 进行规定。以Pi表示每个风险因素发生的可能性, 当光通信网中存在n个风险因素时, 整个通信网风险的可能性量化值为:
2.1 年度基准风险评估
年度基准风险评估主要对由于网络结构不完善、组网设计不合理、设备 (含光缆) 缺陷长期存在及重大工程建设将导致网络长时间不能完整运行等因素引发的、在下一年度将长时间存在的隐患进行风险评估。可细分为支线单光缆、支线单 (光) 设备、光传输环网、设备长期缺陷、工程建设影响等方面的风险评估。年度基准风险评估的可能性量化值取值见表2所列。
2.2 基于问题的风险评估
基于问题的风险评估主要对通信网处于系统试验、设备检修、新设备投产、设备异常等状态下的风险进行评估[5]。可细分为设备检修、新设备投产、设备缺陷等情况下的风险评估。基于问题的风险评估的可能性量化值取值见表3所列。
3 风险评估实例
以某地区光纤通信网为例 (见图1) , 该通信网含有1个地调、1个500 k V变电站、6个220 k V变电站、24个110 k V变电站和14个其他节点, 共组成一个2.5 G主环、2个622 M小环和若干155 M支线。该环网为典型的电力光纤通信网, 即220 k V以上电压等级的站点由OPGW和ADSS光缆组成环网, 部分220 k V变电站和多数110 k V等级变电站为ADSS光缆支线接入, 地调入城段光缆为普通光缆, 含有6条继电保护业务、82条自动化业务和106条生产非实时性业务。
分别对28条支线单光缆、27个单 (光) 设备站点、1个地区环网、1台设备长期缺陷进行年度基准风险评估, 评估结果见表4所列。
以A、B间ADSS光缆中断为例, 中断非生产实时控制业务通信电路12条, 自动化业务12条, 继电保护业务2条, 后果量化值A= (12×1+12×2+2×3) ×1=42;该光缆运行约6年, 上一年度未发生故障, 可能性P=1×1.5=1.5, 风险量化值R=A×P=42×1.5=63。
在支线单光缆风险评估中, A与B、A与C变电站间光缆为220 k V支线ADSS光缆, 属中风险;C与E变电站间光缆为220 k V支线OPGW光缆, 属低风险;25项可接受风险均为110 k V变电站支线光缆。在支线单 (光) 设备风险评估中, C、E 2个220 k V变电站因挂接的110 k V变电站较多, 分别为中风险和低风险, 25项可接受风险均为110 k V变电站支线单 (光) 设备。在光传输环网风险评估中, 地调节点因汇聚业务较多, 一旦2.5 G环网出现任意两点故障 (即N-2故障) , 将形成高风险, 必须立即启动相应应急预案进行处理。
对地调光设备与DDN设备单光口运行进行设备缺陷风险评估, 一旦发生故障, 将导致该地区所有220 k V变电站至中调的非生产实时性业务和自动化业务中断, 后果量化值A= (44×1+44×2) ×1=132;处理此项故障用时超过2 h, 可能性P=1.5×1.5=2.25, 风险量化值R=A×P=132×2.25=297。此风险为高风险, 需配置冗余光口并编制应急预案。
可以看出, 该评估模型对该光通信网的风险分析符合实际运行情况, 同时指出了光纤通信网中的隐患点。
4 结语
本文提出了一种基于概率论分析的风险量化评估模型, 并在此基础上提出了具体的分析方法, 给出量化参数, 并通过风险量化评估找出电力光纤通信网的薄弱环节, 改造升级风险值较高的光缆或设备将有利于光纤通信网的安全稳定运行。本文提出的风险量化评估模型, 需要通过更多的评估过程修正各项参数。该方法对今后电力光纤通信网的规划建设和运行维护具有很好的指导意义。
摘要：电力光纤通信网安全可靠运行的要求越来越高, 研究光纤通信网风险评估是非常必要的。文章提出了电力光纤通信网运行风险的评估量化模型, 从年度风险评估和基于问题的风险评估2条途径, 对通信网发生风险时受影响的电网业务进行综合分析, 量化计算通信网运行风险值, 确定风险等级。并以实际电力光纤通信网为例对模型进行了验证, 结果表明该模型对于电力通信网运行风险值计算具有一定的可操作性。
关键词：光纤通信网,风险评估,量化模型
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风险量化 篇7
关键词：海洋石油工程,施工项目,风险后果的量化
作为现代管理学科一项重要的分支, 项目风险管理是有机结合行为科学、经济管理学、系统工程以及科学发展而逐步形成的一门边缘学科。风险管理本质上即为在现有资源允许的情况下, 针对存在的系统风险, 通过采取科学有效的手段, 将风险发生概率以及对经济、人身、环境造成的损失与破坏控制在可承担的范围内。随着工业的飞速发展, 石油的消耗量日益增大, 陆地上油田的开采也进入了中后期, 加大对海洋石油工程的发展例如具有深远的意义。然而, 海洋石油工程由于面临着更为复杂的作业环境, 因而其施工技术、设备、作业操作及管理等方面的风险要明显高于陆地石油工程。在这一形势下, 如何对各类风险量值进行准确评估, 已成为海洋石油工程施工管理工作的主要内容。
1 海洋石油施工风险要素的特性
1.1 施工风险事件的形式
就风险定义展开分析得知, 海洋石油施工风险发生的原因便是与之相关的一些因素存在不确定性, 比如施工船舶因天气原因处于待机状态、供货延迟、渔业感染等。这些事件的风险值大小主要根据其发生概率及产生的后果展开衡量。在海洋石油工程项目中, 风险事件的主要表现形式有以下几种:风险概率与后果均模糊;风险概率与后果均精确;风险概率模糊而风险后果精确;风险概率精确而风险后果模糊。
1.2 风险要素随机性
由于一些风险事件存在随机性, 因而我们可以通过概率统计或数学解析的方法确定其风险概率及后果的分布情况。需要注意的是, 只有具备呈概率重复性的大量样本数据, 方能对概率分布进行确定。针对具备随机性的项目风险事件而言, 其后果具备非常明确的定义。
1.3 风险要素模糊性
模糊性指的是客观概念及事物在共维条件下会存在差异性, 而在过渡时期, 这些差异会表现出一定的亦此亦彼、非此非彼的特性。在工程项目建设过程中, 影响行为风险的因素通常具备比较明显的模糊性, 例如, 在评估工程人员技术及管理水平时, 只能采用优秀、良好、一般等语言量词将评价结果表述出来, 倘若采用“95分”“76分”等确切的数值来对工作人员的状态及水平差别进行描述, 难免与实际情况不相符。
2 海洋石油施工项目风险后果量化方法
在计算海洋石油施工项目风险值的过程中, 量化风险后果为一项至关重要的环节。根据风险事件后果的相关定义来分析工程具体特征, 并对风险后果进行量化时, 应从风险紧急程度、严重程度及控制能力等方面进行综合考虑与分析。
在评价海洋石油工程施工项目风险后果的严重程度时, 我们通常分为可忽略、轻微、临界、严重以及致命性这几个档次。此种以风险属性为依据的评价方法, 存在明显的模糊性, 尽管难以充分明确各种事故的界限, 但还是可以界定出不可接受、可忽略等事故造成的损失程度。在实际工程项目的施工过程中, 我们可以对具体情况展开分析, 进而确定出两个具体的极限数值, 当某一事故造成的损失大于其中某一数值, 项目便不能继续进行;当事故导致的损失低于另一数值, 则可将其忽略。以模糊数学原理为依据, 可制定出与上述几种类型事故相对应的损失范围, 并划分为五个相等的模糊区间, 以便展开计算与评价。
3 海洋石油施工项目风险后果权重系数的确定
在评估海洋石油施工项目风险时, 通过评估各项行为风险因素的状态, 可对风险后果的损失区间进行初步确定。在评估项目风险时, 应认识到风险事件的发生时间、地点、性质不同, 将会造成不同的后果与损失;此外, 随着项目风险管理人员对风险事件预测、防范、控制及处理能力的不同, 导致的后果也不尽相同。由此可知, 在对风险后果进行量化处理时, 应将上述影响因素全面考虑在内。
为对影响项目风险因素的量值展开合理、准确的量化与描述, 就应当制定出风险权重系数, 并将风险后果值的合理计算纳入其中。这一风险后果权重系统的确定因素包括以下几个方面:其一, 性质不同的风险事件可能导致的直接及间接损失的严重程度;其二, 性质不同的风险事件引发其它事件的紧急程度以及风险后果扩大的时效性;其三, 各项风险应急措施的实施难度及完善程度。
此外, 海洋石油施工项目风险后果严重程度的影响因素还包括风险事件发生时的环境情况, 风险事件对施工人员及设施的危害性, 以及对工程工期的影响程度等。
4 结语
综上所述, 在量化评估海洋石油施工项目风险后果的过程中, 项目风险管理人员应认识到风险事件的影响因素存在一定的模糊性, 因而其后果同样具备模糊性。在实际量化项目风险后果时, 应对事故的紧急程度及严重程度展开全面考虑, 并依据模糊评判思路, 制定出科学、可行的风险后果量化与计算方法, 从而为海洋石油工程项目的风险控制与管理提供可靠依据。
参考文献
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对在役桥梁风险损失的量化研究 篇8
随着交通事业的蓬勃发展及各种高架桥、跨海大桥等大型复杂桥梁的施工及投入使用, 桥梁在交通网络的构建中扮演了重要的角色。与此同时, 由于交通量的增加以及社会及自然环境的复杂化、不稳定化等因素, 使桥梁的风险研究面临着新的、更巨大的挑战。而往往是在桥梁的结构特点, 通行量大且人们毫无安全防范意识等种种的不利条件下, 桥梁在运营期间一旦发生风险事件, 各个风险主体的损失将是巨大的。如美国《时代周刊》在2007年评选出的世界十大塌桥事故都是发生在桥梁的运营期。因此识别出桥梁在运营期间的风险因素, 对风险损失进行有效的评估量测, 一方面为事前应对决策提供参考;另一方面在风险事件发生后能快速确定风险损失进而采取下一项应对措施。可见对在役桥梁风险问题的识别并对其损失模型进行研究是非常必要的。
1 在役桥梁面临的风险因素及风险事件发生后的损伤程度
1.1 造成在役桥梁发生风险事件的因素
各种潜在的不确定性都有引发桥梁事故的可能, 从事故学的角度, 任何事故的发生都是一个链式反应, 是多因素共同作用的结果, 但总会有一个首要因素, 在对在役桥梁的风险事件进行分析归纳时, 均根据其首要因素。
造成桥梁风险事件的因素有很多, 根据相关文献[2,3]归纳有设计原因、施工原因、材料原因、维护原因、外部原因及其他原因。设计及施工阶段的因素可以通过规范设计和施工过程来避免;而材料原因是受气候和环境的影响, 导致材料性能发生变化, 造成桥梁失效事故, 但是这一风险因素可以在设计阶段合理规避;维护原因是管理单位对桥梁的检测、维护及加固不到位造成的桥梁风险事故;外部原因则是指不可抗力如地震、洪灾等引起的桥梁事故;其他原因是以上原因之外的更具偶然性的因素, 如人为蓄意破坏。
除去设计施工不当和材料的因素, 对各种造成桥梁在运营期发生风险事件的因素重新归纳总结后, 可分为自然风险因素和人为风险因素。自然因素主要有洪水、地震、泥石流、腐蚀事故等, 人为因素有养护、管理、过载、技术等。详细分类如表1所示。
重大事故发生时通常会导致一系列后续事故的发生, 比如遇到大风或者地震事故时, 可能会导致车辆、船只碰撞事故的发生, 即事故的链式反应。
1.2 风险事件发生后桥梁的损伤程度
损伤程度能够衡量事故的严重程度, 在桥梁风险事故分析中常用定性的损伤程度分类。根据文献资料, Kumalasari (Kumalasari, 2003) [4]将桥梁事故损伤程度分为部分损伤、部分倒塌、全部倒塌和损伤程度不明确。Fu C.C和Burhouse[5]把桥梁的损伤程度分为三个等级:一级, 有擦痕;二级, 有小裂缝但不影响桥梁继续使用, 不需要立即维修;三级, 影响桥梁正常使用, 需要立即维修。综合以上两种分类方式, 将桥梁损伤程度按维修程度分为: (1) 不需维修。无明显损伤迹象, 不需要维修处理。 (2) 需要维修。次要构件有损伤, 需要维修, 但不影响正常使用。 (3) 立即维修。主要构件损伤, 需要立即维修, 不能够正常使用。 (4) 倒塌。结构全部倒塌, 需要重建。
2 在役桥梁风险损失模型
因桥梁运营期的风险事故有极大的不确定性, 自然因素造成的风险无法避免, 而人为因素造成的风险可以控制, 也是必须要控制的。在风险评估中, 风险的两大重要因素是风险损失及风险概率, 而风险值表示为风险事件发生概率和风险事件发生损失的乘积的形式:
VR为风险值;PR风险事件概率;LR风险损失。
因此对在役桥梁风险事件发生的损失模型的建立是非常必要的。风险损失分为经济损失和非经济损失两类。经济损失有桥梁结构损伤、桥梁附属结构损伤、桥上流动财产损伤、其它经济损失;非经济损失有生命损伤、环境影响和社会影响三种。
经济损失可以直接估算, 非经济损失难以直接估算, 采用后果当量化的方法转化为经济损失。
Lb桥梁结构损失;Ls桥梁附属结构损失;Lp桥上流动财产损失;Lo其它经济损失;Ll生命损伤;Le环境影响;Lw社会影响。
2.1 桥梁结构损失模型
根据对桥梁损伤程度分类, 有不同损伤程度的损失模型:
(1) 桥梁基本无损伤时, 桥梁不需维修。
C1i为第个构件的恢复费用。
参考资产评估中的成本评估方法:C1=C·β (4)
C构件的重置成本, 即修复或者重建构件所需的费用 (如涉及设计、监理等费用, 均含在此项) ;β构件的成新率, 即新旧程度的比率, β= (n-n′) /n×100%, n规定使用年限, n′已使用年限。
风险事件发生后, 桥梁各个构件的损失程度不一, 考虑到结构的损失率。α为结构的损失率α∈[0, 1], 上 (4) 式变为:C1=C·α·β (5)
构件损伤, 桥梁需要维修时的损失模型为:
(3) 桥梁需要重建:一座桥梁的建造耗资大, 用时长, 且与公众的利益密切相关。因此桥梁重建时的风险损失应考虑两部分, 桥梁的剩余价值及重建桥梁的成本。
LCC桥梁的全寿命成本。用全寿命成本的方法来衡量桥梁的投资已经被广泛重视, 在联邦基础设施投资指南 (Principles of Federal Inderal Infrastructure Investment) 中规定“基础设施的投资应用全寿命方法来衡量”全寿命成本的表达式:LCC=DC+CC+MC+RC+UC+SV (8)
DC为设计费用, CC为建设费用, MC为维护费用, RC为风险费用, UC为用户费用, SV为残值。
Vs为在役桥梁的剩余价值, 根据固定资产的平均年限折旧法, 以桥梁结构的失效概率作为折旧率, 得到基于可靠度的在役桥梁剩余价值模型[6]:
k为在役桥梁可靠度指标, V为在役桥梁的初始价值, Cc为在役桥梁的拆除费用, p为结构失效概率。
2.2 桥梁附属结构损失模型
同样按照成本评估法估算附属结构损失, 公式为
C2i为第i项附属设施的恢复费用, C′为附属设施重置成本, 可根据物价指数估算法得到, λ为物价变动指数, v为资产初始值, 其他符号意义同前。
桥梁附属结构损失模型为
桥上流动财产损失模型理论同公式 (14) , 但在实际应用中, 由于通过桥上的车辆数量多, 计算起来较繁琐, 可以
先进行分类再计算Lp=ni=Σ0 (1+λi) ·vi·αi·βi·ji (15)
ji为桥上第i种受损的流动财产数量, 其它符号意义同前。
2.3 其它经济损失
其它经济损失为因桥梁维修加固或者重建而间接造成的经济损失, 如用户成本[7], 具体包括桥梁施工使客货运输成本提高CY1、使附近相关公路交通拥挤造成的损失CY2、货物延长在途时间的损失CY3、旅客延长在途时间的损失CY4、增加交通事故及货损事故而造成的损失CY5、通行能力降低对相关产业造成的损失CY6。
2.4 生命损伤损失模型生命损伤损失包括人员死亡损失Cd及人员伤残损失Ch。Ll=Cd+Ch (17)
人员死亡损失包括价值及创造价值, 根据文献[8], 因为个人是社会中的一份子, 个人为自己创造的价值就是为整个社会创造的价值的一部分, 所以人的生命价值等于个人在预期的剩余工作年限里为个人和社会创造的价值。而创造价值与其所在的行业有关, 因此根据不同的行业, 生命价值公式如下
得到在事故中人员死亡的损失模型为
Vj·a为j行业中a年龄人的生命价值;Yj为评估基准年份j行业的个人产值;Ws为个人在年龄x时当年的预期失业率;Pax为个人从年龄a存活到年龄x的概率;g为预期个人产值增长率;r为贴现利率;b为预期退休年龄。
2.5 环境损失模型
由于修建桥梁所用的材料对环境没有太大的危害性, 且在役桥梁发生风险事件之后对环境的污染与破坏也很小, 一般情况下都是可修复的。对于在役桥梁发生风险事件造成环境的损失应根据所处具体环境估算[9], 表示为下式Le=Cz+Cj+Cf (21)
Cz为直接环境损失, 如对农业、渔业的破坏等;Cj为间接环境损失, 如对旅游业的影响;Cf为环境治理恢复的费用。
2.6 社会损失模型
社会损失是桥梁事故发生对政治、经济、文化所造成的影响, 会对民众心理、公共安全感以及政府公信力产生一定的负面影响, 虽具有很大的主观性, 但与桥梁损失、人员伤亡、环境损失有关。公式如下
ω为受社会环境影响产生的放大或缩小的系数[10];v为受损伤程度影响造成的公共安全感及政府公信力下降系数。
3 总结
在风险评估中, 风险损失评估工作涉及范围广, 大大增加了评估工作量, 因此在对风险损失进行评估时, 应根据风险事件的特点及评估的需要适当选择主要损失, 忽略次要损失。风险损失模型不仅可用于风险事件发生后对风险损失进行快速评估的工作中, 还可以用于风险事件的事前控制, 在对风险识别的基础上计算风险损失, 通过得到的风险损失值是否在风险承担者可接受的范围内来决策某项决策的实施与否。同时随着计算机技术的发展, 可以通过在计算机程序内预设风险发生所需的各项条件来模拟某项风险事件的发生, 再利用风险损失模型计算模拟事件发生后的损失。由于风险事件的多样化, 造成风险损失的多样化, 而有一部分的风险损失是难以量化并且难以评估的。风险损失的评估是风险评估工作中的重要部分, 因此风险损失模型的建立还需要更深入的研究与细化。
摘要：现阶段的桥梁风险评估大多集中于设计和施工阶段, 但对运营阶段的在役桥梁评估的不够, 所以为了评估在役桥梁的风险损失模型, 总结出了导致在役桥梁发生风险事件的风险因素, 定性的概括了桥梁事故按维修程度的损伤分类。根据资产评估法给出了桥梁结构、附属结构、财产的损失模型, 并提出了桥梁重建模型涉及剩余价值及重建成本两项费用。将支付意愿法的不同行业人员的生命价值模型引入了工程风险评估领域。在役桥梁风险损失模型的建立为在役桥梁风险的评估工作提供了帮助, 并为今后的在役桥梁风险损失模型的深入研究给予了参考。
关键词：在役桥梁,风险事件,损失模型
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无形资产评估的收益法风险量化分析 篇9
关键词：无形资产,收益法,层次分析法,模糊综合评价
随着企业创新及经济全球化的步伐逐渐加快, 无形资产对外投资普遍存在, 企业间的竞争力优势从原来的有形资产转向品牌、文化、技术等无形资产, 这使得企业充分认识资本经营中无形资产的重要性, 从而有意识地保护无形资产的价值, 避免无形资产价值流失。然而, 随着无形资产经营问题突出, 无形资产发生的纠纷也日益增多, 这使得建立一个公正的无形资产价值评估体系成为必要。对该无形资产做出合理的量化, 可以更好地评估一个企业整体价值。
一、无形资产评估的特征
《资产评估准则———无形资产》 (2008) 对无形资产的定义是指特定主体所控制的, 不具有实物形态, 对生产经营长期发挥作用且能带来经济利益的资源。其具有以下特征:
1. 复杂性。
无形资产因为其本身的特殊性, 必须将有形资产作为载体, 通过有形资产来发挥其自身功能。无形资产渗透面越大, 对有形资产的附着性也就越强。因此, 难以有效地界定无形资产的收益, 从而给无形资产评估增加了难度。
2. 效益性。
收益法评估无形资产要预测无形资产在未来有效时间内经济效益, 并以此作为无形资产的价值评估依据。然而, 无形资产价值存在虚拟性和弱对应性特征, 这会降低导致无形资产评估值的准确性, 甚至会普遍低于有形资产。
3. 动态性。
动态性是指从动态变化的角度考察无形资产特性和评估无形资产价值。一方面, 知识、技术等技术性无形资产都需都处在不断发展过程中的, 评估时需要考虑其动态性。另一方面, 有些无形资产自身也在发展变化, 比如商誉、商标。同时, 也要考虑市场条件、货币时间价值。
二、无形资产收益法的介绍
其中:K———无形资产分成率;
Rt———第t年分成基数 (超额收益) ;
t———收益期限;
r———折现率;
Y———最低收费额;
这两种模式本质上是相同的。第二种计算无形资产的分成率时, 是按扣除最低收费额后测算的。本文主要探讨第一种形式的参数选择。
1. 收益额的确定。
评估界一般提倡净现金流量作为评估模型的收益额。不仅剔除了由于主观认定的折旧费造成的干扰;同时也考虑了与现金流量的收益期和时间价值。因此, 与利润总额和净利润相比, 净现金流量更能反映无形资产的净收益。在评估实务中, 一般采用分成率法, 是交易中一种相对实用方法, 它是通过分成率来获得无形资产收益。
2. 折现率的选择和确定。
一般来说, 无形资产风险性大、预期收益较高, 因此, 无形资产确定的折现率往往要高于有形资产的折现率。需要注意的是, 折现率的口径应与收益额一致。实际上, 无形资产确定的折现率代表风险的大小, 并量化承担风险所要的回报率。
通常折现率的确定主要有以下三种方法。如表1。
式中:K为无形资产按风险调整的折现率;Rf为无风险利息率;b为无形资产风险报酬系数;V为预期收益的标准离差率。
3. 收益期限的确定。
无形资产收益期限或称有效期限, 是指无形资产发挥作用, 并具有超额获利能力的时间。在使用无形资产的过程中, 无形资产损耗导致无形资产价值降低, 也就是科学技术进步引起价值减少。资产评估实践中, 预计和确定无形资产的有效期限, 可依照下列方法确定:
不同无形资产有着不同的生命周期, 比如法律相关规定确定期限有专利权、著作权、商标权;合同确定的期限有转让或许可非专利技术成果。需要注意, 当无形资产的预期年限超过生命周期时, 则失去评估的意义。
三、无形资产评估收益法的风险量化分析
收益法的存在的风险主要考虑评估模型中三个参数, 收益额、折现率、收益期。
无形资产的收益期存在不确定性。在技术的创新和传播过程中, 产品价格、成本会逐渐降低, 导致无形资产的优势也逐渐削弱, 从而收益期也相应缩短。
一般无形资产不能单独地产生收益, 是依附在有形资产上才能产生收益。因此, 很难确定从总资产中分离出的无形资产收益, 一旦确定不准确, 就容易出现低估或者高估价值。另一方面, 很多外界因素比如管理者的管理方式、市场供求、宏观政策等都会影响无形资产的超额收益。本文采用合理的方法将组合无形资产进行分割, 根据不同类型无形资产对超额收益产生的作用来确定收益额。
另外, 折现率的选取也存在困难。收益法评估无形资产时, 最重要的是折现率的确定, 因为折现率微小的变动都会给评估值带来较大的变动, 所以如何合理选取折现率成为评估中需要考虑的问题。
为此, 本文分析了收益期、收益额、折现率这三个参数的影响因素, 建立了收益法评估风险的因素层次分析图, 如图。
1. 层次分析法确定权重。
确定权重, 首先要建立多层次评价模型, 如图1。首先将无形资产分解为若干组成元素, 比如说技术进步、企业近年获利情况、银行利率等因素, 并将这些组成元素按类进行分组, 在这里, 类别分别是收益额、折现率、收益期限三个参数, 根据分组情况建立一个收益法评估分析的多层次模型。此时, 确定了上下层次之间元素的隶属关系, 比如说技术进步—收益期。对于多层次模型中, 需要两两比较各层次上的元素相对于与之相关的上一层元素之间的相关程度, 通常采用1-9标度法, 如表2。
采用常用的特征根法计算, 再通过一致性检验, 获得B层的排序权重。同理求得层的排序权重, 将这两层的权重进行适当的组合得到组合权重。
2. 模糊综合评价。
收益法评估风险层因素称为因素集, 用U表示, 对因素做出的评判结果称为评判集, 一般评价等级分为4~6个等级比较合适, 本文按因素的高低分为五个等级:V={小, 较小, 一般, 较大, 大}。比如层中因素“技术进步”对应中的“大”, 表示该技术进步对收益法风险的影响很大;对应V中的“小”, 表示该技术进步对收益法风险的影响很小。为了便于计算将五个等级进行量化, 依次赋值为1、2、3、4、5。所设计的评价标准如表3所示。
构造模糊等级后, 需要对C层因素集进行量化, 即计算子要素层中的影响因素对V中的各评价等级的隶属度, 进而得到模糊关系矩阵。本文拟采用专家打分的方法。但在五个等级中做出选择, 可能会导致主观的随意性, 也会增大选择的难度, 所以本文采用在两个答案中选择, 从而使得结果更为客观。方法是先把V分成两组V1、V2, 请专家打分, 看各组的人数;然后, 再把V1、V2细分, 分成两组, 请专家打分。如此进行下去, 最后可得5个等级的专家人数;归一化专家人数, 得rij=因素i在等级j上的专家人数/专家总人数, 即rij为第i个因素对j各个等级j的隶属度值, 然后将所有的隶属度组成总的评价矩阵, 用R表示。
当已知组合权重W和总评价矩阵R时, 然后可以做模糊变换来进行综合评判, 从而得到模糊综合评判的数学模型为P=WR。本文分别计算B级模糊综合评价向量分别为P1、P2、P3, A级的模糊综合评价向量为P0。
本文可以采用两种方式进行风险的大小判断。第一种是先将A级的模糊综合评价分值G0与表2对照, 得出系统综合风险。然后判断模糊综合评价分值G1、G2、G3的大小, 与表2对照, 得出B级因素收益期、折现率、收益额的风险等级并排序, 最后分析风险等级高的C层因素的排序权重进行因素的控制。第二种是根据模糊综合评价向量分别P1、P2、P3、P0, 运用最大隶属度原理, 先判断系统综合风险等级, 然后判断三个参数的风险等级, 分析其结果, 可以确定管理各风险因素的优先次序。
四、无形资产风险防范
无形资产是企业的一笔巨大的资源, 收益法在评估中广泛应用。因此, 制定相应的措施防范风险尤为重要, 本文从评估中的收益期、收益额、折现率三个角度出发, 提出风险防范的意见。
1. 提高评估人员的专业知识水平, 评估人员能力对收益期、收益额、折现率的估计产生重大影响, 因此, 评估人员须懂技术、经济、财会、贸易、管理及无形资产法律等方面知识, 提高其综合水平。
2. 了解被评估无形资产的基本状况, 多方面地综合地考虑相关因素, 比如无形资产相关技术的进步和无形资产的使用频率。还要建立和完善评估科学体系, 从而准确地判断无形资产的受益期限, 并对其发展趋势及获利能力做出预测, 确定折现率。
3. 建立统一的资产评估信息服务网络体系, 成立专门机构从事这方面的研究与咨询, 有偿或无偿地向评估机构提供市场平均风险报酬率、行业风险报酬率等信息, 尽量降低或避免人为因素的影响, 规范资产评估行为。另外, 在考虑这三种风险时要充分关注银行利率和社会的通货膨胀, 并且要个别分析行业的发展趋势和企业的获利情况。
4. 加强对数据资料的收集整理, 尽量减少猜测和假设, 对于收益额的预测, 必须建立在对无形资产收益状况的了解基础上, 尽可能获得会计资料、收益来源, 并以谨慎性原则复核预测的基本假设、数据来源可靠性、模型合理性科学性。
本文结合层次分析法与模糊综合评价的相关知识建立简单实用、可操作性的评价模型, 分析收益期、收益额、折现率三个参数的风险大小, 能够有效地帮助评估人员降低评估无形资产的风险。
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