项目管理中项目风险的定量分析方法研究

【摘要】本文介绍了项目风险评价方法的应用现状及发展，并对各种方法的适用范围及优缺点做了说明。对几种主要评价方法做了系统的分析和比较。

【关健词】项目；风险；风险评价方法

一、引言

现代项目具有一次性、投资大、周期长、要求高等特点，其过程是在复杂的自然和社会环境中进行，受众多因素的影响，是一个充满各种风险的过程。项目风险有些是和项目自身特点密切关联，有些可能是承包商管理混乱引起，有些则可能是外部环境变化所致。为避免和减少损失，了解项目的风险源，在评价基础上，建立风险防范预案十分重要。对项目风险评价理论和方法的研究一直是风险管理界的热门课题，本文主要讨论项目风险评价中几种常用的方法。

二、风险定性评价方法

风险定性评价方法是一种典型的模糊评价方法，评价人利用一些经验做法，快速地对项目风险进行估计，并采取防范措施。

（一）主观估计法

主观估计法就是用主观概率对风险进行估计，所谓主观概率是根据对某事件是否发生的个人观点，取一个0―1之间的数值来描述事件的发生可能性和发生后所带来的后果。因此，主观估计法常表现为某人对风险事件发生的概率和带来的后果做出迅速的判断，这种判断比客观全面的显性信息判断所需的信息量要少。虽然主观估计是由专家或风险决策人员利用较少的统计信息做出的估计，但它是根据个人或集体的合理判断，加上经验和科学分析所得，因此在应用中有一定成效。

主观估计法主要适用于资料严重不足或根本无可用资料的情况，对于那些不能进行多次实验的事件，主观估计法常常是一种可行的方法，使用这种方法关键是要有经验丰富的项目风险分析人员。

（二）模糊数学法

风险的不确定性常常是模糊的，所以模糊数学方法可用于风险评价和分析。在风险评价过程中，有很多影响因素的性质和活动无法用数字来定量地描述，他们的结果也是含糊不清的，无法用单一的准则来判断。为了解决这一问题，美国学者L・A・Zadeth于1965年首次提出模糊集合的概念，对模糊行为和活动建立模型。模糊数学从二值逻辑的基础上转移到连续逻辑上来，把绝对的“是”与“非”变为更加灵活的东西。在相当的限度上去相对地划分“是”与“非”，这并非是数学放弃它的严格性去造就模糊性，相反是以严格的数学方法去处理模糊现象。

（三）蒙特卡罗模拟法

蒙特卡罗方法又称随机抽样技巧或统计试验方法，它是估计经济风险和工程风险常用的一种方法。蒙特卡罗风险模拟法的基本思想是将待求的风险变量当作某一特征随机变量。通过某一给定分布规律的大量随机数值，解算出该数字特征的统计量，作为所求风险变量的近似解。

蒙特卡罗风险模拟法全面考虑风险事件的风险因素，可以直接处理每一个风险因素的不确定性，使决策更加合理和准确，它是一种多元素变化的方法，在模拟过程中，可以编制计算机软件对模拟过程进行处理，大大节约了时间，此方法较注重对风险因素相关性的识别和评价，这给使用此法带来了难度和困难，通常费用也较高，但它对概率的分析偏差一般最小，从整个工程项目的经济性上，将是最节省的方法之一。无论在理论上，还是在操作上都较前几种方法有所进步，因此比较适合在大中型项目中应用。

（四）故障熟分析法

故障熟分析方法是上世纪60年代初由美国贝尔实验室在预测民兵导弹发射随机失效概率时提出的，其后波音公司研制出了FTA的计算机程序，进一步推动FTA的发展。到了60年代中期，随着概率风险估计在核电站安全分析中的应用，故障树方法成为主要的定性分析方法。

三、风险定量评价方法

对项目风险进行定量评价，使分析目标更加具体，可信度更高，可为风险决策分析提供科学的数据。

（一）决策树法

决策树法，简称DTA，适用于未来可能有几种不同情况，并且各种情况出现的概率可以根据资料来推断的情况。决策树把可选方案及有关随机因素有序表现出来而形成的一个树。决策者根据决策树所构造出来的决策过程的有序图示，不但统观决策过程全局，而且能在此基础上对决策过程进行合理分析、计算和比较，从而作出择优决策。

决策树的模型图：为决策结点：是决策树的根基，它表示决策问题的起点。为状态结点：是决策方案分枝的终点，又是一个备选方案可能遇到的自然状态的起点。为结果点：表示执行某一方案在某一自然状态发生时可能达到的结果。通常指盈利额和亏损额。

决策树分析方法的步骤：（1）画出决策树：画法：从左至右分阶段展开。顺序依此为：分析决策点、备选方案（方案枝）、各方案所面临的自然状态（状态节点、概率分枝）及其概率、各方案在不同自然状态下的损益值。（2）推算各备选方案的期望值：备选方案的期望值沿决策数的反方向自右至左计算。（3）方案选择：比较不同方案的期望值，从中选择收益最大或损失最小的方案为最佳方案。

（二）敏感性分析

敏感性分析是针对潜在的风险性，研究项目各种不确定因素变化一定幅度时，计算其主要经济指标变化率及敏感程度的一种方法。进行敏感性分析，一般是分析项目的内部收益率随不确定因素变化的情况。从中找出对项目影响较大的因素，然后绘出敏感性分析图，分析敏感度，找出不确定因素变化的临界值，即最大允许的变化范围。

敏感性分析步骤：（1）选定不确定因素，并设定这些因素的变动范围；（2）确定分析指标；（3）进行敏感性分析；（4）绘制敏感性分析图；（5）确定变化的临界点。

（三）影响图

影响图（Influence Diagrams，ID）是表示决策问题中决策、不确定性和价值的新型图形工具，影响图是一个由终点集和弧集构成的有向图。只有随机结点的影响图称为概率影响图。概率影响图是影响图的一种特殊形式，它将概率论和影响图理论结合，专门处理随机事件间的相互关系，对随机事件进行概率推理，并在推理过程中对事件发生的概率及其依赖与其它事件的发生概率做出完整的概率评估。影响图是复杂的不确定性决策问题的一种新颖有效的图形表征语言，数学概率完整，关于概率估计、备选方案、决策者偏好和信息状态说明完备，具有决策树不可比拟的优点。

（四）贝叶斯方法

英国学者T.贝叶斯1763年在《论有关机遇问题的求解》中提出一种归纳推理的理论，后被一些统计学者发展为一种系统的统计推断方法，称为贝叶斯方法。采用这种方法作统计推断所得的全部结果，构成贝叶斯统计的内容。认为贝叶斯方法是唯一合理的统计推断方法的统计学者，组成数理统计学中的贝叶斯学派，其形成可追溯到20世纪30年代。到50～60年代，已发展为一个有影响的学派。时至今日，其影响日益扩大。

已具备先验概率的情况下，贝叶斯决策过程的步骤为：

（1）进行预后验分析，决定是否值得搜集补充资料以及从补充资料可能得到的结果和如何决定最优对策。（2）搜集补充资料，取得条件概率，包括历史概率和逻辑概率，对历史概率要加以检验，辨明其是否适合计算后验概率。（3）用概率的乘法定理计算联合概率，用概率的加法定理计算边际概率，用贝叶斯定理计算后验概率。（4）用后验概率进行决策分析。

（五）层次分析法

层次分析法，简称AHP，是20世纪70年代由美国学者T.L.Saaty最早提出的一种多目标评价决策方法。其分析的基本原理是：将复杂的问题分解为若干要素，据它们的相互关联度和隶属关系组成一个多层次分析结构模型，并在各要素中比较、判断、计算，以获得不同要素的权重，为方案决策提供依据。

AHP法的建模步骤：（1）对构成评价系统的目的、评价项目（准则及替代方案等要素建立多级递阶的结构模型。（2）在多级递阶结构的模型中，属于同一级的要素应以上一级要素为准则，进行两两比较，根据评价尺度确定其相对重要性，以此建立判断矩阵。（3）通过一定计算，确定各级要素的相对重要度，并检验判断矩阵的相容性是否在允许的误差范围内，对于没有通过相容性检查的判断矩阵，就应该去除。（4）进行综合重要度的计算，对各种替代方案进行排序，从而为决策提供依据。

四、结语

通过以上的分析我们可以知道，不同的方法只能在一定程度上说明问题，要做到科学的决策，应针对不同项目的产业背景，具体到特定项目中去，并针对项目风险所处的不同阶段，对相应方法做适当调整，进而做出判断，而不能一概而论。

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本文为山东协和学院人文社会科学研究项目《经济管理计量分析方法模型的计算机实现研究》的阶段性研究成果。

作者简介：郭思亮（1981－），男，山东协和学院讲师，研究方向：统计综合评价，计量经济。