风险评估理论（共11篇）
风险评估理论 篇1
一、引言
洪水灾害突发性强、发生频率高、危害严重, 无论受灾人数、还是灾害的经济损失, 在各灾种中都占据首位或次首位。全球每年都因洪水灾害而造成巨大损失, 我国一直是受洪水危害最严重的国家之一。如何对该地区洪水灾害的风险性进行合理评估, 通过优化布局、合理调整产业结构来减轻洪水的威胁是一个非常重要的课题, 对于最大限度减轻洪灾可能造成的损失具有重要意义。本文通过分析洪灾的产生条件及影响因素, 基于突变理论基本原理, 构建了洪灾风险突变理论评价模型。在深入地了解大黄浦洼的自然情况和社会属性基础上, 构建了大黄浦洼滞洪区域的洪灾评价体系, 根据大黄浦洼典型村庄的降雨强度和淹没水深以及人口密度、经济财产分布等概况, 提取评价指标数据并进行归一化处理, 参考有关规范、标准确定分级标准, 最后将突变模型应用到大黄浦洼36个评价单元的洪灾风险评价中, 得出各评价单元洪灾风险等级。
二、基于突变理论的多准则评价方法
突变评价法 (Catastrophe Theory Evaluation Method) 是在突变理论的基础上发展起来的一种综合评价方法。其主要步骤是:
(1) 建立评价指标体系, 即按系统的内在作用机理, 将其分解为由若干评价指标组成的多层系统;
(2) 对底层指标 (控制变量) 进行原始数据规格化, 即将突变理论与模糊数学相结合, 产生一种多维的关于复杂抽象目标的。
(3) 归一运算, 即利用归一公式进行综合量化递归运算, 求出评价系统的总突变隶属度值;根据初始模糊隶属函数值, 按归一公式可以计算出各控制变量的相应中间值, 这个中间值利用突变理论进行模糊综合分析与评判时, 必须考虑两个原则, 即“互补”与“非互补”原则。
常用的三种突变模型的归一公式为:
(4) 重复上述步骤, 分别计算出不同评价系统的总突变隶属函数值, 从而据此进行不同系统间的综合评价。
三、蓄滞洪区洪灾风险评价指标体系
蓄滞洪区是指位于江河堤防背水侧、用于临时贮存洪水的低洼地区, 是洪灾主要发生地带。作为高洪灾风险区, 蓄滞洪区一旦分洪, 损失十分严重, 因此, 构建蓄滞洪区洪灾风险评价指标, 是进行洪灾风险评价的基础, 具有理论意义和实际应用价值Civeg, 见图1。同一层次各指标按其对上一层指标的影响重要程度从左向右排序。
四、实例应用
以海河流域重点蓄滞洪区之一大黄浦洼为研究背景, 将上述指标体系和突变平均模型应用到该蓄滞洪区洪灾风险评价中, 为该地区合理布局产业结构、减少洪灾损失提供决策依据。
1、大黄浦洼蓄滞洪区概况
大黄铺洼总面积274.11km2, 滞洪区包括108个村庄, 现有人口4.52万, 耕地面积7378km2, 国民生产总值87925万元。大黄浦洼地处温带大陆性季风气候区, 多年平均降水量约611mm, 七、八月份雨量较集中, 占全年降水量的一半以上。大黄浦洼位于北运河的主要泄洪尾闾青龙湾减河中下游与北京排污河之间, 地处天津市武清、宝低、宁河三县境内。大黄浦洼蓄滞洪区担负着北运河防洪标准内的洪水滞蓄任务, 可使北运河下游的防洪能力达到50年一遇, 是北运河下游地区的重要防洪安全保障, 因此该地区被列入海河流域重点蓄滞洪区。柳河干渠、清污渠、大尔路、九园路、西杜庄干渠等隔堤将其划分成Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ共5个滞洪分区, 按现行防洪调度运用方案和北运河防洪规划总体布局, 北运河50年一遇洪水使用Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ三个分区, 滞洪水位2.30m, 受灾面积150.68km2, Ⅳ、Ⅴ区可不再启用。
2、计算结果分析
通过突变评价法计算可知, 36个评价单元中, 洪灾风险等级为轻险 (Ⅱ级) 的有东丝窝、四棵树、李家河和北辛庄等4个村庄;风险等级为重险 (Ⅳ级) 的有汪曹庄、翟家庄、李家牌等3个村庄;其它29个村庄洪灾风险等级为中险 (Ⅲ级) 。
五、结论
洪灾风险评价的对象是滞洪区内自然—经济—社会的复合系统, 属于多准则、多层次的综合评价问题, 且具有一定的模糊性和不确定性。论文构建了蓄滞洪区洪灾风险评价指标体系, 并以大黄堡洼蓄滞洪区为研究区, 将突变理论评价法应用于洪灾风险综合评价中, 洪灾风险评价结果与相关资料显示的内容以及当地的实际调查情况相吻合, 验证了突变评价法的合理可靠性。该评价结果可为防汛救灾的各有关部门在宏观决策上提供有利依据, 对其它类似地区的洪灾风险评价具有一定的借鉴意义, 同时, 为洪灾风险评价开辟了新途径。
摘要：基于突变理论基本原理, 构建了突变理论洪灾风险评价模型, 并将其应用于海河流域重点蓄滞洪区——大黄浦洼蓄滞洪区内的36个评价单元的洪灾风险综合评价中, 计算结果与实际情况基本吻合, 验证了突变理论方法用于洪灾风险评价的科学合理性。
关键词：突变理论,洪灾风险,评价,蓄滞洪区
浅谈现代风险测度理论 篇2
一、前言
风险管理在各行各业的经营中起着越来越重要的作用，尤其是对金融机构，风险管理与控制无疑是他们工作的核心内容。在2008年金融危机之后，风险管理在金融界更是引起了高度的重视。在风险管理中风险的测度占据着重要的位置，只有合理地测度出了风险，才能基于测度的结果给出好的解决方案。
二、现代风险测度方法的进展及评价
1、现代风险测度理论的开端VaR
VaR最初由J.P.Morgan提出，并很快被推广成为了一种产业标准。VaR方法的诞生主要是为了解决传统的金融风险测度方法所不能解决的一些问题，传统风险测度工具主要有，方差、久期、凸性、beta值等，它们主要适用于单一风险及单一产品下的测度，面对现代社会复杂的金融交易，传统测度方法显出了其不足，所以VaR诞生了。
VaR是指在一定的概率水平下，金融产品在未来特定一段时间内的最大可能损失。
VaR有很多优点：VaR可以测度不同市场因子、不同金融产品构成的复杂证券组合和不同业务部门的总体市场风险暴露，为战略投资者比较不同业务部门的风险暴露大小、资本配置和风险限额设置等提供了方法；VaR量化的损失值比较适用于各类信息披露；VaR充分考虑了不同金融产品之间价格变化的相关性，这可以体现出投资组合分散化对风险的贡献；特别适合于监管部门的风险管理，所以现在巴塞尔银行监督委员会、美国联邦储备银行、美国证券交易委员会、欧盟都接受VaR作为风险测度和风险披露的工具。
同时VaR还是有一些不足：首先缺乏次可加性；VaR是在特定的假设条件下进行的，如数据分布的正态性等，有时这些假定与现实是不符合的；VaR的计算有时极为复杂；当市场风险处于正常变动时，VaR比较有效，但当出现股市崩盘等极端情形时，VaR的处理能力有限。VaR计算的是资产组合损失分布的一种百分数，它没有考虑当VaR值被超过时损失究竟是多少的问题，从而无法进一步识别风险是可以忍受的还是灾难性的。基于此1999年后逐渐发展起来的CVaR在一定程度上解决了无法进一步识别的问题。
设 是描述证券组合损失的随机变量， 是其概率分布函数，则条件风险价值（CVaR）可以表示为：
CVaR解决了刚刚提到的VaR不能进一步识别风险的问题。不仅如此，CVaR还具有可加性，这意味着多样化投资可以有效地降低风险，但对VaR却不一定。其次，CVaR是投资组合头寸的凸函数，可以用凸规划计算，这大大简化了风险的控制与组合的计算。VaR与CVaR作为风险测度的基本区别是：VaR是尾部损失的乐观下边界，而CVaR给出了尾部的期望损失值。所以CVaR满足了风险管理日趋严格化的要求，是一种比VaR更加保守的风险测度手段。
当然，CVaR还是有一些缺陷的，当证券组合损失的密度函数是连续函数时，CVaR模型是一个一致性风险测度模型，具有次可加性，但当证券组合损失的密度函数不是连续函数时，CVaR模型不再是一致性风险测度模型，即CVaR模型不是广义的一致性风险测度模型。
2、一致风险测度
一致风险测度主要是基于VaR方法的局限性提出来的，Artzmer等在1999提出了一致性风险测度概念。一致风险测度主要是需要满足以下四条公理：
一致性的概念之所以能成为风险测度好坏的基本标准是因为：一致性风险测度引进了次可加性的要求，与现实中利用对冲或分散化投资以降低风险的现象相符，并且其它几条也符合市场风险的含义，因此满足以上4条公理的2理低风险的现象相符，并且其它几条也符合市场风险的含义，因此只有测度才可能是一个好的测度。
上面提到的CVaR是一致但不是广义的一致性风险测度模型，所以ES模型是目前最常用的一致性风险测度模型。
ES模型是CVaR改进版，它是一致性风险测度模型。如果损失的密度函数是连续的，则ES模型的结果与CVaR模型的结果相同，如果损失的密度函数是不连续的，则这两个模型计算出来的结果就有一定差异。
考虑的不是收益分布的分位数，而是损失超过VaR时的条件损失。ES关于置信水平是连续的，即置信水平的微小变化不会导致ES发生巨大的变化，说明ES是稳定的。ES还可以通过构造功能函数来计算，从而把问题转化为凸规划问题，若通过样本求解，还可进一步化为线性规划问题；在得到ES的同时也算出了相应的VaR，因此可对风险实施“双监”。但是在计算ES时我们采用的是单一的风险权重，与现实中人们对不同风险有不同的态度不相符，所以应该根据人们对风险的不同的态度来构造不同的主观风险权重，这也是提出谱风险测度的一个原因。
谱风险测度根源于ES的思想，是ES的一种推广，同时，谱风险测度是一大类一致性风险的概括，谱风险测度只是引入了投资者对风险的主观厌恶程度。Acerbi首先提出了谱风险的概念并讨论了该理论的性质。目前虽然理论界对谱风险测度的讨论才起步，但其优良的数学、统计特性赢得一些学者的青睐，它采用了主观风险函数，在风险测度中融入了个人的主观因素，对坏的事件赋予较大的权重与人们规避风险的事实相符，在构造功能函数化为线性规划问题计算时，可得到一序列的VaR，便于实行“双限”监管。由于它的优良性质和稳健、灵活多变的特点，相信谱风险测度能拥有美好前景。
三、结束语
从传统风险测度理论到现代风险测度理论，它们在现实世界的市场风险管理中发挥了积极地作用，当然这些理论不能说就已经非常完美，他们还是有许多需要改进的地方，大多数理论还是存在对市场情况描述过于理想化的问题。所以，对于风险测度理论，它仍然是有待进一步开发和完善的，还有许多值得深入研究的课题。
参考文献:
[1] 王春峰．金融市场风险管理［M］．天津：天津大学出版社，2001.
[2] 李睿．金融市场风险度量方法论研究［D］．天津：天津财经学院，2003.
[3] 姜伟，黄安定．金融风险测度理论发展及评价［J］．当代经济，2007（8）：137-138.
[4] 魏宇，温晓倩，赖晓东．金融市场风险测度方法研究评述［J］．中国地质大学学报，2010，10（4）.
[5] Acerbi, C, 2002, Spectral measures of risk: A coherent representation of subjective risk aversion, Journal of Banking and Finance 26, 1505-1518.
风险评估理论 篇3
高层建筑物火灾风险评估是多层次多指标体系,定性和定量指标并存,很难合理给出定性指标的确切数值。现有的定性评价主观性和随意性大,缺乏客观性和精确性。如模糊综合评价法具有模糊性与随机性;人工神经网络法收敛速度慢且需交互。因此,建立一个定性概念与定量数值之间的不确定转换模型十分必要。笔者引入云理论,实现高层建筑物火灾风险评估指标定性评价与定量数值之间的转换,解决评估过程中的模糊因素和随机因素,为高层建筑火灾风险评估提供新思路。
1 云理论
云理论是在传统模糊集理论和概率统计学的基础上提出的。它是用语言值表示的某个定性概念与其定量表示之间的不确定性转换模型,转换过程综合考虑了问题域的模糊性和随机性,体现概念亦此亦彼的“软”边缘性的理论,转换结果更加客观与科学,目前已成为模糊数据发掘和信息处理的有力工具。
1.1 云的数字特征
云具有期望值Ex、熵En和超熵He3个数字特征,即Cloud(Ex, En, He),这3个数字特征把模糊性和随机性完全集成在一起,反映了定性概念的定量特性,建立了定性与定量之间的转换模型。其中,Ex表示模糊概念在论域中的中心值,它最能够代表定性概念的点,即云的重心位置;En是定性概念模糊度的度量,它的大小反映了在论域中可被模糊概念接受的数值范围;He是云厚度的度量,它反映了云的离散程度,是熵的不确定性度量。
1.2 云的算术运算规则
设给定论域上的云C1(Ex1,En1,He1)、C2(Ex2,En2,He2),C1和C2算术运算的结果为C(Ex,En,He)。运算规则如表1所示。
表1中运算所涉及的云计算必须在同一论域下才有意义。当其中某云的熵和超熵均为0时,上述代数运算转化为云与精确数值的运算。
1.3 基于云模型的高层建筑火灾风险评估方法
正态云模型是表述语言原子的最基本的工具,可根据云的数字特征产生,其普适性建立在正态分布的普适性和钟形隶属函数的普适性基础之上。基于云模型的风险评估方法的基本步骤如下:
1.3.1 高层建筑火灾风险层次结构图
基于高层建筑火灾多方面因素的分析,根据指标体系建立的系统全面性、层次性、定性与定量相结合等基本原则,加以合理归纳整理,构建了由5个一级指标、22个二级指标组成的多级层次结构,如图1所示。
1.3.2 评估指标权重的云模型
指标权重计算的合理与否将会直接影响评估结果的准确性。目前主要有主观赋权法和客观赋权法两类,这两类方法各有优劣,客观赋权法确定的权重有时与实际重要程度相悖,而主观赋权法存在一定的主观随意性。由于实际评估中往往很难确切获得各个指标权重的准确量化值,因此采用重要、一般重要等语言原子来刻画各个指标在系统评估中的重要程度更为科学合理。
笔者根据专家确定的各项评估指标的重要性语言值及其对应的数域生成相应的权重云,规定用于表征各评估指标重要性的数域为[0,1]。如采用定性语言值“极重要”、“较重要”、“一般”、“次重要”、“不重要”等表达权重等级,则极重要为(1.000, 0.040, 0.003);较重要为(0.776, 0.069, 0.005);一般为(0.515, 0.045, 0.005);次重要为(0.255, 0.068, 0.005);而不重要为(0.000, 0.032, 0.003),其转化的云图如图2所示。
1.3.3 评估指标对应的评价云模型
在高层建筑火灾风险评估中,有些指标是定量的,有些是用定性语言描述的。将有量纲指标和无量纲指标归一化后再化为正态云来表述。如对定性语言值描述的指标采用专家打分法予以量化表示,则这些指标就不再存在模糊性,既失去了对事物定性评判时的灵活的特点,又不符合人自然语言的习惯。因此,先由若干专家确定定性评语集,对应的数域为[xmin, xmax],再转化为正态云图来表示。如采用定性语言值“最安全”、“安全”、“较安全”、“不安全”、“最不安全”表达各定性指标的评语级,采用黄金分割法生成5朵云。
设中间云为A0(Ex0, En0, He0),其左右相邻的云分别为A-1(Ex-1, En-1, He-1),A+1(Ex+1, En+1, He+1),A-2(Ex-2, En-2, He-2),A+2(Ex+2, En+2, He+2),则云的数字特征的具体算法,见式(1)~式(10):
其中的有效论域为[0,1],给定He0为0.005,则通过上述的运算可得:最安全为(1.000, 0.104, 0.013);安全为(0.691, 0.064, 0.008);较安全为(0.500, 0.039, 0.005);不安全为(0.309, 0.064, 0.008);最不安全为(0.000, 0.104, 0.013)。
1.3.4 评估结果云集
笔者根据高层建筑火灾风险评估的实际可操作性,借鉴心理学家米勒的研究,将评估指标的评判语言分为5个等级,对应高层建筑火灾风险的等级分别为轻微、低、中、高、极高,从评估层次结构图的最底层逐层向上进行,直至最上层为止。即根据云的算数运算规则,先由底层各评估加权和确定目标层的评价集,见式(11):
式中:Vij是i层第j个指标的评价云模型;W′为i层第j个指标的权重云模型。
再将评估结果传递给上一层,最终得到评估结果集Ai=(a1,a2,…,ak),见式(12):
式中:bsj表示第i层指标s的第j个子指标的评估云模型;w′sj表示对应的权重云模型。
2 算 例
笔者运用云模型对某高层建筑火灾风险进行评估。以一级指标“消防施救设施”为例,首先抽取消防施救设施的4个子指标,消防车辆通道、消防施救楼梯、消防员电梯、通风与排烟系统的参数,然后通过专家组讨论确定4个二级指标的权重和评价结果,再利用云运算规则,结合式(11)、式(12),得出消防施救设施的评估结果云,这里给出了一组权重和评估结果,如表2所示。
将云模型(0.765, 0.069, 0.005)输入到评估结果图中,可得出“消防施救设施”在安全~最安全之间,趋于安全,如图3所示。同理,可求得其他一级指标的云及其数字特征。依此计算方法可得到该高层建筑火灾风险评估的结果。
3 结 论
笔者提出了用云理论来解决高层建筑火灾风险评估中某些评估指标的定性描述向定量表示转换的问题,充分考虑到评估过程中出现的模糊因素和随机因素的影响,在高层建筑火灾风险评估中是一次有效的尝试。
(1)云理论允许评估专家使用自然语言的词汇来表达其对定性指标的评测意见,使其对意见的表达更加方便和准确,有利于提高评估的精确性和灵敏性;
(2)采用语言原子来刻画各个指标在系统评估中的重要程度,符合人的自然思维;
(3)高层建筑结构越来越复杂,各评估指标之间的耦合性越来越大,因此,还需进一步研究高层建筑物火灾风险评估指标体系和各评价指标的标准值。
摘要：通过层次分析法建立高层建筑火灾风险评估的层次结构,利用云理论将评估指标的重要性语言值和评价语言值转换为云的数字特征,再通过云的算数运算规则得出系统顶层指标的定量评估值,最后将其转换为符合人习惯的定性评价。该方法能完全反映出多因素对高层建筑火灾风险最终评估的影响,过程简单易行,结果客观合理,实用性和可操作性强。
风险刑法理论的批判及反思论文 篇4
关键词:风险刑法理论;批判;反思
风险刑法理论在很大程度上曲解了风险社会理论，特别是风险范畴的内涵，并没有有效区分新社会与旧社会中的风险。该理论主要针对的是传统社会风险，而当今社会的风险具有全球性、未知性及系统性等诸多特点，难以更好地应对系统风险，因此我们应积极面对风险刑法理论当中的批判和反思。
一、风险刑法理论批判
(一)理论层面的批判
风险刑法理论对传统刑法的创新引起很多学者的批评，主要体现在两个方面:一是传统刑法基本立场而展开的批评。如有的学者认为风险刑法理是反统治的;二是追溯到社会学领域，对风险社会理论进行批判，通过否定理论描述的风险社会否认风险刑法理论的基本价值。如一些学者认为风险社会并非社会的真实状态，而是文化或者治理的产物。这种批判理论仅关注了理论层面，但受到理论自身存在的局限性，无法通过对社会的状态分析和判断刑法的科学、有效性，于社会真正的状态存在较大差别，难以被公众接受和理解，在实践中的有效指导作用的发挥更是无从谈起［1］。
(二)对批评的批评
由于针对风险社会理论的理解不够完善，上文对于理论的批判深度不够，不具备较强的说服力。其中第一类批评是错误的，极易将人们引入到自由与安全、结果与行为无价值的争论泥潭当中。不同的主张都具有独特的理论渊源。尤其是在风险社会背景下，这些主张不能够完全接受。而针对另一个批评来说，都定了风险社会是社会的本质，无异于都定了风险社会理论。从根本上来说，风险刑法理论的问题归根结底出现在它去接了风险社会理论，特别是风险的内涵。简单而言，风险刑法理论谈及的风险，是与传统社会风险之间的差别，出现了混淆。因此在引入风险社会理论作为根本主张时，风险刑法理论犯了基础性错误，促使理论的正当依据受到了消极影响。因此本文的根本任务就是还原风险社会理论的真实本质，并将曲解问题提出来进行反驳，完成对风险刑法理论的批判。
二、风险社会刑法反思
就本质来说，风险社会是对自我批判的社会，风险社会的危机属于系统危机。因此需要采取系统手段进行解决，其中科学、政治制度的重要作用日渐突出。笔者认为，刑事法律人的知识结构与研究视野在当今社会中，需要大力拓展到整个法律体系中，而非刑事法律领域之内，否则，法律将难以充分发挥自身积极作用。
(一)科学反思
现代社会过程中，科学能够将宗教的神秘有效化解，在反思性现代化阶段，对科学的传统理解同样如此，科学的怀疑已经不仅仅关注事物的外在，而开始透过现象看本质。科学反思主要是借助一些方式和方法，分析和研究现实问题，将这种方式作为基础，能够找到问题产生的原因，尤其是科学文明进入到新时期，人类已经不仅仅是科学认识自然、人与社会，而是认识它本身及其产物等。
(二)政治反思
社会不断进步，传统思想、观念势必会被淘汰，进步不仅仅是否认风险的绝对理由。民族国家政治逐渐走向世界主义、地球政治当中，亚政治的兴趣在很大程度上拓展了传统政治领域［2］。特别是在科学技术的影响下，政治民主将进入到全新发展阶段，如工厂管理的神秘领域，商业与技术也将被赋予一种新的政治与道德约束，古典工业社会风险定义将会被完全改变，朝着伦理学、哲学等多个方面发展。风险社会当中，处处是危机，在科学和政治完成制度性反思前，刑法不能够为所欲为，更不能够盲目进行，而应时时反思自身。反思能够让我们发现自身存在的不足及问题，并采取行之有效的措施加以改善和调整。因此古典工业社会紧紧围绕着传统风险都建立起来，不仅无法有效化解风险社会当中的风险，且会产生更多推动力。因此需要对刑法进行一些基础层面的反思，如刑法保护的法益有哪些等。反思性不仅是当前刑法理论应对风险社会危机的主要态度，也是风险社会当中刑法的基本立场。但是在此过程中，我们应明确认识到刑法反思会受到科学与政治的影响，刑法反思无法转化为具体的立法，且无法为实践提供科学指导，其能够在冒进与悲观之间做出权衡，提供一条乐观的悲观主义道路，从而促进刑法的保护效益能够发挥到最佳状态。
三、结论
根据上文所述，在复杂多变的社会发展形势下，风险社会意识是寻求复杂环境下国家发展的根本依据，我们只有真正意义上理解了风险社会理论，才能够更好地协调和控制刑法，促使其能够实现对犯罪行为的有效约束和限制，为公众构建和谐、安全的社会环境。因此面对当前存在地风险社会理论误解，我们应突破传统思想、观念，寻找风险社会理论中社会风险的根本概念及定义，不断完善刑法理论体系，为实践提供理论支持，从而促使刑法体系能够获得持续发展。
参考文献:
［1］陈兴良．风险刑法理论的法教义学批判［J］．中外法学，2014，(01):103－127．
企业人力资源风险预警系统理论 篇5
关键词：人力资源；风险预警；预警系统
中图分类号：F272.1 文献标识码：A 文章编号：1006—8937（2012）23—0066—02
1 研究背景
随着人力资源在企业管理所处的战略地位越来越突出，人力资源在发挥重要作用的同时，其风险伴随性也有所增加。所谓的人力资源管理中风险主要是因为对人力资源管理的科学性、复杂性和系统性的认识不足，而在具体实施人力资源各方面工作中管理不当所造成可能性危害。一直以来，在人力资源管理的研究中，招聘、培训、考评、薪资等往往是关注的重点，而各个环节的所产生的风险往往被管理者所忽略，并没有引起足够的重视。一方面，人力资源所导致的风险多数具有隐性特征，不如生产、营销风险明显。另一方面，在人力资源管理领域中确实缺乏有效的预警系统，导致了风险潜伏，企业运作危险系数有所增加。随着企业的发展对高新技术的依存度日益增强，对人力资源的依赖也越来越大，如何实现有效的人力资源管理，防范人力资源管理中可能出现的风险逐渐成为了管理中的重要课题。有鉴于此，本文从实际出发，主要从原因、必要性、表现等方面探讨企业风险预警制度的建立，以期为企业人力资源风险规避提供切实可行的方案。
2 研究意义
本文的研究以企业人力资源管理实际为基础，可为企业构建人力资源风险管理体系和规避人力资源风险提供具体性、可行性的借鉴和参考，同时也有利于提升企业的人力资源风险化解能力，从而减少企业因为人力资源风险而带来的不同程度的损失，最终提升企业人才竞争力和促进企业的健康发展。
从理论意义上看，目前学术界对企业的人力资源、人力资本有了充足的研究，研究重点主要集中在人力资源管理成本控制，人力资源价值和资本化方面的探究，对人力资源管理中存在的风险研究成果并不多，而针对风险预警问题所做的研究较少，进一步探究系统构成在目前仍然是空白。本文的理论意义在于对人力资源管理中的风险预警问题做出探究，并结合理论与实践尝试系统构建，希望可以起到抛砖引玉的效果。
3 国外研究现状
从实践意义上看，人力资源管理中的风险具有不可避免性，而该类风险对企业所造成的损失往往难以估量，因此如何对风险所导致的损失防范于未然，在风险未完全成熟之前及时调整是重要的实践课题。本文的主要实践意义正是在于对这一实务问题的探索解决。
国外对人力资源管理的风险规避研究直接成果并不多，然而却提供了相关的理论支持，如著名心里学家马斯洛提出的需求层次理论，赫茨伯格提出的双因素理论，心理学家弗鲁姆提出的期望理论、工作—压力角色动态管理理论等，这些理论分别从员工需求、企业成本、工作环境创设等方面为人力资源管理风险预警系统构建提供了坚实的理论基础：
员工需求和激励研究以马斯洛的需求层次理论（Maslow''s Hierarchy of Needs）最受认可。这种理论认为每个人都有五种基本需要，分别为生理需要、安全需要、社交需要、尊重需要与自我实现需要，指出需要的层次越高，可变性越大，表现形式越多，加有利于他人和社会，并且具有长久的动力性。在马斯洛之后的赫茨伯格进一步提出双因素理论认为：能防止员工不满的因素称之为“保健因素”，而对于能带来满足的因素称之为“激因素”。保健因素包括有与上司的关系、与同事的关系、工作条件等10种。赫茨伯格认为，当保健因素获得相当满足只能消除不满意，又称为“维持因素”。激励因素能激励员工又称为“满足因素”。弗鲁姆的期望理论认为，当人们预期到某一行为带来既定的结果，而且这种结果对个体具有吸引力时，个体才会采取这一特定行为。它包括三个变量或三种关系。另外，亚当斯提出的公平理论认为，个体不仅注重自己绝对报酬的数量，重视自己的投入与所得与其他人的投入相比较的结果。他认为个人公平感的产生依赖于个人对所观察到自己的所得与投入之比和所观察到的可比他人的所得与投入之比进行比较的过程。当感到两者的比率不相同时则产生不公平感。工作—压力角色动态管理理论最早由汉斯提出，认为压力是一种动态条件，随着个体所面临的目标和环境而改变，因而在具体实施过程中应当随时调整管理方式。这些理论成果为系统的构建提供了理论基础和方法论基础。
4 研究内容以及方法
本文从企业人力资源形成原因入手，详细论述企业人力资源管理风险预警系统的建立必要性，理论基础、原则、组成模块和效果反馈，试图为企业风险规避提供全面的、灵活的，能同时反映企业需求和人才价值的风险预警系统，提升企业在人力资源管理过程中的风险化解能力，减少企业因为人力资源风险而带来的损失，最终达到企业和员工效率提升和价值发挥的现代企业管理目标。
5 企业人力资源管理概念概述
企业人力资源管理风险是指企业在人力资源管理过程中，由于人力资源本身的性质和管理工作开展不当而造成的人力资源损失。人力资源的损失主要包括：用人不当导致员工能力发挥未能与所处职位相匹配；人员的待遇未能体现人员的价值；人员流动给企业系统带来有形的和无形的损失。人力资源管理风险几乎存在于人力资源管理各个环节，如招聘、工作分析、绩效考核、薪酬确定等，具有潜在性和动态性等特征。人力资源管理风险种类较多，如人事风险、培训风险等。有专家学者认为，人力资源管理风险应当分为三个层次：理念风险、制度风险和管理技术风险。
在人力资源自身特性和人力资源管理中现存缺陷的双重作用下，企业人力资源管理中的现存风险主要存在于招聘、培训、薪酬、考核四个关键环节，对于员工在企业的成长历程而言，招聘是风险存在的第一个环节。
6 企业人力资源管理现存风险
招聘风险的主要表现在于信息不对称性。在现代企业中，每个员工个体都有自身的利益考虑，而企业则演变成为各个带有自身利益考虑的个体的集合地。企业作为一个法律意义上的个体，同样具有自身的发展目标和利益考虑。因此企业的利益目标和员工的利益目标往往会出现不一致性。招聘活动是企业吸纳个体的过程，在这个过程中，双方价值观、能力的相互适应性显得尤其重要。但是在价值观和能力相符的沟通过程中往往是信息不对称的高发区。美国经济学家迈克尔·斯宾塞认为人力资源市场中普遍存在着信息不对称现象，这种现象主要分为应聘者对企业的隐瞒和企业对应聘者的隐瞒。基于本文构建人力资源风险预警系统的考虑，主要讨论第一种风险情况。
7 人力资源风险预警系统构建
风险管理是企业人力资源管理中的重要课题，本文对企业人力资源风险预警系统做出研究，期望能为该类系统的构建做出尝试。本文结论如下：
企业人力资源管理风险主要因为人力资源自身的特性和管理工作中的缺陷所造成的。这类风险多存在于招聘、培训、考核和薪酬环节中，所导致的负面效果是人才流失、经营受创和核心竞争力下降。
本系统的构建具有原则性。为了把这类风险降到最低，必须从人力资源自身特性和工作缺陷出发，坚持以人为本、价值相符和曲线调整的原则构建人力资源预警系统。本文构建的系统体现了上述原则。
本系统具有有效性。为了进一步切合实际，本系统把招聘、培训、考核与薪酬这些风险高发区作为基本组成部分，把反馈分析和警戒核定作为系统的核心部分，通过信息管理系统将各个模块连接起来，确保系统的反应速度。本系统模块与体系之间统分结合，既可以整体反映企业的全局风险，又可以针对某个环节进行独立的风险识别和措施修正，让人力资源管理者及时通过预警系统控制风险高发环节，消除风险隐患。本系统针对人力资源管理风险预警中反馈不足的现状设置了反馈分析模块，出现风险之后可以对模块进行及时修正，避免重复预警的出现。同时本系统为了适应企业的办公设备状况，以办公设备为基础建立了简易快捷的信息管理系统，便于企业在应用中有效操作。
本系统具有实用性。为了验证本系统风险预警的准确度，本文特意选取一个省级网络媒体作为样本，从这个企业的招聘、培训、考核、薪酬四个环节提取数据，根据系统设置的模块进行计算，然后将计算结果与样本实际情况对比验证。验证结果表明，本系统对风险高发区和整个企业的风险具有一定的预警作用，可以在较大程度上为企业提供具有普遍意义的预警方式。
8 结 语
任何一个系统和复杂多变的现实相比较，总有自身的局限性，因此在系统的使用中注意想系统外寻求解决方案，用统分结合的方式与复合思维解决问题，并坚持实事求是的原则对系统应用的具体行业、企业进行特征分析，才能真正发挥该系统的作用。
参考文献：
[1] 吴湘波.人力资源风险管理与对策研究[J].人力资源管理，2009，（3）：228—231.
[2] 邓俊，张志娜.企业虚拟人力资源管理问题及其对策探讨[J].中国商界，2009，（4）：233—234.
风险评估理论 篇6
在市场经济条件下, 信用关系作为一种独立的经济关系, 成为经济社会正常运行和发展的基本条件和价值标准。在我国目前的市场环境下, 商业银行对客户进行信用评估, 对风险的防范和控制是十分必要的。通过对客户的信用情况进行评估, 可以使商业银行最大限度的避免或减少信贷风险, 保障贷款资产的安全性、流动性和盈利性。
近年来, 随着我国居民收入水平的不断提高和消费观念的转变, 以及国家信贷消费政策的推动, 个人信贷业务规模逐年增加, 随之个人信贷风险评估的需求也不断加大。个人信贷风险评估方法主要有主观判断法和信用评分法, 目前个人信贷风险评分系统的建立普遍采用判别分析、多元回归分析、Logistic回归分析、神经网络等数据挖掘技术, 银行可以从客户历史数据中挖掘出主观或客观风险因素, 从而控制个人信贷风险。
粗糙集理论是一种处理不完备、不精确信息的有力工具, 它在不依赖任何先验知识的前提下, 仅通过原始数据本身, 在保留关键信息的前提下对数据进行约简求得知识最小表达, 能识别并评估数据之间的依赖关系, 获取易于证实的决策规则。本文应用变精度粗糙集理论建立个人信贷风险评估模型, 帮助提高商业银行个人信贷风险评估的准确度。
1 基本理论
粗糙集理论是波兰科学家Z.Pawlak于1982年首次提出的一种数据分析理论, 是一种新的处理不精确、不确定知识的数学工具。粗糙集理论的基本思想是在保持分类能力不变的前提下, 通过知识约简, 导出问题的分类或决策规则。它不需要任何先验知识, 以不可分辨关系为基础, 能够表达和处理不完备信息。
定义1:信息系统是有序对S= (U, A) , 其中U为非空有限集合, 称为全域。A=C∪D, C∩D≠, C表示条件属性集, D表示决策属性集。全域U的元素称为对象或者实例。
定义2:知识库K= (U, R) , R是论域U上的等价关系族。若PR且P≠, 则称∩P (P中所有等价关系的交集) 也是一个等价关系, 称为P上的不可区分关系, 记为ind (P) 。
定义3:给定知识库K= (U, R) , 对X≠且XU, 一个等价关系Rind (K) 。则RX=∪{YU/R|YX为X关于R的下近似, X=∪{YU/R|Y∩X≠为X关于R的上近似。若RX≠X则X为R的粗糙集, 否则X为R的精确集。集合bnR (X) =X-RX称为R的边界域;posR (X) =RX称为X的R正域;negR (X) =U-X称为X的R负域。
定义4:设P和Q都是等价关系簇, 如果:
posind (P) (ind (Q) ) =posind (P-{R}) (ind (Q) ) ,
则称RP是P上Q可约去的;否则R是P上Q不可约去的。
基于Pawlak的粗糙集模型, Ziarko等人提出了一种扩展模型—变精度粗糙集 (Variable Precision Rough Set简称VPRS) 模型, 该模型设置了阈值参数β∈ (0.5, 1], 即允许一定的错误分类率存在。因此, 变精度粗糙集相对于粗糙集模型能有效的处理噪声数据。
定义5:设X和Y表示有限论域U的非空子集, 令
其中|X|表示集合的基数, 则C (X, Y) 为集合X相对于集合Y的分类正确率。
定义6:对信息系统S= (U, A) , R为U上的等价关系, U/R={E1, E2, ……, En}为R的等价类构成的集合。对于任意的XU, 定义X的β下近似、β上近似为:
当β=1时, 变精度粗糙集就变为粗糙集模型。
同理可得。
2 评估模型
2.1 指标体系的构建及数据离散化
选取科学的个人信贷风险评估指标, 进行个人信用评估方法研究将推动商业银行个人信贷业务的拓展。根据国内外个人信贷指标体系的选择方法及数据的可获取性, 本文初选8个指标变量, 个人信贷评分指标体系共由6个条件属性构成, 分别由个人自然特征变量、职业状况变量及贷款状况变量三部分组成, 有1个决策属性为银行贷款损失率, 具体见表1。数据来自于新乡银行个人信贷记录, 将冗余数据和无效数据删除, 保留50条数据, 并根据数据本身特性进行离散化操作, 部分数据见表2。
2.2 属性约简
决策表属性约简的过程就是从决策表信息系统的条件属性中去掉不必要的条件属性, 以获得表示更简单、对决策更有效的决策规则。
步骤一:依次计算各条件属性及条件属性集相对于决策属性的β正域。
步骤二:如果某条件属性 (集) 相对于决策属性的β正域等于条件属性集C相对于决策属性的β正域, 则称该条件属性 (集) 为相对于决策属性的一约简。
2.3 生成规则
设S= (U, A, V, F) 是一个决策表, A=C∪D, C∩D=, 其中C为条件属性集, D为决策属性集。令Xi和Yj分别代表U/C与U/D中的各个等价类, des (Xi) 表示对等价类Xi的描述, 即等价类Xi对于各条件属性值的特定取值;des (Yj) 表示对等价类Yj的描述, 即等价类Yj对于各决策属性值的特定取值。则决策规则 (rule) 定义如下:
rij:des (Xi) des (Yj) , Xi∩Yj≠
规则的确定性因子 (Xi, Yj) =|Yj∩Xi|/|Xi|0< (Xi, Yj) 1
当 (Xi, Yj) =1时, rij是确定的;当o< (Xi, Yj) <1时, rij是不确定的。
3 实例分析
将本文的个人信贷风险评估模型应用于新乡银行个人信贷数据的50条记录, 考虑到变精度粗糙集模型对噪声数据的处理, 我们在数据中设置1项噪声点, 并将β值设置为0.8。生成部分规则如下:
If C1=1 and C2=3 D=1即贷款用途为买车且浮动利率为10%的贷款损失率为1～40%。
If C1=1 and C2=1 and C4=1 and C5=1 D=1即贷款用途为买车、浮动利率为-10%、初中学历商人贷款损失率为1～40%。
希望通过本文对银行个人信用评估的论述, 更好的辅助新乡银行进行个人信贷风险评估工作, 提高个人信用评分机制的准确度, 为银行信贷评分指标体系的建立方法开拓新的思路。
摘要：个人信贷风险评估是银行业研究的重要课题, 本文将粗糙集理论应用到个人客户信贷风险评估中, 结合新乡银行实际问题, 应用变精度粗糙集理论中的条件属性与决策属性的依赖度构建评估模型, 以新乡银行历史数据为依托, 挖掘出评估客户信用的关键指标属性, 从而萃取出规则知识集, 辅助新乡银行进行个人信贷风险评估工作, 力图提高个人信用评分机制的准确度。
关键词：个人信贷风险评估,变精度粗糙集,依赖度
参考文献
[1]王彪, 段禅伦, 吴昊, 宋永刚.粗糙集与模糊集的研究及应用.电子工业出版社, 2008年
[2]肖冬荣, 肖莉.基于粗糙集的银行个人信用评估.商业时代, 2008年第2期
风险评估理论 篇7
研发产业以及研发开发过程的特殊性,使得研发产品在开发周期中存在着许多不确定的风险因素,这些风险因素的存在,常常导致研发项目失败。根据Standish Group对美国公司的一项调查,只有28%的研发项目在预定的时间和预算内完成[1]。
解决上述问题的可行方法是引入风险管理技术。研发项目的风险管理包括风险的识别、风险评估、风险应对和风险监控,其中风险评估是做好风险管理,保证研发项目成功率中非常重要的一环。研发项目风险管理之父Barry Boehm在研发项目风险评估的系统化定义与分析方面做了开创性的工作,他以风险的影响大小来量化风险,从而对已知风险进行优先级排序,进而控制风险。他将风险影响水平定义为:风险当量(RE)=P×C,其中,P是出现不如意结果的可能性,C是不如意结果发生带来的后果[2]。这是目前研发企业进行项目风险管理所用到的最简单、适用的方法,在此基础上很多专家学者和企业,又在风险当量中考虑到了风险的可控性指标。
随后,国内外相继开发了各种风险评估技术:定性分析方法(如专家判断法)、AHP方法(层次分析法)[3]、模糊综合评判方法[3]、灰色评价方法[4]等。继Pearl于1986年提出采用贝叶斯网络(Bayesian Networks)来研究不确定性知识的表达和推理后,贝叶斯网络也逐渐被应用于研发项目风险评估:Chin-Feng Fan和Yuan-Chang Yu就应用贝叶斯网络进行研发项目风险管理[5],唐爱国等也将贝叶斯网络应用于研发项目风险评估中[6],并取得很好的效果。金俊丽等将遗传算法和EM算法与贝叶斯网络结合起来,有效减少了人为构建贝叶斯网络及其参数带来的主观性,使研发风险评估更加科学、合理[7]。
但是,由于研发项目风险管理理论体系还不完善,而且贝叶斯网络模型的设计和计算比较复杂,还不能普遍应用于研发项目风险评估中。基于此,本文提出一种基于贝叶斯风险决策理论的研发项目风险评估方法,它以贝叶斯理论最基础也是最根本的贝叶斯概率公式为理论基础进行研究,大大减少了模型计算的工作量,并有效地弥补了先验概率精确度低的问题,提高了研发项目风险评估的准确度,为风险评估提供了一种简便而科学的方法[8]。
1 贝叶斯风险决策理论
1.1 理论基础
在进行风险决策时,在有历史数据时,决策者可以根据已有的历史数据通过类比法分析出风险发生的概率;在没有历史数据或历史数据不充分时,决策者往往会根据专家判断法,由根据专家的知识经验对未来可能发生事件的概率做出主观判断。但是,这并不足以反映客观现实情况,这时就需要对专家判断的概率进行修正,而贝叶斯网络就是一种修正先验概率的科学方法。
贝叶斯概率公式表述如下:
设有n个事件Xi(i=1,2,…,n),它们组成一个完整的事件集合,而存在另一个事件Y,只在任一Xi发生时与其同时发生。设已知Xi发生的概率为P(Xi),事件Y在Xi发生的条件下发生的概率为P(YXi),由此可得事件Y发生的概率P(Y)为:
undefinedXi) (1)
则可推出:
undefined (2)
式(1)和式(2)就是贝叶斯网络中最基础的贝叶斯概率公式。在公式中,由于P(Xi)是先验概率,而P(Y/Xi)就是所要求的概率,即后验概率。
简单地说,贝叶斯风险决策理论就是利用先验概率和相关的条件概率得出后验概率,并基于后验概率进行决策。由于先验知识得到的先验概率并不是很准确,贝叶斯决策方法就是修正了先验概率,使得决策更加完善和科学。
1.2 贝叶斯风险决策
贝叶斯风险决策是依据事件状态的先验分布和后果的损失函数进行分析的,通过推理得到贝叶斯风险最小的决策规则,这就是最佳风险决策。下面以一个随机事件Y为例说明如何进行贝叶斯风险决策[9,10,11]。
(1)定义一个先验分布π(θ),以及一个决策函数δ(Y),则相应的损失函数为L(θ,δ(Y))。
然后,定义风险函数如下。
R(θ,δ)A Eθ[L(θ,δ(Y))]=∫YL(θ,δ(Y))dPθ(Y) (3)
则称
R(δ)A∫R(θ,δ)π(θ)d(θ) (4)
就是贝叶斯风险。
而
R(δY)A∫L(θ,δ(Y))π(δY)dθ (5)
就成为贝叶斯后验风险。根据积分次序的可交换性和Fatou引理可以证明:当supR(δ)<∞时,贝叶斯决策函数和贝叶斯后验决策函数是等价的,因此,根据后验风险准则来寻求贝叶斯风险决策解即可。
2 基于贝叶斯风险决策理论的研发项目风险评估模型
对于风险决策来说,贝叶斯网络为风险决策者提供了一种更加精确科学的决策方法,即遵循贝叶斯风险最小原则。在研发项目中,由于存在很多不明确风险,而项目人力和物力有限,因此只能着重控制风险发生概率高和风险发生后损失大的风险事件,这与贝叶斯风险决策理论是相通的,只不过这里要找到贝叶斯风险中最大的几项风险。
由于项目中的风险评估与风险决策中的风险分析有所不同,所以需要重新建立研发项目风险评估模型,其具体操作如下:
(1)定义先验概率分布,由于研发项目发展较晚,并没有较完备的风险数据资料,所以这里可以由专家进行判断。
(2)给出相关的条件概率参数,并结合先验概率计算出相应的后验概率。
(3)定义风险损失函数(风险严重性:指风险对项目造成的危害程度)。由于研发项目风险评估与风险决策不同,这里的风险损失将依据表1所示的原则进行定义[12],根据风险对项目工作量增加程度的大小分为5级。
需要说明的一点是,本文对于风险严重性的确定标准,是以工作量作为标准来进行的。在对研发项目进行风险评估时,还可以以成本或其他指标作为衡量的标准,而且这一标准的确立应根据研发组织的实际情况而定,并没有统一的标准。
(4)将贝叶斯后验风险概率与相应的风险严重性等级相乘可得到最终的贝叶斯风险,并根据风险大小进行排序以便风险控制。
3 实例验证(实际应用)
下面将以某研发项目需求风险为例对其应用效果进行说明。将需求风险命名为Y,其影响因素有以下几个:X1需求变动风险、X2需求不明确风险、X3需求变化管理风险,并建立相应的贝叶斯网络。案例中风险评估的目的是对需求风险中的3个子风险大小进行排序,进而找到风险最大的风险事件,并着重对其进行控制。
(1)根据专家判断,赋予3个子风险事件先验概率,分别为:
P(X1)=(0.7,0.3);
P(X2)=(0.6,0.4);
P(X3)=(0.4,0.6);
(2)根据专家知识赋予相应的条件概率参数,分别为:
P(X/X1)=0.7;
P(X/X2)=0.8;
P(X/X3)=0.6;
进而依据公式(2)可以计算出3项风险的后验风险分别为:
P(X1/X)=0.405;
P(X2/X)=0.397;
P(X3/X)=0.198;
(3)依据表1确定的风险严重性判别准则,并根据基于DELPHI的专家判断法得出3项风险的严重性等级权值分别为:3、4、1。
(4)可以得到最终的贝叶斯风险值排序,如表2所示。
根据分析可知,需求不明确风险和需求变动风险的贝叶斯风险值较大,项目经理应着重对其进行控制,如有必要甚至需要改变计划,而需求变化管理风险的贝叶斯风险值较小,不用投入太多的成本和人力。
为验证本文所示方法的客观性和有效性,在对本文中的案例进行风险评估时,除了用本文中的方法,同时还运用了另外一种常用的风险优先级确定方法来对其进行评估。即通过评估出该项目风险的概率(风险可能发生的程度)和严重性,并将概率乘以严重性,确定风险的优先级,风险优先级也称之为风险系数,是指风险对项目造成的影响,定义为风险严重性权值和风险可能性权值的乘积,必要时也可以考虑到项目风险的可控性,乘上风险的可控性系数。风险概率的确定如表3所示,评估的优先级顺序如表4所示。
从表4可见,其判断结果与本文的判断结果差别非常大,而项目的实际运行结果表明,本文所研究方法的评估结果更加接近项目的实际情况。对风险进行有效的评估后,就可以根据风险评估的结果对风险进行监督和控制。通常情况下,风险响应的措施如下:对于风险优先级比较低的项目,如表4中的“需求变化管理风险”,项目采取的措施是不予响应,因为对于低等级的风险进行响应,固然会提高项目的安全度,但项目付出了额外的成本,不必要也不划算;对于优先级处于中等级的风险,由项目经理负责响应,项目内部制定补救、缓解措施,如表4中的“需求不明确风险”;而对于高等级的风险,因其会对项目及企业造成重大影响,因此由公司高管直接参与制定补救、缓解措施,并亲自审批风险管理措施,如对于表4中的“需求变动风险”。这样才能确保项目既不付出额外的成本,但又能确保项目有序、安全的完成。
根据风险识别和评估的结果对于风险的管理一般分为4个层次:危机管理(风险已经造成麻烦后才着手处理它们)、风险缓解(事先制定好风险发生后的补救措施,但不制定任何的防范措施)、着力预防(将风险识别和风险防范作为软件项目的一部分加以规划和执行)、消灭根源(识别和消灭可能产生风险的根源)。根据这4个层次的划分,我们应该根据风险评估的结果对风险进行预防,但同时我们也必须认识到不是所有的风险都能够预防的,所以还必须建立一个应付意外事件的计划。所以正确地对项目风险进行评估,确定项目的风险系数和优先级,是制定合理风险应对措施和进行风险监控的基础,也是关系到项目成败的重要一环。
4 结语
总之,研发项目风险管理是研发开发过程中一项非常重要的工作,是关系到研发项目成败与否的一个很重要的因素。研发项目风险管理主要包括项目风险的识别、评估、应对和控制4项主要活动,即首先要识别出项目的风险,评估风险之间的关系及风险发生的可能性、后果及影响范围,根据评估的结果制定风险应对计划,并对风险进行跟踪和控制。研发项目评估的主要目的是量化项目开发活动中可能碰到的各类风险,估计风险的可能性和对项目开发的影响程度,划分风险的优先级,为制定项目风险管理计划及对风险进行监控提供依据和参考。由此可见风险评估在研发项目风险管理中起着非常重要的作用,是风险管理成败与否的关键。
本文主要通过采取基于贝叶斯风险决策理论的研发项目风险评估模型来对研发项目中的风险进行评估。实践证明,该方法比较简单有效,且容易实施,大大降低了模型的工作量,采用这一模型可以有效地弥补先验概率精确度低的问题,提高了研发项目风险评估的准确度,为风险控制提供了更加可靠的依据。
该方法存在的不足之处是有些数据的获得依赖于专家知识,鲁棒性比较差,下一步将通过调研企业的实际数据,引入建立在实际数据基础上的更为客观的评估方法。
参考文献
[1].Project Failure and Success Research Report[R].Standish Group International Chaos,2005
[2].Boehm B W.Software risk management:Principlesand practices[J].Software,IEEE,1991,8(1):32～41
[3].段秉乾,司春林.基于模糊层次分析法的产品创新风险评估模型[J].同济大学报(自然科学报),2008,36(7):1002～1005
[4].庞庆华.一种软件项目风险的灰色评价方法及应用[J].科学技术与工程,2009,23(9):7162～7165
[5].Chin-Feng Fan,Yuan-Chang Yu.BBN-basedsoftware project risk management[J].The Journal of Systemsand Software,2004,(73):193～203
[6].唐爱国,王如龙,胡春华.贝叶斯网络在软件项目风险评估中的应用[J].计算机工程与应用,2010,46(7):62～65
[7].金俊丽,赵川,杨洁.基于EM-GA改进贝叶斯网络的研究及应用[J].计算机应用研究,2010,27(4):1360～1362
[8].N.Fenton,M.Neil.Making decisions:using Bayes-ian nets and MCDA[J].Knowledge-based systems,2001,14:307～325
[9].Rajendra P.Srivastava.An introduction to evidentialreasoning for decision making under uncertainty:Bayesian andbelief function perspectives[J].International Journal of Ac-counting Information Systems,2011,12:126～135
[10].Xiaomo Jiang,Sankaran Mahadevan.Bayesian risk-based decision method for model validation under uncertainty[J].Reliability Engineering and System Safety,2007,92:707～718
[11].朱慧明,韩玉启.贝叶斯多元统计推断理论[M].科学出版社,2006:41～44
风险评估理论 篇8
1.1国外安全评价发展历史
国外安全评价起步早、发展快, 特别是在评价具有易燃、易爆、有毒物料的工艺过程中有大量的图表可供使用参考, 简洁明了, 实用性强。同时又根据评估对象开发出多种补偿系数, 使评估更有针对性。
1964年美国道 (DOW) 化学公司首先开发出“火灾、爆炸危险指数评价法”经过多年修订、补充、完善已成为世界化学工业及石油化学工业公认的最主要的危险指数评价法。1974年英国帝国化学公司 (ICI) 蒙德 (Mond) 在对道化学火灾、爆炸危险指数评价法 (第三版) 的基础上做了重要的改进和扩充, 增加了毒性的概念和计算, 并发展了一些补偿系数。
1.2国内雷电灾害风险评估的技术进展
我国的学者在长期的评估实践中发现如果过分依赖评估标准, 就容易造成评估结果缺乏针对性。植耀玲[1]等研究了原有雷电灾害风险评估中Lo取值法的局限性, 并提出了Lo的优化取值法。李京校等[2]着重研究了采取雷电预警措施之后对评估参数Lx及其取值方法的影响, 并给出了相对应的风险评估方法。扈海波等[3]实施了社区雷电灾害风险评估模型的开发及应用。史雅静等[4]推导出了位置因子和评估对象高度的关系, 并建立了位置因子的精细化计算模型。柴健等[5]提出多个风险因子的评估方法。冯鹤等[6]探讨了根据工程实际确定参数Am值的一般方法。胡定等[7]使用FMEA法研究了预评估失效的原因和计算方法, 并按照失效程度高低对参数进行了排序, 并列出了高失效度参数的修正意见。
2雷电灾害风险评估的发展问题与展望
2.1发展验收阶段评估和运行阶段评估
雷灾风险验收阶段评估是在建设项目竣工后通过对建设项目的物料、工艺、防御设备、人员、环境的实际情况的雷灾风险评价。验收阶段评估的核心是:
1) 现场防雷措施是否符合国家相关标准与规定;
2) 防雷措施是否按照预评估过程的推荐决策进行施工;
3) 是否建立了防雷管理制度、是否进行了人员培训;
4) 是否制订了防雷事故预防和应急救援措施;
5) 通过更新的数据对项目进行雷灾风险评价并提出决策意见。
验收阶段评估能通过对现场检查、检测、访问, 获取在之前评估阶段没有获取或不易察觉的数据, 建立项目的评估档案, 降低之前阶段评估数据的不确定度, 能更准确的识别危险源及进行原因和频率、概率分析。
雷灾风险现状评估是在前阶段风险评估的基础上通过对设施、设备的实际运行情况及管理现状的调查与分析进行的危险源识别与风险评价。
定期开展雷灾风险现状评估的核心是:1) 通过勘察更新评估的输入数据;2) 通过经验丰富的现场勘查人员排查危险源;3) 模拟创建事故场景。定期开展雷灾风险现状评估将是前阶段风险评估的升华, 决策意见也更有针对性。
2.2合理利用闪电定位与雷灾勘察资料
如何验证雷电灾害风险评估是否有效是一个普遍性难题, 一方面可以依靠相关实验提供的大量运行数据, 另一方面雷电灾害事故和危险事件也为评估提供了珍贵的现实依据。我国以往的雷灾事故数据多是对事故进行了简单的描述, 并没有提供任何关于事故原因的分析, 一些数据只涉及重大事故, 对于小事故、未构成事故的危险事件很少涉及。随着我国监测预警服务系统的逐步普及, 评估机构应重视利用雷灾事故数据为雷电灾害风险评估提供输入。评估机构应利用闪电定位仪、雷电流峰值记录仪等监测手段结合业主报告的雷灾事件对雷电发生的地点、电流极性、电流幅值、灾害损失等数据进行勘察分析, 并还构建事故场景并建立雷灾数据库, 不但要了解发生了什么, 更重要的是要理解事故为什么发生。评估机构之间应该共享雷灾事故数据库信息。
2.3开展质量管理体系工作
要使雷电灾害风险评估工作真正发挥作用, 必须要有质量保证, 所以必须充分吸收质量管理体系的精髓, 实现雷电灾害风险评估的健康稳定发展。
雷电灾害风险评估机构需建立的质量管理体系的内容包括:1) 制定控制方针与目标;2) 明确机构与职责;3) 加强人员培训及业务交流;4) 开展合同评审;5) 开展内部评审;6) 强化跟踪服务;7) 档案管理;8) 纠正与预防措施;9) 建立文件记录。
3结论
对国外综合性安全评价技术的学习对我国雷电灾害风险评估的发展有很大裨益。在新形势下评估机构应该开发验收评估、运行阶段评估等多种先进的管理模式, 建立、完善质量管理体系, 保证雷电灾害风险评估工作质量。同时应该采取定性评估、半定量评估和增加冗余防雷设计的方式来提高评估的有效性。评估机构还应该合理利用闪电定位与雷灾勘察资料为雷电灾害风险评估提供输入。
摘要：本文介绍了我国雷电灾害风险评估研究的现状, 并对雷电灾害风险评估业务的未来发展趋势进行了构想。
关键词：雷电灾害风险评估,不确定度,质量管理体系,运行阶段评估
参考文献
[1]植耀玲, 冯民学, 樊荣.雷击风险评估中L o损失因子在多线路系统下的细化和改进[J].气象科学, 2012, 32 (3) :298-303.
[2]李京校, 扈海波, 樊荣等.雷电监测预警对雷击风险评估的影响分析[J].气象科学, 2013, 33 (6) :678-684.
[3]扈海波, 李京校.雷电灾害风险评估模型在社区空间尺度上对雷击危险次数及脆弱性的模拟和分析[J].自然灾害学报, 2015, 24 (1) :191-202.
[4]史雅静, 肖稳安, 柴健等.雷击风险评估中位置因子的精细化分析[J].电瓷避雷器, 2015, 264 (2) :114-118.
[5]柴健, 王学良.精细化雷击风险评估方法的研究[J].实验室研究与探索, 2015, 34 (1) :284-288.
[6]冯鹤, 田艳婷, 李小龙.雷电灾害风险评估中Am因子的选取方法研究[J].科学技术与工程, 2013, 33 (13) :10093-10097.
[7]胡定, 于潇, 郑永泉等.基于FMEA法的预评估失效模式分析及改进方法[J].气象研究与应用, 2015, 36 (2) :100-103.
风险评估理论 篇9
工程项目风险评估旨在量化风险类别的严重等级指标,为风险控制计划和措施的制定提供可靠的科学依据。目前,评估工程项目风险的方法主要有3 种:决策树法、层次分析法、蒙特卡罗模拟法,鉴于决策者专业能力、工作经历不尽相同,以及工程项目所具有的唯一性,产生随机性和自主性。这些因素使风险评估工作和过程,在运用上述方法时变得复杂与模糊,综合影响风险评估的结果,导致风险控制计划和措施的制定不够全面。利用工程项目历史统计资料与经验知识相结合,可以得到更为合理的风险评估结果和计划措施。
本文基于主、客观统一的理念,采用粗糙集条件信息熵方法,计算指标权重,结合历史资料与经验教训,得到评价指标的综合权重,为后续工程项目的风险评估提供参考,制定出行之有效的风险控制计划和措施。
1 粗糙集理论基本概念
前文已述,项目不同、项目决策者不同,风险评估的结果就会具有多样性。换言之,每个条件属性(风险等级指标)的重要性程度是不同的。因此很有必要对各个属性的重要性程度进行区分。粗糙集理论的基本思路是,在全面分析时先剔除目标条件属性,再考虑去除该条件属性后的整个评估结果发生的变化。评估结果会有3 种变化产生:(1)去掉该条件属性后整个评估结果变化很大,则该条件属性的重要性高,在制定控制计划和措施时,必须严格对其进行特别操作。(2)去掉该条件属性后对整个评估结果有一定的变化,则该条件属性具有次重要性。(3)去掉该条件属性后整个评估结果基本没有发生变化或者变化可忽略,则该条件属性不具备重要性,在制定措施时对其可采取从宽控制。根据粗糙集理论的这一特性,定义条件属性的重要性指标如下:
定义1 在决策表S=(U,C,D,V,f)中,决策属性D对条件属性的依赖性可用依赖度 γB(D)来表征,依赖度 γB(D)如公式(1)所示:
公式(1)中的U,C,D,V,f均为集合。
定义2 在策表S=(U,C,D,V,f )中,存在B∈C,则可用重要度Sig(B)来表征条件属性B的重要性,Sig(B)通过公式(2)确定。条件属性B的权重W0(B)由公式(3)确定:
以上公式涉及知识与信息熵、决策表等方面的理论,为从信息角度方面对粗糙集理论进行运算表达,定义了相应公式概念,建立起知识与信息熵、决策表等粗糙集理论关系,即为粗糙集理论的信息表示。
定义3 在决策表S=(U,C,D,V,f )中,假定为U上任一属性集合代数上的一个随机变量,通过公式(4)可以得到S的概率分布:
公式(4)中:i=1,2,…,t(5)
定义4 在决策表S=(U,C,D,V,f)中,决策属性集D相对于条件属性集C的条件信息熵I为:
2 条件属性权重确定方法
定义5 在决策表S=(U,C,D,V,f) 中,∨B∈C,则条件属性B的重要度Sig(B)通过公式(7)来定义:
定义6在决策表S=(U,C,D,V,f)中,∨B∈C,则条件属性B的重要度权重定义为公式(8):
定义5 中,Sig(B)的确定充分体现了条件属性B在决策表中所占据的重要性程度,显然其值介于(0,1)之间。显然,该重要度是相对于整个条件属性集而言的,通过与其他条件属性重要度的比较可以得知其重要度是否显著。为达到这一目标,衍生出了定义6。
定义5 和定义6 中,完全应用了粗糙集理论的核心理念,将观察目标(条件属性B)剔除后,查看属性集的变化程度,即Sig(B)的值。定义6 中属性B的重要度权重是属性B在总体属性集中的重要程度;实际中,在我们考虑的属性范围内不存在某个属性的权重为0。将Sig(B)和I(D|{B})综合引入到权重的定义中,主要是考虑了2 个方面的因素:(1)综合考虑属性本身的重要程度和在属性集的重要程度。(2)避免属性集中某个属性的权重为0,使权重赋值更加合理。
3 粗糙集理论应用实例
以某工程项目投标所进行的风险评估为例,首先选取施工单位需要确定评价的指标体系(风险源或条件属性),然后对每个条件属性的重要度和重要度权重进行计算,相对于以前采用的专家打分法和层次分析法而言,粗糙集通过工程的历史数据来确定每个条件属性的重要度权重,其所得结果更具有客观性和科学可靠性。
本文为了简化计算,只选取了工程项目中4 个常见的主要风险来源:(1)现场管理人员能力(C1)。(2)地质状况(C2)。(3)主要原材料价格(C3)。(4)安全防护措施(C4)。运用重要度权重分析法对该项目的风险权重进行分析,首先根据以往工程项目的历史资料,分别对4 个属性中的定性指标进行评价,对定量指标进行属性离散化,得到简化的决策表1,其中条件属性程度为3(高),2(中),1(低),决策属性为1(影响大)和0(影响小)。具体简化决策如表1 所示。
根据条件属性和决策属性分别对论域进行不可区分分类,有如下分类:
同理
故有:
同理可求:
故每一个指标的权重为:
W(C1),W(C2),W(C3),W(C4)是根据历史数据,运用粗糙集理论计算所得的4 种常见风险指标的客观重要度权重。
假设专家评定的以上4 种风险指标的主观权重分别为:W(C1)=0.4,W(C2)=0.25,W(C3)=0.2,W(C4)=0.15。
通过以上的分析计算,得到了该工程项目的4 种常见风险指标的客观权重和主观权重,汇总如表2所示。
由于客观权重是由历史数据处理后得到的,本文赋予其较大的权55%,相应的,赋予主观权重较小的权45%。
因此各属性的综合权重为:
通过以上的分析可知,在该特定工程项目中,4个风险指标的权重大小排序为:现场管理人员水平、地质状况、主要原材料价格、安全防护措施。
4 结语
本文基于工程项目风险评估的风险指标重要度权重计算,介绍了粗糙集理论的相关基本概念,并通过条件信息熵属性分析法,求出了某工程的4 种风险指标的客观重要度权重,结合专家评定的主观重要度权重,求得综合重要度权重。
该方法与以往在风险评估中采用的决策者经验知识确定法(专家打分法等)相比,考虑了客观的历史数据,其结果更具科学可靠性。
参考文献
[1]曹秀英,梁静国.基于粗集理论的属性权重确定方法[J].中国管理科学,2002(5):98-100.
[2]鲍新中,张建斌,刘澄.基于粗糙集条件信息熵的权重确定方法[J].中国管理科学,2009(3):131-135.
[3]孙翎.工程项目投标风险识别与评估——基于粗糙集理论的研究[M].北京:知识产权出版社,2009.
[4]郑绍羽,李素芹,毛宝林.基于改进的粗糙集条件信息熵和灰关联投影法的工程项目投标决策研究[J].数学的实践与认知,2014(12):102-111.
风险评估理论 篇10
摘要：商业银行在我国金融体系中占用主导性地位，银行业风险管理在银行运营中具有举足轻重的地位。08年国際金融危机的发生，对于我国银行的风险管理具有启示性作用。本文在综述银行业风险管理理论的基础上，重点分析了当前我国商业银行面临的地方政府融资平台、表外资产、补充资本金以及汇兑风险，并且提出相应的风险管理和政策建议。
关键词：商业银行；风险管理
金融危机的发生，标志着根据最低资本要求控制银行风险的措施是完全失败的。失败的原因在此次危机中非常清楚的展现给银行家和金融监管者，银行家为满足监管者的资本要求而通过证券化把风险资产转移至表外，但是这种证券化与经典的资产证券化并不完全相同，银行仍保有这些转移至表外风险资产的大部分风险，并且这些风险资产被证券化后产生的证券又被投资银行再次进行证券化以满足投资者的需求，最终导致证券化链条如此之长以至于投资者、最初的发起银行(原始风险资产的提供者)和金融监管者都不能认清这些证券化产品的真实面目，不清楚这种证券化过程的真正风险在哪，最终随着房地产市场价格下降，风险沿着链条不断冲击着银行、投资银行和投资者，造成了极大的损失。本文通过回顾银行风险管理理论的发展历史，对我国银行业现在面临的主要风险进行简单阐释，最终提出合适的风险管理和监管建议。
一、银行风险管理理论综述
商业银行风险管理理论随着经济发展水平、金融市场的深化以及金融业对风险的认识深化而不断发展，主要经历了资产风险管理、负债风险管理、资产负债风险管理和资本管理阶段。
1.资产风险管理理论
资产风险管理理论在银行业发展初期，银行只进行基本的存贷业务，当时的银行家认为存款对于银行来说是外生的，银行的主要风险来自于贷款，因此极其重视对资产的风险管理。在资产风险管理阶段，随着银行家对资产业务的认识不断加深，先后出现了“真实票据理论”、“可转换能力理论”和“预期收入理论”。
真实票据理论是指商业银行的放贷应基于真实的商业行为，贷款具有自偿性。因此在这个阶段，银行主要发放短期贷款，并以企业间交易的商业票据做抵押。这种理论的存在主要是因为历史的局限性，一方面银行规模较小，无力发放大额中长期贷款}另一方面银行存款客户较少，银行不能形成持续大量的沉淀资金。
可转换能力理论认为银行为应付存款人提款不需要充分的现金准备，可把部分资产投向于短期的、流动性较高的生息资产。这样即便是有存款人突然提款，银行也能通过及时出售这些资产来满足提款人的需要，并且银行能赚取一定收益。在这种理论假设下，银行也没有必要只发放短期贷款来满足银行的流动性，可以将部分沉淀于银行内部的资金投向中长期贷款。
预期收入理论相对而言是具有革命性的一种理论，通过另外一种角度来管理银行信贷资产的风险。预期收入理论认为贷款的期限和类型并不重要，真实商业票据贷款也会可能随着经济的萧条变成坏账，所有贷款能否偿还主要取决于借款人的未来收入，因此只要未来的收入有保障，银行就可以发放分期偿还的长期贷款和消费信贷。预期收入理论的问题在于对银行家具有很高的要求，这是因为信贷质量和是否发放主要取决于银行家的主观判断。
2.负债风险管理理论
随着金融理论的发展和银行在经济系统中重要性的不断上升，上世纪60年代银行家开始注重负债业务的风险管理，将重点转向存款业务和主动负债。
负债风险管理理论认为银行为应付客户提款不必保留较多的流动性储备，银行间同业拆借市场完全可以满足银行流动性需要，同时银行在争取到优质客户时可以不局限于银行本身的流动性资产。银行家不仅可以通过被动吸收存款来开展贷款业务和满足银行流动性需要，还可以通过主动式负债来扩大放贷规模和流动性需求。
负债风险管理理论突破了银行家的观念，赋予银行家激进的精神，但是也存在较大的问题，一是负债经营会造成杠杆过高，一旦经济出现下滑会导致大量银行破产；二是银行负债和资产的期限产生错配，往往是借短放长，一旦后续资金供给不足，就会导致银行出现流动性危机。
3.资产负债风险管理理论
资产负债风险管理理论认为单一的资产风险管理或者负债风险管理都是不合适的，金融市场的深化和利率自由化使得银行家必须同时关注资产和负债。利率自由化使得利率的上升或下降对资产和负债的影响有些差别，导致银行利润波动加剧，对银行股价也有较大的影响。
资产负债风险管理理论中比较有代表性的风险管理方法是利率敏感缺口和久期缺口。利率敏感性缺口是指利率敏感性资产减去利率敏感性负债，当缺口为正时，利率下降会降低银行收益；当缺口为负时，利率上升会降低银行收益，因此银行在不能准确判断利率走势时，采取零缺口的风险管理策略可降低收益的波动性。久期缺口是指资产的久期减去负债的久期，也可以理解为银行净值的久期，采取零缺口的策略会降低利率对银行净值的影响。
4.资本管理理论
毫无疑问，巴塞尔协议是资本管理理论的代表作。巴塞尔协议是巴塞尔银行监管委员会成员，为了维持资本市场稳定、减少国际银行间的不公平竞争、降低银行系统信用风险和市场风险，推出的资本充足比率要求。
巴塞尔协议的主要内容有两部分：一是资本的组成包括核心资本和附属资本，资本充足率不低于8％，并且核心资本充足率不低于4％二是风险资产的计算，主要包括对表内资产和表外项目风险权重的确定，通过上述两部分最终确定银行应具备的最低资本规模。巴塞尔协议的局限性在于仅通过关注银行的资本来控制银行业风险是不充分的；即使可以通过资本要求来控制银行风险，为什么是固定的8％；8％的最低资本要求没有考虑宏观形势的变化等等。
巴塞尔协议经过十多年的实践，巴塞尔银行监管委员会根据市场的变化和对巴塞尔协议的反思推出了“新巴塞尔协议”。新巴塞尔协议的内容由三大支柱组成：一是最低资本要求，除信用风险和市场风险之外，将操作风险也纳入资本监管的范畴；二是监督检查，监管者可以通过检测决定银行内部运行是否违规，并可提出改进方案；三是市场纪律，对银行信息的披露提出具体的要求。新巴塞尔协议一方面是对巴塞尔协议的肯定；另一方面增强了监管者和市场对银行风险的约束。
二、我国银行业现在面临的主要风险
金融危机后我国出台了“4万亿”的经济刺激计划和宽松的货币政策，导致去年我国银行业新增贷款达到9.59万亿，同比2008年多增4.69万亿。天量信贷的背后隐藏着诸多风险，对我国银行业的风险管理提出了很高的要求。下面将着重介绍我国银行业面临的主要风险。
1.地方政府融资平台贷款风险
地方政府融资平台贷款在去年末开始引起银监会和中央政府的高度重视，据估计2009年新增贷款中地方政府融资平台占比高达三分之一，主要投向地方上的基础设施建设。而2010年
我国银行业的信贷额度为7.5万亿，较2009年下降2万亿，势必压缩地方政府融资平台的贷款空间，贷款跟不上势必会导致地方政府的部分基础建设项目烂尾，甚至可能会引发大量的坏账。同时，地方政府贷款其实是以地方政府的财政收入作隐性担保，加大地方财政压力。此外，地方政府项目存在大量的重复性，在短时间内项目资源不能充分利用。最后，地方政府平台良莠不齐，省市县三级政府均有自己的融资平台，市县级政府融资平台均有较高的风险。
2.银行的表外风险
2009年的巨额放贷导致部分银行资本压力较大，为满足监管要求，银行通过各种方式将信贷资产转移至表外。其中，最主要的做法是通过发行信托贷款类理财产品，该方法是通过银行发行该类理财产品募集资金，募集来的资金交给信托公司，信托公司再发放给银行指定的贷款客户；如果风险随着资产一并转移给信托公司或者理财产品投资者，对银行业没有较大的风险，关键在于该类理财产品的期限较短，而贷款期限较长，那么在理财产品到期时这部分贷款又转回到表内，或者通过发行新的理财产品使这项贷款一直处于表外，但是当政策或者流动性不足，新的理财产品难以及时发行时就会出现较大的风险。
由于银行提供理财服务属于银行的中间业务，因此这部分贷款就不会进入表内。通过发行理财产品把风险资产转移至表外会降低风险资产的规模，使得银行的资本充足率满足监管者的要求，风险在于监管者难以清楚地知道银行到底发放了多少信贷，银行业的杠杆率有多大，以及真实的资本缺口有多大。
3.补充资本金的风险
银行通过发行理财产品把部分风险资产转移至表外的方法已被银监会高度关注，银行业将不得不面临补充资本金的要求。银行从外界补充资本金的方法主要有两种，一是发行次级债补充附属资本，二是发行股票补充核心资本。但是自年初以来受欧洲主权债务危机的影响，我国股票市场一蹶不振。证监会控制新股发行市场，投资者对银行增发股票募集资本的行为也比较恐慌，认为银行通过“抽血”来保证银行自己的安全而不顾投资者的损失。另外，次级债是在银行间市场发行，购买方主要是银行，因此发行次级债相当于银行间互相拆借来补充资本金，不能满足监管者的要求。因此银行从外部补充资本金面临很多的限制条件，现在只能通过银行自身的利润留存来自给自足，补充资本金的速度较慢，银行的压力仍然较大。
4.人民币升值的风险
人民币升值对银行的影响较为复杂，既有有利的一面，也有不利的一面，并且两方面的影响均较难量化。首先，人民币升值会导致大量外汇涌人中国，推高银行的资产规模，降低银行存款利率成本，有大量资金用以放贷赚取利息收入，外汇的汇兑也会提高银行的中间业务收入，而且外汇涌入国内会推高各种资产价格，增加中国居民财富，提升信贷质量。然而，人民币升值会会导致出口产品价格上升，降低出口型企业的竞争力，并且由于我国出口型企业部分以低附加值产品为主，人民币升值对这些企业的影响可能是毁灭性的；但是对低附加值出口产品企业的影响可能是短暂的，是人民币升值不可避免的“阵痛”，如果能够把握住人民币升值的机会调整产业结构，增强内需，降低对出口的依赖，银行依然能间接受惠于人民币升值。
三、风险管理和监管建议
针对上述所提出的我国银行业面临的主要风险，本文提出以下五方面的风险管理和监管建议。
1.针对地方政府融资平台贷款，银监会和银行已经采取行动进行摸底。笔者认为应需关注以下三个方面。一是银行需要正确评估地方政府融资平台贷款的风險暴露程度，摆正态度，必要时实行“行长负责制”。二是银监会作为监管部门，应从整个行业的角度统计贷款的投向，譬如建设了多少条高速公路、多少座大桥、多少飞机场等，重复性是否高，是否能充分利用，评估这些项目建成之后能否产生充足的现金流偿还贷款。如果一个地方政府融资平台从A银行借款修了一座飞机场，该政府的另一融资平台又从B银行借款地方的另一辖区又修了一座飞机场，但从两个银行的角度并不能发现问题，但从整体的角度就会发现很严重的问题。三是尽量保证好项目贷款的持续性，在控制信贷规模时不能对所有的政府融资平台贷款进行“一刀切”，防止大量项目由于缺乏资金继续建设造成之前的贷款变成坏账。
2.针对银行的表外风险，笔者认为应尽早重启信贷资产证券化。由于理财产品的短期性，导致风险不能完全转移出表外，而信贷资产证券化的期限较长，与银行贷款期限具有较好的配比。其次，信贷资产证券化的原始资产其实是一个资产池的概念，信贷资产较为分散，可以达到分散风险的效果。
3.关于补充资本金较难的风险，笔者认为一是通过信贷资产证券化将部分风险资产转移至表外，降低风险资产的规模l另一方面应从长远考虑，首先通过内源融资缓慢提高资本充足率，另一方面降低银行对再融资的依赖性，可以在在资本充足时购买本行股票，在资本充足率较低时通过销售库存股来提高资本充足率，当然现在国内不允许这种行为，但是应该可以逐步放开。
4.从监管者的角度考虑，固定的资本充足率要求是不合适的，应当采取可调整的资本充足率要求，在宏观经济较好时，提高银行资本充足率要求，此举可以防范经济出现下滑时银行具有较强的抵御风险的能力；在经济形势较差时，可适当降低资本充足率要求，降低银行危机时的压力。
风险评估理论 篇11
消费信贷风险是指股份制商业银行消费贷款不能按期收回，造成信贷资金损失的可能性。由于消费贷款的发放和收回之间存在着一定的时间间隔，在此期间内各种不确定因素的影响，导致借款人不能按期还贷，造成股份制商业银行贷款不能收回，消费信贷风险由可能性转变为现实性[1]。最初的个人信用评估主要采用定性分析，由评估者依个人的经验进行主观评判。主要的方法有3C评价原则和后来的5C评价原则，3C或5C评估原则的主观因素太多，指标较少, 主要依赖评估人的经验和能力，具有很大的主观随意性，使得授信者很难对个人信用状况进行全面、有效的评价。随着统计方法的发展，定量分析被大量运用于个人信用评估模型中，但单纯的依赖统计方法进行定量分析并不能客观的反映个人信用状况，而且预测精度偏低。因此，建立一套定性与定量相结合的分析方法就成为必需。
本文主要针对个人消费信贷风险评估中定性分析的主观性及定量分析中预测精度不高等问题，运用粗糙集理论，结合Rosetta计算软件，通过对具体数据进行定量分析与定性分析，导出个人消费风险评估规则，最后对个人信贷风险进行评价。
一、粗糙集理论的基本原理
粗糙集理论是波兰学者Z.Pawlak提出的一种处理模糊、不确定、不完善信息系统及归纳的数学工具。它能对繁杂的知识系统进行有效约简，从决策表中导出决策规则，并对导出的决策规则进行分析、评估，从而处理模糊、不确定、不完善系统的一种有效方法[3]。
1. 知识表达系统
知识是基于对对象分类的能力，在企业信用评估系统中，知识表达系统S，表示如下：S=(U, A, F, V, D)，式中：为样本的集合;为非空有限属性集;为条件属性集，即选用的评价指标;为决策属性集(即违约与否，履约用“1”表示，违约用“0”表示));为属性值域集合;F为U与A的关系集，F:U×A→V的影射。
整个信用评估中，将样本分为训练样本和测试样本，训练样本用来对原始数据进行处理生成规则，测试样本用于对生成的规则进行检测。在个人消费信贷评估中，样本是以一个二维表格的形式表示，称为决策表。表中的每一行描述了一个属性(即评估指标)，每一列描述了所研究问题域(称为论域U)中的一个样本。
2. 连续属性的离散化处理[4,5]
粗糙集的数学基础是集合论，集合论的一大特点是无法直接处理连续的属性，而现实当中度量商业银行信贷风险的指标数据一般是连续的，因此，需要对数据进行离散化处理。连续属性离散化的根本出发点，是在尽量减少决策表信息损失的前提下(保持决策表不同类对象的可分辨关系)，得到简化和浓缩的决策表，以便用粗集理论分析，获得决策所需要的知识。设为实数集，分别用将属性a的值域，分为一个断点集合
3. 属性约简[5,6]
在选取的各种指标中，并非所有的指标都很重要，其中某些属性是冗余的。属性约简就是在保持属性分类能力不变的条件下，删除其中不相关或不重要的属性。对，如果称为Dj的c正域)，则认为a是冗余的，则称c′=c-{a}为c的一个约简。
4. 决策规则生成及新样本判别
(1）决策规则生成
根据约简后的决策信息系统，我们可以得到具有一定决策概率的不精确决策规则。其中大量的决策规则是冗余的。利用分类可信度和覆盖度定义生成决策规则。根据决策属性类针对条件属性类的上下逼近，利用式(1)、(2)计算各规则的可信度和覆盖度[7]。
式中：αR (D)为可信度;βR (D)为覆盖度;xk代表第k条规则的决策属性类;R代表针对规则的条件属性所作的分类。
(1）新样本判别[8]
银行信贷人员可利用以上决策规则对一个新的贷款企业进行预测，对于新样本判别可采用文献[8]中应用的新样本判别方法进行判别，应用这种推理方法，对于任意待识样本，我们都可以根据从决策表中所得到的规则进行处理，得到合适的结论。
二、基于粗糙集理论的个人消费信贷风险评估规则
本文利用粗糙集软件ROSETTA来对个人消费信贷风险评估规则进行挖掘。
1. 样本数据准备
根据银行的一般规定，借款人超过60天不还款或还款金额不足即作为违约处理。本文采用数据来源于深圳某商业银行经过银行批准的消费信贷数据，共有样本数据529组，其中违约和履约客户的样本数分别为256和273个，从这529组样本中按1∶0.8随机抽取423组作为训练样本，其余106组数据为测试样本。
2. 指标变量选取
根据国内外个人消费信贷指标体系的选择方法及数据的可获取性，本文初选10个指标变量，其中定性指标包括：婚姻状况、教育程度等，定量指标包括：月收入，贷款金额等。具体见表1。
个人信用评分指标体系共由10个条件属性构成，分别由个人自然特征变量、经济状况变量及信用状况变量三部分组成。履约与否是决策属性，“0”表示违约，“1”表示履约。
3. 样本数据离散
本文运用粗糙集专用软件ROSETTA中的Equal frequency binning来对样本数据进行离散，得出各属性的断点，然后根据所得的断点进行区间划分。如：将年龄划分为七个区间，根据相关个人消费信贷知识可知，符合贷款要求的个人一般是分布在25～50岁这个区间，所以根据所得断点将年龄划分为[0, 25]、[26, 30]、[31, 35]、[36, 40]、[41, 45]、[46, 50]、[51，∞]七个区间，并分别赋值为1、2、3、4、5、6、7。以此类推，其他条件属性也采用相同的划分方法，最终将所有样本数据的条件属性序数化。
4. 属性约简
在选用的10个条件属性中有一些指标是冗余的，存在噪音与不一致，本文运用ROSETTA中的遗传算法(Genetic algorithm)来进行属性约简。最终得出18条约简，部分约简见表2ㄢ
5. 评估规则
(1）导出评估规则
文章运用粗糙集软件Rosette及以上约简得出基于粗糙集理论的个人消费信贷风险评估规则。本文10个条件属性，423个样本共得出2815个评估规则，但大多数规则是冗余的，为了提高预测精度，选择RHS Accuracy≥1.0, Sup≥10, COV≥0.02的所有规则，并依据相关信贷风险理论筛选出99条规则，部分筛选出的规则见表3ㄢ
(1）应用类例
假如有一新的客户到银行申请办理消费贷款，此客户的基本资料是：年龄33岁已婚;教育程度是高等教育;没有固定的单位、职务;贷款金额不足1万元。将这些基本信息代入以上的评估规则第二个规则可以发现，尽管此客户教育程度较高，也有稳定的家庭关系，贷款的金额也不高，但其没有固定的单位和职务，违约风险大，银行信贷人员应慎重对其发放贷款。
6. 规则检验
为了检验以上规则的有效性，现将测试子表中的106个测试样本进行检验，先将样本数据运用Equal frequency binning进行离散，导入评估规则进行检验，具体见表4ㄢ
从以上检验结果可得知在对测试子表中的106个测试样本的检验中，本规则对履约客户的预测分类准确率为0.903226%，而对违约客户的预测分类准确率极高为0.954545%，总的预测准确率为0.924528%，预测准确率很高，说明此评估规则可为信贷人员作出信贷决策提供参考。
结论
本文将粗糙集理论运用于商业银行个人消费信贷风险评估，将定性分析与定量分析相结合，选取的评估指标合理，指标数据客观且易收集，处理方法简单易行，测试精度高，适宜在中国商业银行推广运用。
参考文献
[1]胡馄.股份制商业银行个人消费信货风险管理对策研究[D].武汉:武汉大学硕士学位论文, 2005:24-30.
[2]沈翠华.基于支持向量机的消费信贷中个人信用评估方法研究[D].博士论文, 2008.
[3]PAWLAK.Z.Roughset:Theoretical aspects of reasoning about data[M].Dordrecht/Boston/London:Kluwer Academic Publishers, 1991.
[4]王宗军, 李红侠, 邓晓岚.粗糙集理论研究的最新进展及发展趋势[J].武汉理工大学学报:信息与管理工程版, 2006, (1) .
[5]柯孔林.粗糙集理论在个人信用评估中的应用[J].金融问题研究, 2006, (5) .
[6]张文修, 仇国芳.基于粗糙集的不确定决策[M].北京:清华大学出版社, 2005.
[7]张华伦, 孙毅.企业财务危机预警Rough-Fuzzy-ANN模型的建立及应用[J].运筹与管理, 2006, (2) .
[8]王国胤, 刘锋, 吴渝, 聂能.Rough集规则知识获取研究中的不一致性问题[J].重庆邮电学院学报, 2000, (3) .