风险估计
风险估计（Risk Estimate）
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什么是风险估计
风险估计是指在对不利事件所导致损失的历史资料分析的基础上，运用概率统计等方法对特定不利事件发生的概率的以及风险事件发生所造成的损失作出定量估计的过程。
风险估计的程序
(1)风险事件在确定时间内(如一年、一月或一周)发生的可能性即频率的大小，估计这些风险造成损失的严重性。
(2)根据风险事件发生的数量和损失严重程度估计总损失额的大小。
(3)风险管理者预测风险事件发生的次数和损失严重程度，总损失额度等(平均损失频率× 平均损失严重性=平均每年预期的损失金额)。
风险估计的内容
1.风险事件发生频率的估计用定性方式来进行估计。
其主要根据有：(1)企业风险管理计划；(2)已经识别出来的风险因素；(3)风险的类型；(4)历史经验数据。
风险事件发生频率的估计的成果：(1)企业风险发生频率的清单；(2)需进一步分析的风险清单。
2.损失严重程度的估计。
（1）损失程度估计的范围，既应包括频率很高，损失额比较小的风险损失，也应包括频率较低，损失额却比较大的风险损失；不仅包括损失的直接后果，而且包括间接的损失后果和财务影响。(2)损失的严重程度与发生损失的单位数量密切相关。在确定损失严重性的过程中，风险管理人员应特别注意同时考虑一个特定时间可能产生的所有类型的损失，以及他们对企业的最终影响。在评估任何损失的货币价值时，还应重视损失对财务的最终影响。
损失严重程度估计的成果：(1)企业风险及其严重程度的清单；(2)企业发生的可能的损失金额；(3)损失对经营及财务影响的情况。
风险估计的方法
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、蒙特卡洛模拟等方法。
一、风险概率估计方法
1.客观概率估计
客观概率：是实际发生的概率，可以根据历史统计数据或是大量的试验来推定。两种方法：
(1)将一个事件分解为若干子事件，通过计算子事件的概率来获得主要事件的概率;
(2)通过足够量的试验，统计出事件的概率。
客观概率估计：是指应用客观概率对项目风险进行的估计，它利用同一事件，或是类似事件的数据资料，计算出客观概率。
客观概率估计法最大的缺点是需要足够的信息，但通常是不可得的。
注意：客观概率只能用于完全可重复事件，因而并不适用于大部分现实事件。
2.主观概率估计
主观概率：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。
主观概率估计：基于经验、知识或类似事件比较的专家推断概率。
注意：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。
主观概率专家估计的具体步骤:
(1)根据需要调查问题的性质组成专家组。专家组成员由熟悉该风险因素的现状和发展趋势的专家、有经验的工作人员组成。
(2)查某一变量可能出现的状态数或状态范围和各种状态出现的概率或变量发生在状态范围内的概率，由每个专家独立使用书面形式反映出来。
(3)整理专家组成员意见，计算专家意见的期望值和意见分歧情况，反馈给专家组。
(4)专家组讨论并分析意见分歧的原因。重新独立填写变量可能出现的状态或状态范围和各种状态出现的概率或变量发生在状态范围内的概率，如此重复进行，直至专家意见分歧程度满足要求值为止。这个过程最多经历三个循环，否则不利于获得专家们的真实意见。
二、风险影响估计方法
1、概率树分析
概率树分析是假定风险变量之间是相互独立的，在构造概率树的基础上，将每个风险变量的各种状态取值组合计算，分别计算每种组合状态下的评价指标值及相应的概率，得到评价指标的概率分布，并统计出评价指标低于或高于基准值的累计概率，计算评价指标的期望值、方差、标准差和离散系数。可以绘制以评价指标为横轴，累计概率为纵轴的累计 概率曲线。
概率树计算项目净现值的期望值和净现值大于或等于零的累计概率的计算步骤：
1)通过敏感性分析，确定风险变量；
2)判断风险变量可能发生的情况；
3)确定每种情况可能发生的概率，每种情况发生的概率之和必须等于1；
4)求出可能发生事件的净现值、加权净现值，然后求出净现值的期望值；
5)可用插入法求出净现值大于或等于零的累计概率。
2、蒙特卡洛模拟
1.使用条件：
当在项目评价中输入的随机变量个数多于三个，每个输入变量可能出现三个以上以至无限多种状态时(如连续随机变量)，就不能用理论计算法进行风险分析，这时就必须采用蒙特卡洛模拟技术。
2.原理
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，抽样计算足够多的次数可获得评价指标的概率分布，并计算出累计概率分布、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。
3.蒙特卡洛模拟的程序
②确定对项目评价指标有重要影响的输入变量。
③经调查确定输入变量的概率分布。
④为各输入变量独立抽取随机数。
⑤由抽得的随机数转化为各输入变量的抽样值。
⑥根据抽得的各输入随机变量的抽样值组成一组项目评价基础数据。
⑦根据抽样值组成基础数据计算出评价指标值。
⑧重复第四步到第七步，直至预定模拟次数。
⑨整理模拟结果所得评价指标的期望值、方差、标准差和期望值的概率分布，绘制累计概率图。
⑩计算项目由可行转变为不可行的概率。
4.应用蒙特卡洛模拟法时应注意的问题
(1)在运用蒙特卡洛模拟法时，假设输入变量之间是相互独立的，在风险分析中会遇到输入变量的分解程度问题。
输入变量分解得越细，输入变量个数也就越多，模拟结果的可靠性也就越高。变量分解过细往往造成变量之间有相关性，就可能导致错误的结论。为避免此问题，可采用以下办法处理。
①限制输入变量的分解程度。
②限制不确定变量个数。模拟中只选取对评价指标有重大影响的关键变量，其他变量保持在期望值上。
③进一步搜集有关信息，确定变量之间的相关性，建立函数关系。
(2)蒙特卡洛法的模拟次数。
从理论上讲，模拟次数越多越正确，但实际上一般应在200~500次之间为宜。