信用风险量化模型
银行风险量化评级模型
银行根据巴塞尔新资本协议对内部评级法的要求及借鉴国际银行业经验，采用信用风险评级模型，通过此模型测算客户违约概率、违约损失率等风险参数。
将客户信用等级分为三等九级，即AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC、CC、C级。从AAA级到C级风险逐及递增。在内部评级结果运用于确定授信额度上，表现为授信额度以企业净资产为基数，乘以一个与企业评级相对应的信用系数；客户信用等级高，对应的信用系数大，则相应的授信额度就高；客户信用等级低，对应的信用系数小，则相应的授信额度就低。内部评级结果除了影响授信额度外，还被用于进行简单的贷款定价，如某银行将借款人评级等级与贷款利率浮动水平联系起来，信用等级高的借款人其贷款利率在基准利率的基础上下浮动，等级越高，下浮幅度越大；信用等级低的借款人其贷款利率在基准利率的基础上上浮，等级越低，上浮幅度越大，从而起到覆盖风险成本的作用。
通过建立有效的程序来获得和更新有关借款人财务状况和贷款特性的重要信息，并在掌握重要信息的基础上及时更新借款人评级，对可能影响借款人违约概率、违约损失率的因素进行持续监测，并根据掌握的信息对客户和业务进行重
新评级。同时，独立部门必须至少每年检查一次银行评级体系及其运行状况，包括信用风险控制职能的运作和对违约概率、违约损失率等风险要素的估计。
在开发评级模型和评级系统等“硬件”设施的同时，设计了内部评级体系运行的组织架构，明确了风险管理、信贷等有关部门的职能分工，从管理制度等“软件”方面保证评级体系的正常运行。内部评级体系的运行由风险管理部、信贷经营部、合规部三个部门分工合作完成，其中风险管理部门负责制定客户信用评级办法，组织专家对信用评级的指标体系、模型方法和参数标准进行论证，负责设计、开发、维护评级系统；信贷部门负责确定评级人员，组织、推进和实施客户信用评级；合规部门则负责指导、检查和监督信用等级审定工作。
信用风险量化的4种模型
信贷风险管理的信用评级方法 信贷风险管理是当今金融领域的一个重要课题。银行在贷款或贷款组合的风险度量中特别注意运用信贷风险管理的工具。除了专家系统、评分系统和信用打分系统等传统方法外，新的信贷风险管理方法主要有KMV模型、JP摩根的VAR模型、RORAC模型和EVA模型。 1、KMV——以股价为基础的信用风险模型 历史上，银行在贷款决策时，曾经长时间忽视股票的市价。KMV模型基于这样一个假设——公司股票价格的变化为企业信用度的评估提供了可靠的依据。从而，贷款银行就可以用这个重要的风险管理工具去处理金融市场上遇到的问题了。尽管很少有银行在贷款定价中将KMV模型作为唯一的信用风险指示器，但非常多的银行将其用为信贷风险等级的早期报警工具。 KMV实际上是一个度量违约风险的期权模型，是由买入期权推演而来的。 KMV扭转了看待银行贷款问题的视角，从借款企业的普通股持有者的视角来看贷款偿还(回报)的激励问题。换句话说，它将持有普通股视为与持有一家公司资产的买入期权相同。基本原理如图所示： （1）KMV是如何工作的？ 假设普通股持有者拥有公开交易公孙的股票，公司债务是一张一年期的单一贴现票据（single discount note）,票面价值是B.上图显示的是从普通股持有者方面来看的贷款偿还问题。 在图中，若公司资产的价值跌到OB以下（以左，如OA1）,股的持有者就不会偿还那个等于OB的债务。当然，如果选择违约，他就必须将对公司资产的控制权转让给贷款银行，公司所有者的普通股就一文不值了。然而，若公司资产的价值是OA2，公司就会偿还债务OB，而保留其余的价值BA2.在KMV模型中，公司债务的票面价值B就是买入期权中的约定价格。可以看到公司的风险底线（downside risk）被限制在OL，因为“有限责任”保护了普通股的持有人。从而，对一个好公司的股票持有者的回报有一个有限的底线和一个无限延长的上限。 KMV从贷款于期权之间的这种联系之中得到了EDF模型（估计违约频率模型）。以下对EDF作简要介绍。
债券信用风险计量 课后测验100分
债券信用风险计量课后测验100分 一、单项选择题 1. 单变量分析中样本数据识别异常点时，将变量按从小到大的顺 序进行排序，确定异常值的位置，将（）值规为异常值。 A. 小于2%分位数和大于99%分位数 B. 小于2%分位数和大于98%分位数 C. 小于1%分位数和大于99%分位数 D. 小于1%分位数和大于98%分位数 描述：样本异常点识别 您的答案：C 题目分数：10 此题得分：10.0 2. LOESS回归，是一种局部拟合，当选择点x进行拟合时，x临近 点的权重是根据它与点x的来确定的，即距离点x越近，权重越 （）。 A. 高 B. 低 C. 与权重无关 D. 不能确定 描述：变量平滑处理方法 您的答案：A 题目分数：10 此题得分：10.0 3. ROC曲线描述了在一定累计好客户比例下的累计坏客户比例，模 型的区分能力越强，ROC曲线越往（）靠近。 A. 左下角 B. 左上角 C. 右上角 D. 右下角 描述：统计模型开发阶段验证-区分能力验证 您的答案：B 题目分数：10 此题得分：10.0 二、多项选择题 4. 影子评级模型的基本组成要件主要有（）。 A. 统计模型
B. 专家经验调整 C. 公司治理架构和政府支持因素调整 D. 评级推翻 描述：影子评级模型 您的答案：B,C,D,A 题目分数：10 此题得分：10.0 5. 在构建多变量回归模型之前，应对每个单变量分别进行分析， 以决定哪些变量是可以进入下一阶段多变量分析的。其中检验区分能力分析的统计量有（）。 A. AR统计量 B. K-S统计量 C. Somers'd统计量 D. Phi系数 描述：单变量分析-区分能力分析 您的答案：B,C,A 题目分数：10 此题得分：10.0 6. 单变量分析包括（）。 A. 缺失值和异常值处理 B. 变量转换 C. 区分能力分析 D. Logistic回归 描述：单变量分析-变量转换 您的答案：C,B,A 题目分数：10 此题得分：10.0 三、判断题 7. 债券评级模型一般会分为两个维度，发债主体评级模型和债项 评级模型。（） 描述：P22，债券信用风险模型 您的答案：正确 题目分数：10 此题得分：10.0 8. AUC系数表示ROC曲线下方的面积。AUC系数越高，模型的风险 区分能力越强。（） 描述：统计模型开发阶段验证-区分能力验证
人力资源评估的量化参考模型
人力资源评估的量化参考模型 [摘要]一个企业的人力资源状况主要 取决于员工忠诚度和员工价值度两方面的 因素，即人力资源＝员工忠诚度×员工价值度。影响员工忠诚度的因素主要有员工自身因素、企业因素和外部因素三个方面。员工忠诚度只有与其能力相匹配才能对绩效产 生应有的价值，文化与价值标准的认同是员工与企业合作的基础。 [关键词]人力资源；员工忠诚度；员工价值 在创新制胜的知识经济时代，人是企业中最具活力的因素，企业能否在竞争日益激烈的环境中生存下来关键取决于能否留得 住人才以及能否拥有一流的人才。21世纪的竞争，就是人才的竞争。第一个走上哈佛讲坛的中国企业家——海尔集团总裁张瑞敏 提出了人本管理哲学。松下幸之助有一段精彩的话：“松下电器公司是制造人才的地方，
兼而制造电器产品。”他认为，事业是人为的，而人才的培育更是当务之急。华为总裁任正非曾在《华为的旗帜还能打多久》里说：“华为唯一可以依存的是人”。在华为的企业文化中，认真负责和管理有效的员工被认为是企业最大的财富，是华为持续发展的基石，人是华为最看重的元素。相应地，对人的管理，对企业的发展来说，也日趋重要。平衡计分卡(BSC)的创立者——罗伯特和诺 顿两位大师认为“不能衡量，就不能管理”。要实现对人的有效管理，首先应对人力资源进行衡量，了解影响人力资源的各种因素，针对各种因素进行量化管理。密歇根大学着名的人力资源管理专家Dave Ulrich认为，一个企业的人力资源水平取决于员工能力 和员工投人程度两方面的因素，即人力资源＝能力水平×投入程度。人力资源的本质是人的能力，投入程度是由员工忠诚程度决定的。员工的人力资源价值即企业员工运用其所拥有的能力为企业创造的价值，它是与人力资源载体为企业创造的价值联系起来，并以此作为衡量人力资源价值大小的标准。员
信用风险度量
信用风险管理技术手段的演变 信用风险管理是指银行通过风险的识别、计量、评价、控制及风险处理等方法，预防、规避、分散或转移经营中的信用风险，从而降低或避免资产损失，保证银行经营安全效用最大化的一系列措施及方法的总和。 一、传统的信用风险管理方法 1、专家方法 它是由一些富有经验的专家凭借自己的专业技能和主观判断，对贷款企业的一些关键因素权衡以后，评估其信用风险，做出相应的信贷决策。其中最常见的就是5C分析法，主要从借款人的道德品质(Character)、还款能力(Capacity) ,资本实力(Capital),担保(Collateral)和经营环境条件(Condition)五个方面定性分析以判别借款人的还款意愿和还款能力，从而作为银行发生信贷、信贷监测和信用政策调整的依据。 2、贷款评级法 贷款评级法实际上就是对资产及资产组合的信用状况进行评价，并针对不同级别的贷款提取不同的损失准备。典型的是美国的贷款五类分级方法即把贷款分为五级:正常、关注、次级、可疑、损失。在实际应用中，为了更加精确地考察贷款的风险性大小，通常又将这五个等级细分为9级或10级，与对债券的评级具有一定的对应关系。目前我国对贷款正在实行的是5级分类制度。 3、信用评分模型 信用评分模型或评分系统是将反映借款人经济状况或影响借款人信用状况的若干指标(借款企业的财务比率、资产负债结构等)赋予一定权重，通过某些特定方法得到能够反映信用状况的信用综合分值或违约概率值，并将其与基准值相比来决定是否给予贷款并对贷款定价。
二、新资本协议内部评级体系与现代信用风脸度量管理模型 随着资本市场的迅速发展、融资的非中介化、证券化趋势以及金融创新工具的大量涌现，信用风险的复杂性也日益显著。人们认为以财务比率为基础的统计分析方法不能反映借款人和证券发行人的资产在资本市场上快速变化的动态价值；同时金融全球化、证券化、衍生化使得企业的融资渠道越来越多，银行竞争越来越激烈，贷款利差缩小，鉴于此，一系列信用风险度量的新方法相继提出。新巴塞尔资本协议提出了内部评级法。国际大银行纷纷创建自己的信用风险评估系统，开发了一系列信用风险度量模型，完成了由传统信用分析向现代信用风险管理方法上的飞跃。比较有代表性的有：CreditMetrics (由JPMorgan于1997 年给出), KMV (由KMV公司于1993 年给出),CreditRisk+(由Credit Suisse First Boston)于1997 年给出。 三、信用风险的转移技术 正是由于信用悖论的存在，金融市场上出现了信用衍生工具。信用衍生工具指参与交易的双方签订一种金融合约，允许将信用风险从其他风险中分离出来，从交易的一方转移至另一方。信用衍生工具通过表外持有合成信用头寸或以索取权的形式对冲表内风险，将信用风险从其他风险中剥离出来并转移给交易对手，形成了风险的对冲转移机制，可以同时实现风险集中度下降和维持好客户关系两大原本冲突的目标以有效解决“信用悖论”问题。 由于信用衍生产工可以在不变动其资产负债表资产的情况下，将信用风险从市场风险中分离出来，进行单独有效的管理，极大地增强了信用风险管理的灵活性，其发展速度非常快，如图1.2所示。信用衍生产工的种类很多，主要有总收益互换(Total Return Swaps)、和信用违约产品(Credit Default Swaps)、信用利差产品(Credit Spread Products)及信用联结票据(Credit-Linked Notes)等。
采用SPSS多元Logistic回归分析方法对船舶碰撞风险量化
采用SPSS多元Logistic回归分析方法对船舶碰撞风险量化 摘要：本文将采用SPSS多元Logistic回归分析方法，以1993-2013年英国港口海 域船舶碰撞事故调查资料进行统计后，论证人为因素对于后果严重度的影响。 关键词：SPSS多元Logistic回归分析方法；船舶风险；量化 一、船舶碰撞事故后果等级划分 （一）国内水上交通事故分级 船舶交通事故损失程度常常作为评估碰撞事故等级的标准，我国交通运输部《水上交通事故统计办法》中规定的水上交通事故分级标准表，根据伤亡人数、 造成的直接经济损失和水域环境污染情况等要素，将事故分为特别重大事故、重 大事故、较大事故、一般事故和小事故五个等级。 （二）国际水上交通事故分类 国际海事组织（IMO）按照事故后果的严重程度将事故分成三个级别，重大 事故、大事故和一般事故。 （三）本文碰撞后果等级划分 从上述表格可以看出，国内外常常把事故分为四个等级，而单纯针对碰撞事 故来说，事故中往往船舶受损较多，而人员伤亡较少。因此，本文将碰撞后果分 为四个等级，分级标准主要为船舶受损的严重程度。 二、评测指标确定 由上可见，国内外，关于事故等级的划分标准不尽相同，而单纯针对碰撞事 故来说，事故中常是船舶受损较多，而人员伤亡较少。如果出现人员死亡的情况，船体一般是受到很大的撞击，损坏比较严重，如果漏油造成严重的环境污染，那 么通常也是船体受损严重所引起的，所以本文主要将从船体受损程度的角度来选 定事故后果的评测指标。 本文将基于前人的研究成果，选取人的因素、船舶的设备因素和环境因素共 3个主要指标对英国船舶碰撞后果进行评估。 （一）人的因素 据保守统计，由人的因素直接或间接导致的船舶碰撞事故频发不断。本文通 过对众多船舶碰撞事故调查报告的分析与统计，将事故中人的因素分为6个等级，并按权重进行划分。对应的模型中参数值如表1所示。 表1人的因素参数表 （二）船舶的设备因素 船舶的设备性能不同，船舶碰撞事故的后果也有差别。本文通过对众多船舶 碰撞事故调查报告的分析与统计，将事故中船舶的设备因素分为5个等级，并按 权重进行划分。对应的模型中参数值如表5所示。 表5 船舶的设备因素参数表 （三）环境因素 恶劣的自然环境不利于船舶航行，易导致不同程度的船舶碰撞后果。本文通 过对众多船舶碰撞事故调查报告的分析与统计，将事故中环境因素分为5个等级，并按权重进行划分。对应的模型中参数值如表6所示。 表6环境因素参数表
数据质量评价模型的建立和实现
[摘要] 本文提出了数据质量评价模型、质量校验与评价方法，论述了“数据质量分析评价系统”的程序实现流程、总体结构及功能，介绍了系统的关键技术及进一步的研究方向。 [关键词] 质量模型质量检验质量评价 数据作为一种资源，是支撑信息化建设和应用的主体，根据“进去的是垃圾,出来的也是垃圾”这条原理,为了支持正确决策,就要求我们所管理的数据可靠,没有错误,能够准确地反映采油厂的实际情况。胜利采油厂数据中心存放了5千万条的数据，还在以每天2万条的速度加载，如何使这些海量数据在生产管理、科学研究、企业决策中发挥应有作用，使用户能用、敢用、愿用，使数据真正为企业服务，这是几乎所有信息化企业亟需迫切解决的问题。为解决数据质量问题，各种管理手段、技术手段和新的数据评价体系不断被应用在数据的采集和加工过程中。 一、数据质量评价模型的提出背景 采油厂的数据资源具有:横跨专业多，数据采集密度大、频度高，数据处理流程复杂等特点，为了保证数据的可用性，数据管理人员在客户端、服务器端均设置了数据质量审核规则，但是依然不可避免存在比例较高的数据质量问题，典型的有记录不全、数据遗漏、数据错误、多义字段、矛盾值、违背业务规则、无法关联等。产生数据问题的根本原因可以归结为以下几个方面: 1.没有从数据资源的战略高度对数据质量进行统一完整的定义，导致数据的分析评估没有统一可靠的标准； 2.数据质量还停留在定性评价,不能实现精确的量化评价，只是在业务需要某个数据时,才到库里去手动统计,无法动态记录某个单位、某个月的真实数据质量发生情况,导致数据质量考核缺乏可信的数据依据,大大影响考核力度; 3.没有一个能同时面对用户、专业部门、数据管理人员的可视化的数据质量监控评价平台,三方无法共享一个平台,共同实行数据管控一体化,导致业务规则的变更滞后,问题数据在库中的长期滞留; 4.也许有了N个业务模型,但是没有把它放到时间轴上去控制流程,导致实际生产中应该发生的活动的部分生产数据遗漏； 虽然影响采油厂数据质量的原因是多方面的，但主要的原因还是集中在管理、制度和数据采集加工规范化方面。对于如何通过管理、制度、标准和流程来控制数据质量,提高数据可信度,我们提出建立采油厂统一的数据质量分析评价模型，使用管理手段和技术手段相结合的办法,建立一套完善的数据定义、控制、评估流程，依托科学严谨的数据监督和质量控制体系持续地改进数据质量。 二、数据质量分析评价模型构成 构成数据质量分析评估模型的要素分别为:基础模型、数据质量辅助模型、数据质量定义模型、数据质量控制模型、数据质量评价模型。 1.基础模型。基础模型部分是整个模型框架的支撑核心部分，其他质量模型的定义和控制必须以基础模型中的计划和标准为依据。基础模型主要是映射、定义数据采集标准,上载分单位的采集计划,同时纳入了约束规则定义规范、控制规则定义规范、模板定义规范。 数据标准:分两部分,一部分是直接映射应用中的标准，例如源数据库标准;另一部分是针对新增应用库和项目库标准的定义规范,包括代码定义标准、数据项定义标准(例如是取英文还是汉语拼音,取几个字符）、值域定义标准等等新增表准的建立规范； 采集计划:采集单位的每月上载的日度、月度、年度的采集计划;
银行内部评级风险参数量化管理办法模版
附件2 x银行内部评级风险参数量化管理办法 第一章总则 第一条为规范x银行内部评级风险参数的量化和管理，提高信用风险计量的客观性和准确性，根据我国银监会监管要求和x银行有关规定，参照巴塞尔新资本协议内部评级法对商业银行的要求，制定本办法。 第二条本办法所称风险参数量化是指估计内部评级法下违约概率、违约损失率、违约风险暴露和期限等风险参数的过程。本办法所称风险参数量化管理包括风险参数的估计、监控及校准（优化）等管理活动。 第三条风险参数量化是x银行信用风险计量的基础性工作，风险参数量化结果是x银行信用风险管理和监管资本计算的重要依据。 第四条风险参数量化遵循以下原则： （一）统一性原则。要采用统一的方法和标准进行风险参数量化，确保量化结果在全行范围内可比。 （二）可靠性原则。参数估计要基于历史数据，借鉴专家经验，确保量化结果真实、可靠。 （三）稳健性原则。要考虑信用周期的影响，使参数量化结果既揭示历史和当前特点，又反映未来发展趋势。 第五条风险参数概念释义。 （一）违约概率是指债务人在未来一年时间内发生违约的可能性。
（二）违约损失率是指某一债项违约导致的损失金额占该违约债项风险暴露的百分比。 （三）违约风险暴露是指债务人违约时预期表内和表外项目的风险暴露总额。 （四）期限是指某一债项的剩余有效期限。 第六条风险参数量化方法释义。 （一）统计模型法是指基于历史数据开发统计预测模型，得到风险参数量化结果的方法。 （二）外部基准法是指通过建立内部评级到外部基准的映射关系，得到风险参数量化结果的方法。 （三）内部违约经验法是指通过划分风险类别，利用内部违约经验，得到风险参数量化结果的方法。 第七条本办法适用于x银行非零售风险暴露初级内部评级法和零售风险暴露内部评级法下的风险参数量化管理。非零售、零售风险暴露是指《x银行银行账户信用风险内部评级法风险暴露分类办法》规定的金融机构、公司及零售风险暴露。 第二章职责分工 第八条风险参数量化管理在高级管理层的统一领导下，由客户部门以及风险管理、信贷管理、财务会计、资产负债管理、信息技术管理等部门分工负责，共同实施。 第九条高级管理层是x银行风险参数量化管理的最高决策机构，主要负责审批风险参数量化管理的相关政策，并就风险参数量化结果及参数调整有关事项进行决策。 第十条风险管理部门是风险参数量化管理的主管部门，
安全感指数的量化评价模型
安全感指数的量化评价模型 北京邮电大学世纪学院耿雪、王汝珍、卢云婷 摘要 安全感指数是一个模糊、感性的概念，它是由很多指标组成的，仅由主观衡量是很难的，所以将人们的感受加以量化，并对其进行评价。 对问题一，通过发放调查问卷形式，将调查结果进行整理并分类，将安全感划分为三个方面：社会治安、自身情况、人际交往，然后进行分层确定权重，建立模糊评价模型，利用此模型求出安全感指数，得到所调查人员的安全感指数为% 60，相对误差为% . 18 .0。 30 对问题二，计算出某社区安全感指数为% 67，并得知，影响社区 . 00 安全感的主要因素是社区管理、收入及消费、邻里信任。 最后，对模型进行分析总结可得到：所确定的安全感调查指标体系，能够比较准确、客观地反映人们安全感程度。 关键字：安全感指数层次分析法模糊评价模型
一、问题重述 1.1 问题背景 安全感是公众对社会状况的主观感受和评价，是人们对社会安全与否的认识的整体反映，它是由社会中个体的安全感来体现的，人类社会快速发展的今天，人们在追求更高层次的需求时，潜意识里要求的还是基本的安全感，安全感是反映社会治安是否完善的重要指标，是心理需要的第一要素，是人格中最为重要，最为基础的部分，也是人类最重要的需要。 1.2 需要解决的问题 （1）通过调查问卷，得到数据，建立安全感的评价指标体系，通过利用这些数据建立数学模型，来评价安全感，得到所调查人员的安全感指数。 （2）通过查找相关资料，建立某一社区安全感的数学模型，并找出影响他们安全感的主要因素。 二、问题分析 2.1 问题1的分析 通过网上问卷调查的形式，对问题进行分类并整理将其安全感划分为三个方面：社会治安、自身情况、人际交往。这三个方面能够较全面的评价安全感，但是安全感是一个模糊、抽象的概念，相对主观来说是很难去衡量的，所以我们又将其细化，细分为十四个小的方面，包括当前社会刑事犯罪、食品安全、住房条件等。 通过对调查的问题进行分类、整理并进行分层，运用模糊层次法得到安全感评价体系。利用层次分析法确定权重，建立安全感模型，利用此模型可求出安全感指数。
企业信用风险评估模型分析
企业信用风险评估模型 企业信用风险评估是构建社会信用体系的重要构成要素，也是企业信用风险管理的 核心环节。企业信用风险评估涉及四个基本的概念，即信用、信用风险、信用风险管理以及信用风险评估。本节重点为厘清基本概念，并介绍相关企业信用风险评估操作。 I —、企业信用风险评估概念 企业信用风险评估是对企业信用情况进行综合评定的过程，是利用各种评估方法，分析受评企业信用关系中的履约趋势、偿债能力、信用状况、可信程度并进行公正审查和评估的活动。 信用风险评估具体内容包括在收集企业历史样本数据的基础之上，运用数理统计方法与各种数学建模方法构建统计模型与数学模型，从而对信用主体的信用风险大小进行量化测度。 I 二、企业信用风险评估模型构建 (一）信用分析瘼型概述 — 在信用风险评估过程中所使用的工具——信用分析模型可以分为两类，预测性模型和管理性模型。预测性模型用于预测客户前景，衡量客户破产的可能性；管理性模型不具有预测性，它偏重于均衡地揭示和理解客户信息，从而衡量客户实力。 计分模型 Altman的Z计分模型是建立在单变量度量指标的比率水平和绝对水平基础上的多变量模型。这个模型能够较好地区分破产企业和非破产企业。在评级的对象濒临破产时，Z 计分模型就会呈现出这些企业与基础良好企业的不同财务比率和财务趋势。 2.巴萨利模型
巴萨利模型（Bathory模型）是以其发明者Alexander Bathory的名字命名的客户资信分析模型。此模型适用于所有的行业，不需要复杂的计算。其主要的比率为税前利润/营运资本、股东权益/流动负债、有形资产净值/负债总额、营运资本/总资产。 Z计分模型和巴萨利模型均属于预测性模型。 3.营运资产分析模型 营运资产分析模型同巴萨利模型一样具有多种功能，其所需要的资料可以从一般的财务报表中直接取得。营运资产分析模型的分析过程分为两个基本的阶段：第一阶段是计算营运资产（working worth);第二阶段是资产负债表比率的计算。从评估值的计算公式中可以看出，营运资产分析模型流动比率越高越好，而资本结构比率越低越好。 《 营运资产分析模型是管理性模型，与预测性模型不同，它着重于流动性与资本结构比率的分析。由于净资产值中包含留存收益，因而营运资产分析可以反映企业的业绩。 □第三章企业征信业务 又因为该模型不需要精确的业绩资料，可以有效地适用于调整后的账目。通过营运资产和资产负债表比率的计算，确定了衡量企业规模大小的标准，并对资产负债表的评估方法进行了考察，可以确定适当的信用限额。 4.特征分析模型 特征分析模型采用特征分析技术对客户所有财务和非财务因素进行归纳分析；从客户的种种特征中选择出对信用分析意义最大、直接与客户信用状况相联系的若干特征，把它们编为几组，分别对这些因素评分并综合分析，最后得到一个较为全面的分析结果。 (二）企业信用风险评估模型构建① 1.预测性风险模型构建——Z计分模型
信用风险的度量方法
一、信用风险度量方法与模型 １．传统的信用风险评价方法 （１）要素分析法。 要素分析法是通过定性分析有关指标来评价客户信用风险时所采用的专家分析法。 常用的要素分析法是５Ｃ要素分析法，它主要集中在借款人的道德品质（Ｃｈａｒａｃｔｅｒ）、还款能力（Ｃａｐａｃｉｔｙ）、资本实力（Ｃａｐｉｔａｌ）、担保（Ｃｏｌｌａｔｅｒａｌ）和经营环境条件（Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）五个方面进行全面的定性分析，以判别借款人的还款意愿和还款能力。 根据不同的角度，有的将分析要素归纳为“５Ｗ”因素，即借款人（Ｗｈｏ）、借款用途（Ｗｈｙ）、还款期限（Ｗｈｅｎ）、担保物（Ｗｈａｔ）及如何还款（Ｈｏｗ）。 还有的归纳为“５Ｐ”因素，即个人因素（Ｐｅｒｓｏｎａｌ）、借款目的（Ｐｕｒｐｏｓｅ）、偿还（Ｐａｙｍｅｎｔ）、保障（Ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ）和前景（Ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ）。 无论是“５Ｃ”、“５Ｗ”还是“５Ｐ”，其共同之处都是先选取一定特征目标要素，然后对每一要素评分，使信用数量化，从而确定其信用等级，以其作为其销售、贷款等行为的标准和随后跟踪监测期间的政策调整依据。 （２）特征分析法。 特征分析法是目前在国外企业信用管理工作中应用较为普遍的一种信用分析工具。它是从客户的种种特征中选择出对信用分析意义最大、直接与客户信用状况相联系的若干因素，将其编为几组，分别对这些因素评分并综合分析，最后得到一个较为全面的分析结果。
一般所分析的特征包括客户自身特征、客户优先性特征、信用及财务特征等。特征分析法的主要用途是对客户的资信状况做出综合性的评价，它涵盖了反映客户经营实力和发展潜力的所有重要指标，这种信用风险分析方法主要由信用调查机构和企业内部信用管理部门使用。 （３）财务比率分析法。 信用风险往往是由财务危机导致的，因此，可以通过及早发现和找出一些特征财务指标，判断评价对象的财务状况和确定其信用等级，从而为信贷和投资提供决策依据。 财务比率综合分析法就是将各项财务分析指标作为一个整体，系统、全面、综合地对企业财务状况和经营情况进行剖析、解释和评价。这类方法的主要代表有杜邦财务分析体系和沃尔比重评分法。 杜邦财务分析体系是由美国杜邦公司创立的，它以净值报酬率为龙头，以资产净利润率为核心，重点揭示企业获利能力及其前因后果，通过对某项综合性较强的财务比率的逐层分解，将相关财务指标联系起来，形成一个综合体系，以便清楚地反映各项财务指标的相互关系。 沃尔比重评分法是由财务综合评价领域的著名先驱者之一亚历山大·沃尔创立的，他把若干个财务比率用线性关系结合起来，以此评价企业的信用水平。他选择了七种财务比率，即流动比率、产权比率、固定资产比率、存货周转率、应收账款周转率、固定资产周转率和自有资金周转率，分别给定各自的分数比重，通过与标准比率（行业平均比率）进行比较，确定各项指标的得分及总体指标的累计分数，从而得出企业财务状况的综合评价，继而确定其信用等级。 ２．多变量信用风险判别模型 多变量信用风险判别模型是以财务会计信息为基础，以特征财务比率为解释变量，运用数量统计方法建模。多变量信用风险判别模型主要
模型风险的量化
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/2b9164177.html, 模型风险的量化 作者：李荣荣顾茜 来源：《商情》2011年第50期 事实表明模型风险产生的危机不容忽视，而量化和模型在金融中又不可或缺。着重介绍了基于贝耶斯模型平均的模型风险度量，并提出了一种全新的思路与方法，即在经济资本金计提中把模型风险考虑进去，从而更直观地量化模型风险。 金融市场模型风险经济资本 一、研究背景 金融市场常被看作一个复杂系统，把其中的各种数据如个股价格、指数、房价等看作是物理实验数据，力图寻找和阐释其中的“物理”规律。例如Black-Scholes-Merton模型所对应的微分方程就是物理学中的热传导理论。但是同物理模型相比，金融模型是为了描述同人类的举止行为有关的市场变量，模型仅仅是对市场变量的最好估计，准确性低于对物理现象的描述。 2007年次贷危机以来，市场剧烈运动，异常情况层出不穷，金融模型的失效威胁着整个 世界金融体系。由模型风险引发的损失逐步增加。主要包括：模型的前提假设、相关的风险变量的确定和选择、风险变量的运动规律模拟、模型参数的估计、模型的运用。但关于模型风险的量化方法几乎没有，因此研究模型风险的量化是非常重要的。2009年，华尔街量化的领军 人物发布了《金融模型师的宣言》指出：“金融不是自然科学，研究的是‘货币价值的精神世界’不是‘自然界’。技术分析也不是科学，将现实世界与模型混为一谈就是相信人类遵循数学法则。但是量化和模型在金融和经济中不可或缺，它们的研究须从模型开始，并在此基础上融入常识与经验。” 本文认为解决金融模型失效的问题，不是抹杀模型的功劳，而是要科学审视模型、评估模型、管理控制模型风险，因此量化模型风险以改善风险管理是必不可少的。由于其风险因素是操作风险覆盖的人为错误，因此，目前对模型风险的量化研究还不充分，且没有应用到经济资本金的计提中。本文鉴于此介绍了基于贝耶斯模型平均的模型风险度量，并提出了一种全新的思路与方法，即在经济资本金计提中把模型风险考虑进去。 二、模型风险的概述 (一)模型风险分类 从金融机构的角度，模型划分为：（1）定价模型：这种模型主要用于选择证券资产、金融工具定价、确定投资战略和投资组合。（2）风险模型：通常用于预测某种特殊价值的变化
安全风险评估模型
4.2安全风险评估模型 4.2.1建立安全风险评价模型和评价等级 ⑴建立原则 参考安全系统工程学中的“5M”模型和“SHELL”模型。由于影响危化行业安全风险的因素是一个涉及多方面的因素集，且诸多指标之间各有隶属关系，从而形成了一个有机的、多层次的系统。因此，一般称评价指标为指标体系，建立一套科学、有效、准确的指标体系是安全风险评价的关键性一环。指标体系的建立应遵循以下基本原则[]：①目标性原则；②适当性原则；③可操作性原则；④独立性原则。由此辨识出危化安全风险评价的基本要素，并分析、确定其相互隶属关系，从而建立合理的安全风险评价指标体系[]。 ⑵安全风险指标体系 以厂房安全风险综合评价体系为例，如下图所示。
厂房安全风险综合评价体系A 危害因素A 1 被动措施A 2 主动措施A 3 安全管理A 4 事故处理能力A 5 物质危险性A 11 物质数量A 12 生产过程A 13 存放方式A 14 厂房层数A 15 使用年限A 16 耐火等级A 21 防火间距A 22 安全疏散A 23 防爆设计A 24 自动报警及安全联动控制系统A 31 通风与防排烟系统A 32 室内安全防护系统A 33 其他安全措施A 34 安全责任制A 41 应急预案A 42 安全培训A 43 安全检查A 44 安全措施维护A 45 安全通道A 51 安全人员战斗力A 52 图4.1 厂房安全风险评价指标体系 ⑶建立指标评价尺度和系统评价等级 经过研究和分析，并依据相关法规、标准，给出如下指标评价尺度和系统评价等级，如表4-1和表4-2所示。 各指标的定性评价 好 较好 中等 较差 差 各指标的对应等级 E 1 E 2 E 3 E 4 E 5 各指标对应的分数 5 4 3 2 1 系统安全分区间 [4.5,5] [3.5,4.5] (2.5,3.5) (1.5,2.5) [1,1.5] 各指标对应的分数 5 4 3 2 1 设最低层评价指标C i 的得分为P Ci ，其累积权重为W Ci ，则系统安全分S.V.为： ∑=?=1 ..i C C i i W P V S （4-1） 4.2.2利用AHP 确定指标权重 在调查分析研究的基础上，采用对不同因素两两比较的方法，即表3-1的1～9标度法，构造不同层次的判断矩阵。然后，求解出个评价指标的相对权重及累积权重。对判断矩阵的计
信用风险的度量
信用风险的度量
信用风险的度量 信用风险的古老历史，也是最为复杂的风险种类。 对信用风险的研究包括风险的衡量与管理，信用风险的衡量是问题的核心和管理的前提，也是研究的重点。 方法众多，篇幅巨大，这里以商业银行风险管理的视角进行了解。 定义 信用风险是指由于借款人或市场交易对手违约而导致的损失的可能性； 更为一般地讲，信用风险还包括由于借款人的信用评级的变动和履约能力的变化导致其债务的市场价值变动而引起的损失可能性。 狭义的信用风险是指银行信用风险,即信贷风险; 广义的信用风险是指所有因客户违约或不守信而给信用提供者带来损失的风险. 信贷风险的风险因素(一) 信贷风险是外部因素和内部因素共同作用的结果。
外部因素是指由外界决定、商业银行无法控制的因素，例如国家经济状况的改变、社会政治因素的变动以及自然灾害等不可抗拒因素。 内部因素是指商业银行对待信贷风险的态度，它直接决定了其信贷资产质量的高低和信贷风险的大小，这种因素渗透到商业银行的贷款政策、信用分析和贷款监督等信贷管理的各个方面。4 借款人经营状况、财务状况、利润水平的不确定性以及信用登记状况的多变性； 宏观经济发展状况的不稳定性； 自然社会经济生活中可变事件的不确定性； 经济变量的不规则变动。 其他：社会诚信水平和信用状况、心理预期、信息的充分性、道德风险等 信贷风险的风险因素(二) 信用风险的识别 单一法人客户的信用风险识别 集团法人客户的信用风险识别 个人客户的信用风险识别 贷款组合的信用风险识别 单一法人客户的信用风险识别
基本信息分析 财务分析 非财务因素分析 管理层风险分析 行业风险分析 生产经营风险分析 担保分析 保证、抵押、（动产）质押、留置和定金集团法人客户的信用风险识别 整体状况分析 信用风险特征分析 个人客户的信用风险识别 基本信息分析 个人信贷产品风险分析 个人住宅抵押贷款 个人零售贷款 循环零售贷款（我国尚无此业务） 贷款组合的信用风险识别 组合类单笔贷款的相关性 正相关——集中于特定行业、业务 系统性风险 负相关：风险分散化
信用风险量化模型
银行风险量化评级模型 银行根据巴塞尔新资本协议对内部评级法的要求及借鉴国际银行业经验，采用信用风险评级模型，通过此模型测算客户违约概率、违约损失率等风险参数。 将客户信用等级分为三等九级，即AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC、CC、C级。从AAA级到C级风险逐及递增。在内部评级结果运用于确定授信额度上，表现为授信额度以企业净资产为基数，乘以一个与企业评级相对应的信用系数；客户信用等级高，对应的信用系数大，则相应的授信额度就高；客户信用等级低，对应的信用系数小，则相应的授信额度就低。内部评级结果除了影响授信额度外，还被用于进行简单的贷款定价，如某银行将借款人评级等级与贷款利率浮动水平联系起来，信用等级高的借款人其贷款利率在基准利率的基础上下浮动，等级越高，下浮幅度越大；信用等级低的借款人其贷款利率在基准利率的基础上上浮，等级越低，上浮幅度越大，从而起到覆盖风险成本的作用。 通过建立有效的程序来获得和更新有关借款人财务状况和贷款特性的重要信息，并在掌握重要信息的基础上及时更新借款人评级，对可能影响借款人违约概率、违约损失率的因素进行持续监测，并根据掌握的信息对客户和业务进行重
新评级。同时，独立部门必须至少每年检查一次银行评级体系及其运行状况，包括信用风险控制职能的运作和对违约概率、违约损失率等风险要素的估计。 在开发评级模型和评级系统等“硬件”设施的同时，设计了内部评级体系运行的组织架构，明确了风险管理、信贷等有关部门的职能分工，从管理制度等“软件”方面保证评级体系的正常运行。内部评级体系的运行由风险管理部、信贷经营部、合规部三个部门分工合作完成，其中风险管理部门负责制定客户信用评级办法，组织专家对信用评级的指标体系、模型方法和参数标准进行论证，负责设计、开发、维护评级系统；信贷部门负责确定评级人员，组织、推进和实施客户信用评级；合规部门则负责指导、检查和监督信用等级审定工作。
信用风险量化的4种模型
信贷风险管理的信用评级方法 信贷风险管理的新方法 信贷风险管理是当今金融领域的一个重要课题。银行在贷款或贷款组合的风险度量中特别注意运用信贷风险管理的工具。除了专家系统、评分系统和信用打分系统等传统方法外，新的信贷风险管理方法主要有KMV模型、JP摩根的VAR模型、RORAC模型和EVA模型。 1、KMV——以股价为基础的信用风险模型 历史上，银行在贷款决策时，曾经长时间忽视股票的市价。 KMV模型基于这样一个假设——公司股票价格的变化为企业信用度的评估提供了可靠的依据。从而，贷款银行就可以用这个重要的风险管理工具去处理金融市场上遇到的问题了。尽管很少有银行在贷款定价中将KMV模型作为唯一的信用风险指示器，但非常多的银行将其用为信贷风险等级的早期报警工具。 KMV实际上是一个度量违约风险的期权模型，是由买入期权推演而来的。 KMV扭转了看待银行贷款问题的视角，从借款企业的普通股持有者的视角来看贷款偿还(回报)的激励问题。信用中国https://www.360docs.net/doc/2b9164177.html, 我们共同打造换句话说，它将持有普通股视为与持有一家公司资产的买入期权相同。基本原理如图所示： （1）KMV是如何工作的？ 假设普通股持有者拥有公开交易公孙的股票，公司债务是一张一年期的单一贴现票据（single discount note）,票面价值是B.上图显示的是从普通股持有者方面来看的贷款偿还问题。 在图中，若公司资产的价值跌到OB以下（以左，如OA1）,股的持有者就不会偿还那个等于OB的债务。当然，如果选择违约，他就必须将对公司资产的控制权转让给贷款银行，公司所有者的普通股就一文不值了。然而，若公司资产的价值是OA2，公司就会偿还债务OB，而保留其余的价值BA2.在KMV模型中，公司债务的票面价值B就是买入期权中的约定价格。可以看到公司的风险底线（downside risk）被限制在OL，因为“有限责任”保护了普通股的持有人。从而，对一个好公司的股票持有者的回报有一个有限的底线和一个无限延长的上限。 KMV从贷款于期权之间的这种联系之中得到了EDF模型（估计违约频率模型）。以下对EDF作简要介绍。 使用前面描述的期权方法，普通股的市场价值可以用一个买入期权的价值来评估，模型如下： E=f(A，，r，B，ζ) (1) 其中：公司资产的市场价值(A)及其市场价值的波动( )，不能直接观察到，是由公司股票的市场价值及其波动和公司债务的账面价值估计的；公司的违约发生点(B)是短期债务的全部价值加上长期未偿付债务的一半价值之和；贷款的到期
C16084债券信用风险计量 课后测试100分
一、单项选择题 1. 在影子评级方法中，当违约数据缺乏、只能获得债务人的外部 评级时，因变量不再是简单的二元变量（如违约和非违约），而是有序多分类因变量，如AAA,AA+,AA,AA-等。对于此类因变量，应采用（）进行多变量分析。 A. 有序多分类logistic回归模型 B. 多重线性回归 C. 泊松回归 D. 负二项回归 描述：多变量分析 您的答案：A 题目分数：10 此题得分：10.0 2. （）步骤不属于信用风险统计模型建模过程。 A. 数据清洗及分析 B. 多变量分析 C. 设计模型特例调整事项 D. 模型校准 描述：统计模型开发 您的答案：C 题目分数：10 此题得分：10.0 3. LOESS回归，是一种局部拟合，当选择点x进行拟合时，x临近 点的权重是根据它与点x的来确定的，即距离点x越近，权重越（）。 A. 高 B. 低 C. 与权重无关 D. 不能确定 描述：变量平滑处理方法 您的答案：A 题目分数：10 此题得分：10.0
二、多项选择题 4. 若采用最简单常用的多变量分析模型，也就是线性回归模型时， 当出现下述哪种情况时，选择备选模型，并对其进行手工调整 （）。 A. 统计模型结果和专家经验判断严重背离 B. 对于特定资产组合缺乏充分的数据积累 C. 开发样本的代表性较差 D. 定性指标权重显著高于定量指标权重 描述：多变量分析 您的答案：A,C,D,B 题目分数：10 此题得分：10.0 5. 在单变量分析中，为实现变量同一量纲，达到变量间可比进行 变量转换。另外，通过转换还可以将连续变量离散化，进一步平滑噪音，提高运算效率，常见方法有（）。 A. Logistic转换 B. WOE转换 C. 极差化处理 D. LOESS回归 描述：单变量分析-变量转换 您的答案：B,A,C 题目分数：10 此题得分：10.0 6. 单变量分析包括（）。 A. 缺失值和异常值处理 B. 变量转换 C. 区分能力分析 D. Logistic回归 描述：单变量分析-变量转换 您的答案：A,C,B 题目分数：10 此题得分：10.0 三、判断题
数学建模幸福感的评价及量化模型完整版
数学建模幸福感的评价 及量化模型 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】
2011年第八届苏北数学建模联赛 承诺书 我们仔细阅读了第八届苏北数学建模联赛的竞赛规则。 我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与本队以外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为，我们愿意承担由此引起的一切后果。 我们的参赛报名号为： 参赛组别（研究生或本科或专科）： 参赛队员 (签名) ： 队员1： 队员2： 队员3： 获奖证书邮寄地址：
2011年第八届苏北数学建模联赛 编号专用页 参赛队伍的参赛号码：（请各个参赛队提前填写好）： 2818 竞赛统一编号（由竞赛组委会送至评委团前编号）： 竞赛评阅编号（由竞赛评委团评阅前进行编号）： 2011年第八届苏北数学建模联赛 题目幸福感的评价与量化模型 摘要 改革开放三十多年，我国经济建设取得了巨大成就，人们物质生活得到了极大改善。但也有越来越多的人开始思考：我们大力发展经济，最终目的是为了什么？温家宝总理近年来多次强调：我们所做的一切，都是为了让人民生活得更加幸福。在今年的全国两会期间，“幸福感”也成为最热门词语之一。 在处理问题（一）时，本文根据题目已给的相关数据，将诸如“非常满意”、“比较满意”、“基本满意”、“不太满意”、“不满意”之类答项并按序排列，分别给予5～1分的分值。建立得分和得票率的函数关系，通过MATLAB进行4次多项式拟合，并算出权重，最后得出幸福指数H具有如下关系， H H=∑H H×H H H=0 在处理问题（二）时，本文利用SPSS软件，对网上搜寻的大量有用信息进行统计分析，通过使用主成份分析法建立模型I，讨论各因素对幸福影响程度的大小，由此确定了影响房幸福指数的主要因素分别是：人际关系、家庭生活、身心健康、个人价值的实现、工作及收入水平。 在处理问题（三）时，本文通过对数据的分析、权值运算以及结果分析角度论述模型I运用于普遍情况的可能性。通过此种方法虽然计算较为繁琐，但其中的方差和统计方法可以有效减少个别指标的变动带来的影响，同时三元链模型中增加了路径可以较好地反应出各个相关量之间的关系，最终通过加权平均法对幸福指数进行总的计算，减少了误差，更能反应出真是情况的幸福指数，具有统计意义。可以推广到更加普遍的人群。 目录 1 问题的背景 (5) 2 问题的提出与重述 (6) 3 基本假设 (6) 4 主要变量符号说明 (6) 5 问题一 (7)
风险量化分析方法研究
风险量化分析方法研究 发表时间：2019-04-17T14:04:50.337Z 来源：《建筑学研究前沿》2018年第35期作者：张亚男刘思志汪捷 [导读] 随着建筑工程规模和数量的持续加大，加强项目风险管理已成为建筑工程项目管理不可缺少的重要组成部分。本文首先对工程项目风险管理的相关理论进行综述，然后分析目前工程项目过程风险量化分析常用的方法，并提出工程项目过程风险量化的建议。为国内工程项目过程风险量化管理提供方法借鉴。 张亚男刘思志汪捷 中国核电工程有限公司 摘要：随着建筑工程规模和数量的持续加大，加强项目风险管理已成为建筑工程项目管理不可缺少的重要组成部分。本文首先对工程项目风险管理的相关理论进行综述，然后分析目前工程项目过程风险量化分析常用的方法，并提出工程项目过程风险量化的建议。为国内工程项目过程风险量化管理提供方法借鉴。 1、引言 大型建筑工程项目都具有建造周期长、投资大、涉及参与方较多等特点，这就使得建造过程中不可预见因素多，存在较高的项目管理风险。 与西方发达国家相比，我们项目风险管理方面的研究起步较晚，理论研究与实践方面都有较大的差距。国外在风险管理方面起步较早，已在风险识别、风险分析、风险评价等方面取得了较为丰富的研究成果。上世纪60年代，工程项目风险管理理论研究持续深入，项目管理论坛、澳大利亚项目协会、PMI等协会都对项目风险管理进行了较为广泛的研究及探讨。近年来，基于计算机技术、信息通信技术、数据规模处理技术的发展和应用，工程项目风险管理的研究更加系统化，主要采用神经网络、专家系统等方法，成为国外风险管理研究的主流趋势。目前，国内有多部关于风险管理的专著，如《工程项目管理的风险分析与防范》、《建设项目风险研究综述》、《建设工程风险管理现状及防范措施》、《建筑工程中工程项目风险管理分析》等。但风险管理分析仅局限于局部领域，缺乏系统、统筹性的风险研究及应用。深化项目风险量化分析成为建造行业持续健康发展的迫切问题。 2、风险管理相关理论 2.1风险的定义 风险是由于从事某项特定活动过程中存在不确定性而产生的经济损失、自然破坏或损伤的可能性，指未来的不确定性对企业实现既定目标的影响。风险具有普遍性和不确定性两大核心特征，在任何管理过程中不可避免。 项目风险管理是指通过风险识别、风险分析和风险评价认识项目的风险，并以此为基础合理使用风险应对措施、管理方法、技术和手段，对风险进行有效的控制。 建设工程项目风险是指所有影响该项目目标实现的不确定性因素的总和，任何一项工程其项目立项及各种分析、研究、设计、计划都是基于对位置因素包括政治、经济、社会、自然等方面预测之上的基于正常的和立项的技术、管理、组织之上的。项目实施及运行过程中这些因素都有可能发生变化，这些变化可能会使原计划受到干扰，甚至不能按目标实现。对工程项目这些事先不能确定的内部和外部的干扰因素总和即为工程项目风险[1]。 2.2风险分析步骤 风险分析首先从认识风险特征入手去识别风险因素，然后选择适当的方法估计风险发生的可能性及其影响。然后评价风险程度，包括单个风险因素风险程度和对项目整体风险程度估计。最后，提出针对性的风险对策，归纳风险，提出风险分析结论。 1. 风险识别分析方法 风险识别分析方法主要包括专家调查法、故障树分析法等。 2. 风险预估分析方法 风险预估分析根据风险的确定性、不确定性、随机性，采取相应的分析法方。 3. 风险评价分析方法 风险评价分析方法主要包括定性风险评价方法和定量风险评价方法两类。定性评价分析法方包括主观评分法和层次分析法；定量风险评价法包括决策树法、解析法、外推法、蒙特卡罗模拟法等。 2.3定量风险评估法 定量风险评价法包括决策树法、解析法、外推法、蒙特卡罗模拟法等[2]。 决策树法：用树表示项目可以选择的行动方案、行动方案之间的关系、行动方案的后果及后果的数学期望，进而对风险进行评价，选择YES继续还是NO停止。决策树的树根表示项目的初步决策，成为决策点；从树根向右画出若干树枝，每条树枝代表一个行动方案，称为方案枝，方案枝右端叫状态结点。从每个状态结点向右又伸出两个或更多的小树枝，代表两种及以上后果，每条小枝上标明其出现的概率，称为概率枝。小树枝右端是树叶，树叶出注明该后果的大小，如果是正值，表示收益，若是负的，表示损失。 外推法包括前推和后推。前推是根据历史的经验和数据推断未来事件发生的概率及其后果。如果历史数据具有周期性，可直接对风险做出周期性的评估和分析；如历史记录中无明显的周期性，可用曲线或分布函数拟合这些数据，进行外推。后推是在没有历史数据可参考时采用的方法，后推是把未知的事件及后果与已知的时间和后果联系起来，把未知风险时间归结到数据可查的导致风险实践的初始事件上，进而对风险做出评估和分析。由于项目的一次性和不可重复性，实际项目风险评估时常采用后推法。 蒙特卡罗法：侧重通过对风险变量的统计试验、随机模拟各风险变量间的动态关系，来确定项目的不确定问题。蒙特卡罗法使用的主要步骤如下：确定输入变量及其概率分布（对于未来时间通常用主观概率估计）；通过模拟试验，独立地随机抽取各输入变量的值，并使所抽取的随机数值符合既定的概率分布；建立数学模型，编制程序计算各输出变量；确定模拟次数以满足预定的精度要求，以逐渐积累的样本模拟输出函数的概率分布。蒙特卡罗法通过人们对未来事件的主观概率估计及计算机模拟，解决用数学分析方法求解的动态