情景分析法

　　情景分析法又称前景描述法，是假定某种现象或某种趋势将持续到未来的前提下，对预测对象可能出现的情况或引起的后果作出预测的方法。通常用来对预测对象的未来发展作出种种设想或预计，是一种直观的预测方法。

　　情景分析可用来预计威胁和机遇可能发生的方式，以及如何将威胁和机遇用于各类长期及短期风险。在周期较短及数据充分的情况下，可以从现有情景中推断出可能出现的情景。对于周期较长或数据不充分的情况，情景分析的有效性更依赖于合乎情理的想象力。在识别和分析那些反映诸如最佳情景、最差情景及期望情景的多种情景时，可用来识别在特定环境下可能发生的事件并分析潜在的后果及每种情景的可能性。如果积极后果和消极后果的分布存在比较大的差异，情景分析就会有很大用途。

　　情景分析需要分析的变化可能包括：

　　1.外部情况的变化(例如技术变化);

　　2.不久将要做出的决定，而这些决定可能会产生各种不同的后果;

　　3.利益相关者的需求以及需求可能的变化方式;

　　4.宏观环境的变化(如监管及人口统计等);

　　5.有些变化是必然的，而有些是不确定的。

　　有时，某种变化可能归因于另一个风险带来的结果。

　　例如，气候变化的风险正在造成与食物链有关的消费需求发生变化，这样会改变哪些食品的出口会盈利，以及哪些食品可能在当地生产更经济。

　　局部及宏观因素或趋势可以按重要性和不确定性进行列举并排序。应特别关注那些最重要、最不确定的因素。可以绘制出关键因素或趋势的图形，以显示那些情景可以进行开发的区域。

　　(一)适用范围

　　通过模拟不确定性情景，对企业面临的风险进行定性和定量分析。

　　(二)主要优点和局限性

　　1.主要优点：对于未来变化不大的情况能够给出比较精确的模拟结果。

　　2.局限性：

　　(1)在存在较大不确定性的情况下，有些情景可能不够现实;

　　(2)在运用情景分析时，主要的难点涉及数据的有效性以及分析师和决策者开发现实情境的能力，这些难点对结果的分析具有修正作用;

　　(3)如果将情景分析作为一种决策工具，其危险在于所用情景可能缺乏充分的基础，数据可能具有随机性，同时可能无法发现那些不切实际的结果。

　　敏感性分析法

　　敏感性分析是针对潜在的风险性，研究项目的各种不确定因素变化至一定幅度时，计算其主要经济指标变化率及敏感程度的一种方法。敏感性分析是在确定性分析的基础上，进一步分析不确定性因素对项目最终效果指标的影响及影响程度。

　　敏感性因素一般可选择主要参数(如销售收入、经营成本、生产能力、初始投资、寿命期、建设期、达产期等)进行分析。

　　若某参数的小幅度变化能导致效果指标的较大变化，则称此参数为敏感性因素，反之则称其为非敏感性因素。该分析从改变可能影响分析结果的不同因素的数值入手，估计结果对这些变量的变动的敏感程度。

　　敏感性分析可以寻找出影响最大、最敏感的主要变量因素，进一步分析、预测或估算其影响程度，找出产生不确定性的根源，采取相应有效措施;

　　通过计算主要变量因素的变化引起项目评价指标变动的范围，使决策者全面了解项目方案可能出现的效益变动情况，以减少和避免不利因素的影响;

　　通过可能出现的最有利与最不利的效益变动范围的分析，为决策者预测可能出现的风险程度，并对原方案采取某些控制措施或寻找可替代方案，为最后确定可行方案提供可靠的决策依据。

　　敏感性分析最常用的显示方式是龙卷风图。龙卷风图有助于比较具有较高不确定性的变量与相对稳定的变量之间的相对重要程度。它因其显示形式像龙卷风一样而得名。

　　(一)适用范围

　　适用于对项目不确定性对结果产生的影响进行的定量分析。

　　(二)主要优点和局限性

　　1.主要优点：

　　(1)为决策提供有价值的参考信息;

　　(2)可以清晰地为风险分析提供方向;

　　(3)可以帮助企业制定紧急预案。

　　2.局限性：

　　(1)分析所需要的数据经常缺乏，无法提供可靠的参数变化;

　　(2)分析时借助公式计算，没有考虑各种不确定因素在未来发生变动的概率，无法给出各参数的变化情况，因此其分析结果可能与实际相反。

　　事件树分析法

　　事件树分析(EventTreeAnalysis，简称ETA)起源于决策树分析(简称DTA)，是一种时序逻辑的分析方法，在事件发生的顺序上，存在着因果的逻辑关系，它以一初始事件为起点，按照事件的发展顺序，分成阶段，一步一步地进行分析，每一事件可能的后续事件只能取完全对立的两种状态(成功或失败，正常或故障，安全或危险等)之一的原则，逐步向结果方面发展，直到达到系统故障为止。它既可以定性地了解整个事件的动态变化过程，又可以定量计算出各阶段的概率，最终了解事件发展过程中各种状态的发生概率。

　　(一)适用范围

　　适用于对故障发生以后，在各种减轻事件严重性的影响下，对多种可能后果的定性和定量分析。

　　(二)主要优点和局限性

　　1.主要优点：

　　(1)ETA以清晰的图形显示了经过分析的初始事项之后的潜在情景，以及缓解系统或功能成败产生的影响;

　　(2)它能说明时机、依赖性，以及故障树模型中很烦琐的多米诺效应;

　　(3)它生动地体现事件的顺序，而使用故障树是不可能表现的。

　　2.局限性：

　　(1)为了将ETA作为综合评估的组成部分，一切潜在的初始事项都要进行识别，这可能需要使用其他分析方法，但总是有可能错过一些重要的初始事项;

　　(2)事件树只分析了某个系统的成功及故障状况，很难将延迟成功或恢复事项纳入其中;

　　(3)任何路径都取决于路径上以前分支点处发生的事项。因此，要分析各可能路径上众多从属因素。然而，人们可能会忽视某些从属因素，如常见组件、应用系统以及操作员等。如果不认真处理这些从属因素，就会导致风险评估过于乐观。

　　决策树法

　　决策树(DecisionTree，简称DT)利用概率论的原理，并且利用一种树形图作为分析工具。其基本原理是用决策点代表决策问题，用方案分枝代表可供选择的方案，用概率分枝代表方案可能出现的各种结果，经过对各种方案在各种结果条件下损益值的计算比较，为决策者提供决策依据。

　　(一)适用范围

　　适用于对不确定性投资方案期望收益的定量分析。

　　(二)主要优点和局限性

　　1.主要优点：

　　(1)对于决策问题的细节提供了一种清楚的图解说明;

　　(2)能够计算到达一种情形的最优路径。

　　2.局限性：

　　(1)多级决策树可能过于复杂，不容易与其他人交流;

　　(2)为了能够用树形图表示，可能有过于简化环境的倾向;

　　(3)使用范围有限，无法适用于一些不能用数量表示的决策;

　　(4)对各种方案的出现概率的确定有时主观性较大，可能导致决策失误。

　　统计推论

　　统计推论是进行项目风险评估和分析的一种十分有效的方法，它可分为前推、后推和旁推三种类型。

　　前推法是从历史的经验和数据出发，向前推测未来事件可能发生的概率及后果，是采用最普遍而又行之有效的一种预测方法。

　　后推法是以未知的想象事件及后果为依据，从它和某一事件的联系来推断该事件的风险。也就是将未来事件归算到有数据可查的、造成这一事件的一些起始事件上，在时间序列上表现为由前向后推算。

　　旁推法就是利用类似项目的数据进行外推，用某一项目的历史记录对新的类似建设项目可能遇到的风险进行评估和分析，当然这还得充分考虑新环境的各种变化。比如使用北京最新的房价数据，来推算上海的相同或类似楼盘的价格变化趋势。

　　这三种外推法在项目风险评估和分析中都得到了广泛的采用。

　　(一)适用范围

　　适合于各种风险分析预测。

　　(二)主要优点和局限性

　　1.主要优点：

　　(1)在数据充足可靠的情况下简单易行;

　　(2)结果准确率高。

　　2.局限性：

　　(1)由于历史事件的前提和环境已发生了变化，不一定适用于今天或未来;

　　(2)没有考虑事件的因果关系，使外推结果可能产生较大偏差。为了修正这些偏差，有时必须在历史数据的处理中加入专家或集体的经验修正。

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