常用的風險評價方法

1、目前常用的風險評價方法有：(1) 主觀評分法主觀評分法是一種定性描述定量化方法， 充分利用專家的經(jīng) 驗等隱性知識。 首先根據(jù)評價對象選定若干個評價指標， 再根據(jù) 評價項目可能的結果制訂出評價標準， 聘請若干專家組成專家小 組，各專家按評價標準憑借自己的經(jīng)驗給出各指標的評價分值， 然后對其進行結集?？刹捎靡韵略u分方法：加法評價型。將專 家評定的各指標的得分相加求和， 按總分表示評價結果。 功效 系數(shù)法。由各專家對不同的評價指標分別給出不同的功效系數(shù)， 逐步由多目標轉化為單目標， 最終得出評價對象的評價結果。 加權評價型。 各專家依照評價指標的重要程度對評價對象中的各 項指標給予不同的權重，對各因

2、素的重要程度做區(qū)別對待。(2) 數(shù)理統(tǒng)計方法 主要數(shù)理統(tǒng)計方法有聚類分析、主成分分析、因子分析等。 聚類分析是根據(jù) “物以類聚” 的道理將個體或對象進行分類的一 種多元統(tǒng)計方法。 聚類分析使得同一類中的對象之間的相似性比 其他類的對象的相似性強。 主成分分析也稱主分量分析， 是利用 降維的思想， 在保證損失很少信息的情況下把多指標轉化為少數(shù) 的幾個綜合指標的統(tǒng)計方法。 因子分析也是利用降維的思想， 根 據(jù)相關性大小把原始變量分組， 使得每組內(nèi)的變量之間相關性較 高而不同組間的變量相關性較低， 這樣以少數(shù)幾個因子反映原變 量的大部分信息。(3) 模糊綜合評價法在綜合評價中， 將模糊數(shù)學理論和綜合

3、評價的基本思路結合 起來，稱為模糊綜合評價法。 模糊綜合評價法的基本原理是考慮 與被評價對象相關的多種因素， 以模糊數(shù)學為理論基礎進行綜合 評價。利用模糊數(shù)學的方法對那些不能直接量化的指標在模糊定 性評判的基礎下進行定量， 并且利用匯總求和的方法， 即要根據(jù) 評價者對評價指標體系末級指標的模糊評判信息， 運用模糊數(shù)學 運算方法對評判信息從后向前逐級進行綜合， 直至得到以隸屬度 表示的評判結果，并根據(jù)隸屬度確定被評對象的評定等級。(4) 風險值評價法風險值方法 (V 承模型)是上世紀 90 年代興起的一種風險管 理工具。 風險值是以貨幣為單位評價價格波動風險的參數(shù)， 可從 價格變化的累積概率分布

4、中直接求得。VaR模型在對風險進行量化和動態(tài)監(jiān)管方面有突出優(yōu)勢， 即只用一個數(shù)字就可以明確地表 示出供應鏈面臨的全部市場風險。風險值的計算可用隨機模擬 的蒙特卡羅模擬法， 首先需要識別供應鏈重要的風險因素， 選擇 評價對象價值變化和市場風險因素變化的分布和隨機分布， 并估 計相應的參數(shù)。其次，模擬市場風險因素的變化路徑，構建未來 變化的情景。 然后依據(jù)市場價格因素的變化， 利用定價公式等方 法計算產(chǎn)品的價值及變化， 以及每一特定情形的期末估計在給定 置信度下的VaR該方法適用于那些無法憑經(jīng)驗決策的問題，但 計算量太大，對基礎數(shù)據(jù)要求高，系統(tǒng)成本太高，計算效率難以保證。(5) 神經(jīng)網(wǎng)絡神經(jīng)網(wǎng)絡是模擬生物的神經(jīng)系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)挖掘的一種常用 算法。通過對已知樣本的學習，從中獲得評價專家的經(jīng)驗知識、 主觀判斷等協(xié)調(diào)能力， 網(wǎng)絡便可模擬評價專家的經(jīng)驗知識和直覺 思維，進行對未知樣本的評價。 神經(jīng)網(wǎng)絡通過學習能達到輸出結 果與期望輸出結果的近似， 具有很強的學習和自適應能力。 神經(jīng) 網(wǎng)絡技術的優(yōu)勢在于不依賴于變量之間必須相互獨立或線性相 關的假設， 即可做出評價。 但該