實驗四風險衡量
（估計完成時間約120分鐘）
【實驗目標】
1、理解掌握衡量風險的衡量過程和主要方法。
2、運用基本統計方法對相關風險進行定量衡量。
3、能運用風險矩陣圖，對相關風險進行定性衡量。
【實驗內容】
在開始本實驗前，請回顧《風險管理》教科書中的相關內容。
【實驗十五】請您對衡量風險中的主要方法進行收集整理和歸納。
操作1：定性衡量方法：
定性分析法主要根據企業財務報表以外有關企業所處環境、企業自身內在素質等方面情況對企業信用狀況進行總體把握
具體描述：
運用主觀判斷、邏輯推斷等思維方式，以「大小」、「高低」「輕重緩急」等文字描述的形式對風險進行定性衡量
依靠**人員的豐富實踐經驗以及主觀的判斷和分析能力，推斷出事物的性質和發展趨勢的分析方法，屬於**分析的一種基本方法。這類方法主要適用於一些沒有或不具備完整的歷史資料和資料的事項。 在管理會計中，
採用這類方法首先由熟悉企業經濟業務和市場的專家，根據過去所積累的經驗進行分析判斷，提出**的初步意見，然後再通過召開座談會或發出徵求意見函等多種形式，對上述**的初步意見進行修正、補充，並作為**分析的最終資料。
操作 2：定量衡量方法：
對過去的損失資料運用概率和數理統計的方法對其風險事件發生的概率（頻數）和發生後的可能造成損失的嚴重程度（幅度）做定量分析。
以企業財務報表為主要資料**，按照某種數理方式進行加工整理，得出企業信用結果。定量分析是投資分析師使用數學模組對公司可量化資料進行的分析，通過分析對公司經營給予評價並做出投資判斷。定量分析的物件主要為財務報表，如資金平衡表、損益表、留存收益表。
具體描述：
例:通過對企業財務指標中各分專案在總體專案中的比重或組成的分析，考量各分專案在總體專案中的地位。
【實驗十六】試分析風險識別與風險衡量各自側重點是什麼？
操作1：風險識別的側重點為：
市場風險
市場風險指市場結構發生意外變化，使企業無法按既定策略完成經營目標而帶來的經濟風險
操作 2：風險衡量的側重點為： 風險衡量方法的選取
【實驗十七】請將實驗四中關於加油站的風險分析結果進行風險衡量。
(1）、自然災害：
雷電、颱風、暴風、水災（包括潮水） 、滑坡、泥石流、**等自然災害。 (2)、 意外事故：
1、人為因素
1）各種材料和各種機器裝置的**商履約不力或違約，會造成工程使用不合格產品，造成工程的返工、損失增加；
2）初步設計或施工設計不當，會發生荷載計算錯誤、結構模型選錯等，造成建築物結構先天不足，使得建築物在建造過程中處於不安全的狀態，容易發生開裂、傾斜，甚至倒塌，為今後使用留下隱患；新工藝新技術的應用也潛藏著一些不安全因素。
3）施工人員不執行施工技術規範或施工方法錯誤，會造成結構開裂，傾斜或倒塌；在高空作業時，安全措施不周，或施工人員的疏忽和錯誤，會造成施工人員從高處墜落的**事故；高空墜物會引起施工人員或第三者**。
防火安全措施不足，易引**災；施工用管道遭受碰撞，易產生洩露。
（2）、**
（3）、火災
（4） 業主現有財產的風險
（5）第三者責任風險
（3）給出損失幅度的風險描述
（4）建立風險矩陣
風險矩陣表
【實驗十八】請運用相關統計方法對暴風雨進行風險定量衡量。
操作1：暴風雨資料準備
假設歷年暴風雨的相關資料見下表所示
表1：某地區1955-2023年歷年暴風雨次數
表2：調整後1955-2023年100次暴風雨損失幅度單位：（億元）
操作2：暴風雨損失資料描述
1 暴風雨損失次數的描述（頻數表）：
以表1中的歷年暴風雨次數資料為例，首先按照暴風雨次數分為8類，其中最少暴風雨次數為0次，最多為10次；其次將50年歷年暴風雨次數進行歸類，統計各類頻數和頻率，繪製成表3的頻數分析表。例如50年中暴風雨次數為4件的年份出現了10次，因此其頻數為10，而9佔50個月中的頻率為0.2。
2 直方圖：
有關損失次數的圖形描述中最常見的就是直方圖。直方圖以條子的個數代表資料的類別數，以條子的高低代表每類資料所出現的次數或頻率。繪製條形圖和繪製頻數分析表一樣，需要計算頻數和頻率指標。
例如，表3繪製成以頻率表示的直方圖可得圖1。
3 風雨損失幅度（區間頻數分析表）
用頻數分析表對損失幅度進行描述和損失次數的描述略有不同，這主要在於損失幅度資料取值是連續的，因此這時的頻數分析表嚴格意義上稱為區間頻數分析表。所謂的區間頻數分析表，就是以區間形式歸納變數的取值類別，然後分類別統計彙總頻數和頻率指標，並用**的形式加以直觀彙總的描述性分析工具。
以表2中的暴風雨損失幅度為例，由於其資料型別是連續型的，用簡單的頻數分析表來描述便顯得毫無意義，所以應該採用區間頻數分析表的形式，具體可以分以下三步來實現：
第一步：以經驗公式確定組數和區間寬度，區間寬度，也稱組距或組寬。表2中的暴風雨損失金額資料，最大一次暴風雨損失金額為158，最小一次暴風雨損失金額35億元，將其分為8組，則其近似區間寬度為20。
第二步：確定組限，組限為各組和端點值。表2中的暴風雨損失金額資料的最小值為35，第乙個走臺組限必須小於或等於最小失竊金額35，因此起始組限設為0，然後以組寬20依次確定各組組限為：
0，20，40，60，80，100，120，140，160，直到最後乙個組限160包含最大暴風雨損失金額149。
第三步：將資料歸類並統計頻數和頻率指標。注意如果遇到資料的取值和分組端點值相等的情形，可以按照「組限不在內」原則來歸類，例如表2中「第49次」發生的暴風雨損失金額恰好為100，按照這個原則應該歸類在100~120這組。
由此可得暴風雨損失金額區間頻數分析表（見表4）
1 直方圖：
在表4基礎上，我們可以得到圖2中以頻率表示的直方圖。如果用一條光滑的曲線連線圖2中每根條子的中間值，我們便可以由此得到圖2中的線型圖。
操作3：建立暴風雨損失分布
1 預選損失次數和損失幅度分布：
1、預選損失次數分布
當試驗次數n足夠大，且事件發生的概率p很小時，可以用x～poisson(np)作為二項分布的近似分布，因此我們可以考慮預選泊松分布圖作為暴風雨發生事件數的分布函式。
2、預選損失幅度分布
根據本案例中資料繪製正態分佈和對數正態分佈概率密度曲線進行比較，發現其和正態分佈函式的概率密度曲線圖較為相似，而和對數正態分佈函式的概率密度曲線圖差別較大，因此我們預選正態分佈來作為每次發生暴風雨的分布函式。
估計引數（損失次數和損失幅度）：
1、損失次數分布模型的引數估計
由於我們預選了泊松分布作為暴風雨發生數χ的分布模型，即χ～poisson(λ)，則暴風雨發生數的期望值μ是唯一乙個待估計的引數。由表3中的資料，
因此，暴風雨發生數χ～poisson(4.84)
2、損失幅度分布模型的引數估計
由於我們預選了正態分佈作為暴風雨發生的次數x的分布模型，即χ～n(μ,σ2)，則待估計的引數包括暴風雨發生x的數學期望值μ和方差σ2。由表4中資料計算可得表6。
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