8ee風(fēng)險與不確定性_38690229(文件)
【正文】 90 22790 5790 30% 127565 110565 93565 76565 59565 42565 25565 根據(jù)前面購置一輛運客面包車給出的數(shù)據(jù)，對投資額(a)和年收益 (b)的變動進(jìn)行多因素敏感性分析。 ? 例：假定方案凈現(xiàn)值服從正態(tài)分布，求 (1)凈現(xiàn)值大于或等于 0的概率 (2)凈現(xiàn)值小于－ 100萬元的概率 (3)凈現(xiàn)值大于或等于 500萬元的概率 (2) 圖示法 ? 如果已知所有可能出現(xiàn)的方案現(xiàn)金流量狀態(tài)所對應(yīng)的經(jīng)濟(jì)效果指標(biāo)（如 NPV）及其發(fā)生概率，可以繪出投資風(fēng)險圖表明方案的風(fēng)險情況。 期望值法是通過計算項目凈現(xiàn)值的期望值和凈現(xiàn)值大于或等于零時的累計概率，來比較方案優(yōu)劣、確定項目可行性和風(fēng)險程度的方法?；鶞?zhǔn)收益率 ic=12%。 1. 等概率法 (各方案可能性相同 ) 2. 小中取大法（悲觀準(zhǔn)則） ? （樂觀準(zhǔn)則） ? （介于樂觀與悲觀準(zhǔn)則之間） ? （最小遺憾原則） 某產(chǎn)品生產(chǎn)的收益（單位：萬元） 收益 銷 量 大 一般 較低 很低 方案 1 600 400 0 150 2 800 350 100 300 3 400 250 90 50 如何決策？ 收益 銷 量 收益 大 一般 較低 很低 方案 1 600 400 0 150 2 800 350 100 300 3 400 250 90 50 210 1. 等概率法 ( Laplace Decision Criterion) 收益 銷 量 最小 收益 大 一般 較低 很低 方案 1 600 400 0 150 150 2 800 350 100 300 300 3 400 250 90 50 50 （悲觀準(zhǔn)則） 收益 銷 量 最大 收益 大 一般 較低 很低 方案 1 600 400 0 150 600 2 800 350 100 300 800 3 400 250 90 50 400 （樂觀準(zhǔn)則） 收益 銷 量 最大 收益 大 一般 較低 很低 方案 1 400 0 0 2 350 100 80 3 250 90 120 （最小遺憾原則） 收益 銷 量 最大 后悔值 大 一般 較低 很低 方案 1 600 400 0 150 750 2 800 350 100 300 1100 3 400 250 90 50 350 風(fēng)險 ? 風(fēng)險 ——對經(jīng)濟(jì)主體預(yù)期目標(biāo)產(chǎn)生不利影響的可能性。 ?計劃 2023年上半年投入運營。 ?全長 ：出發(fā) 北京站，到達(dá) 北京西站。 項目風(fēng)險事件中 ,很多發(fā)生在項目實施和運營過程中 : ? 重慶綦江虹橋垮塌 ? 林石化爆炸造成松花江污染 ? 云南省投資 ，通車 18天就路面開裂，不得不再撥 1億元重建； ? 四川省預(yù)期 50年使用期的嘉陵江大橋，僅使用 7年就面臨報廢； 未能處理好與利益相關(guān)者關(guān)系 ,造成投資損失和社會的不和諧 : ? 瀑布溝電站 ? 楊柳湖電站 水電項目：業(yè)主風(fēng)險 1. Immigration 2. Inpetence of subcontractors 3. Delay 4. Inadequate or incorrect design 5. Safety 6. Premature facility failure 7. Ecological and environmental influence 8. Quality 9. Delay of drawings 10. Failure to identify defects 水電項目： 承包商風(fēng)險 1. Quality 2. Cost control 3. Safety 4. Capability of making profit 5. Financial 6. Reputation 7. Claims and disputes 8. Insufficient technology 9. Incorrect market forecasting 10. Inpetence of products Types of incidents Frequency of incidents Number of deaths Premature failure of facilities 8 36 Landslides 6 31 Mudflows 3 75 Lifting accidents 3 13 Traffic accidents 3 13 Hitting by falling objects 2 8 Explosions 2 8 Workers falling from high work places 1 3 Collapses of working support systems 1 3 Total 29 190 水電項目安全風(fēng)險 小結(jié)： 風(fēng)險與不確定性分析方法 （一）盈虧平衡分析 （二）敏感性分析 （三）風(fēng)險分析 Question? ?演講完畢，謝謝觀看！ 。 ?已掘進(jìn) 1800多米，創(chuàng)造了日掘進(jìn) 、月掘進(jìn) 205米的國內(nèi)城市繁華地段大直徑盾構(gòu)掘進(jìn)的最高紀(jì)錄。 ?目前最危險的風(fēng)險源已成功穿越，地鐵運營未受影響。 2023年 12月動工。 模擬法的例子 Sample Monte Carlo simulation results for project schedule Sample Monte Carlo simulations results for project costs 2. 風(fēng)險決策 ? 為什么要有風(fēng)險決策？ –概率分析可以給出方案經(jīng)濟(jì)效果指標(biāo)的期望值和標(biāo)準(zhǔn)差以及經(jīng)濟(jì)效果指標(biāo)的實際值發(fā)生在某一區(qū)間的概率，這為在風(fēng)險條件下進(jìn)行方案取舍提供了依據(jù) –但是并沒有給出在風(fēng)險條件下進(jìn)行方案取舍的原則和多方案比選的方法 選擇哪個項目 ? … 決策者對風(fēng)險的態(tài)度：愿意承擔(dān)風(fēng)險的程度 選擇項目 A或 B 取決于 … NPV(百萬 ) 概率 (%) 項目 B 項目 A 50% 0 20 70% 10 風(fēng)險決策的準(zhǔn)則 ? 人是決策的主體，在風(fēng)險條件下決策行為取決于決策者的風(fēng)險態(tài)度。 . )(k1(j )為可能出現(xiàn)的狀態(tài)數(shù)種狀態(tài)出現(xiàn)的概率為第式中kjPPNPVNPVEjjj????概率樹分析 某商品住宅小區(qū)開發(fā)項目現(xiàn)金流量的估計值如下表 1所示，根據(jù)經(jīng)驗推斷，銷售收入和開發(fā)成本為離散型隨機變量，其值在估計值的基礎(chǔ)上可能發(fā)生的變化及其概率見下表 2。概率分析常用于對大中型重要若干項目的評估和決策之中。 （三）風(fēng)險分析 ? 風(fēng)險的概念 –相對于預(yù)期目標(biāo)而言，經(jīng)濟(jì)主體遭受 損失 的
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