時間：2023-05-31 15:07:51
序論：在您撰寫項目風(fēng)險評估時，參考他人的優(yōu)秀作品可以開闊視野，小編為您整理的7篇范文，希望這些建議能夠激發(fā)您的創(chuàng)作熱情，引導(dǎo)您走向新的創(chuàng)作高度。
通過對大量電網(wǎng)工程分析發(fā)現(xiàn)，電網(wǎng)規(guī)劃項目風(fēng)險的主要特征表現(xiàn)在4個方面。首先，電網(wǎng)規(guī)劃項目風(fēng)險具有結(jié)構(gòu)性，這主要是由電網(wǎng)規(guī)劃項目自身的結(jié)構(gòu)性以及工程施工過程中的時間次第性所決定的；第二，電網(wǎng)規(guī)劃項目風(fēng)險具有整體性與疊加性，這是因為項目所涉及的風(fēng)險是多種多樣的，而每一個單獨的風(fēng)險類型均會最終對項目整體產(chǎn)生一定程度的影響，項目整體效果是不同種影響因素彼此疊加的結(jié)果；第三，電網(wǎng)規(guī)劃項目風(fēng)險具有相關(guān)性，不同類型風(fēng)險之間既可能相互影響，也可能互為因果，在不同程度上彼此相關(guān)；第四，電網(wǎng)規(guī)劃項目風(fēng)險有多種來源，一方面，可能是受自然因素影響而發(fā)生的，例如地震、臺風(fēng)等，此外，還有可能是受人為因素影響，因此風(fēng)險又具有多樣性的特征。
二、電網(wǎng)規(guī)劃項目風(fēng)險評估指標(biāo)體系構(gòu)建
2.1指標(biāo)體系構(gòu)建原則
在電網(wǎng)規(guī)劃項目風(fēng)險評估指標(biāo)體系的構(gòu)建過程中，必須要遵守一定的相關(guān)原則，只有這樣方能確保所建立指標(biāo)體系的科學(xué)性、普適性。目前，指標(biāo)體系構(gòu)建過程主要需遵循下述5個原則，依次為:（1）系統(tǒng)性原則，即各類指標(biāo)彼此協(xié)調(diào)，共同反映項目整體；（2）定量指標(biāo)與定性指標(biāo)相結(jié)合原則；（3）彼此獨立，有機結(jié)合的原則；（4）可比性原則；（5）可行性原則以及精確性原則。各類原則在電網(wǎng)規(guī)劃項目風(fēng)險評估指標(biāo)體系構(gòu)建的過程中均發(fā)揮著十分重要分作用，彼此之間既各自獨立又相互影響。
2.2電網(wǎng)規(guī)劃項目風(fēng)險評估中的財務(wù)性指標(biāo)
財務(wù)性指標(biāo)通常針對電網(wǎng)規(guī)劃項目風(fēng)險中的資金相關(guān)特性進行分析，例如分析項目的盈利能力，即確定一個項目最終賺取利益的能力，這將涉及的相關(guān)企業(yè)的產(chǎn)品營銷、資金獲取、成本壓縮等多個方面。在分析過程中，不但要就項目目前的運行情況進行研究，還應(yīng)采集項目前期的相關(guān)數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)對于未來財務(wù)相關(guān)因素的合理預(yù)測。通過財務(wù)性指標(biāo)的分析，能夠有效確定相關(guān)電網(wǎng)項目是否符合財務(wù)預(yù)期，獲利情況是否可觀，因此，這也是項目可行性分析中一個必不可少的環(huán)節(jié)。
2.3電網(wǎng)規(guī)劃項目風(fēng)險評估中的技術(shù)性指標(biāo)
該項指標(biāo)內(nèi)容涉及到電網(wǎng)結(jié)構(gòu)的分析、系統(tǒng)運行過程中運行效果的分析以及新增投資所獲效益的相關(guān)分析，主要涉及電網(wǎng)項目中技術(shù)相關(guān)因素的評價及預(yù)測。以系統(tǒng)運行過程中運行能效分析為例，主要涉及到“用戶供電可靠率”以及“線損率”兩類主要指標(biāo)，通過對這兩個指標(biāo)的分析，能夠?qū)﹄娋W(wǎng)項目的運行情況進行考察，作為對于電網(wǎng)項目是否按照一定要求有效運行的重要參考指標(biāo)。
2.4電網(wǎng)規(guī)劃項目風(fēng)險評估中的可靠性指標(biāo)
電網(wǎng)規(guī)劃項目風(fēng)險評估中的可靠性指標(biāo)指的是項目中的量化指標(biāo)，主要涉及到電網(wǎng)性能的分析以及持續(xù)性建設(shè)的相關(guān)分析兩個方面。首先，電網(wǎng)性能分析過程中，需要注意所涉及電廠的電廠容量以及其輸配擴容規(guī)劃，電網(wǎng)調(diào)度過程是否具有可靠性，項目輔助服務(wù)能否切實有效的滿足項目的實際需求，繼電保護是否安全、性能良好。其次，在持續(xù)性建設(shè)的分析方面，應(yīng)關(guān)注項目電力規(guī)劃各個環(huán)節(jié)是否配套開展以及項目從長遠角度分析分析是否能夠符合市場的整體需求。
三、基于粗糙集理論的屬性約簡評估模型
基于粗糙集理論的評估模型是源自于數(shù)學(xué)分析的一類十分常用的分析方法，通過建立此類模型，可以使得風(fēng)險評估過程中有效剔除無關(guān)因素的影響，從而針對某幾類相關(guān)要素作出分析，從而得出各因素彼此間的相關(guān)關(guān)系。如前文所述，電網(wǎng)規(guī)劃項目所涉及的風(fēng)險類型是多種多樣的，不同風(fēng)險因素之間存在著相關(guān)性。然而，這并非意味著各因素之間的彼此影響是相等的。因此，在分析過程中，需要優(yōu)先選擇出關(guān)聯(lián)性最強的因素方能保證風(fēng)險評估過程的高效開展。這一過程便需要基于粗糙集理論的屬性約簡評估模型的運用，即在保證現(xiàn)有各類要素數(shù)據(jù)集性能不變的情況下，科學(xué)地對部分因素進行選擇性刪除。通過大量實踐證明，這是一種行之有效的評估方法。
四、支持向量機回歸評估模型
上世紀(jì)90年代初，數(shù)學(xué)家提出了支持向量機方法，該方法特別針對小樣本、非線性以及局部極小點此類的問題進行研究并提出相應(yīng)的解決辦法，目前已在多種參數(shù)的預(yù)測方面取得了較為理想的成果；此外，該方法還能夠?qū)?fù)雜的問題轉(zhuǎn)化為二次規(guī)劃類型的問題并進行求解，從而在較大程度上簡化了評估流程，同時提升了評估結(jié)果的可靠性，因而在包括電網(wǎng)規(guī)劃項目風(fēng)險評估等在內(nèi)的諸多領(lǐng)域中均得到了頗為廣泛的應(yīng)用。通過支持向量機回歸評估模型的分析，可以得到不同類型參數(shù)之間的相關(guān)關(guān)系，從而對系統(tǒng)整體所具有的規(guī)律進行歸納。在電網(wǎng)規(guī)劃項目的風(fēng)險評估中，通過回歸模型的建立可以確定不同類型因素（自然因素、人為因素等）相互之間的影響程度，以及在不同項目條件下，特定的電網(wǎng)規(guī)劃項目整體所具有的特征，從而對于潛在風(fēng)險起到評估、預(yù)測的作用。
五、結(jié)語
[關(guān)鍵詞]軟件項目風(fēng)險管理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)粗集
本篇論文的中心是基于粗集的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)技術(shù)的高風(fēng)險識別，這樣在制定開發(fā)計劃中，最大的減少風(fēng)險發(fā)生的概率，形成對高風(fēng)險的管理。
一、模型結(jié)構(gòu)的建立
本文基于粗集的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)險分析模型,對項目的風(fēng)險進行評估,為項目進行中的風(fēng)險管理提供決策支持。在這個模型中主要是粗糙集預(yù)處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，即用RS理論對ANN輸入端的樣本約簡，尋找屬性間關(guān)系，約簡掉與決策無關(guān)的屬性。簡化輸入信息的表達空間維數(shù)，簡化ANN結(jié)構(gòu)。本論文在此理論基礎(chǔ)上，建立一種風(fēng)險評估的模型結(jié)構(gòu)。這個模型由三部分組成即：風(fēng)險辨識單元庫、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元、風(fēng)險預(yù)警單元。
1.風(fēng)險辨識單元庫。由三個部分功能組成：歷史數(shù)據(jù)的輸入，屬性約簡和初始化數(shù)據(jù).這里用戶需提供歷史的項目風(fēng)險系數(shù)。所謂項目風(fēng)險系數(shù),是在項目評價中根據(jù)各種客觀定量指標(biāo)加權(quán)推算出的一種評價項目風(fēng)險程度的客觀指標(biāo)。計算的方法:根據(jù)項目完成時間、項目費用和效益投入比三個客觀指標(biāo),結(jié)合項目對各種資源的要求,確定三個指標(biāo)的權(quán)值。項目風(fēng)險系數(shù)可以表述成:r=f(w1,w2,w3,T,T/T0,S/S0,U/U0),R<1；式中:r為風(fēng)險系數(shù);T、T0分別為實際時間和計劃時間;S、S0分別為實際費用和計劃費用;U、U0分別為實際效能和預(yù)計效能;w1、w2、w3分別是時間、費用和效能的加權(quán)系數(shù),而且應(yīng)滿足w1+w2+w3=1的條件。
2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元。完成風(fēng)險辨識單元的輸入后,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元需要先載入經(jīng)初始化的核心風(fēng)險因素的歷史數(shù)據(jù),進行網(wǎng)絡(luò)中權(quán)值的訓(xùn)練,可以得到輸入層與隱含層、隱含層與輸出層之間的權(quán)值和閥值。
(1)選取核心特征數(shù)據(jù)作為輸入，模式對xp=[xp1,xp2,.,xpn]T,dp(網(wǎng)絡(luò)期望輸出)提供給網(wǎng)絡(luò)。用輸入模式xp,連接權(quán)系數(shù)wij及閾值hj計算各隱含單元的輸出。
m
Ypj=1/{1+exp[-(∑wijxpi-hj)]},i=1,2,.,m;j=1,2,Λ,n,
i=1
(2)用隱含層輸出ypj,連接權(quán)系數(shù)wij及閾值h計算輸出單元的輸出
m
Yp=1/{1+exp[-(∑wjxpi-hj)]},i=1,2,.,m;j=1,2,Λ,n,
i=1
Yp=[y1,y2,……,yn]T
(3)比較已知輸出與計算輸出,計算下一次的隱含各層和輸出層之間新的連接權(quán)值及輸出神經(jīng)元閾值。
wj(k+1)=wj(k)+η(k)σpσpj+α[wj(k)-wj(k-1)]
h(k+1)=h(k)+η(k)σp+α[h(k)-h(k-1)]
η(k)=η0(1-t/(T+M))
η0是初始步長;t是學(xué)習(xí)次數(shù);T是總的迭代次數(shù);M是一個正數(shù),α∈(0,1)是動量系數(shù)。σp是一個與偏差有關(guān)的值,對輸出結(jié)點來說；σp=yp(1-yp)(dp-yp)；對隱結(jié)點來說,因其輸出無法比較,所以經(jīng)過反向推算；σpj=ypj(1-ypj)(ypwj)
(4)用σpj、xpj、wij和h計算下一次的輸入層和隱含層之間新的連接權(quán)值及隱含神經(jīng)元閾值。wij(k+1)=wij(k)+η(t)σpjxpi+α[wij(k)-wij(k-1)]
3.風(fēng)險預(yù)警單元
根據(jù)風(fēng)險評價系數(shù)的取值,可以將項目的風(fēng)險狀況分為若干個區(qū)間。本文提出的劃分方法是按照5個區(qū)間來劃分的:
r<0.2項目的風(fēng)險很低,損失發(fā)生的概率或者額度很小;
0.2≤r<0.4項目的風(fēng)險較低,但仍存在一定風(fēng)險;
0.4≤r<0.6項目的風(fēng)險處于中等水平,有出現(xiàn)重大損失的可能;
0.6≤r<0.8項目的風(fēng)險較大,必須加強風(fēng)險管理,采取避險措施;
0.8≤r<1項目的風(fēng)險極大,重大損失出現(xiàn)的概率很高,建議重新考慮對于項目的投資決策。
總之，有許多因素影響著項目風(fēng)險的各個對象，我們使用了用戶評級的方式，從風(fēng)險評估單元中獲得評價系數(shù)五個等級。給出各風(fēng)險指標(biāo)的評價系數(shù)，衡量相關(guān)風(fēng)險的大小。系數(shù)越低，項目風(fēng)險越低；反之，系數(shù)越高，項目風(fēng)險越高。
二、實證：以軟件開發(fā)風(fēng)險因素為主要依據(jù)
這里我們從影響項目風(fēng)險諸多因素中，經(jīng)項目風(fēng)險系數(shù)計算，作出決策表，利用粗集約簡，抽取出最核心的特征屬性(中間大量復(fù)雜的計算過程省略)。總共抽取出六個主要的指標(biāo)(PersonnelManagement/Training，Schedule，ProductControl，Safety，ProjectOrganization，Communication)確定了6個輸入神經(jīng)元，根據(jù)需求網(wǎng)絡(luò)隱含層神經(jīng)元選為13個，一個取值在0到1的輸出三層神經(jīng)元的BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。將前十個季度的指標(biāo)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)，對這些訓(xùn)練樣本進行數(shù)值化和歸一化處理，給定學(xué)習(xí)率η=0.0001，動量因子α=0.01，非線性函數(shù)參數(shù)β=1.05，誤差閉值ε=0.01，經(jīng)過多次迭代學(xué)習(xí)后訓(xùn)練次數(shù)N＝1800網(wǎng)絡(luò)趨于收斂，以確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值。最后將后二個季度的指標(biāo)數(shù)據(jù)作為測試數(shù)據(jù)，輸入到訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進行識別和分類，以判斷軟件是否會發(fā)生危機。實驗結(jié)果表明，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進行風(fēng)險預(yù)警工作是有效的，運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對后二個季度的指標(biāo)數(shù)據(jù)進行處理和計算，最后神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實際輸出值為r=0.57和r=0.77，該軟件開發(fā)風(fēng)險處于中等和較大狀態(tài)，與用專家效績評價方法評價出的結(jié)果基本吻合。
參考文獻：
[1]王國胤“Rough:集理論與知識獲取”[M].西安交通大學(xué)出版社，2001
在軟件項目特別是信息系統(tǒng)構(gòu)建項目投資過程中的風(fēng)險因素眾多，其后果嚴(yán)重程度各異，要把每個風(fēng)險因素都加以考慮會導(dǎo)致問題的復(fù)雜化，是不現(xiàn)實的。本文以某高校人力資源管理信息系統(tǒng)的構(gòu)建過程中所提出的指標(biāo)體系，建立了該項目風(fēng)險遞階層次結(jié)構(gòu)圖。
1.1基于層次分析法的一致性效驗結(jié)果根據(jù)圖1對各風(fēng)險子因素進行判斷，從而得到單因素評判矩陣。咨詢相關(guān)專家，對專家們的評判結(jié)果進行分析，合理取舍，得到風(fēng)險子因素的評判矩陣。最終將評語集確定為：A={低風(fēng)險，中等風(fēng)險，高風(fēng)險}。對于風(fēng)險子因素的權(quán)重矩陣，則采用層次分析法，邀請十位技術(shù)專家進行調(diào)查研究和相關(guān)分析，采用不同因素兩兩比較的方法，構(gòu)造不同層次的判斷矩陣，并進行歸一化處理和一致性檢驗。根據(jù)選定專家事先估計出項目實施人員對各個因素的側(cè)重程度，進行一級風(fēng)險因素的權(quán)重分配，加權(quán)后建立權(quán)重集，現(xiàn)以一級風(fēng)險“技術(shù)性風(fēng)險”中各組成因素的權(quán)數(shù)確定為實際評判對象，其一致性效驗結(jié)果如表2。由以上一致性效驗結(jié)果可得到一個模糊集：P2=（0.5015，0.4985）同樣也可以估計出各專家對人員風(fēng)險、經(jīng)濟風(fēng)險、環(huán)境風(fēng)險、管理風(fēng)險中各因素側(cè)重程度而加權(quán)組成因素的權(quán)重集如下：P1=（0.4238，0.5762），P3=（0.3824，0.2527，0.3649），P4=（0.4237，0.5673），P5=（0.3792，0.2284，0.3924）
1.2模糊綜合風(fēng)險評估分析在這個過程中，要使用專家調(diào)查法，具體操作如下，選取10名專家，讓這10名專家根據(jù)各自的相關(guān)經(jīng)驗，給出每一個風(fēng)險指標(biāo)對各類風(fēng)險的隸屬度，然后對其進行歸一化，最后得出一級評判矩陣，本文通過下面的“技術(shù)性風(fēng)險”中的各風(fēng)險因素的一級評判矩陣，對該種方法進行說明。該一級評判矩陣如表3所示。由此相應(yīng)的可得出人員風(fēng)險、經(jīng)濟風(fēng)險、管理風(fēng)險中各因素的一級評判矩陣。
1.2.1一級模糊綜合評價用加權(quán)平均模型模糊評價理論，計算項目風(fēng)險評估中一級模糊評價指標(biāo)的模糊值BK1=PK*RK，其中BK1代表一級模糊綜合評價指標(biāo)值，P代表權(quán)系數(shù)，R為一級評判矩陣，仍以“技術(shù)性風(fēng)險”為例來計算一級評判矩陣，將上述過程中的P2與R2代入公式。
1.2.2二級模糊綜合評價由人員風(fēng)險、技術(shù)性風(fēng)險、經(jīng)濟風(fēng)險、環(huán)境風(fēng)險、管理風(fēng)險共同組成的項目總體風(fēng)險權(quán)重矩陣。從向量矩陣B的結(jié)果可以看出，三個數(shù)中0．3841最大，其隸屬于風(fēng)險等級為低風(fēng)險，說明該校人力資源管理信息系統(tǒng)的構(gòu)建過程和投資風(fēng)險很小，是切實可行的。
2結(jié)論與展望
2.1結(jié)論①運用模糊綜合評判法對某高校的人力資源管理信息系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)項目進行綜合評估，得到了該項目在未來發(fā)生較低風(fēng)險的可能性最大，也就是項目的生命周期是很穩(wěn)定的。項目的發(fā)展也是隨著項目的目標(biāo)而進行的，由此可以看到，該項目的研究和系統(tǒng)的構(gòu)建都對某高校的人力資源現(xiàn)代化管理和信息化建設(shè)起到一定作用。②在實際應(yīng)用模糊綜合評價法建立相關(guān)軟件項目的風(fēng)險評價模型時，最關(guān)鍵的步驟是把項目中包含的方向不明、影響大小不易確定影響因素轉(zhuǎn)化成可以進行相關(guān)數(shù)學(xué)處理的模糊變量，然后在通過使用相關(guān)的模糊評價模型，對上述得出的模糊變量進行統(tǒng)計分析，最后得到可以定量的數(shù)據(jù)結(jié)果。從實際經(jīng)驗來看，這種評價的數(shù)據(jù)結(jié)果和一般的常規(guī)分析結(jié)果基本保持一致，這種量化的風(fēng)險分析結(jié)果，使得項目負責(zé)人可以隨時根據(jù)項目風(fēng)險的量化指標(biāo)，合理安排項目的風(fēng)險防范措施，這種使用量化數(shù)據(jù)的風(fēng)險分析指標(biāo)，對于動態(tài)監(jiān)控風(fēng)險有著良好的作用。③從本文的應(yīng)用實例可以看出，層次分析法適用于風(fēng)險管理比較簡單方便，通過一致性效驗結(jié)果進行數(shù)學(xué)建模的方式能夠更好的反應(yīng)風(fēng)險的層級關(guān)系和權(quán)重指標(biāo)。
[關(guān)鍵詞]軟件項目風(fēng)險管理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)粗集
本篇論文的中心是基于粗集的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)技術(shù)的高風(fēng)險識別，這樣在制定開發(fā)計劃中，最大的減少風(fēng)險發(fā)生的概率，形成對高風(fēng)險的管理。
一、模型結(jié)構(gòu)的建立
本文基于粗集的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)險分析模型,對項目的風(fēng)險進行評估,為項目進行中的風(fēng)險管理提供決策支持。在這個模型中主要是粗糙集預(yù)處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，即用RS理論對ANN輸入端的樣本約簡，尋找屬性間關(guān)系，約簡掉與決策無關(guān)的屬性。簡化輸入信息的表達空間維數(shù)，簡化ANN結(jié)構(gòu)。本論文在此理論基礎(chǔ)上，建立一種風(fēng)險評估的模型結(jié)構(gòu)。這個模型由三部分組成即：風(fēng)險辨識單元庫、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元、風(fēng)險預(yù)警單元。
1.風(fēng)險辨識單元庫。由三個部分功能組成：歷史數(shù)據(jù)的輸入，屬性約簡和初始化數(shù)據(jù).這里用戶需提供歷史的項目風(fēng)險系數(shù)。所謂項目風(fēng)險系數(shù),是在項目評價中根據(jù)各種客觀定量指標(biāo)加權(quán)推算出的一種評價項目風(fēng)險程度的客觀指標(biāo)。計算的方法:根據(jù)項目完成時間、項目費用和效益投入比三個客觀指標(biāo),結(jié)合項目對各種資源的要求,確定三個指標(biāo)的權(quán)值。項目風(fēng)險系數(shù)可以表述成:r=f(w1,w2,w3,T,T/T0,S/S0,U/U0),R<1；式中:r為風(fēng)險系數(shù);T、T0分別為實際時間和計劃時間;S、S0分別為實際費用和計劃費用;U、U0分別為實際效能和預(yù)計效能;w1、w2、w3分別是時間、費用和效能的加權(quán)系數(shù),而且應(yīng)滿足w1+w2+w3=1的條件。
2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元。完成風(fēng)險辨識單元的輸入后,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元需要先載入經(jīng)初始化的核心風(fēng)險因素的歷史數(shù)據(jù),進行網(wǎng)絡(luò)中權(quán)值的訓(xùn)練,可以得到輸入層與隱含層、隱含層與輸出層之間的權(quán)值和閥值。
(1)選取核心特征數(shù)據(jù)作為輸入，模式對xp=[xp1,xp2,.,xpn]T,dp(網(wǎng)絡(luò)期望輸出)提供給網(wǎng)絡(luò)。用輸入模式xp,連接權(quán)系數(shù)wij及閾值hj計算各隱含單元的輸出。
m
Ypj=1/{1+exp[-(∑wijxpi-hj)]},i=1,2,.,m;j=1,2,Λ,n,
i=1
(2)用隱含層輸出ypj,連接權(quán)系數(shù)wij及閾值h計算輸出單元的輸出
m
Yp=1/{1+exp[-(∑wjxpi-hj)]},i=1,2,.,m;j=1,2,Λ,n,
i=1
Yp=[y1,y2,……,yn]T
(3)比較已知輸出與計算輸出,計算下一次的隱含各層和輸出層之間新的連接權(quán)值及輸出神經(jīng)元閾值。
wj(k+1)=wj(k)+η(k)σpσpj+α[wj(k)-wj(k-1)]
h(k+1)=h(k)+η(k)σp+α[h(k)-h(k-1)]
η(k)=η0(1-t/(T+M))
η0是初始步長;t是學(xué)習(xí)次數(shù);T是總的迭代次數(shù);M是一個正數(shù),α∈(0,1)是動量系數(shù)。σp是一個與偏差有關(guān)的值,對輸出結(jié)點來說；σp=yp(1-yp)(dp-yp)；對隱結(jié)點來說,因其輸出無法比較,所以經(jīng)過反向推算；σpj=ypj(1-ypj)(ypwj)(4)用σpj、xpj、wij和h計算下一次的輸入層和隱含層之間新的連接權(quán)值及隱含神經(jīng)元閾值。wij(k+1)=wij(k)+η(t)σpjxpi+α[wij(k)-wij(k-1)]
3.風(fēng)險預(yù)警單元
根據(jù)風(fēng)險評價系數(shù)的取值,可以將項目的風(fēng)險狀況分為若干個區(qū)間。本文提出的劃分方法是按照5個區(qū)間來劃分的:
r<0.2項目的風(fēng)險很低,損失發(fā)生的概率或者額度很小;
0.2≤r<0.4項目的風(fēng)險較低,但仍存在一定風(fēng)險;
0.4≤r<0.6項目的風(fēng)險處于中等水平,有出現(xiàn)重大損失的可能;
0.6≤r<0.8項目的風(fēng)險較大,必須加強風(fēng)險管理,采取避險措施;
0.8≤r<1項目的風(fēng)險極大,重大損失出現(xiàn)的概率很高,建議重新考慮對于項目的投資決策。
總之，有許多因素影響著項目風(fēng)險的各個對象，我們使用了用戶評級的方式，從風(fēng)險評估單元中獲得評價系數(shù)五個等級。給出各風(fēng)險指標(biāo)的評價系數(shù)，衡量相關(guān)風(fēng)險的大小。系數(shù)越低，項目風(fēng)險越低；反之，系數(shù)越高，項目風(fēng)險越高。
二、實證：以軟件開發(fā)風(fēng)險因素為主要依據(jù)
這里我們從影響項目風(fēng)險諸多因素中，經(jīng)項目風(fēng)險系數(shù)計算，作出決策表，利用粗集約簡，抽取出最核心的特征屬性(中間大量復(fù)雜的計算過程省略)?？偣渤槿〕隽鶄€主要的指標(biāo)(PersonnelManagement/Training，Schedule，ProductControl，Safety，ProjectOrganization，Communication)確定了6個輸入神經(jīng)元，根據(jù)需求網(wǎng)絡(luò)隱含層神經(jīng)元選為13個，一個取值在0到1的輸出三層神經(jīng)元的BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。將前十個季度的指標(biāo)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)，對這些訓(xùn)練樣本進行數(shù)值化和歸一化處理，給定學(xué)習(xí)率η=0.0001，動量因子α=0.01，非線性函數(shù)參數(shù)β=1.05，誤差閉值ε=0.01，經(jīng)過多次迭代學(xué)習(xí)后訓(xùn)練次數(shù)N＝1800網(wǎng)絡(luò)趨于收斂，以確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值。最后將后二個季度的指標(biāo)數(shù)據(jù)作為測試數(shù)據(jù)，輸入到訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進行識別和分類，以判斷軟件是否會發(fā)生危機。實驗結(jié)果表明，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進行風(fēng)險預(yù)警工作是有效的，運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對后二個季度的指標(biāo)數(shù)據(jù)進行處理和計算，最后神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實際輸出值為r=0.57和r=0.77，該軟件開發(fā)風(fēng)險處于中等和較大狀態(tài)，與用專家效績評價方法評價出的結(jié)果基本吻合。
參考文獻：
[1]王國胤“Rough:集理論與知識獲取”[M].西安交通大學(xué)出版社，2001
隨著全球社會經(jīng)濟的發(fā)展，工程項目變得越來越復(fù)雜，工程量增大，技術(shù)要求越來越高，市場競爭越來越激烈等都給工程項目的實施帶來很大的風(fēng)險。風(fēng)險管理自從產(chǎn)生之后就在不斷的發(fā)展，由于科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展以及各個國家風(fēng)險管理機構(gòu)的推動，使得風(fēng)險管理的理論越來越規(guī)范，新的風(fēng)險管理方法不斷產(chǎn)生。然而隨著社會經(jīng)濟的不斷發(fā)展工程項目呈現(xiàn)出涉及范圍廣、技術(shù)要求高、影響因素多、投資資金大等特點，給工程項目造成了很大的風(fēng)險，因此研究工程項目風(fēng)險識別及對策研究具有重要的應(yīng)用意義。
1風(fēng)險評估
風(fēng)險評估是指在風(fēng)險識別與估計的前提下，運用相關(guān)數(shù)學(xué)理論并結(jié)合風(fēng)險評估理論構(gòu)建工程項目風(fēng)險評估模型，根據(jù)模型預(yù)估工程項目發(fā)生風(fēng)險的概率及對應(yīng)的后果，進而發(fā)現(xiàn)該工程項目的關(guān)鍵風(fēng)險并確定整個項目的風(fēng)險水平，從而為風(fēng)險的處置提供科學(xué)參考依據(jù)以保障項目順利施工。具體工程項目風(fēng)險評價主要包括如下內(nèi)容:1)確定風(fēng)險評價基準(zhǔn)。確定工程項目風(fēng)險基準(zhǔn)需要結(jié)合項目的實際情況，根據(jù)項目主體的項目目標(biāo)，按照每一類風(fēng)險的后果確定其相應(yīng)的可接受水平，不僅要確定單項風(fēng)險基準(zhǔn)，還需要根據(jù)總體目標(biāo)來確定整體風(fēng)險基準(zhǔn)。一般風(fēng)險在開始階段可接受水平相對較高，但隨著項目的實施，不確定性逐漸減少，可接受水平會逐漸降低，因此，項目風(fēng)險評價基準(zhǔn)應(yīng)隨時間的推移而不斷進行調(diào)整。2)分析全部單項風(fēng)險，并計算總體風(fēng)險水平。項目總體風(fēng)險水平的確定是在確定各單項風(fēng)險之后，根據(jù)各單項風(fēng)險之間的相互作用及其轉(zhuǎn)化關(guān)系，對風(fēng)險的可預(yù)見性、風(fēng)險所對應(yīng)的各種后果與發(fā)生的概率進行合理的估計，因此，評價工程項目整體風(fēng)險非常復(fù)雜。一般而言，工程項目風(fēng)險后果的嚴(yán)重性及其對應(yīng)發(fā)生的概率符合“二八原理”，即20%的風(fēng)險對工程項目構(gòu)成了80%的嚴(yán)重威脅。也就是說，可能導(dǎo)致嚴(yán)重后果的風(fēng)險出現(xiàn)的概率低，而導(dǎo)致不嚴(yán)重后果的風(fēng)險出現(xiàn)的概率高。同時，確定整體項目風(fēng)險還需考慮多個導(dǎo)致不嚴(yán)重后果的風(fēng)險耦合時，可能會造成相當(dāng)嚴(yán)重的后果，這在確定整體項目風(fēng)險水平時也需要認真考慮。3)與基準(zhǔn)風(fēng)險比較，對項目進行決策。若某單項風(fēng)險大于相應(yīng)的評價基準(zhǔn)時，則可進行成本效益分析來尋找其他風(fēng)險較小的方案進行替代;若項目整體風(fēng)險比整體評價基準(zhǔn)稍大時，則可考慮重新擬定新的項目總體方案。當(dāng)項目總體風(fēng)險不大于總體評價基準(zhǔn)時，則表示項目風(fēng)險可接受，工程項目可按計劃繼續(xù)進行，否則，考慮放棄項目。在實際的計算中，需要考慮到的因素種類很多，各因素之間還需要劃分成若干層次，并對各層次之間的因素劃分評價等級，之后求得各層矩陣，數(shù)學(xué)方法可采用模糊綜合評價的方法，其主要是在構(gòu)建等級模糊子集對被評價的工程項目模糊指標(biāo)進行量化(即確定隸屬度)基礎(chǔ)上，根據(jù)模糊變換原理來綜合各指標(biāo)形成最終整體評價結(jié)果。評判順序為:首先對最低層次的指標(biāo)采用模糊綜合評價的方法進行評價，然后根據(jù)評價結(jié)果構(gòu)建上一層次的模糊矩陣并采用模糊綜合評價法進行評價。根據(jù)此方法由底而上逐層進行模糊綜合評價，進而得到系統(tǒng)總體的綜合風(fēng)險評價結(jié)果。
2風(fēng)險對策
風(fēng)險的識別與評估的最終目的是對工程項目提供科學(xué)的決策依據(jù)及對策，因此，相關(guān)的工程項目風(fēng)險管理人員在風(fēng)險識別與評估之后制定相應(yīng)的風(fēng)險應(yīng)對計劃與措施。具體風(fēng)險應(yīng)對計劃如圖1所示。制定風(fēng)險的應(yīng)對措施的主要目的是減少項目風(fēng)險可能造成的危害，從而提高對工程項目風(fēng)險的控制，減少損失。一般情況下，項目風(fēng)險應(yīng)對措施包括三種方法，即風(fēng)險分散與轉(zhuǎn)移、風(fēng)險損失控制、風(fēng)險自留與風(fēng)險回避。1)風(fēng)險的分散與轉(zhuǎn)移對策。此方法是工程項目風(fēng)險管理中最為常見的方法，采用這種方法應(yīng)注意三個原則:a．要能夠降低工程造價和有利于合同的履行。b．誰能夠防止風(fēng)險或控制風(fēng)險或減少風(fēng)險造成的損失，就由誰承擔(dān)該風(fēng)險。c．要有利于調(diào)動承擔(dān)方的積極性。2)風(fēng)險損失控制。根據(jù)工程項目預(yù)估的風(fēng)險，需要制定應(yīng)對措施來降低風(fēng)險發(fā)生的概率及其可能造成的嚴(yán)重后果，主要包括預(yù)防損失和減少損失兩個方面。a．預(yù)防損失，例如合理的管理及制定安全計劃等，主要目的在于減少甚至消除損失發(fā)生的概率。b．減少損失，包括損失最小化方案和損失挽救方案，例如制定災(zāi)難計劃、應(yīng)急計劃等，其主要目的在于減少風(fēng)險發(fā)生時所造成后果的嚴(yán)重性。風(fēng)險損失控制方案也可以是預(yù)防損失與減少損失的組合方案。3)風(fēng)險自留對策與風(fēng)險回避。風(fēng)險自留也稱風(fēng)險承擔(dān)，企業(yè)以其內(nèi)部資源來承擔(dān)項目風(fēng)險所造成的損失。風(fēng)險回避是一種以消極的放棄和中止的方式來避免可能產(chǎn)生的潛在風(fēng)險，它與損失控制一樣，均是以控制項目風(fēng)險本身為對象，但損失控制是主動、積極的風(fēng)險對策。在采用風(fēng)險回避對策時要注意有些風(fēng)險回避可能是不實際甚至不可能回避的，若項目風(fēng)險越復(fù)雜，采取回避對策就越不可能;風(fēng)險回避同時也可能意味著獲得收益的可能性;回避一種風(fēng)險的同時可能會產(chǎn)生另外一種新的風(fēng)險。
3結(jié)語
風(fēng)險評估是指在風(fēng)險識別與估計的前提下，運用相關(guān)數(shù)學(xué)理論并結(jié)合風(fēng)險評估理論構(gòu)建工程項目風(fēng)險評估模型，根據(jù)模型預(yù)估工程項目發(fā)生風(fēng)險的概率及對應(yīng)的后果，進而發(fā)現(xiàn)該工程項目的關(guān)鍵風(fēng)險并確定整個項目的風(fēng)險水平，從而為風(fēng)險的處置提供科學(xué)參考依據(jù)以保障項目順利施工。具體工程項目風(fēng)險評價主要包括如下內(nèi)容:1)確定風(fēng)險評價基準(zhǔn)。確定工程項目風(fēng)險基準(zhǔn)需要結(jié)合項目的實際情況，根據(jù)項目主體的項目目標(biāo)，按照每一類風(fēng)險的后果確定其相應(yīng)的可接受水平，不僅要確定單項風(fēng)險基準(zhǔn)，還需要根據(jù)總體目標(biāo)來確定整體風(fēng)險基準(zhǔn)。一般風(fēng)險在開始階段可接受水平相對較高，但隨著項目的實施，不確定性逐漸減少，可接受水平會逐漸降低，因此，項目風(fēng)險評價基準(zhǔn)應(yīng)隨時間的推移而不斷進行調(diào)整。2)分析全部單項風(fēng)險，并計算總體風(fēng)險水平。項目總體風(fēng)險水平的確定是在確定各單項風(fēng)險之后，根據(jù)各單項風(fēng)險之間的相互作用及其轉(zhuǎn)化關(guān)系，對風(fēng)險的可預(yù)見性、風(fēng)險所對應(yīng)的各種后果與發(fā)生的概率進行合理的估計，因此，評價工程項目整體風(fēng)險非常復(fù)雜。一般而言，工程項目風(fēng)險后果的嚴(yán)重性及其對應(yīng)發(fā)生的概率符合“二八原理”，即20%的風(fēng)險對工程項目構(gòu)成了80%的嚴(yán)重威脅。也就是說，可能導(dǎo)致嚴(yán)重后果的風(fēng)險出現(xiàn)的概率低，而導(dǎo)致不嚴(yán)重后果的風(fēng)險出現(xiàn)的概率高。同時，確定整體項目風(fēng)險還需考慮多個導(dǎo)致不嚴(yán)重后果的風(fēng)險耦合時，可能會造成相當(dāng)嚴(yán)重的后果，這在確定整體項目風(fēng)險水平時也需要認真考慮。3)與基準(zhǔn)風(fēng)險比較，對項目進行決策。若某單項風(fēng)險大于相應(yīng)的評價基準(zhǔn)時，則可進行成本效益分析來尋找其他風(fēng)險較小的方案進行替代;若項目整體風(fēng)險比整體評價基準(zhǔn)稍大時，則可考慮重新擬定新的項目總體方案。當(dāng)項目總體風(fēng)險不大于總體評價基準(zhǔn)時，則表示項目風(fēng)險可接受，工程項目可按計劃繼續(xù)進行，否則，考慮放棄項目。在實際的計算中，需要考慮到的因素種類很多，各因素之間還需要劃分成若干層次，并對各層次之間的因素劃分評價等級，之后求得各層矩陣，數(shù)學(xué)方法可采用模糊綜合評價的方法，其主要是在構(gòu)建等級模糊子集對被評價的工程項目模糊指標(biāo)進行量化(即確定隸屬度)基礎(chǔ)上，根據(jù)模糊變換原理來綜合各指標(biāo)形成最終整體評價結(jié)果。評判順序為:首先對最低層次的指標(biāo)采用模糊綜合評價的方法進行評價，然后根據(jù)評價結(jié)果構(gòu)建上一層次的模糊矩陣并采用模糊綜合評價法進行評價。根據(jù)此方法由底而上逐層進行模糊綜合評價，進而得到系統(tǒng)總體的綜合風(fēng)險評價結(jié)果。
2風(fēng)險對策
風(fēng)險的識別與評估的最終目的是對工程項目提供科學(xué)的決策依據(jù)及對策，因此，相關(guān)的工程項目風(fēng)險管理人員在風(fēng)險識別與評估之后制定相應(yīng)的風(fēng)險應(yīng)對計劃與措施。具體風(fēng)險應(yīng)對計劃如圖1所示。制定風(fēng)險的應(yīng)對措施的主要目的是減少項目風(fēng)險可能造成的危害，從而提高對工程項目風(fēng)險的控制，減少損失。一般情況下，項目風(fēng)險應(yīng)對措施包括三種方法，即風(fēng)險分散與轉(zhuǎn)移、風(fēng)險損失控制、風(fēng)險自留與風(fēng)險回避。1)風(fēng)險的分散與轉(zhuǎn)移對策。此方法是工程項目風(fēng)險管理中最為常見的方法，采用這種方法應(yīng)注意三個原則:a．要能夠降低工程造價和有利于合同的履行。b．誰能夠防止風(fēng)險或控制風(fēng)險或減少風(fēng)險造成的損失，就由誰承擔(dān)該風(fēng)險。c．要有利于調(diào)動承擔(dān)方的積極性。2)風(fēng)險損失控制。根據(jù)工程項目預(yù)估的風(fēng)險，需要制定應(yīng)對措施來降低風(fēng)險發(fā)生的概率及其可能造成的嚴(yán)重后果，主要包括預(yù)防損失和減少損失兩個方面。a．預(yù)防損失，例如合理的管理及制定安全計劃等，主要目的在于減少甚至消除損失發(fā)生的概率。b．減少損失，包括損失最小化方案和損失挽救方案，例如制定災(zāi)難計劃、應(yīng)急計劃等，其主要目的在于減少風(fēng)險發(fā)生時所造成后果的嚴(yán)重性。風(fēng)險損失控制方案也可以是預(yù)防損失與減少損失的組合方案。3)風(fēng)險自留對策與風(fēng)險回避。風(fēng)險自留也稱風(fēng)險承擔(dān)，企業(yè)以其內(nèi)部資源來承擔(dān)項目風(fēng)險所造成的損失。風(fēng)險回避是一種以消極的放棄和中止的方式來避免可能產(chǎn)生的潛在風(fēng)險，它與損失控制一樣，均是以控制項目風(fēng)險本身為對象，但損失控制是主動、積極的風(fēng)險對策。在采用風(fēng)險回避對策時要注意有些風(fēng)險回避可能是不實際甚至不可能回避的，若項目風(fēng)險越復(fù)雜，采取回避對策就越不可能;風(fēng)險回避同時也可能意味著獲得收益的可能性;回避一種風(fēng)險的同時可能會產(chǎn)生另外一種新的風(fēng)險。
3結(jié)語
關(guān)鍵詞：風(fēng)險評估；蒙特卡洛模擬；灰色評價；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
中圖分類號：F27 文獻標(biāo)識碼：A
風(fēng)險評估就是在充分掌握資料的基礎(chǔ)之上，采用合適的方法對已識別風(fēng)險進行系統(tǒng)分析和研究，評估風(fēng)險發(fā)生的可能性（概率）、造成損失的范圍和嚴(yán)重程度（強度），為接下來選擇適當(dāng)?shù)娘L(fēng)險處理方法提供依據(jù)。根據(jù)實際需要的不同可以對風(fēng)險進行定性分析和定量分析。定性分析一般是根據(jù)風(fēng)險度（重要程度）或風(fēng)險大?。ǜ怕省翉姸龋┑戎笜?biāo)對風(fēng)險因素進行優(yōu)先級排序，為進一步分析或處理風(fēng)險提供參考，常用方法有專家打分法等。定量分析則是將體現(xiàn)風(fēng)險特征的指標(biāo)量化，加深對風(fēng)險因素的認識，有助于風(fēng)險管理者采取更具針對性的對策和措施，常用方法有敏感性分析、蒙特卡羅分析等。下面介紹常用的一些風(fēng)險評估方法。
一、專家調(diào)查法
在風(fēng)險識別的基礎(chǔ)之上，請專家對風(fēng)險因素的發(fā)生概率和影響程度進行評價，再綜合整體風(fēng)險水平進行評價。該方法簡單易行，可以在采用德爾菲法進行風(fēng)險識別時同時進行，節(jié)約成本和時間，缺點是主觀性強，依賴于專家水平。
二、蒙特卡洛模擬法
蒙特卡洛模擬法又稱統(tǒng)計試驗法或隨機模擬法，其原理是將項目目標(biāo)變量（風(fēng)險評價指標(biāo)）和各個風(fēng)險變量綜合在一個數(shù)學(xué)模擬模型內(nèi)，每個風(fēng)險變量用一個概率分布來描述，然后利用計算機產(chǎn)生隨機數(shù)（或偽隨機數(shù)），并根據(jù)隨機數(shù)在各個風(fēng)險變量的概率分布中取值，算出目標(biāo)變量值，經(jīng)過多次運算即可得出目標(biāo)變量的期望值、方差、概率分布等指標(biāo)，繪制累計概率圖，供決策者參考。
風(fēng)險變量的確定，一般采用前述的風(fēng)險識別方法，如果風(fēng)險因素較多，可以先進行敏感性分析，選擇敏感的風(fēng)險因素作為風(fēng)險變量。風(fēng)險變量的概率分布描述是進行模擬分析的基礎(chǔ)，常用的有正態(tài)分布、β分布、三角分布、梯形分布、階梯分布等，銷售量、售價、產(chǎn)品成本等變量多采用正態(tài)分布，工期、投資等變量多采用三角分布描述。對有歷史數(shù)據(jù)的風(fēng)險變量可根據(jù)數(shù)據(jù)做統(tǒng)計分析，估計其概率分布，對沒有歷史數(shù)據(jù)的風(fēng)險變量，可以采用專家調(diào)查法確定變量的概率分布。
該法由法國數(shù)學(xué)家John.ron.neuman創(chuàng)立，由于其依賴的概率統(tǒng)計理論與賭博原理類同，因此以歐洲著名賭城摩納哥首都Monte Carlo命名。該方法的優(yōu)點是使用計算機模擬項目的自然過程，比歷史模擬方法成本低、效率高，結(jié)果相對精確；可以處理多個因素非線性、大幅波動的不確定性，并把這種不確定性的影響以概率分布形式表示出來，克服了敏感性分析的局限性。不足之處是依賴于特定的隨機過程和選擇的歷史數(shù)據(jù)，不能反映風(fēng)險因素之間的相互關(guān)系，需要有可靠的模型，否則導(dǎo)致錯誤。
三、計劃評審技術(shù)（PERT）
該方法是用網(wǎng)絡(luò)圖來體現(xiàn)項目中各項活動的進度和相互之間的關(guān)系，確定關(guān)鍵路徑，計算總工期及概率，再綜合考慮資源因素，得到最佳的項目計劃方案。PERT主要用于對項目的進度管理，評價進度和費用方面的風(fēng)險。它適用于評價缺乏歷史經(jīng)驗資料的科研或產(chǎn)品研發(fā)項目風(fēng)險以及與進度相關(guān)的項目風(fēng)險。由于該方法的前提是假設(shè)項目每項活動的時間服從正態(tài)分布或β分布，總工期和關(guān)鍵路徑都具有隨機性，但是隨著關(guān)鍵路徑的確定，這一假設(shè)就失去意義，因此具有一定的缺陷。
四、敏感性分析法
敏感性分析法是指在假定其他風(fēng)險因素不變的情況下，評估某一個（或幾個）特定的風(fēng)險因素變化對項目目標(biāo)變量的影響程度，確定它的變動幅度和臨界值，計算出敏感系數(shù)，據(jù)此對風(fēng)險因素進行敏感性排序，供決策者參考。這種方法應(yīng)用廣泛，常用于項目的可行性研究階段，有助于發(fā)現(xiàn)重要的風(fēng)險因素，具體又可分為單因素敏感性分析和多因素敏感性分析。其缺點在于只能體現(xiàn)風(fēng)險因素的強度而不能反映發(fā)生概率，也不能反映眾多風(fēng)險因素同時變化時對項目的綜合影響。
五、決策樹法
決策樹法是指利用圖解的形式，將風(fēng)險因素層層分解，繪制成樹狀圖，逐項計算其概率和期望值，進行風(fēng)險評估和方案的比較和選擇。一棵簡單的決策樹包括決策節(jié)點、狀態(tài)節(jié)點和結(jié)果節(jié)點，決策節(jié)點與狀態(tài)節(jié)點之間為方案分支，狀態(tài)節(jié)點引出的分支為狀態(tài)分支，決策節(jié)點上標(biāo)注最終方案的收益期望值，方案分支標(biāo)注方案名稱，狀態(tài)節(jié)點標(biāo)注某個行動方案收益期望值，狀態(tài)分支標(biāo)注狀態(tài)名稱和概率，結(jié)果節(jié)點標(biāo)注收益值。一般會求出目標(biāo)變量在所有風(fēng)險因素所有概率組合下的期望值，再畫出概率分布圖，因此計算量與風(fēng)險因素和變化的數(shù)量成指數(shù)關(guān)系，并且需要有足夠的有效數(shù)據(jù)做支撐。這種方法層次清晰，不同節(jié)點面臨的風(fēng)險及概率一目了然，不易遺漏，能夠適應(yīng)多階段情形下的風(fēng)險分析，但用于大型復(fù)雜項目時工作量較大，也不適合用于缺乏類似客觀數(shù)據(jù)的項目。
六、影響圖法
影響圖是指由風(fēng)險結(jié)點集合和反映風(fēng)險關(guān)系的有向弧集合構(gòu)成的無環(huán)有向圖，它是在決策樹基礎(chǔ)之上發(fā)展起來的圖形描述工具，包含了對風(fēng)險變量相關(guān)性的描述，既可以表示變量之間的概率依賴關(guān)系，又可用于計算，能夠有效地把決策問題轉(zhuǎn)化成模型，是決策問題定性描述和定量分析的有效工具。其優(yōu)點是概率估計、備選方案、決策者偏好等資料完整；圖形直觀、概念明確；計算規(guī)模隨著風(fēng)險因素個數(shù)呈線性增長。缺點是需要獲取大量的概率和效用值，對于復(fù)雜問題建模困難。
七、模糊綜合評價法
模糊理論是美國加州大學(xué)伯克力分校盧菲特?澤德教授于1965年首先提出的一種定量表達工具，用來表達某些無法明確定義的模糊性概念。事物的某些狀態(tài)或?qū)傩匀缒谢蚺?，可以明確區(qū)分，但是如漂亮或不漂亮、高或矮之類帶有主觀意識的屬性，則很難以明確的標(biāo)準(zhǔn)加以區(qū)分，模糊理論接受自然界模糊性現(xiàn)象存在的事實，并將其量化，進行相關(guān)研究。
風(fēng)險也具有模糊性，主要表現(xiàn)為風(fēng)險的強度或大小很難進行明確的界定。模糊綜合評價法將項目風(fēng)險大小用模糊子集進行表達，利用隸屬度及模糊推理的概念對風(fēng)險因素進行排序，以改進的模糊綜合評價法為基礎(chǔ)，采用層次分析法（AHP）構(gòu)建風(fēng)險遞階層次結(jié)構(gòu)，采用專家調(diào)查法確定各層次內(nèi)的風(fēng)險因素指標(biāo)權(quán)重，逐級進行模糊運算，直至總目標(biāo)層，最終獲得項目各個層級以及整體的風(fēng)險評估結(jié)果。該方法將風(fēng)險的定性和定量分析相結(jié)合，對于難以量化的風(fēng)險因素如法律變動，也能進行有效分析，不依賴絕對指標(biāo)，避免標(biāo)準(zhǔn)不合理導(dǎo)致的偏差。缺點是專家的主觀偏見和能力水平可能會影響結(jié)果，對隸屬度變化時評價結(jié)果改變的波動性利用不夠。
八、風(fēng)險矩陣法
該方法又稱風(fēng)險值法，1998年由Paul R等人提出。該方法將風(fēng)險事件發(fā)生的概率和影響程度分級評分，然后分別作為矩陣的行和列形成風(fēng)險矩陣，將風(fēng)險概率和風(fēng)險后果估計值（0～1）相乘得到風(fēng)險值，進而按照風(fēng)險事件在矩陣中的位置作出評估。該方法使用簡單快捷。缺點是計算風(fēng)險概率往往需要歷史數(shù)據(jù)；由于風(fēng)險的隨機性和影響的模糊性，易產(chǎn)生風(fēng)險結(jié)。
九、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)(ANN)
該方法是模仿生物大腦結(jié)構(gòu)和功能而形成的一類信息處理系統(tǒng)，最先由美國生物學(xué)家Warren Mcculloch和數(shù)學(xué)家Walter Pitts于1943年提出，經(jīng)過幾十年的發(fā)展已經(jīng)成為多學(xué)科綜合的前沿學(xué)科。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)單元是神經(jīng)元，它一般是多個輸入、一個輸出的非線性單元，按照一定的層次結(jié)構(gòu)排列，每層神經(jīng)元以加權(quán)方式與其他層次上的神經(jīng)元連接構(gòu)成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。根據(jù)連接方式的不同，目前已有30多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，最常用的是誤差反向傳播的多層前饋式網(wǎng)絡(luò)，即BP網(wǎng)絡(luò)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)運作模式是建立神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)連接，通過學(xué)習(xí)規(guī)則或自組織等過程建立相應(yīng)的非線性數(shù)學(xué)模型，經(jīng)過多次信息輸入和輸出比對，并不斷進行修正，使輸出結(jié)果與實際值之間差距不斷縮小。優(yōu)點：具有自學(xué)習(xí)、自組織適應(yīng)能力和強容錯性等特性；避免了大量的繁瑣計算，使評價工作更簡便易行；主要是通過對以往的樣本數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)，獲取經(jīng)驗，弱化了確定各因素權(quán)重時的人為因素。缺點：選擇網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不當(dāng)會影響評價結(jié)果；輸出結(jié)果不能體現(xiàn)單個風(fēng)險因素的重要程度；泛化能力差，不適用于多目標(biāo)的評價過程，項目具有獨特性、一次性的特點。
十、灰色評價方法
灰色系統(tǒng)理論是我國著名學(xué)者鄧聚龍于1982年提出的，他根據(jù)信息的清晰程度，將系統(tǒng)分為白色、黑色和灰色，白色系統(tǒng)信息完全可見，黑色系統(tǒng)信息未知，灰色系統(tǒng)介于兩者之間，分析過程中可充分利用已知信息將灰色系統(tǒng)的灰色性白化，分析方法有灰色聚類法、灰色關(guān)聯(lián)分析法等?；疑P(guān)聯(lián)分析是根據(jù)因素之間發(fā)展態(tài)勢的相似或者相異程度來衡量因素間關(guān)聯(lián)度的方法?；疑u價方法的優(yōu)點：對樣本量要求不高，不要求樣本服從任何分布，可以有效地克服復(fù)雜系統(tǒng)的層次復(fù)雜性、結(jié)構(gòu)關(guān)系的模糊性、動態(tài)變化的隨機性、指標(biāo)數(shù)據(jù)的不完全性和不確定性，排除認為影響，數(shù)據(jù)不必進行歸一化處理，可靠性強。缺點：樣本數(shù)據(jù)具有時間序列特性，綜合評價結(jié)果具有“相對評價”的缺點，需要確定分辨率，其選擇標(biāo)準(zhǔn)尚無一個合理的標(biāo)準(zhǔn)。
對項目風(fēng)險定性和定量分析，為選擇最佳風(fēng)險處理手段提供了可靠的依據(jù)。上述風(fēng)險評估方法有各自的特點和優(yōu)勢，有的方法以全面、精確為特點，有的方法以簡單易用為優(yōu)勢，一些方法可以同時處理風(fēng)險識別和風(fēng)險評估，各方法之間也有相互交叉、相互引用的情況，在實際應(yīng)用中應(yīng)當(dāng)根據(jù)掌握資料程度、項目實際情況具體選擇。1992年英國里丁大學(xué)Simister教授對英國項目管理協(xié)會的37名會員進行風(fēng)險評估技術(shù)應(yīng)用方面的調(diào)查，結(jié)果顯示盡管有很多新的風(fēng)險評估方法，但傳統(tǒng)的調(diào)查打分法、蒙特卡洛模擬和計劃評審法使用率達70%。據(jù)統(tǒng)計，由于資料稀缺和時間緊迫，75%的項目經(jīng)理傾向于采用專家調(diào)查打分，將風(fēng)險評估主觀量化。未來項目風(fēng)險管理將更加注重一體化和動態(tài)持續(xù)性，風(fēng)險的量化分析越來越受到重視，隨著傳統(tǒng)風(fēng)險評估方法不斷改進，新方法的不斷完善，風(fēng)險評估將會使項目管理更加科學(xué)有效。
（作者單位：重慶大學(xué)建設(shè)管理與房地產(chǎn)學(xué)院）
主要參考文獻
[1]廖詩娜.PPP項目定量風(fēng)險評估方法比較[J].合作經(jīng)濟與科技，2010.6.
[2]楊義燦.投資項目評價的理論、方法及應(yīng)用研究[D].南京: 河海大學(xué)，2000.
[3]Paul R，Garvey PR，Lansdowne ZF. Risk matrix:an approach for identifying，assessing，and ranking program risks[J].Air Journal of Logistics，1998.25.
[4]易軍，許忠保，劉小鵬.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的工程應(yīng)用及展望[J].湖北工業(yè)大學(xué)學(xué)報，2007.22.
