项目风险管理作业题原题.doc

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1、项目风险管理作业题:一、名词解释:1.风险因素:答:风险因素是风险事件发生的潜在原因。在具备一定的条件时,风险因素才有可能发生风险事件,这一定的条件称为转化条件(主要原因)。即使具备转化条件,还必须具备另外的条件时,风险事件才会真的发生,这种条件称为触发条件(直接原因)。2.风险损失答:风险损失在风险管理中系指非故意的、非计划的和非预期的经济价值的减少,通常以货币来衡量。它包括直接损失和间接损失。直接损失指财产损毁和人员伤亡的价值。间接损失指直接损失以外的额外物质损失、收入损失和责任损失。3.纯粹风险答:纯粹风险指仅造成损失而无收益可能的风险。例如自然灾害

2、、火灾、安全事故等突发性风险。这类风险一般具有一定的规律性和前兆,可以通过统计分析发现并采取预防策略。纯粹风险的后果有损失和无损失两种可能。4.风险辨识之风险核查表答:风险核对表是基于以前类比项目信息及其他相关信息编制的风险识别核对图表。核对表一般按照风险来源排列。利用核对表进行风险识别的主要优点是快而简单,缺点是受到项目可比性的限制。5.风险辨识之德尔菲法答:德尔菲法是由美国著名咨询机构兰德公司于20世纪50年代初发明的。它本质上是一种匿名反馈函询法。其做法是,在针对所要预测的问题征得各专家的意见后,进行整理、归纳、统计,再匿名反馈给各专家,再次征求意见

3、,再集中,再反馈,直到得到较集中稳定的意见。德尔菲法不仅用于风险因素的罗列,还可用于估计风险发生的可能性及其影响。6.风险辨识之流程图法答:流程图法是将一个工程项目的实施过程,或工程项目某一部分的管理过程,或某一部分结构的施工过程,按步骤或阶段顺序以若干模块形式组成一个流程图,每个模块中都标出各种潜在的风险或利弊因素,从而给决策者一个清晰具体的印象。7.风险估计之正态分布答:正态分布(Normaldistribution)又名高斯分布(Gaussiandistribution),是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布,在统计学的许多方面有着重大

4、的影响力。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的高斯分布,记为N(μ,σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置,其标准差σ决定了分布的幅度。因其曲线呈钟形,因此人们又经常称之为钟形曲线。我们通常所说的标准正态分布是μ=0,σ=1的正态分布。8.风险估计之泊松分布答:泊松分布在二项分布中n很大、q泊松分布在二项分布中n很大、q很小时,更适合风险损失次数的估测。9.风险估计之指数分布答:风险估计之指数分布10.风险评价之层次分析法答:AHP是一种定性与定量分析相结合的多目标决策分析方法,它改变了以往最优化技术只能处理定性分析问题的传统

5、观念,而率先进入了长期滞留在定性分析水平上的许多科学研究的领地,提供了对非定量事件作定量分析的简便方法。AHP的理论核心是通过分析复杂系统的有关要素及其相互关系,将系统简化为有序的递阶层次结构,使这些要素归并为不同的层次,在每一层次,可按其上一层的某一准则或要素,对该层要素进行两两相对比较,建立判断矩阵。层次分析是工程风险评估方法论中应用最为广泛的系统科学原理之一。为了获得对工程系统风险性的全面认识,将系统进行多层次分析,每一个层次都成为整体中的一个子系统或子子系统。层次分析方法要求我们在工程风险评估问题时要具有层次的观念,一方面在风险分类和辨识的基础上,

6、从错综复杂的现象中将问题分解出不同的层次,并把握各个层次之间的关系,从总体上加以考虑。另一方面又要根据所要解决的具体问题把研究的重点放在某一具体层次重要元素上。“综合一分析一综合”是对工程问题不同层次风险因素动态分析最有效的方法,特别是EPC工程项目风险发生机理复杂的情况下,层次分析方法是一条重要的途径。模糊综合评价、灰色综合评价和人工神经网络都是在层次分析基础上发展而成的。11.风险评价之模糊数学方法答:模糊数学是研究和处理模糊性现象的数学方法。众所周知,经典数学是以精确性为特征的。然而,与精确性相悖的模糊性并不完全是消极的、没有价值的。甚至可以这样说,

7、有时模糊性比精确性还要好。例如,要你某时到某地去迎接一个“大胡子高个子长头发戴宽边黑色眼镜的中年男人”。尽管这里只提供了一个精确信息——男人,而其他信息——大胡子、高个子、长头发、宽边黑色眼镜、中年等都是模糊概念,但是你只要将这些模糊概念经过头脑的综合分析判断,就可以接到这个人。模糊数学在实际中的应用几乎涉及到国民经济的各个领域及部门,农业、林业、气象、环境、地质勘探、医学、经济管理等方面都有模糊数学的广泛而又成功的应用。12.风险评价之蒙特卡罗模拟答:工程项目管理的蒙特卡罗法,又称统计表试验方法,是一种依据统计理论,利用计算机来研究风险发生概率或风险损失

8、数值的计算方法。在目前的工程项目风险分析中,这是一种应用广泛、相对

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