企业管理论文产业演进中的中国企业战略并购问题研究(2)

2.2.2 蒙特卡罗模拟

蒙特卡罗(Monte-Carlo)方法是一种模拟技术，即通过对每一随机变量进行抽样，将其带入数据模型中，确定函数值。一般而言，用蒙特卡罗方法模拟一个实际问题，基本步骤如下：

根据实际问题，构造模拟的数学模型;　　根据模型的特点，进行相应概率分布的多次重复抽样;将抽样模拟结果进行统计处理;得出结论。

简言之，蒙特卡罗方法就是模拟随机变量x1，x2，∧，xp的函数η=η(x1，x2，∧，xp)得到的抽样值η1，η2，∧，ηN，经统计处理后得出的η的概率分布或各阶矩阵的统计估计，最后得到问题的近似解，是一种独具风格的方法。

2.2.3 网络模型法

网络模型有关键线路法(CPM)、计划评审技术(PERT)和图形评审技术(GW)。

CPM假定项目各工序时间是确定的，只要工序的条件不变，为完成该工序所需时间就不变。不能反映风险因素对项目总工期的影响，因此在风险评价方面作用不是很大。

PERT也要找出项目工序的关键线路，项目各工序时间和总工期都是随机变量。根据概率假定总工期服从正态分布。由于工程项目的一次性，一般都缺少先例，每个工序开始、结束以及持续时间都是不确定的。PERT把这种不确定性带来的工期成本风险归因于随机性，通过对这种随机性的分析和评价揭示出项目工期和成本的风险情况。此外，PERT还通过确定各工序之间的逻辑关系和核实工序时间以及所用资源识别出有关风险。

2.2.4 等风险图法

工程项目风险的大小不仅和风险事件发生的概率有关，而且还与风险损失的多少有关。评价风险的大小见附图。

在附图中，工程项目风险量的大小R为风险出现概率P，和潜在的损失值q的函数，表达式R=f(Pr，q)。曲线越靠近原点，表示风险量越小，反之越大。因此：R2

R具有下列性质：

(1)在工程项目风险管理中，一般认为，潜在损失对R的影响较大;

(2)若两种风险的潜在损失相类似，则其发生频率高的风险具有较大的R;

(3)风险评价图中每条曲线代表一个风险事件，不同曲线风险程度不一样。曲线距离原点越远，期望损失越大，一般认为风险就越大。

(4)工程项目风险发生频率与潜在损失的乘积就是损失期望值，即风险量大小是关于损失期望值的增函数。因此，可得到图中等风险图的大致形状。在风险理论中常用下列公式来计算R：

R=R=f(Pr，q)=Pr·q或R=■priqi(5)

(5)式中，i(=1，2，3，∧，n)表示工程项目的第i风险事件。

3 比较

调查和专家打分法适用于项目决策前期，这个时期往往缺乏具体的数据资料，主要依据专家经验和决策者的意向，得出的结论也只是一种大致的程度值，它只能作为进一步分析参考的基础。优点在于方法简单、易懂、节约时间，并且适应性很强，但有时需要更精确的结果，该方法就难以奏效了。

层次分析法的特点是，可细化工程项目风险评价因素体系和权重体系，使其更为合理;对方案评价，采用两两比较法，可提高评价的准确程度;对结果的分析处理，可以对评判结果的逻辑性、合理性进行辨别和筛选。既可用于评价工程项目标段划分、工程投标风险、报价风险等单项风险水平，又可用于评价工程项目不同方案等综合风险水平。这种方法有广泛的适用性，易操作;不足之处在于它受计算规则的限制，不易于在复杂项目中应用。

模糊数学把定性的问题巧妙地转化为定量描述，为工程管理和风险分析提供了一条新的思路。对工程项目风险的描述，实际就存在模糊性，大多数工程的风险都很难给出具体的风险率或可能的损失，同时，工程项目风险评价，又是一个涉及多项因素的多目标过程，所以，将模糊综合评判的理论运用到工程项目风险评价是必然的。这种方法的结论也没有得出项目风险程度的确切值，只能判断项目大致的风险度，

网络模型法中常用PERT，用PERT进行项目进度风险评价比较方便，附加的工作量不大。它用于解决这样一类项目问题：该项目由各项活动组成，实施每项活动有一定的逻辑关系，但完成每项活动所需的时间十分复杂，具有不确定性;此外，又需要合理地确定完成项目的时间。

蒙特卡罗模拟法是一种多元素变化分析方法，在该方法中所有的元素都同时受风险不确定性的影响。该技术的难点在于对风险因素相关性的辨识与评价,可以直接处理每一个风险因素的不确定性，并把这种不确定性在成本方面影响以概率分布的形式表示出来。既有对项目结构分析，又有对风险因素的定量评价，因此是比较适合在项目中应用的一种方法。

4 结论

在风险评价中必须灵活地运用以上各种评价方法，取长补短，从工程项目的不同角度出发进行评价，对用不同评价方法评价出来的结果进行综合、分析、计算，最后得到工程项目某一风险的发生概率和损失大小，这样才能为后阶段的风险防范制定可行的、合理的对策，为风险管理决策提供依据。

参考文献

1 宜家骥.多目标决策[M]. 长沙：湖南科学技术出版社，1999

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