泓域/数字营销公司企业风险衡量 数字营销公司 企业风险衡量 xx投资管理公司 目录 一、 公司概况 3 公司合并资产负债表主要数据 3 公司合并利润表主要数据 3 二、 概率的基本概念 4 三、 损失程度的估计 7 四、 风险衡量的理论基础 11 五、 风险衡量的作用 12 六、 项目概况 13 七、 组织机构及人力资源配置 15 劳动定员一览表 15 八、 项目风险分析 17 九、 项目风险对策 20 一、 公司概况 （一）公司基本信息 1、公司名称：xx投资管理公司 2、法定代表人：唐xx 3、注册资本：690万元 4、统一社会信用代码：xxxxxxxxxxxxx 5、登记机关：xxx市场监督管理局 6、成立日期：2015-7-23 7、营业期限：2015-7-23至无固定期限 8、注册地址：xx市xx区xx （二）公司主要财务数据 公司合并资产负债表主要数据 项目 2020年12月 2019年12月 2018年12月 资产总额 11751.64 9401.31 8813.73 负债总额 4800.47 3840.38 3600.35 股东权益合计 6951.17 5560.94 5213.38 公司合并利润表主要数据 项目 2020年度 2019年度 2018年度 营业收入 46303.74 37042.99 34727.81 营业利润 11430.65 9144.52 8572.99 利润总额 10253.53 8202.82 7690.15 净利润 7690.15 5998.32 5536.91 归属于母公司所有者的净利润 7690.15 5998.32 5536.91 二、 概率的基本概念 随机事件可能导致不同的结果发生，各种结果发生的可能性可能相同，也可能不同。问题是如何度量随机事件中各种不同结果发生可能性的大小。在统计学中，用“概率”这样一个概念来度量随机事件中某一结果发生的可能性大小。随机事件中某一结果发生的次数占所有结果发生的次数的比率就是该结果发生的概率。 损失概率越高，表明事故发生越频繁；损失概率越低，表明事故很少发生。在运用概率衡量风险时，应该考虑以下几方面的因素。①运用概率衡量风险是在假设风险发生事件的条件不变的情况下估算的。如果发生风险事故的条件发生变化，则根据以往发生事故统计资料预测的风险，就不一定代表未来风险事故发生的情况。②确定风险事件的观察期。一般来说，观察现实风险事故发生的资料，需要确定一个考察期。考察期限越长，越能够说明发现事故发生的大致情况；考察期限越短，越无法说明风险事故发生的大致情况。③风险的衡量具有时间单位的限制。如果选择20年的风险事故统计资料作为观察期，估算每年发生风险事故的概率，则损失的概率就是每年损失的平均值。④损失的大致范围。确定损失频率或者损失程度的大致范围，实际上是确定事故造成损失的大致范围，确定事故的期望损失和最大可能损失。 概率有古典概率、试验概率和主观概率之分。古典概率的方法是当随机事件中各种可能发生的结果及其发生的次数都可以由演绎或外推法得知，因此无须任何统计试验即可计算各种可能发生结果的概率的一种方法。按古典概率方法计算的概率，称为古典概率。古典概率的基本特点是：①可知性，即随机事件所有可能发生的结果及其发生的次数可以通过演绎法或外推法得知；②无须试验，即不必做统计试验即可计算各种可能发生结果的概率；③准确性，即依古典概率方法计算的概率是没有误差的。 试验概率的方法是根据大量的，重复的统计实验结果计算随机事件各种可能发生结果的频率，视频率为概率的一种方法。如上例某公司车队在过去一年发生事故的例子。试验概率的基本特点是：①实验性，即必须经过统计试验结果才能计算各种结果出现的频率，即试验概率；②大量重复性，即试验次数必须足够大，重复进行每次试验的条件和程序必须相同；③误差性，即每做一轮（100次或1000次）试验，各种结果出现的频率都可能各不相同。这种现象表明频率只是概率的逼近值或估计值，因此存在误差。从理论上来说，当试验次数不断增大时，这种误差归于消失，频率将近似于概率。 主观概率的方法是依据个人对随机事件的认识，主观地确定随机事件中各种可能发生结果的概率的一种方法。在实践中，有的随机事件既不能按古典概率法，也不能按试验概率法计算其各种可能发生结果的概率，因而不得不依靠决策者的主观估计来决定概率。主观概率具有以下几方面的特点：①风险管理者对风险认识的态度决定主观概率；②风险管理者搜集的信息决定主观概率；③主观概率是在无法对事件作长期观察和试验的情况下作出的主观判断。例如，甲乙两个球队实力相当，如果要预测甲乙两个球队的胜负，只有凭借主观概率。 频率和概率都是一个介于0和1之间的数，它们之间的关系，事实上就是试验概率与古典概率之间的关系。当被研究对象是总体的全部单位时，频率就是概率；当被研究对象是总体的部分单位（即样本）时，频率只是试验概率。因此可以说，概率是频率的期望值或理论值，频率只是概率的估计值或试验值。在试验次数或抽样次数非常大时，频率逼近概率。 三、 损失程度的估计 风险损失程度是指风险事故可能造成的损失值，即风险价值。在衡量风险损失程度时，除了需要考虑风险单位的内部机构、用途、消防设施等以外，还需要考虑以下几方面的因素：损失形态、损失频率、损失金额和损失的时间。 （一）同一原因所致各种形态的损失 同一原因导致的多形态的损失，不仅要考虑风险事件所致的直接损失，而且还要考虑风险事件引起的其他相关的间接损失。一般来说，间接损失比直接损失更严重。例如，尽管汽车碰撞发生的次数大于因碰撞所致的潜在损失，但是因责任诉讼所致的责任损失往往大于汽车因碰撞所致的损失，因此，一般来说，汽车责任风险的所致损失大于财产损失风险。 （二）单一风险事件所涉及的损失单位数 单一风险事件所引起损失的单位越多，其损失就越严重，损失程度和风险单位数大多呈正相关关系。 （三）损失的时间 一般来说，风险事件发生的时间越长，损失频率越大，损失的程度也就越大。估计损失程度不仅要考虑损失的金额，还要考虑损失的时间价值。 （四）损失金额 一般情况下，损失金额直接显示损失程度的大小，损失金额越大，损失程度就越大。在一些特殊的情况下，损失金额的大小使损失频率、损失时间的估计变得微不足道。 1、单次风险事故所致损失金额 单次风险事故所致的损失金额一般来说不能全部列举出来，它可以在某一区间内取值，因此它是连续型随机变量。对于损失金额的概率分布，很多经验数据表明可以利用正态分布、对数正态分布、帕累托分布等来进行拟合估计。 2、一定时期总损失 一定时期总损失是指在已知该时期内损失次数概率分布和每次损失金额概率分布的基础上所求的损失总额。 一定时期总损失金额为发生一次损失时的损失额，加上2次损失发生时的损失额，等等。为简单起见，以例子说明。 3、随机模拟法的应用 现实中，企业财产损失次数的分布和损失程度的分布可能是比较复杂的，所以以上逐个分析各种可能的方法太烦琐，甚至是不可能的。在这种情况下，就要应用到随机模拟的方法。 随机模拟法是一种仿真的方法，通过产生随机数的方法，模拟企业财产在较长时间内（如100年）发生损失的情况，从中得到年总损失额的分布。 具体过程是：首先规定随机数大小与损失次数的关系、随机数大小与损失程度的关系，然后开始第一轮模拟。产生一个随机数，看其代表的损失次数，假如这个随机数代表该年发生N次损失，则再生成N个随机数，对应于每次损失中的损失额，把这N个损失额累加起来，就得到了第一轮模拟中的损失额。接下来开始第2轮，第3轮，……，一直模拟下去，直到达到要求的轮数。 这样就可以得到年总损失额的概率分布。 当然，由于总的模拟轮数偏少，表中的结果是不准确的。在这种少轮次模拟中出现的损失额其概率是偏高的。在实践中，可以采用计算机进行模拟的计算，因而可以进行上万轮的模拟计算，以得到比较可靠的模拟结果。 4、均值和标准差的估算 有时人们只关心损失幅度的某个特征值，如均值和标准差。这时就可以直接对总体均值和标准差进行区间估算。不同的数据量，采用的方法也不同。 （1）样本容量较大，已知样本均值和抽样误差，估计总体均值。 （2）样本容量较小，总体为正态分布而o未知时，估计总体均值。 （3）样本容量较小，总体为正态分布时，估计总体方差。 （五）所需暴露单位数量的估算 根据大数定律可知，随着暴露单位的数量趋于无穷大，实际的损失频率将会趋近于期望的真实损失频率。但在实际中，一个组织的暴露单位的数量绝不可能无穷大，大多数情况下这是一个有限的数字。而且在很多情况下，这个数字几乎称不上“大”。因此，就存在这样一个问题：当样本不够充分大时，会导致多大的错误？也就是说，风险评估并不是百分之百地以一种概率的说法对未来进行预测，尽管概率就已经体现了不确定性，但实际中由于许多统计原理所需的条件不能满足，这种预测本身也带有一定的不确定性。对于这种情况，风险经理可能会有另一种问法：“为了有95%的把握使最大可能损失的估计值与真实值的差别不超过5%，必须有多少暴露单位？”或者说，如果风险管理者希望有（1—a）的把握保证，企业面临的某种实际损失率与给定的预期损失率之差的变动程度不超过E，则风险单位数要多大才能满足上述要求？ 在回答这个问题时，我们假设损失是以二项分布假定的方式发生的，即风险单位发生损失是相互独立的，并且每个风险单位损失发生的概率不变。这样，当n足够大时，损失近似服从正态分布。 从以上影响损失的因素可以看出，风险的大小取决于损失的程度而不是损失发生的频率。风险是损失的不确定性，风险事件导致的损失频率和损失程度的大小具有随机性，损失频率和损失程度是衡量风险的两个重要指标。但是，风险的大小主要取决于损失的程度而不是损失的概率。 四、 风险衡量的理论基础 （一）大数法则 大数法则为风险衡量奠定了理论基础，即只要被观察的风险单位多，就可以对损失发生的频率、损失的严重程度进行衡量。被观察的风险数量越多，预测的损失就越可能接近实际发生的损失。 （二）概率推理原理 单个风险事故是随机事件，事件发生的时间、空间、损失严重程度都是不确定的。但是，就总体而言，风险事故的发生又会呈现出某种统计的规律性。运用概率论和数理统计方法，可以推断出风险事故出现状态的各种概率。 （三）类推原理 数理统计学为从部分去推断总体提供了非常成熟的理论和众多有效的方法。利用类推原理衡量风险的优点是，能够弥补事故统计资料的不足。在风险管理实务中，进行风险衡量时，往往没有足够的损失统计资料，而且由于时间、经费等许多条件的限制，很难甚至不可能取得所需要的足够数量数据资料。根据事件的相似关系，从已经掌握的实际资料出发，运用科学的衡量方法而得到的数据，可以基本符合实际情况，满足风险衡量的需要。 （四）惯性原理 在风险事故发生作用的条件等大体相对稳定的条件下，利用事物发展的惯性原理，可以预测未来风险事故发生的损失和损害的程度。值得注意的是，风险发生作用的条件并不是不变的，风险衡量的结果会同实际发生的状况存在一定的偏离，这就需要风险衡量不仅要考虑引发事故的稳定因素，还要考虑引发事故发生的偶然因素。 五、 风险衡量的作用 风险衡量的作用是降低不确定性的层次和水平。不确定性是人的主观感受，是无法直接预测的、无法准确计算的，是复杂的，掺杂着人们对风险因素的评价和风险出现概率的认识。例如，一个风险回避者，可能不愿意投机购买股票，但是如果一位在证券公司做操盘手的亲属告诉他，他们将在近期内拉升某一股票的话，这位风险回避者可能购买这一股票，并在这次炒作中获利。这位风险回避者之所以能够获利，是因为他获得了准确的股票信息，降低了不确定性的层次和水平。可