蒙特卡罗模拟在项目风险分析中的应用研究
蒙特卡罗在项目融资风险评估中的应用
说明 。
关键词 ：项 目融资 ；蒙特卡 罗；风险
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第 二步 ：确 定 蒙特 卡罗分 析模 型 的主要 风 险变
量。对于多数项 目来说 ，销售价格和原料价格是最 为敏 感 的两个 因素 。
第 三步 ：根据 经验 和历 史数据 ，确 定风 险变 量 的概率分 布 。 一 第 四步 ：用 计算 机按 照给定 的概 率分 布生 成大
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蒙特卡罗模拟在金融风险管理中的应用
蒙特卡罗模拟在金融风险管理中的应用金融风险管理是金融机构日常运营的一项重要任务。
随着金融市场的变化和金融产品的不断创新，如何科学合理地评估和管理金融风险成为了金融从业者面临的一项重要挑战。
在这个背景下，蒙特卡罗模拟成为了金融风险管理中一种重要且广泛应用的方法。
蒙特卡罗模拟是一种基于概率和统计的方法，通过随机生成大量的可能性来模拟风险事件的发生概率。
在金融领域，蒙特卡罗模拟主要用于评估金融产品或投资组合在未来市场情景下的表现，帮助金融机构识别和管理风险，并制定相应的风险管理策略。
在金融风险管理中，蒙特卡罗模拟可以应用于多个方面。
首先，它可以用于风险价值度量，即通过模拟大量的可能市场情景来计算投资组合在未来一段时间内的预期损失。
通过蒙特卡罗模拟，金融机构可以更准确地了解投资组合的风险水平，从而做出相应的风险控制决策。
其次，蒙特卡罗模拟还可以应用于压力测试。
金融市场的波动和不确定性使得压力测试成为了金融机构评估其资本充足性的一项重要工具。
通过蒙特卡罗模拟，金融机构可以在不同的市场情景下模拟投资组合的表现，包括极端情况下的市场波动，从而评估其在压力情景下的资本需求。
此外，蒙特卡罗模拟还可以用于评估金融产品的定价和风险溢价。
金融产品的定价和风险溢价是金融机构向客户提供各种金融产品时必须考虑的问题。
通过蒙特卡罗模拟，金融机构可以模拟大量的市场情景，从而更准确地估计金融产品的定价和风险溢价。
在实际应用中，蒙特卡罗模拟需要结合大量的历史数据和概率分布假设。
通过分析历史市场数据，金融机构可以获取资产价格的变动情况和相关性，用于蒙特卡罗模拟的参数设定。
同时，金融机构还需要根据具体的金融产品或投资组合特征选择合适的概率分布假设，以及设定模拟的时间周期和模拟次数。
然而，蒙特卡罗模拟在金融风险管理中也存在一些挑战和限制。
首先，模拟结果的准确性依赖于历史数据的可靠性和概率分布的合理性。
如果历史数据不完备或者概率分布假设不准确，模拟结果可能会产生较大偏差。
蒙特卡罗方法在风险评估中的应用
蒙特卡罗方法在风险评估中的应用蒙特卡罗方法是一种基于随机抽样的数值计算方法，通过随机抽样来解决实际问题中的复杂计算和模拟，被广泛应用于金融、工程、科学等领域。
在风险评估中，蒙特卡罗方法可以帮助分析人员更准确地评估风险，制定相应的风险管理策略。
本文将探讨蒙特卡罗方法在风险评估中的应用，介绍其原理和优势，并结合实际案例进行说明。
一、蒙特卡罗方法原理蒙特卡罗方法是一种基于随机抽样的数值计算方法，其基本原理是通过大量的随机抽样来模拟问题的不确定性因素，从而得出问题的解或结果。
在风险评估中，蒙特卡罗方法可以用来模拟不同的风险因素，如市场波动、自然灾害等，通过大量的模拟实验来评估风险的概率分布和可能的损失情况。
二、蒙特卡罗方法在风险评估中的优势1. 考虑不确定性因素：风险评估中存在许多不确定性因素，传统的计量方法往往难以全面考虑这些因素。
蒙特卡罗方法通过随机抽样的方式，可以全面考虑各种不确定性因素，更准确地评估风险。
2. 灵活性强：蒙特卡罗方法适用于各种类型的风险评估问题，可以根据具体情况灵活调整模型和参数，适用性广泛。
3. 结果可靠性高：通过大量的随机抽样和模拟实验，蒙特卡罗方法可以得出较为可靠的结果，有助于决策者更好地理解和应对风险。
三、蒙特卡罗方法在风险评估中的应用案例以金融领域为例，假设某投资机构要评估某种金融产品的市场风险。
首先，需要确定影响市场风险的各种因素，如利率变动、汇率波动、市场需求等。
然后，利用蒙特卡罗方法进行模拟实验，通过大量的随机抽样来模拟这些因素的变动情况，得出不同情况下的市场风险概率分布和可能的损失情况。
最后，根据模拟结果，评估产品的整体风险水平，制定相应的风险管理策略。
通过蒙特卡罗方法的应用，投资机构可以更全面地了解产品的市场风险，为决策提供科学依据。
同时，还可以根据模拟结果进行风险敞口管理，降低风险带来的损失。
四、结语蒙特卡罗方法作为一种强大的数值计算方法，在风险评估中发挥着重要作用。
基于蒙特卡罗模拟法的项目风险分析
基于蒙特卡罗模拟法的项目风险分析项目风险无处不在，它可能会影响项目成本、时间进度、和最终结果的成功。
由于项目的不确定性，项目管理人员需要在项目周期的早期就开始识别和评估风险，并采取相应的措施来减轻或消除风险，以确保项目成功。
蒙特卡罗模拟法是一种评估项目风险并制定风险管理策略的有效工具。
蒙特卡罗模拟法是一种利用随机抽样的方法来模拟某些过程的统计方法。
在项目风险分析中，蒙特卡罗模拟法通常用于估算项目成本或时间进度的概率分布，以确定项目完成时间或成本的可能范围和概率。
这种方法在风险较大或风险未知的情况下很有用，它可以帮助项目管理人员评估风险并制定风险应对策略。
蒙特卡罗模拟法的过程包括以下步骤：1. 确定项目范围和目标，确定项目任务的各个子任务，并为每项任务估计时间和成本。
2. 确定每项任务的风险因素，并为每个风险因素分配概率分布。
这些风险因素可以是技术上的挑战，设备故障，特定资源的延迟或变化，或其它不确定因素。
3. 对每一个任务的成本或时间进行蒙特卡罗模拟。
每项任务的模拟包括从相应的风险因素的概率分布中产生随机数字。
4. 计算所需成本或时间的概率分布，这是所有任务模拟的结果之和。
5. 根据所得到的概率分布，确定项目完成时间或成本的可能范围和概率，并制定应对策略。
蒙特卡罗模拟法的优点在于它可以考虑许多因素对风险评估的影响。
此外，它可以为项目管理人员提供真实的数据，以帮助他们做出明智的决策。
最后，它还可以为项目提供多个可能的方案，并提供概率分布，以帮助项目管理人员选取最优的方案。
在实际应用中，蒙特卡罗模拟法需要使用计算机程序进行模拟，这些程序具有很高的计算能力，可以快速处理大量数据并进行概率分析。
此外，蒙特卡罗模拟法还需要精确的数据和可靠的概率分布，这些数据和分布通常需要通过历史数据或专家意见得出。
总之，蒙特卡罗模拟法是一种强大的工具，可帮助项目管理人员评估项目风险并制定风险管理策略。
通过模拟多个可能情况的概率分布，项目管理人员可以更好地了解项目风险，并在发生问题时采取更好的决策。
简析蒙特卡洛模拟法的应用
简析蒙特卡洛模拟法的应用1.项目风险管理的重要性在建设工程项目过程中，风险管理占据着非常重要的地位。
不管是立项分析还是设计计划都要依赖于对将来的预测，以及对风险情况的把握。
在工程项目进行的时候，存在着各种各样的风险，这些风险会在不同程度上引起工程项目工期或是造价的增加，影响工程收益。
概算超估算、预算超概算、决算超预算现象，是工程项目管理中面临的比较普遍的问题。
因此，在工程项目前期准备阶段，必须将各种可能的风险因素考虑完全。
风险在自然科学和社会经济领域普遍存在，不确定性是其最大的特点，同时也正成为各个学科领域研究的重要对象。
在工程项目管理中，由于风险现象与工程经济收益密切关联，因此，充分了解与评估风险对工程项目的影响，能够很大程度上帮助降低其所能带来的损失。
很多工程项目预算是根据设计文件或者经验数据计算出风险数值，工程承包企业便以此定值为依据做投标报价并制订成本计划。
但实际上，工程项目在实施过程中往往受到诸如自然、施工管理水平、经济情况等众多不确定因素的影响，成本并非确定值，而是服從某种概率分布的随机变量[1]。
蒙特卡洛（Monte-Carlo）方法又称随机抽样技巧或统计试验方法，是估计经济风险和工程风险常用的一种方法。
蒙特卡罗方法可以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的影响以概率分布的形式表示出来。
蒙特卡罗方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，在工程上常用模拟预测工程项目的风险[2]。
本文提出首先依据工程项目的历史成本资料，得出各风险因素的分布参数，继而利用蒙特卡洛模拟技术预测电力工程项目可能发生的风险因素对总成本的影响，并得出其概率分布。
在各种随机因素在工程施工时发挥着各自的作用，他们共同引起工程的成本值在某一范围内变化，借助统计分析软件，我们能够得到其最大、最小值和最可能值，经过大量的模拟后，会呈现出较强的统计规律性，即使无法得到准确影响值，也可以通过数学手段对其分布情况加以描述。
基于蒙特卡罗模拟法的项目风险分析
基于蒙特卡罗模拟法的项目风险分析项目管理是一门复杂的学科，它需要项目经理在整个项目周期中不断地管理和控制各种风险。
项目风险分析是项目管理中至关重要的一环，它可以帮助项目团队更好地理解项目中可能发生的风险，并采取相应的措施来降低风险并确保项目的成功完成。
而基于蒙特卡罗模拟法的项目风险分析是一种有效的工具，可以帮助项目团队更精准地评估项目中的风险，并提供决策支持，以便在项目中做出正确的决策。
蒙特卡罗模拟法是20世纪40年代飞行员约翰·冯·诺伊曼和斯坦尼斯拉夫·乌拉姆在洛斯阿拉莫斯国家实验室为解决核爆炸的放射性衰变问题而发明的一种数值计算方法。
通过随机抽样的方法，蒙特卡罗模拟法能够模拟出大量可能的结果，从而提供对风险事件发生的概率分布的估计。
在项目风险分析中，蒙特卡罗模拟法可以帮助项目团队更好地理解项目中各种不确定性因素的影响，并基于概率和统计数据进行决策。
进行基于蒙特卡罗模拟法的项目风险分析需要收集和整理项目相关的各种数据，包括项目的工期、成本、资源需求、技术风险、市场风险、政策风险等。
这些数据可以通过对历史数据的分析和专家的访谈来获取，从而建立项目的风险模型。
将收集到的数据输入到蒙特卡罗模拟软件中，通过随机抽样的方法生成大量可能的项目结果。
在模拟过程中，需要考虑项目中各种不确定性因素的影响，例如工期延误、成本增加、资源短缺等。
这些因素可以通过统计分布来描述，例如正态分布、均匀分布、泊松分布等。
通过模拟的方法，可以得到项目完成时间、成本和其他关键指标的概率分布。
接下来，需要对模拟结果进行分析和评估，以确定项目的风险水平和关键风险因素。
通过对模拟结果的统计分析，可以得出项目完成时间、成本等指标的均值、方差、置信区间等统计量。
通过对这些统计量的分析，可以确定项目的风险水平和不确定性程度，从而为项目决策提供参考和支持。
在基于蒙特卡罗模拟法的项目风险分析中，需要对风险事件的概率和影响进行评估，并制定相应的风险应对策略。
基于蒙特卡罗模拟的房地产项目风险分析
企 业 实 际 开发 利 润 可 能 与 预 计 的 利 润 发 生 偏 差 ．从 而 使 企 业 有 材 料 价 格 的 变 动 、 需 的 变 动都 会 对房 地 产 行 业 产 生 影 响 。 供 （ ） 金规 模 大 。房 地 产 项 目开 发 一 般 是 投 资 规 模 较 大 的 大 ２资 ［ 收稿 日期 】 １— １１ ２ ２０— ８ ０ 型 工 程 。 购 买 土地 到 房 产建 成 销 售 ， 及 很 多 环 节 ． 要 投 入 巨 从 涉 需
与 国 内 发 达 地 区 同 类 城 市 相 比 。锦 州 市 的经 济 总 量 还 不 够 能 力 和 科 技 成果 转 化 ， 发 展 现 代 化 农 业 和 建 设 社 会 主 义 新 农 村 为 大 。 业 规 模 还 有 待 发 展 ， 持 产 业 的 优 势 还 不 够 突 出 ， 国 内外 提 供 强 有 力 的 科 技 支 撑 。 产 支 在
领 先 的技 术 和 产 品寥 寥 无 几 ，其 结 果 导 致 以政 府 投 资 为 引 导 、 企 ４５ 大 力 发 展 民 生科 技 ， 步 推 进 社 会 发 展 领 域 科 技 进 步 ． 稳 业 投 资 为 主 体 、 融 信 贷 为 支 持 、 引 外 资 和 社 会 资 金 为 补 充 的 金 吸 提 高 人 民 生 活 质 量 和 健康 水平 是经 济发 展 的 最终 目的 。 把 要 多 元 化 多 渠 道 的科 技 投 融 资 体 系 尚未 充 分 建 立 起 来 。 有 的科 技 改 善 民 生 、 展 社 会 事 业 摆 在 科 技 发 展 的 重 要 位 置 ． 强 民 生 领 现 发 加 投 入 规 模 和增 长 速 度 尚未 达 到 科 技 进 步 法 的要 求 ， 更不 足 以 支持 域 的 科 技 工 作 。 ４６ 发 挥 知 识 产 权 制 度 对 社 会 、 济 发 展 的 促 进 作 用 ． 强科 技 ． 经 增 科 技 创 新 的需 求 。
建设项目风险分析与蒙特卡罗仿真
１ 建 设 项 目的 风 险
风险 是 指 人 们 对 未 来 行 为 的 决 策及 客 观 条 件 的不 确定 性 而 导致 的 与人 们 利 益 相 关 的 可 能 结 果 与 预 期 目
可能构 成危害的所有 风险因素 ， 并分析归类 ： 然后对这
标 发生 多种偏离 的综合［ 建设项 目的风险是指项 目在 １ 】 。 投 资前期 、 建设期和使用期间内 ， 由于受各种环境不确 定 性 因素的影 响 ， 实际发生 的投资额 、 设工 期 、 营 建 经
风 险 分 析 过程 如 图 １ 示 所
２ 建 设 项 目风 险分 析 进 行 建 设 项 目风 险 分 析 时 ．首先应识别出对项 目
３ 蒙 特 卡 罗模 拟 与 建设 项 目风 险 分析
作者 简 介 ； 燕 红 （９ ３ ， ， 丁 １ ８－）女 山东 东营 人 ， 士 研 究 生 ， 究 方 向 为 系统 科 学 理 论 与应 用 。 王 鑫 （９ ３ ， ， 宁 抚 顺 人 ， 士研 究 生 ， 硕 研 １ ８一）男 辽 硕 研 究 方 向为 系 统 科 学 理 论 与应 用 。
① 赵焕 臣、 许树柏 、 和金生 ；层 次分析法—— 一种简 易的新 决 《
策 方法 》Ｍ ； 学 出 版 社 ，９ ６ 【 ｌ科 １８ 。
Ｃ＝ ｉｊ ｊＩ Ｒ￣ｗＩ∑Ｗ － Ｃ／ Ｒ． ｊ
Ｋｅ ｒ ｓ ｃ ｎ ｔ ｃ ｏ ｒｊｏ ｓ ｒ ｋａ ａｙｉ ； ｎｅ Ｃ ｒｏｓ ｌｔ ｎ ｙｗｏ ｄ ： ｏ ｓｒ ｔ ｎ ｐｏｃ ｔ ｋ； ｓ ｎ ｓｓ Ｍｏ ｔ— ａｌ ｉ ａ ｏ ｕｉ ｉ ｒ ｉ ｌ ｍｕ ｉ
中 图分 类 号 ：０ ９ ９Ｔ ３ １９ Ｆ６ ・ ；Ｐ ９ ． 文 献 标 识 码 ： Ａ 文章 编 号 ：０ ６－３ ｌ２ ０ ）９ ０ ２－ ３ １０ － ｌ（０ ６ ０ － １ ｌ ｏ ４
基于蒙特卡罗模拟法的项目风险分析
基于蒙特卡罗模拟法的项目风险分析随着市场竞争的加剧和商业环境的不断变化，项目的风险管理变得越来越重要。
项目风险分析是评估项目面临的不确定性和风险的过程，通过识别、评估和监控项目风险，可以帮助项目团队预测和减轻潜在的损失。
在项目管理中，蒙特卡罗模拟法是一种常用的风险分析工具，它可以帮助项目团队更好地了解项目风险，并制定相应的风险管理策略。
蒙特卡罗模拟法是一种基于概率统计的数学方法，通过模拟随机变量的分布和相互关系，可以对项目风险进行定量分析。
在蒙特卡罗模拟中，通过随机生成大量可能的情景，并对这些情景进行模拟和仿真，从而得出项目可能面临的不同风险情况和概率分布，进而为项目决策和风险管理提供依据。
在进行基于蒙特卡罗模拟法的项目风险分析时，首先需要明确分析的目标和范围。
确定分析的范围和关键影响因素是非常重要的，因为这将直接影响到模拟的准确性和可靠性。
需要收集和整理项目相关的数据和信息，包括项目的时间、成本、质量、资源、市场、技术等方面的信息。
这些数据将作为模拟的输入，直接影响到模拟结果的准确性。
接下来，通过建立项目的概率模型和随机变量模型，对项目的不确定性进行建模和分析。
这一步通常涉及到对项目的关键参数和影响因素进行概率分布的假设和参数估计，包括正态分布、指数分布、泊松分布等等。
通过模拟这些概率分布，可以得出项目可能的风险情况和结果分布。
通过分析蒙特卡罗模拟的结果，可以得出项目面临的不同风险情况的概率分布和可能的损失情况。
还可以进行风险敏感性分析，确定项目的关键风险因素和影响因素，从而制定相应的风险管理策略和应对措施。
这将帮助项目团队更好地预测和减轻潜在的损失，提高项目的成功率和效益。
蒙特卡罗模拟优化与风险决策分析的应用研究
蒙特卡罗模拟优化与风险决策分析的应用研究一、概览随着科学技术和经济社会的发展，复杂系统和大型项目越来越普遍。
这些系统的规模和复杂性使得传统的决策方法和工具难以满足需求，因此基于随机性模拟与风险决策技术的蒙特卡罗方法应运而生，并在众多领域得到广泛应用。
本文将围绕“蒙特卡罗模拟优化与风险决策分析的应用研究”，针对工程实践中经常遇到的问题，从蒙特卡罗模拟的基本原理出发，进而深入探讨如何利用该方法进行优化决策和提高风险管理水平。
蒙特卡罗模拟是一种运用概率统计原理对不确定性进行建模和测试的方法，其基本思想是通过大量重复试验，输出某一信号参数的统计分布特性，从而来了解系统的性能和特性。
自从20世纪50年代，纽约的著名数学家约翰莫勒首次提出这一方法以来，蒙特卡罗模拟已经发展成为一种重要的经济和工程概率分析工具。
在实际问题中，许多涉及随机性和不确定性的领域，如金融、工程、物理学、环境科学等，都可以运用蒙特卡罗模拟技术进行求解。
通过采集和分析数据，决策者可以对系统的内在规律有更深入的理解，从而做出更加明智的决策。
为了更好地应用蒙特卡罗模拟优化与风险决策分析，本文将从以下几个方面展开讨论：首先介绍了蒙特卡罗模拟的基本原理；探讨了蒙特卡罗模拟在优化问题中的应用；再次，分析了蒙特卡罗模拟在风险决策中的应用；总结了蒙特卡罗模拟的重要价值和意义。
本文的研究目的是通过对蒙特卡罗模拟的应用研究和案例分析，为决策者提供实用的参考和指导。
1. 背景和意义在本论文中，首先介绍了研究的背景和意义。
蒙特卡罗方法在许多领域得到了广泛应用，如物理学、化学、工程、金融、经济学等。
尤其在金融领域，蒙特卡罗模拟已经成为一种重要的风险管理工具，帮助投资者制定投资策略并进行资产配置。
蒙特卡罗模拟在优化与决策方面的应用仍然面临着许多挑战，例如如何提高模拟的效率和准确性，以及如何将模拟结果应用于实际问题等。
本文将深入探讨蒙特卡罗模拟在优化与决策领域的应用，并结合具体案例，分析其在解决实际问题中的优势和局限性。
蒙特卡罗算法在风险评估中的应用
蒙特卡罗算法在风险评估中的应用蒙特卡罗算法是一种基于统计原理的数值计算方法。
它通过随机抽样的方式来模拟各种复杂系统，从而解决实际问题。
在风险评估中，蒙特卡罗算法可以对潜在风险进行模拟和分析，利用概率统计的方法对风险水平进行量化评估，为企业风险决策提供科学依据。
一、蒙特卡罗算法的原理蒙特卡罗算法来源于第二次世界大战中美国的曼哈顿计划，用于模拟核反应堆的实验。
其基本思想是通过不断的随机抽样，利用统计学原理逼近问题的解。
具体来说，蒙特卡罗算法会从解空间中随机抽取大量的样本，然后通过对这些样本的统计分析，求得解的概率分布，从而得出问题的解。
蒙特卡罗算法一般包括以下几个步骤：1. 确定模型和变量：首先需要明确模型中的自变量和因变量，并对其进行数学建模。
2. 随机采样：采用伪随机数生成器产生符合分布的随机数序列。
3. 模拟计算：对于每一个随机数序列，代入模型中进行计算。
4. 统计分析：通过对计算结果进行统计分析，求得问题的解或概率分布。
二、蒙特卡罗算法在风险评估中的应用在风险评估中，蒙特卡罗算法可以应用于以下方面：1. 模拟潜在风险：通过随机的模拟计算，可以对可能出现的潜在风险进行评估，找出最可能出现的风险事件及其对应的风险程度。
2. 量化风险水平：将不确定因素和量化分析结合，对未来潜在风险进行量化评估，得出风险的分布情况和危险程度。
3. 制定风险管控策略：根据风险模型的分析结果，及时调整投资组合、降低风险暴露度，并制定相应的风险管控策略。
三、蒙特卡罗算法在风险评估中的实际案例蒙特卡罗算法在风险评估中的应用非常广泛，下面介绍一个实际案例：某企业打算进行一项大型投资，但由于市场变化、经济波动等因素，投资的风险较高。
为了对风险进行评估，企业采用蒙特卡罗模拟方法，建立了一个投资收益的统计模型。
在这个模型中，考虑到不同市场情况下投资的不同表现，通过大量的随机抽样得到了每个投资场景下的收益分布情况。
通过统计分析，得到了投资总收益的期望值、标准差、最大收益和最小收益等数据，进而对风险程度进行量化评估。
蒙特卡罗模拟在投资项目风险分析中的应用
张 影 周国华 西南交通大学经济管理学院
［摘 要］ 蒙特卡罗模拟作为分析风险的有效工具，有着广泛的应用。本文基于Ｍａｔｌａｂ，介绍蒙特卡罗模拟的原理及在投资项目风 险分析中的应用，旨在对项目风险进行定量评估，为投资决策提供参考依据。
［关键词］ 蒙特卡罗模拟 风险 投资决策
蒙特卡罗模拟是通过对随机过程的随机抽样来求解无规则问 题的近似解，即已知 ｎ 个变量的概率分布和目标变量与 ｎ 个变量 之间的函数关系，经 ｎ 次随机抽样，得到每个变量的 ｎ 个值，根 据其与目标变量的函数关系，得出目标变量的ｎ个值及其特征值。
本文结合 Ｍａｔｌａｂ 语言产生随机数，进行蒙特卡罗模拟，对投 资项目的风险做出判断，以助于投资者决策。
该项目净现值的累计概率曲线与理论累计概率曲线较为相似， 曲线的末端接近 １，这是由于试验次数少的缘故。随着试验次数 增多到一定程度，得到的累计概率曲线将会逼近实际曲线。
三、总结 蒙特卡罗模拟的本质是从研究的问题出发，开发模型进行模 拟试验，以了解真实系统在未来环境中将如何运转，从而为决策 提供必要的信息。首先产生大量均匀分布的随机数，再采用抽样 将产生的随机数转换为具有一定分布的随机数，最后根据目标变 量的概率分布判断投资方案的经济性和风险性。 实施的关键是风险变量概率分布的确定，应不断地修正， 减少误差。采用蒙特卡罗模拟法结合计算机编程语言，可以快 速得到结果，只要适当把握好试验次数，就可以提高其精确 度，是项目风险分析的一种有效工具。该技术依靠随机抽样来 预测项目未来盈利情况，主要考察项目的净现值，内部收益率 等指标，让投资者根据结果进行权衡，能有效地预测风险的存 在及风险发生的概率，从而提高决策的科学性，具有很大的实 用价值。 参考文献： ［１］林君晓 姜鹏飞 谢玉萍：蒙特卡罗模拟技术在污水处理项 目风险分析中的应用［Ｊ］．科技管理研究，２００６（１２）１７３ ［２］苗敬毅 张俊花：投资项目风险评价中的蒙特卡洛技术［Ｊ］． 统计与决策，２００６（８）１３５－１３６ ［３］徐 劲 曹家和：项目融资过程的风险管理研究［Ｊ］．商场现 代化，２００７（１）１６７－１６８ ［４］程莉莉：项目管理仿真与软件应用［Ｍ］．天津：南开大学出版 社，２００６：１０９－１１５
基于蒙特卡罗模拟的投资项目风险评价
，
…
经 Ｉ Ｉ ｝ 济 论 坛
基于 蒙特 卡 罗模拟 的投 资项 目风 险评价
郭 戈 闫 玉静 ｚ
（ 、 家庄 市供 电公司， １石 河北 石 家庄 ０ ００ ２ 华北 电力大学工商管理 学院 ， ５００ 、 河北 保定 ０ １０ ） ７０ ３
务模型的基础上， 考虑风险变量因素的动态变化 ， 将风险变量（ 或子变量 ） 原有的静态取值通过 随机 抽样实现动态取值 ，得到可以计算动态经济评价 指标的财务模型。 利用风险 占 模型， 可以模拟计 算经济指标的 Ｎ个值，用来反映经济指标的变化 规律， 并对此规律加以评价。其基本步骤如下 ： （） １确定各风险变量。 在投资测算基本财务模 型中， 根据风险辨识结果， 分析哪些足影响经济评 价指标的主要风险因素， 将它们视为风险变量（ 理 论上，蒙特卡罗模拟法可以将影响经济评价指标 的所有因素视都为风险变量 ） ， 并将影响评价指标 的经济风险变量分解为可以估计分布特征的子变
摘 要： 运用 蒙特卡 罗模拟技术分析评价 了项 目的主力进行比较 ， 为项 目的决策提供 有 力的依据。模 拟实例 的研 究验证 了蒙特卡 罗模拟在投资项 目风险评价 中的可行性及有效性 ， 说明它是一种行之 有效的工具。 关键词 ： 蒙特卡 罗模拟 ； 目风险； 项 风险评价
． 、
（） 计风险子变量的分布特征。 ２ｆ 分析这些风 险子变量的分布有何规律性， 根据其分布杵 ， 采 净现值指数（ Ｖ 的计算公式如下 ＮＰ Ｒ） 用一定 的方法（ 历史资料统计或专家调查）估计 ， 其分布特征及其分布参数。 （） ３根据随机数据计算模拟结果 ， 需要指出的 是 ， 拟过 程可 重复进 行 。 此模 ２投资项 目风险分析 式 中， Ｖ ＮＰ Ｒ是净现金指数 ，Ｐ Ｎ Ｖ是净现值 ， 根据 以 上原理 ，可得 投 资项 目风 险分 析的 具 ＰＩ Ｖ 是全部投资的折现值： 体 步骤 如下所 示 ： ３模拟实例研究 （） １假定方案中的参数是随机变量， 可以通过 某项 目的投资初步筛选 Ａ、 Ｂ两个方案， 影响 ＝ 忱 经验或对这些参数的统计分析得到其可能取值及 该项 目投 资 的主要 风 险因 素为投 资 、 期 、 残 寿命 净 取值的概率。设随机变量的可能取值为 Ｘ， …， 值、 Ｉ 基准折现率 、 、 税率 年收入、 年支出。具体数据 １ ｌ 对应的概率分别为 Ｐ， 一Ｐ Ｐ … 如表 １ 所示 。 （ ） 拟参数 的组 合 。 ２模 ∑ 表 １Ａ、投 资方案风险因素表 Ｂ 采 用 随 机数 产 生 程 序 ， 生 № ∑ｃ ： 成随机数。不同的随机数 代表不同的参数值 ，这样 詈 一二 至 、 就可以确定一组参数值的 组合。 （） ３ 根据所 得参数值 的组合和投资效益计算公 式， 计算项 目的经济效益。
蒙特卡洛模拟在项目成本风险分析中的应用
２ ０ 年第 ７ ０８ 期 （ 总第 １ ７期 ） ０
大 众 科 技
ＤＡ ＺＨｏ ＮＧ ＫＥ Ｊ
Ｎｏ． ２ ０ ７， ０ ８
（ ｍｕａｉ ｌ Ｎ ．０ ） Ｃｕ ｌ ｖ ｙ ｏ１ ７ ｔｅ
蒙特 卡洛模拟在项 目成本风 险分析 中的应 用
倪蔚颖
（ 浙江工商 大学，浙 江 杭 州 ３ ０ １ ） １０ ８
实际存在 的输人 变量间的相瓦 关系。（ ）结论 是随机的 ，不 ３
同试验的结果可能有区别 。
井平 台群 的概率风险分析 。在风险分析 中，假如能够知道某
些 与净 现 金 流 量 有 关 的 因 素 的 概 率 分 布 形 式 ， 则 可 以对 投 资
项 目的净现值用概率 来描 述 ，而应用 水晶球软件中 的蒙特卡 洛模拟法可 以解 决此类 问题 。 以往蒙特 卡罗模拟 （ｏ ｔ ａ ｌ Ｍ ｎ ｅＣ ｒ ｏ Ｓｍ ｌ ｔｏ ，Ｍ ） 用时未能适当考虑或未能高效计算各成本 ｉｕ ａ ｉ ｎ Ｃ 应 要 素的相互依赖关系 ，该文则考虑 到共同风险因素衡量 各成 本要素之问 的相 互依赖程度 ，运用 简单的数据实例 ，从而提 供 一种进行项 目成本风险分析的直接且有效的方法 。
建立相关性蒙特卡罗随机模拟模型不仅可以照顾到各种随机因素的影响使分析人员在短时问内通过多次的数字模拟实验描述现实系统中无法进行多次试验的实际经济行为而且还可对各种随机因素之间的相关影响进行充分模拟从而更加科学地分析出系统在一定运行条件下的变化上接第210页集体审核制度做好税务行政处罚听证工作
维普资讯
风 险分 析是 对不 合 意结 果 的概率 及它 们预 期 影响 的研
究 。风 险 分 析 方 法 兴 起 于 ２ ０世 纪 ６ ０年 代 ，较 早 见 于 资 料 报 道 的工 程 成 功 应 用 是 ２ ０世 纪 ８ ０年 代 初 北 海 Ｅ ｏ ｉｋ油 田钻 ｋ ｆ ｓ
运用蒙特卡罗模拟进行风险分析
运用蒙特卡罗模拟进行风险分析蒙特卡罗模拟由著名的摩纳哥赌城而得名，他是一种非常强有力的方法学。
对专业人员来说，这种模拟为方便的解决困难而复杂的实际问题开启了一扇大门。
估计蒙特卡罗模拟最著名的早期使用是诺贝尔奖物理学家Enrico Fermi（有时也说是原子弹之父）在1930年的应用，那时他用一种随机方法来计算刚发现的中子的性质。
蒙特卡罗模拟是曼哈顿计划所用到的模拟的核心部分，在20世纪50年代蒙特卡罗模拟就用在Los Alamos国家实验室发展氢弹的早期工作中，并流行于物理学和运筹学研究领域。
兰德公司和美国空军是这个时期主要的两个负责资助和传播蒙特卡罗方法的组织，今天蒙特卡罗模拟也被广泛应用于不同的领域，包括工程，物理学，研发，商业和金融。
简而言之，蒙特卡罗模拟创造了一种假设的未来，它是通过产生数以千计甚至成千上万的样本结果并分析他们的共性实现的。
在实践中，蒙特卡罗模拟法用于风险分析，风险鉴定，敏感度分析和预测。
模拟的一个替代方法是极其复杂的随机闭合数学模型。
对一个公司的分析，使用研究生层次的高等数学和统计学显然不合逻辑和实际。
一个出色的分析家会使用所有他或她可得的工具以最简单和最实际的方式去得到相同的结果。
任何情况下，建模正确时，蒙特卡罗模拟可以提供与更完美的数学方法相似的答案。
此外，有许多实际生活应用中不存在闭合模型并且唯一的途径就是应用模拟法。
那么，到底什么是蒙特卡罗模拟以及它是怎么工作的？什么是蒙特卡罗模拟？今天，高速计算机使许多过去看来棘手的复杂计算成为可能。
对科学家，工程师，统计学家，管理者，商业分析家和其他人来说，计算机使创建一个模拟现实的模型成为可能，这有助于做出预测，其中一种方法应用于模拟真实系统，它通过调查数以百计甚至数以千计的可能情况来解释随机性和未来不确定性。
结果通过编译后用于决策。
这就是蒙特卡罗模拟的全部内容。
形式最简单的蒙特卡罗模拟是一个随机数字生成器，它对预测，估计和风险分析都很有用。
试论我国银行业操作风险的蒙特卡罗模拟估计
试论我国银行业操作风险的蒙特卡罗模拟估计我国银行业作为金融体系中的关键组成部分，其操作风险对整个经济及金融系统具有重要影响。
为了有效评估和管理这些风险，使用蒙特卡罗模拟技术可以提供一种定量的估计方法。
蒙特卡罗模拟是一种基于概率统计的数值计算方法，通过生成大量随机数来模拟不同情况下的潜在风险。
在银行业中，可以将模拟应用于操作风险的估计。
首先，我们需要收集银行的历史数据，包括贷款违约率、信用卡违约率、操作错误率等指标。
然后，通过对这些数据进行统计分析和建模，可以得到不同情况下的概率分布函数。
接下来，我们可以使用蒙特卡洛模拟方法来模拟银行业的操作风险。
通过生成大量随机数，每个随机数代表一个可能的情况，可以计算出相应的风险指标，例如违约损失、操作错误导致的损失等。
重复这个过程多次，可以得到一个风险指标的分布。
通过分析这个分布，我们可以得到一些关键的风险指标，例如风险价值（Value at Risk），即在特定置信水平下的预期最大损失金额。
此外，还可以计算出其他风险指标，如条件风险价值（Conditional Value at Risk），用于衡量在超过某一固定阈值时的损失。
利用蒙特卡洛模拟估计操作风险具有以下优点：1. 考虑到不确定性：蒙特卡洛模拟可以模拟不同情况下的风险，并考虑到各种不确定性因素的影响，更全面地评估操作风险。
2. 提供定量指标：通过蒙特卡洛模拟，可以从概率角度评估银行业的操作风险，提供定量的风险指标，帮助银行制定风险管理策略和决策。
3. 可重复性与灵活性：蒙特卡洛模拟可以灵活地根据不同的需求进行调整和重复，加以改进和优化，以适应不同的操作风险场景。
当然，蒙特卡洛模拟也存在一些限制和挑战。
其中，数据的准确性和有效性是最大的挑战之一。
模拟的结果取决于输入的数据，如果数据不准确或不充分，模拟结果可能不准确或无效。
总之，蒙特卡洛模拟是评估我国银行业操作风险的一种有效方法。
通过模拟不同情况下的风险，可以提供定量的风险指标，帮助银行更好地管理和控制操作风险，提高金融体系的稳定性和可持续发展。
运用蒙特卡罗模拟进行风险分析
运用蒙特卡罗模拟进行风险分析蒙特卡罗模拟由著名的摩纳哥赌城而得名，他是一种非常强有力的方法学。
对专业人员来说，这种模拟为方便的解决困难而复杂的实际问题开启了一扇大门。
估计蒙特卡罗模拟最著名的早期使用是诺贝尔奖物理学家Enrico Fermi（有时也说是原子弹之父）在1930年的应用，那时他用一种随机方法来计算刚发现的中子的性质。
蒙特卡罗模拟是曼哈顿计划所用到的模拟的核心部分，在20世纪50年代蒙特卡罗模拟就用在Los Alamos国家实验室发展氢弹的早期工作中，并流行于物理学和运筹学研究领域。
兰德公司和美国空军是这个时期主要的两个负责资助和传播蒙特卡罗方法的组织，今天蒙特卡罗模拟也被广泛应用于不同的领域，包括工程，物理学，研发，商业和金融。
简而言之，蒙特卡罗模拟创造了一种假设的未来，它是通过产生数以千计甚至成千上万的样本结果并分析他们的共性实现的。
在实践中，蒙特卡罗模拟法用于风险分析，风险鉴定，敏感度分析和预测。
模拟的一个替代方法是极其复杂的随机闭合数学模型。
对一个公司的分析，使用研究生层次的高等数学和统计学显然不合逻辑和实际。
一个出色的分析家会使用所有他或她可得的工具以最简单和最实际的方式去得到相同的结果。
任何情况下，建模正确时，蒙特卡罗模拟可以提供与更完美的数学方法相似的答案。
此外，有许多实际生活应用中不存在闭合模型并且唯一的途径就是应用模拟法。
那么，到底什么是蒙特卡罗模拟以及它是怎么工作的？什么是蒙特卡罗模拟？今天，高速计算机使许多过去看来棘手的复杂计算成为可能。
对科学家，工程师，统计学家，管理者，商业分析家和其他人来说，计算机使创建一个模拟现实的模型成为可能，这有助于做出预测，其中一种方法应用于模拟真实系统，它通过调查数以百计甚至数以千计的可能情况来解释随机性和未来不确定性。
结果通过编译后用于决策。
这就是蒙特卡罗模拟的全部内容。
形式最简单的蒙特卡罗模拟是一个随机数字生成器，它对预测，估计和风险分析都很有用。
基于蒙特卡罗模拟方法的项目工程造价风险分析
项 工程 的单 位成 本 分 布于 一个 区 间 内 ，有 最 大 、最 小 值 ， 在 此 区间 内的分 布也 不均匀 ，存 在一个 最 可能值 ，并 且在 进 行 大量 的施工 实 践 （ 模 拟 ） 后 ，它 们 会 呈 现 出一 定 的
规 律性 ，服从 某种 统 计规 律 ，虽 然 不 能 确 切地 知 道 该 值 ，
实 际上 ，工程 项 目在 实施 过程 中往往 受 到诸 如 自然 、劳 动
（ １ ）分 析哪些 原 始 指 标 属 于 随 机 变 量 ，并 确 定 出这
些 随机 变量 的某些 特征 （ 如概 率分 布 、均值 、方差 等 ） ；
（ ２ ）通 过模 拟试 验 随 机选 取 各 随 机 变 量 的 值 ，并 使
征 ，随后得 出所 求解 的近似 值 。解 的精 确度 可用估计 值 的 标准 误差 来表示 。 蒙特 卡罗模 拟 法 用 于 工 程 造 价 风 险 分 析 的 实 施 步 骤
如下 ：
１ 引 言
目前 我 国工程项 目造 价估算 方法 依然 是根 据设计 文 件
以及 定额 或经 验数据 ，计 算 出一个 总 的确 定 的数值 ，工 程 承包 企业便 以此定值 为依 据投 标报价 并制 订成 本计 划 。但
蒙特 卡罗 （ Ｍ ｏ ｍ ｅ Ｃ ａ ｒ ｌ ｏ ）方 法亦 称为 随机模 拟 （ Ｒ ａ ｎ — ｄ ｏ ｍ ｓ ｉ ｍ ｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ） 方 法 ，有 时 也 称 为 随 机 抽 样 （ Ｒ ａ ｎ ｄ ｏ ｍ ｓ ａ ｍｐ ｌ ｉ ｎ ｇ ） 技术 。该方 法 的 基本 思 想 是 ：首 先 建立 一 个 概 率模 型或 随机过 程 ，使它 的参数 等 于 问题 的解 ，然后 通 过 对模 型或 过程 的观察 或抽 样试 验来计 算 所求参 数 的统计 特
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蒙特 卡 罗 分析 法 是 １４ 代 ， 美 国军 方研 制 原 ９０年 在
子 弹 的“ 哈 顿项 目” 曼 中开发 出来 的一 种利 用 随机 数模
但 是它不 能准 确 描 述 最 终 检验 变 量 的概 率 分 布 ， 这 而 种概 率分 布 对 于决 策者 极 为 重 要 。 由 最好／ 差分 析 最 法可 以扩 展到情 景分 析法 。在 最 好 和最 差 中加 入 一个 中间值 ， 这样 就 组 成 三 种 情 况 ， 果 有 两 个 随 机 变 量 ， 如
种 模拟 方法 在 全球 得 以推广 应用 。
些问题的提出促使管理者在项 目投资前期必须对其进
行 充分 的风 险分析 。
二 、 目风 险分 析技术 的 比较 项
有几 种技 术可 以用来 进 行 项 目风 险 分析 。最 常 见
的是“ 最好／ 差分析 ” “ 最 、 假设 分 析 ” “ 和 模拟 ” 。
收稿 日期 ：０ １ ０ ０ ２ １ — ９— ３
作者简 介 ： 常海 申（ ９ ３一 ） 河北保 定人 ， １８ ， 云南 财经大学 经济研究 院硕士研究 生 ， 专业 为世 界经 济 ， 究方 向为国 研
际投资 。
通讯作 者简介 ： 陆亚琴 （９ ２一 ）女 ， １７ ， 云南大ｔ Ａ．经济学博士 ， Ｊ ， ￣ 云南 财经 大学 经济研究院 国际 贸易研究所 副教授 ， 研究方 向为 国际投资 、 国际 贸易 与环境 。
采 用 蒙特 卡罗 模 拟 时 ， 终 检 验 变 量 的 方差 不 会 随着 最 随机 变量 数量 的增 加 而 迅 速 增 加 ， 使 得模 拟 输 出 的 这 结 果 具有 实 际有 用性 。 ． 三 、 特卡 罗模 拟在 项 目风 险 分析 中的典 型应 用 蒙 Ｃ ｓｌ ａ 给 出了五 种视 图输 出 ， 文列 出第一 种 ｙ ａＢ ｌ ｒ ｔ ｌ 本 视 图。从 概率 分布 图上可 以看 出 Ｎ Ｖ大 致服从 正态 分 Ｐ 布 ， 目 Ｎ Ｖ有 ７ ．５ 的 可 能 性 大 于零 。其 它 四 种 项 Ｐ ５４％
数 。模拟 时对 模 型 中的每个 随机 变量 （ 。Ｘ ， ， Ｘ ， Ｘ …… ， ｘ） 反复用随机产生的随机数赋值 ， 然后再计算最终检 验变 量 （ ） Ｙ 的解 。通 过成 百上 千次 的反 复操作 ， 以得 可
出最终检验变量 Ｙ真实的概率分布和其它特征。相对 于最好／ 最坏分析 的极端情况 ， 以及敏感性分析需要假 设其它因素不变的缺陷， 模拟技术在理论上堪称完美。
缺 陷， 而且不 能给出最终检验 变量 的概率分 布。基 于随机 数原理 的 蒙特 卡 罗模 拟 可 以为项 目风 险提 供定 量分
析。通过对 自变量 的随机 数和 由此求得 的因变量数值进行 回 归分析 可 以得 出包 含更 多随机 因素参 与 的具 有定
量性质 的敏感 性分析 。
关键词 ： 蒙特卡 罗模拟 ； 目投 资； 险分析 ； ｒｓ ｌ ａ 项 风 Ｃｙｔ ｌ ａＢ ｌ
拟 法进 行 风险 分析 的数 学 方 法 。蒙特 卡 罗方 法 的 思 想
并不复杂 ， 古代人们计算复杂形状物体的面积 时就曾 经应用过这种方法。蒙特 卡罗方法的核心是产生 大量
的随机数 ， 然后利用这 些随机数进行模拟计算。现代 高速计算机的出现以及 Ｃｙ ａ Ｂ ｌ软件的面世使得这 ｒ ｔ ａ ｓｌ ｌ
国内学 者对 蒙 特卡 罗模 拟 的研 究 主要 集 中在 项 目
投资风险管理领域 ， 基于计算量的考虑， 随机变量通常
局 限在 五个 以 内 ， 且 对 理 论 的 阐述 多 于对 数 据 的分 而
最好／ 最差分析是一种最 简单 的项 目风险分析 方
法 。项 目投资 涉 及 到产 品定 价 、 量 、 求 量 、 变 产 需 可 成本、 固定 成 本 等诸 多 不 确 定 因素 。我 们 可 以 根 据 估 算 数据计 算 出最 优 状 况 和 最差 状 况 ， 着 可 以用 中 位 接 数代 表最 可 能 的状 况 。这 种 分 析 方 法 虽 然 简 单 易 行 ，
销售量
均值 ５ Ｏ万 ， 准 差 与 价 格 呈 标
正态分布 ５万 １０ 最大 ２ ０ ８０， ２ ０，
最 大 似 然 ２０ ００
用这些信息向更高层 的管理者推荐方案。敏感性分析
虽 然可 以 向更 高 层 的 管 理 者 讲 述 各 个 变 量 发 生 变 化 时 ， 目收益的变化， 项 但是众多的变量往往让决策者摸 不着 头 脑 ， 法 判 断 决 策 方 案 的好 坏 。此外 由 于假 设 无 其 它变 量不 变 ， 过 敏 感 性 分 析 得 到 的 图表 也 不 具 有 通 太多的参考性。最后 ， 敏感性分析与最好／ 最差分析一
第２ ６卷
第 ５期
Ｊｕｎｌ ｆ ｕ ｎ ｎＦｎ ｎｅ＆ Ｅ ｏｏ ｉ ｎｖｒｉ ｏｒａ ｏ ｎａ ｉａｃ Ｙ ｃｎ ｍ ｃ Ｕ ｉｅ ｔ ｓ ｓｙ
Ｖ ｌ ６ Ｎ ． ｏ＿ ． ｏ ５ ２
蒙 特 卡 罗 模 拟 在 项 目风 险 分 析 中 的 应 用 研 究
常海 申 ， 陆亚琴
固定 成 本 、 现率 设 定 为 ＣｙｔｌＢ ｌ 的 假 设 变 量 ， 贴 ｒｓ ａｌ ａ 将 Ｎ Ｖ、 Ｒ、 Ｒ Ｐ Ｉ ＭＩ Ｒ设 定为 预测 变量 。根 据 经验 和 以往 数 Ｒ
敏感性分析很难准确反映项 目承担风险的情况。多因 素敏感性 分析是 在假定其它 不确定因素不变 的情 况
（． １云南财经大学 经济研究院国际经济研究所 ， 云南 昆明 ６０ ２ ； ５２ １ ２ 云南财经大学 经济研究院国际贸易研究所 ， ． 云南 昆明 ６ ０２ ） ５ ２ １
摘 要 ： 目风 险分析过程 中面临诸 多不确 定性 因素。传 统 的最 好／ 差分析和 敏感性分 析存在 理论 上的 项 最
模 拟是 在 模 型 中一 个 或 多 个 自变 量 是 随 机 变 量
在表 格 中定 义 完 假设 变 量 和 预 测 变量 后 ， 用 拉 采 丁立 方体 方法模 拟 ２０ ００次 ， 出结 果 为 ： 得
时， 分析最终检验变量各种特征的技术 。模拟 的理论 基础和敏感性分析很相似 ， 同之处在于模 拟给电子 不 表格 中代表随机变量的单元格赋值是 自动赋予 的随机
单位变 均匀分布 最小 １０ ６０ 动成本 最大 １０ ８０
，
均值 ５ ０ ０ ０万 ， 准差 与 销 售 量 标
固定成本 正态分 布 ５０万 ０ 成正相关 ｐ
＝０． ７
贴现率 正态分 布 均值 １ ％ ， ２ 标准差 ２ ％
样不能为管理者提供最终检验变量的概率分布。
是单 因 素敏 感 性 分 析 只 能假 设 其 它 变 量 不 变 ，
目标 变 量在 一 定 幅 度 内变 化 ， 而 测试 项 目收 益 对 目 从
标变量的敏感性 。实际上这种假设很难成立 ， 其它变
量肯 定 会在 项 目执 行 过 程 中发 生 变 化 的 ， 因此 单 因素
贴现率为 １ ％， ２ 计算项 目的 Ｎ Ｖ Ｉ Ｒ Ｍ Ｒ 。 Ｐ 、 、 ＩＲ Ｒ 我们将第一年销售量、 销售价格 、 单位变动成本 、
、
为什 么要进 行 项 目风 险分 析
最差 方法都 无法 提供 概率分 布 。 敏感性 分析 方法 是从 众 多 不 确定 性 因 素 中找 出对 投 资项 目经济 效 益 指标 有重 要 影 响 的敏 感 性 因 素 ， 并 且分 析 和测算其 对项 目经济 效 益 指标 的影 响程 度 和 敏 感性 程度 ， 而 判 断 项 目承 受 风 险 能 力 的一 种 方 法 。 进 尽管 很多管 理 者 使 用这 种 方 法 ， 是 这 并 不 能掩 盖 它 但
如下 ：
变量 分布 参数 相关性
大可能的。现代电子表格技术只能处理双 因素敏感性
分析 ， 无法 处理 多 因素 分析 ， 以对 于 随机 变量 众 多 的 所 项 目， 敏感 性 分析 应用 有 限。 二 是 即使管 理者 对各 种 随机 变 量进 行 了敏 感 性 分 析， 自身对 项 目风 险有 很多 的 了解 ， 但是 他们 却 很 难 利
如果勘 探地 点 石油 储 量 不 值 得 开 采 ， 么前 期 投 资 将 那 全部成 为损 失 。人们 在 经济 管理 中更 为关 心 的是 一 个 项 目到底风 险有 多 大 ？风 险 和 收 益是 不是 完 全 匹配 ？ 哪些风 险是 公 司可 以 承受 的 ， 些 是 无 法 承 受 的 ？这 哪
的工具…。Ｃ ｓ ｌ ａ 虽然功能卓越 ， ｙ ａＢ ｌ ｒ ｔ ｌ 然而其高昂的价 格让很多企业望而却步 ， 而且这个 软件并不适用于所
有 行业 的项 目风险 分析 ， 将在 下文详 细说 明 。 作者
一
那 么就有 ３ 共 ９种情 况 。在 现实 生 活 中 ， 情 况 大 ２ ９种
概描 述 了项 目的最 终 实 施 结 果 。情 景 分 析 法 和 最 好／
大 家都 期 望 所 投 资 的 项 目能 够 风 险 小 ， 益 大 。 收 然而 风 险 和收 益 是呈 正 相关 的。没 有 风 险 的项 目 ， 其 收 益必 然也 最 小 ， 期 存 款 就 是 很 好 的 例 子 。那 些 风 活 险很 大 的项 目 ， 收益往 往 也很 大 ， 如 石 油勘 探 开 发 其 例 行业 ， 收 益往 往超 过 １０ ， 而其 风 险也 大 的惊 人 ， 其 ０％ 然
下 ， 算分 析 两 种 或 两 种 以上 不 确 定性 因素 同时 发 生 计
变动对项 目经济效益 的影响程度。而且多 因素敏感性
分析 必 须进 一步 假定 同时变 动 的几 个 因素 都是 相 互 独 立的， 而且 各 因素 发生 的概 率 相 同 ， 在现 实 中也 是 不 这