风险衡量的内容、手册与评价.ppt

4.3.1.3 概率的计算方法 择一事件 两两互不相容的事件和的概率等于这些概率之和 ，即　P（A＋B）＝P（A）＋P（B） 任意两个事件和的概率，即 P（A＋B）＝P（A）＋P（B）－P（AB） 联合事件 相互独立事件的联合概率，即 P（AB）＝P（A）*P（B） 不相互独立的事件的联合概率，即 P（AB）＝P（A）P（B｜A）＝P（B）P（A｜B） 概率树（P89） 4.3.1.4 风险的概率意义——风险度 风险度 ――是衡量风险大小的一个数值，这个数值是根据风险所致损失的概率分布按一定规则通过计算而得到的。风险度越大，就意味着将来没把握，风险也就越大；反之，越小。在得到风险度的大小之后，风险管理人员就能比较风险的大小，比较各种决策方案的好坏。 衡量风险度的指标 （1）期望值 （2）标准差 （3）差异系数 （1）期望值 早在1786年，特恩思（Tetens）按将来发生的损失与期望损失偏差绝对值的概率平均值的1/2来计算风险度，其公式为： 　　　　　　　[∫∞0｜x-E(x)|dF(x)]÷2 （2）标准差 例：根据下表计算期望损失值及标准差，并进行比较,总结两者在度量风险时的区别。 损失金额（元） 概率 0 0.606 500 0.273 1000 0.1 2000 0.015 5000 0.003 10000 0.002 20000 0.001 损失金额 （元） 概率 0 0.508 500 0.342 1000 0.15 （3）差异系数 差异系数＝标准差/期望值 三个指标的比较 由于风险所致损失结果是不确定的，进行决策时，如果仅仅根据随机损失的期望值来判断决策的好坏是不够的。由以上计算的结果可知尽管风险A与风险B所到损失的期望值是相同的，但是风险A比风险B要大。 标准差的大小反映了随机损失对期望损失的偏离程度。以标准差的大小作为风险大小衡量的标准，其缺陷是在风险的衡量中没有反映期望损失的大小。例如，某风险的期望损失为10元，另一风险的期望损失为2000元，而二个风险的标准差均为20元，显然标准差20在期望损失为10时，远比期望损失为2000时重要得多。 三个指标的比较 变异系数反映了标准差相对于损失期望值的大小，即反映了随机损失对期望损失的偏离程度相对于期望损失值的大小，因此就许多目的而言，按变异系数计算风险度能较好地衡量风险。 4.3.2 概率分布 4.3.2.1 概率分布的定义及类型 4.3.2.2 概率分布在估计中的应用 4.3.2.1 概率分布的定义及类型 概率分布是显示各种结果发生概率的函数，它可以用来描述损失原因所致各种损失发生可能性大小的分布情况。 类型 (1)离散型变量的概率分布和连续型变量的概率分布 (2)实际分布与理论分布 (2)实际分布与理论分布 实际分布是指根据取得的实际数据画出的分布图。但是风险管理人员在建立风险的概率分布时，常因过去统计资料的不足而需要应用理论概率分布进行模拟。常见的理论分布有以下几种： 二项分布 泊松分布 正态分布 第4章 风险衡量和评价 本章主要内容 4.1 风险衡量中数据的收集与整理 4.2 风险衡量的内容 4.3 风险衡量的方法 4.4 风险评价 4.1 风险衡量中数据的收集与整理 4.1.1 数据的收集 4.1.2 数据的整理 4.1.3 数据的表示 4.1.4 数据的计量 4.1.1 数据的收集 （1）数据的来源 各种经济统计数据 专门调查取得的数据 人工制造的数据 （2）数据的要求 真实性 完整性 可比性 4.1.2 数据的整理 ――是根据研究任务的需要，按自己设计的整理方案的要求，将收集来的所有数据进行加工、综合，使之条理化、系统化，成为能够反映事物总体特征的综合数据的过程。 数据整理的方法有： 1、对无序数据按数值递增（或递减）的顺序整理。 2、整理为分级频数分布 频数分布 频数分布比较 相对频数分布 累积频数分布 表1 某公司1987～2006年间的火灾损失（元） * (1) 排序 按照递增或递减的顺序将数据排列 (2) 分组 将数据按一定规模分组，并进一步计算出每一组的频数与频率 表2 4.1.3 数据的表示 (1)统计表 (2)统计图 直方图 饼状图 柱状图 曲线图 (1)统计表 统计表一般由四个部分组成：表头、横行标题、纵栏标题和数字资料。此外，在统计表下的注释、附记、资料来源、某些指标的计算方法、填表单位、填表人员及填表日期称为表外附加。 编好统计表应注意的事项 编好统计表应注意