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注会考试《公司战略与风险管理》知识点:风险与风险管理(8)

来源: 正保会计网校论坛 编辑: 2013/07/15 16:51:44 字体:

  为了方便备战2013注册会计师考试的学员,中华会计网校论坛学员精心为大家分享了注册会计师考试各科目里的重要知识点,希望对广大考生有帮助。

  七、景分析法

  通过模拟不确定性情景,对企业面临的风险进行定性和定量分析。

  主要优点:对于未来变化不大的情况能够给出比较精确的模拟结果。

  局限性:

  1.在存在较大不确定性的情况下,有些情景可能不够现实;

  2.在运用情景分析时,主要的难点涉及数据的有效性以及分析师和决策者开发现现实情境的能力,这些难点对结果的分析具有修正作用;

  3.如果将情景分析作为一种决策工具,其危险在于所有的情景可能缺乏充分的基础,数据可能具有随机性,同时可能无法发现那些不切实际的结果。

  八、感性分析法

  适用于对项目不确定性对结果产生的影响进行的定量分析

  主要优点:为决策提供有价值的参考信息;可以清晰地为风险分析指明方向;可以帮助企业制定紧急预案。

  局限性:主要包括分析所需要的数据经常缺乏,无法提供可靠的参数变化;分析时借助公式计算,没有考虑各种不确定因素在未来发生变动的概率,无法给出各参数的变化情况,因此其分析结果可能和实际相反。

  九、件树分析法(ETA)

  适用于对故障发生以后,在各种减轻事件严重性的影响下,对多种可能后果的定性和定量分析。

  主要优点:

  1.ETA以清晰的图形显示了经过分析的初始事项之后的潜在情景,以及缓解系统或功能成败产生的影响;

  2.它能说明时机、依赖性,以及故障树模型中很烦琐的多米诺效益;

  3.它生动地体现事件的顺序,而使用故障树是不可能表现的。

  局限性:

  1.为了将ETA作为综合评估的组成部分,一切潜在的初始事项都要进行识别,这可能需要使用其他分析方法(如危害及可操作研究法),但总是有可能错过一些重要的初始事项

  2.事件树只分析了某个系统的成功及故障状况,很难将延迟成功或恢复事项纳入其中;

  3.任何路径都取决于路径上以前分支点处发生的事项。因此,要分析各可能路径上众多从属因素。然而,人们可能会忽视某些从属因素,如常见组件、应用系统以及操作员等。如果不认真处理这些从属因素,就会导致风险评估过于乐观。、

  十、策树法

  适用于对不确定性投资方案期望收益的定量分析。

  主要优点:

  1.对于决策问题的细节提供了一种清楚的图解说明;

  2.能够计算到达一种情形的最优路径。

  局限性:

  1.大的决策树可能过于复杂,不容易与其他人交流;

  2.为了能够用树形图表示,可能有过于简化环境的倾向。

  十一、特卡洛随机模拟法

  适用于较为复杂的大中型项目风险管理

  主要优点:

  1.该方法适用于任何类型分布的输入变量,包括产生于对相关系统观察的实证分布;

  2.模型便于开发,并可根据需要进行拓展;实际产生的任何影响或关系可以进行表示,包括微妙的影响;

  3.模型便于理解,因为输入数据与输出结果之间的关系是透明的;

  4.提供了一个结果准确性的衡量;软件便于获取且价格便宜。

  局限性:

  1.解决方案的准确性取决于可执行的模拟次数(随着计算机运行速度的加快,这一限制越来越小);

  2.依赖于能够代表参数不确定性的有效分布;

  3.该技术可能无法取得满意的结果和较低的可能性事项,因此无法让组织的风险偏好体现在分析中;

  4.此方法注重对风险因素相关性的识别和评价,这给使用此法带来了难度和困难,通常费用也较高。

  十二、计推论法

  前推:就是根据历史的经验和数据推断出未来事件发生概率及其扣果。如果历史数据具有明显的周期性,就可据此直接对风险做出周期性的评估和分析,如果从历史记录中看不出明显的周期性,就可用一曲线或分布函数来拟合这些数据再进行外推,此外还得注意历史数据的不完整性和主观性。

  后推:是在手头没有历史数据可供使用时所采用的一种方法,由于很多项目风险的一次性和不可重复性,所以在这些项目风险评估和分析时常用后推法。后推法是把未知的想象的事件及后果与一已知事件与后果相联系起来,把未来风险事件归结到有数据可查的造成这一风险事件的初始事件上,从而对风险做出评估和分析。

  旁推:就是利用类似项目的数据进行外推,用某一项目的历史记录对新的类似建设项目可能遇到的风险进行评估和分析,当然这还得充分考虑新环境的各种变化。

  适合于各种风险分析预测。

  主要优点:

  1.在数据充足可靠的情况下简单易行;

  2.结果准确率高。

  局限性:

  1.由于历史事件的前提和环境已发生了变化,不一定适用于今天或未来;

  2.没有考虑事件的因果关系,使外推结果可能产生较大偏差。为了修正这些偏差,有时必须在历史数据的处理中加入专家或集体的经验修正。

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