产业演进中的中国企业战略并购问题研究

摘 要 风险评价是分析项目所有阶段的整体风险、各风险之间的相互影响、相互作用以及对项目的总体影响、项目主体对风险的承受能力等方面。风险评价方法有很多,将对调查和专家打分法、层次分析法、模糊数学法、蒙特卡罗模拟法等常用方法做分析说明和比较。
关键词 层析分析法 模糊数学法 蒙特卡罗模拟

1 引言
在风险识别估计的基础上,把风险因素发生的概率、损失程度结合其他因素综合考虑,得出系统发生风险的程度以及可能性就是风险评价,它是应用各种风险分析的技术,用定性、定量的方法或是两者相结合,来处理不确定性风险因素的过程。风险评价是工程项目实施阶段风险管理对策选择的重要依据,具有重要的作用。
2 各风险评价方法分析
2.1 定性评价方法
2.1.1 调查和专家打分法
通过风险识别将工程项目所有风险列出,设计风险调查表,再利用专家经验,对各风险因素的重要性进行评估,再综合成整个项目风险。具体步骤如下:首先确定每个风险因素的权重;然后确定每个风险因素的等级值;最后将每个风险因素的权重与等级值相乘,求出该风险因素的得分,再将各风险因素得分求和,求出工程项目整个过程风险的总分。总分越高,说明风险越大。
2.1.2 层次分析法
层次分析法(Analytical Hierarchy process,AHp)是美国数学家A.L.Saaty在20世纪70年代提出的,是一种定性分析和定量分析相结合的评价方法。
(1)层次结构模型。先确定评价的目标,再明确方案评价的准则,然后把目标、评价准则连同行动方案一起构造一个层次结构模型。
(2)因素两两比较评分和判断矩阵。层次结构模型做出之后,评价者对各风险因素进行两两比较评分。经评分可得若干两两判断矩阵。
(3)计算各判断矩阵权重、排序,并做一致性检验。
求判断矩阵每行所有元素的几何平均值wi:
wi=■(1)
将wi归一化,计算wi=■(2)
计算判断矩阵的最大特征值λmax:
λmax=■■(3)
(3)式中,(Aw)i为向量(Aw)的第i个元素。
计算CI,进行一致性检验。在算出λmax后,可计算CI,进行一致性检验,公式如下:
CI=■(4)
(4)式中n为判断矩阵阶数,查表得随机一致性指标RI,并计算比值CI/RI,当CI/RI<0.1时,判断矩阵一致性达到了要求,否则重新进行判断,写出新的判断矩阵。
2.2 定量评价方法
2.2.1 模糊数学法
在工程技术和管理领域中有很多影响因素的性质和活动无法用数字来定量地描述,它们的结果也是含糊不定的,无法用单一的准则来评判。为解决这一问题,美国学者L. A. Zadeh于1965年提出模糊集合的概念,对模糊行为和活动建立模型。
(1)隶属度的概念。设A是论域X上的一个模糊子集,对任意x∈x,都对应一个数μA(x)∈[0,1],称为元素x对A的隶属度。实值函数μA:X→[0,1],则x→μA(x)称为A的隶属函数。
模糊子集A完全由其隶属函数μA描述,X中元素x与A的关系由隶属度μA(x)给出。x与A的关系已不是简单的属于A或不属于A,而是在多大程度上属于A。
(2)模糊综合评判方法及步骤。①确定模糊综合评判因素集。因素集是以影响评价对象的各种因素为元素所组成的一个普通集合。通常用U表示,即U={u1,u2,∧,um}。其中,元素ui(i=1,2,∧,m)代表影响评价对象的第i个因素。对于这些因素的评价,通常都具有不同程度的模糊性。②建立综合评判的评价集。评价集是评价者对评价对象可能做出的各种评价结果所组成的集合。通常用V表示,即:V={v1,v2,∧,vn}。其中元素vj(j=1,2,∧,n)代表第j种评判结果,可以根据实际情况的需要,用不同的等级、评语或数字来表示。③进行单因素模糊评判,求得评判矩阵R。在进行综合评判时,首先需要对单一因素做出评价,然后再在单一因素评价的基础上做出综合评价。设因素集U中第i个元素对评价集V中第1个元素的隶属度为ri1,则对第i个元素单因素评判的结果,用模糊集合表示为:Ri=(ri1,ri2∧,rin)(i=1,2,∧,m)。以m个单因素评判集R1,R2,∧,Rm为行组成矩阵R,即为模糊综合评判矩阵。④确定评价因素权向量A。一般说来,在评价工作中,各因素的重要程度有所不同,为此给各因素μi赋予一个权重ai,且要求■ai=1。各因素的权重分配为U上的模糊集:A=(a1,a2,∧,am)。⑤建立评判模型,进行综合评判。确定R、A之后,通过模糊变换将U上的模糊向量A变为V上的模糊向量B,即得到综合评判模型B=AOR=(b1,b2,∧,bn)。其中B称为综合评判向量,“O”称为综合评判合成算子。⑥对评判结果B分析处理。综合评判向量B的元素bj(j=1,2,∧,n)称为模糊综合评判指标,简称评判指标,其含义为:综合考虑所有因素的影响时,评价对象对评价集第j个评价元素的隶属度。
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。

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