建设工程项目业主风险定性评价法

 

1、主观评分法

主观评分法是利用专家的经验等隐性知识，直观判断建设工程项目业主每一单个风险并赋予相应的权重，如0-10之间的一个数。0代表没有风险，10代表风险最大，然后把各个风险的权重加起来，再与风险评价基准进行分析比较。

例4-1 某建设工程项目要经过5个工序，表4-1列出了已识别出该项目的前5个风险，试进行该项目的风险评价。

表4-1：主观评分法

解  （1）利用专家的经验、知识对该项目风险进行评分，结果参见上表。

（2）地项目风险进行评价

1）将该项目每一工序的各个风险的权重从左至右加起来，其和值放在表4-1最右边一列；

2）将表4-1中各类别的风险评分再从上到下加起来，其和值放在表各列对应的最下一列；

3）将表4-1中各工序的风险评分再从左至右累加，其和值放在最下一行的最右一列；

4）计算最大风险权重值。用表的行数乘以列数，再乘以表中的最大风险权重，即得到最大风险权重值。表中的最大风险权重为9，因此最大风险权重值=5*5*9=225；

5）计算项目整体风险水平。项目全部风险权重和除以最大风险权重值就是该项目整体风险水平。该项目的全部风险权重值和=114，则该项目整体风险水平=114/225=0.5067；

6）该项目整体评价基准为0.6；

7）将项目整体风险水平同项目整体评价基准相比较。由计算结果可知，该项目的整体风险水平为0.5067，小于项目整体风险评价标准，则该项目整体风险水平可以接受，项目可以继续实施。各个工序的风险水平，或个单个风险水平也可进行类似的比较。

2、决策树法

根据项目风险问题的基本特点，建设工程项目业主风险的评价既要能反映项目风险背景环境，又要能描述建设工程项目业主风险发生的概率、后果以及项目风险的发展动态。决策树这种结构模型既简明又符合上述两项要求。采用决策树法来评价建设工程项目业主风险，往往比其他评价方法更直观、清晰，便于建设工程项目业主风险管理人员思考和集体探讨，因而是一种形象化和有效的项目业主风险评价方法。

例4-2  某水泥生产厂商生产水泥，现有两种方案可供选择，一种是采用新工艺，一种是采用传统工艺。据分析测算，如果市场需求量大，采用新工艺可获利50万元，采用传统工艺可获利30万元。如果市场需求量小，采用传统工艺仍可获利10万元，而采用新工艺则将损失5万元。另据市场分析可知，市场需求量大的概率为0.8，需求量小的概率为0.2。试分析和确定哪一种生产方案可使该厂商获利最多？

解  （1）绘制决策树，如图4-1所示

（2）计算各接点的期望损益值，期望损益值的计算从右向左进行。

接点2：30*0.8+10*0.2=26（万元）

接点3：50*0.8+（-5）*0.2=39（万元）

决策点1的期望损益值为：max{26,39}=39(万元)

                    

（3）剪枝。决策点的剪枝从左向右进行。因为决策点的期望损益值为39万元，为采用新工艺方案的期望损益值，因此剪掉采用传统工艺这一方案保留采用新工艺这一方案。根据获利最多这一评价准则，合理的生产方案是采用新工艺。

3.外推法（Extrapolation）

外推法是进行建设工程项目业主风险评估和分析十分有效的一种方法，它可分为前推、后推和旁推三种。前推就是根据历史经验和数据推断出未来事件发生的概率及其后果。如果历史数据具有明显的周期性，就可据此直接对风险作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，由于工程项目的一次性和不可重复性，所以在建设工程项目业主风险评估和分析时常用后推法。后推是把未知的想象的事件及后果与一已知事件与后果联系起来，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，从而对风险作出评估和分析。旁推法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。这三种外推法在建设工程项目业主风险评估和分析中都得到了广泛的采用。

4.蒙托卡罗模拟法

    蒙特卡罗模拟法是根据随机数对投入变量值概率分布进行随机抽样，根据每次抽样值计算项目的投资收益率，这样经多次重复得到投资收益率的概率分布图。根据收益率概率分布计算保险下限值和不经济概率，以判断方案的风险性。

蒙特卡罗模拟法具有显著优点。对于无法凭经验决策的问题、不能用数学求解的复杂问题及不易做可控实验的动态系统、均可用蒙特卡罗模拟法解决。亦即那些投入变量含有许多随机因素，其转换过程具有函数关系，又非一般数学式所能充分表达的，只能用蒙特卡罗模拟法解决。蒙特卡罗模拟法程序如图5－2所示。

5.层次分析法（AHP，the Analytical Hierarchy Process）

层次分析法，又称AHP法，是20世纪70年代美国学者T.L.Saaty提出的，是一种在经济学、管理学中广泛应用的方法。层次分析法可以将无法量化的风险按照大小排出顺序，把它们彼此区别开来。层次分析法处理问题的基本步骤是：

（1）确定评价目标，再明确方案评价的准则。根据评价目标、评价准则构造递阶层次结构模型。

1）递阶结构类型。AHP法所建立的层次结构一般有三种类型：①完全相关性结构，即上一层次的每一要素与下一层次的所有要素完全相关；②完全独立结构，即上一层要素都要各自独立，都有各不相干的下层要素；③混合结构，是上述两种结构的混合，即是一种既非完全相关又非完全独立的结构。

2）递阶层次结构模型的构造。递阶层次结构模型一般分为三层：①目标层：最高层次，或称理想结果层次，是指决策问题所追求的总目标；②准则层：评价准则或衡量准则，是指评判方案优劣的准则，也称因素层，约束层；③方案层：也称对策层，指的是决策问题的可行方案。

各层间诸要素的联系用弧线表示，同层次要素之间无连线，因为他们相互独立，上层要素对下层要素具有支配（包含）的关系，或下层对上层有贡献关系，即下层对上层无支配关系，或上层对下层无贡献关系，这样的层次结构成为递阶层次结构。

样本 各重要因素的概率值

抽样 选取随机数随机抽样

确定收益率的概率分布图

计算各组 投资收益率

成本

投资

售价

概率

收益率

图4－2：蒙特卡罗模拟法程序

（2）应用两两比较法构造所有的判断矩阵

1）判断尺度。判断尺度表示要素 对要素 的相对重要性的数量尺度，如表4-2所示。

     表4－2

2）判断矩阵。判断矩阵是以上层的某一要素 作为判断标准，对下一层要素进行两两比较确定的元素值。例如，在 准则下有 阶的判断矩阵 ，其形式如表5-3。

表4-3 阶判断矩阵 示意图

判断矩阵中的元素 表示从判断矩阵 的角度考虑要素 对要素 的相对重要性，即

=

由表5-2可知，判断矩阵 有： > 0; =1/ ; =1。

（3）确定项目风险要素的相对重要度。在应用AHP法进行评价和决策时，需要知道 关于 的相对重要度，即 关于 的权重。计算分析程序如下：

1）计算判断矩阵 的特征向量 。首先确定判断矩阵的特征向量 ，然后经过一化处理即得到相对重要度。

    =1，2， ，

= /

2）一致性判断。在对系统要素进行相对重要性判断时，由于运用的主要是专家的隐性知识，因而不可能完全精密地判断出 / 的比值，而只能对其进行估计，因此必须进行相容性和误差分析。估计误差必然会导致判断矩阵特征值的偏差，据此定义相容性指标。

若矩阵 完全相容时，应有 ，若不相容时，则 > ，因此可应用 的关系来界定偏离相容性的程度。设相容性指标为 ，则有

式中 ——判断矩阵A的最大特征根。其算法如下：

式中 ——矩阵 的第 个分量。

定义一致性指标 为

其中 ——随机性指标。

当一致时， = 0；不一致时，有 > ，因此 > 0。故一般可根据 < 0.1来判断。对于如何衡量 ，可否被接受，Saaty构造了最不一致的情况，就是对不同 的比较矩阵中的元素，采取1/9，1/7， ，1， 7，9随机取数的方式赋值，并且对不同 用了100 500个子样，计算其一致性指标，再求得其平均值，记为 ，结果见表4-4。

表4-4  随机性指标 数值

若一致性指标 ，则认为判断矩阵的一致性可以接受，权重向量 可以接受。

（4）计算综合重要度。在计算各层次要素对上一级的相对重要度以后，及可从最上层开始，自上二下地求出各层要素关于系统总体的综合重要度，对所有项目风险因素进行优先排序。其分析过程如下：

设第二层为 层，有 个要素 它们关于系统总体的重要度分别为 。第三层为 层，有 个要素 它们关于 的相对重要度分别为 则第 层的要素 的综合重要度为：

   

即下层要素的综合重要度是以上层要素的综合重要度为权重的相对重要度的加权和。

层的全部要素的综合重要度如表4-5所示。

表4-5：综合重要度计算表