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注會考試《公司戰略與風險管理》知識點:風險與風險管理(8)

來源: 正保會計網校論壇 編輯: 2013/07/15 16:51:44  字體:

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  為了方便備戰2013注冊會計師考試的學員,中華會計網校論壇學員精心為大家分享了注冊會計師考試各科目里的重要知識點,希望對廣大考生有幫助。

  七、景分析法

  通過模擬不確定性情景,對企業面臨的風險進行定性和定量分析。

  主要優點:對于未來變化不大的情況能夠給出比較精確的模擬結果。

  局限性:

  1.在存在較大不確定性的情況下,有些情景可能不夠現實;

  2.在運用情景分析時,主要的難點涉及數據的有效性以及分析師和決策者開發現現實情境的能力,這些難點對結果的分析具有修正作用;

  3.如果將情景分析作為一種決策工具,其危險在于所有的情景可能缺乏充分的基礎,數據可能具有隨機性,同時可能無法發現那些不切實際的結果。

  八、感性分析法

  適用于對項目不確定性對結果產生的影響進行的定量分析

  主要優點:為決策提供有價值的參考信息;可以清晰地為風險分析指明方向;可以幫助企業制定緊急預案。

  局限性:主要包括分析所需要的數據經常缺乏,無法提供可靠的參數變化;分析時借助公式計算,沒有考慮各種不確定因素在未來發生變動的概率,無法給出各參數的變化情況,因此其分析結果可能和實際相反。

  九、件樹分析法(ETA)

  適用于對故障發生以后,在各種減輕事件嚴重性的影響下,對多種可能后果的定性和定量分析。

  主要優點:

  1.ETA以清晰的圖形顯示了經過分析的初始事項之后的潛在情景,以及緩解系統或功能成敗產生的影響;

  2.它能說明時機、依賴性,以及故障樹模型中很煩瑣的多米諾效益;

  3.它生動地體現事件的順序,而使用故障樹是不可能表現的。

  局限性:

  1.為了將ETA作為綜合評估的組成部分,一切潛在的初始事項都要進行識別,這可能需要使用其他分析方法(如危害及可操作研究法),但總是有可能錯過一些重要的初始事項

  2.事件樹只分析了某個系統的成功及故障狀況,很難將延遲成功或恢復事項納入其中;

  3.任何路徑都取決于路徑上以前分支點處發生的事項。因此,要分析各可能路徑上眾多從屬因素。然而,人們可能會忽視某些從屬因素,如常見組件、應用系統以及操作員等。如果不認真處理這些從屬因素,就會導致風險評估過于樂觀。、

  十、策樹法

  適用于對不確定性投資方案期望收益的定量分析。

  主要優點:

  1.對于決策問題的細節提供了一種清楚的圖解說明;

  2.能夠計算到達一種情形的最優路徑。

  局限性:

  1.大的決策樹可能過于復雜,不容易與其他人交流;

  2.為了能夠用樹形圖表示,可能有過于簡化環境的傾向。

  十一、特卡洛隨機模擬法

  適用于較為復雜的大中型項目風險管理

  主要優點:

  1.該方法適用于任何類型分布的輸入變量,包括產生于對相關系統觀察的實證分布;

  2.模型便于開發,并可根據需要進行拓展;實際產生的任何影響或關系可以進行表示,包括微妙的影響;

  3.模型便于理解,因為輸入數據與輸出結果之間的關系是透明的;

  4.提供了一個結果準確性的衡量;軟件便于獲取且價格便宜。

  局限性:

  1.解決方案的準確性取決于可執行的模擬次數(隨著計算機運行速度的加快,這一限制越來越小);

  2.依賴于能夠代表參數不確定性的有效分布;

  3.該技術可能無法取得滿意的結果和較低的可能性事項,因此無法讓組織的風險偏好體現在分析中;

  4.此方法注重對風險因素相關性的識別和評價,這給使用此法帶來了難度和困難,通常費用也較高。

  十二、計推論法

  前推:就是根據歷史的經驗和數據推斷出未來事件發生概率及其扣果。如果歷史數據具有明顯的周期性,就可據此直接對風險做出周期性的評估和分析,如果從歷史記錄中看不出明顯的周期性,就可用一曲線或分布函數來擬合這些數據再進行外推,此外還得注意歷史數據的不完整性和主觀性。

  后推:是在手頭沒有歷史數據可供使用時所采用的一種方法,由于很多項目風險的一次性和不可重復性,所以在這些項目風險評估和分析時常用后推法。后推法是把未知的想象的事件及后果與一已知事件與后果相聯系起來,把未來風險事件歸結到有數據可查的造成這一風險事件的初始事件上,從而對風險做出評估和分析。

  旁推:就是利用類似項目的數據進行外推,用某一項目的歷史記錄對新的類似建設項目可能遇到的風險進行評估和分析,當然這還得充分考慮新環境的各種變化。

  適合于各種風險分析預測。

  主要優點:

  1.在數據充足可靠的情況下簡單易行;

  2.結果準確率高。

  局限性:

  1.由于歷史事件的前提和環境已發生了變化,不一定適用于今天或未來;

  2.沒有考慮事件的因果關系,使外推結果可能產生較大偏差。為了修正這些偏差,有時必須在歷史數據的處理中加入專家或集體的經驗修正。

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