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工程项目投资风险管理支持系统构建初探

收录时间:2006-11-01 18:02 来源:建筑中文网  作者:赵世强,刘国东,唐秀丽  阅读:0次 评论:0我要评论

内容提示:风险管理是工程项目投资管理中一个重要的方面,由于工程项目投资的特点以及外部环境的不确定性使风险管理工作的难度加大.引入系统管理和决策支持系统理论知识,对工程项目投资风险管理系统进行了初步构建,以辅助投资管理人员对工程项目投资风险管理进行决策.

延伸阅读:工程项目投资 风险 风险管理支持系统

    由于工程项目具有不可移动性、高投入性、建设经营的长期性、建设条件特殊性和专业管理依赖性强等特点,所以面临着一系列的风险.鉴于此,我国自20世纪80年代以来,对项目风险管理理论进行了广泛的研究,并在很多大型工程项目投资风险管理中得到了具体的应用,取得了丰硕的成果.

    但由于大型工程项目投资风险管理所涉及的内容繁多、模型较多且专业性较强、应对措施和措施组合灵活多变及各层次的风险管理人员理论素质差异各异,客观上要求建立一种以计算机为工具,界面易懂、便于管理人员操作的管理系统,通过计算机辅助管理人员进行风险管理决策,工程项目投资风险系统管理侧重于对项目投资风险进行定量分析,而决策支持系统侧重于对项目投资风险进行定性分析,将二者进行功能集成建立风险管理支持系统(RMSS)具有理论和实践的重要价值.

    1 工程项目投资RMSS的总体设计

    美国风险管理专家RobertIMehr和BobAHedges指出:“风险管理的目标是在损失发生前保证经济,在损失发生后有令人满意的复原”.从这点出发,工程项目投资风险管理总目标为:以较小的成本投入,最大限度的减少风险损失,获得最高的安全保障.这就需要将工程项目投资风险管理的各要素,按照风险管理的内在要求,组成一个各要素相互区别、相互联系、相互制约,具有特定功能的有机综合体,即工程项目风险管理系统,再通过应用决策支持系统理论知识,把人的判断力和计算机信息处理能力结合在一起,进一步把数据库、模型库及他们的管理系统,以及人机接口部分进行功能集成,建立RMSS,以辅助决策管理者最佳地完成风险管理目标.

    2 工程项目投资RMSS程序框架

    依据工程项目投资风险管理的总目标,坚持系统性、实用性、扩充性和模块组合的原则,结合工程项目投资风险管理的程序,进行功能模块的设计与规划.本文中功能模块由风险识别、风险估计、风险评价、风险应对、风险管理后评价子系统组成,以上各模块既相互独立又有机结合在一起.程序框架详见图1.

    工程项目投资风险管理支持系统构建初探


   
   

    2 1 风险识别子系统

    风险识别是工程项目投资风险管理中首要的一步,只有全面、正确的识别投资过程中面临的所有风险,才能有的放矢,针对风险进行估计、评价、决策, 使风险管理建立在良好的基础之上.主要功能是通过风险识别尽可能全面地找出影响风险管理目标实现的所有风险因素,采用恰当的方法予以分类,逐一分析各风险因素的产生根源.风险识别常用的方法有专家调查法、筛选—监测—诊断技术、故障树法、财务报表分析法、流程图分析法、保险调查法、保单对照法和现场观察法.

    2 2 风险估计子系统

    风险估计是对工程项目投资中的风险进行量化,据以确定风险大小和高低,并为下一步确定风险的影响程度奠定基础.风险估计子系统的主要功能:一是确定风险事件发生的可能性(损失概率);二是确定风险事件导致损失后果的严重程度(损失程度),如风险事件导致经济损失的具体数额等.风险估计常用的方法有主观估计法、客观估计法、损失估计法、盈亏平衡分析法、敏感性分析、蒙特卡洛法和相关效应估计法.

    2 3 风险评价子系统

    风险评价子系统是依据风险估计确定的风险大小或高低,评价风险对工程项目投资目标的影响程度.该系统的主要功能:一是要综合评价风险影响,二是要针对具体风险进行风险管理的成本—效益分析,为下一步风险决策提供依据.风险评价常用的方法有风险成本—效益分析、调整折现率法、肯定当量法和模糊综合评价法.

    2 4 风险应对子系统

    风险应对子系统包括风险决策子系统和风险处理子系统.风险决策子系统的主要功能是在风险评价的基础上,针对各种风险的影响程度,制定相应的风险管理措施,拟定多种风险管理方案,统筹考虑工程项目投资现状和长远目标,决策选择最佳风险管理对策或对策组合.风险管理的手段和措施主要有风险回避、风险控制、非保险风险转移、保险风险转移、风险自留、风险分散和风险利用.

    风险处理子系统的主要功能是根据风险管理决策的要求,建立健全风险管理组织,明确岗位职责,制定具体而详尽的风险管理计划(包括应急备用方案、风险抑制计划等),在工程项目投资实践中组织实施.

    2 5 风险管理后评价子系统

    该系统的主要功能即在工程项目投资过程中,风险管理者应不断监督检查在上述四个环节尤其是风险处理的情况,协调影响投资的内外力量,对风险管理效果进行分析:有无遗漏风险因素?投资实施的环境条件是否变化?是否有新的风险因素出现?采用措施是否恰当?评价是否全面?决策是否合理?风险管理计划是否需要补充、完善?风险计划执行是否到位?哪些方面需要加强?风险管理是否达到预定效果?回答并妥善解决上述问题后,反思本周期的风险管理过程,将经验教训反馈到下一周期的风险管理过程中去.

    2        工程项目投资RMSS逻辑结构

    由于决策支持系统是计算机科学与管理科学的交叉学科,以计算机信息技术为手段,结合管理科学、运筹学等学科知识,侧重于对工程项目投资风险管理进行定量的分析.为了提高工程项目投资管理的水平,伴随着专家系统、经理信息系统和数据挖掘应用的逐渐普及,单独的DDS可能消失,将其与风险管理系统通过功能集成,生成风险管理支持系统,有利于对风险管理进行定性与定量分析相结合.提高风险管理效果,有利于工程项目投资决策与管理.以下给出工程项目投资风险管理支持系统的逻辑结构,如图2所示.

    工程项目投资风险管理支持系统构建初探

    3 1 数据库系统

    数据库是在风险因素源数据库的基础上提炼出来的用于对工程项目投资进行风险识别、估计、评价、应对和后评价等功能的有关原始数据和信息.主要包括与投资风险管理有关的内部数据、外部数据和政府数据.这些数据还可以包括以往工程项目风险管理实例的实际数据,本系统进行风险管理项目后评价所收集的不断填充入数据库模块的数据与信息.以上数据和信息都以库文件和表的形式存储在数据库中.数据库管理系统用以支持数据和信息的收集、输入、查询、检索、更新和维护,并实现数据库与模型库、知识库之间的通信.

    3 2 模型库系统

    模型库是在计算机中按一定的组织结构形式存储有关工程项目投资风险管理各功能模块的各种模型的集合体.按其性质分主要包括数学模型、模拟模型、数据处理模型和报表模型.工程项目投资风险管理的模型很多,常用的有蒙特卡洛模型、风险度量模型、VERT模型、CIM模型、成本—效益分析模型和模糊综合评判模型等.例如用于对工程项目投资风险进行估计的风险度模型:

    工程项目投资风险管理支持系统构建初探

    式中

    RD———风险度(RiskDegree)

    SD———方案标准差(StandardDeviation)

    E(R)———方案的收益期望值(ExpectedValue)

    E0———项目预期收益值(ExpectofProject)

    模型库管理系统提供了直接干预多个模型的手段,以支持模型的生成、编辑、分析、重构、评价、维护及各种操作.

    3 3 知识库系统

    知识库是数据库概念在知识处理领域的扩展和延伸,主要任务是以一定的知识表示形式存储与工程项目投资风险管理有关的知识.其中包括风险管理常识知识,与风险管理有关的基本知识和风险管理专家的经验知识.例如,工程项目投资建设经营的各阶段基本风险、投资风险应对的措施、风险管理组织、风险管理文化、保险、担保和索赔的知识.并要求知识库具有一定的智能、一定的推理能力,且知识库具有的知识越丰富,管理支持系统具有的风险分析和风险管理的能力越强.

    知识库管理系统完成上述知识规则的输入、检验和维护,其过程更注重进行知识的推理,通过管理人员输入的数据资料,利用知识库的中知识,按一定的推理机制去辅助风险管理人员进行工程项目投资的风险管理工作.

    3 4 人机交互系统

    人机交互系统进行人机对话管理,它贯穿应用支持系统进行风险管理的全过程,通过物理集成把现有的支持系统的硬件、软件及数据交换特征捆绑在一起,包括鼠标、键盘、局域网和国际互联网等物理系统.整个系统通过数据处理、模型运算和知识推理,以报告、图表、文字等形式将风险管理的最后成果以书面形式输出,辅助管理人员进行决策.

    3 5 用户

    用户指利用风险管理支持系统进行工程项目投资风险管理和咨询的人,主要包括工程项目投资方、建设方、工程监理勘察设计单位和材料供应商等.

    4 结语

    通过建立工程项目投资风险管理支持系统,辅助风险管理人员对项目投资进行风险识别、风险估计、风险评价并选择风险应对措施进行风险控制,并将风险管理后评价反馈到该系统,为以后进行项目风险管理积累知识和实例,帮助管理人员进行风险管理决策.本文仅就该系统的总体结构进行了初步探索,对该结构的不足及细部深化还需要进一步的探索,随着计算机技术的发展、决策支持系统研究的进一步深化、风险管理人员素质的提高,科研人员研究的深入,风险管理支持系统将会广泛应用在工程项目投资风险管理中.

原文网址:http://www.pipcn.com/research/200611/901.htm

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