风险评估论文范文

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参照COSO对企业风险评估的要求，企业可以采用定性和定量相结合的办法来评估税务风险。根据各种税务风险发生的可能性及其影响程度的评估，将已经识别出来的税务风险进行排序，从而为确定重点和优先控制的税务风险提供依据。需要注意的是，不论是采用定性方法还是定量方法，其本身都有一定的适用范围，有些税务风险评估能够采用定量的方法，有些税务风险评估则只能采用定性的方法。因此，比较现实的做法是在进行税务风险评估过程中，将定性和定量的方法相结合。另外，企业在进行税务风险评估时，应当由税务风险管理员或财务部门委派专人，组成税务风险专业评估团队，按照严格规范的程序进行评估，以确保税务风险评估结果的准确性。

(一)定性评估法

定性评估是指直接对某种税务风险发生可能性的高低以及可能造成损失程度的大小进行文字描述，是一种比较简单实用的风险评估方法。一般来说，这种方法用于评估无法或不要求量化的税务风险。当对某种税务风险进行评估时，由于所需的数据无法取得、数据不充分或者获取和评估数据的成本效益性比较低，企业可以采用定性评估的方法。用此种方法评估的税务风险通常是企业外部的税务风险，包括税法变化、税收征管带来的税收风险。较为常用的定性评估方法有小组讨论、专家咨询、问卷调查以及标杆评估等，这里重点介绍小组讨论和问卷调查两种方法。定性评估一般是用文字进行描述，对税务风险发生可能性的评估结果一般有“不太可能”、“略有可能”、“比较可能”、“非常可能”、“几乎确定的”等情况。对税务风险可能产生影响的评估结果等级，可以按照税务风险的性质划分为“不重要”、“次要”、“中等”、“严重”、“很严重”。定性评估法的质量，主要取决于参与税务风险评估者的知识、判断能力、对潜在税务风险的了解程度以及对企业生产经营流程的熟悉程度等。

1．小组讨论

小组讨论可以集合管理层、普通员工和行业税务专家的知识和经验。一般来说，小组讨论由税务风险管理员或财务部门负责人发起，针对某项业务所涉及的税务风险来组织小组讨论。小组讨论可以集中利用每个参与人员的知识和经验来评估潜在的税务风险。

2．问卷调查

调查问卷是一种定性评估的数据收集手段，是针对某一具体事项提出参与者需要考虑的一系列问题，并通过对这些问题的评估，确定税务风险发生的可能性及严重程度。问题取决于目的，在调查过程中，可以采用自由回答式或限制式的问题。将需要回答的问题打印在问卷上或编制成书面的问题表格，由调查对象进行填写，最后收回问卷，整理并进行评估，从而得出调查结论。按照调查对象，可以分为内部调查、外部调查，内部调查通常属于广泛的调查，需要收集企业内部所有相关人员对调查问题的反馈信息。外部调查则是针对特定目标的调查，调查对象可能是一个或少数几个人，主要用于对特定的消费者、供应商或其他外部团体进行调查。通过上述两种方法对税务风险进行定性评估，参照表3、表4，得出每一项需要进行定性分析评估税务风险的最终结论，并进行排序(如表5所示)，为制订此类税务风险的应对策略提供依据。

(二)定量评估法

定量评估是指用数量方法描述税务风险发生可能性的高低以及造成损失程度的大小，大多数评估建立在数学模型的基础上。定量评估中对税务风险发生的可能性用概率来表示，而对造成损失程度的大小则用损失金额来衡量。一般来说，如果可以获取充分的信息及数据来估计税务风险的可能性或造成的损失，并且具备成本效益性时，就可以采用定量评估的方法。定量评估通常具有更高的精确度，因此往往应用于比较和选择风险的活动中，也可作为定性评估的有效补充。用此种方法评估的税务风险通常是企业内部税务风险，包括交易与行为、财务核算产生的税务风险。比较常用的定量评估的方法主要有AHP层次评估法、税务风险指标法、计算机模拟(蒙特卡罗方法)、成本—效益评估法等。在进行税务风险定量评估时，首先要制订各种税务风险的度量单位以及度量模型，并通过测试确保定量评估模型的假设前提、数据来源、各项参数和评估程序的准确性、合理性。同时，要根据实际经营环境的变化，定期对定量评估模型的假设前提及参数进行修改和完善，并将实际效果与定量评估模型的估算结果进行比对，据此对有关模型进行调整和改进。本文以蒙特卡罗方法为例来说明如何进行定量评估。

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选取于2013年9月至2014年9月在我院骨科接受治疗患者64例为研究对象,其中男性患者38例,女性患者26例,患者年龄为12～78岁,平均年龄为(32.6±2.8)岁,其中有11例患者进行肱骨粗隆间内固定手术,有12例患者进行拧脊柱手术,有27例患者进行关节置换手术,其他手术患者14例,将所有患者随机分为两组,观察组和对照组各32例,两组患者在年龄、性别、病程等一般资料对比上均无显著性差异(P＞0.05);具有可比性。

1.2治疗方法

对照组进行常规护理,观察组在常规护理的基础上应用风险评估,首先,设计风险评估单,我院通过多次会议讨论,以《护理安全应急预案》等相关条例为依据,并结合我院骨科具体的护理工作情况,设计了风险评估单的内容,具体的评分内容包括:日常生活能力、压疮风险、跌倒坠床风险、病情变化及其他5个方面,具体的存在风险预测包括压船风险预测、器械风险预测、跌倒坠床风险预测及其他4项。在存在风险方面,主要分为有发生和未发生两个方面。在风险评估单设计出来以后,由护士对患者的5项风险进行评分,并在存在风险拦打“√”,如患者已经出现压疮,则在压疮发生一栏打“√”。评估的时间分别为患者入院时,及以后的每周进行三次评估,每次评估间隔为一天。通过风险评估,了解高风险患者,并在护士交接班时进行风险评估单的交接,并做好高风险患者的防护措施。最后护理人员应该做好护理风险的防范工作。

1.3观察指标

统计两组患者对护理工作的满意度及并发症的发生率。满意度=非常满意+满意

1.4统计学方法

采取统计学软件SPSS19.0对上述汇总数据进行分析和处理,计数资料采取率(%)表示组间率对比采取x2检验;对比以P＜0.05为有显著性差异和统计学意义。

2结果

观察组患者有2例发生并发症,并发症的发生率为6.3%。对照组有8例发生并发症,并发症的发生率为25%,观察组患者对护理工作的满意度明显高于对照组,且组间差异对比具有统计学意义(P＜0.05),具体如表1所示。

3讨论

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2高校信息安全风险评估模型

2.1信息安全风险评估流程

[2]在实施信息安全风险评估时，河南牧业经济学院成立了信息安全风险评估小组，由主抓信息安全的副校长担任组长，各个相关单位和部门的代表为成员，各自负责与本系部相关的风险评估事务。评估小组及相关人员在风险评估前接受培训，熟悉运作的流程、理解信息安全管理基本知识，掌握风险评估的方法和技巧。学院的风险评估活动包括以下6方面：建立风险评估准则。建立评估小组，前期调研了解安全需求，确定适用的表格和调查问卷等，制定项目计划，组织人员培训，依据国家标准确定各项安全评估指标，建立风险评估准则。资产识别。学院一卡通管理系统、教务管理系统等关键信息资产的标识。威胁识别。识别网络入侵、网络病毒、人为错误等各种信息威胁，衡量威胁的可发性与来源。脆弱性识别。识别各类信息资产、各控制流程与管理中的弱点。风险识别。进行风险场景描述，依据国家标准划分风险等级评价风险，编写河南牧业经济学院信息安全风险评估报告。风险控制。推荐、评估并确定控制目标和控制，编制风险处理计划。学院信息安全风险评估流程图如图1所示：

2.2基于PDCA循环的信息安全风险评估模型

PDCA（策划—实施—检查—措施）经常被称为“休哈特环”或者“戴明环”，是由休哈特（WalterShewhart）在19世纪30年代构想，随后被戴明（EdwardsDeming）采纳和宣传。此概念的提出是为了有效控制管理过程和工作质量。随着管理理念的深入，该循环在各类管理领域得到广泛使用，取得良好效果。PDCA循环将一个过程定义为策划、实施、检查、措施四个阶段，每个阶段都有阶段任务和目标，如图2所示，四个阶段为一个循环，一个持续的循环使过程的目标业绩持续改进，如图3所示。

3基于PDCA循环模型的信息安全风险评估的实现

[3-5]河南牧业经济学院信息系统安全风险评估的研究经验积累不足，本着边实践边改进，逐步优化的原则，学院决定采用基于PDCA循环的信息安全评估模型。信息安全风险评估模型为信息安全风险评估奠定了理论依据，是有效进行信息安全风险评估的前提。学院拥有3个校区，正在逐步推进数字化校园的建设。校园网一卡通、教务、资产、档案等管理系统是学院网络核心业务系统，同时各院系有自己的各类教学系统平台，由于网络环境的复杂性，经常会监控到信息系统受到内外部的网络攻击，信息安全防范问题已经很突出。信息安全风险评估小组依据自行研发的管理系统对学院各类信息系统进行全面的风险评估（图4），以便下一步对存在的风险进行有效的管理，根据信息系统安全风险评估报告，提出相应的系统安全方案建议，对全院信息系统当前突出的安全问题进行实际解决。

3.1建立信息安全管理体系环境风险评估（P策划）

风险规划是高校开展风险评估管理活动的首要步骤。学院分析内外环境及管理现状，制定包括准确的目标定位、具体的应对实施计划、合理的经费预算、科学的技术手段等风险评估管理规划。风险规划内容包括确定范围和方针、定义风险评估的系统性方法、识别风险、评估风险、识别并评价风险处理的方法。信息安全评估风险评估管理工作获得院领导批准，评估小组开始实施和运作信息安全管理体系。

3.2实施并运行信息安全管理体系（D实施）

该阶段的任务是管理运作适当的优先权，执行选择控制，以管理识别的信息安全风险。学院通过自行研发的信息安全风险管理工具，将常见的风险评估方法集成到软件之中，包括有信息资产和应用系统识别、风险识别与评估、风险处置措施及监测、风险汇总与报告生成等功能。通过使用信息安全风险管理工具，安全风险评估工作都得到了简化，减轻人员的工作量，帮助信息安全管理人员完成复杂的风险评估工作，从而提高学院的信息安全管理水平。

3.3监视并评审信息安全管理体系（C检查）

检查阶段是寻求改进机会的阶段，是PDCA循环的关键阶段。信息安全管理体系分析运行效果，检查到不合理、不充分的控制措施，采取不同的纠正措施。学院在系统实施过程中，规划各院系的信息安全风险评估由本系专门人员上传数据，但在具体项目实施中，发现上传的数据随意甚至杜撰，严重影响学院整体信息系统安全评估的可靠性，为了强化人员责任意识，除了加强风险评估的培训外，还制定相应的惩罚奖励制度，实时进行监督检查，尽最大可能保证风险评估数据的准确性[6]。

3.4改进信息安全管理体系（A措施）

经过以上3个步骤之后，评估小组报告该阶段所策划的方案，确定该循环给管理体系是否带来明显的效果，是继续执行，还是升级改进、放弃重新进行新的策划。学院在项目具体实施后，信息安全状况有了明显的改善，信息管理人员安全责任意识明显提升，遭受到的内外网络攻击、网络病毒等风险因素能及时发现处理。评估小组考虑将成果具体扩大到学院其他的部门或领域，开始了新一轮的PDCA循环持续改进信息安全风险评估。

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根据AHP法，首先筛选出相应建筑的指标因子，然后按照指标属性进行分层。由于指标因子较多，彼此相互关联，故基于AHP法的递阶层次结构，将建筑火灾风险评估系统分为4层，即目标层、准则层、子准则层和指标层。这样既可穷尽主要相关火灾风险影响因素，同时也让一个较为复杂的评价体系层次分明。根据上述构建原则，建立5类建筑火灾评估体系模型，以商场市场类建筑为例，参考已建立的商业建筑火灾风险评估体系，将所有指标进行分层归类，然后将由此建立的评估体系经过几轮专家会议讨论形成最终模型。其他4类建筑火灾风险评估模型与此相似，部分指标由于建筑的使用特性不同稍有差异，此处不一一列出。

1．2建筑火灾风险评估体系指标权重的确定

根据已建立的建筑火灾风险评估体系，计算指标权重的大小，计算过程主要分为5个步骤，下文将进行详细说明。

1)问卷调查。根据不同建筑火灾风险评估模型设计相应的专家调查打分问卷(分设5种，让专家在对比指标间重要程度时，判断更加准确)，邀请湖北省境内该领域有丰富经验和知识的专家进行现场打分。专家包括从事消防竣工验收工作的武警消防部队的技术干部、5类建筑单位从事消防工程检测与管理的技术人员，以及长期从事消防性能化设计的专业技术人员。依据Saaty提出的1—9标度法，对评估体系判断矩阵中的各指标因子进行重要程度的比较，完成问卷填写。

2)专家个体排序向量。一份问卷就是一个专家个体排序向量。由于问卷数量大，每一类建筑评估体系中的判断矩阵多，且大多为多指标判断矩阵，常导致判断矩阵无法通过一致性检验，若人工计算，则工作量大，且易出错。因此，借助AHP法软件yaahp来进行判断矩阵一致性的调整与计算。

3)聚类分析。聚类分析是根据事物本身的特性来研究个体与个体之间分类的方法。聚类原则是将具有较大相似性的个体归到同一类中，且尽量保证不同类别之间存在较大差异。由于每位专家个人的经历、经验、文化背景迥异，对评判矩阵了解程度不同，以及专家自身的偏好等因素，对于同一个问题的评判很有可能存在较大的不一致，因此，专家个体排序向量会有所不同。在此以专家个体排序向量为样本，借助SPSS统计分析软件，采用分层聚类法对专家进行分类。

4)专家权重系数确定。每位专家的个体排序向量对综合排序向量(即最终指标权重值)的影响大小，称为专家的自身权重。专家权重系数确定原则:某一类容量相对其他类较大，表明该类中的个体排序向量符合较多专家评价意见，所对应的专家权重系数就较大，反之则较小。根据以上聚类分析结果，参考郭文明等提出的群组AHP权重系数确定方法计算各位专家的自身权重。

5)指标权重确定。结合上述步骤求出的专家个体排序向量和专家权重系数，对群组判断矩阵进行合并，采用综合排序向量法，对各个判断矩阵作加权算术平均，便可求得最终的指标权重。

2建筑火灾风险等级的确定

2．1评分手册的制定

为确保评分标准制定的科学性，依据各防火规范及相关消防验收标准、消防管理细则等，分别汇总编订了5类典型建筑打分手册。同时，为保证评分标准的合理性、可接受性和可操作性，制定过程中参考消防部门、建筑单位、消防评估公司及保险公司等意见，未来将在实际运用中不断进行调整完善。

2．2火灾风险评估体系综合风险值的确定

对待评估建筑采用专业人士打分法，对评估体系最底层的指标进行打分，分值的确定参考5类典型建筑的打分手册。评估体系中的每一指标的满分定为10分，根据式计算建筑火灾风险总得分。综上所述，对于某一被评估建筑，首先对照评分手册进行打分，计算其火灾风险总分值S，然后查阅，便可得到该建筑对应的火灾风险等级。

3建筑火灾风险评估软件的开发

其中，被评估建筑的基本情况、建筑种类的选取，及所有指标风险得分值的输入均在前台人工操作完成;而指标权重的赋值在后台已默认，无需人工操作。软件具体操作过程主要包括以下4个步骤。

1)录入评估对象的基本信息，包括建筑物名称、地址、投入使用时间等。

2)选择建筑类别。指标打分之前应根据建筑使用性质选取相应的风险评估体系，包括工矿企业、商场市场、公共娱乐场所、宾馆饭店和学校幼儿园。

3)指标打分。对每个指标进行打分，只能录入0～10的阿拉伯数字，当用户输入非阿拉伯数字、数值超出分值范围或遗漏某指标分值时，软件都会提示用户更改。软件已预先设置好每类建筑风险评估体系各指标的权重值，直接输入指标得分值即可。

4)报告生成。输入得分之后，直接点击“分析报告”便可生成分析报告，其中包含建筑物的基本信息、每一准则层得分及得分比重、每一准则层得分最低的3项指标、总得分及建筑消防安全等级。根据该报告可识别被评估建筑主要存在的消防问题，便于消防监管单位和建筑单位提高消防整改的针对性。然后点击“保存评估结果”，最终可生成txt文档格式的分析报告。

4实例分析

1)为方便广场内部货运及人员通行，商场内有多处常闭式防火门打开，少量防火卷帘下方位置被占用。一旦发生火灾，会导致烟气蔓延至相邻防火分区和疏散楼道内，不利于火灾的控制和人员的疏散。

2)该商场部分区域疏散指示标识间距大于20m，且部分安装位置过高，不便于疏散人员辨识。

3)商场部分区域正在施工，有多处安全出口被锁。

4)该商场缺少必要的消防演练，且只有15名专职消防员，没有相应的义务消防员。以上存在的消防安全问题与分析报告中得分低的指标项一致，据之可为建筑单位的消防整改提出明确建议，故该评估体系能被有效地运用于实际工程。

5结论

1)在指标权重计算过程中，将传统AHP法与聚类分析相结合，引入专家自身权重系数，提高了权重值的合理性和科学性。

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2自然灾害风险系统要素和风险形成机理

自然灾害风险系统主要由承灾体、孕灾环境、致灾因子等要素组成。承灾体系自然灾害系统的社会经济主体要素，是指人类及其活动所组成的社会经济系统。承灾体受致灾因子的破坏后会产生一定的损失，灾情即是其损失值的大小，而之所以会有损失，根本原因是承灾体有其核心属性———价值性。通常脆弱性是指承灾体对致灾因子的打击的反应和承受能力，但学术界目前对于脆弱性的认识并不统一。孕灾环境主要包括自然环境与人文环境，位于地球表层，是由大气圈、水圈、岩石圈等自然要素所构成的系统。孕灾环境时时刻刻都在进行着物质和能量的转化，当转化达到一定条件时会对人类社会环境造成一定影响，称之为灾变，这种灾变即为致灾因子，基于致灾因子的相关研究称之为风险的危险性分析，故危险性其实是表达了致灾因子的强度、频率等因素，比较有代表性的是地震安全性评价，在对孕灾环境和历史灾情的分析研究后以超越概率的形式给出地表加速度来表达某一地区或某一场地的致灾因子危险性。相比于孕灾环境和承灾体之间的复杂关系，影响致灾因子的危险性大小的来源相对单一，完全由孕灾环境决定。因此，由孕灾环境、承灾体、致灾因子等要素组成的自然灾害系统，是一个相互作用的有机整体，揭示的是人类社会与自然的相互关系，承灾体可以影响孕灾环境，孕灾环境通过致灾因子影响承灾体，三者不仅存在因果关联，在时间、空间上也相互关联，密不可分。而关于自然灾害风险机理的表达，20世纪90年代以来，1989年Maskrcy提出自然灾害风险是危险性与易损性之代数和；1991年联合国提出自然灾害风险是危险性与易损性之乘积，此观点的认同度较高，并有广泛的运用；Okada等认为自然灾害风险是由危险性、暴露性和脆弱性这三个因素相互作用形成的；张继权等则认为：自然灾害风险度=危险性×暴露性×脆弱性×防灾减灾能力，该观点亦被引入近年的多种灾害风险评估。

3数学方法在灾害风险评估中的应用

国内外学者对风险评估中使用的数学方法做过系统的总结。张继权等曾对国内外气象灾害风险评价的数学方法做了较系统的总结，葛全胜等亦对自然灾害致险程度、承灾体脆弱性及自然灾害风险损失度等方面的评估方法做过评述。尽管这些方法因针对的灾种不同而不尽相同（如用于地震灾害的超越强度评估法、构造成因评估法等，用于洪灾的水文水力学模型法、古洪水调查法等），但总体而言，数学方法应用及风险定量化表达已成趋势：

①概率统计：以历史数据为基础，考虑自然灾害的随机性，估计灾害发生的概率，应用多种统计方法（极大似然估计、经验贝叶斯估计、直方图估计等）拟合概率分布函数。由于小样本分析结果稳定不好，为避免与实际相差过大，故要求历史样本容量较大，常应用于台风、暴雨、洪灾、泥石流、地震等灾害的风险评估。

②模糊数学：以社会经济统计、历史灾情、自然地理等数据为数据源，从模糊关系原理出发，构造等级模糊子集（隶属度），将一些边界不清而不易定量的因素定量化并进行综合评价，利用模糊变换原理综合各指标，能较好地分析模糊不确定性问题。该方法在多指标综合评价实践中应用较为广泛，但在确定评定因子及隶属函数形式等方面具一定的主观性，现主要应用于综合气象灾害、洪灾、泥石流、地震、综合地质灾害等等风险评估。

③基于信息扩散理论：以历史灾情、自然地理、社会经济统计等数据为数据源，是一种基于样本信息优化利用并对样本集值化的模糊数学方法，遵循信息守恒原则，将单个样本信息扩散至整个样本空间。该方法简单易行，分析结果意义清楚，虽然近年来受到较多学者推崇和研究，但对扩散函数的形式及适用条件、扩散系数的确定等尚待进一步探讨。该方法已有运用于低温冷害、台风、暴雨、洪灾、旱灾、地震、火灾等灾害的风险评估。

④层次分析：该方法来源于决策学，是一种将定性分析与定量分析结合的系统分析方法，以历史灾情、社会经济统计、自然条件等数据为数据源。它利用相关领域多为专家的经验，通过对诸因子的两两比较、判断、赋值而得到一个判断矩阵，计算得到各因子的权值并进行一致性检验，为评估模型的确定提供依据。该方法系统性强、思路清晰且所需定量数据较少，对问题本质分析得较透彻，操作性强。该方法已经应用于综合地质灾害、洪灾、滑坡、草原火灾等灾害的风险评估中。

⑤灰色系统：以历史灾情、自然地理等数据为数据源，以灰色系统理论为基础，应用灰色聚类法划分灾害风险等级。算法思路清晰，过程简便快捷而易于程序化，但争议较大，故在国外研究中运用较少，在国内综合地质灾害、风暴潮、洪灾等灾害的风险评估中有所应用。

⑥人工神经网络：以历史灾情、自然地理、社会经济统计数据为数据源。选定典型评估单元（训练样本），将经过处理后的风险影响因子的数值作为输入，通过训练获得权值和阀值作为标杆；然后将其余单元的数据输入训练后的神经网络进行仿真，进而获得各个单元的风险度。其特点和优势是基于数据驱动，可较好地避免评估过程中主观性引起的误差，但因收敛速度对学习速率的影响会导致训练结果存在差异，且其“黑匣子”般的训练过程难以清楚解释系统内各参数的作用关系。该方法目前已经应用于洪灾、泥石流、雪灾、地震、综合地质灾害等灾害的风险评估工作中。

⑦加权综合评价：同样以社会经济统计、历史灾情、自然环境等数据，对影响自然灾害风险的因子进行分析，从而确定它们权重，以加权的、量化指标的指标进行综合评估。该方法简单易行，在技术、决策或方案进行综合评价和优选工作中有广泛运用，但需指标赋权的主观性仍是难以回避的问题。该方法目前应用于台风、暴雨、洪灾、综合地质灾害、生态灾害、草原火灾等自然灾害风险评估工作中。（以上几种方法的综合比较参考叶金玉等总结）各种数学工具的引入不仅为自然灾害评估方法注入了新的活力，同时也让人看到各具特色的数学方法是对应着不同的自然灾害种类，这也是一种提示：针对不同的自然灾害可以且应当有不尽相同的评估方法和研究途径，但这并不影响自然灾害风险评估走向定量化的步伐。

4多灾种综合风险评估

简单的说，自然灾害具有群发链发的特点，单一一种自然灾害往往伴随或者引发其他伴生（或次生）的灾害，对灾害链的研究，马宗晋等组成的研究小组曾给予高度的关注，史培军将其定义为某一种致灾因子或正态环境变化引起的一系列灾害现象，并将其划分为群发灾害链与并发灾害链两种，而群发的灾害或灾害链所引发的灾情必然是几种不同灾害与承灾体脆弱性共同作用所产生的结果，同时，还需认识到，不同自然灾害之间相互也会产生一定的影响，因此，对于这样的情况做单一灾种自然灾害风险评估显然是不合适的，自然灾害综合风险的评估就显得更有现实意义。综合自然灾害评估是风险和灾害领域的研究热点和难点，直到21世纪，学术界的研究方向才逐渐转向多灾种的风险评估。高庆华等认为，自然灾害综合风险评估是在各单类灾害风险评估基础上进行的，它的内容与单类灾害风险分析基本一致，所以采用的调查、统计、评估方法与单类灾害风险评估中用的方法基本相同，与单类灾害风险评估的根本区别是把动力来源不同、特征各异的多种自然灾害放到一个系统中进行综合而系统的评价，以此来反映综合风险程度；Joseph和Donald基于田间损失分布，提出以年总损失的超越概率来表示综合风险；而薛晔等却认为，在复杂的灾害风险系统中各个风险并非简单相加，对目前基本是单一灾种的简单相加的研究成果提出质疑，认为其缺乏可靠性，并以模糊近似推理理论为基础，建立了多灾种风险评估层次模型，对云南丽江地区的地震-洪水灾害风险进行了综合评估。

国内自然灾害综合风险评估研究成果不多，且模型也相对较简单，更好的评估方法也还有待探索，有待更多数学方法的引入。此外，在建立评估模型的同时，也要考虑到自然灾害风险的时空特性，即时间和空间上的分辨率，赵思健认为，同任何事物一样，风险也存在着时空差异，不同的灾种在不同时间、空间尺度上评估的方法和内容应有所区别，这个问题直接影响到该评估的时间有效性和适用范围。因此，由于在某一确定的评估方法下各单一灾种在同一时间空间尺度上的时间有效性并不一定一致，如何考虑这种不一致对评估结果所造成的影响是多灾种综合风险评估中亟待解决的难题之一。尽管有诸多问题困扰着多灾种自然灾害风险评估的发展，但相比单一灾种的风险评估，多灾种风险评估更符合实际生活中灾害群发的特点，其发展是防灾减灾工作的现实需要，决定了多灾种风险评估是风险学科发展的必然趋势。

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本篇论文的中心是基于粗集的人工神经网络(ANN)技术的高风险识别，这样在制定开发计划中，最大的减少风险发生的概率，形成对高风险的管理。

一、模型结构的建立

本文基于粗集的BP神经网络的风险分析模型,对项目的风险进行评估,为项目进行中的风险管理提供决策支持。在这个模型中主要是粗糙集预处理神经网络系统，即用RS理论对ANN输入端的样本约简，寻找属性间关系，约简掉与决策无关的属性。简化输入信息的表达空间维数，简化ANN结构。本论文在此理论基础上，建立一种风险评估的模型结构。这个模型由三部分组成即：风险辨识单元库、神经网络单元、风险预警单元。

1.风险辨识单元库。由三个部分功能组成：历史数据的输入，属性约简和初始化数据.这里用户需提供历史的项目风险系数。所谓项目风险系数,是在项目评价中根据各种客观定量指标加权推算出的一种评价项目风险程度的客观指标。计算的方法:根据项目完成时间、项目费用和效益投入比三个客观指标,结合项目对各种资源的要求,确定三个指标的权值。项目风险系数可以表述成:r=f(w1,w2,w3,T,T/T0,S/S0,U/U0),R<1；式中:r为风险系数;T、T0分别为实际时间和计划时间;S、S0分别为实际费用和计划费用;U、U0分别为实际效能和预计效能;w1、w2、w3分别是时间、费用和效能的加权系数,而且应满足w1+w2+w3=1的条件。

2.神经网络单元。完成风险辨识单元的输入后,神经网络单元需要先载入经初始化的核心风险因素的历史数据,进行网络中权值的训练,可以得到输入层与隐含层、隐含层与输出层之间的权值和阀值。

(1)选取核心特征数据作为输入，模式对xp=[xp1,xp2,.,xpn]T,dp(网络期望输出)提供给网络。用输入模式xp,连接权系数wij及阈值hj计算各隐含单元的输出。

m

Ypj=1/{1+exp[-(∑wijxpi-hj)]},i=1,2,.,m;j=1,2,Λ,n,

i=1

(2)用隐含层输出ypj,连接权系数wij及阈值h计算输出单元的输出

m

Yp=1/{1+exp[-(∑wjxpi-hj)]},i=1,2,.,m;j=1,2,Λ,n,

i=1

Yp=[y1,y2,……,yn]T

(3)比较已知输出与计算输出,计算下一次的隐含各层和输出层之间新的连接权值及输出神经元阈值。

wj(k+1)=wj(k)+η(k)σpσpj+α[wj(k)-wj(k-1)]

h(k+1)=h(k)+η(k)σp+α[h(k)-h(k-1)]

η(k)=η0(1-t/(T+M))

η0是初始步长;t是学习次数;T是总的迭代次数;M是一个正数,α∈(0,1)是动量系数。σp是一个与偏差有关的值,对输出结点来说；σp=yp(1-yp)(dp-yp)；对隐结点来说,因其输出无法比较,所以经过反向推算；σpj=ypj(1-ypj)(ypwj)

(4)用σpj、xpj、wij和h计算下一次的输入层和隐含层之间新的连接权值及隐含神经元阈值。wij(k+1)=wij(k)+η(t)σpjxpi+α[wij(k)-wij(k-1)]

3.风险预警单元

根据风险评价系数的取值,可以将项目的风险状况分为若干个区间。本文提出的划分方法是按照5个区间来划分的:

r<0.2项目的风险很低,损失发生的概率或者额度很小;

0.2≤r<0.4项目的风险较低,但仍存在一定风险;

0.4≤r<0.6项目的风险处于中等水平,有出现重大损失的可能;

0.6≤r<0.8项目的风险较大,必须加强风险管理,采取避险措施;

0.8≤r<1项目的风险极大,重大损失出现的概率很高,建议重新考虑对于项目的投资决策。

总之，有许多因素影响着项目风险的各个对象，我们使用了用户评级的方式，从风险评估单元中获得评价系数五个等级。给出各风险指标的评价系数，衡量相关风险的大小。系数越低，项目风险越低；反之，系数越高，项目风险越高。

二、实证：以软件开发风险因素为主要依据

这里我们从影响项目风险诸多因素中，经项目风险系数计算，作出决策表，利用粗集约简，抽取出最核心的特征属性(中间大量复杂的计算过程省略)。总共抽取出六个主要的指标(PersonnelManagement/Training，Schedule，ProductControl，Safety，ProjectOrganization，Communication)确定了6个输入神经元，根据需求网络隐含层神经元选为13个，一个取值在0到1的输出三层神经元的BP网络结构。将前十个季度的指标数据作为训练样本数据，对这些训练样本进行数值化和归一化处理，给定学习率η=0.0001，动量因子α=0.01，非线性函数参数β=1.05，误差闭值ε=0.01，经过多次迭代学习后训练次数N＝1800网络趋于收敛，以确定神经网络的权值。最后将后二个季度的指标数据作为测试数据，输入到训练好的神经网络中，利用神经网络系统进行识别和分类，以判断软件是否会发生危机。实验结果表明，使用神经网络方法进行风险预警工作是有效的，运用神经网络方法对后二个季度的指标数据进行处理和计算，最后神经网络的实际输出值为r=0.57和r=0.77，该软件开发风险处于中等和较大状态，与用专家效绩评价方法评价出的结果基本吻合。

参考文献：

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目前国内许多电力企业内部的组织结构，均不同程度的存在职能缺失的问题，从而造成电力企业经营风险上升。传统电费收取方式是营销部与财务部相互配合，电费收取由营销部负责，账款收取由财务部来执行。在实际操作过程中，受责任、利益等因素影响，往往存在相互推诿、效率低下、进度迟缓的情况，造成了企业经营风险上升。一方面，业欠费管理重点之后。现阶段电费催缴是供电企业收费的主要内容，电力企业催缴电费的过程中有较大的费用支出，忽视了交易前及交易中的管理工作，这导致了企业成本增加，影响企业生存发展。另一方面，客户信息管理方法较为落后，不能有效的评估客户风险，忽视了客户信用额度管理工作，不能有效的对客户信息进行收集、加工及应用，缺乏系统管理。

缺少风险管理的经费投入

电力企业对风险管理不够重视，不能有效的将电力营销工作与风险管理相结合。一方面电力企业将经营重点放在生产环节，忽视了电力营销对企业的关键作用，这种思想牢固的存在与电力企业管理者中，不能正确的认识到电力企业的根本问题。同时，相较于其他行业，电力行业仍具有一定的垄断地位，经营风险小，不能做好角色转换，同时对风险控制及风险规避存在缺失，风险管理投入小，部分企业更是忽视了对风险管理的投入。现阶段，电力市场竞争逐步加剧，应收账款数额逐步增大，电力企业管理者不能有效的提出应对措施，企业经营风险提升。

电力企业有效防范营销业务风险的管理措施

（一）优化组织机构、风险管理体系

将风险管理意识贯彻到企业营销活动当中。企业营销风险管理需要长期、持久进行，树立企业风险管理意识，尤其是企业管理人员及营销人员，全面了解企业经营风险在市场经济活动中具有客观性及可控性，提升企业员工规避风险的意识，并形成系统思想。同时，根据企业具体情况，建立与之相符合的风险管理体系或组织机构，有效的实现风险规避。企业营销风险主要存在于企业销售及财务部门，通过电力供应的各方面获得相关信息，将电力营销风险管理工作划归某个部门进行专门或同时管理，并授予相应的职务及权利，通过统筹企业风险、制定风险管理制度、制定电费信用额度、改进电量销售电费回收业务流程等方式，统一实行客户评定工作，进行风险等级评估，并进行全面监控。还应将应收账款账龄进行统一管理，合理制定追缴政策，保障工作顺利开展。

（二）全过程的风险管控

1）建立新增客户资信管理制度，加强事前风险控制。客户群体虽然能够为电力企业带来一定的经济利润与行业声誉，但同时也是风险隐患的发展源。在电力销售关系确立前，强化对客户资信的管理工作，强化客户信用收集、调查及风险评估工作，实现合理控制风险。客户资信管理主要从客户资信档案的建立与管理、客户信用分析及报告、客户资信评级、客户群经常性监督、检查五个方面入手，同时将客户资信档案的建立与管理及客户信用分析及报告工作与用电业务勘察工作相结合，全面控制事前风险发生几率。

2）营销业务执行中的风险管控。在交易中往往出现欠费的情况，一般为资金紧张，也存在付费意识不强的情况，企业经营不善或国家政策影响都会出现企业欠费，应在交易过程中制定欠费额度及期限的相关制度，加强风险控制，有效规避经营风险。

3）加强对陈欠电费的控制，实行制度管理。企业在经营过程中如出现欠费情况，应该及时进行追缴，避免发展为陈欠电费或死账，分析欠费原因及账龄，制定有效的追缴制度，从根本上加强电费追缴工作。

（三）现代化管理技术的应用

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2结果

2.1自杀高危患者筛选情况965例住院患者初步筛选出128例具有自杀高危因素的患者。其中经济压力和近期有重大负性生活事件者比例较高，分别为6.84%和3.63%，其次为缺乏社会支持，占1.76%，精神病史和严重癌症疼痛分别占1.24%和1.45%，未发现有自杀家族史患者。

2.2128例自杀高危患者SDS、SAS、SIOSS评定结果及其与常模组的比较见表1。由表1可见，患者组SDS总分、SAS总分及SIOSS各因子分均高于常模组，差异均有统计学意义（t分别=-26.59、-20.76、-13.43、-22.45、-9.77、-2.11、-16.38，P均＜0.05）。此外，本次研究患者中，SDS、SAS、SIOSS量表阳性率分别为71.88%、39.84%、58.59%。

3讨论

近年来由于生活节奏加快，人们普遍感觉来自各方面的压力，一般人并不会因此产生厌世轻生的念头，一旦伴随疾病、衰老、感情危机、经济压力等难以承受时，人们潜在的逃避心理便会寻求一种极端的行为———结束自己的生命。在中国，自杀已成为全人群第五位死因，需要引起全社会的重视。但自杀毕竟是低概率事件，预防和干预存在一定难度。有研究表明年龄、性别、文化水平、婚姻状况、社会阶层的差异与自杀率相关。90%以上的自杀死亡者伴有心理或精神障碍，最常见的是抑郁症。林云芳等试图编制躯体疾病病人自杀危险因素量表用于躯体疾病病人的自杀预警，认为慢性疾病是自杀的直接原因，SDS、SAS的评分越高，自杀危险性越高。而陈健的研究发现，晚期恶性肿瘤和抑郁症是综合性医院住院患者的主要自杀原因。本次研究的自杀高危患者评估中涉及了自杀危险因素中的社会、生物学、躯体和心理疾病因素，筛选出的128例具有自杀高危因素的患者中，经济压力和近期有重大负性生活事件者比例较高，其次为缺乏社会支持、严重癌症疼痛和精神病史，未发现有自杀家族史患者。患者组SDS总分、SAS总分及SIOSS各因子分均高于常模组（P＜0.05），提示自杀高危患者容易出现抑郁、焦虑症状，且自杀意念较强。且患者组SDS总分、SAS总分及SIOSS阳性率较高，分别占71.88%、39.84%、58.59%。

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1项目投资风险评估的基本理念及评估的内容

因为有自然、政治、经济政策等相关不确定性的外部环境因素影响，投资行为都具有一定的风险。在经济学的层面上，投资风险评估就是对投资项目实施过程中可能发生的风险进行预先的识别、估计，从而对使投资方对整个投资项目的风险水平能够进行合理评估的过程。评估项目投资可能存在的不确定性风险，量化项目投资的风险是企业在项目投资决策之前的一项重要工作。

2投资风险评估的流程与方法

2.1投资风险的评估

投资风险的评估流程：（1）投资风险的初级认识。（2）投资风险评价指标体系的引入。（3）投资风险指标权重值的组合。（4）投资风险指标价值的再分配。（5）投资风险评价模型的建立与求解。投资风险评估过程包括认知过程和决策过程，是科学决策的前提条件，对研究对象潜在投资风险的识别，是项目投资风险评估的基础工作，建立评估指标体系、确定评估指标权重值、确定评估指标标值的重要环节，构建和求解项目投资风险评估模型是重点。

2.2投资风险评估的探索

2.2.1投资风险的评估指标

投资风险的评估指标见表1。根据美国NewYorkUniversity企业研究中心对100多家专业性风险投资公司进行投资评估的决策所作的调查，几个考查要素里，第一为“企业家自身奋斗的天赋”；管理者能力、产品市场前景以及投资回报率等也是投资者进行投资风险评估的关键指标。表2列出了该项调查反应的前3个评估决策考查因素。

2.2.2投资评估考虑因素风险投资家是将管理能力

（Management）排在首位，同时对财务的管理、权益的比例、企业的发展阶段也是要考虑的关键要素。在定性的阐述评价标准的基础之上，TyebjceandBruno（1984年）利用问卷调查法和因素分析方法建立项目风险评估模型。因此认为对预期收益影响第一的是市场吸引力，第二是产品的独特性，管理素质和环境威胁抵抗素质对预期风险有影响，兑现能力对两者没有影响。2.2.3风险投资的评估方式及频率风险投资的评估方式及频率见表3。

3烟台石油化工码头项目投资风险的掌控

运用因果分析方法对烟台石油化工码头投资风险相关因素进行探索，根据具体的风险来源提出对应的防范建议，期望投资企业能够变事后风险补救转为事前防范。

3.1烟台石油化工码头投资风险之因果分析

按照因果分析法的基本理论，深入探究烟台石油化工码头投资的风险因素和风险因素之原因所在，充分显现这些原因因子并筛选出影响较大的原因因子，根据具体的投资风险因素之原因因子提出正确的防范建议与应对措施。

3.2烟台石油化工码头投资风险之防范对策

3.2.1市场规模化风险之防范

近年来由于相关行业市场竞争加剧，石油临港工业对化工码头增值服务能力以及产业链上下游延展能力提出更高要求。为了满足临港工业发展需要并控制石油化工码头的投资风险，烟台石油化工码头需借港口开发建设的契机，提高港口对大型化工工业、出口型加工业的引进和集聚作用，促进石油化工产业以及各种相关资源往港口和周边地区集聚，引导临港石油化工产业往规模化、产业化之路发展，形成产业与港口良性互动的局面，进而升级烟台市的工业化进程以及区域生产力布局。

3.2.2技术风险

石油化工码头之技术和实施风险发生的机率高低，关键要素包括实施人员专业程度高低、技术是否成熟与实施的难度，这也是石油化工行业自身具有的特殊性、复杂性、危害性决定的，石油化工码头投资行为天然具有相对的风险性。因而，聘任专业技术与实施人员才可以把烟台石油化工码头技术和实施风险防范工作做好，首先可通过招投标方式保证从设计、技术实施上达到石油化工码头项目建设的准确性、专业性、科学性，其次要做好详细设计，在实施过程中加强审核跟踪工作，防范和消除设计、实施过程中的可能出现的质量问题；再次，制定关于烟台石油化工码头项目建设相关控制目标，保证控制目标在技术上合理，在实施上可行，从而充分调动设计和技术实施单位的工作积极性和能力。

3.2.3财务风险

烟台石油化工码头项目所需建设资金数额很大，建设信贷资金比重大，投资企业的财务风险也相应增大，若财务管理工作不善必将直接导致项目建设延迟竣工以至停工。因而，需做好烟台石油化工码头财务风险之防范，需提高财务管理人员专业技能，使财务人员对财务风险的认识能力，能确保资金的使用和管理，明确利益分配各方责、权、利的分配比例；同时学习国内外先进的石油化工码头财务管理的理念，完善内部控制的规章，防范财务管理中出现漏洞，保证项目建设运营资金高效、完整、安全使用。

3.2.4融资风险

烟台石油化工码头项目融资方式较少、具有不确定性，主要有银行信贷及自筹资金等方式筹集用于技术改造项目与基础项目投资的资金，假如银行贷款利率、信贷政策发生了比较大的变动，就会造成烟台石油化工码头资金运作过程中出现融资的困难。为了防范金融风险，烟台石油化工码头投资方需要采取多种融资渠道和策略，包括自由融资、设立专项基金、银行信款、外国融资、发行股票和债券、企业间的合资等方式，在确保烟台石油化工码头项目建设资金运行基本正常的条件下，尽量分散项目建设融资风险。

4结束语

投资风险评估的指标一般为定性指标，研究使用的数据信息都是依赖专家们的个人经验，数据信息缺少准确性、完整性的研究，且还未考虑有的专家学者在认知方面以及个人偏好上的局限性引起的结果偏差，如何弥补这些不足将是今后探讨和深入研究的方向。

作者:杨曙光 单位:中国石化齐鲁分公司炼油厂生产调度科

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1.1静态扫描加速技术

1）对于双回线或多回线、并列运行的变压器等，在扫描时无论是单重故障还是多重故障，均只枚举一次；

2）使用拓扑分析功能，快捷地找出同塔双回线路，以及同一发电机组的出口变压器；

3）优化元件切除方案，生成校核元件列表，只生成一次节点导纳阵，优化了静态扫描计算流程；

4）使用改进PQ分解法，并用合并小支路的形式提流计算收敛性和计算速度。

1.2动态扫描加速技术

按故障的严重程度对故障的计算顺序进行排序，优先计算较严重的故障。若计算结果显示稳定，则自动认为该元件发生较轻的故障也能保持稳定，而不再对较轻故障进行校核，从而减少动态扫描计算量。动态故障优先级见表2所示。优先级1表示故障后果最严重，优先级9表示故障后果最轻微。动态扫描时从优先级为1的故障开始。

2应用测试

本系统已在江西电力调度控制中心投入运行。使用本系统对江西电网2014年夏大方式进行分析，对220kV及以上电网进行静态和动态全故障扫描。故障元件范围是江西省内220kV及以上电网元件，分区选择江西省内全部13个分区，电压等级选择220kV、500kV。越限元件范围与故障范围相同。

2.1静态全故障扫描

静态故障类型选择N-1和同杆并架故障扫描。结果显示，静态扫描故障总数760个，导致越限的故障11个，其中导致母线电压越下限的故障1个，导致线路过载的故障1个，导致变压器过载的故障9个。静态扫描结果详细列出了11个导致越限的故障信息，包括切除元件列表和越限元件及越限量。用户可以在地理图中选择相应的故障作业号查看潮流结果。

2.2动态全故障扫描

动态故障类型选择线路三相短路、单相接地重合闸成功、同杆双回或多回异名相故障。根据计算设置，本次扫描自动生成3202次故障，结果表中列出2168次故障暂稳计算结果，有1034次故障根据动态扫描加速技术省略计算。在有暂稳计算结果的故障中，导致功角失稳的有85个，导致电压失稳的有420个。

2.3计算结果分析

该系统计算过程迅速，结果准确。该次应用在台式计算机上完成，CPU是intel酷睿2.93GHz，内存2G。在进行江西220kV及以上电网静态全故障扫描时，仅需5~7min即可完成。完成江西220kV及以上电网线路三相故障动态扫描需要约22h。通过抽样对比可以验证该系统的计算结果与PSASP是一致的。

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2实验分析

2.1概念提取安全事件的获取可为系统提供数据支撑，也是确保物联网安全属性概念提取的基本前提。为了对上述提取方法的有效性进行验证，本文进行了相关实验。实验数据选择DARPA的入侵检测数据集来实施试验网络的训练，对于安全事件及日志信息的采集方面，综合运用了多种方法，如文件方式、Syslog及SNMPTrap等。此外，还综合应用了系统运行日志及数据库等，在Matlab程序设计实现方面则选择了数据的概念划分算法。在概念提取方面选择了属性CPU利用率作为案例，其中涵盖了系统运行48过程中产生的2880条数据。图1为CPU利用率频率分布情况，从图中可看出，大多数时间系统的CPU利用率相对较低，但当CPU利用率达到60%以上时，随着CPU利用率的逐渐升高，数据分布也表现出了越来越稀疏的状态，数据分布情况和系统实际运行情况之间保持一致。借助EAQC算法对系统中CPU利用率情况采取概念提取的方式进行评估，为尽可能简化计算，研究中假定梯形云的左右半云熵及超熵相同，借助云变换算法所得到的对应数字特征情况如表1所示。

2.2概念合并根据MAQC算法，对上述9个不确定性概念实施了合并，假设σ=2.5，则再通过两次合并后，就可获得5个不确定性概念，而这几个概念所对应数字特征的具体情况如表2所示。可以看出，在最终得到的5个定性概念能够相对准确地表现出CPU利用率的具体分布情况。同时，这些合并后的概念云中涵盖了原子概念云的取值区间，即使在进行概念提升后的云模型概念集合无法完全客观表现出原始数据的具体分布情况，但这些合并后的云模型概念集合相对更符合人的思维，因此可被接受并加以有效应用。其中属性值借助逆向云发生器的作用，就能有效判断其对概念的隶属度，只需根据极大判别法便可得到属性值所属的概念，在此基础上完成对物联网安全要素数值型数据的有效软化分。

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2结果与分析

2．1初霜冻日特征分析

2．1．1平均初霜冻日特征

统计1984—2013年辽宁省33个气象站平均初霜冻日，发现，辽宁平均初霜冻日均出现在每年10月，其中，平均初霜冻日最早为10月1日（新宾），最晚为10月26日（长海）。辽宁内陆北部和西部地区平均初霜冻日大多在5日前后，最南部的旅顺、大连、长海平均初霜冻日则在10月下旬，总体来说，平均初霜冻日自沿海向内陆逐渐提前。

2．1．2初霜冻日期

10a平均变化特征辽宁省各地以种植晚熟玉米为主，10月中旬前为玉米主要收获期。统计结果显示辽宁33个站点中有76％的站点初霜冻日在10月15日之前，这段时间，尤其是10月上旬发生霜冻会减少玉米产量、降低玉米品质，造成一定经济损失。以10月5日为标准，通过分析1984—1993年、1994—2003年、2004—2013年内平均初霜冻日为10月5日的等日期线空间分布，了解近30a来辽宁省初霜冻的变化趋势和影响范围。从图1可以看出，近30年来平均初霜冻日为10月5日的等日期线明显北移，2004—2013年平均初霜冻日为10月5日之前的影响范围比前20a大幅减少，仅有叶柏寿和昌图的偏北地区。

2．2初霜冻风险评估

在辽宁省的中南部地区由于初霜冻发生频次较低、初霜冻日期较晚、强度也较弱，因此这些地区玉米初霜冻致灾因子危险性较低；辽宁省北部、东北部以及西北部地区由于初霜冻发生频次高、初霜冻发生日期早、初霜冻强度大，造成这些地区玉米致灾因子危险性高；辽宁省玉米初霜冻致灾因子危险性整体由南向北随纬度升高而增加。

3结论

（1）整体来看，1984—2013年辽宁省平均初霜冻日均出现在每年10月，76％的站点平均初霜冻日期在10月15日之前，且平均初霜冻日由南向北逐步提前。初霜冻日为10月5日的10a平均变化等值线明显向北抬，表明初霜冻对辽宁玉米种植的影响范围在逐步缩小。