风险是指未来发生不利事件和影响的可能性，它与不确定性有区别。不确定性仅考虑事件发生的肯定程度，而从项目管理的角度来看，要真正判断一个项目是否“危险”，就应全面了解事件发生或不发生所包含的潜在影响。因此，项目风险估计至少要涉及到以下三个方面：①事件发生的概率，这个变量一般可以根据历史情况用统计参考数据进行估算；②后果的严重性，这个变量要求项目管理人员明确有哪些后果及其影响程度；③主观判断，这个变量是前两个方面的综合，综合反映了风险的主观色彩，即不同的人或组织对风险有不同的感受和承受能力。风险估计应综合考虑上述三个方面的综合影响，同时，由于项目风险的独特性、变动性和复杂性，风险估计的方法往往因项目的情况不同而不同，通常可分为定性估计法和定量估计法。根据项目风险管理人员掌握信息资料的不同，有确定型、风险型和不确定型三种不同类型的风险估计方法。

（一）确定型风险估计方法

确定型风险指那些项目风险出现的概率为1，其后果是完全可以预测的，由精确、可靠的信息资料支持的项目风险估计问题，即当风险环境仅有一个数值且可以确切预测某种风险后果时，称为确定型风险估计。确定型风险估计有许多方法，本书重点介绍盈亏平衡分析、敏感性分析等方法。

1.盈亏平衡分析法

盈亏平衡分析法侧重研究项目风险管理中的盈亏平衡点的分析，即对项目的产量、成本和利润三者之间的平衡关系进行分析研究，确定项目在产量、价格、成本等方面的盈亏界限，据此判断在各种不确定因素作用下项目适应能力和对风险的承受能力。盈亏平衡点越低，表明项目适应变化的能力越强，承受风险的能力越大。盈亏平衡分析一般是根据项目正常生产年份的产量或销售量、可变成本、固定成本、产品价格和销售税金等资料数据计算盈亏平衡点。其隐含的一个假设是销售收入等于销售成本，认为销售收入和销售成本是产品销售量的函数，在盈亏平衡图上表现为销售收入与销售成本函数曲线的交汇点，表示该项目不盈不亏的生产经营水平，从另一个侧面也表示为项目在一定生产水平时收益与支出的平衡关系，所以也称之为收支平衡点。由于销售收入与销售量、销售成本与销售量之间存在着线性和非线性两种可能的关系，因此盈亏平衡分析也可分为线性盈亏平衡分析和非线性盈亏平衡分析，此外还有优劣盈亏平衡分析。

2.敏感性分析法

敏感性分析指从众多不确定性因素中找出对投资项目经济效益指标有重要影响的敏感性因素，并分析、测算其对项目经济效益指标的影响程度和敏感性程度，进而判断项目承受风险能力的一种不确定性分析方法。

敏感性分析的目的在于：①找出影响项目经济效益变动的敏感性因素，分析敏感性因素变动的原因，并为进一步进行不确定性分析（如概率分析）提供依据；②研究不确定性因素变动，如引起项目经济效益值变动的范围或极限值，分析判断项目承担风险的能力；③比较多方案的敏感性大小，以便在经济效益值相似的情况下，从中选出不敏感的投资方案。

根据不确定性因素每次变动数目的多少，敏感性分析可以分为单因素敏感性分析和多因素敏感性分析。

进行敏感性分析，一般遵循以下步骤：

（1）确定分析的经济效益指标。评价投资项目的经济效益指标主要包括：净现值、内部收益率、投资利润率、投资回收期等。

（2）选定不确定性因素，设定其变化范围。

（3）计算不确定性因素变动对项目经济效益指标的影响程度，找出敏感性因素。

（4）绘制敏感性分析图，求出不确定性因素变化的极限值。

（二）随机型风险估计方法

随机型风险指那些不但它们出现的各种状态已知，而且这些状态发生的概率（可能性大小）也已知的风险，这种情况下的项目风险估计称为随机型风险估计。随机型风险估计一般按照期望收益值最大或期望效用值最大来估计。常用的随机型风险估计方法有概率分析法、决策树法和期望值法。

1.概率分析法

概率分析是利用随机事件的概率分布，将项目的不确定因素发生变化可能性的大小数字化，从而测定项目的风险程度的一种定量分析方法。它主要用来研究和计算影响经济效益指标的各种不确定因素的变化范围以及在此范围内出现的概率、期望值和标准偏差大小。

影响项目的因素大多是不确定的，是随机变量。对这些变量进行预测，只能根据其未来可能的取值范围及其概率分布进行估计，而不可能肯定地预知它们的确切数值。敏感性研究各种风险性因素如果发生某种程度的变化时，会带来多大的风险，而没有考虑这种变化造成风险的可能性有多大，这有时会影响分析结论的准确性。可能有这样的情况，通过敏感性分析找出的某一特别敏感的因素未来发生不利变化的概率却很小，因此，实际所带来的风险并不大，以至于可以忽略不计。而另一个不太敏感的因素未来发生不利变动的概率却很大，实际上所带来的风险比那个最敏感的因素更大。对于这种问题，必须借助于概率分析。因此，从一定意义上讲，概率分析是敏感性分析的继续和补充。

2.期望值法

期望值指概率中随机变量的数学期望。这里，我们把项目的每个目标变量看成是离散的随机变量，其取值就是每种情况所对应的损益值。每种情况的损益期望值为

式中 Pi——第i个状态发生的概率；

Xi——该情况在此状态下的损益值。

期望值法就是利用上述公式计算出每种情况的损益期望值，其判别准则是期望损益值最大，即期望损益值越大，项目的风险就越小。

3.决策树法

决策树法是进行风险估计的有效方法，适用于未来可能有几种不同情况（自然状态），并且各种情况出现的概率可以根据资料来推断的情况。它用树型图来描述各方案对未来收益的计算、比较及选择。考虑各方案所需的投资，比较不同方案的期望收益值。

决策树法步骤如下：

（1）根据可替换方案的数目和对未来市场状况的了解，绘出决策树型图。

（2）计算各方案的期望值，包括：计算各概率分枝的期望值，将各概率分枝的期望值相加，并将数字记在相应的自然状态点上。(www.daowen.com)

（3）剪去期望收益值较小的方案分枝，将保留下来的方案作为备选实施的方案。如果是多阶段或多级决策，则需重复（2）、（3）各项工作。

（三）不确定型风险估计方法

不确定型风险指那些不但它们出现的各种状态发生的概率未知，而且究竟会出现哪些状态也不能完全确定的风险，这种情况下的项目风险估计称为不确定型风险估计。在实际项目管理活动中，一般需要通过信息的获取把不确定型决策转化为风险型决策。由于掌握的有关项目风险的情况极少，可供借鉴参考的数据资料又少，人们在长期的管理实践中，总结归纳了一些公认的方法以供参考，简单介绍如下。

1.小中取大法

这种方法在进行风险评价时，首先从每一个方案的各个自然状态中选择出一个最小的收益值，然后再从这些最小的收益值中找出最好的一个，它所对应的方案就是所要选择方案。它的选择原则是小中取大。这种方法是一种比较保守的决策分析方法，但却是稳妥可靠而又留有余地的决策分析方法。

2.折衷分析法

它是介于大中取大法和小中取大法之间的一种决策方法。折衷分析法表达了决策者对市场发展未来前景既不乐观也不悲观，而是采取一个折衷标准。

折衷分析法在应用中要求决策者根据经验判断方法确定一个折衷系数α，其值0＜α＜1，计算公式如下：

折衷标准收益值=α（最大收益值）+（1-α）（最小收益值）

显而易见，上式当α=0时，成了小中取大法（悲观法）；当α=1时，成了大中取大法（乐观法）。

α值的确定，尚没有一个理论标准，而是由决策者经过对历史决策者资料的分析，依据个人的经验和决策风格，加以判断确定的。

折衷分析法的步骤是：

（1）确定一个α系数，计算不同方案的折衷收益值。

（2）从这些折衷收益值中，选择一个最大的折衷收益值，其对应的方案，即为决策的行动方案。

3.遗憾值法

遗憾值法的基本思想是，在实现决策过程中，当某一自然状态出现时，决策者就会明确哪一个方案的收益值最大。如果决策者当初在决策时没有采用这一方案，而采用了其他方案，则会感到遗憾。遗憾值法就是决策者以各个方案的遗憾值为基础，经过比较作出决策的方法。遗憾值是每一种自然状态下最大收益值与其他收益值之差。

遗憾值法应用的步骤是：

（1）确定各种自然状态下的最大收益值，即表中常用横线的数值。

（2）求各自然状态下的各方案的遗憾值，并将其组成遗憾值表。

4.贝叶斯概率法

项目风险估计是建立在对各种风险事件发生的可能性的基础上，这种可能性直接受到项目环境各种因素变化的影响，存在着较大的风险。同时，项目风险事件的概率估计往往是在历史数据资料缺乏或不足的情况下作出的，这种概率称之为先验概率。先验概率具有较强的不确定性，需要通过各种途径和手段（如试验、调查、统计分析等）来获得更为准确、有效的补充信息，以修正和完善先验概率。这种通过对项目进行更多、更广泛的调查研究或统计分析后，再对项目风险进行估计的方法，称为贝叶斯概率法。

贝叶斯决策属于风险型决策，决策者虽不能控制客观因素的变化，但却可掌握其变化的可能状况及各状况的分布概率，并利用期望值即未来可能出现的平均状况作为决策准则。由于决策者对客观因素变化状况的描述不确定，所以在决策时会给决策者带来风险。但是完全确定的情况在现实中几乎不存在，贝叶斯决策不是使决策问题完全无风险，而是通过其他途径增加信息量使决策中的风险减小。由此可以看出，贝叶斯决策是一种比较实际可行的方法。利用贝叶斯（Bayes）所提出的概率理论，我们可以考察决策的敏感性。贝叶斯（Bayes）提出了先验概率和后验概率的概念：可以根据新的信息对先验概率加以修改从而得出后验概率。因此，贝叶斯理论被用于将新信息结合到分析当中。

根据贝叶斯（Bayes）方法，在已知道：

（1）状态先验概率p（wi），i=1，2，…，c。

（2）类条件概率密度p（x|wi），i=1，2，…，c。

利用贝叶斯公式：

得到状态的后验概率p（wi|x）。

将贝叶斯（Bayes）概率理论与决策树方法结合起来，我们及时根据市场信息可以建立一个解决风险型报价决策的模型方法。