第九章:风险企业高效管理决策

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1、第九章风脸管理决策决策的分类:按坏境分为确定情况下的决策和不确定情况下的决策。风险管理决策的特点(与一般决策行为的差别h(1)定期评估,适时讯整决策;原因是风险的可变性。(2)科学与艺术相结合;科学反映在宅常常需要借助数理方法获得损失分布,这是决策的客观依据;艺术反映在决策者的主观反映直接影响着决策,其素养、经验、态度是决策的主观依据。(3)风险管理决策的绩效在短期内不明显。风险管理决策的步骤:1、编制风险管理廿划,先将依照法令、政策规定必须保护的风险IJ3为以类;2、其次对其余的风险iSliiSS,}fl定风险业理方

2、案3、选择最优方案。本章重要介绍风险处理办案的选择。第一节揃失期IfflftffiS一、决策原则按照损失阙率能否确定分为两类:第一类,损失槪率无法确定下有两个原则:最大最小原则和最小最小化原则,最大最小原!TQ称为大中取小原则,01以风险的最大潜在损失最小者为最佳方案,采用此法的为“悲观主义者"。最小最小化原则Q称为小中取小原则,以风险的最小潛在损失最小者为最优方案,采用此法的为“乐观主义者”,因为最小的潜在损失通常为风险不发生时的情形,不需要付仟何费用。第二类,损失册率能确定时,有两个原则:一是最可能发生的损失最小者

3、最优;二是损失fflgfi最小者最优。二、忧虑价值:是对不确定性担忧的一种货币刻画。1、其大小与下列因素有关:(1)风险损失!《率分布。风脸越大,优虑程度越高。(2)人『J对风险损失不确定性的把握程度。能够比较准确地预鴻,忧虑程度较小。(3)风险管理的目标。以维护生存为风脸管理目标,优虑程度较低,以稳定收益为风险管理的目标,忧虑程度较大。(4)决策者个人的JB略。2、这类題目计算的关建之处是损失矩阵的构造(P232),在有优虑价値时,最优方案的选择也是先构造损失矩阵。IO1:(2005年1月考试题)某公司所属的一栋建気

4、物而临火支风险其最大可保损失为10JJ元,假设无不可保损失,现针对火灾风险)fl釆用以下处理方案:(1)自留风险;(2)啊买保贾为640元,保額为5万元的保险;(1)购买保费为710元,保額为10JT元的保险.火史损失分布如下:损失金额(单位:元)050010001000050000100000损失概率0.80.10.080.0170.0020.001试利用损失期望值分析法比较三种方案。答案:(1)自骨风险情形下的损失期璽值:0.1x500+1000x0.08+10000x0.017+50000x0.002+10000

5、0x0.001=500元(2)n买保裁为640元,保额为5JJ元的保险条件下的损失葩阳损失金額(单位元)640640640640640640+50000损失榔率0.80.10.080.0170.0020.001损失期望值为:640+(100000一50000)x0.001=690元(3)710元例題2(2003年考试題):某企业册有一辆车,价值30H元。若仅存在全损和无损失,且相应的欄率分别为1%和99%,若投保,保费为4千元,

6、恥(1)设投保后的忧虑价值为0,投保前为0.2JJ元,冋决策者应选投保还是风险自留?(2)

7、假设决策者选择了投保,冋忧虑价值至少是多少?(3)若忧虑价值为0.2牙元,而决策者选择投保,全损髙率应是多少?答案:(1)没有保险时的期望损失E(x)=0.2+30xl%=0.5,所以因该保险(2)如果决策者选择了投保,则忧虑价值为0.1尸元(3)设全损概率为x,呱有0.2+30%>0.4,因此x>0.0067第二节效用分析一、效用函数效用是由萸国经济学家边洒提岀来的,他认为一切决策的最终目的是追求最大的正效用,遁免负效用。效用是ilj量人们对某种事物的主观价值态度、偏爱、侦向等的一种指标,在决策理论中用到的是期望效用

8、,其函数在形式上不必唯一,只要线性变换意义下等价就行,BPU(W)与U'(W)是等价的,a里Uw)=aU(w)+bt/(vv),g>0,b>0三类人:保守型(A型,上心),对损失比较敏感而对收益反应比较迟俺;中同型(B型,直线)冒险型(C型,下廿)。常以收益效用最大者为最优。但在风险管理决策中,习惯上以最小损失的效用值为0,最大损失的效用为1。并以損失效用的最小为最优。二、以效用理论进行风险管理决策时主要步骤:4步(P241。)第一,确定效用函数(曲线)或者效用值表(岀題目时已经给出)第二,廿算各备选方案中有关损失金

9、額的效用值;第三,廿算各备选方案的损失效用期望值(期望效用);第四,选择损失期望效用值最小者作为最佳方案。例題中要注意的是效用値怎么算(捕值法);其次与损失值对应的榔率的廿算(求和)。网題3(同例題1的数据是一样的,不过单位变了,这是书本上的例題):某企业有面临火灭风险的建気物,其最大可保损失为100幵元。经过风险衡量,得到该建笳

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