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类型工程风险估计培训讲义(120页).ppt

  • 上传人:建**
  • 文档编号:209730
  • 上传时间:2023-01-12
  • 格式:PPT
  • 页数:120
  • 大小:2.16MB
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    关 键  词:
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    资源描述:
    1,工程风险的估计,2,第1节,工程风险估计概述,3,1.工程风险估计的内涵,工程风险估计是建立在有效识别工程风险的基础上,根据工程风险的特点,对已经确认的风险,通过定性和定量方法估计其发生的可能性和破坏程度的大小。工程风险估计对风险按潜在危险大小进行优先排序和评价、制定风险对策和选择风险应对方案有重要的作用。工程风险通常采用统计法、分析法和推断法,一般需要一些列可信的历史资料数据和相关数据以及足以说明被估计对象的特性和状态的数据做保证。当资料不全时往往依靠主管推断来弥补。,4,2.工程风险估计的作用,有助于管理者加深对工程项目自身所处环境的理解,为进一步制定工程项目实施方案提供可靠信息。有利于明确不确定性因素对工程各方面产生的影响。决策者可以通过对风险估计发生概率高或者对工程项目影响程度大的风险因素制定应对措施,将潜在风险损失降到最低程度或者可接受程度。为分析整个工程风险或某一类风险发生的概率提供依据,并可以作为风险评价、确定应对措施和进行监控的基础。管理者可以结合损失程度的估计结果分配风险管理费用。,5,3.风险估计的过程,收集数据,客观统计数据,理论数据,主观判断数据,不确定性模型,损失分析模型,发生可能性估计,损失后果估计,进度影响,造价影响,质量影响,安全影响,6,4.工程风险估计的内容,风险事件发生的可能性估计 风险事件后果严重程度估计 风险事件影响范围的估计 风险事件发生时间的估计,7,5.风险估计的理论基础,5.1 大数定律5.2 概率推断的原理5.3 类推原理5.4 惯性原理,8,5.1 大数定律,大数定律(Law of Large Numbers),又称大数定理,是一种描述当试验次数很大时所呈现的概率性质的定律。但是注意到,虽然通常最常见的称呼是大数“定律”,但是大数定律并不是经验规律,而是严格证明了的定理。有些随机事件无规律可循,但不少是有规律的,这些“有规律的随机事件”在大量重复出现的条件下,往往呈现几乎必然的统计特性,这个规律就是大数定律。确切的说大数定律是以确切的数学形式表达了大量重复出现的随机现象的统计规律性,即频率的稳定性和平均结果的稳定性,并讨论了它们成立的条件。,9,切比雪夫大数定律,该定律的含义是:当n很大,服从同一分布的随机变量的算术平均数将依概率接近于这些随机变量的数学期望。将该定律应用于抽样调查,就会有如下结论:随着样本容量n的增加,样本平均数将接近于总体平均数。从而为统计推断中依据样本平均数估计总体平均数提供了理论依据。,10,伯努利大数定律,该定律是切贝雪夫大数定律的特例,其含义是,当n足够大时,事件A出现的频率将几乎接近于其发生的概率,即频率的稳定性。在抽样调查中,用样本成数去估计总体成数,其理论依据即在于此。,10,辛钦大数定律,10,大数定律的几种形式,切比雪夫,期望、方差都存在,算术平均数接近期望,辛钦,期望存在,算术平均数接近期望,伯努利,频率接近概率,频率稳定性,10,5.2 概率推断原理,单个风险事件是随机事件,它发生的时间、空间、损失严重程度都是不确定的。但是,就总体而言,风险事件的发生又呈现出某种统计的规律性。因此,采用概率论和数理统计方法,可以求出风险事件出现状态的各种概率。例如:二项分布、泊松分布、正态分布等。,10,5.3 类推原理,数理统计学为从部分推断总体提供了非常成熟的理论和有效的方法。利用类推原理进行风险估计的优点在于,能弥补风险事件应统计资料不足的缺陷。但实际中,进行风险估计时,往往没有足够的统计资料,且受各种条件限制,统计资料很难获得。因此,根据事件的相似关系,从已经掌握的实际资料出发,运用科学的估计方法进行推理而得到的数据,可以基本符合实际情况,满足预测的需要。,10,5.4 惯性原理,指利用事物的发展具有惯性的特征去估计风险。要求系统是稳定的,但是绝对的稳定极少出现,一般情况下以相对稳定状态出现。因此,在实际运用中要抓住事物的主要趋势,此外还要关注实际出现的偏差和偏离程度。,10,第2节,风险估计的方法,10,风险估计的方法,风险估计的方法,风险概率估计方法,风险影响估计方法,主观估计,客观估计,概率树分析,蒙特卡洛模拟,10,1.1 客观概率估计方法,客观概率:是实际发生的概率,可以根据历史统计数据或是大量的试验来推定。两种方法:将一个事件分解为若干子事件,通过计算子事件的概率来获得主要事件的概率;通过足够量的试验,统计出事件的概率。客观概率估计:是指应用客观概率对项目风险进行的估计,它利用同一事件,或是类似事件的数据资料,计算出客观概率。客观概率估计法最大的缺点是需要足够的信息,但通常是不可得的。客观概率只能用于完全可重复事件,因而并不适用于大部分现实事件,10,离散型变量的概率分布,10,连续型变量的概率分布,10,连续型变量的概率分
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