国际物流风险评估的研究

1、 厚德 博学 善思 致用12010年电子商务及电子政务国际会议关于国际物流风险评估的研究 专业： * 姓名：* 厚德 博学 善思 致用报告大纲l一、研究背景l二、国际物流风险评估模型l三、案例分析l四、结论 厚德 博学 善思 致用研究背景 随着近年来中国对外开放的进一步发展，我国的进出口货物以每年30%的增长率平均增长。这一趋势给我国国际物流企业带来发展机遇，但同时也存在着许多风险(例如：时间久、路线长、过多的联系等)。而我国对国际物流风险管理的研究却比较少，因此当企业面临风险管理时，对于国际物流管理理论与风险评估的方法研究变得尤为迫切。 厚德 博学 善思 致用主要研究内容 由于缺乏国际物流公

2、司科学的风险评估方法，本文结合实际环境和国际物流业的特征，并使用概率论的知识来学习怎样在风险管理的过程中进行风险评估。 提出国际物流风险评估的方法。并通过实例对该方法的可行性进行分析。文中风险评估的风险程度主要指与国际物流业作业紧密联系的纯粹风险，包括国际物流货物的损失和对第三方合法的赔偿责任。 厚德 博学 善思 致用风险评估l 1、定义：风险评估是风险管理重要的一部分，它是指在风险识别的基础上通过建立一个系统模型来解决问题，并定量分析风险因素的影响，评估各项风险的发生几率和每项可能导致的损失。然后在项目中发现关键风险为这些风险的解决提供科学依据。l 2、意义：风险评估是关于未来的一项必要的预

3、测，当国际物流公司评估他们存在的风险时，方法的科学性和影响的重要性直接决定风险管理措施的有效性，并将进一步影响风险管理的最终成败；因此，对所有的国际物流公司而言，怎样进行科学并有效的风险评估是一件非常重要的事。 厚德 博学 善思 致用风险评估 据悉，目前大量的国际物流公司在做风险评估时缺乏理论依据和科学的评估方法。管理者仅根据以前的经验简单的分析事业部面临的风险因素，而不是收集、计算或分析明确的数据。然后采用基于在一定的经济补偿，将风险发生后得到的保险公司提供的有限的可保风险类型的保险单的风险转移方式。但对于其他不确定和无保险的风险，大部分公司只会保留这些风险，并承担起未来可能带来的损失。因为

4、缺乏详细的定量分析和预测，使其无法决定这些风险的概率和它带来的损失。 厚德 博学 善思 致用国际物流风险评估模型l 1、损失频率模型 1）基于二项分布的评估 2）基于泊桑分布的评估l 2、损失评估模型 1）任一风险造成的损失的评估 2）一定时期内总损失的评估 3）损失范围的平均值和标准差 厚德 博学 善思 致用损失频率模型 损失频率是指在过去某一时期内风险发生的次数。在很多情况下，风险管理者会使用二项分布和泊桑分布来估算损失频率。 厚德 博学 善思 致用基于二项分布的评估 当一定时期内每次国际物流风险的危害或风险的数量很小时，采用二项分布来估算频率。在国际物流中，如果固定资产在一定时期内（一年

5、，一季度等）发生意外事故，例如船舶碰撞，洪水或仓库失火，公司会采用二项分布来估算每个风险单位（每只船或每个仓库）的风险频率。当风险单位太大时，使用二项分布计算会很复杂，这一方法大多适用于风险单位较小的情况下。 厚德 博学 善思 致用基于二项分布的评估 函数模型： 其中：n实验次数； x在n次实验中A事件发生的次数； p事件A的概率； 次数里A事件发生的概率。 期望值： 标准差： xnxnxnPPCx)1 ()X(Pnp)1 (npnp)(xXP 厚德 博学 善思 致用基于二项分布的评估l 根据二项分布，得到的如下结果： a）变量系数（又称风险预测） 根据上式，我们可以得出如下结论：当p越接近1

6、时，风险越小。nppnpnpnpv1)1 ( 厚德 博学 善思 致用基于二项分布的评估b）在二项分布中，用 来估算风险，R越大，风险越大。 当p=0，R=0，无风险； 当p=1，R=0，无风险； 当 时，证明得到p=0.5，也就说当概率等于 0.5时，风险最大。nppnnpnpnR)1 ()1 (0R 厚德 博学 善思 致用基于泊桑分布的评估 通过对国际物流公司的历史数据或风险管理者的经验研究，当一种国际物流风险单位危险发生的次数在风险评估期间内，或者风险单位的数量很大时，采用泊桑分布。 在国际物流中，如果公司发现一个风险单位在评估期间内危险发生很多次，例如国际船舶，因船舶在糟糕天气下易受损伤

7、，一只船在一个风险评估年度里可能有很多风险，企业会采用泊桑分布来估算每只船的风险率，或者会估算风险发生范围内的次数。在估算大量风险单位时泊桑分布远优于二项分布。 厚德 博学 善思 致用基于泊桑分布的评估函数模型：其中： 单位时间内A事件发生的平均次数； 单位时间内A事件发生的次数； 单位时间内A事件发生次的概率。A事件发生不超过C次的概率的描述如下：期望值： 标准差：!)(xexXPxx)(xXPcxxxecXP0!)( 厚德 博学 善思 致用损失评估模型 和风险率不同的是，总的来说风险造成的损失是无法罗列的，但是在一定区间内取样，即连续型随机变量。国际物流企业的损失范围要从三个方面来评估：

8、1、每一风险造成的损失评估； 2、在某一确定的时期内损失范围的评估； 3、损失范围的平均值和标准差的评估。 厚德 博学 善思 致用任一风险造成的损失的评估 国际物流企业通常用正态分布作为每个风险造成的损失的概率分布，模型函数是： 已知： ，正态分布的概率描述如下：其中： 期望值； 标准差； 每次风险损失。222)(21)(xexfx),(2NxxaydyexXF222)(21)(x 厚德 博学 善思 致用任一风险造成的损失的评估 已知 ，标准正态分布可得到 ， 正态分布的概率是：通过计算可得到下面的结果： a）损失的概率区间为xz2221)(zexfzdzzfZ)()(21,xx)()()()

9、()(121221xxxXPxXPxXxP 厚德 博学 善思 致用任一风险造成的损失的评估b）损失概率c）损失概率 其中： 随着i的变化， 表示不同的损失0 x)(1)(1)(000 xxXPxXP0 x)()(00 xxXP）nixi, 1 , 0( ix 厚德 博学 善思 致用一定时期内总损失的评估 除了评估每次的损失，国际物流企业的风险管理者还要估算由不同的风险单位和危险结合而造成的总体损失。以船舶风险为例，评估完由各种风险（包括火灾、坏天气、碰撞等）造成的损失之后，它会对每艘船和每个风险造成的损失进行估算。国际物流企业会用这一方法来评估由所有风险造成的总损失。总体损失的评估方法通常基于

10、某一特定时期内损失量的概率分布和每一损失量的概率分布，也就是基于上面的评估结果，并加上某一时期内每种类型的风险单位的损失量。 厚德 博学 善思 致用损失范围的平均值和标准差 基于国际物流中各种风险数据损失范围的平均值和标准差，得到如下结果： a）大样本容量，样本均值和样本差已知，估算总体平均值。大样本容量时，样本均值服从正态分布， 并且 是服从正态分布的随机变量，相似的 平均值的区间估计：xXZ1)(xxzXzXP 厚德 博学 善思 致用损失范围的平均值和标准差 b）小样本容量，总体服从正态分布且是未知的，估算总体平均值。小样本容量时，统计量 服从t分布（自由是n-1），并且 c）小样本容量，

11、总体服从正态分布，估算总体方差。小样本容量且总体分布服从正态分布， 统计量 服从卡方分布（自由是n-1），并且1/nsXt11/)(tnsxPttP222sn1)()(22222212222221nsnsPP 厚德 博学 善思 致用案例分析 假定国际物流公司的风险管理者要根据以前的数据评估下列环境下货轮优于恶劣环境而遭遇风险： A.公司拥有30艘船只。根据以前的损失数据，一年中任一艘船在坏天气遭遇风险的概率是0.01。管理者需评估：A.下一年一艘船在恶劣天气下遭遇风险的概率；B.两艘船中至少有一艘遭遇风险的概率；C.风险的大小。 B.在公司的货运业务中，A船因恶劣天气遇到风险的记录以表格I表示

12、。公司需在评估一个月之内这条航线船只遭遇坏天气的概率。 C.A船只每年因坏天气遇到风险的损失数据以表格II表示。管理者需评估：A.每次损失不超过5万元的概率；B.损失在45到60万元之间的概率；C.损失超过75万元的概率。 厚德 博学 善思 致用案例分析表I，在过去两年里A船因坏天气遭遇风险的记录表II，A船每年因坏天气遇到风险而造成的损失每月风险数量0123456频率2135643损失量50150 150250250350350450450550550650650750次数2928302151 厚德 博学 善思 致用案例分析D.根据过去的数据，A船因坏天气遭遇风险的损失量和损失额的概率分布用

13、表III表示，公司必须计算一年里总体损失的概率分布。表III，A船因坏天气遭遇风险的损失量和损失金额的概率分布损失量的概率分布损失金额的概率分布损失数量概率损失金额概率00.5200.810.31000.220.2 厚德 博学 善思 致用案例分析E.由表I，A船在过去两年里遇到的风险数是21，且船只在过去两年遇到风险的概率和损失金额的变化。根据风险评估模型，可得到如下结果：1）已知n=30,p=0.01,x=1a）根据公式（1），我们得出b）根据二项分布表，我们得出c）根据公式（2）、（3）和（5），我们得出，且 风险大小0.018 因此，在接下来的一年中，一艘船面临的风险概率是27.3，超过

14、两艘船是0.43，而所有船遇到的风险的概率相对较小，约为5.5。273. 0)1 ()(xnxxnppCxXP0043. 0) 1(1)2(XPXP3 . 001. 030np55. 0)01. 01 (3 . 0)1 (pnp018. 03055. 0nR 厚德 博学 善思 致用案例分析2）设X是由于每个月天气恶劣导致的风险的数量，并且是已知的，得到泊松分布参数 。输入公式（6），其结果以表IV表示5 . 3风险数量X风险概率P00.0301910.105720.185030.215740.188850.132160.077170.038580.0169 厚德 博学 善思 致用案例分析从上面

15、的表格显示：a）这种风险在一个月内从未发生的概率是0.03019，这意味着这种情况的可能性是很小的。b）这种风险发生超过一次的概率是0.9698，也就是说在未来任一个月，这种情况的可能性都是很大的。c）已知历史数据显示，最大的风险的一个月内发生的数量是6，但是从评估的结果显示，在未来的任一个月中都将超过6。这主要是因为企业观察时间不够长，小概率事件还没有发生，该企业需要在未来增加样本数。 厚德 博学 善思 致用案例分析3）排序后的损失数据以表V表示表V，损失数据排序损失金额50150150250250350350450450550550650650750总和损失金额10020030040050

16、0600700 频率292830215196概率2/969/9628/9630/9621/965/961/961.0 厚德 博学 善思 致用案例分析期望值： 千元标准偏差： 千元差异系数：25.38171iiiiiifxfpxx75.115)(712iiipxxS304. 0 xSv 厚德 博学 善思 致用案例分析根据公式（11），（12）和（13），我们得到：a）损失概率不超过5万元b）损失概率在45万元到60万元之间c）损失概率超过70万元 因此，在三种类型的损失严重程度中，在45到60万元的损失概率比其他的高。75.115 S25.381 x0021. 0)75.11525.38150(

17、)50(XP24822. 0)75.11525.381450()75.11525.381600()600450(XP0007. 0)74.11525.381750(1)750(XP 厚德 博学 善思 致用案例分析4）根据表V，损失量可能是0，1和2，所以我们得到表VI表VI，总的损失数据排序损失量概率总损失金额概率00.500.50010.3200.240 1000.06020.2400.128 1200.032 1200.032 2000.008 厚德 博学 善思 致用案例分析 当损失的数目为0时，总损失金额为0，概率为0.5。 当损失的数目为1时，总损失金额将有两种情况：一种是损失2万元，

18、该概率等于该损失量的概率1（0.3）乘以损失金额的概率20万元（0.8），即0.24。另一种是损失10万元的概率等于该损失量的概率1（0.3）乘以该损失金额的概率10万元（0.2），即0.06。 当损失的数目是2，总损失金额将会更复杂，有三种结果：4万，12万，20万元。 因此，发生在这些年的全部损失的概率：当损失4万元，概率是0.2*0.8*0.8=0.128，当损失12万元，概率是0.2*0.8*0.2+0.2*0.2*0.8=0.064，当损失20万元，概率是0.2*0.2*0.2=0.008。 厚德 博学 善思 致用案例分析表VII，总损失金额的最终结果总损失金额（千元）概率00.500200.240400.1281000.0601200.0642000.008 厚德 博学 善思 致用案例分析5）通过表V，我们得到A船损失21次的平均值为38.12