第二章 企业财产风险分析
2
第一节 企业财产损失风险的类型与性质
一、财产的类型与权益
不
动
产
动
产
土地
建筑物及其附属物
有形
财产
无形
财产
货币和证券 应收帐款记录 存货
办公用具、设备和用品 机器
数据处理的硬件、软件和媒体
重要文件 运输工具
商誉、版权、专利权、商标、商业机密
3
财产中的权益
为了识别和评估本公司商业活动中所
涉及的财产暴露，风险经理必须了解
各种可能存在的权益，以及如何对它
们进行评价。
所有者
持有担保品的债权人
卖方和买方
承租人
受托者
所有者代理人
4
二 财产损失的原因
自然原因
社会原因
经济原因
违反个人行为准则；
群体越轨行为
内部、外部
风险经理的管理范围
损失 死亡 日期 事件 国家
16 000 38 92/08/24 Andrew飓风 美国
11 838 60 94/01/17 南卡罗莱那州北脊地震 美国
5 724 51 91/09/27 Mireillie龙卷风 日本
4 931 95 90/01/25 Daria冬季风暴（狂风） 欧洲
4 749 61 89/09/15 Hugo飓风 玻多黎各
4 528 63 89/10/17 Loma Prieta地震 美国
3 427 64 90/02/26 Vivian冬季风暴（狂风） 欧洲
2 373 167 88/07/06 Piper Alpha公司海上石
油钻井平台爆炸
英国
2 282 6 000 95/01/17 神户Hanshin地震 日本
表3 1970年－1995年25起最大的承保损失
（单位：百万美元，按1992年价格计算）
1 938 59 95/10/14 Opal飓风 美国
1 700 246 93/03/10 东海岸的暴风雪 美国
1 600 4 92/09/11 Iniki飓风 美国
1 500 23 89/10/23 菲力浦斯石油公司发
生爆炸
美国
1 453 79/09/03 Frederic龙卷风 美国
1 422 2000 74/09/18 Fifi龙卷风 洪都拉
斯
1 320 350 88/09/12 Gilbert飓风 牙买加
1 238 500 70/08/04 雪暴、霜灾 美国
1 236 26 91/10/21 漫及市区的森林大火、
干旱
美国
1 224 350 74/04/02 十四个州的龙卷风 美国
(1) 重置全价的估算
• 加和法： 直接成本＋间接成本
7
三 财产损失金额的评估
1 重置成本法
现时完全重置成本（重置全价）－ 应扣损耗或贬值
购置全新资产全部支出中
可直接计入购置成本的，
如支付金额、安装材料费、
人工成本
不能直接计入成本的，如
管理费用、设计制图费用
等
间接成本的计算：直接成本的一定比例
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人工成本总额×分配率
工作量×单位价格
直接成本×间接成本占直接成本的百分率
9
10
• 功能价值法：
重置全价＝
被评估资产年产量
参照物年产量
×参照物重置全价
例2：重置全新机器一台，价值5万元，年产量5000件。
已知被评估的资产年产量为4000件，求其重置全价。
被评估资产的重置全价＝
(4000/5000)×5万元＝4万元
11
• 物价指数法：
重置全价＝
评估基准日价格指数
原购置日价格指数
×帐面原值
例3：某台设备1980年购进，帐面原值为10万元，1989年
进行评估，已知1989年与1980年该类产品定基物价指数分
别为180％与130％，求被评估设备的重置全价。
重置全价＝100000×(180％ / 130％) ＝138461 元
利用资产价格变动指数估算重置全价
12
有形损耗：由于自然力的作用而发生的损耗
无形损耗：由于科技进步与经济因素变化而造成的贬值
(2) 有形损耗的估算
• 成新率法：
有形损耗＝重置全价×（1－成新率）
成新率＝
尚可使用年限
已使用年限＋尚可使用年限
×100％
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• 使用年限法：
有形损耗＝ ×重置全价－残值
总使用年限
实际已使用年限
被评估资产在报废时净收回的金额
(3) 功能性损耗的估算
功能性损耗＝
被评估资产年产品生产成本超支额×折现系数
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例4：某一机械设备，已知新型同类设备比原有陈旧设备的
生产效率高，可节约工资费用，有关资料及计算结果如下：
新型设备 陈旧设备
月产量 10000件 10000件
单件工资 元 元
月工资成本 8000元 12000元
月差异额：12000－8000＝4000
年工资成本超支额：4000元/月×12月＝48000
所得税(55%)：48000×＝26400
扣除所得税：48000－26400＝21600
尚可使用年限：5，折现率：10％
折现系数：
功能性陈旧贬值额：21600×＝
15
2 市价法
市价：某项资产在其专门市场上的购买价格或销售
价格。
第二节 纯粹风险的识别
风险识别的基本要求：
• 感知风险：一定时期、一定条件下，风险是否存在？
• 分析风险：风险暴露单位的分类
风险产生的条件和原因
一、表格和问卷识别法
1，保险调查法
解释
例
特点
2，保单对照法
解释
例
特点
3，资产－损失分析法
解释(AMA)
特点
4，系统风险分析问卷
解释
特点
1 2 3 4 5 6 7
风险所
在
损失时
机
损失
原因
可能损失
金额
损失估计
的可信度
损失频率估计 建议
最
大
预
期
损
失
可
能
最
大
损
失
高 中 低设
备
地
点
最
有
利
最
不
利
表3 “系统风险分析问卷”
5，列表检查法
(1) 表4 华夏橡胶公司安全检查表
请确认表中所列项目都已检查过，若结果满意，请签字后
送交风险管理部。
房屋：
报警系统
报警器测试
挂锁
其它锁或栓子
外部围栏和围墙
货物：
原材料仓库
库存检查
产成品地区
发货仓库
金钱：
现金、流动资金、储备资金
(2) 表5 华夏橡胶公司火险检查表
发货仓库 是 不是 行动
防火门清洁吗？
工序中有火灾苗头吗？
消防龙头到顶架上的货物有50厘米吗
？
所有货物堆放整齐吗？
加热设备有防护装置且处于安全状态
吗？
所有废料有规律地搬走了吗？
所有货物离开地面了吗？
所有未使用的货架放在外面了吗
(3) 表6 华夏橡胶公司责任检查表
行动 答案 A 低于标准 B正常 C高于标准
使用机器的
防护装置
很少使用防护
装置，甚至常
常违反操作规
定
大多数时间操
作正常
经常使用，
各种防护装
置工作良好
防护面具和
其它呼吸装
置的使用
很少使用，且
放在不易拿到
的地方
大多数情况下
使用且拿取方
便
面具下发到
各位员工，
全天佩戴
安全告示和
其它预防事
故的信息
很少设有安全
标志，而且有
的过时了
贴出一般性安
全标志
除了贴出一
般性安全标
志，还贴出
许多工厂专
有的告示
二、现场调查法
例子：华夏橡胶公司
(1) 调查前的准备工作
(2) 现场调查和访问
(3) 调查结束
表 7
项目名称
项目职能
使用年数
项目的状况
故 障
采取的行动
优点：· 可以获得第一手资料而不依赖他人的报告
· 与各部门人员联合
缺点：成本较高
项目名称 华夏橡胶公司501号机器
项目职能 硫化工序中滚压橡胶
使用年数 14年
项目的状况 状况中下，需要维修
故 障 自动安全栓损坏，无人注意
采取的行动 书面告知安全经理和车间主任
表 8
三、风险列举法
1，财务报表分析法
通过分析资产负债表、营业报表及补充记录，识别企业当
前风险
(1)现金
(2)财产目录
(3)建筑物和设备
(4)应收利润
(5)支出帐户
优点：可靠、客观，将风险识别以财务术语的形式表达出来，
使企业中的其它经理和诸如会计师、银行家等外部人员更
熟悉，更容易接受。除了有助于风险识别外，财务报表还
可用于衡量风险和确定对付这些风险的最佳方法。
2，流程图法
企业的组织规模越大，生产工艺越复杂，流程图分析法越
能体现出其优越性。
木材仓库
金属板
材和备
件仓库
木材加工
冲压和金
属加工
油漆车间
热处理
中间库
备件装配
总
装
配
包装
发运
成品库
原料投入
成品产出
图1 一个玩具厂的简单流程图
（1） 简单流程图
四、风险因素预先分析法(Preliminary Hazard Analysis)
在项目的计划阶段，对存在的风险因素类型、出现
的条件、导致事故的后果进行预先分析。
关键：对项目运作目的、工艺过程、原材料、操作条件、
环境有充分的了解。
(1) 分析系统出现事故的可能类型
几个方面：有害物质、外力作用、能量失控
(2) 调查风险源
(3) 识别转化条件
风险源 危险状态 风险事故 损 失
转化条件 触发条件
五、事件树法(Event Tree Analysis)
从事件的起始状态出发，用逻辑推理的方法，设想事件的发
展过程，按事件发生的先后顺序将系统构成要素的状态
与系统的状态联系起来，确定最后状态，以了解事故的
发生原因和发生条件。
行人过
马路
P(A)
无车来往
P(B1)
车辆过后通过P(C1)
留有充足时间P(D1)
有车
P(B2) 车前
通过
P(C2)
未留充
足时间
P(D2)
司机采取
紧急措施
P(E1)
司机未采取措施
P(E2)
措施有效
P(F1)
措施无效
P(F2)
后果（状态）
顺利通过（成功）
顺利通过（成功）
顺利通过（成功）
冒险通过（成功）
车祸（失败）
车祸（失败）
图 4
优点：
(1)指出了防止事故发生的途径
(2)能找出消除事故的根本措施
(3)动态链：有一个环节不失败，事故就不会发生
(4)不仅可定性分析，还可定量分析
不足：
需要大量资料和时间
六、事故树分析法(Fault Tree Analysis)
用逻辑演绎的方法，从结果分析原因，从而找出
所有可能产生事故的风险事件。
第三节 风险估算模型I：损失分布
风险估算(Risk Estimation) 是在对过去损失资料分析
的基础上，运用概率论和数理统计的方法对某一（或某
几个）特定风险事故发生的概率（或频数）和风险事故
发生后可能造成损失的严重程度作一个定量分析，从而
预测出一个较精确、定量的结果。
一、获得损失分布的一般过程
1，数据的收集
• 完整
• 准确
• 以每一个风险单位为基础，建立风险资料库：
i) 风险单位的特性(如建筑物的结构、占用情况等) 和数目
ii) 每次事故发生的日期
iii) 造成损失的风险因素
iv) 每次事故的损失金额
v) 每次事故所涉及的风险单位
2，数据的整理
表1 某公司1980～1999年间的火灾损失（元）
(1) 排序
按照递增或递减的顺序将数据排列
(2) 分组
将数据按一定规模分组，并进一步计算出每一组的频
数与频率
表2
(3) 统计图
直方图
圆形图
折线图
3，数据的分析
总体信息、样本信息、先验信息
传统数理统计
贝叶斯统计
随机模拟
应用理论概率分布
例1，掷2个骰子（红、绿），结果的概率分布
二、传统的数理统计方法：理论分布与经验分布
获得损失分布的大体轮廓
选择分布类型
估计参数，确定概率分布
检验（分布、参数）
矩法
最大似然法
卡方检验
近似的情况
虽然风险管理偶尔会用到理论分布，但
损失暴露中只有相当少的一部分涉及理论分
布，因此，大多数情况下还是需要讨论经验
概率分布。
根据历史损失资料建立概率分布（经验分布）
例5 某航运公司每个月有500次轮运，假设风险管理者
掌握过去10年（即：120个月份）的损失观察资料，则可
得到一个轮运损失次数的概率分布，如下表：
某航运公司每月损失次数概率分布表
选择先验分布
确定似然函数
确定参数的后验分布
选择损失函数并估计参数
三、贝叶斯方法
例6 假设某地区在3-6月份的强风暴天气可用一个泊松
分布来描述： 表示过程的强度，即每一周强风暴的次
数。根据邻近地区的历史资料， 的先验分布为：
P
对此地区进行了15周的观测，共发生了13次强风暴
（1）似然函数：
后验概率的变化
欲使估计更准确的做法：
· 增加状态参数的数目
· 将其看成是在某一区间连续取值的连续随机变量
例7 设有一个石油开发项目，勘探大队在前景区进行勘探。
主观估计该地区有油的概率P(Y)=，
无油的概率P(N)=。
为了提高估计的确定性，决定做一种试验，根据历年的数
据可知，
有油地区，试验结果有油的概率P(A|Y)=,
无油地区，试验结果无油的概率P(B|N)=。
假设在这一地区试验结果有油，则这是一个有油地区的概
率变为多少？
离散分布：
• 结果有限个
• 用来描述各结果发生的可能性——频率分布
四、离散分布与连续分布
连续分布：
• 结果无限个
• 损失严重性的分布
五、常用的损失分布及性质
(1) 二项分布 B(n, p)
(2) 几何分布 Geo(p)
n重贝努利试验中首次成功正好在第x+1次试验的概率
(3) 负二项分布 NB(k, p)
第k次成功前失败的次数
保险公司的应用：当风险是非同质时，描述赔付发生频率
(4) 泊松分布 X～P( )
X：一定时间或空间范围内事故发生的次数
：一定时间或空间范围内事故平均发生的次数
e：
(5) 正态分布 X～
标准正态分布的分布函数：
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第四节 风险估算模型II：评估模型
损失频率分布
损失幅度分布
一定时期总损失分布
57
一、损失频率的估算
(1) 运用二项分布进行估算
例1：某企业有5栋建筑物，根据过去的损失资料可知：其中
任何一栋在一年内发生火灾的概率都是，且相互独立，
试计算下一年该企业两栋以上建筑物发生火灾的概率。
• 从所给的条件知道：
i) 风险单位总数n＝5，且每栋建筑物发生火灾的概率均为
P＝；
ii) 这5栋建筑物互相独立，发生火灾时不会互相影响；
iii) 一栋建筑物在一年内发生两次火灾的可能性极小，可认为
其概率为0。
58
i) 下一年不发生火灾的概率q＝；
ii) 两栋以上建筑物发生火灾的概率
q＝＋ ＋
iii) 下一年发生火灾次数的平均值和标准差：、
59
• 从二项分布中还可得到以下信息：
根据差异系数 可知，
当p越来越趋于1时，事件的风险越来越小。
60
(2) 运用泊松分布进行估算
例2 某市在过去两年内由于司机酒后开车发生交通事故的资
料如表7：
X：每月由于司机酒后开车造成的交通事故数
X ~ P（ ）
61
62
例4 一个村庄每次遭受洪水灾害而导致的损失金额如表
问题：
（1）每次损失金额小于500元的概率是多少？
（2）每次损失金额在4500元和6000元之间的概率是多少？
（3）损失金额大于7500元的概率是多少？
二、损失幅度的估算 每次风险事故所致
63
期望值：
标准差：
64
将损失随机变量X变换为标准正态分布随机变量Z，以便使
用标准正态分布表进行计算。
（1） 每次损失金额小于500元的概率：
65
（2）每次损失金额在4500元和6000元之间的概率：
（3）每次损失金额大于7500元的概率：
66
例5 已知某一风险每年损失次数的概率分布和每次损失金额
的概率分布如表
求年总损失金额的概率分布。
三、一定时期总损失幅度
67
2000元：××＝；
6000元：××＋××＝；
10000元：××＝；
68
四、数据可靠性/所需暴露单位的数量
服从标准正态分布
当n足够大时，
风险管理者希望有(1－α)的把握保证，企业面临的某
种实际损失率与给定的预期损失率之差的变动程度不超
过E。则风险单位数要多大才能满足上述要求？
损失率的样本标准差
置信度 α 临界值
90%
95%
99%
误差限
样本均值和总体均值的差异不超过E的概率为1－α
估计均值所需的样本容量：
例7 某保险公司在承保一宗瓷器运输险时，若要以95％的
可靠性去估算运输过程中的平均损失金额。先抽取了50
件作为样本，计算出标准差S＝40元。现要求估计误差
限不超过8元，需要抽取多少件样本才能满足要求？
E＝8， 1－α＝95%，S＝40
需抽取97件样本，才有可能使估计的平均损失额的可
靠程度达到95％，且其估计误差限不超过8元。
例8 假设每单位损失的均值为＄500，标准差为＄5000。风
险经理愿意承受的风险是：误差超过20％的概率为%
。需有多少暴露单位？
E＝(500)， 1－α＝%，S＝5000
大多数组织都没有足够的暴露单位来精确地
评估那些低概率、高损失的事件，但估计出误差
限(Margin for Error)总比没有任何信息好。
