在財(cái)務(wù)概念中，可用的評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)技術(shù)有:

　　1.敏感性分析和預(yù)期值

　　(1)敏感性分析。

　　為了量化財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，一個(gè)企業(yè)可以應(yīng)用敏感性分析。敏感性分析是一種模型和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估程序。改變其中重要的變量，以確定這些變量的變化對(duì)于預(yù)測(cè)結(jié)果的影響。應(yīng)特別注意確定具有重要性的變量。此外，敏感性分析評(píng)估該項(xiàng)目的凈現(xiàn)值對(duì)于計(jì)算該凈現(xiàn)值的變量變化是如何反應(yīng)的。敏感性分析的一個(gè)特別辦法是確定性等價(jià)方法，涉及將該項(xiàng)目的預(yù)期現(xiàn)金流量轉(zhuǎn)換為無風(fēng)險(xiǎn)的對(duì)等數(shù)額。預(yù)期現(xiàn)金流的風(fēng)險(xiǎn)越大，確定性等值(收款)越小，或確定性等值越大(付款)。

　　[例 10 -1]

　　年份 現(xiàn)金流 折現(xiàn)因子 現(xiàn)值

　　人民幣(元) 10% 人民幣(元)

　　0 (9000) 1.000 (9000)

　　1 7000 0.909 6363

　　2 5000 0.826 4130

　　3 5000 0.751 3 755

　　凈現(xiàn)值 5428

　　該項(xiàng)目看起來顯然是值得技資的。然而，由于未來現(xiàn)金收入的不確定性，管理層決定只通過第1、2、3年的70%、60%和50%得到確定性等價(jià)。那么此項(xiàng)目的價(jià)值是:

　　年份 現(xiàn)金流 折現(xiàn)因子 現(xiàn)值

　　人民幣(元) 10% 人民幣(元)

　　0 (9000) 1.000 (9000)

　　1 4900 ( =7∞o x70%) 0.909 4454

　　2 3000 ( =5000 x60%) 0.826. 2478

　　3 2500 ( =5000 x50%) 0.751 1 878

　　凈現(xiàn)值 (190)

　　該項(xiàng)目具有十分高的風(fēng)險(xiǎn)，應(yīng)予以駁回。不確定等價(jià)法的缺點(diǎn)是，調(diào)整現(xiàn)金流的數(shù)額是主觀決定的。

　　凈現(xiàn)值可能取決于若干不確定變量，如銷售價(jià)格、銷售量、資本戚本、初始成本、經(jīng)營(yíng)成本和效益。敏感性分析的基本辦法是在替代假設(shè)下計(jì)算項(xiàng)目的凈現(xiàn)值。應(yīng)該注明凈現(xiàn)值最敏感的變量(關(guān)鍵變量)，以及在出現(xiàn)負(fù)凈現(xiàn)值的投資結(jié)果之前這些變量變化的程度。

　　管理部門應(yīng)審查關(guān)鍵變量，以此來評(píng)估是否極有可能出現(xiàn)導(dǎo)致負(fù)凈現(xiàn)值的事件。一旦已經(jīng)作出投資決定，管理層還應(yīng)特別注意控制這些凈現(xiàn)值特別敏感的變量。

　　雖然敏感性分析已得到廣泛的應(yīng)用，但也有其弱點(diǎn)。這種方法要求每一關(guān)鍵變量的變化是相互獨(dú)立的。然而，管理層更感興趣的是兩個(gè)或兩個(gè)以上關(guān)鍵變量的變化的綜合影響。僅僅考察獨(dú)立的因素是不現(xiàn)實(shí)的，因?yàn)樗鼈兺�往是相互決定的。敏感性分析不檢查某項(xiàng)收入所對(duì)應(yīng)成本的特殊變量出現(xiàn)的可能性。此外，關(guān)鍵因素可能是那些管理人員無法控制的因素。它本身不提供決策規(guī)則。參數(shù)可接受度須由管理人員確定。

　　(2)預(yù)期值。

　　預(yù)期值是將一系列行為的預(yù)期結(jié)果乘以實(shí)現(xiàn)這一結(jié)果的概率。概率表示的范圍從 0斗，而所有預(yù)期結(jié)果的概率之和為 1。當(dāng)概率分配給不同結(jié)果時(shí)，通常將一個(gè)決策評(píng)估為預(yù)期值，或這些結(jié)果加權(quán)平均。如果決策者面臨著一些其他的選擇，每一種都有幾個(gè)可能的后果，具有最高預(yù)期值的將是最優(yōu)決策。預(yù)期值可以用來比較兩個(gè)或兩個(gè)以上相互排斥的替代辦法。具有最高預(yù)期值的替代辦法通常是首選。但是，替代方法也需用可能結(jié)果的分布與概率來進(jìn)行比較。

　　使用預(yù)期值來進(jìn)行投資決策也存在一些問題。例如，投資可能是一次性的，并且預(yù)期值可能永遠(yuǎn)不會(huì)實(shí)際發(fā)生，因此，使用預(yù)期值進(jìn)行投資評(píng)估是不現(xiàn)實(shí)的。此外，為事件分配概率是高度主觀性的:一個(gè)人可以在一套假設(shè)的基礎(chǔ)上估計(jì)概率，而另外一個(gè)人在另一套假設(shè)的基礎(chǔ)上估計(jì)概率。此外，預(yù)期值只能提供一個(gè)最可能的結(jié)果，而不能提供一個(gè)可能結(jié)果的范圍。

　　使用預(yù)期凈現(xiàn)值方法來評(píng)估一個(gè)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)的缺點(diǎn)是概率分布可以變得相當(dāng)復(fù)雜。如果我們考慮一個(gè)超過 4年的項(xiàng)目，每年有 5個(gè)不同的預(yù)測(cè)現(xiàn)金流量，將有 625個(gè)凈現(xiàn)值要計(jì)算。為了避免這些計(jì)算，可通過計(jì)算凈現(xiàn)值的標(biāo)準(zhǔn)差來獲得風(fēng)險(xiǎn)的信息。

　　2.風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值

　　風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值是評(píng)估財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的另一種方法。風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值模型衡量在一段給定時(shí)間內(nèi)和給定概率水平下，由于正常市場(chǎng)變動(dòng)而造成的最大損失。它可以用來衡量貿(mào)易投資和金融價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)。它基于正態(tài)分布曲線。風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值限額可以用來選擇交易活動(dòng)。低限將交易者的冒險(xiǎn)值降到最低。風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值也可以用來確定風(fēng)險(xiǎn)投資者認(rèn)為過大的風(fēng)險(xiǎn)。改變投資組合可能會(huì)降低標(biāo)準(zhǔn)差，因此將風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值降低到可接受的水平。

　　3.決策樹和決策矩陣

　　當(dāng)使用凈現(xiàn)值法評(píng)價(jià)一個(gè)項(xiàng)目時(shí)，在許多影響凈現(xiàn)值的變量中有可能不止一個(gè)是不確定的。一些變量的值可能會(huì)取決于其他變量的值。許多結(jié)果是有可能發(fā)生的，一些結(jié)果可能會(huì)依賴于以前的結(jié)果。決策樹將各個(gè)不同的不確定變量及其結(jié)果列出來，對(duì)于衡量替代行為的范圍與可能結(jié)果來說是一種有用的工具。

　　決策矩陣是一種將結(jié)果與環(huán)境進(jìn)行比較的方法。這種方法十分有用，因?yàn)樗�分析在不同的環(huán)境條件下管理人員對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的態(tài)度、戰(zhàn)略和可能的結(jié)果。它與情景分析或者適應(yīng)環(huán)境的戰(zhàn)略相關(guān)。

　　4.仿真模型

　　仿真模型可用來評(píng)估那些可能有太多結(jié)果從而用到?jīng)Q策樹或具有相關(guān)現(xiàn)金流量的項(xiàng)目。

　　5.情景模擬和其他方法

　　情景模擬是確定不同未來情況的過程，即在可以推測(cè)關(guān)于市場(chǎng)、產(chǎn)品和技術(shù)的未來發(fā)展允許扣除的情況下，模擬未來不同的可能情況。情景模擬可用于制定應(yīng)急計(jì)劃，以應(yīng)付威脅或危險(xiǎn)的到來，它們可能出現(xiàn)在任何時(shí)候，具有不可決定的概率。另外，在情景模擬的過程中，一系列未來經(jīng)營(yíng)環(huán)境的可能情景可預(yù)想出來，并符合當(dāng)前的趨勢(shì)和其本身相一致，每一個(gè)不同情景對(duì)企業(yè)的影響都加以評(píng)估并突出具體的風(fēng)險(xiǎn)。應(yīng)急計(jì)劃是為了在一個(gè)給定情景發(fā)生時(shí)實(shí)施，或者現(xiàn)在就實(shí)施以防止情景的出現(xiàn)。

　　此外，還有其他方法評(píng)估財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，包括失敗和影響分析(其中包括將系統(tǒng)分為幾個(gè)組成部分并分析每個(gè)組成部分的失敗影響，以及對(duì)系統(tǒng)其余部分的影響)、違約和事件分析，以及將風(fēng)險(xiǎn)追溯到根驚或者原始事件的根本原因分析。

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