2007年現(xiàn)代咨詢方法與實務考核重點預測(第九章)
第九章 風險概率分析方法
大綱要求
1. 了解蒙特卡洛法;
2. 熟悉風險概率估算方法;
3. 掌握概率樹分析法。
題型組合
1.變量概率的分布分析。計算變量概率的分析指標(期望值、方差、離散系數(shù)),確定變量的分布狀態(tài);
2.概率樹的分析,畫決策樹,計算期望值,確定項目的風險程度;
3.利用蒙特卡洛模擬進行項目風險評價。
知識框架
1.風險概率估計

(2)風險變量概率的種類

?。?)變量通常的概率分布
表9-1 變量的概率分布情況表
| 分布 | 內(nèi) 容 | |
| 離散型概率分布 | 變量可能值是有限個數(shù),概率取值之和等于1 | |
| 連續(xù)型 概率分布 |
正態(tài)分布 | 其特點是密度函數(shù)以均值為中心對稱分布,其均值為 ,方差為 ,用N( , )表示。當 =0, =1時,稱為標準正態(tài)分布,用N(0,1)表示。適用于描述銷售量、售價、產(chǎn)品成本等的概率分布 |
續(xù)表
| 分布 | 內(nèi)容 | |
| 連 續(xù) 性 概 率 分 布 |
三角型分布 | 式中 n——離散變量的狀態(tài)數(shù) Xi——離散變量的第i種狀態(tài)下變量的值 Pi——離散變量的第i種狀態(tài)出現(xiàn)的概率 |
| β分布 | 方差的平方根成值為標準差,記為S | |
| 經(jīng)驗分布 | ||
?。?)變量概率的分析指標
表9-2 變量概率的分析指標
| 指標 | 概念 | 計算 |
期望值![]() |
是變量的加權(quán)平均值 | 式中 n——離散變量的狀態(tài)數(shù)Xi——離散變量的第i種狀態(tài)下變量的值 Pi——離散變量的第i種狀態(tài)出現(xiàn)的概率 |
| 方差 (S2) |
是描述變量偏離期望值大小的指標 |
方差的平方根稱為標準差,記為S |
| 離散系數(shù)(β) | 是描述變量偏離期望值的離散程度的指標 | ![]() |
2.項目風險評價方法

?。?) 概率樹分析的步驟

(2)蒙特卡洛模擬的程序

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,方差為
,用N(
)
式中 n——離散變量的狀態(tài)數(shù)


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