风险衡量的内容、方法与评价.ppt

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1、第4章风险衡量和评价本章主要内容4.1风险衡量中数据的收集与整理4.2风险衡量的内容4.3风险衡量的方法4.4风险评价4.1风险衡量中数据的收集与整理4.1.1数据的收集4.1.2数据的整理4.1.3数据的表示4.1.4数据的计量4.1.1数据的收集（1）数据的来源各种经济统计数据专门调查取得的数据人工制造的数据（2）数据的要求真实性完整性可比性4.1.2数据的整理――是根据研究任务的需要，按自己设计的整理方案的要求，将收集来的所有数据进行加工、综合，使之条理化、系统化，成为能够反映事物总体特征的综合数据

2、的过程。数据整理的方法有：1、对无序数据按数值递增（或递减）的顺序整理。2、整理为分级频数分布频数分布频数分布比较相对频数分布累积频数分布表1某公司1987～2006年间的火灾损失（元）7(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24.1.3数据的表示(1)统计表(2)统计图直方图饼状图柱状图曲线图(1)统计表统计表一般由四个部分组成：表头、横行标题、纵栏标题和数字资料。此外，在统计表下的注释、附记、资料来源、某些指标的计算方法、填表单位、填

3、表人员及填表日期称为表外附加。编好统计表应注意的事项编好统计表应注意的事项要根据制表目的设计表格的排列，合理安排横行标题与纵栏标题，使得统计表横竖长度比例适当，避免制出过于矮胖或过于瘦高的表，使得表格看来清晰、醒目、舒服。表头应包括表号（一般在表格的左上角）、总标题和表中数据单位。总标题一定要简明确切，要概括地反映该数据是何时、何地及何种数据，即3个W。如果整个表中都是同一计量单位，可在表格右上方标明；但如果表中有不同的计量单位，一般在表中每个指标后标出单位。编好统计表应注意的事项表中上下两道横线一般用粗

4、线，给人醒目的感觉。中间的横竖线一律用细线。特别要注意，标准的统计表左右两边都不封口，并且表中的横竖线尽可能少用，尽量避免用斜线，只要数字上下左右对齐，则统计表显得非常干净整齐。不要忘记资料来源和必要的注释及说明。(2)绘制柱状图应注意的事项根据数据特点选择坐标尺度，图的长宽大约以7：10为佳。坐标尺决定后，画上方框，并标上尺度。纵坐标应从0开始，从0开始会有很大的空白空间，则可以使图折断。与曲线图相同，一般应绘出栏参考线，以便使读者清晰地对比柱形的高度。但要注意参考线要画得又细又轻，给读者参考线是背景的

5、感觉。制图时标题一般放在图的下方，同时注明资料来源与注释等。(3)绘制曲线图应注意的事项时间绘在横轴，损失额等数据绘在纵轴。图的宽窄要适当，一般应绘成横轴略大于纵轴的长方形。纵轴的单位应绘在纵轴旁。一般情况下，纵轴数据下端应从0开始。如果数据值与0之间间隔过大，也可以绘出纵座标被折断的符号，使得我们在比较时要考虑折断的部分。横轴的时间标志如果是时期数据，年份标在小方格的中间，每个方格表示一年；如果是时点数据，年份数字应按年初、年中、年末标在小方格的左边、中间或右边，以给读者准确的时间概念。4.1.4数据的

6、计量位置的计量1、平均数2、中位数3、众数衡量数据的离散性1、标准差2、变差系数偏态平均数算术平均数是最常用的平均指标。它的基本公式形式是总体标志总量除以总体单位总量。在实际工作中，由于资料的不同，算术平均数有两种计算形式：即简单算术平均数和加权算术平均数。调和平均数是总体各单位标志值倒数的算术平均数的倒数，又称为倒数平均数，由简单调和平均数和加权调和平均数。几何平均数是n个变量值乘积的n次方根。在统计中，几何平均数常用于计算平均速度和平均比率。几何平均数也有简单平均和加权平均两种形式。4.2风险衡量的内

7、容4.2.1风险衡量的概念4.2.2损失频率的估计4.2.3损失程度的估计4.2.1风险衡量的概念——是在对过去资料分析的基础上运用概率论和数理统计的方法对损失频率和损失程度做出估计，以作为选择对付风险的方法的依据。在已有损失资料的基础上衡量风险主要应该做好两方面的工作：一是估计损失将发生的次数，即损失频率；二是估计损失程度。4.2.2损失频率的估计在衡量损失频率时，一般要考虑三个因素：风险单位数，损失的形态，损失原因。1、一个风险单位遭受单一原因所致单一损失形态的损失频率。2、一个风险单位遭受多种损失原

8、因所致单一损失形态的损失频率。3、一个风险单位遭受单一损失原因所致多种损失形态的损失频率。4、多个单位遭受单一损失原因所致单一损失形态的损失频率。5、多个风险单位遭受多种损失原因所致多种损失形态的损失频率。4.2.3损失程度的估计4.2.3.1估计损失程度应注意的问题4.2.3.2衡量损失程度的指标4.2.3.1估计损失程度应注意的问题同一损失原因所致的各种损失形态。不仅要考虑损失原因所致的直接损失，而且也要考虑其相关的间接损