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《企业风险量化分析》与企业风险量化能力训练
更新日期:2021-08-17  浏览:1445

计算机模拟(仿真)技术真正大范围用于管理决策大概发生在上个世纪的八十年代,主要是伴随着个人电脑和商业软件的发展而发展起来的。在国外,几乎所有的管理学院都会教授管理决策模拟类课程,国内现在大部分管理学院也在开设类似课程。这些管理决策类课程大多数是基于Excel进行模拟分析,然而,Excel本身提供的函数和功能还不足以处理涉及风险和不确定的决策问题,因为这些问题基本上会涉及到概率计算和随机抽样。在这种背景下,@Risk等软件的出现为此类问题的解决提供了工具。

面对风险和不确定,不容易制定科学合理的管理决策,我们绝大部分人普遍不具有这方面的能力。风险决策能力的提高需要软件工具和分析方法,并需要接受训练以及管理者自身的不断实践。这部分能力事实上已经超出目前企业管理层面上的“风险管理”的范畴,它其实更应该归属于企业管理层面的“战略决策”能力。
 
我在写《企业风险量化分析》一书时的想法,主要还是基于自己学习风险量化分析方法过程中的一些实践收获。例如,如何在Excel上建立决策问题模型,软件工具在风险量化分析中应该提供什么帮助,以及决策者应该熟悉和掌握哪些常用到的建模技术。
 
一段时间,我非常喜欢到知乎上或者找一些概率书籍刷题,喜欢使用@Risk等软件用模拟的方式计算一些较为复杂的概率问题。实际上,风险决策的起源就是来自于概率计算。在公式推导不再适合复杂的概率计算的时候,计算机模拟技术就变得特别方便和有效率。所以,我在《企业风险量化分析》一书中提供了一些概率游戏模型。这种训练很适合理解蒙特卡罗模拟和风险量化分析的基本原理。
 
投资项目收益以及项目费用和进度的风险量化分析技术在国外大型企业的管理实践中非常普及。另外,还有生产管理、物流管理、供应链管理等方面的决策也都会涉及很多风险和不确定的影响,因此基于风险和不确定的决策分析在企业管理里面应用的范围很广泛。在《企业风险量化分析》中,我给出了一些这方面常见的风险量化分析案例,同时还对适用于风险量化分析和随机抽样模拟技术的经济评价方法(包括净现值法和内部收益率法)的优缺点进行了分析。
 
除了概率模拟分析之外,针对风险和不确定的企业管理决策方法还包括一些其他技术,例如敏感性分析、决策树分析和优化分析。
 
敏感性分析技术大家都很熟悉,简单的单变量和双变量敏感性分析在Excel上实现起来也很容易。但是较为复杂的敏感性分析,大家可能没有遇到过,也没有实践过。例如,一个大型模型,我要分析几十个变量,而且每个变量的取值范围、取值方式都不一样。要想做到这种问题的敏感性分析,单纯利用Excel功能进行敏感性分析会变得非常没有效率。又例如,我们要基于两个或三个变量一组进行敏感性分析,这单纯依靠Excel是无法实现的。我在《企业风险量化分析》中介绍了如何使用TopRank(DecisionTools中的一个组件)进行敏感性分析。我经常使用TopRank,这个软件很小,功能也很简单,但是对于敏感性分析,确实非常有效率。
 
决策树分析技术大家可能听说过,但是不太常用。其实,决策树分析非常有用,特别是对于风险变量和管理决策之间具有时间顺序特征并且在决策里面考虑管理灵活性(类似于实物期权)这样的类似问题。决策树分析技术的优势在于逻辑清晰并且视觉形象,这使得这种方法非常适合企业决策分析。手动计算或者绘制决策树是可以的,但是没有效率。在《企业风险量化分析》中我介绍了使用PrecisionTree软件(DecisionTools中的一个组件)进行决策树分析,并且提供了几个相关案例,包括生产计划决策、管理决策和信用风险决策树分析。特别是当需要针对决策树进行敏感性分析,这个时候就凸显出软件提供的卓越优势和绝对效率。
 
还有一个与计算机模拟分析密切相关的技术是优化分析。一般来说,模拟分析和优化分析是不分家的,基本上用到模拟分析技术都会涉及到优化分析。同样,Excel本身提供的优化分析技术不适合解决大部分优化问题。Palisade公司的DecisionTools套件中的RiskOptimizer和Evolver提供了随机优化和确定性优化分析技术。在计算机软件的帮助下,优化建模和分析就变得相对容易和简单了。《企业风险量化分析》一书提供了一些计算机模拟技术结合优化分析的案例。通过这些案例的学习和训练,基本上可以了解优化分析方法,并掌握运用方法解决实际问题的能力。
 
希望这本书能够帮助在工作中遇到相关类似问题的管理者,为解决这些问题提供一些思路和办法,也希望能够为对此方向感兴趣的企业管理人员和在校学生提供训练案例,通过案例分析提供自己的分析能力,为今后的工作和学习打下基础。