风险分析的方法

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风险分析的方法范文第1篇

关键词：港口环境；风险评估；DEMATEL方法

1 港口环境风险管理技术思路

2015.8・12天津港发生爆炸事故，再次引起了环境污染，同时也给人民的生命财产带了重大损失。这次事故再次给我们敲响了环境风险防范和管理的警钟。港口环境风险的主要特点是危害性和不确定性[1]。中国目前的港口环境风险管理一般分为四个阶段：环境风险识别、环境风险预测与评估、港口环境风险综合分析以及风险的防范和管理措施的制定[2]。

其中，港口环境风险综合分析是从整体出发，分析各种风险因素之间的关系。港口环境风险的防范和管理是指通过对风险因素的评估结果以及综合分析结论，利用可行的工程管理手段最大限度地降低风险的过程[2-4]。

DEMATEL（Decision Making Trial and Evaluation Laboratory）方法是一种运用图论与矩阵工具进行系统因素分析的方法，通过计算每个因素的原因度与中心度，来确定每个因素在系统中的地位和因素间的因果关系。该方法对于处理较复杂的社会问题，特别是系统中的要素关系不够明确的问题更为有效[5]。故文章采用该方法在港口环境风险综合分析阶段进行量化的分析，为制定风险防范和管理措施提供建议。

2 基于DEMATEL方法的天津港环境风险因素分析

环境风险因素识别是环境风险评价的基础， 通过对天津港现状调研与历史风险事故统计分析[6]，主要的环境风险因素识别见表1。

（1）首先分析各因素之间相互影响关系，如因素Ai对因素Aj

有直接影响，则影响程度定义为：“无影响”为0、“影响较弱”为1、“影响弱”为2、“影响强”为3、“影响很强”为5，然后构建各因素之间的直接影响矩阵X，见表2。

（2）规范化直接影响矩阵X，得矩阵Y。具体做法为：对X矩阵的各行求和，得出最大值，设为m，令Y=X/m。

（3）计算被影响度A、影响度B、中心度C和原因度R。

每个影响因素的被影响度A为综合影响矩阵Z中这个影响因素下的列和，表示该元素受其它所有因素的综合影响值。每个影响因素的影响度B为综合影响矩阵Z中这个影响因素下的行和，表示该元素对其他所有元素的综合影响值。每个影响因素的中心度C为综合影响矩阵Z中关于这个影响因素的行和与列和之和，表示该因素在系统中的重要性程度。每个影响因素的原因度R为综合影响矩阵Z中关于这个影响因素的行和与列和之差，表示该因素与其他因素的因果逻辑关系程度。若R为正，表示该因素对其他因素的影响大，称为原因因素；若R为负，则表示该因素受其他因素的影响大，称为结果因素。

（4）绘制因素的原因-结果图，见图1。

根据以上分析可以得出如下结论和建议：

（1）天津港港口环境风险的原因因素（即原因度大于零），按原因度大小排列的前四位是：雷击、天气原因、误操作、设施老化。它们对其他风险因素的发生的影响很大，需要制定有效的防范计划和管理措施。其中，对于不可控的雷击和天气原因，我们要做好预警和防范措施；而误操作和设施老化是可控的，可以通过加强管理来控制。

（2）天津港港口环境风险的结果因素（原因度小于零），按大小排序前三位为：船舶故障、管道接口泄漏、罐体破裂。它们极易受到其它风险因素的影响而发生，必须加以重视。

（3）按中心度大小排序前两位分别是：火灾和船舶故障，说明这两个因素对环境安全的影响很大，需要重点管理。

3 结束语

港口项目占地面积大，处于水陆交界处，内容复杂，环境影响因素繁多，且各因素相互作用，如何识别港口环境风险中的关键影响因素，加以重点防范与管理是风险管理的前提。文章运用DEMATEL方法对港口环境风险因素进行综合定量分析，理清各风险因素之间的关系，找出主要影响因素，为港口项目生产运营的环境风险防范和管理提供建议。

参考文献

[1]胡二邦，姚仁太，等.环境风险评价浅论[J].辐射防护通讯，2004（1）.

[2]张利鸣，李树兵，等.环境风险分析在港口规划环境影响评价中的应用[J].中国航海，2006（2）.

[3]王靖，田庆林.港口建设项目环境风险评价模式初探[J].交通环保，2003（3）.

[4]宋世伟.化工建设项目环境风险评价探讨[J].辽宁化工，2006（2）.

风险分析的方法范文第2篇

2015年12月25日，亚投行宣告成立，缓解了我国海外公路建设项目融资困难的问题，但同时也预示了我国将会进一步增加海外公路建设项目的投资。由于公路建设投资金额巨大，其投资风险具有不确定性，并且投资风险贯通于工程项目建设的整??周期。而现有的风险评价方法不能更好地满足我国海外公路建设项目投资风险评价的需要，因此，为了降低海外公路建设项目投资的风险，关于海外公路建设项目投资风险评价方法的研究势在必行。

工程建设项目风险分析源于美国，早在1970年，便开始将风险评价运用于工程建设、项目运营以及工程投资中，探究投资风险的成本与效益之间的联系和项目风险评价的方法，着重解决单目标投资问题。[1]弗兰克?罗森塔尔认为工程建设风险评价方法可以分为三种，即：回收期法，敏感性分析法和概率分析法。[2]Hyo-Nameho等人在原有的风险评价体系中将模糊评价加入进来，形成了一种新型的风险投资评价方法。[3]

我国高等级公路建设是1980年之后开始的，所以对工程项目投资风险的评价方法探索较晚。2001年，余晓珊经过对比敏感性分析和投资风险这两个评价方法的优缺点，得出了将蒙特?卡罗这种以数理统计为基础的方法运用于公路投资建设风险分析的结论。[4]2008年，向延念研究了高速公路建设项目在施工运营期间面临的各类风险，通过主要的几个风险，构造了公路风险评价体系。[5]

二、海外公路建设项目投资风险因素分析

海外公路投资建设项目投资风险主要体现在政治、经济、环境、法律、管理等诸多方面，因此，分析公路投资建设项目风险首先要分析这些风险的来源。通常来说，海外公路投资建设项目风险主要来自于投资项目的环境、项目主体行为、投资目标和管理过程这4个层次。[6，7]

三、基于AHP方法的海外公路投资建设项目风险分析

（一）评价指标体系构建

层次分析法（AHP），是为较复杂且抽象的问题进行量化，进而提供一种简单决策的方法，特别适用于那些难以进行定量分析的困难问题，也适用于评价不确定性因素繁多的海外公路建设投资的风险分析。

影响投资风险的因素有很多，综合前面的风险分析，在前人研究总结的基础之上，通过对各种投资风险影响因素的对比考量，同时也对比本次研究的具体状况，将海外公路建设项目投资风险A分为7类：政治风险B1、法律风险B2、技术风险B3、建设风险B4、经济风险B5[8，9，10，11，12，13，14，]运营管理风险B6和环境风险B7。同时，将每一种风险因素进行细分，大致可分为以下20个评价指标，即：国家风险C1、政策风险C2、法律责任风险C3、法律的完善性风险C4、法律的稳定性风险C5、新技术风险C6、计划风险C7、人员风险C8、工期风险C9、质量风险C10、费用风险C11、管理决策风险C12、合同风险C13、融资风险C14、金融风险C15、市场风险C16、运营管理体制C17、资源管理风险C18、自然风险C19、社会事件风险C20。

（二）层次结构图

依据上述指标体系，可构建层析分析结构模型图，形成了一个层次分明的风险评价方法，并且通过以上7种比较重要的影响因素对海外公路建设项目投资风险进行全面分析。在层次分析法中，为了使各项抽象的指标能够进行定量表示，在构建判断矩阵时用两个元素相互比较，采用1～9标度法，其标度方法如下表1：

（三）指标体系权重计算

权重的确定使用专家打分法，要确立中间层B和方案层C的权重，首先确立中间层B的判断矩阵并计算其指标权重，然后确定方案层C的权重，最后根据中间层B和方案层C的计算权重值确定各个指标在总评价体系中的权重位置。

第一，准则层权重确定。在构建评价指标体系基础上，首先构造矩阵求解特征向量并得到不同层次之间的相对权重，然后利用计算得到的权重可确定几个主要指标相对于目标层A的权重，最后统计得分与排名。创建一个多层次的判断矩阵，并运用AHP软件对判断矩阵进行求解计算。

经过计算可以得出判断矩阵的一致性指标CR，当CR

第二， 案例分析。中国路桥公司拟在肯尼亚建一条高速公路，根据该公司以前在该地区建设公路的经验和基础，所以本次考虑的准则有政治风险B1，法律风险B2，建设风险B3，经济风险B4，环境风险B5。经过专家组的认定，本次有三个方案可选：

备选方案1：该方案认为该公司在当地已运营多年，管理制度与资金运营已完善，可以只考虑B1，B2，B3，B5。

备选方案2；该方案考虑B1，B2，B3，B4，B5。

备选方案3：该方案考虑该公司和当地人关系融洽，该地区环境友好，可以只考虑B1，B2，B3，B4（如图1）。

一是构造A-B判断矩阵（如表2）。

二是构造不同准则的方案构造矩阵B-P（如表3，表4，表5，表6，表7）。

以上一致性比例CR=CI/TR

三是层次总排序及决策。以准则层的权向量矩阵左乘方案层的权向量，得出一个列向量，这个列向量便是的三个方案优先程度的排序，最大值所对应的方案即为最佳方案（如图2）。

因此，根据决策结果，应该首选方案一，其次为方案二，再次为方案三。

四、结语

我国公路交通网的发展加快了我国经济和社会发展的步伐，目前国内公路的建设增量逐渐趋于平缓，国家在海外公路建设上加大了投资。但由于海外公路建设项目所面临的情况与国内存在一定的区别，这类公路建设项目所需建设资金规模巨大、施工时间较长，不确定因素过多，风险类别众多，不同风险间无明显联系。因此，海外公路建设项目投资风险的评价具有一定的不确定性，本文所采用的AHP分析法，也有一定的局限性，主要体现在以下几方面：

第一，在预测和识别海外公路建设项目投资风险时，出于各种原因，往往不能全面地识别出各类风险因素，有时甚至会出现一些遗漏。所以未来应该根据建设项目的实际状况，综合采用多种评价方法进行风险的预测。如何精准地识别出大部分相对关键的风险因素，这依然是一个值得我们去研究的问题。

第二，由于公路建设项目投资风险分析属于项目在建前期的分析预测，采用什么方法对定性的指标进行量化及建立量化标准，缩小那些由于人的经验有限性和认识的局限性而导致的误差，目前尚难解决，这还要联系心理学、行为科学等相关学科知识进行全面的分析。

总之，由于海外公路建设项目投资风险的复杂性，本文提供的方法不可能作为一个固定的模式来解决这个问题，只能为投资企业提供一个分析该类问题的思路，对传统的那些海外公路建设项目投资风险评价方法做一个补充。同时，AHP方法对样本有一定要求，限于?Y料收集的困难，本课题只找了7个主要因素，有一定的局限性。为了完善海外公路建设项目投资风险分析的研究，更好地发挥对海外公路建设项目投资风险的识别和降低风险的指导作用，还需进一步探究完善此方法。

风险分析的方法范文第3篇

1.“四阶段症状”分析法。“四阶段症状”分析法主要是对财务危机进行研究。该方法按财务危机的严重程度将企业财务危机划分为财务危机潜伏期、财务危机发作期、财务危机恶化期、财务危机实现期四个阶段，对应四个不同的阶段，有不同的症状表现“四阶段症状”分析法就是通过分析发现财务危机的症状，判断财务风险所处的阶段，然后采取有效的措施，使企业摆脱财务困境。这种分析法将财务危机分为四个阶段，有利于对症下药，就像给病人看病、开药一样，病情轻，下药轻一些，病情重，下药就要重一些。可见，运用定性财务风险分析时，分析人员的经验与采用的具体方法对分析结论有较大的影响（周首华，2000）。

2.财务风险结构性质识别矩阵。根据某项财务风险发生的可能及其给企业经营造成影响的严重性，可以确定出该财务风险的结构性质，财务风险的结构性质可以表示为低、中等、显著、高四个等级（周爱丽，2004）。相应的，可以把企业每一种财务风险的结构性质用风险估计矩阵表示。

3.专家调查法。专家调查法又称为特尔斐法（Delp，是由美国兰德公司的达尔基（N.Dalkey）和赫尔默于1964年正式提出的。这种方法是采用系统的程序，草拟调查提纲，提供背景材料，轮番征询不同专家的预测意见，最后汇总得出预测结果。财务风险专家调查法就是企业组织专家对内外环境进行分析，辨明企业是否存在引起财务风险发生的因素，发现财务风险的征兆，以此预测财务风险发生的可能性。在财务风险定性分析中，一般采用标准调查法，即通过专家对导致某个企业财务风险的形成，同时对所有企业都有意义、普遍适用的原因和问题进行分析。

二、定量分析方法

国外学者对这方面的研究较早，而且这些研究成果主要是用于企业财务危机预警模型的构建。主要经历了单变量预警模型、多变量预警模型、Logistic预警模型、非统计模式预警模型、混合模式及其比较和非财务指标的财务预警模型等几个阶段。 

1.单变量预警模型。单变量（Univariate）分析通常指用单一的财务比率值或者趋势来预测或判定企业财务风险发生的可能性。最早的财务危机预测研究是所做的单变量破产预测模型，他以19家公司为样本，运用单个财务比率将样本分为破产和非破产两组，结果发现判别能力最高的是净利润/股东权益和股东权益/负债两个比率，而且在经营失败之前3年这些比率就呈现出显著差异。但是，这类早期研究仅仅是属于描述性分析范畴（程涛，。Beaver（1966）使用由79家公司组成的样本，分别检验了反映公司不同财务特征的6组30个变量对公司破产前l一5年的预测能力，他发现最好的判别变量是现金流量/负债和净利润/总资产两个比率。在国内，陈静对27家ST公司和27家非ST公司，使用1995—1997年的财务报表数据，进行了单变量分析和二元线性判别分析，研究发现，资产负债率、流动比率、总资产收益率、净资产收益率四项财务指标的预测能力较强。

单变量模型分析较为简单，但不能综合说明公司整体财务状况，在运用过程中容易受主观选择因素影响，出现对于同一公司想选择不同的预测指标得出不同结论的情况，因此，运用单变量模型，指标选择决定此方法运用的成败。

2.多变量预警模型。多变量预警模型，又称模型，即运用多种财务比率指标加权汇总而构造多元线性函数公式来预测财务危机。该模型最早是由开始研究的，他从流动性、获利能力、财务杠杆、偿债能力和活动性五个方面选用了22个变量作为预测备选变量，通过对1946-1965年间33家破产制造企业和33家非破产配对企业的研究分析，根据误判率最小的原则，最终确定营运资产/资产总额、留存收益/资产总额、息税前利润/资产总额、股东权益市场价值/总负债账面价值和销售收入/资产总额5个变量作为判别变量，构建了Z-Score模型。但由于模型的变量并未包含风险概念，也没有考虑企业规模效果，故超过两年以上对于企业危机的预测力大幅下降。Altman，HaldemanandNarayanan（1977）等便加以修正，加入了公司规模与盈余稳定性两个变量，建立Zeta模型。经过实证研究，预测前几年的能力大大提高。

Altman模型提出之后，很多专家对它进行进一步的研究和论证，结合本国企业实际建立了本地股市适用的多元判别模型，如日本开发银行的破产预测模型。我国学者周首华等在Z分数模型的基础上进行改进，考虑了现金流量变动情况指标，选用1977-1990年的62家公司，即31家破产公司和相对应的同一年度、同一行业及相近净销售额的31家非破产公司，构建了一个财务预警新模型一F模型，并以会计资料库中1990年以来4160家公司数据作为检验样本进行了验证，其F模型的准确率高达近70<%，弥补了Z模型的不足。

3.Logistic模型。多变量预警模型考虑了多项指标衡量公司经营的绩效，在分析预测上也有显著的效果，但其自变量通常难以符合正态分布的假设，故后续学者便建立了一些新模型，如Logistic模型。Logistic模型是采用了一系列的财务指标来预测财务危机发生的概率，然后根据银行、投资者等的风险偏好程度设定风险警戒线，以此对分析对象进行风险定位与决策。

美国学者Ohlson（1980）首先运用Logistic模型进行研究。他选取了1970—1976年间制造业105家财务危机公司与2058家正常公司为样本进行研究，结果发现公司规模、资本结构、经营绩效及流动性对企业发生财务危机具有显者的预测能力。继Ohlson之后，Gentry，、CaseyandBartczak、Zavgren也米用类似方法进行研究。

我国在这方面比较有代表的学者包括姜秀华、孙铮等。他们以2000年11月20日为基准点，选取了在沪深证券交易所被实施ST的42家上市公司，同时从两市所有非ST公司中随机选出42家配对公司。在13个原始财务比率的基础上，筛选出毛利率、其他应收款与总资产的比率、短期借款与总资产的比率及股权集中系数四个指标建立Lo-判别模型。该模型在财务危机发生前1年对ST公司与非ST公司的回判准确率分别为88.1%c和80.95%c；线性函数却具有其本身不能克服的两个问题：固定影响假设和完全线性补偿假设。正由于这两个缺陷使得模型的分类和预测能力有限。基于此，齐治平等（2002）建立了含有二次项和交叉项的Logistic模型，该模型可以帮助金融机构、投资者、基金经理们进行财务危机、信用风险预测分析。

这种模型克服了单变量和多变量预警模型中自变量服从多元正态分布和两组间协方差相等的假设的局限性，使财务预警得到了重大改进。但Logistic模型用于企业财务风险预测的缺点是计算程序较为复杂，使用该模型前需要根据企业实际财务数据做大量转换工作。

4.非统计模式预警模型。随着研究的深入和技术的发展，国外在财务失败预警模型方面突破了传统的统计方法模型，建立了一些非统计方法模型，其中较有代表性的是神经网络模型的运用。

神经网络模型是一套人工智慧系统，以模拟生物神经系统的模式，利用不断重复的训练过程，使本身能够透过经验的积累达到学习的效果。Tam和Kiang（1992）应用这种方法对得克萨斯银行的财务危机案例进行预测；Ahman、Mar-co和Varetto（1994）也用这种方法对意大利的企业进行了财务危机的分析预测。由于神经网络模型具有较好的纠错能力，这些研究与以往的线形分析模型相比都取得了较好的结果。

关于神经网络模型应用的研究，杨保安等（2001）将BP 神经网络分析方法运用到商业银行贷款风险中有关财务信息预警信号中，构建了非线性财务预警模式。喻胜华等利用神经网络方法对财务风险进行了识别。该研究表明，网络特征识别的准确率为80%，该网络对财务健康公司的判断的准确率为100%c。杨淑娥（2005）采用BP人工神经网络工具，以120家上市公司作为建模样本，从企业的短期偿债能力、长期偿债能力、盈利能力、资产管理能力、主营业务鲜明程度、公司增长能力6个方面，选取了15个备选财务指标，通过剔除未通过T显著性检验的速动比率、利息保障倍数、应收账款周转率、存货周转率以及资本保值增值率5个指标，将保留下来的10个财务指标作为建模的原始变量，并使用同期60家公司作为检验样本建立了财务危机预警模型。与采用主成分分析法建立的模型对同一建模样本和检验样本的预测精度相比有很大的提高。

5.非财务指标的财务预警模型。以财务指标来建构预警模型，往往容易因财务报表资料不真实，而使财务发生危机的公司在预警模型上无法完全事前预警，因此，考虑非财务指标的加入，希望能够提高预警模型的准确与时效性。在非财务指标变量使用上，大致可分为公司治理因素（如交叉持股、股权结构、董事会组织、管理变量等），以及会计师信息等。Gilson（1989）认为高层管理者如CEO总经理或总裁等离职也可以作为财务危机的指标，他以1979年至1984年共381家发生财务危机的公司为样本，发现52%公司的有高级管理人员异动之情形而正常公司只有19%。Shumway（2001）以会计变量和市场变量两类变量应用Logistic模型进行研究，结果表明运用会计和市场两类变量可以提高破产公司预测的准确性。

国内这方面的研究还较少。叶银华等（1997）指出关联方股权交易是一种权益问题，并由此推论，关联方股权交易比率愈高，利益输送愈严重，隐含伤害公司生存的可能性愈高。其2002年的研究又指出，公司治理不佳的企业，控制股东会出现持续伤害公司价值的行为，亦即挪用资金及非常规关联方交易，将减少增强公司竞争力的投资，而危及公司生产力及获利能力，若控制股东没有考虑上述现象，则其所决定伤害公司价值的金额过大时，会增加公司产生财务危机的概率。

三、小结

与单变量定量分析法依赖个别变量进行判断相比，定性分析考虑的问题可能更加全面，进行判断的基础更加扎实。此外，相对于一些定量财务风险分析法用财务风险变量与标准值相比较的方法来判断财务风险发生的可能性，定性分析主要依赖人的经验判断来作出预测，而人的判断可以将企业面临的复杂内外环境因素考虑进去，特别是将个别企业面临的一些特殊因素考虑进去，这是定量分析难以达到的。但是，定量财务风险识别方法是根据数据进行决策，避免了定性分析中依靠人的经验进行判断使得判断结果的主观性较强的缺陷。同时，由于定量分析是根据数据进行决策，因此，只需要收集被决策企业的有关数据，进行计算，然后与标准值相比较，就可以对企业的财务状况进行判断。显然，这种决策程序简单，决策成本低。

风险分析的方法范文第4篇

1.1 系统建设必要性

随着世界经济形势和金融环境发生的巨大变化，作为金融市场中的重要组成部分，商业银行在发展中面临的风险很多，而信用风险始终是其面临的最主要风险之一，也是影响一国经济发展的主要因素。与此同时，监管部门也规定商业银行新资本协议的整体规划和实施路径中，信用风险数据集市是新协议实施合规达标的必要条件之一。

在此背景下，结合时下迅速发展起来的“大数据”思想，在商业银行信用风险管理中，构建信用风险数据集市成已为必然的选择。

1.2 银行同业系统建设情况

近年来国内外同业银行期纷纷开展风险数据标准设计与风险数据集市建设项目。通过数据系统的建设加大对各类内外部数据的运用，借此提高风险管理的能力和水平。

国外方面，在不断加大对信用风险管理的关注力度和研究力度的同时，各类数据运用系统的建设已全面展开并在信用风险管理中得到了运用。Mckinsey公司的研究表明：信用风险占银行总体风险敞口的60%，是导致银行破产的最主要因素，也是导致区域性金融危机甚至全球性金融危机的根本原因之一[1]。国外的许多先进银行已实现了内外部数据的高度整合，并已积累了大量历史数据，建立起各自的信用风险违约数据库。

国内方面，我国的商业银行也在紧跟国际发展步伐，近年来也逐步建立起了基于计算机技术的信用风险管理体系。如：平安银行开展了“风险数据集市建设项目”；宁波鄞州银行开展了“全面风险管理系统项目”；徽商银行开展了“徽商银行零售信用风险数据集市项目”；天津农商行开展了“信用风险数据集市管理系统项目”等[2]。但与国外先进银行相比，还存在较大的差距，因此需要加快基于数据的信用风险管理系统。

2 信用风险数据集市构建探索

2.1 信用风险数据集市定位

信用风险数据集市的定位是构建一个适应商业银行数据特点和信用风险管理需求的数据中心系统，为进一步完善商业银行全方位、多层次的信用风险管控体系服务。通过对海量的内外部数据按不同主题进行区分和加工，计算出各类指标等中间数据和衍生数据，将数据中的隐含信息最大程度的加以挖掘、表达和运用，为信用风险管理提供服务。

2.2 信用风险数据集市建设目标

信用风险数据集市的总体建设目标是建立一个以信用风险管理为主、面向全行各业务部门的、支持各类信用风险应用的数据集市环境。数据集市的数据范围需要覆盖银行内部客户方面、交易与投资业务方面、信贷资产业方面的所有细节数据与相关风险应用的派生数据，为各个不同的风险应用系统之间提供数据共享服务，以保证全行一致的风险数据视图根据信用风险数据集市的定位，并结合商业银行信用风险管理的需求和特点，系统的建设目标主要包括以下几方面：

1） 解决各系统数据分散、彼此独立的问题，构建全行性的数据平台，对来自不同系统的数据进行整合后的共享，实现数据的统一管理和利用。

2） 尽可能多的收集并利用与信用风险相关的各类外部数据，如工商、税务、征信等方面的数据，使商业银行内部的信用风险管理从有限的内部资源中延伸到广阔的外部环境中，利用更多有价值的数据信息为信用风险管理服务。

3） 对获取的基础数据进行掘取和加工，提炼出客户、产品、行业、机构等不同维度中的隐含信息，分析并掌握数据背后的潜在规律，为信用风险管理提供依据，完成业务数据向信用风险管理信息的过渡。

4） 面对信用风险管理中不同下游应用系统的数据需求，在集市内部区分不同的数据模型，在集市外部提供统一的数据供应平台，保证各应用系统间数据的统一性。

5） 解决行内各部门间信息不对称的问题，统一内外部监管报表数的据口径，实现集市自动对不同系统、不同报表之间数据的校验，提高报表数据质量，并提供灵活查询工具实现随时、随需提取数据生产报表。

3 系统总体架构

3.1 数据采集方案

信用风险数据集市是对数据进行应用的系统，因此数据采集是保证系统性能和应用效果的前提和基础。在设计数据采集方案时需要重点考虑数据质量、采集效率、ODS数据库建设以及数据处理过程ETL的实现。

为保证数据质量，除了在系统建设初期通过数据分析和业务部门访谈来查找和修正错误数据外，在系统架构的设计中也应该引入数据质量管理和控制机制，在数据采集的源头上做好数据质量管理和控制，避免因数据质量问题造成上层应用的失真。

数据质量管理和控制机制的工作原理如图1所示。采集来的数据被存储在数据存储区中，在数据存储区之后设定一系列的数据质量检查规则对数据质量进行检查。质量检查规则是通过数据质量规则库来完成的，数据质量规则库是事先定义好的检查规则，当然也可以随时对其中的规则进行修改和补充。

ODS数据库对数据的采集应当实现的目标是：将内部各业务系统数据及外部不同来源的数据采集至统一的ODS数据仓库，再经过统一的ETL处理过程后供应给信用风险数据集市，如图2所示。

各业务系统数据先经过ODS汇总后，再统一供应给集市，这样可大大提高数据采集效率，同时减少数据冗余问题，并节省存储空间。

ETL的处理过程是指数据的抽取、转换和装载，主要作用是减少对数据仓库时间窗口的占用，减少数据的转换过程。随着基于信用风险数据集市应用的增多，ODS到ETL的过程应减少依赖性，避免应用的增加造成ETL的重复开发。

上述的数据采集架构，从数据的采集路径与环节看，数据流明确，环节简单，对原业务系统影响很小。而信用风险数据集市的数据统一来源于ODS，也能保证系统的安全性也较高，且有效避免了重复的数据整合与转换工作[3] 。

3.2 系统逻辑结构设计

信用风险数据集市以挖掘数据中的信用风险信息为目的，对于数据的应用应打破关系型数据库理论中标准泛式的约束，将业务系统的数据重新组织和整理，为各类信用风险应用提供数据支持。在对整个系统的逻辑结构进行设计时，应从面向应用的角度出发，采用“自顶向下”的设计方法，对数据分层处理、逐层加工。按照这个思想，将信用风险数据集市的逻辑结构设计如图3所示。

系统逻辑架构自下而上分为三层 ：基础层、模型层和应用层。基础层包括从ODS数据仓库以及ETL处理过程；模型层包括数据缓冲层、基础整合层、加工汇总层和应用接口层；应用层指针对信用风险数据的各类应用，如：为相关系统供数、RWA及经济资本计算、固定报表、灵活查询、指标查询等。

3.2.1 基础层的设计

基础层的关键在于ETL过程的设计。ETL过程的作用是将ODS获取的数据，经过一系列加工处理加载进信用风险数据集市的过程。ETL处理流程主要包括以下主要步骤[4]：

数据抽取：数据抽取就是将集市需要的业务数据从ODS数据仓库抽取到ETL的数据转换区的过程；

数据检查和出错处理：在数据转换区中，对源数据质量进行检查，形成检查报告，并进行相应的出错处理，对于严重错误，需要系统维护人员现场做出相应的处理。

数据转换：数据转换包括对源系统数据进行整理、剔除、合并、验证等一系列转换工作，最后形成集市数据结构所需的数据，存放在转换区的数据表中。

数据加载：数据加载将数据转换的结果数据加载到集市，并形成数据加载情况的报告。

经过以上ETL处理流程，能够使数据源稳定的、周期性的导入到信用风险数据集市中。

3.2.2 模型层的设计

模型层是信用风险数据集市的核心，这层的作用是组织信用风险管理所需的数据，形成信用风险类应用的数据基础。基础区按不同风险主题采用模型化结构存储信用风险应用所需的各类明细业务数据。因为各类信用风险采用的计量方法不尽相同，因此基础区按不同风险主题对数据进行整合。又因基础数据来自不同的源系统，结构复杂多样，为将这些数据整合、关联起来，形成完整的信用风险数据信息，同时在结构上保持一定的稳定性和一致性，因此在不同主题下采用模型化结构对带有同样业务特征的数据进行分类存储。

在模型层，经过ETL处理后的数据被存储在数据缓冲层中。数据缓冲层是一个数据临时存储区，其作用是等待数据被进一步调用。

在数据缓冲层之上是基础数据整合层，在这层中，集市将按照不同主题域对数据做初步的区分和整理。主题域的划分是逐层细化的，基础整合层主要有对公信贷、零售信贷、公共主题、投资交易几个主题。其中对公信贷包括参与主题、客户评级、交易活动、业务流程、风险缓释、债项评级、不良资产、财务信息等二级主题；零售信贷包括个贷、个人征信、信用卡、零售分池、中小企业等二级主题。

经过基础整合层的主题域划分，各类业务明细数据和外部数据已被做出初步汇总和区分，不同来源的数据经过主题的划分被有效关联起来，数据间的聚合程度得到了提高，有利于数据的进一步运用。

基础整合层之上是加工汇总层，加工汇总层完全由应用驱动，根据信用风险管理应用需求来存储和加工汇总后的指标数据等。该部分可以根据不同应用系统的指标进行划分二级主题，也可以根据风险的收益、资本、敞口等等进行划分主题对基础整合层的数据加以挖掘和提炼，进一步从基础数据中提取有效信息，产生更多的中间数据、指标数据和衍生数据。

信用风险数据集市中，直接与各类应用对接的是应用接口层。这层定义了集市与具体应用间的数据接口、数据文本、视图和建模款表等，将数据模型中的信息通过具体应用表达出来，使信用风险应用得以实现。

3.2.3 应用层的设计

应用层是信用风险数据集市建设的目的所在，根据商业银行信用风险管理方面的具体需求可通过信用风险数据集市支持内部评级系统、风险预警系统等系统的建设，完成RWA及经济资本和各类指标的计算，提供内外部监管报表的查询等。在下文中将对信用风险数据集市的具体应用展开进一步探讨。

4 信用风险数据集市的应用

信用风险数据集市的应用总体可分为三个方面：数据支持、报表和统计分析和决策支持，如图4所示。

4.1 数据支持类应用

数据支持是指为各类信用风险管理类的系统供数，满足各类信用风险应用系统的数据采集需求，保证这类系统的应用的顺利实现。同时也与这类信用风险应用系统进行交互，即不仅为下游应用系统提供数据支持，也吸收这类系统产生的数据结果，用于更多的信用风险管理当中。因此，信用风险数据集市在数据支持方面是双向的，数据流的进、出两条线是并行的。

4.2 报表和统计分析类应用

报表和统计分析的应用分为定制报表和灵活查询。定制报表指根据信用风险管理的内外部监管报表需求，按确定的报表样式、数据口径、取数规则、勾稽关系和报表频度等制作出直接可用的报表。灵活查询则是不针对具体报表需求的数据提供，只提供足够多的数据字段，由用户自己根据需求选取所需字段并加以组合，形成符合自身需求的报表或查询结果。

4.2.1 风险分析主题的划分

在实现报表和统计分析类的应用中，应重点考虑两方面问题：一是如何最才能大程度的满足各类不同的报表或数据查询需求，二是需要考虑随着业务的发展以及信用风险管理的不断深入，报表和统计分析的需求还将不断增长和扩展。从这两点出发，需要将数据区分成不同的风险分析主题。

风险主题的划分应从报表及统计分析的需求出发，先把集市中已有的数据区分成诸如资产质量、不良资产、预警监控等不同主题，再对每个主题进行挖掘和补充，利用已有数据产生更多隐含数据，丰富每个主题的数据字段。每个主题之间是彼此独立但又相互调用的关系。除了划分风险分析主题外，商业银行还可以针对自身的需求和特点建立专题话的分析主题，如集团客户分析，关联交易分析等。

4.2.2 报表工具的选择

报表和统计分析类应用的另一个难点就是灵活查询的实现问题。提供灵活查询功能的目的在于使用户可根据需要随时提取数据信息或生成报表。因此，灵活查询需要结合专门的报表工具才能得以实现。

综合考虑报表工具的缓存能力、数据提取的灵活程度等方面，选择了ORACLE公司的BIEE报表工具。它不仅在数据缓存和提取上表现良好，还可以完整的连接企业内各个异构数据源，从而使报表制作变的更加智能。用户可以通过不同数据字段、度量维度和分析维度轻松组合出所需的报表，必要时还可以通过图形展示。

4.3 决策支持类应用

决策支持引进不同的决策分析模型，通过大量的数据计算对某个风险专题进行推演，其计算 结果可反映管理决策的可行性或给出可供选择的方案。如RWA及经济资本的计算、压力测试、组合管理等都是信用风险数据集市在决策支持方面的应用。

5 结束语

本文从商业银行信用风险管理发展的需要出发，结合内外部监管要求，探讨了信用风险数据集市的建设方法，并详细阐述了系统在数据质量控制、数据模型设计和具体运用方面的构建思路并给出解决方案。

从商业银行信用风险管理的发展趋势来看，信用风险数据集市必将过渡更为包含更多数据信息的大数据系统，并且还要从独立的系统发展成为与云端数据交互的共享系统。

参考文献：

[1] 王彦龙.企业级数据仓库原理、设计与实践[M].北京：电子工业出版社，2009.

风险分析的方法范文第5篇

关键词：财务风险；偿债能力分析；

陕西安德房地产开发有限公司地产随着改革开放的深入发展和中国特色社会主义市场经济的日趋完善，我国房地产行业逐渐呈现出一种活跃发展的势态。比如当下的"房地产热"等虚拟经济繁荣的现象广泛存在。由于我国的房地产企业起步较晚、缺乏雄厚的基础、规模较小， 企业运行没有实现其一定的标准， 与国外房地产业比相差程度高。同时又受国家宏观政策调控影响， 国际经济变动的影响，金融政策的严格控制， 使得我国很多房地产企业存在一定的财务风险，这是企业生存发展需要迫切解决的现实问题。

本文以企业财务风险管理理论为基础，通过理论与实际相结合的原则，以陕西安德房地产开发有限公司地产控股股份有限公司为例，通过分析其偿债能力，制定其财务风险的防范措施，并得出有一定意义的结论和建议。

一、财务风险的概念

（一）财务风险的概念

财务风险是指企业受多种不确定因素的影响，未能实现其预期的收益，从而产生损失的可能性。狭义的财务风险， 是指由于利用财务杠杆给企业带来的破产风险或普通股收益产生大幅度变动的风险。广义的财务风险， 是企业在筹资、投资、资金运营及利润分配等财务活动中因各种因素而导致的对企业的生存、盈利及发展等方面的重大影响。[1]

（二）财务风险的基本类型及其影响因素

1.财务风险的基本类型

企业的财务活动是一个完整的系统，其包括融资、投资、资金回收、收益分配这四个环节，在各个活动环节都可能会产生风险。因此，财务风险也是个综合性较强的概念。首先，财务风险也同样涉及到了该企业资金运动的各环节、该企业内部的各方面以及该企业环境中的各因素。其次，企业中的其他风险，如政策风险、经营风险等，其影响的效果最终也同样会归结到该企业的财务成果上。 因此按照财务活动的具体内容，财风险主要由融资风险、投资风险、资金回收风险和收益分配风险等构成。

2.财务风险的影响因素

财务风险的概念及类型决定了影响财务风险的因素是多种多样的。只有了解了影响财务风险的因素，才能进行合理调控，从而使财务风险降到最低的合理范围内。而对于房地产行业，一般的影响因素有以下几点。

（1）企业是否有合理的融资结构，是导致企业财务风险的重要影响因素之一。不合理的融资结构会带来较大的资金成本，导致负债过大，带来财务风险。

（2）是否有合理谨慎的拿地制度也是影响财务风险的重要因素之一。不合理的拿地政策会导致过多资金冻结，使资金无法在短的时间内带来收益。

（3）财务风险同样受产品结构影响。产品结构多样化，可以促进销售，利于资金循环，从而分散风险。

二、陕西安德房地产开发有限公司地产以及房地产行业的财务风险现状

（一）企业背景

陕西安德房地产开发有限公司地产的总称是陕西安德房地产开发有限公司地产控股股份有限公司，成立于1984年，总部位于深圳。它是以集中销售、租赁、物业管理为一体，物业品种齐全的大型房地产开发集团。陕西安德房地产开发有限公司地产是一个典型的资金密集型行业，对于一个房地产企业来说，健康的资金链相当重要。但是由于我国的金融市场发展落后于形势的发展，房地产行业过多依赖银行贷款，筹集资金的途径有限等问题， 使得房地产行业的资金状况一直处于临界状态。目前，政府为了控制房价过快增长， 推出一系列宏观调控政策， 对各大银行均收紧了房地产贷款限额， 很多房地产企业面临着较大的压力。

（二）目前房地产行业财务风险现状

2010年， 随着我国房地产市场调控的加深， 房地产市场已有回归常态的趋势， 对房地产企业资金链的影响主要体现在资金筹集、资金使用以及资金回收三方面。

1.资金筹集--融资全面收紧

受我国宏观调控政策的影响， 房地产企业筹资渠道全面收紧， 银行贷款限额收缩， "定向宽松" 政策限制资金流向房地产开发企业， 资金来源结构变化明显。主要表现在： 企业自筹资金比重有所增加， 国内贷款所占比重下降， 利用外资比重明显下降。在国内融资困难加大的情况下， 借助海外融资将是房地产企业缓解融资困境的有效途径。外资的使用将减小我国房地产企业受宏观政策调控的影响， 也有利于企业管理的升级创新， 因此我国房地产企业应积极拓宽外资的融资渠道， 提升资金管理能力。

2.资金使用--面临土地价格高压

在房地产开发成本中， 土地费用、各种税费等土地成本比例达四成左右， 是房地产项目开发中最主要的成本， 其不确定性也是最大。房地产企业在2009年、2010年拿地迅猛，但地价较高。在严厉的房地产调控政策下，房价涨幅明显速度变慢， 部分地区房价下降， 市场成交量持续低迷， 房地产企业资金筹集受到很大限制。另外财政部、 国土资源部等五部发文加强土地出让管理， 规定缴纳土地款原则上不超过一年，首次缴纳比例不低于5 0%。 如果这一政策严格执行， 之前进行土地储备的房地产企业将面临巨大的资金压力。

3.资金回收--楼市交易惨淡

房地产市场受限购、限价政策以及房产税区域可能扩大的影响， 房价下降期望逐步加强， 市场观望态度进一步加重， 市场成交量下降。2011年房地产市场成交量为940万平方米， 同比下降1 0%， 房地产企业的销售房子可以直接拿回的资金受阻， 其资金状况面临巨大挑战。因此，降低商品房库存、促进销售、加快资金回笼， 成为房地产企业的重要任务。

三、陕西安德房地产开发有限公司地产控股股份有限公司的财务风险分析

（一）陕西安德房地产开发有限公司地产财务风险形成原因

陕西安德房地产开发有限公司地产企业开发实行的是资本金制度，但是在企业开发的初期阶段以负债开发为主，自有资本比例相当低。大量的开发资金来源于银行贷款。如果公司以负债形式进行的投资不能按期收回并取得预期的经济收益，公司将无法归还所欠的债务。当前，我国房地产企业的资金大部分来源于银行贷款、预收款以及外资投入，企业可自由支配且无需偿还的资金较少。这就使得国内房地产企业过分依赖于贷款和预收款，其资产负债率高，承担利息费用高，资金周转余地小。这是房地产企业无力偿还债务风险的根本原因[2]。

（二）陕西安德房地产开发有限公司地产的财务风险分析

本文从偿债能力入手，通过计算分析营运资本、速动比率等数据，从而对该企业的财务风险进行分析。企业偿债分析的内容受企业负债的内容和偿债所需资产内容的制约，通常分为短期偿债能力分析和长期偿债能力分析[2]。

1.从短期偿债能力分析

短期偿债能力是指企业以流动资产偿还流动负债的能力。资产的流动性、流动负债的规模与结构等是影响短期偿债能力的主要因素。[3]

（1）营运资本的计算与分析

营运资本是指公司对于短期资产的投资， 如现金、可转让证券、存货等流动资产。净营运资本是指流动资产减去流动负债的余额。[4]在静态上分析：陕西安德房地产开发有限公司地产2012年第一季度的营运资本说明其有一定的偿债能力，因为其流动资产抵补了流动负债后还有一定剩余，即37，106，336，746.00元。从动态上分析：该公司的短期偿债能力与近三年第一季度的营运资本进行对比，可得出从2010年开始到2012年，营运资本年年递增，并且增加幅度明显。从2010年至2012年增加了16，697，560，938元。营运资本之所以增加是因为该企业当期流动资产的增长速度比流动负债的增长速度快。同时，营运资本的增加也说明陕西安德房地产开发有限公司地产的短期偿债能力每年都有明显增强，并且用于日常经营需要的资本也稳步增强。

（2）速动比率的计算与分析

速动比率是指企业的速动资产对流动负债的比率。计算速动比率的关键在于计算速动资产。速动资产就是流动资产减去存货的差额。速动比率是衡量企业流动资产中可以立即变现用于偿还流动负债的能力。通常，如果速动比率为100%，就说明企业有偿债能力；相反，如果速动比率低于100%，就说明企业的偿债能力不强。因此，该指标越低，企业偿债能力越差。但是如果该指标过高，则说明企业拥有了过多的货币性资产，也就意味着失去了一些较好的投资及获利机会。其计算公式为：速动比率=（流动资产-存货）/流动负债。从动态上分析：陕西安德房地产开发有限公司地产的短期偿债能力与近三年来第一季度的速动比率进行对比，可得出从2010年开始到2012年，速动比率年年递增，并且增加幅度很明显。由2010年的0.48到2011年的0.52，再到2012年的0.65，共增加了0.17。速动比率之所以增加是因为该企业的期末流动资产中，速动资产规模降低，存货周转加快的结果。但是，从静态上分析：陕西安德房地产开发有限公司地产2012年第一季度的速动比率为0.65，远低于企业的安全边际1，说明其偿债能力很低，短期债务存在风险，也可能导致企业陷入财务困境。

（3）现金比率的计算与分析

现金比率是通过计算企业现金类资产与其流动负债之间的比率，来衡量企业资产的流动性。通常在企业的流动资产中，现金及其等价物的流动性是最好的，可以用于偿还企业的短期债务。由于现金比率是量度所有资产中相对于当前负债最具流动性的项目，因此，用现金比率来衡量企业的偿债能力是最为保险的。其公式为：现金比率=货币资金/流动负债。从动态上分析：陕西安德房地产开发有限公司地产的短期偿债能力与三年来第一季度的现金比率进行对比，可得出从2010年开始到2012年，现金比率波动较大，但是总体幅度不大。由2010年的0.37到2011年的0.33，再到2012年的0.41。从静态上分析：企业2012年第一季度的现金比率为0.41，从总体上看还比较高，表明该企业有一定的偿债能力。

2.从长期偿债能力分析

长期偿债能力是指企业长期债务到期时企业盈利或资产可用于偿还长期负债的能力。长期偿债能力分析对企业债权人、投资者、经营者以及与企业有关联的各方面等都有极其重要的意义。因此，一个企业具有良好的长期偿债能力其财务风险也会较小。

（1）资产负债率的计算与分析

资产负债率是综合反映企业偿债能力，尤其是反映企业长期的偿债能力的重要指标。它也是指企业的负债总额与资产总额之间的比率。其计算公式如下：资产负债率=负债总额/资产总额。资产负债率同时指企业资产总额中债权人提供资金所占的比重，也可用于反映债权人发放贷款的安全程度。对于企业来说，资产负债率为50%为合适，这样利于风险与收益的平衡。如果指标大于了100%，说明该企业已经资不抵债，可以视为达到破产警戒线。由2010年的0.6到2012年的0.7，增加了0.1，也同时越来越偏离了50%。说明陕西安德房地产开发有限公司地产的长期偿债能力每年都有较为减弱，从而使财务风险有增大的趋势。

（2）净资产负债率的计算与分析

净资产负债率是指某企业的负债总额与所有者权益总额之间的比率。可以用来反映总资产结构的指标。如果某企业的净资产负债率过高，说明企业负债过高。从企业的所有者和其经营者的角度看，如果该指标过低，则不利于扩大生产经营规模以及取得较好的财务杠杆收益。因此，适当的负债经营也是有益的。一般会认为净资产负债率为100%最为合适。从静态上看：陕西安德房地产开发有限公司地产2012年第一季度的净资产负债率为2.37，远高于100%，表明所有者权益对所负债可偿还的保证程度较低，这样债权人就较不安全。从动态上分析：该企业的长期偿债能力与近三年第一季度的净资产负债率进行对比，可得出从2010年开始到2012年净资产负债率年年递增，增加幅度较为明显。2010年到2012年增加了0.85，但明显偏离了100%。从此角度看，说明陕西安德房地产开发有限公司地产的长期偿债能力每年都有明显减弱，从而大大增加了财务风险。

（3）长期负债率的计算与分析

长期负债率是分析该企业的长期偿债能力的重要指标之一。通过企业的非流动负债与非流动资产之间的比率来进行计算。长期负债率越低，该企业的长期偿债能力就会越强，这样对于债权人来说，其安全性也就越高了。从动态上分析：陕西安德房地产开发有限公司地产的长期偿债能力与近三年来第一季度的长期负债率进行对比，得出从2010年开始到2012年，长期负债率持续上升，增长幅度明显。尤其是2012年，由于非流动负债大大增加，而非流动资产却较前年有所下降，因此导致长期负债率明显上升。从静态上分析：陕西安德房地产开发有限公司地产2012年第一季度的长期负债率为3.14，较为偏高。从此角度看说明其长期偿债能力较低，对债权人来说，其安全性也较低。该企业存在不可忽视的长期偿债风险。

四、陕西安德房地产开发有限公司地产财务风险的控制和预防措施

基于上述财务风险的分析，并结合陕西安德房地产开发有限公司地产控股股份有限公司的财务风险现状，提出了解决其财务风险的防范措施，同时也可作为该公司应对财务风险的思路：

（一）要合理调节融资结构

陕西安德房地产开发有限公司地产的流动负债以及负债总额等都偏大，导致资产负债率等比率过高。这样会带来不容忽视的财务风险。由此可看出，造成陕西安德房地产开发有限公司地产的财务风险最主要的原因便是资金压力。据资料显示，陕西安德房地产开发有限公司地产将商业地产定位于"城市区域综合运营开发"，导致每个项目所需要的资金量很大。因此要合理地调整融资结构，合理减少负债，从而降低目前的资产负债率，使其尽力保持在50%，从而减少财务风险。此外，陕西安德房地产开发有限公司地产还应该寻找一条不同的融资渠道，来摆脱困局。如果按其计划，能够顺利在香港上市的话，港股融资渠道众多，可使用的工具包括发行债券、可转换债券或者股权融资，任何时候只要股东同意或有人愿意购买就可以集资，而在A股上市的房地产企业因房地产调控则无法进行再融资。通过以上调节，使其融资更加合理，从而减少财务风险。

（二）进行战略性转移

陕西安德房地产开发有限公司地产从去年已经开始进行战略转型，分拆商业地产，将商业地产业务整合到招商商置进行运作。做大做强商业地产是招商地产的一个重要的战略方向。这是非常好的趋势。此外，陕西安德房地产开发有限公司集团的支持和强大背景，是陕西安德房地产开发有限公司地产今后发展的最大优势。在招商集团的帮助和支持下，企业可以获取一些更好的资源。对企业未来的业务增长和利润增长有推动作用。同时结合产业协同，尤其在产业方面进行相互协同，获取更多土地资源。这在某种程度上来讲，也会给招商集团公司带来更好的竞争力。这样进行战略性转移，寻找新的机遇，更好地发展强大企业。

（三）合理开发土地以及加大营销的力度

每个房地产公司都要开发土地，这是公司维持生产的主要行为。面对财务风险，陕西安德房地产开发有限公司地产应该要采取更谨慎的开发政策。譬如像四线城市，地价相对较低，是一个不错的尝试。同时也要尽量保证拿下来的地块具有抗风险的能力，要有很好的创造效益的能力。同时还要更有效的发扬陕西安德房地产开发有限公司地产在全国老客户的资源，扩大销售业绩。过去陕西安德房地产开发有限公司地产过多地将重心放在一二线城市以及高端产品。今后应该有所调整，进行结构性的转变，适当地考虑三四线城市和大众化产品，从而提高销售量，加快资金循环，更好地应对市场。

参考文献：

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[6]雷晓敏衡量企业家信用的财务指标分析[J].中央财经大学学报，2007，（3）.

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