投资风险分析方法

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投资风险分析方法范文第1篇

摘 要 本文提出了一种房地产投资风险评价指标体系，运用层次分析法（AHP法）与模糊综合评价方法进行了风险指标权重的确定和投资风险的评价为房地产开发企业提供了科学决策的依据。

关键词 房地产投资风险 风险评价指标体系 层次分析法 模糊综合评价

一、引言

当前我国在投资风险评价研究方面主要存在以下不足：一、所涉及风险影响因素较少；二、各种风险因素间的相关性研究不充分；三、一般采用静态分析方式（如盈亏平衡分析、灵敏度分析及概率分析方法等）。为此，本文针对以上情况提出了一种房地产投资风险综合评价体系，利用模糊综合评价方法对投资项目的风险进行综合评价。为房地产开发企业全面科学的评价投资项目的风险提供了一种有效的方法。

二、房地产投资风险综合指标评价体系

（一）评价指标体系构建的原则

1．全面性。指标体系作为一个有机整体，既有反映项目收益的指标，又有反映总投资和工期方面的指标；既有确定性指标，又有风险性指标。

2．科学性。指标体系的设计要力求反映客观实际，对评价的结果需要复核和检验。

3．可行性。指标体系不仅在理论上行得通，在实际操作上也要简单易行。

4．系统性。指标体系要注意结构层次，横向可比，纵向可比，重点突出。

（二）指标评价体系的构成

在分析房地产投资风险影响因素的基础上，根据构建原则，构建房地产投资风险的评价指标层次体系，包括：目标层A、准则层B和指标层C。

三、模糊综合评价方法

模糊综合评价方法是一种综合运用层次分析法和模糊评价法来评价具有“模糊性”事物的系统分析方法。模糊评价法解决了层次分析法的各方案对各评价因素优劣性评分的问题；层次分析法则为模糊综合评价提供了较为科学的评价指标体系和各因素的权重。

（一）建立综合评价指标体系层次结构模型

利用层次分析法进行房地产投资系统风险分析时，最重要的一步是进行投资风险辨识，并在此基础上建立房地产投资风险的层次结构模型。本文所建立模型如下表所示。

在评价过程中，评价者不可能精确判断矩阵元素bij的值，只能对它进行估计。如果在估计时有误差，必然导致判断矩阵的特征值有偏差。在构造判断矩阵时，并不要求判断具有严格的一致性。这是客观事物的复杂性与人们认识的多样性所决定的。但是，要求判断具有大体的一致性。即在求出λmax后进行一致性检验。

过程分为两步，首先计算一致性指标CI=（λmax-n）/（n-1）。然后随机引入一致性指标RI，计算一致性检验系数CR=CI/RI，计算结果CR≤0.1，则这个判断矩阵有满意的一致性，其特征向量W表示的层次排序的权重基本合理；否则调整判断矩阵，直到获得满意的一致性指标为止。

（三）计算组合权重

根据指标层C风险因素相对准则层B风险因素的特征向量集W和准则层B风险因素相对评判目标A系统风险的特征向量V，可以计算得出指标层C风险因素相对于评判目标A的系统特征向量U，即系统权重向量，相应的计算公式为：U=W×V。

（四）建立多层次模糊综合评价模型

确定评价指标的评价集T=t1，t2，…tm以及相应的风险隶属度向量。最后，得出模糊综合评价模型。

四、结语

模糊综合评价方法克服了传统决策方法只能衡量房地产投资中某单一风险的弊病，将房地产投资作为一个系统来衡量其整体风险程度。该方法不仅可以得出对项目评价的优劣性定位．而且可以周全地考虑各因素对项目实施效果的影响程度的大小。为投资者的投资决策做出参考依据，具有较大的应用空间应用价值。

参考文献：

[1]刘秋燕.房地产投资分析.大连:东北财经大学出版社.2007:308-324.

投资风险分析方法范文第2篇

关键词 投资风险 计量方法 阶段性

一、引言

近20年来国际金融市场的发展使行业内的竞争加剧，现代金融理论、金融工程技术和计算机技术的发展为金融投资带来了更多的可能性。目前关于投资风险的计量有很多指标，包括以投资收益率的方差、标准差为基础的计量方法；以Hurst指数计量的风险指标代表的非线性计算方法；以收益率的下方风险为基础的计量指标，包括Var、LPM等等。投资除了存在系统性的市场风险之外，主要面对的风险就是价格波动的风险，这种因为价格波动而带来损失的可能性就是我们所说的投资风险。运用统计学的方法对投资风险进行计量通常运用的是均值方差，用于指导投资者关注风险，把握投资时机。

二、投资风险概述

投资风险管理经历了60年代的资产负债模式到80年代的资本协议约束模式，到现代的全面风险管理模式，经过金融危机的洗礼，各国领导吸取经验教训，认识到金融危机中最大的教训就是监管责任的不到位，美国监管部门对于金融投资机构的管理有欠缺，因此诞生了新的衍生工具，从管理思想到风险管理定价模型到市场风险与信用风险的相关关系等内容确定了投资风险的测算和管理方法。通过一系列的模型定出最终收益与风险的相关关系，给出相应的评级，为投资者提供投资参考。市场定价模型考虑的因素包含市场的所有因素，例如基础资产、交易对手金融违约风险等，也为信用资产的归类给出了相关性指导。构建了风险管理的识别和量化体系，实施新资本协议的目标来指导提高风险管理水平。建立有效的风险评估模型，控制操作风险，运用巴塞尔规定的基本指标法和标准法以及高级计量法，对相关数据进行测量。

三、投资风险统计学特征

（一）偏差的好坏

当收益率波动向下时，低于投资者预期，就是一种坏的偏差，反之投资收益率向上波动，可能高于投资者预期时就是一种好的偏差，通常情况，对于多头投资者而言，投资风险就是坏的偏差。对于空头投资者而言则情况相反。观察收益率曲线的波动情况和总体走势能够帮助投资者对风险形成预期，以及判断市场情绪。

（二）投资风险的期望特性

对于投资者来说，投资风险与投资期望是相对的，当实际获得的投资收益高于投资者的原始期望值时，有利于投资者建立信心，与此同时，投资期望值越高，投资风险就越大，此时投资者将舍弃低盈利机会，增加融资，用于投资更高风险高收益的项目，其期望值也同时增加。因此，对于投资风险的分析一定是建立在投资期望的基础上的。通常投资都有一定的周期，根据投资周期的阶段性，能够运用统计学方法对投资风险进行计量，运用均值―方差量化投资者实际收益情况，通过统计分布情况分析投资的好坏。在投资实践中通常选择无风险收益率作为期望收益率，并且将低于无风险收益率的投资视为发生投资风险，若是针对个人投资者的研究则需要依据个人投资者的投资期望来进行测算。

（三）投资风险的时间特性

设定不同的统计周期对投资风险进行测量，其风险程度会有所差异。时间单位属于月、季、年以上的投资为长线投资，时间以日、周为单位为短线投资。投资风险的时间特性与不同时间段的投资收益相关联，因此描述投资风险时应当以时间为基础，叙述为月投资风险、季投资风险和年投资风险。

四、基于均值-方差模型的风险计量方法

均值―方差模型是统计学的基本计量方法，在马科维兹之后的研究集中于期望收益率曲线向下趋势的风险研究，并且建立了计量风险的通用公示：

定义：W为未来的财富值；

f（W）表示财富值的概率密度；

F（W）表示财富值的积累概率密度；

U表示财富的期望值；

得到的计算公示如下：

第一，方差

第二，半方差

第三，绝对离差

第四，财富值低于期望的概率

将以上公示进行合并得到如下公示：

将W固定于U上之后，得到专门用于计量Downside Risk的a-t两参数模型，也就是现在著名的LPM（Lower Partial Moments）模型：

上述公示中的a，t可以代表任意值，通常情况只讨论a取值为0，1，2的情况；当a=0时，LPM0 表示低于期望的概率水平；当a=1时，LPM1表示低于期望的收益率与期望值之间的偏差；当a=0时，LPM2 表示低于期望的收益率与期望之差的平方的平均可能性。

五、期望-半方差风险计量模型

2000年之后学术界开始重新审视半方差的计量方法，并给出了一个新的计算方法，如表1所示：

表1 基于均值的半方差计算方法

Year Return R

1990 10%

1991 -5% -5% 25% 625%

1992 30%

1993 15% 15% 5% 25%

1994 20%

Σ=100% Σ=650%

μ=20% SV=650%/5=130%

半方差计量方法具有以下几个特点：

首先，半方差的运用并不常见，投资者对这种方法不熟悉。

其次，投资经理在实践中需要考虑投资成败问题，如果运用半方差计量需要承担较高的风险，一旦失败会带来相关法律问题。

再者，马科维兹凭借资产选择论开创了均值―方差的先河，并因此获得了诺贝尔经济学奖，因此对风险计量方法的革新造成了一定的阻碍。

最后，目前还没有基于半方差方法的投资模型，无法充分发挥半方差方法的优越性。

在Downside Risk的理念指导下，20世纪90年代经济学界提出了Vra（Value at Risk）的概念，并运用到投资风险计算当中。经过一段时间的组合与实践应用，将Var定义为在一定置信区间的损失最大可能性，其计算采用收益率的联合正态分布，在此基础上进行参数假设的设定。然而，Var存在较大的缺陷，主要表现在，只计算左尾尖的大小而非全部下行风险；只考虑了投资安全问题，没有考虑上行趋势带来收益的可能性，因此只适用于评估资本充足性。

六、两阶段计量方法检验

检验投资风险计量（下转第页）（上接第页）方法与现实情况是否相符，需要将模型测算的数据与实际情况进行对比。为此，本文选择了上证指数5年来的损失计算数据，统计了以周为周期的统计期间收益率的变化情况，以收益率低于无风险收益率的数据作为投资风险点，然后计算其差值再加上1，以此类推计算了50个交易周的几何平均值，得到了全年每周的损失可能性。（表2）

通过上述检验，SV值的每周可能损失相关系数为0.994，由此可以推断其风险表达效果，基本一致；每周可能损失值的方差相关性只有0.463，方差基本不能表达每周可能的损失。加入资本因素的半方差方法与计算可能损失值的几何均值方法，复杂程度相似，但是准确性有所差距。

七、结语

在测算投资风险的时候，应当把风险定义在收益率的均值偏差基础上，更能反映现实情况，根据投资风险的特性，通过改进半方差计量方法，加入资本因素，运用现代计算机技术，使计算结果更客观，计算方法更简洁，通过本文的讨论发现，几何均值的标准是最准确的检验方法。我国的无风险利率处在近20年以来的低位，投资风险较大，在进行投资组合与风险管理中要利用上述风险评估模型，进行合理有效的评估，同时有关部门应当合理引导投资机构，增加对投资机构的指导，以及对投资者的风险提示，改进净资本、风险资本准备计算公式，加强资本质量和风险计量的针对性；完善杠杆率指标，提高风险覆盖的完备性；强化全面风险管理要求，提升风险管理水平，从而促进投资市场的健康可持续发展，顺应我国经济发展的大潮流。

（作者单位为中海石油财务有限责任公司）

参考文献

[1] 潘立生，杨晓.非效率投资计量模型有效性检验――基于经济周期阶段性研究[J].合肥工业大学学报（社会科学版），2014（1）：9-17.

投资风险分析方法范文第3篇

石海均(1998)分析了投资者面临的各种风险。［3］吴锡华(2002)对房地产投资的评估决策模型进行了探讨，建立了含有风险的收益率计算方法。［4］雷荣军(2005)在其学位论文中对房地产投资的风险进行了系统分析，建立了房地产投资风险分析的AHP－GRAM模型，并进行了实证研究。［5］王寅(2010)建立了基于蒙特卡洛模拟的投资风险预测模型。［6］

但目前，国内的房地产项目风险分析主要还是建立在财务净现值(FNPV)基础上的盈亏平衡分析和敏感性分析。这两种方法忽略了风险变量发生变化的概率、风险因素之间的相关性以及多个因素同时变动的情况，因此无法分析多因素同时变动对房地产投资决策的影响，使评估的结果缺乏科学性，容易错误地进行风险分析并造成决策失误和投资的失败。因此，研究一种较为准确的定量决策风险分析方法，来弥补现有方法的不足之处，具有深远的理论与实践意义。

由于蒙特卡罗技术可以通过在已知的分布里面提取随机变量，并且能够运用概率分析来量化每一个不确定的风险变量，可以综合考虑房地产项目中所有的不确定性和模拟项目的实际运作过程中的可能变化，所以如能将此法与敏感性分析及盈亏平衡分析相结合，则必能进一步提高房地产投资风险分析的可靠性。闫雪晶(2003)在其学位论文中对蒙特卡罗方法在房地产投资决策风险分析中的应用进行了一定的研究。她通过投资决策实例验证了蒙特卡罗方法的可行性、实用性及可操作性，但其研究仍局限在单因素风险，并未对多风险因素对房地产投资的影响作出分析。［3］

本文基于专家学者的相关研究，探索了蒙特卡罗技术在房地产投资项目多因素风险分析中的应用，并做了实证研究。下文分为四个部分:第二部分介绍了蒙特卡罗技术的相关理论及其在有关软件中的实现;第三部分介绍了蒙特卡罗方法在房地产投资多因素风险分析中的应用;第四部分对方法的有效性进行了实证研究;第五部分为结论及展望。

一、蒙特卡罗技术相关理论

蒙特卡罗(MonteCarlo)方法又称统计试验方法或随机模拟法，是一种多元素变化分析方法，它应用随机数来进行模拟试验，通过对样本值进行随机观察、抽样、统计，求得所研究系统的某些参数。［7］英国雷汀大学建筑管理工程系教授SteveJ．Simister在1992年进行的一项风险分析模型技术应用方面的调查表明，蒙特卡罗方法是应用最为广泛的风险分析方法之一。［8］

运用蒙特卡罗法的关键是所取的随机数确实是随机的，并且所取的随机数的分布与自变量概率分布相符合。产生均匀分布的随机数的最简单办法是应用Excel软件中的rand()函数，它可以产生位于［0，1］区间的均匀分布的随机数，对以上随机数进行一定的处理(公式(1))，即得到位于区间［a，b］的均匀分布随机数。a+(b－a)rand()(1)如需产生服从特定分布的随机数，可利用EXCEL的随机数发生器或Matlab软件中的相关函数实现。由于在Excel的操作中，随机数会进行即时更新，给分析带来不便。可以在编辑栏中输入“rand()”，保持编辑状态，然后按F9，将公式永久性地改为随机数，使函数rand生成一随机数，并且使之不随单元格计算而改变。

二、房地产投资多因素风险分析的蒙特卡罗模拟

(一)房地产投资风险因素识别

我国的研究人员已对房地产投资风险进行了一定的分析和归纳。［1］［4］［5］本文通过对相关文献的筛选和总结，建立了房地产投资风险的指标体系(见图1)。在实际的房地产投资开发项目运作过程中，影响投资的主要风险变量各不相同，分析人员可以根据项目的具体情况，采用“德尔菲法”“头脑风暴法”等对以下的指标体系进行一定的分析和辨别，产生适合于特定项目的风险因素。

(二)房地产投资风险的蒙特卡罗模拟

1.确定风险变量的概率分布

采用德尔菲法、头脑风暴法或数据统计法对各风险变量的概率分布及其分布函数中的参数进行估计。

2.定义模型并确定模拟次数

在进行模拟时，为了保证所得的预测结果具有一定的精确度，需要有一定的抽样实现次数。计算机输出的评价指标的概率分布通常随着模拟次数n的大小而变化，n越大，其分布越接近实际的分布。但实际上仿真次数过多不仅计算整理费时，且输入变量分布也不十分精确，仿真次数过多也无必要，但仿真次数过少，随机数的分布不均匀，会影响仿真结果的可靠性。

3.模拟并计算评价指标

4.评价指标分析

根据模拟数据，绘制模拟结果的相关统计图表。

5.决策分析

(三)房地产投资风险蒙特卡罗模拟流程

三、案例分析

本文以地处华北平原XX市的一房地产项目为案例，①说明蒙特卡罗技术在房地产投资多因素风险分析中的应用。小区位于市区东北部，占地8.75公顷，总建筑面积15.7万平方米，其中一期工程建筑面积3.4万平方米已经竣工发售。XX北小区项目属二期工程，建筑面积12.3万平方米，拟建6层板式楼多栋，建筑面积3.1万平方米，占地5683平方米;少量商业用房，建筑面积1320平方米，占地726平方米;楼群中部布置3栋26层点式楼，建筑面积9.1万平方米，占地3850平方米。计划2002年10月开工，建设工期为3年，项目计算期为6年。项目总投资为12391万元，其中土地费420万元、前期工程费28万元、基础设施建设费10万元、建筑安装工程费9917万元、公共配套设施建设费96万元、管理费用和销售费用各99万元(按建筑安装工程费的1%计)、开发期税费367万元、其他费用183万元、不可预见费449万元及财务费用722万。项目资本金3000万元，分两年等额投入;商业银行贷款3891万元，3年的贷款比例分别为12.4%、35.6%和52%;不足部分拟由预售房款解决。项目高层、多层住宅和部分营业用房计划在4年内全部出售，高层住宅楼售价1800元/平方米，多层住宅楼售价1250元/平方米，商业用房一半出售，售价3500元/平方米，营业用房另一半出租，租价1000元/年?平方米，建设期出租房不预租。住宅楼从项目开工第二年开始预售、分期付款，按20%、70%和10%分3年付清。出租房第4年开始出租，出租率第四年为80%，以后各年均为100%。贷款年利率5.85%，按单利计息，宽限期3年，3年等额还本。

1.房地产投资风险因素识别及概率分布的确定

房地产投资风险因素的识别可以采用专家调查法或数据统计法进行。由于本文在写作过程中的条件限制，未能用德尔菲法、头脑风暴法及数据统计法确定本房地产投资项目的风险因素。本文假定图1中所示的指标体系均为本房地产项目的风险因素，并假设这些风险因素对本项目的影响主要体现在对开发产品投资及售房收入的影响上，风险因素的作用使房地产开发产品投资(不含财务费用)的变动在［9000，15000］上服从均匀分布，售房收入在［18000，25000］上服从均匀分布，开发产品投资和售房收入相互独立。下文将对开发产品投资及售房收入的变化进行风险分析并作出投资决策。

2.确定模拟次数并模拟投资项目运行

选定模拟次数为60000次，进行模拟，计算所得税前和所得税后的FIRR和FNPV。

3.指标分析及决策

取模拟次数为60000，所得税后FNPV为462.28，FIRR为26.45%，FNPV＞0，FIRR＞20%(基准折现率)，项目可行;所得税前FNPV为816.66万元，FIRR为30.70%，FNPV＞0，FIRR＞20%，项目可行。同时，根据统计图表，在60000次模拟中，税后FIRR＞20%且FNPV＞0的累计频率均为69.56%，税前的FIRR＞20%且FNPV＞0的累计频率均为65.41%。可见，当考虑项目的开发产品投资和房地产销售收入同时变动时，本房地产项目可行。即在此风险状况下，本房地产项目的风险较小，适宜投资。

投资风险分析方法范文第4篇

【关键词】企业 投资风险 管理策略

在现代经济体制下，随着市场竞争的日趋激烈，投资活动成为企业管理工作的一项重要内容，投资风险对企业生存发展的影响也越来越大。企业要想取得投资收益，就要选取正确的投资方案来规避风险。只有对投资风险成因进行分析，才能有效地从根源上降低投资风险，为企业投资决策提供科学的依据，从而提高收益。

一、投资风险的概述

（一）投资风险含义

投资风险是企业以现金、实物、无形资产或者以购买股票、债券等有价证券方式向其特定对象进行投资，由此遭受经济损失的可能性，或者说不能获得预期投资收益的可能性，是企业为获得不确定的预期效益而承担的风险。

（二）企业投资风险分类

从企业投资风险产生的环节，我们把企业投资风险细分为：

（1）宏观经济波动风险。与宏观经济形势的好坏有关，宏观经济形势好，会带动企业向高利润发展，宏观形势不好，带动企业利润降低。

（2）政策风险。政策对自己有利，利润会提高；政策对自己不利，利润会下降。甚至影响到企业的长期发展。

（3）企业内部管理风险。企业要明确自己在产业链中的地位；了解自己产品的种类及在市场中的需求状况；明确企业的形态，提升企业的竞争力；明确自身内部的价值链，优化价值链，使企业朝精益化发展；处理好内部领导与职工的分配关系，调动企业的积极性，如果上面几点做得不好，都会带来投资风险。

（4）市场风险。供给风险。原材料的提价、减价，影响企业的利润。盲目生产会出现供不应求的风险；需求风险。国外、国内需求市场的变化，产量同比上升与下降同市场的需求成正比；价格风险。同质量的产品价格与其他竞争者的价格偏差不大，风险较小；若比其他竞争者价格偏高很多。风险就增大了。

二、企业投资风险的预测方法分析

企业要进行投资风险管理，应该从识别和确定风险开始，建立完善的企业投资风险管理机制，将企业的经营管理融入风险机制这个要素，从而实现企业投资收益的最大化。这就要求掌握投资风险分析的预测方法。下面以2009年钢材企业为例进行投资风险预测方法分析：

（一）宏观经济环境风险分析

2008年，美国次贷危机蔓延全世界，我国的经济也受到了一定程度的危害，其中，粗钢、钢材均呈负增长，导致出口也进一步萎缩。2008年9月份的数据显示，国内生铁、粗钢和钢材产量为2000年以来首次均呈负增长；我国钢材出口虽然同比增加，但环比下降；国内钢铁企业也在加紧限产，国内钢材出口的难度加大、利润空间变窄。

（二）供给风险分析

钢材的原材料如铁矿石、焦炭价格下跌。截至2008年底，河北迁安国产66%铁精粉、天津港63.5%的印度铁矿石、山西河津二级冶金焦的价格均较年内最高价格下跌。目前我国原矿生产的铁精粉成本价格远高于钢铁行业及其他用钢行业，铁矿石难以维持高盈利。而焦炭行业则陷入全行业亏损状态。

（三）需求风险分析

国家采取“出手要快、出拳要重、措施要准、工作要实”的十六字方针，加强民生工程、重点工程、特别是加快高铁、铁路干线、高速铁路网、城乡电网建设改造，以及灾后重建、经济房、核电站建设等，将积极有效地促进建筑钢材、型材、彩涂板等钢材的有效需求，有利于钢材价格的回稳，促进钢铁行业的健康发展。具体表现在：农村基础设施建设也和钢材息息相关，建设住房要用到螺纹钢、公路的桥梁要用到桥梁用钢、电网建设要用到钢筋；加快建设铁路、公路和机场等重大基础设施，带动钢铁行业中的线材、桥梁用钢及铁路建设中轨枕的型材等；加快地震灾区灾后重建等各项工作也可以带动钢铁行业发展；房产是钢材产业链的下游产业链，商品房的需求会带动建筑钢材的需求。

（四）价格风险分析

受国际金融危机的影响，钢材出口锐减。2008年8月建筑钢材的价格直线下降，同年11月，建筑钢材市场价格震荡调整，上海、杭州等华东地区价格有上涨态势，但很快又进入下跌的通道。北方市场在资源陆续补充后，价格一直在下调中。据统计，线材资源价格下降比较明显，而螺纹钢市场资源价格压力也比较大。

（五）企业竞争风险分析

国家2008年1月出台的国家出口退税政策，对我国钢材产品结构的调整起到长远的作用，利于我国从钢材大国向钢材强国发展。为了占据有利的竞争地位，获得高额利润，企业应该提高钢材的质量，从低端产品向高端产品发展。在此次钢材销售危机中，普通钢材产品降价幅度大于优质型钢材，大企业由于产品种类多、资金雄厚、技术先进等优势，其抗冲击能力明显强于中小型企业。如秦皇岛首钢板材有限公司起点高的企业，由于产品多为高端的板材，产品基本没有亏损；而宣钢集团由于设备、技术落后，其产品均跌破成本线。

以上钢厂从宏观经济环境风险、国家政策风险、产业链风险、供求和价格风险、企业竞争风险分析可知：2009年我国钢材市场投资机遇很好、风险不大，各个钢材生产厂家把握自己在钢材市场中所占的比例进行投资，会获得不小的利润。2008年底，钢材价格最低，属于低成本，低利润阶段，2009年钢材价格有望回升。钢材厂家应不断提高自己的技术含量，增加技术方面的投资和新项目的开发，以利于长久发展，占据有利的竞争地位。

三、企业投资风险的成因

（一）企业财务管理环境的复杂性

企业财务管理环境涉及范围很广，包括经济环境、法律环境、政策环境、社会文化环境、资源环境等因素，这些因素对企业财务管理产生重大的影响。例如，政策变化或调整的趋势很难把握，往往只有事后才能看到，在这种情况下，做企业如何认清形势就十分必要。我们认为就是看清政策，提高对政策的预见性。但是，不少企业喜欢钻政策的空子 “逆势而为”，就为企业危机的产生埋下了隐患。同时，管理体系的缺乏，导致很多企业危机的产生，就是因为没有建立科学的管理体系。一个企业要真正能够抵御风险，必须建立一个完整、科学的管理体系。

（二）企业财务管理可控范围的局限性

企业财务管理的过程所依据的信息是变化且不完整的，同时也会存在大量的主观意见。企业进行一系列地财务预测、计划、决策和控制，所依据的财务分析、会计报表、市场分析、经营分析等信息都不能说是完全反映事实，只能是尽可能接近真实情况，因此由于管理依据的不可靠，从而决定了财务风险的存在。企业在财务管理中常常会遇到采用不同财务分析方法得出的结论大相径庭的情况，这时决策人员就要判断哪个方法更科学，哪个方案更可行，大量的判断也决定了财务风险的存在。

（三）企业投资主体多元化策略不合理

我国不少企业试图通过多元化经营来减轻企业的经营风险，然而，现实中采用多元化经营策略却使一些行业的“单项冠军”企业发生了财务危机甚至濒临破产，究其原因，是企业的领导班子只是简单地移植或采用原有的经验，没有及时更换决策理念所致。企业没有在合理的时机进行多元化，不具备多元化的资金基础、团队基础、产业基础、技术基础，不具备了风险控制的手段；项目的规模效益不明显，形不成规模效益；企业的品牌、团队、销售渠道等多元化的软件基础不成熟，竞争成本居高不下，资源储备不足。

（四）企业领导风险意识薄弱

对照企业危机管理过程，可以看出企业所有危机的产生都直接或间接地归因于企业领导者的管理素质，因此，企业领导者的风险意识需要提高。在企业出现的各类直接原因中，有的是政策层面的原因，有的是团队缺乏的原因，有的是管理体系不具备的原因，有的是决策层面的原因，这些原因归根结底都可以归因于企业领导者的市场风险意识薄弱。

四、企业投资风险的防范与控制

投资具有其普遍的规律，但在不同的投资环境下，必然会受到不同因素的影响。所以，在发展我国风险投资业的同时，应适当借鉴国际经验，并结合我国企业的实际情况制定合适的对策，为企业发展创造良好的环境。

（一）外部环境的实施对策

（1）加强风险投资管理人才的培养。风险投资是涉及诸多学科理论和知识且实践性较强的一项非常特殊的投资活动。目前我国十分缺乏既通晓企业经营管理又懂得专门科学技术的复合型人才。因此，必须采取各种措施进行补救，譬如设置相关跨学科、跨领域的培训课程对风险投资家进行整体培训，请国外的资深专家进行培训，加快国内风险投资人才的培养和选拔，同时引进国外相关优秀人才的大量。

（2）建立健全风险投资融资体制。完善投融资体制就是要拓宽融资渠道，使融资市场化，形成有效的风险投资运行机制，扩大风险投资的资金来源，降低风险。随着我国风险投资业逐步走向成熟，风险投资主要来源于民间资本、政府财政资金，此外，我国也应适当创造条件引入国外的风险投资基金，扩大我国风险投资资金的来源；引进保险公司、信托投资公司、养老基金和捐赠基金等在内的机构投资者的投资；增加个人投资基金，由于资本市场金融工具单一，储蓄转化为投资的渠道不畅，风险投资就是一条转化途径。

（3）建立和完善法律支持系统。我国的风险投资需要加强法制建设，因此，保证风险投资业健康发展的必要措施是严格规范风险投资的运营机制。当企业有可能面临法律责任的时候，最好的方式当然是积极与有关当事人协商解决。国家应尽快对风险投资机构的风险转移、创立、运营等方面的管理办法制定法律法规。

（二）企业内部的实施对策

（1）提高企业经营管理水平，增加管理者的风险意识。企业要以市场为主体，不断开发新产品，认真研究国家的产业政策。面对不断变化的市场经济，企业应配备高素质的管理人员，同时设置高效、合理的财务管理机制，以提高企业的生产经营管理水平；设立相应的激励机制，激发企业员工的积极性；企业除了加强财务风险的防范意识以外，还要加强生产经营管理，使企业的经营者和管理者充分认识到财务风险存在于企业财务管理的各个环节，培养风险为先、负责任、共赢、诚信为本、合法经营、资源整合等理念，避免企业因管理不善而造成的财务风险，增强企业管理者的风险意识。

（2）建立财务风险预警机制，加强财务危机管理。企业应建立动态、实时、全面的财务预警系统。财务预警系统是以企业信息化为基础，对企业在经营管理活动中潜在的风险进行实时监控的系统。它以企业的财务报表、经营计划及其他相关的财务资料为依据，贯穿于企业经营活动的全过程。利用金融、财会、市场营销、企业管理等理论，采用数学模型、比例分析等方法发现企业存在的风险，并向经营者示警。对财务管理实施全过程监控，以避免和减少风险损失。

（3）开拓投资渠道，转移企业投资风险。企业通过某种手段将全部或部分财务风险转移给他人承担，包括非保险转移和保险转移。非保险转移是指将某种特定的风险转移给专门机构或部门的行为。如将一些特定的业务交给拥有专门人员和设备、具有丰富经验技能的专业公司去完成。企业也可以采用联营投资方式进行对外投资，将投资风险部分转移给参与投资的其他企业，或者将企业闲置的资产，采用立即售出或出租的处理方式，把资产损失的风险转移给购买方或承租方的方法来进行转移。保险转移，即企业就某项风险向保险公司缴纳保险金。总之，企业采用转移风险的方式将风险全部或部分转移给他人承担，可以大大降低企业的投资风险。

（4）进行投资产品研发，增强企业核心竞争力。产品开发对于我国企业有特别重要的意义，长期以来企业运行的计划经济体制下，对于产品开发，无论是从认识上还是开发能力上都非常薄弱，影响了企业竞争力。而产品是企业竞争力的载体，产品开发对企业的生存是至关重要的。产品有其生命周期因不同产品不同市场而定，它与用户需求的变化速度有关，也与市场竞争的程度有关。现代社会的需求呈现出多样化的趋势，科学技术呈加速发展，两者结合的必然结果使企业开发产品的速度加快，在市场上谁开发产品块，谁就掌握市场的主动权，就能在竞争中处于有利地位，反之，则面临丧失市场的风险，限制企业的发展，这就需要企业通过开发另一种产品进入新的领域，寻求新的发展空间。

在企业的经营过程中，风险无处不在，为了保证企业经济活动的连续性、稳定性、高效性和安全性，企业必须正确选择投资方案，尽量规避风险，建立起完善、有效的企业投资风险管理机制，做好投资风险成因的分析，不断提高投资项目的决策水平，提高有效防范各种项目风险的管理能力，从根源上降低投资风险，为企业投资决策提供科学的依据，提高投资效益，使企业在经济大潮中稳定，迅速的发展壮大。

参考文献：

[1]陈霞.企业投资风险成因的分析与控制对策[J].企业管理，2009.

[2]哥利斯.企业与风险投资[M].北京：清华大学出版社，2008.

[3]王爽.试论企业的投资风险及管理[M].北京：经济科学出版社，2008.

投资风险分析方法范文第5篇

【关键词】回归分析；Excel工具；投资风险

Abstract：Regression analysis can depict the relationship between one or more variables，investment exist risks，but the problem can be transformed into mathematical model，to determine the relationship between variables using regression analysis，and then give us a better decision.Text by Excel regression analysis tool，drawing，analyzing the data，making the result concise，easy to understand.

Keywords：regression analysis；Excel tool；investment risk

1.引言

回归分析（regression analysis）是用于构建统计模型的一种工具，它刻画因变量和一个或一个以上自变量的相互关系，有一个自变量的回归模型称作简单回归，有两个或两个以上的自变量的回归模型称为多元回归。

简单回归分析的原理其实是最小二乘法原理，关键问题是确定模型中的斜率和截距，Excel能够很容易地计算出来，通过Excel可以画图，很直观的看出变量之间的关系，还可以应用其本身自带的统计工具进行回归分析。

图2 股票价格和上证指数的散点图

2.回归分析在投资风险分析中的应用——以股票为例

我们对股票投资非常有兴趣，但是股票投资有很大的风险，其中的一种风险称为系统风险，即股票价格的变化由市场解释，股票价格随市场的的上升或者下降而有相同的方向变化。系统风险通常由来刻画。的值为1时，股票价格的变动完全与市场相同；的值小于1时，股票价格的波动比市场波动要小；的值大于1时，股票价格的波动比市场波动要大。所以有较大值的股票风险就比较小值的股票风险要大。值可通过构建一个股票收益（因变量）对市场平均收益（自变量）的回归得到，回归线的斜率就是风险，可以由图1可以解释。

表1给出了我国上证指数（000001）与交通银行（601328）股票价格两个月（从2012年12月3日-2013年1月31日）的数据。我们应用Excel对数据进行回归分析来确定其投资风险情况。

我们画出上证指数和股票的散点图，添加趋势线后如图2，从图中可以看出两个变量之间有一定的相关性。

上证指数和股票价格每天变化的百分比为回归模型提供了资料，例如，上证指数从2012年12月3日到2012年12月4日变化的百分比是（4.22-4.21）/4.21=0.24%，计算出两个月中每天的变化后，用Excel对数据进行回归分析，得出结果如图3所示。

3.结果分析

股票价格每天的变化，由图3可知模型的结果是：

股票价格每天的变化

图3中B4单元格表示Multiple R（相关系数R）的值，R=0.86，说明股票价格与上证指数有较高的正相关。B18单元格表示斜率——股票的风险是0.65，这说明股票的风险比上证指数的风险要小。

参考文献：

[1]詹姆斯·R·埃文斯，戴维·L·奥尔森.数据、模型与决策[M].北京：中国人民大学出版社，2006，6.

[2]甘能清，殷晓贤.Excel 函数大全[M].北京：人民邮电出版社，2007，6.

[3]周利，白思俊.统计方法在股市投资风险分析中的应用[J].河南大学学报（自然科学版），2000，30（2）.

[4]崔乐忠，王建荣.相关、回归分析在投资风险分析中的应用[J].山东经济，2000（2）.