淺析概率統計在企業風險管理中的應用

孫港

【摘 要】隨著國民經濟的不斷增長，科學技術的不斷創新，企業發展得到質的飛躍。基于經濟改革深化的背景，企業面臨著各種機遇和挑戰，要想確保自身穩定持續發展，創造出更多的社會效益和經濟效益，就必須充分發揮概率統計方法在企業風險管理中的作用，有效降低企業經營管理風險，避免企業遭受嚴重的經濟損失。文章將進一步對概率統計在企業風險管理中的應用展開分析與探討，最大化降低企業經營管理過程中的各類風險，為高層領導作出正確決策提供科學依據，為同行提供科學意見。

【關鍵詞】概率統計；企業；風險管理

【中圖分類號】F27 【文獻標識碼】A 【文章編號】1674-0688（2018）02-0191-02

企業在經營管理過程中會遇到各種風險，常見的包括經營風險、市場風險、環境風險及政策風險等。企業要想確保各項經濟活動順利開展，就必須不斷加強對風險的控制防范工作。概率統計作為數學學科一個具有顯著特色的分支，被廣泛應用在各個行業領域中，推動了整個社會經濟的穩定發展。現代企業在日常經營管理中要善于運用概率統計論知識去控制風險，科學預測分析危險事件發生的概率，從而有針對性地及時采取有效防范措施，保障企業經營管理的科學安全性。

1 概率統計在企業風險估測中的實踐應用

1.1 最大似然估計法的應用

假設已知存在總體分布函數形式，在函數形式中有一個或者數個參數θi（ i = 1，2，…， k ）是未知的，參數θi能夠獲得不同數據，進而在所有概率數據中選擇其中之一，從而實現在樣本觀察中形成最高的形成機會。最后將選出來的這個值當作參數θi的估計值，將其記作為θi，該估計值是函數形式中未知參數θi的最大似然估計值。

例1：目前某一物流企業全年貨物運輸形成的貨物損失費用呈現正太分布f（x，μ，σ2）=（1πσ2）e-（x-μ2）/2σ2，運輸公司風險管理人員通過合理正態分布公式，進而快速準確地運算出運輸損失的平均數值與標準差估計值。這樣一來，公司就能充分掌握到運輸事故發生后各種損失的基本情況和風險程度大小，從而采取有效風險防范控制措施。該運輸公司從全年運輸中抽取250次運輸貨損情況資料，并根據有關信息制作出分組頻數分布表，樣本的似然函數為：

InL=nIn（1//2c）-（n/2）Inσ2-（1/2σ2）lne∑（xi-μ）2。其中，平均估計值=μ（50×2+ 150×13+ 250×26+350×39+450×47+550×49+ 650×38+750×25+ 850×9+ 950×2）/250= 493.2

同理可知：方差σ2=34 613.56，標準差σ= 186。

從而得出該運輸公司貨物損失的平均估值與標準差估值分比為493.2與186。

1.2 區間估測法的應用

假設總體分布函數形式f（x，θ）中的θ是未知參數，根據樣本明確的兩個統計量θ1和θ2對于指定的實際概率為1-α，同時存在p（θ1<θ<θ2）=1-α成立。則表示隨機區間（θ1，θ2）稱作為參數θ的對應于置信概率（1-α）的置信區間。α代表了顯著性水平，能夠反映出區間估計的不可靠概率。運輸公司可以結合運輸過程中貨損風險的實際信息資料，科學運用不同的區間估測方法[2]。

通過令Z=（x-μ）/σ，則Z為服從標準正態分布的隨機變量。如果一直樣本平均值x和抽樣誤差σx可以估測總體平均值所在區間有極限定理。當n充分大時，可以通過以樣本標準差S，也就是最大似然點估計值^σ替代總體標準差σ，即σx=^σ/。

結合以上數據可知x=493.2 ，^σ=186，σx=11.76。

該運輸公司可估測一次貨物運輸過程中的平均損失金額，然而位于不同區間內，其估計的可靠性會有所不同：

在（x±σx）即（493.2-11.76，493.2+11.76）之間的可靠性是68.3%；在（x±2σx）即（493.2-2×11.76，493.2+2×11.76）之間的可靠性是95.5%；在（x±3σx）即（493.2-3×11.76，493.2+3×11.76）之間的可靠性是99.7%。

2 概率統計在企業風險管理評價中的實踐應用

在一定條件下企業會結合自身的經營內容特點和情況，更加側重于關注其中某一部分的風險管理工作。假設已知企業在管理中某一風險事故發生所導致經濟損失額的概率分布，就能夠成功計算出與該風險密切相關的期望值μ、方差σ2及標準差σ。其中，期望值μ代表的是企業在該事故中的平均經濟損失額，方差σ2和標準差σ則是指事故風險經濟損失的具體變化幅度。標準差與風險之間成正比例關系，即標準差越大，企業所要面臨的事故風險越難掌控[3]，實際反映風險大小的量是差異系數σ/μ。見表1所示，為某個大型食品加工廠在水災事故與火災事故中損失的概率分布表。

根據表1數據我們可以算出由水災事故導致的經濟損失額：

期望值μ=∑xiPi=1.5×0.07+2.8×0.18+3.6×0.35+3.9×0.24+4.1×0.16=3.46萬元

方差σ2=∑（xi-μ）2p=（1.5-3.461）2×0.07+（2.8-3.461）2×0.18+（3.6-3.46 1）2×0.35+（3.9-3.461）2×0.24+（4.1-3.461）2×0.16=0.466 2。

標準差σ=0.682 7萬元

差異系數V=σ/μ=0.197 3

火災事故導致食品加工廠的經濟損失額：

期望值μ=1.125萬元

標準差σ2=0.408 5萬元

差異系數V=0.363 1

從上述各項數值分析可知，該食品加工廠火災事故的實際損失差異系數遠遠大于水災事故差異系數。根據概率統計理論相關知識可知，差異系數越大，表明其風險程度越大。因此，證明了該食品加工廠在火災事故中所要面臨的損失風險會大于水災損失風險，企業要加強對火災事故的管理控制，及時采取有效的火災防范控制措施，杜絕火災事故的發生，充分保障企業的經濟利益和財產安全。

3 概率統計在企業風險管理決策中的實踐應用

隨著時間的不斷推移，市場經濟不斷發展完善，越來越多企業認識到風險管理決策工作的重要性，它直接關系到企業風險的整體管理水平。在現代企業風險管理決策工作中被廣泛應用的概率統計方法是收益期望最大決策法[4]，該方法是通過在多種執行方案中科學選擇出收益期望相對最大的方案作為最佳執行方案，該方案的實施能夠有效降低企業在經濟活動中的風險，確保各個工作環節有條不紊地進行。

某大型商場在決定采購兒童書包時，對市場需求量展開了深入調查，從而得出書包銷售量概率分布表（見表2）。

當書包采購量為150個時，假設市場需求量為100個，則代表該商場能夠成功銷售出書包100個，每個書包的出售價格為60元，則代表商場可獲得利潤為6 000元，還余下50個書包沒賣出，通過打折處理以40元價格出售，則會虧損1 000元。假設市場需求量為150個時，最終獲得利潤為9 000元。

當書包采購量為150個時，收益期望值為：

1 000×0.1+5 000×0.2+9 000×0.15+9 000×0.35+9 000×0.2=7 400元

同理可知，當商場書包采購量分別為50個、100個、200個及300個的時候，收益期望值分別為3 000元、5 600元、8 600元及8 400元。因此，我們可以得知當商場進貨量為200個時收益期望值最高，同時表明了該方案的期望獲利最大，能夠確保企業在最低成本下創造出最大的經濟效益，避免浪費物力成本。該商場最終應該選擇書包采購量為200個作為最佳方案。

4 結語

綜上所述，企業要加大對風險管理工作的投資力度，組建起專業化的風險管理團隊，加強對風險管理人員的組織培訓教育工作，不斷提高他們的專業業務能力和綜合素質。概率統計知識在企業風險管理工作中的應用至關重要，企業相關工作人員要合理將概率統計學與企業風險估測、風險評價及風險管理決策工作結合在一起，深入對其展開全面的調研分析工作，并針對企業風險管理工作中存在的問題，及時采取有效的解決措施，最大化降低企業經營管理過程的各類風險，為高層領導作出正確決策提供科學依據。

參 考 文 獻

[1]韓淑云.加強統計工作是提高企業管理水平的重要環節[J].統計與咨詢，2015（4）：121-123.

[2]孫平利.概率統計在企業風險決策中的應用[J].科技經濟市場，2014（5）：65-69.

[3]臧恩文，金光成.概率統計在風險管理中的應用[J].沈陽工業學院學報，2015（3）：36-38.

[4]黃金，陸海龍，顧俊杰.企業安全投資邊際投資效益分析[J].當代經理人，2015（8）：25-28.