在对风险进行了初步的分类式定性分析后，就应进一步考察风险发生的可能性和影响程度，通过选择和运用合意的企业风险衡量技术和评价方法，深化对不同风险类别的了解和把握，以便在此基础上采取有效的风险应对策略。本节将主要介绍已经成熟的风险衡量技术，为风险管理人员提供一个较为广泛的方法选择空间。下一节则将主要介绍较为通用的风险评价方法，指出在将风险实现部分或全部的量化后，如何对其进行合理的排序，以确定本企业风险管理的重点。
风险管理和许多别的工商学科一样，是不可能对不能计量的对象实施良好的管理的。也许在企业运转良好的时候，仅停留在定性分析阶段的风险管理还可以使一切从表面上看来风平浪静；但是一旦企业的境况出现变化，不得不面临风险所带来的挑战或危机时，这种管理方式就力所不逮，常常使得企业处于严重的危险之中却束手无策。所以，风险计量分析是风险管理过程中十分重要的一部分，从中孕育出的风险衡量技术更是所有企业的风险管理部门都应当了解和熟悉的。
所谓风险衡量，是指用现代定量分析的方法来估计和预测某种特定风险发生的概率及其结果。风险的大小与未来各种可能结果变动程度的大小有关。因此，对风险大小的衡量，经常使用概率论和数理统计方法，如传统概率分析、贝塔指标分析法、在险价值、经济资本等，被统称为概率技术。此外，还有诸如敏感性分析、情景测试、压力测试、设定基准、层次分析法和各种记分方法等非概率技术。以下将分别对这些技术和方法进行具体的介绍。
1. 传统概率分析
传统概率分析是风险管理理论中较成熟的一种度量方法。根据企业风险的涵义，风险体现了实际损失或收益和预期损失或收益的偏差，这种偏差可以借助一些概率统计量来衡量，包括损失或收益率的期望值、方差、标准差、差异系数等。这些统计量事实上是测量损失或收益率围绕其期望值变化的程度，如果围绕期望值发生剧烈变化则表明收益率具有很大的不确定性。
为了度量偏差，首先要确定损失或收益的期望值，或者更广义地说，对存在风险的目标进行中心趋势的测量，这是确定风险概率分布中心的重要方法。在各种不同的中心趋势测量方法中，主要有以下几种方法。
（1）算术平均数 算术平均数是指用平均数表示的统计指标，分为总体的一般平均指标和序时平均指标。一般平均指标是指同质总体内某个数量标志（在一定时间内）的平均值；序时平均指标是某一个统计指标在不同时间的数量平均值。假设k1，k2，…，kn是变量K的n个观测值，则平均指标为：
在平均指标的计算中，给予每一次观察值的权数是相等的，即认为各种情况出现的概率是相同的。
（2）加权平均数（期望值） 与算术平均数相对应的是加权平均数，即我们所常说的期望值，它是用每一项目或事件的概率加权平均计算出来的。仍假设k1，k2，…，kn是变量K的n个观测值，V1，V2，…，Vn是各变量观测值出现的次数，则其加权平均数（期望值）是：
或者，如果已经通过经验数据获知了k1，k2，…，kn发生的概率分别为P1，P2，…，Pn（对于各种可能损失或收益率下的概率确定，需要根据企业历史资料、市场分析和行业特点、现状、前景及社会经济环境等因素进行综合考虑），则有：
加权平均数（期望值）是中心趋势测量中最为常用的方法。
（3）中位数 衡量变量中心趋势的另一种方法是计算中位数。中位数也称中值，位于一组数据的中心位置。确切地说，将任意一组数据k1，k2，…，kn由小到大顺序排列，得到数列k(1)≤k(2)≤…≤k(n)，若n = 2m + 1，则k(m + 1)就是中位数；若n = 2m，则处于中心位置的两个数为k(m) 和k(m + 1)，这时称它们的算术平均数为中位数，记为MeK，即：
1）方差和标准差。仍假设k1，k2，…，kn是变量K的n个观测值，并已知
是K的算术平均值，则称
为观测值ki的平方偏差，称
的算术平均数为这组数据的平均平方偏差，简称方差（或均方差），即：
方差的算术平方根就是标准差或根方差。换为概率式表示法，其公式为：
具体说来，方差、标准差越大，表明各种可能结果的数值距离期望值就越远，则期望值的代表性就越差，风险就越大；方差、标准差越小，表明各种可能结果的数值距离期望值越近，则期望值的代表性就越强，风险就越小。
2）差异系数。如果与其他行业、企业比较，期望值往往不同，在这种情况下，应该使用差异系数指标来衡量风险。差异系数是标准差与均值或期望值之比，也称标准差系数或平均偏差系数。风险的稳定性可以通过差异系数反映出来。差异系数越大，风险的稳定性越弱，风险也就越大；相反，风险的稳定性越强，损失的风险越小。其具体计算公式如下所示：
以上是用绝对数的统计指标反映风险大小，也可以用相对数的统计指标反映风险的大小，如可以用企业的总资产收益率的标准差反映经营风险的大小，用权益资本收益率的标准差反映企业总风险的大小等，这里不再赘述。
总的来说，传统概率分析法具有较强的理论依据，可信度较强，容易理解，使用方便，且不需要太高深的理论知识。但其缺点在于概率分布较难确定，要靠经验判断，具有一定的主观性，而对于连续性变量的估计和计量还需一定的专业知识。
2. 贝塔指标分析法
贝塔指标分析法是近年西方发展起来的风险计量方法，是一种重要的整体性分析方法。其优点在于运用数理统计理论，具有较强的科学依据，能够反映收益与风险的关系；而缺点则在于贝塔系数的计算相对比较复杂，需要选择技巧、较强的专业理论知识和判断能力。而且，这种分析方法主要适用于金融市场风险的分析，具有一定的局限性。
贝塔指标按使用分析的数据不同可分为市场b值和会计b值，现分别介绍如下：
这种方法的最大局限是只有在股票被交易并方便得到市场价格的时候才能使用。对于公开上市时间不长的公司和想要估计其股权成本的企业分支机构来说，这种方法的使用则受到限制。此外，计算过程中对市场指数的选择应十分谨慎，选择的合理与否直接影响到
值的可靠性。
（2）会计
值 会计
值可以通过计算企业的每季或每年的收益率相对于同一时期行业的收益率进行回归求得，其特点在于，会计
值的计算是基于本公司的会计收益而不是基于交易价格进行的。这种方法在实际中主要应用于非公开上市的公司。
从金融市场的角度而言，企业风险可以分为非系统风险（不能为系统因素所解释的风险）和系统风险（市场风险）。在这两种风险中，前者由市场偏差所产生，因而不可能通过多样化的方法进行分散；后者则可以通过多样化的方法消除。总的来说，贝塔指标分析表明在风险和收益之间存在一种简单的线性替代关系，被广泛应用于企业的风险投资组合分析和管理。但是，这种对风险收益的描述是一种期望形式，因此在本质上是不可检验的。而该模型的一系列严格假设和对市场指数的过于依赖，也使这一风险计量方法受到了不少质疑。
4. 在险价值（VaR）
G30集团于1993年在题为《衍生产品的实践和规则》的报告中提出了这一方法，它后来在企业（尤其是金融行业）对市场风险的分析中得到了广泛的应用。在确定了时间区间和一个置信水平a以后，某项风险资产的VaR值就是该资产可能以1 - a的概率减少的价值。例如，如果取a = 99%，那么风险给该资产所带来的价值损失只有1%的可能性超过其VaR值（在实际操作中，VaR值一般被看做是给定时间区间和置信水平下预期的最大损失额，即最坏情况下的损失额），这用公式可以简单表示为：
其中，Prob() 表示某事件的概率；
表示投资组合价值的变动；a为置信度水平。
而图5-1则从直观上表示出了VaR值的含义。
图5-1 在险价值
总的来说，在险价值分析法具有很强的科学性，提供了一个统一的方法来测量不同行业的风险，并充分考虑到了不同资产价格变化之间的相关性。但是，这一方法同样需要较强的数理统计知识，并且也是在金融市场风险领域发展得较为成熟，有待进一步拓宽适用范围。
5. 经济资本
在风险分析中，另一个常用的计量项目是经济资本。在企业整体水平上，经济资本代表了在给定的置信水平和企业期望承担的风险之下，为了确保企业的偿付能力，企业理论上必须拥有的财务资源的数量。因此，经济资本是两个变量的函数：企业的偿付能力标准和它的风险。
企业的偿付能力标准是合意的企业信用度，并且可以从其（合意的）债务评级中推断出来。例如，一家机构具有的目标偿付能力标准为99.9%，则平均而言，它每1 000年只会违约一次。粗略地说，这相当于被标准普尔信用评级服务公司授予“A”的评级。
对于给定的风险水平，较高的偿付能力标准意味着要拥有较多的经济资本。换言之，一个企业承担的风险越大，为了维持给定的偿付能力标准，它必须具有越多的财务资源。这一分析思路是建立在罗伯特·莫顿的违约模型的基础之上的，它强调公司股东有权在支付债权人时违约，并且如果公司权益价值（净资产）下跌到零，将会这么做。因此，债权人会通过要求相对于提供的资金的无风险息率而言的息差，向股东征收违约风险费用。此外，违约概率是由公司净资产值的当前水平和潜在变化（概率分布）所决定的。
一个企业的经济资本的计算一般是自下而上的。换句话说，企业应先针对每一类风险分别估算经济资本，然后在把分散化效应考虑进来的情况下进行汇总计算，以得到整个企业的总经济资本。具体来说，就是先计算出每一种风险源所引起的企业价值的变化的单独分布，然后把单独分布联合起来，并以合意的目标偿付能力标准为基础计算出总经济资本，最后基于每一项业务活动所产生的风险额，把经济资本进行划归。
经济资本是一种具有前瞻性的风险衡量，采用这种方法分析风险将赋予企业更多的主动性，并且可以有效计量可能会给企业带来严重后果的风险。美中不足的是，这种方法的理论性很强，难以在短时间内被熟练掌握和运用。
6. 其他概率技术
除了以上介绍的主流风险衡量方法，还有另外一些也比较常用的概率技术，现介绍如下，以供企业在进行风险分析时选择和运用。
（1）事件树法 事件树的每一分支代表某一控制系统作用成功或失败，并给出其成功或失败的概率。这样，在事件树分支的最末处，就得到了在各种情况下的风险后果。针对每一种后果，计算其导致的损失，最后综合各种后果及其概率得到总风险。
（2）概率影响图 概率影响图是影响图的一种特殊形式,它将概率论和影响图理论结合,专门处理随机事件间的相互关系,对随机事件进行概率推理,并在推理过程中对事件发生的概率及其依赖于其他事件的发生概率做出完整的概率评估。
（3）贝叶斯推断原理 当未来决策因素不完全确定时,必须利用所有能够获得的信息,包括样本信息和先于样本的所有信息,其中包括来自经验、直觉、判断的主观信息,来减少未来事物的不确定性,这就是贝叶斯推断原理。
（4）模糊数学法 风险的不确定性常常是模糊的，所以模糊数学方法可用于风险评估和分析。模糊数学从二值逻辑的基础上转移到连续逻辑上来，把绝对的“是”与“非”变为更加灵活的东西。在相当的限度上去相对地划分“是”与“非”，这并非是数学放弃它的严格性去造就模糊性，相反是以严格的数学方法去处理模糊现象。
（5）蒙特卡罗模拟法 蒙特卡罗风险模拟法的基本思想是将待求的风险变量当做某一特征随机变量。通过某一给定分布规律的大量随机数值，算出该数字特征的统计量，作为所求风险变量的近似解。蒙特卡洛模拟已经被用来计量各种不同类型的风险，包括信用、市场、保险和营运风险等。
1. 敏感性分析
敏感性分析是针对潜在的风险性,研究项目各种不确定因素变化一定幅度时，计算其主要经济指标变化率及敏感程度的一种方法。换句话说，这是一种弹性分析方法，主要分析各个风险因素变化对损益变化的影响。例如，计算当销售价格或原材料价格变动一个百分点时，企业损益变动的百分比是多少，就是在进行敏感性分析。在这种个别分析的基础上，再找出对项目影响较大的因素，然后绘出敏感性分析图，分析敏感度，找出不确定因素变化的临界值即最大允许的变化范围，就可以对不同类型的风险进行比较和评价了。
敏感性分析法容易易懂，使用方便，是一种实用性很强的风险衡量技术。但是，这一分析需要使用准确的企业内部数据，而且当因变量随多个自变量变化时，就会变得难以区分和判定每个变量对其的影响。
2. 情景测试
情景测试是考虑多个因素的变化而达到某个状态时，通过对风险标志性指标报告的预测，来分析公司的整体风险。这是一种自上而下的，考虑“如果—什么”问题的分析方法，衡量的是某事件或事件组合对企业将会产生的影响。情景分析的一个例子是评估类似于1997年10月的股市震荡对财务产生的影响。
情景测试可以结合经营连续性计划或估计系统故障或网络故障的影响来使用，从而反映风险对企业经营的全面影响。如果企业风险管理部门试图把增长、风险和利润联系起来，在战略计划编制中就可以实施情景分析，从而有预见性地制定风险应对方案。
在实际操作中，企业通常会按照以下三种情景来分析预测风险指标数据，并进而评估相应风险：乐观激进情景，即内外部环境都有利的情形；保守情景，即内外部环境都不利的情形；中性状态情景，即以事项发生的最大可能性作为预测基准。
3. 压力测试
压力测试是情景分析的一种特殊形式，专门针对特定的风险因子，评估那些具有极端影响的事项的影响。压力测试不同于一般的情景分析，因为它集中关注的是单个事项或活动在极端情况下的一个变化对企业产生的直接影响，而一般的情景分析更加关注正常规模的变化所产生的影响。压力测试一般被作为概率度量方法的补充，来分析那些通过与概率技术一起使用的分布假设可能没有充分捕获到的低可能性、高影响事项的结果。与敏感性分析类似，压力测试通常用来评估经营事项或金融市场活动中各种变化的影响，目的是避免大的意外和损失。例如，压力测试包括估计下列事项迅速和大规模变化的影响：产品生产缺陷的增加；外汇汇率的变动；利率变动；衍生工具所基于的一个基础因素价格的变动；固定收益投资组合价值的利率增加；影响一个生产厂家运营成本的能源价格提高；投资组合中违约率的变化等等。
应当指出的是，情景测试和压力测试并不意味着捕捉可能发生的绝对最坏的情况（事情总是可能变得更坏），而是给出了在高级管理层心目中可能发生的最严重事件。另外，压力测试的缺点之一是它只专注于极端不利的事件，而不能捕捉不那么极端但更可能发生的不利事件的影响。处理这个问题的一种分析方法是对某一特定的风险因子或风险因子集合（比如，各种利率）的一系列情景进行模拟，如应用上文提到过的蒙特卡洛模拟法。
4. 设定基准
一些企业使用设定基准技术从可能性和影响方面来评价一个特定的风险，再以此为基础寻求改善风险应对决策、降低其可能性或影响的途径。基准数据能使企业风险管理部门根据其他组织的经验了解风险的可能性或影响。设定基准也用于经营过程中的活动，以识别过程改进的机会。
实践中通常所采用的指标评价标准有两类：一是公认标准，即对各类企业不同时期都普遍适用的指标评价标准；二是行业标准，是反映某行业水平的指标评价标准。在比较分析时，既可以采用本企业指标与同行业平均水平指标进行对比，也可以用本企业指标与同行业先进水平对比（标杆比较法），还可以用本企业指标与同行业公认的指标标准进行对比。此外，企业还可以在其内部把一个部门或子公司的度量与同一主体的其他部门或子公司进行比较。而对于不同行业的企业之间，则可以根据行业与行业之间的换算表进行转换后进行比较。
企业通过为典型风险指标设定对比基准，可以帮助其确定自身的风险水平，明确本企业所处的地位，及时发现风险管理运作中需要改进的地方（早期预警系统），从而制定适合本企业的有效的风险应对策略。因此，这个方法最大的优点就在于将企业与行业内的企业联系在一起，再不是脱离企业生存的外部环境闭门造车，为各个风险管理层次提供知己知彼的机会。
5. 层次分析法
层次分析法是美国运筹学家匹茨堡大学托·沙蒂教授于20世纪70年代中期提出的一种系统分析方法。这是一种将与决策有关的元素分解成目标、准则、方案等一系列层次结构，在此基础之上进行定性和定量分析，以确定多目标、多方案优化决策问题中各个指标权重的决策方法。这种方法的特点是在对复杂的决策问题的本质、影响因素及其内在关系等进行深入分析的基础上，利用较少的定量信息使决策的思维过程数学化，从而为多目标、多准则或无结构特性的复杂决策问题提供简便的决策方法，尤其适合于对决策结果难于直接准确计量的场合。
层次分析法的具体步骤是：
1）通过对系统的深刻认识，确定该系统的总目标，弄清规划决策所涉及的范围、所要采取的措施方案和政策、实现目标的准则、策略和各种约束条件等，广泛地收集信息。
2）建立一个多层次的递阶结构，按目标的不同、实现功能的差异，将系统分为几个等级层次。例如，图5-2就是以递阶层次表示的企业选择供货商的一般结构。
3）确定以上递阶结构中相邻层次元素间相关程度。通过构造两两比较判断矩阵及矩阵运算的数学方法，确定对于上一层次的某个元素而言，本层次中与其相关元素的权重。
4）计算各层元素对系统目标的综合权重，进行总排序，以确定递阶结构图中最底层各个元素在总目标中的重要程度。
5）根据分析计算结果，考虑相应的决策。
图5-2 选择供货商的一般结构
6. 各种计分方法
为了简化对风险的衡量，人们也经常运用各种计分方法来量化风险，以下对几种主要的计分方法进行介绍。
（1）专家打分法 专家打分法是根据具体评价对象，确定恰当的评价项目，并制定评价等级和标准，每个等级标准用打分的形式体现的风险衡量方法。专家打分法计算方法简单，且选择余地比较大，这种方法在定性和定量分析的基础上，以打分的方式对风险做出衡量，其结果具有一定的数理统计特性。但是，专家打分法的最大优点却是，在缺乏足够统计数据和原始资料的情况下，仍可以做出定量估价，特别是当需要评价的项目在很大程度上取决于政策和人的主观因素，而不是主要取决于或不便适用定量指标时，专家打分法较其他方法更为适宜。但在一般情况下，需要通过综合多位专家的打分以消除某一专家对打分的影响，保证评价结果的客观性和准确性。
由美国兰德公司于1964年发明的德尔菲法是对专家打分法的改进。德尔菲法首先通过向参加评价且互不知晓的专家们分别发放咨询表，完全消除了相互间的影响；然后对每一轮专家打分的结果做出统计，并将其作为反馈材料发回各专家，供下一轮评价时参考；如此反复几次，直至专家们的评定意见比较吻合时为止。专家打分法赋权，由于是同行专家共同评定的，因而得到的指标权重一般比较客观。且这种赋权方法相对而言比较简单，而且也容易理解。正因为如此，在社会问题的综合评价中，专家打分法使用得比较广泛。
（2）风险暴露计分法 美国哈佛商学院的罗伯特·西蒙斯教授于1999年在《哈佛大学企管评论》中提出企业风险来源于企业内部压力，并根据此主张提出一套评估机制—风险暴露计分法。该模型将风险分为企业成长、企业文化和企业信息管理三个类别，每个类别又分别由三个子因素所组成，每个因素赋值5分，通过把九个风险因素衡量所得的分数加总，针对总分的落点进行分析。其具体内容如表5-1所示。
表5-1 风险暴露计分法
风险暴露计分法是一种估计风险大小和可能导致重大事故或危机的诊断工具。根据专业人员的经验和主观感受给每个指标确定一个分数，这种赋权方法相对而言比较简单，而且也容易理解。正因为如此，在社会问题的综合评价中，此法使用得也比较广泛。
（3）沃尔评分法 由于从某种意义上来说，财务管理是一切企业管理工作的核心和落脚点，因此通过考察财务状况来衡量风险也是一种合意的选择。而财务状况综合评价的先驱者之一亚历山大·沃尔在《信用晴雨表研究》和《财务报表比率分析》中提出了信用能力指数的概念，把若干个财务比率用线性关系结合起来，以评价企业的信用水平（与其风险水平密切相关）。他选择了七个财务比率即流动比率、产权比率、固定资产比率、存货周转率、应收账款周转率、固定资产周转率和自有资金周转率，分别给定了其在总评价中占的比重，总和为100分，然后以行业平均数为基础确定标准比率，将实际比率与标准比率相比，得出相对比率，将此相对比率与各指标比重相乘，得出总评分。这种综合比率评价体系把若干个财务比率用线性关系结合起来，可以用来衡量企业的财务状况。
简单说来，沃尔比重评分法的公式为：评分=实际比率÷标准比率×比重；其具体计算方法可以参见表5-2。
表5-2 沃尔评分法
沃尔评分法将彼此孤立的偿债能力和营运能力指标进行了组合，做出了较为系统的衡量。因此，对通过评价企业财务状况来衡量其风险状况，具有积极的意义。
（4）Z计分法 在风险衡量技术中，奥特曼提出的“Z计分法”也较具代表性。该方法主要适用于股票上市公司，其具体做法是：首先从企业财务报告中计算出一组反映企业财务危机程度的财务比率，然后根据这些比率对财务危机警示作用的大小给予不同的权重，最后进行加权计算就得到一个企业的综合风险总判分Z，将其与临界值对比就可知企业（财务）危机的严重程度。
Z计分法的公式为：Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+1.0X5
其中：
根据对过去经营失败企业统计数据的分析，奥特曼得出一个经验性临界数据值，即Z = 3.0。Z计分值高于3.0的企业为较安全企业，低于3.0的企业则存在财务危机或破产风险。此外，奥特曼在对经营失败企业经验分析中还发现，如果一个企业的Z计分值低于1.8，则该企业实际上已经潜在破产，如果不采取特别有力的措施，将很难步出深渊。关于临界值的具体说明如表5-3所示。
表5-3 Z计分值的含义
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