项目---风险认定的方法
风险识别不仅是要鉴别所有可能性的风险,项目实施运营方案及未来盈利数据分析报告,关键是要认定具体项目---中的具体风险,其实上面提到的项目---中的风险因素并不是在每一笔项目---中都必然存在,而且在不同的项目中,相同的风险因素的影响程度也不尽相同,因此,要对每一具体的项目---的风险因素进行认定,并确认哪些主要风险因素,哪些是次要风险因素,以便合理分配风险管理成本。
基础架构和分析环节有待提高
我国互联网企业快速将国际上---的开源大数据技术整合到自身系统中,并构建了较---的系统,在国内保持。但总体上仍缺乏原创的平台和分析技术,对国际主流开源社区的贡献程度也不高,学界和产业界在大数据技术发展进程中的话语权不够。与技术---不足直接相关的一个问题是,我国科研机构和高校在大数据技术研究方面缺乏建树。国外的很多大数据技术或产品出自于高校。我国大数据基础架构和分析环节有待提高。
风险评估的基础是首先要对以下几项内容进行估计:风险事件发生的可能性大小;可能的结果范围和危害程度;预期发生的时间;一个风险因素所产生的风险事件的发生频率。常用的方法工具包括:风险可能和危害分析等级矩阵、项目假定测试(project assumpti testing)、数据精度分级(data precision ranking)。
(1)风险可能和危害分析等级矩阵。风险的大小是由两个方面决定的,一是风险发生的可能性,另一个是风险发生后对项目目标所造成的危害程度,对这两方面,可以用一些定性的描述词分别进行描述,如“非常高的”、“高的”、“适度的”、“低的”和“非常低的”等。
(2)项目假定测试。风险评估中的项目假定测试是一种模拟技术,它是分别对一系列的假定及其推论进行测试,进而发现风险的一些定性信息。
(3)数据精度分级。风险估计需要准确的、不带---的有益于管理的数据,数据精度分级就是应用于这方面的一种技术,它可以估计有关风险的数据对风险管理有用的程度。它包括如下的方面:风险的了解范围;有关风险的数据;数据的;数据的可信度和真实度等。
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