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（3）质量（功能）风险，其损失（收益）包括质量偏差引起的直接经济损失（收益），以及为修复和补救等措施发生的费用即第三者责任损失。具体包括：功能过剩带来的投资浪费；建筑物、构件、结构到塌、设备失效造成的直接经济损失；复位纠偏、加固补强、更换零部件等补救措施的费用；返工损失；相应的工期延误的损失；永久性缺陷造成的项目使用不便的损失；第三者责任造成的损失；
（4）安全风险，其损失（收益）包括：受伤人员的医疗费用和补偿费；财产损失；工期延误带来的损失（如期完工带来的奖励）；恢复项目正常实施所发生的费用（安全实施所带来的预留费用的节约收益）；第三者责任损失（安全施工所带来的企业无形资产的收益）。
（5）环境风险，可以用确定的货币来表示。其损失（收益）包括：环境问题引起当地政府的处罚损失；环境问题引起居民的索赔损失；环境问题带来的项目收益的减少（增加）；引起的停工损失；
（6）经济（财务）风险，一般用内部收益率（IRR）或经济净现值（ NPV）来衡量，其损失（收益）一般用这两个指标的变化百分比来表示。
2.3风险量化方法的主要方法
根据风险量化的内容，考虑不同类型的风险，传统上有以下三种风险量化方法：（1）专家评分法；（2）模糊数学方法；（3）以概率论为基础的方法。
2.3.1专家评分法
专家评分法是由项目管理专家对项目运行过程中辨识出来的每一阶段的风险因素的发生频率和后果给与一个0-10的分值，“0”表示最小，10 表示最大，然后，利用式（2-1）计算风险的总得分，分值越高表示风险越大,评分表格如表2-2所示。
专家评分法只能用于历史资料不多的情况下对风险的初步衡量，要想得到较为精确的风险变量的估计还需采用概率估计或模糊数学等其他方法来进行风险的量化，一般情况下，对于决策阶段的风险和一些难以精确描述的风险（比如项目质量风险），可以采用专家主观打分的方法来进行风险的量化和评估。
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表 2-2 风险因素评分
可能发生的风险因素 发生的可能性(P)/后果(S) 较小(2) 政局不稳 物价上涨 业主支付能力 技术难度 工期紧迫 材料供应 汇率浮动 无后续项目 √ 不大(4) 中等(6) √ ▲ √ √ √▲ ▲ √ 比较大(8) ▲ ▲ √ 很大(10) ▲ ▲ √ ▲ 风险值 P×S 20 48 60 80 36 24 60 32 注解：表中√——风险因素发生可能性评分；▲——风险因素发生的后果评分
2.3.2模糊风险量化方法
由于影响项目目标实现的风险源众多，而定性的风险描述又难于反映系统的各类风险及总的风险的大小，借助于模糊数学理论则可以将不同类型的风险用统一的模糊语言来进行量化，籍此可以通过模糊集的运算来进行项目总风险的估计和评价，因此风险的模糊量化是模糊风险分析的前提。目前，用于投资，进度风险分析的方法象CIM模型，蒙特卡罗模拟，风险贴现率法等都是以概率论为基础的风险定量分析方法，而前面提到的模糊事故树（事件树）模型、以及模糊影响图模型等则是以模糊语言为基础的风险定量分析方法，可以用于质量、安全、环境及其综合目标风险的估计和评价，因此，以模糊集理论为基础的模糊风险分析方法在工程项目风险分析的诸多方法中，占有重要的一席，其发展的潜力为风险分析的研究者所看好。模糊风险量化的原理如下：
（1）定义风险因素 i 引起目标 j 偏离的风险事件发生的概率变量 p 的评语集为[极低，低，较低，中等，较高，高，极高]，代表的变量值可以表示目标风险发生概率的相对精确的风险分级变量值；
（2）定义风险因素 i 引起目标 j 的偏离后果变量 S 的评语集为[极大，大，较大，中等，较小，小，极小]，代表的变量值表示目标偏离的百分数，也可以是其它反映目标风险发生后果的相对精确的风险分级变量值；
（3）通过专家调查和经验估计的方法，给出变量 p 和 S 的模糊隶属函数关
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系矩阵R(p)ij和 R( s)ij，或者给出相应的隶属函数集合，其中每个评语用适当的隶属函数来表示，这些隶属函数可以是三角形的，梯形的、S 形的、钟形的，需要根据专家经验和工程实际情况来确定。
（4）请 n 个专家给出每一风险因素发生可能性及后果的评语，并利用公式将其转换为模糊可能性( P′)和模糊后果( S′)。
（5）运用模糊推理确定某个风险因素的衡量值R。
2.3.3以概率论为基础的风险量化方法
衡量风险大小较传统的方法是研究风险的概率分布，它能够得到较为准确的风险量化值，因而以此为基础发展了多种有效的风险分析方法，如蒙特卡罗模拟、CIM 模型，随机网络、概率影响图等，概率分布通常反映某一事件发生结果的可能性，如果知道了风险事件的概率分布，就不难据此推断同类事件的风险大小。因此，建立概率分布是风险量化的一种主要方法，如上文所述，建立概率分布有主观概率和客观概率分析两种方法。
工程项目风险分析中常见的概率分布有以下几种形式：
（1）正态分布(normal distribution)。如果根据客观数据和专家经验估计得出的风险变量变化在一个区间，均值出现的机会最大，大于或小于均值的数值出现机会均等，则可以用正态分布来描述。其概率密度曲线为对称的钟形，正态分布的两个参数均值μ 和标准偏差σ在风险估计中非常有用，在工程投资风险估计以及施工质量风险估计中采用的“6σ”方法，就采用了以正态分布为基础的概率风险估计。
（2）泊松分布(possion distribution)。它是用于建立某种度量单位内发生次数模型的一种离散分布。泊松分布的均值为λ，而且方差也为λ。工程中的很多随机现象都近似服从泊松分布，可以用该分布来进行概率估计。例如，单位时间内到达的工程索赔的次数、机械设备在单位时间内出现故障的次数、单位时间内质量事故次数等。
（3）均匀分布与阶梯形分布(trapezium distribution )。若认识比较模糊，难以确认各风险变量的可能性大小，可以采用均匀分布与阶梯形分布。利用均匀分布可以估计建筑工程中每次人身伤亡的索赔额、每次事故的损失额等。如果a=0,b=1,则此时的均匀分布称为[0，1]分布。
阶梯形分布又称四点分布。若估计者对风险变量的最可能值有所估计，但又估计不准，只知风险变量正常情况下在某一区间[c，d]内变动，以及最小值a和最大
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值b，正常情况与极端情况之间属于不正常情况，发生的概率比正常情况要少，这种估计常用阶梯形分布。均匀分布和梯形分布常用于对项目的已知信息知之甚少情况下的风险估计，因为它取决于四个参数 a,b,c,d 的数值，所以常被用作其它分布的粗略近似，使用起来非常灵活，但也有一个缺点就是它的有界性，使得出现极端偏离值的可能性被排除。
（4）β分布。也是一种较灵活的概率分布，它比较容易从有限的数据中识别，还能在分析过程中取得额外数据时予以更新，可以包含多种形状的曲线，如对称形，左偏斜，右偏斜等，这主要取决于其分布参数。用β分布来进行工程项目投资风险的估计已有成功的案例。
（5）指数分布（ exponential distribution）。适用于在时间上随机重现的风险事件的概率估计，如机器设备或电子元件出现故障前工作时间的估计，以及保险业中财产危险事故的损失预测。指数分布具有无记忆性的特征，即当前时间对未来结果没有影响，故广泛应用于设备故障风险及工程结构可靠性的监测中。
（6）伽玛分布（gamma distribution）。它是由形状参数、尺度参数β和位置参数 L（随机变量 X 的下限）定义的一个分布簇，因而有多种概率密度曲线。伽玛分布在财产保险理论中经常用于赔款额的估计以及分析风险的不均匀性。
（7）威布尔分布（Weibull distribution）。它是一种能取若干不同形状的概率分布，威布尔分布在设备故障时间及财产保险的每次危害事故的损失估计中应用较多。
（8）经验分布。当没有充分依据或无法找到适合风险变量的理论分布时，常用到经验分布。该种分布利用专家调查法（Delphi）对风险变量的数值范围及相应的概率进行估计，来得到变量的分布，一般将取值范围分为几个区间，将专家的判断统计分析后绘制成直方图。
以上是工程项目风险量化的几种常用的概率分布，对于一些特殊分布如对数正态分布、二项分布、几何分布等也曾在一些特殊的工程风险分析中采用，可见有关的风险分析和应用统计学方面的参考文献。
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第3章 EPC模式下工程项目风险因素识别
3.1项目风险识别的步骤及方法
3.1.1项目风险识别的步骤
项目风险识别的主要过程如图3-1：
图 3.1 项目风险识别过程
EPC模式下工程项目风险监控与应对计划 EPC模式下工程项目风险因素识别 工程项目风险量化方法与评估方法研究 收集项目有关数据资料 项目风险识别 （1）收集项目有关数据资料。
风险是不会孤立地存在，它会伴随着许多信息，这些相关的信息可能是与项目有直接联系或是间接联系，还有可能从类似项目资料中获取，这就需要管理者注意收集必要的数据和信息。
项目资料的收集包括以下几个方面：
① 项目环境资料。项目建设实施的自然环境和社会环境资料，如水文、地质、气象等自然环境资料及政治、经济、文化等社会环境资料；
② 项目建设文件。项目建设各阶段的文件包含着大量具体真实的信息，这是风险识别最重要的基础资料，如建设合同、项目风险管理规划、项目管理规划及大纲、设计文件、施工文件、竣工验收文件等；
③ 类似项目有关的资料。项目过去发生的资料，以及类似项目的资料是必须收
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