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機(jī)率分布表示每個(gè)可能事件及其發(fā)生機(jī)率。這些概率之和是1，因?yàn)樗鼈兪腔コ獾?。利用歷史數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù))或理論上的概率分布可以建立實(shí)際的概率分布。

(1)歷史記錄法。

同樣的條件下，我們可以通過觀察每個(gè)潛在風(fēng)險(xiǎn)在長(zhǎng)期歷史中已經(jīng)發(fā)生的次數(shù)，來估計(jì)每一個(gè)可能的事件的概率，即每一個(gè)事件在過去已經(jīng)發(fā)生的頻率。但由于人們?nèi)狈V泛和充分的經(jīng)驗(yàn)，因此無法用這種方法來建立可靠的概率分布。正如前面所提到的，難以獲得項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)的客觀可能性。即便存在這樣的歷史數(shù)據(jù)，由于樣本太少，也不能確定概率分布。外國(guó)資料顯示，除個(gè)別情況外，企業(yè)不能依靠自身的歷史資料建立年損失總額概率分布，而只能依靠同業(yè)協(xié)會(huì)、私人保險(xiǎn)公司、政府部門等提供的輔助信息。但這類輔助信息對(duì)同業(yè)的依賴性很強(qiáng)，一是僅限于平均損失，而非概率分布；二是這類信息可能與某一企業(yè)的情況有所不同。

(2)專家評(píng)分方法。

我們應(yīng)該利用主觀概率和綜合概率來確定這種風(fēng)險(xiǎn)的概率分布。有人認(rèn)為主觀概率的準(zhǔn)確性較差，不利于使用，實(shí)際上，這樣的專家估算是專家根據(jù)自己的專業(yè)素質(zhì)和豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，根據(jù)項(xiàng)目的具體情況所作的合理判斷。主觀慨率可看作客觀概率的一個(gè)近似值。

(3)理論分配方法。

在歷史數(shù)據(jù)不充分或不可信的情況下，風(fēng)險(xiǎn)管理者可根據(jù)一定的理論概率分布對(duì)其進(jìn)行補(bǔ)充或修正，建立風(fēng)險(xiǎn)分布圖。

一般風(fēng)險(xiǎn)概率分布為正態(tài)分布。正分布可以描述財(cái)產(chǎn)損失、交通事故等多種風(fēng)險(xiǎn)的概率分布。在風(fēng)險(xiǎn)分析中也有一些理論上常用的概率分布，如泊松分布、三角形、離散度、階躍式矩形、梯形、二項(xiàng)分布、對(duì)數(shù)正態(tài)分布等。

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