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1、泓域/安全传感器项目风险管理总结安全传感器项目风险管理总结目录一、 公司概况2公司合并资产负债表主要数据2公司合并利润表主要数据3二、 产业环境分析3三、 工业自动化行业发展概况4四、 必要性分析5五、 敏感性分析及波动性分析6六、 风险价值7七、 市场风险12八、 国家风险15九、 纯粹风险与投机风险19十、 基本风险与特定风险22十一、 风险管理的程序24十二、 风险管理的组织29十三、 风险经理为什么关心人力资本风险30十四、 什么是人力资本风险32十五、 损失频率的估算32十六、 损失幅度的估算35十七、 项目实施进度计划37项目实施进度计划一览表38十八、 项目经济效益评价39营业收
2、入、税金及附加和增值税估算表39综合总成本费用估算表41利润及利润分配表43项目投资现金流量表45借款还本付息计划表47一、 公司概况（一）公司基本信息1、公司名称：xxx集团有限公司2、法定代表人：严xx3、注册资本：850万元4、统一社会信用代码：xxxxxxxxxxxxx5、登记机关：xxx市场监督管理局6、成立日期：2011-12-237、营业期限：2011-12-23至无固定期限8、注册地址：xx市xx区xx（二）公司主要财务数据公司合并资产负债表主要数据项目2020年12月2019年12月2018年12月资产总额13841.4111073.1310381.06负债总额6994.61
3、5595.695245.96股东权益合计6846.805477.445135.10公司合并利润表主要数据项目2020年度2019年度2018年度营业收入44836.1635868.9333627.12营业利润9574.477659.587180.85利润总额7786.576229.265839.93净利润5839.934555.154204.75归属于母公司所有者的净利润5839.934555.154204.75二、 产业环境分析坚持增量提升与存量优化并举，调结构与促发展并重，抓好工业稳增长、降成本、增效益，推进先进制造业强省建设，积极实施工业强基工程，推动传统工业由要素驱动向创新驱动转变、低
4、中端生产向中高端制造转变。（一）大力发展先进装备制造业全面实施中国制造2025辽宁行动纲要，积极对接德国工业4.0，促进新一代信息技术与装备制造业融合，提升传统装备制造业，推进高端装备和重大成套装备加快发展，构建智能制造和智能服务体系，建设国家高端装备、智能装备制造业战略基地和核心集聚区。高档数控机床。加快五轴联动卧式车铣复合加工中心、立卧转换加工中心等关键产品和高精度双摆角铣头、电主轴等核心部件的产业化。加快i5数控系统、DMTG数控系统的研发和市场化应用。（二）调整优化原材料工业主动减量、化解过剩产能、实现优胜劣汰，调整优化原材料工业结构和空间布局，提高产业集中度和加工深度，向高加工度、延
5、伸产业链方向发展。（三）培育壮大战略性新兴产业优先发展新一代信息技术、生物医学、节能环保、新能源、新材料、新能源汽车等重点产业，引导社会各类资源集聚，使之成为带动经济增长的新支柱。到2020年，战略性新兴产业主营业务收入占规模以上工业企业主营业务收入比重达到20%以上。三、 工业自动化行业发展概况工业自动化是指机器设备在工业生产中，在无人干预的情况下根据设定好的指令或者程序，自动完成工作任务的统称。工业自动化由美国在上世纪50年代提出，并作为第四次工业革命的重要组成部分被世界各国作为当今重点发展技术。工业自动化涉及电子信息、计算机、人工、通讯等诸多领域的知识和技术，是现代制造领域中核心产业之一
6、。未来，工业自动化的广泛应用将帮助制造企业生产效率大幅提升，生产规模显著提高，生产成本有效下降。工业自动化控制系统是工业自动化的核心部件，根据国际研究协会的定义，工业自动化控制系统可被细分为五层结构的自动化系统金字塔。金字塔底部向上依次为现场执行层、控制层、监督层、计划层及综合管理系统层。四、 必要性分析1、现有产能已无法满足公司业务发展需求作为行业的领先企业，公司已建立良好的品牌形象和较高的市场知名度，产品销售形势良好，产销率超过 100%。预计未来几年公司的销售规模仍将保持快速增长。随着业务发展，公司现有厂房、设备资源已不能满足不断增长的市场需求。公司通过优化生产流程、强化管理等手段，不断
7、挖掘产能潜力，但仍难以从根本上缓解产能不足问题。通过本次项目的建设，公司将有效克服产能不足对公司发展的制约，为公司把握市场机遇奠定基础。2、公司产品结构升级的需要随着制造业智能化、自动化产业升级，公司产品的性能也需要不断优化升级。公司只有以技术创新和市场开发为驱动，不断研发新产品，提升产品精密化程度，将产品质量水平提升到同类产品的领先水准，提高生产的灵活性和适应性，契合关键零部件国产化的需求，才能在与国外企业的竞争中获得优势，保持公司在领域的国内领先地位。五、 敏感性分析及波动性分析2、敏感性分析敏感性分析通过金融资产价值对相关市场因子的敏感度来评估其市场风险。敏感度是指当市场因子发生变化时，
8、金融资产价值的变化幅度。敏感度描述了金融资产对相关市场因子变化的反应，敏感度越大的金融资产，受市场因子变化的影响越大，相应地，风险越大。不同的金融资产针对不同的市场因子，有不同的敏感度。实际中常用的敏感度包括：债券的持续期和凸性，股票的Beta值，衍生工具的Delta、Gamma、Theta、Vega值等。敏感性分析在概念上简明且直观，使用起来比较简单，但它也有一定的局限性：（1）大多数敏感度指标度量的是金融资产价值相对于市场因子变化的线性变化，但一些金融资产价值的变化不是市场因子变化的线性函数，特别是期权类金融工具。（2）市场因子的变化并不能完全解释金融资产价值的变化。因此，即使某金融资产，
9、的敏感度低，它也可能面临较大的风险。（3）不同的金融工具有不同的敏感度，这些敏感度不具有可比性，无法用来比较不同证券的风险大小，也无法度量由不同证券组成的证券组合的风险。这极大地限制了敏感性分析的应用。由于上述不足，敏感性分析比较适合简单金融工具在市场因子变化较小情形下的风险分析，对于复杂的证券组合或市场因子大幅波动的情况，敏感性分析的准确性就比较差，或者因为复杂而失去了原有的简单直观性。2、波动性分析波动性分析从未来收益的不确定性入手，通过实际结果偏离期望结果的程度来度量，风险，经常采用的度量指标为方差和标准差。波动性分析描述了金融资产价格的变化程度，但它没有反映出金融资产的风险损失到底会达
10、到多少。仅仅通过方差还不能将概率分布中的信息完整地表达出来。六、 风险价值为了解决传统风险评估方法所不能解决的问题，一种能够全面度量复杂证券组合的市场风险的工具风险价值被提出。1.VaR的概念VaR的含义是“处于风险中的价值”，它指的是市场正常波动下，在一定的概率水平，（置信度）下，某一金融资产或证券组合在未来特定的一段时间内的最大可能损失。VaR的意义非常直观。如JPMorgan公司1994年置信度为95%的日VaR值为960万美元，这就意味着该公司可以以95%的把握保证，1994年每一特定时点上的证券组合在未来24小时内，由于市场价格变动而带来的损失不会超过960万美元。换句话说，只有5%
11、的可能会超过960万美元。在VaR的定义中，置信度的概念非常重要。如果没有置信度，VaR就相当于回答“在一个给定的期间内，资产组合可能会损失多少”，而这个问题的答案是，可能会损失资产，组合的全部价值，否则其他任何一个值我们都无法以百分之百的把握保证损失不超过它。2.VaR的计算VaR的计算方法主要有三种：非参数法、参数法和蒙特卡罗模拟法。首先，根据历史数据或模拟数据得到既定期间（如1天或10天）内资产组合价值或收益的远期分布；其次，将置信度c转化为相应的分位数，计算此分位数下的可能最大损失。如果所用数据本身就是损益值，那么按上述步骤直接就可以求出VaR值，如果所用数据是金融资产或证券组合的价值
12、，则要进行简单的转换，使之成为损益值。（1）非参数法非参数法也称为历史模拟法，它基于历史数据的频率分布来计算VaR。因为这种方法不涉及对某种理论分布的估计，故其结果也称为非参数VaR。非参数法不依赖于对风险因子分布的任何假定，而且，因为历史数据反映了市场中所有风险因子的同步变化，所以经常需要单独考虑的波动性、相关性以及厚尾问题都可以通过数据体现出来。但这种方法完全依赖特定的历史数据，它基于这样一个假定，即未来的情况和历史数据中表现的过去的情况是一致的，但实际上，过去影响损益的一些事件在未来不一定还会重现，而未来出现的事件也可能是过去不曾有过的。另一个局限是，非参数法可能会受数据数量的限制，不能
13、完全反映出风险的状况，如一些极端的、不太可能发生的情况。（2）参数法在非参数法中，VaR是根据金融资产在1年内每日损益数据的历史分布来计算的。在这种非参数VaR的计算中，没有对损益的分布做出任何假定。如果能够假定损益分布为某种可分析的密度函数f（R），则VaR的计算就会简化，只需根据历史数据估计假定的分布函数的参数即可。参数法的计算较为简便，而且即使影响到收益的风险因子不服从正态分布，根据中心极限定理，只要风险因子的数量足够大，而且相互之间独立，也可以使用这种方法。但是，也有一些情况无法满足正态性假设，只能使用别的方法。（3）蒙特卡罗模拟法当没有充足的数据，或者现有数据无法满足参数法的假设要求
14、时，可以使用蒙特卡罗模拟法得到大量的数据。蒙特卡罗模拟法通过对那些决定市场价格和收益率的情况进行重复的模拟，得出一系列可能的结果，当模拟次数足够多时，模拟分布就将趋近于真实分布。蒙特卡罗模拟法可以适用于任何情况的分布，也可以将任何复杂的资产组合纳入模型，但这种方法计算过程复杂，极端依赖于计算机。3.持有期和置信度的选择在VaR的定义中，有两个重要的参数，即持有期和置信度。在计算VaR之前必须给定这两个参数。持有期是VaR的时间范围，持有期越长，VaR可能越大。通常选择一天或一个月作，为持有期，某些金融机构也选取更长的持有期，如一个季度或一年。在1997年年底生效的巴塞尔委员会的资本充足性条款中
15、，持有期为两个星期（10个交易日）。流动性、正态性、头寸调整和数据约束是影响持有期选择的四个因素。如果交易头寸可以快速流动，则可以选择较短的持有期。如果采用参数法，并假设投资收益服从正态分布，则选择较短的持有期更适合。由于管理者会根据市场状况不断调整其头寸或组合，在计算VaR时，往往假定在不同持有期下组合的头寸是相同的，因此，持有期越短就越容易满足组合保持不变的假定。最后，VaR的计算往往需要大量的历史数据，持有期较长，所需的历史时间跨度也越长，实际数据可能无法满足。持有期越短，得到大量样本数据的可能性越大。实践中，经常采用的置信度有95%、99%等。置信度的选择依赖于有效性验证的需要、内部风险资本需求和监管要求等。如果选择较高的置信度，则意味着实际中损失超过VaR的可能性较小，在对VaR进行验证时，就需要较多的数据，否则无法观察到这种极端值。但实际中可能无法获得这么多数据，这就限制了高置信度的使用。在准备风险资本时，要反映机构对风险的厌恶程度，安全性追求越高，置信度选择也越高。此外，美国等国家的监管当局为了保持金融系统的稳定性，有时也会要求金融机
