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1、泓域/涂料公司企业风险管理手册涂料公司企业风险管理手册xxx有限公司目录一、 产业环境分析4二、 必要性分析6三、 公司简介6公司合并资产负债表主要数据8公司合并利润表主要数据8四、 损失程度的估计8五、 概率的基本概念13六、 变动程度的测定15七、 中心趋势测量17八、 风险衡量的概念19九、 风险衡量的理论基础21十、 风险源分析法22十一、 因果图分析的作用与缺点26十二、 绘制因果图的注意事项27十三、 标准化调查法的优缺点28十四、 标准化调查法的步骤30十五、 长期债券融资33十六、 改善信用35十七、 筹集外部资金36十八、 组建专业自保公司36十九、 SWOT分析47二十、
2、发展规划分析55二十一、 项目风险分析62二十二、 项目风险对策64二十三、 人力资源分析65劳动定员一览表66一、 产业环境分析黑龙江省，简称“黑”，是中华人民共和国省级行政区，省会哈尔滨，黑龙江省位于中国东北部，北、东部与俄罗斯隔江相望，西部与内蒙古相邻，南部与吉林省接壤，是中国最北端以及陆地最东端的省级行政区，介于东经1211113505，北纬43265333之间，总面积47.3万平方千米，居全国第6位。边境线长2981.26千米。黑龙江省地貌特征为“五山一水一草三分田”。地势大致呈西北、北部和东南部高，东北、西南部低，由山地、台地、平原和水面构成；地跨黑龙江、乌苏里江、松花江、绥芬河四
3、大水系，属寒温带与温带大陆性季风气候。黑龙江省位于东北亚区域腹地，是亚洲与太平洋地区陆路通往俄罗斯和欧洲大陆的重要通道，中国沿边开放的重要窗口。2019年，黑龙江省下辖12个地级市、1个地区，共54个市辖区、22个县级市、45个县、1个自治县，常住总人口3751.3万人，实现地区生产总值（GDP）13612.7亿元，其中，第一产业增加值3182.5亿元，第二产业增加值3615.2亿元，第三产业增加值6815.0亿元，三次产业结构为23.4：26.6：50.0，人均地区生产总值实现36183元。目前，全球涂料第一大技术来源国为中国，中国涂料专利申请量占全球涂料专利总申请量的45.42%;其次是美
4、国，美国涂料专利申请量占全球涂料专利总申请量的15.49%。日本和德国虽然排名第三和第四，但是与排名第一的中国专利申请量差距较大。从趋势上看，2010-2012年，日本涂料专利申请数量领先，但是在2012年后被中国反超。2020年，中国涂料专利申请量为20.03万项，日本涂料专利申请量仅为9901项。美国和日本涂料专利申请量呈现“你追我赶”的态势，两国每年度专利申请量差距不大。2020年，美国涂料专利申请量为1.50万项。中国方面，江苏为中国当前申请涂料专利数量最多的省份，累计当前涂料专利申请数量高达15.57万项。广东累计当前涂料专利申请数量为15.06万项，排名第二。浙江当前申请涂料专利数
5、量为8.72万项，排名第三。中国当前申请省(市、自治区)涂料专利数量排名前十的省份还有北京、山东、上海、安徽、福建、湖北和四川。趋势方面，2010-2016年期间，江苏和广东涂料专利申请量基本一致，然而自2019-2020年，江苏逐渐拉开与广东的距离，并一直位居榜首。2020年，江苏的申请量超过广东，为36279项，成为第一。湖北和四川在2018-2020年的涂料专利申请量差距不大。2010-2021年8月，全球涂料专利申请人CR10呈现波动下降趋势，由2010年的5.13%波动下降至2021年8月的2.19%。整体来看，全球涂料专利申请人集中度不高，且集中度呈现下降趋势。全球涂料行业专利申请
6、数量TOP10申请人分别是株式会社LG化学、富士胶片株式会社、京东方科技集团股份有限公司、佳能株式会社、国家电网公司、精工爱普生株式会社、大日本印刷株式会社、三星电子株式会社、日本制铁株式会社和株式会社理光。目前，全球涂料行业专利申请数量TOP10申请人技术主要布局在H01M10细分领域，其中全球涂料专利申请量第一的株式会社LG化学在该细分领域专利申请量达到2418项。二、 必要性分析1、提升公司核心竞争力项目的投资，引入资金的到位将改善公司的资产负债结构，补充流动资金将提高公司应对短期流动性压力的能力，降低公司财务费用水平，提升公司盈利能力，促进公司的进一步发展。同时资金补充流动资金将为公司
7、未来成为国际领先的产业服务商发展战略提供坚实支持，提高公司核心竞争力。三、 公司简介（一）基本信息1、公司名称：xxx有限公司2、法定代表人：白xx3、注册资本：680万元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：2014-4-257、营业期限：2014-4-25至无固定期限8、注册地址：xx市xx区xx（二）公司简介面对宏观经济增速放缓、结构调整的新常态，公司在企业法人治理机构、企业文化、质量管理体系等方面着力探索，提升企业综合实力，配合产业供给侧结构改革。同时，公司注重履行社会责任所带来的发展机遇，积极践行“责任、人本、和谐、感恩”的核
8、心价值观。多年来，公司一直坚持坚持以诚信经营来赢得信任。企业履行社会责任，既是实现经济、环境、社会可持续发展的必由之路，也是实现企业自身可持续发展的必然选择；既是顺应经济社会发展趋势的外在要求，也是提升企业可持续发展能力的内在需求；既是企业转变发展方式、实现科学发展的重要途径，也是企业国际化发展的战略需要。遵循“奉献能源、创造和谐”的企业宗旨，公司积极履行社会责任，依法经营、诚实守信，节约资源、保护环境，以人为本、构建和谐企业，回馈社会、实现价值共享，致力于实现经济、环境和社会三大责任的有机统一。公司把建立健全社会责任管理机制作为社会责任管理推进工作的基础，从制度建设、组织架构和能力建设等方面
9、着手，建立了一套较为完善的社会责任管理机制。（三）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3814.963051.972861.22负债总额1583.801267.041187.85股东权益合计2231.161784.931673.37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9661.697729.357246.27营业利润2152.811722.251614.61利润总额1952.601562.081464.45净利润1464.451142.271054.40归属于母公司所有者的净利润1464.451
10、142.271054.40四、 损失程度的估计风险损失程度是指风险事故可能造成的损失值，即风险价值。在衡量风险损失程度时，除了需要考虑风险单位的内部机构、用途、消防设施等以外，还需要考虑以下几方面的因素：损失形态、损失频率、损失金额和损失的时间。（一）同一原因所致各种形态的损失同一原因导致的多形态的损失，不仅要考虑风险事件所致的直接损失，而且还要考虑风险事件引起的其他相关的间接损失。一般来说，间接损失比直接损失更严重。例如，尽管汽车碰撞发生的次数大于因碰撞所致的潜在损失，但是因责任诉讼所致的责任损失往往大于汽车因碰撞所致的损失，因此，一般来说，汽车责任风险的所致损失大于财产损失风险。（二）单一
11、风险事件所涉及的损失单位数单一风险事件所引起损失的单位越多，其损失就越严重，损失程度和风险单位数大多呈正相关关系。（三）损失的时间一般来说，风险事件发生的时间越长，损失频率越大，损失的程度也就越大。估计损失程度不仅要考虑损失的金额，还要考虑损失的时间价值。（四）损失金额一般情况下，损失金额直接显示损失程度的大小，损失金额越大，损失程度就越大。在一些特殊的情况下，损失金额的大小使损失频率、损失时间的估计变得微不足道。1、单次风险事故所致损失金额单次风险事故所致的损失金额一般来说不能全部列举出来，它可以在某一区间内取值，因此它是连续型随机变量。对于损失金额的概率分布，很多经验数据表明可以利用正态分
12、布、对数正态分布、帕累托分布等来进行拟合估计。2、一定时期总损失一定时期总损失是指在已知该时期内损失次数概率分布和每次损失金额概率分布的基础上所求的损失总额。一定时期总损失金额为发生一次损失时的损失额，加上2次损失发生时的损失额，等等。为简单起见，以例子说明。3、随机模拟法的应用现实中，企业财产损失次数的分布和损失程度的分布可能是比较复杂的，所以以上逐个分析各种可能的方法太烦琐，甚至是不可能的。在这种情况下，就要应用到随机模拟的方法。随机模拟法是一种仿真的方法，通过产生随机数的方法，模拟企业财产在较长时间内（如100年）发生损失的情况，从中得到年总损失额的分布。具体过程是：首先规定随机数大小与
13、损失次数的关系、随机数大小与损失程度的关系，然后开始第一轮模拟。产生一个随机数，看其代表的损失次数，假如这个随机数代表该年发生N次损失，则再生成N个随机数，对应于每次损失中的损失额，把这N个损失额累加起来，就得到了第一轮模拟中的损失额。接下来开始第2轮，第3轮，一直模拟下去，直到达到要求的轮数。这样就可以得到年总损失额的概率分布。当然，由于总的模拟轮数偏少，表中的结果是不准确的。在这种少轮次模拟中出现的损失额其概率是偏高的。在实践中，可以采用计算机进行模拟的计算，因而可以进行上万轮的模拟计算，以得到比较可靠的模拟结果。4、均值和标准差的估算有时人们只关心损失幅度的某个特征值，如均值和标准差。这
14、时就可以直接对总体均值和标准差进行区间估算。不同的数据量，采用的方法也不同。（1）样本容量较大，已知样本均值和抽样误差，估计总体均值。（2）样本容量较小，总体为正态分布而o未知时，估计总体均值。（3）样本容量较小，总体为正态分布时，估计总体方差。（五）所需暴露单位数量的估算根据大数定律可知，随着暴露单位的数量趋于无穷大，实际的损失频率将会趋近于期望的真实损失频率。但在实际中，一个组织的暴露单位的数量绝不可能无穷大，大多数情况下这是一个有限的数字。而且在很多情况下，这个数字几乎称不上“大”。因此，就存在这样一个问题：当样本不够充分大时，会导致多大的错误？也就是说，风险评估并不是百分之百地以一种概
15、率的说法对未来进行预测，尽管概率就已经体现了不确定性，但实际中由于许多统计原理所需的条件不能满足，这种预测本身也带有一定的不确定性。对于这种情况，风险经理可能会有另一种问法：“为了有95%的把握使最大可能损失的估计值与真实值的差别不超过5%，必须有多少暴露单位？”或者说，如果风险管理者希望有（1a）的把握保证，企业面临的某种实际损失率与给定的预期损失率之差的变动程度不超过E，则风险单位数要多大才能满足上述要求？在回答这个问题时，我们假设损失是以二项分布假定的方式发生的，即风险单位发生损失是相互独立的，并且每个风险单位损失发生的概率不变。这样，当n足够大时，损失近似服从正态分布。从以上影响损失的因素可以看出，风险的大小取决于损失的程度而不是损失发生的频率。风险是损失的不确定性，风险事件导致的损失频率和损失程度的大小具有随机性，损失频率和损失程度是衡量风险的两个重要指标。但是，风险的大小主要取决于损失的程度而不是损失的概率。五、 概率的基本概念随机事件可能导致不同的结果发生，各种结果
