毕业论文风险评价模型

第一个，第二个更像人力资源管理专业的

企业集团供应链风险的识别与评价研究摘要：集团化发展使企业供应链网络结构日趋复杂，供应链的脆弱和不稳定性带来了许多风险。如何识别和评估风险成为供应链管理的核心问题。文章对供应链风险进行了系统识别和分类，分析了供应链风险的可控性和危害性。构建了供应链风险评估指标体系，利用改进的集值统计加速迭代法确定各指标权重，建立了基于专家风险概率区间估计的供应链风险综合评价模型，并进行了实证分析。关键词：供应链风险；风险识别；评价模型1引言供应链管理是一种集成式管理思想和方法，是一种有效的企业间合作共生模式。国际上一些先驱企业如丰田、戴尔、沃尔玛、Carrefour等厂商，都因实践这一新型管理模式而获得巨大成功。从成功企业实践意义上说，实施供应链管理是进入21世纪企业适应全球化竞争的一种有效途径。正如英国物流专家马丁·克里斯多佛(MartinChristopher)所说：21世纪的竞争不再是企业和企业之间的竞争，而是供应链与供应链之间的竞争。然而，据Michigan大学(2003)的一项研究发现，在美国大约有50%的企业实施供应链管理所带来的优势并不强于传统的买卖关系，其原因很大程度上是由于企业对供应链系统中各类风险不能准确评估和管理造成的。随着产品和技术生命周期的缩短、市场的全球化延伸、企业间合作关系的日益复杂及组织内外环境不确定性因素的增加等，都将加剧供应链的不稳定并增大其风险性。受多种因素诱发，供应链突发事件生成所带来的损失以及对供应链系统运作的影响都是巨大的。因此，对供应链的风险评估与管理有重要意义。国内外学者在供应链风险识别与评价方面开展了大量研究并获得许多研究成果。Kraljic早在1983年提出的采购组合管理框架中，就已经考虑了由外部因素引起的不确定性和供应中断问题。SmeltzerandSiferd(1998)借助交易成本理论和资源依赖模型，从采购管理角度理解供应风险管理，提出积极主动的采购管理就是供应风险管理的观点。此后，Sheff(2001)、Harland(2003)、Deloitte(2004)等分别从不同角度系统研究了供应链风险因素及识别问题。Hallikas(2004)从风险事件的概率角度，定量化研究了供应链风险的评估问题。国内一些学者也对供应链风险做了多种分类，并提出了测度供应链风险的各种方法。如马士华(2003)的内生风险和外生风险划分，晚春东(2007)的系统风险划分等。丁伟东等在2003年提出了基于模糊评价方法的供应链可靠性评估矩阵，周南洋(2008)提出了基于OWA算子的供应链风险评估多属性决策方法。综上，以前的学者大多对供应链风险进行某一方面和单一方法的识别与评估，缺乏从企业集团化发展角度对供应链风险进行分析和评估。为此，本文在前人研究基础上，对企业集团供应链风险进行系统识别，并给出相应的综合评价模型和实证分析。2企业集团供应链风险的系统识别大型企业集团产业链的纵横延伸，在强化核心节点企业地位、释放众多经济效应的同时，也为整个供应链的风险累积提供了客观基础。供应链风险来源于系统内外各种不确定性因素的存在，它会利用供应链系统的脆弱性，对供应链系统造成破坏，给上下游企业以至整个供应链带来损害和损失。风险识别是供应链风险管理的前提，按照风险产生的缘由，可将供应链风险划分为内生和外生两大风险来源，其中内生风险主要产生于道德风险、信息扭曲和有限理性。而外生风险主要源于政治、经济和自然等外部环境的突变。供应链内生风险识别内生风险是指由供应链系统自身引发的风险。供应链作为一种有效的企业间合作模式，伴随运营而生的物流、商流、资金和信息流，自始至终流经供应、储运、加工、分销、配送和消费等全过程，在围绕核心企业形成合作共赢、优势互补的同时，由于供应链各节点企业独立经营的法人属性，致使供应链各成员之间不可避免存有潜在利益冲突和信息不对称，任何一个环节出现问题都可能波及和影响到其它合作方，进而冲击整个供应链的正常运作以生成供应链风险。内生风险的主要表现形式及特征见表1。供应链外生风险识别外生风险是指由供应链系统外部环境不确定性或突变引发的风险。任何一条供应链都是处在一定环境之中的，市场、政治、自然等环境因素的波动或剧变都会不同程度地影响供应链的有效运营。复杂、开放的供应链系统与环境之间存在着物质、能量和信息的交换，受外界环境制约又反作用于环境是供应链系统赖以存在的前提。当环境发生对供应链系统负面影响的变化时，供应链系统与环境之间的平衡将被打破，供应链的正常运营受到制约或破坏从而生成供应链风险。外生风险的主要表现形式及特征见表2。3供应链风险评估指标体系通过供应链风险识别使我们认清了集团供应链系统可能存在的各种风险形态，而有效防范供应链潜在风险可能给集团供应链运营系统带来的利益冲击，则需要对供应链系统风险做出科学有效的评估。供应链风险评估是指借助必要的模型方法对供应链的风险等级进行量化测定或估算，并依据供应链风险等级选择安全对策，最终达到削减和控制风险的目的。对供应链风险的评估，需要建立一套设计合理、操作性较强的风险评估指标体系，该指标体系由可测的、可比的、可以获得的量纲各异的指标及指标群构成，用于全面反映供应链系统存在内外风险的可能性程度。基于对企业集团供应链风险的系统识别，本文构建的供应链风险评估指标体系如下：1)反映供应链内生风险的指标：合约信任度X1、信息差错率X2、不良采购率X3、供应中断率x4、交货延迟率x5、合同履约率X6。2)反映供应链外生风险的指标：价格波动指数y1、销售波动指数Y2、突发事件预警指数Y3。上述各指标的涵义及赋值方法如下：合约信任度：反映供应链合约方可信任程度的指标，供应可信性反映了整个供应链提前或按时交货的能力。该指标值增大，表明供应链节点企业的可信度增高，供应链系统越可信。其指标数值由以下公式求得：（提前或按时完成的订单数÷总订单数）×100%。信息差错率：反映供应链信息传递失真情况的指标，供应链信息传递延迟或失真会呈现“牛鞭”效应。供应链信息传递失真程度与供应链链长有关，节点企业越多，信息传递失真的程度会增大。该指标数值可通过链长与信息阻尼的关系间接求得。不良采购率：反映采购有效性的指标，其指标数值由以下公式求得：（不良采购批次÷总采购批次）×100%。供应中断率：反映物流配送可靠程度的指标，其指标数值由以下公式求得：（因供应物流中断而停工待料的时间÷产品计划总生产时间）xl00%。交货延迟率：反映物流配送可靠程度的指标，其指标数值由以下公式求得：（物流配送延迟的次数÷计划物流配送总次数）×100%。合同履约率：反映供应链合作机制保障程度的指标，合同履约率高表明供应链合作机制稳定可靠，合作方之间诚信度高。其数值由以下公式求得：（履约合同数÷签约合同总数）x100%。价格波动指数：反映物料供应市场稳定程度的指标，物料供应市场特定价格指数是根据某一种或一组特定商品或劳务的价格平均计算而成的，它反映某一特定种类或特定组合商品或劳务的价格变动。本指标数值可由统计调查报告中获得。销售波动指数：反映供应链核心企业产品销售稳定程度的指标，稳步上升的销售量预示着企业对顾客需求识别的准确性。其数值由以下公式求得：（计算期销售量／基准期平均销售量-1）×100%。突发事件预警指数：反映供应链系统应急体系构建程度的指标，其数值通过预警系统完善程度和应急体系建设投资额换算得出。4供应链风险评估模型及实证分析评价指标权重的确定对供应链的风险评估，是将描述供应链风险量纲不同的指标，转化成为无量纲的相对评价值，并综合这些评价值给出该供应链系统存在风险程度的一个总体评价。由于各评价指标在风险评估中地位的非等同性，必然存在对指标体系中各指标的赋权问题。本文采用改进的集值统计加速迭代法，通过迭代步长的加速递增，既可以增加指标权向量的符合性又能提高运算效率。评价指标风险值的确定一般的概率统计估值，每次试验所得为相空间中某个确定的点。若放宽条件将得到相空间上的一个子集，谓之集值统计试验，是经典统计和模糊统计的一种推广。在风险评价中对应专家对风险大小判断的一个区间估计值。式中Ai为第i个风险指标的权重；石i为专家对第i个风险指标的评价值；F为供应链系统风险的总评价值。F的取值范围在[O，1]之间，分值增高，预示供应链系统风险加大。本文设定供应链风险的四个参照等级标准，其对应的F取值范围见表3。实例应用应用对象为胶东半岛制造业一供应链系统，通过综合调研得到应用研究所需的基础数据。依照评价步骤，聘请七位专家对供应链风险指标进行迭代优选及概率区间估计，运用改进的集值统计加速迭代法，对各风险指标进行迭代后的结果见表4。进一步，各专家对风险评价指标估计的概率区间，以及根据公式(3)、(4)、(5)计算所得的供应链各个指标综合风险概率见表5（含专家分歧度）。根据公式(6)最终计算得出样本供应链系统风险综合评价值F=，与风险参照等级标准对照属于B级，表明供应链系统整体风险处于基本安全状态。为此，供应链管理者依此标定供应链系统风险薄弱环节，采取对应修补措施提高供应链系统快速响应能力，使供应链系统稳定在安全等级水平状态。5结语本文通过对企业集团供应链风险的系统识别与分类，构建了供应链风险评估指标体系。利用改进的集值统计加速迭代法确定各风险指标权重，给出了基于专家风险概率区间估计的供应链风险综合评价模型与方法。由于迭代步长的加速递增，在提高运算效率的基础上使风险指标权向量更符合逻辑性和可靠性。建立在一定置信度判别标准下的专家群组对指标风险发生概率进行区间描述，使评价过程遵循从定性到定量综合集成的方法论原则，得出的评价结果更接近客观实际且更具权威性。当然，文中评价指标体系的通用性和实用性有待进一步研究，综合评价模型方法的可靠性也需在应用实践中作进一步检验，以促进供应链风险的综合评价真正为企业的运营管理和科学决策服务。

水资源短缺风险综合评价 摘要 本文首先对北京市的 2001-2009年得水资源短缺状况进行了调查，在综合考虑系统属性等风险过程后，利用层次分析模型对北京市各缺水影响因子的权重进行了定量分析，并基于致险因子承险因子及损害程度等影响因子构建了水资源系统风险的评价指标及模型：该指标体系由 4 层次共 20 个指标构成，能更好的表征风险的产生和构成；该模型包括参数计算与风险分级，能简便计算风险级别的划分。其次，本文在综合考虑水资源呈现能力后得出结论，北京市能应对水资源系统风险，但是仍受约束性风险限制，可通过开源节流，调整产业结构及规划水资源管理来应付.然后我们对北京市 2001-2009年水资源总量，地表水资源以及地下水资源量进行了调查。运用 Matlab 处理系统对历年降水量进行了拟合，用 origin 处理系统对万元 GDP 水耗做出了拟合由此得出了缺水量波动性较大的结论。最后本文对所建模型进行了升级及完善，采用灰色模型的建立改进方法，通过对无偏 GM(1,1)模型的求解，得出 2010 年和 2011 年度致险率(RBI)、承险率(RSI)、脆弱性(CI)以及风险(ωDRi)、风险损失(DI)的值，并由此得出结论，北京市未来两年的水资源短缺风险分别为 和 ，正在呈上升趋势，逐年增高，不过基本上还在约束性风险级别内，为此建议管理机构还是要约束水资源使用来防范风险，通过推荐高效水资源系统管理，促进水资源优化配置进程等途径来促进水资源系统恢复，有效地减弱风险发生及潜在损害。 关键词： 层次分析法 水资源短缺风险 多元回归 拟合 无偏 GM（1,1） 2 1. 问题的重述 水资源，是指可供人类直接利用，能够不断更新的天然水体。主要包括陆地上的地表水和地下水。近年来，我国、特别是北方地区水资源短缺问题日趋严重，水资源成为焦点话题。水资源系统风险是由于天然来水的波动、地下水持续保障能力不足、供水条件落后以及水资源社会经济承载负担过重等因素综合作用的结果, 对社会、经济、环境存在潜在损害。目前北京是世界上水资源严重缺乏的大都市之一，其人均水资源占有量不足 300m3，为全国人均的 1/8，世界人均的 1/30，属重度缺水地区，北京市水资源短缺已经成为影响和制约首都社会和经济发展的主要因素。政府采取了一系列措施, 如南水北调工程建设, 建立污水处理厂,产业结构调整等。但是，气候变化和经济社会不断发展，水资源短缺风险始终存在。如何对水资源风险的主要因子进行识别，对风险造成的危害等级进行划分，对不同风险因子采取相应的有效措施规避风险或减少其造成的危害，这对社会经济的稳定、可持续发展战略的实施具有重要的意义。 根据《北京 2009 统计年鉴》及市政统计资料提供了北京市水资源的有关信息。利用这些资料和我们自己获得的其他资料，讨论得知北京市水资源短缺现在主要的主要原因是水资源供应小于水资源需求的矛盾，而如果想要解决这个问题，就必须要从影响因子来着手，所以问题细分为： 北京市水资源短缺的主要因子是什么？ 各因子对于风险程度的贡献是多少？ 北京市已经到什么样的风险程度了？ 针对于主要因子我们怎样应对才能降低风险，从而做到有效调控？ 北京是未来几年又将面临什么程度的水资源短缺风险，又该如何应对呢？ 最后，通过建模等一系列过程进行分析检验并得出结论，且向北京市主管部门写一份建议报告。 2. 问题的分析 北京水资源人均占有量在世界各国首都中排名百位之后。自上世纪七十年代以来，随着人口的大量增加和经济的发展，缺水成为北京面临的严重问题之一，近几年每年缺水均在 4 亿立方米左右。地下水资源开采量逐年剧增，尽管目前对地下水开采进行了限制，地下水位有所上升，但仍处于超采状态。地下水的超采会形成漏斗区，到目前为止，已经形成以朝阳区为中心，西到石景山、东至顺义、南至南苑、北到昌平约 1600 平方公里的漏斗区，引起地面沉降。由于水位不断下降，致使井越打越深，形成恶性循环。为应对这种情况，多年来，北京通过各种方式保证供水安全，除了通过调整产业结构加大节水力度，多次提高水价，强力推行农业、工业和城市节水，关、停、转移高耗水企业外，还独创了地表水、地下水、再生水、过境水、雨洪水和外调水的六水联调模式，对水资源进行合理调配，以此提高城市的供水能力。尽管方法尽施，可是但是究竟是什么导致了北京市的如此现状呢，有没有什么原因呢，该怎样解决呢，经过本小组成员的查找资料和激烈的讨论，我们认为从水资源系统结构来看, 风险来源于系统属性和过程对潜在危害的抵抗乏力。系统本身的输入主体短缺、过程波动及输出脆弱程度是导致系统风险产生的重要原因, 他们是水资源系统风险的致险因子; 水资源系统对致险因子进行反馈, 引导系统对潜在风险进行抵抗从而削减风险产生及危害, 我们将这一种反 3 馈及抵抗性质称为承险能力; 系统在致险与承险因子相互作用下, 当致险压力大于承险能力时, 风险就产生了。所以风险因子分为致险因子和承险因子，然后致险因子和承险因子又会细分为很多条。不同的因子给风险所能带来的贡献的大小是不一样的，这个可以通过建模的方式利用 Excel 或者 Matlab，origin 软件进行运算得出，之后通过制定一个风险等级将北京市的现状表现出来，并对作出巨大贡献的因子进行合理的调控。至于北京市水资源短缺未来两年的预测，我们可以用回归的思想，再用灰色理论进一步改进，即可对北京市进行预测了。 3. 模型的假设与符号说明 假设 1：收集的北京市水资源各个数据都实际数值相差不大； 假设 2：各个影响因素不会因突发事件发生突变； 假设 3：建模收集数据真实可靠； 假设 4：建模中涉及主观分析的结论基本与事实相符； aij ——1—9 标度理论得出的第i 项较第 j 项的相对重要值 μij ——测度判断值 ωD ——准则层 D 下的相对权向量 CI —— 脆弱性 ωSi ——系统风险的发生及传递对系统损害率在相关评价指标体系上的指标权重 的重分配值 Pi——风险潜在发生概率 Ri——系统风险因子的指标值 DI——风险损失 RBI ——致险率 RSI——承险率 ωDRi——风险 b——回归系数； bint——回归系数的区间估计； r——残差； rint ——置信区间； stats——用于检验回归模型的统计量，有三个数值：相关系数r2、F值、与F对 应的概率 p。其中相关系数r2 越接近 1，说明回归方程越显著； F > F1-α（k，n-k-1）时拒绝 H0，F 越大，说明回归方程越显著；与 F对应的概率 p α < 时拒绝H0，回归模型成立。 α ——显著性水平，一般为 或 ，本论文中为 . 4. 模型建立与求解 针对于问题 1： 我们对北京市全年水资源总量与全年供水(用水)总量进行了调查和比较如表 1 所示。 4 表1[7]-[9] 全年水资源总量 全年供水(用水)总量 北京市全年水资源总量与全年供水（用水）总量的比较 2008 2009全年水资源总量全年供水(用水)总量亿立方米 利用 Origin 软件处理的三位直观图如图 1。 图1 5 如图所示北京市全年供水总量均高于水资源总量，由于 2008 年北京市举办奥运会，为了保证北京市水资源能够及时供应，所以产生了供水量与水资源总量相差不大的局面。其余年份数据反映北京市各年均呈缺水事态。 我们通过具体的系统属性，系统潜在损害指标来对系统表征层进行表征。通过对水文水资源循环机理的研究，充分考虑水资源系统风险产生和传递机制，经过层层挑选，从而得到一下 20 个评价指标(如图 2)[1]。 图 2 水资源系统风险评价指标体系图 6 说明: A 代表目标层,即水资源系统风险评价要达到的目标, 即水资源系统风险求算。 B 代表风险属性层,即表征潜在危害排除系统承险能力而产生和传递的过程。风险属性层有短缺性、波动性、脆弱性及承险性。系统承险能力通过水资源系统的承险性来表征. C 代表风险属性系统表征层,即水资源系统面临风险的综合表征层, 但不能明确地表征系统的风险, 因此需要通过系统潜在风险损害可能及损害程度来细化表征。本指标系统将风险属性层通过12个指标来体现。 D 代表评价指标层,即通过具体的系统属性、系统潜在损害指标来对系统表征层进行表征。通过对水文水资源循环机理的研究, 充分考虑水资源系统风险产生和传递机制, 经过层层挑选, 从而得到以下20个评价指标。 这些指标不但从水量、水质方面对水资源系统风险进行了表征, 还兼顾了社会、经济、生态环境的效应, 并综合考虑了人对风险的积极适应以及人的应急性处理等主观能动的作用。 我们认为从水资源系统结构来看, 风险来源于系统属性和过程对潜在危害的抵抗乏力。Kaplans 等从定量角度对风险进行了定义[2]，系统本身的输入主体短缺、过程波动及输出脆弱程度是导致系统风险产生的重要原因, 他们是水资源系统风险的致险因子; 水资源系统对致险因子进行反馈, 引导系统对潜在风险进行抵抗从而削减风险产生及危害, 我们将这一种反馈及抵抗性质称为承险能力; 系统在致险与承险因子相互作用下, 当致险压力大于承险能力时, 风险就产生了。水资源系统风险的要素还包括损害程度, 致险压力、承险能力及损害程度，综合作用下的风险过程, 如图 3 所示[1]。 图3 水资源系统风险过程及属性表征 7 系统风险因子(如图2所示)可归结为致险因子和承险因子, 前者是指引起系统变化的因子, 包括系统结构的变化和外界干扰, 致使风险发生的概率为致险率; 而后者是指系统充分反馈或在历史事故后自我调节、自我适应而达到的能够应对危害的要素, 系统对风险削减能力为承险率。下面对致险因子以及承险因子进行展开讨论。 水资源系统致险因子： ① 短缺性: 指水资源系统在自身运行过程中输入主体容易受到损害的性质, 表征系统输入主体抵抗风险的不完备性。短缺性体现在系统运行的供需不满足性以及系统已经受到损害的程度。具体来看, 水资源系统的短缺性体现在使用短缺性、蓄水短缺性和环境短缺性三个方面, 即水资源缺水率、地下水超采和水体污染造成损害性。 ② 波动性: 相对于水资源系统多年正常运作的稳定程度, 波动性是指水资源系统因为系统波动或要素波动造成的系统不平衡运作的性质。系统波动性来源于系统多年的不平衡性和系统输入输出的变动性。波动可以用平均状态和极值差异来表征, 同时系统输入输出的稳定性也非常重要, 因此, 水资源系统波动性由多年波动、极值波动和水源波动来表征。 ③ 脆弱性: 表征系统面临风险的潜在损害度, 即系统潜在输出抵抗风险的脆弱程度。 脆弱性指标能够衡量因风险产生而引起的损害程度, 体现在水资源- 社会经济耦合系统中, 主要是引起社会、经济、生态应对风险能力的下降。社会损失体现在人均潜在利用能力的损失, 经济损失表征对生产活动造成的损害, 而生态损害体现在生态环境的破坏上。 水资源系统承险因子： 水资源系统本身是一个动态的开放系统, 能通过自身的反馈调节来应对风险, 系统本身形成了一套承担风险发生和阻止风险破坏的承险因子体系。水资源系统本身的资源禀赋、系统内部对风险事件形成的适应性以及风险发生时通过人为调度的应急性, 都是系统应对风险的有力保障, 是水资源系统承险因子。资源禀赋体现在水资源系统本身具有的资源条件, 如水资源保障度、水资源再生条件等; 适应性指人类在长时期的生产活动中形成的应对风险的措施、方法手段等, 包括节水措施及节水意识的形成, 以及水资源优化管理及效率提高等方面的尝试; 而应急性是人类形成的专门应对风险发生的应急管理调度措施的能力[1]。 综上所述,我们判定北京市水资源短缺风险的主要风险因子包含致险因子和承险因子, 水资源系统的致险因子体现在使用，蓄水和环境三个方面, 即水资源缺水率、地下水超采和水体污染造成损害性。承险因子体现在系统本身的资源禀赋、系统内部对风险事件形成的适应性以及风险发生时通过人为调度的应急性。 针对于问题二: 我们认为,为了区分缺水的主要影响因素，且有针对性地对北京市进行规划和治理，我们采用层次分析模型进行了定量分析。 层次分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP)是一种定量与定性相结合的决策方法。层次分析模型(Analytic HierarchiealModel，AHM)是AHP的简化和改进。相对来说，AHP对一致性的要求较高些。AHM的核心环节是将AHP方法中的比例标度判断矩阵(aij)n*n转换为测度判断矩阵(μij)n*n。转换公式为 ： 8 式中：aij是按照1—9标度理论得出的第i项较第j项的相对重要值;一般取β=2。AHM法确定权重的主要步骤如下： ① 根据 1～9 标度理论构造两两比较矩阵，即判断矩阵A=(μij)n*n ② 根据转换公式，构造 AHM的测度判断矩阵，并逐行检验一致性。 ③ 属性AHM 复制法：对于n个指标 Dj(j=1,2,…n),比较其相对重要性并确定每个指标权重，可通过构造相对属性测度判断矩阵来实现。令μij 表示第 i 个指标相对于第 j 个指标的重要性；μji 表示第 j 个指标相对于第 i 个指标的重要性. μii表示第 i 个指标自身的比较。按属性数学的要求，规定：μii=0，μij+μji=1.构造如下AHM 模型。其中间的 n*n 个元素μij 构成相对属性测度评判矩阵(μij)n*n。 ④ 将测度判断矩阵的每一列正规化： ⑤ 求出判断矩阵的每一行各元素之和： ⑥ 对应向量的正规化： 则ωi即为该层次各因素对上一层某要素的相对权重。在具体应用时，在某准则D下元素间的相对权向量表示为： D ω =( 1fω , 2fω ,…, fn ω ) 其中[1]： 9 风险的传递遵循系统科学的传递原则[3]:并联系统的传递函数为两个子系统传递函数之和, 即 ωs= ωs1 ﹢ωs2 式中ωs1，ωs2分别为子系统1，2。 我们结合风险函数即上式，依据评价指标体系本文将建立基于系统属性及传递的致险率(RBI)、承险率(RSI)、脆弱性(CI)及风险损害(DI)的水资源系统风险评价参数。 Tobin和Montz提出利用风险概率(Pi)与系统脆弱性的乘积来度量风险, 本文模型构建中发现这一风险结果是对风险损害的重要体现, 由此沿用这一方法, 通过构建综合风险损害参数DI表示风险, 如下式所示: 通过指标体系, 将体现系统面临致险因子和承险因子对系统作用程度的致险率(RBI ) 及承险率(RSI)分别计算如下: 141Di iiRBI R ω==∑  2015Di iiRSI R ω==∑  经计算得出系统风险因子的指标值Ri (见表2)，系统风险因子对于系统的贡献大小，即对系统风险权重ωD（见表3）。 表2 2001—2009北京市水资源系统风险指标值（Ri） 指标 D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7 D8 D9 D10Ri 指标 D11 D12 D13 D14 D15 D16 D17 D18 D19 D20Ri 水资源系统风险评价指标体系中, 水资源系统脆弱性因子既代表对引起风险发生的致险因子, 又反映了水资源系统损害程度, 由此, 在表征损害程度属性时, 需要构建区别于致险率表征的损害性表征参数, 即脆弱性(CI), 指标权重(ωS)区别于致险承险体系的指标权重 ωD。 10 149Si iiCI R ω==∑  式中: ωSi 表示系统风险的发生及传递对系统损害率在相关评价指标体系上的指标权重的重分配值（见表3的ωS）。 表3 北京市水资源系统风险评价指标权值 指标 D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7 D8 D9 D10ωD ωS 指标 D11 D12 D13 D14 D15 D16 D17 D18 D19 D20ωD ωS 在对风险的计算中, 采用风险潜在发生概率(Pi)与脆弱性(CI)的乘积的算数平方根ωDRi(风险指数)来表征风险[1]: 000DiDI DIRDIω > = ≤   结合北京市水资源系统状况, 得到北京市水资源系统风险评价指标的2001- 2009年指标值, 从而利用上式,借助Excel软件得到北京市水资源系统的致险率(RBI )、承险率(RSI)、脆弱性(CI)、风险（ωDRi）、风险损失(DI )分别为 、、 、、 。 参考美国军用标准（MIL-STD-882）[4]中提供的定性分析方法，根据本文风险定义及风险属性，充分考虑系统的致险因子与承险能力的相互关系，将水资源系统风险划分为5级，表征不同的风险级别，见表4.

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