大型项目建筑工程一切险承保风险评估方法

Word版本，下载可自由编辑大型项目建筑工程一切险承保风险评估方法基于含糊集理论的借助工程专家阅历的风险评估办法,为大型工程项目建造工程一切险承保风险的评估建立了一个有效的分析框架,评估结果可以为业主的投保决策以及保险公司的承保决策提供依据.在建造工程一切险(contractors’allrisks,CAR)的投保和承保过程中,业主和保险公司都需要就CAR的承保风险做出评估,以做出正确的投保决策和承保决策.因为大型同类项目很少,且CAR承保风险如地震、洪水、台风、结构坍塌等多为小概率大损失大事,造成了大型工程项目风险评估中历史损失数据的严峻缺乏,应用概率统计理论对风险的损失概率和损失幅度举行评估存在很大的困难[1,2].含糊集理论是将专家看法或专家估量数学化的最好办法之一,能够将损失概率和损失幅度的专家估量值或估量范围按照其不确定程度转化为相应的含糊分布,然后利用解含糊法得到期望损失概率和期望损失幅度,最后综合得到囫囵工程的期望损失额度.国外学者已将含糊集理论引入工程结构平安分析和项目风险分析中[3～5],笔者在前人讨论成绩的基础上采纳含糊集理论依据专家阅历对大型项目CAR承保风险举行评估.

1风险评估模型

在举行风险评估前,应首先绘制工程的场地在险价值变化曲线,并以施工发展的不同阶段为主线,识别出各个阶段可能发生的风险事故,按照其发生时光置于在险财产价值变化曲线上,这样就便于确定每一风险事故所致的损失幅度.场地在险价值是指工程场地上全部处于风险中的财产价值的总和,施工期场地在险价值具有“渐增性”的特点,其变化曲线如图1所示[6].

CAR承保的是被保险财产在工地因任何自然灾难或意外事故造成的物质损坏或灭失,因为自然灾难和意外事故的性质和风险分析办法有所不同,下文将分离给出适合的分析办法.

1.1损失概率与损失幅度均值确实定

1.1.1工程场地自然灾难所致的损失概率与损失

幅度自然灾难发生概率分析相当于灾难学界通常所称的致灾因子分析,这里需要得到的是CAR承保期限即施工期限内场地处的自然灾难发生概率,但灾难学界通常按灾难的重临期与对应强度或者多少年内某超越概率下的灾难强度举行灾难统计,为此可以将灾难重临期利用公式(1)转化为囫囵施工期限内该灾难的发生概率[6],这样,就可以得到保险期限内场地处自然灾难的强度-概率关系:

式中:R为工期内某重临期灾难的发生概率;T为重临期(如10,25年或50年);L为保险期限.自然灾难所致的损失幅度分析也可称为易损性分析,这里需要估算施工期工程在某强度的某种自然灾难下的PML(possiblemaximumloss)和损失率.损失率是指损失额与损失发生时PML的比率,PML通常是指事故发生后内部和外部的风险控制措施所有失效情况下造成的损失程度,PML小于等于损失发生时的场地在险价值.考虑到工程场地在险价值的渐增性,对于非时节性自然灾难(如地震),在场地在险价值等于囫囵工程终于造价的1/2的条件下请专家估量各种强度的某自然灾难下在建工程的损失率均值;对于时节性自然灾难(如某些地域暴雨启发的洪水和泥石流),在场地在险价值等于灾难易发时光段中点时刻的在险价值的条件下请专家估量在建工程的期望损失率.

以地震为例,因为地震烈度小于等于6时,建造物发生破坏的状况极为罕见,而地震烈度大于和等于10时已没有经济损失意义上的区分,再考虑到在建工程与使用期建造物相比具有更大的坚强性,这里考虑的地震烈度范围为5～10度,利用概率分析得到其对应的发生概率,利用专家估量得到各烈度地震所致的损失率均值,从而得到保险期限内的场地地震强度-概率-损失率关系,如表1所示[7].

1.1.2施工期意外事故的损失概率与损失幅度

绝大部分意外事故的损失概率和损失幅度都需要请相关的富有该类工程设计、施工、监理或保险公估阅历的专家按照阅历和少量历史损失数据来估量.在估量损失幅度时,在场地在险价值等于意外事故易发时光段中点时刻在险价值的条件下请专家按照阅历估量PML和损失率均值.

1.2损失概率和损失幅度范围确实定

专家估量值会受工程复杂程度、专家学问和阅历以及历史损失数据数量的影响而具有不确定性.损失概率和损失率的可能取值范围均为[0,1],在此区间内,专家估量值的不确定性大小可用损失概率和损失幅度与专家估量值的临近程度来衡量,笔者采纳不同的含糊分布来表示这种不确定程度的大小,并按照含糊分布得到损失概率和损失幅度在一定置信水平(或隶属度水平)下的范围[8].

1.2.1专家估量值不确定性大小的度量

专家推断值的不确定性主要来自于工程的复杂性、专家的学问水平和阅历以及历史损失数据的多少.笔者将这三个因素按其程度分离分为几个等级:将工程复杂性分为“很复杂”、“普通复杂”和“不复杂”三个等级;将专家的学问水平和阅历分为“很丰盛”和“较丰盛”两个等级;将历史损失数据的多少分为“几乎没有”、“极少”和“有一些”三个等级.这三个因素各自不同程度的组合就确定了专家推断值的不确定程度.

将专家估量值的不确定程度按损失概率和损失幅度取值与估量值(均值)的临近程度分为六类:彻低临近、极为临近、十分临近、较为临近、临近和有点临近,六种状况下的临近程度逐渐削弱.假如估量均值有很大难度,专家可以给出如“损失概率临近但不会超过0.1%”,或“损失概率临近但大于0.1%”的推断,此时,专家估量值的不确定程度按损失概率和损失幅度取值与估量值的临近程度分为五类:极为临近但低(高)于、十分临近但低(高)于、较为临近但低(高)于、临近但低(高)于和有点临近但低(高)于,这五种状况下的临近程度逐渐削弱.度量专家估量值不确定性大小采纳的推断准则如表2所示.

1.2.2用含糊集表示损失概率和损失幅度估量值的不确定性

用不同的隶属函数或含糊分布来表示损失概率和损失率对于其估量值的临近程度.损失概率/损失率的隶属函数的构造过程如下:

(1)将某风险大事的损失概率或损失率估量值x′置于x轴中点.

(2)令xy=x′,从而可按照0.5y=x′得到y值.例如,假定损失概率估量值x′等于0.001或0.80,则:

0.5y=0.001,y=9.96

0.5y=0.80,y=0.32

这样,横轴上的每一个x值就可以利用xy=x′转换为x′值.接上例,当x′等于0.001或0.80时,横轴上的每一个x值就变为相应的x′值,如表3所示,可以看到,除起点0.0和尽头1.0未发生变化外,横轴中点由0.5变为0.001或0.80,其他点也均有不同程度的变化.

(3)本文采纳文献[5]设计的含糊集隶属函数“临近于”来表示专家估量值的不确定性,其函数形式如式(2)所示.

“临近但低于”和“临近但高于”的函数形式为公式(3)和(4).

式(2),(3),(4)中的n值按照“临近程度”来确定,如表4所示.

图2给出了含糊集“临近0.001”的隶属函数曲线,由内到外依次为:“极为临近0.001”、“十分临近0.001”、“较为临近0.001”、“临近0.001”、“有点临近0.001”,其对应的隶属函数中,n值依次为4,2,1,1/2,1/4,y=9.96.

1.2.3损失概率和损失幅度的范围

损失概率和损失幅度的范围或最小最大值区间通常可以利用求解含糊集的λ截集求得[8],假如取置信水平为λ,则要求的最小值和最大值分离为隶属函数曲线与直线μ(x′)=λ的两个交点的横坐标数值.

需要说明的是:对于含糊集“临近于a”,可以认为该变量的均值就是a,但对于“临近但低(或高)于a”,需要利用解含糊法求得该变量的均值,常用的方法是“质心法”[9],即

1.3CAR承保风险的期望损失和损失最大(小)值

1.3.1自然灾难所致的期望损失和损失范围

第i类自然灾难在保险期限内对工程造成的期望损失为[7]

式中:P(I=i)为第i级强度的该自然灾难的发生概率;E[QI=i]为第i级强度的该自然灾难发生时所致的损失均值;M为能够对工程造成损失的最小灾难强度等级;N为能够对工程造成消灭性损失的最小灾难强度等级.

相应地,第i类自然灾难在保险期限内对工程造成的最小损失Qimin和最大损失Qimax为1.3.2意外事故所致的期望损失和损失范围第j类意外事故的期望损失E(Lj)等于其损失概率均值E(Pj)与损失幅度均值E(Sj)的乘积

第j类意外事故的损失最大(小)值等于损失概率最大(小)值与损失幅度最大(小)值的乘积

1.3.3CAR承保风险的期望损失和损失最大(小)值

假设每一风险事故间相对自立,则全部风险事故所致的总期望损失E(v)以及总损失的最大、最小值Vmax,Vmin为

式中:K,R分离为该工程可能碰到的自然灾难和意外事故种类数.

2算例

一座海上桥梁工程可能遭受的在CAR承保责任范围内的风险事故包括地震和船撞两类.地震发生概率估量值的含糊集类型为“彻低临近”,地震发生后所致损失率估量值的含糊集类型为“十分临近”,同时假定地震发生时的工程在险价值为工程总造价的1/2,即20亿元,PML等于在险价值;船撞桥梁事故通常在工程其次年发生(第一年通常不会发生,第三年即使发生船撞事故,通常也不会造成损失),发生概率的专家估量值为0.8,船撞所致损失估量值为500万元,损失概率与损失幅度的含糊集类型