胶原蛋白公司企业风险管理手册_范文.docx
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1、泓域/胶原蛋白公司企业风险管理手册胶原蛋白公司企业风险管理手册xxx投资管理公司目录一、 产业环境分析4二、 必要性分析5三、 中心趋势测量6四、 变动程度的测定8五、 损失程度的估计9六、 损失频率的估计14七、 风险衡量的理论基础17八、 风险衡量的概念18九、 投资与投资风险20十、 投资风险的识别和评估23十一、 筹资风险及其产生原因26十二、 资本结构风险与财务杠杆28十三、 系统实施的任务、方法和手段31十四、 系统实施的步骤与问题33十五、 我国企业风险管理信息系统与技术体系的现状36十六、 我国企业风险管理信息系统的必要性38十七、 项目基本情况41十八、 项目风险分析43十九
2、、 项目风险对策46SWOT分析说明47(一)优势分析(S)471、自主研发优势47公司在各个细分领域深入研究的同时,通过整合各平台优势,构建全产品系列,并不断进行产品结构升级,顺应行业一体化、集成创新的发展趋势。通过多年积累,公司产品性能处于国内领先水平。47一、 产业环境分析区域地区生产总值xx亿元,同比增长xx%,经济总量升至区域第六位。规模以上工业增加值xx亿元,增长xx%。固定资产投资xx亿元,增长xx%。社会消费品零售总额xx亿元,增长xx%。一般公共预算收入xx亿元,增长xx%。城镇新增就业xx万人,城镇登记失业率xx%。今年要优先促发展稳就业保民生,坚决打赢三大攻坚战,高质量全
3、面建成小康社会;城镇新增就业xx万人,城镇登记失业率控制在xx%以内;居民消费价格涨幅xx%左右;固定资产投资增长xx%;进出口促稳提质;居民人均可支配收入增长与经济增长基本同步;主要污染物排放量继续下降,努力完成“十三五”规划目标任务。胶原蛋白作为人体内的一种纤维蛋白,占人体蛋白含量的25%-33%,主要存在于皮肤、骨骼、眼睛等领域,有着提高皮肤和肌肉弹性、增强钙质与骨细胞结合、保护骨骼健康等重要作用,被广泛应用于美容、临床医学、食品、化工等领域。近年来,随着我国科学技术的进步、经济的持续发展以及生活质量的普遍提高,居民对以胶原蛋白为原料和添加剂的美容护肤品和营养保健品等的消费需求逐渐扩大,
4、胶原蛋白市场得以迅速发展起来。近年来,随着胶原蛋白在下游领域应用需求的不断扩大,其市场规模也随之呈现出良好的增长态势。具体来看,从2016年的16.5亿元发展到2019年,我国胶原蛋白行业市场规模已经增长至25.3亿元,与上一年23.6亿元相比,增长了近7.2个百分点。整个行业发展向好。从下游领域来看,在化妆品市场,随着我国女性消费额的快速增长,以及男性消费者护肤意识的逐渐提升,我国化妆品市场发展迅速,消费者对具有保持皮肤弹性、抗老等功能的化妆品产品的需求相对较大,这也带动了市场对胶原蛋白的需求量。根据国家统计局发布的相关数据显示,2019年我国限额以上单位化妆品类商品零售额达到2619亿元,
5、同比增长9.6%,对胶原蛋白的应用需求也在不断扩大。另外,在保健品领域,随着“健康中国”战略的提出和实施,我国居民的保健养生意识逐渐提升,对含有胶原蛋白成分的保健食品的消费需求也随之进一步扩大。总的来看,我国胶原蛋白市场下游应用需求增长空间巨大。从市场格局来看,目前我国胶原蛋白行业内市场参与者众多,市场格局较分散,市面上的品牌主要包括德丽斯康胶原蛋白、Lumi胶原蛋白、汤臣倍健胶原蛋白、姿美堂100%纯鱼胶原蛋白粉、翌生美胶原蛋白、NeoCell水解胶原蛋白以及FANCL胶原蛋白等,仍由外资品牌占据市场主导地位,国产胶原蛋白产品仍有着一定发展空间。二、 必要性分析1、现有产能已无法满足公司业务
6、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
7、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。三、 中心趋势测量中心趋势测量是确定风险概率分布中心的重要方法。在各种不同的测量方法中,主要有以下几种方法。(一)算术平均数算术平均数是指用平均数表示的统计指标,分为总体的一般平均指标和时序平均指标。一般平均指标是指同质总体内某个数量标志(在一定时间内)的平均值;时序平均指标是某一个统计指标在不同时间的数量平均值。(二)加权平均数加权平均数(期望值)是用每一项目或事件的概率加权平均计算出来的。(三)中位数衡量损失、预测损失的另一种方法是计算中位数。中位数也称值,位于数据的
8、中心位置。(四)众数众数是一种根据位置确定的平均数。顾名思义,众数就是分布数列中最常出现的变量值,即频数或频率最大的变量X的观测值。数列中最常出现的变量的观测值说明该变量观测值最具有代表性,因此以之反映变量的一般水平。众数具有这样的特点:众数是一种位置平均数,它不受数列中各单位变量观测值的影响,因此难以准确地反映数列变量观测值的平均水平。但是,当数列中有异常变量观测值时,它不受数列两端异常变量观测值的影响,增强其作为变量观测值数列的一般水平的代表性。由于众数是频数最大的变量观测值,因此,当分布数列没有明显的集中趋势而趋于均匀分布的情况下,就无众数可言了。如果分布数列有多个众数出现就应重新分组,
9、或将各组频数依序双双合并,求得一个有明显集中趋势的分布数列,然后再确定众数。四、 变动程度的测定衡量风险大小取决于不确定性的大小,取决于实际损失偏离预期损失的程度,而不确定性的大小可以通过对发生损失距离期望的偏差来确定,即风险度。风险度是衡量风险大小的一个数值,这个数值是根据风险所致损失的概率和一定规则的计算得到的。风险度越大,就意味着对将来越没有把握,风险就越大;反之,风险就越小。(一)方差和标准差对于随机变量X,如果X1,X2,Xn是随机变量的n个观测值,X是随机变量的算术平均数,称(Xi-X)2(i=1,2,n)为观测值Xi的平方偏差,称(X1-X)2,(X2-X)2,. ,(Xi- X
10、)2的算术平均数为这组数据的平均平方偏差,简称方差(或均方差)。方差的算术平方根是标准差或根方差。标准差是衡量测量值与平均值离散程度的尺度,标准差越大,数据就越分散,损失波动的幅度就越大,较大损失出现的可能性就越大。(二)变异系数风险的稳定性可以通过变异系数反映出来。变异系数越大,风险的稳定性越弱,风险也就越大;相反,风险的稳定性越强,损失的风险越小。变异系数是标准差与均值或期望值的比例,也称标准差系数或平均偏差系数。风险衡量中,风险的稳定性对衡量具有重要意义。某一事故偏离预期损失的方差越大,管理人员就越担心,损害也就越大。对变异系数的大小没有统一的规范,可以根据需要在一定幅度内灵活确定。一般
11、情况下,变异系数越小,则偏差就越小,据此制定的风险管理策略就越可靠,重大风险事故发生的可能性就越小。(三)偏态前面讲过平均数与中位数的概念,在这两个指标相等的情况下,变量的频数分布呈对称分布,即没有偏态。当中位数与平均数不相等时,分布就会出现偏态。当中位数大于平均数时,表明分布聚集于左边而向右边偏斜。当中位数小于平均数时,表明分布聚集于右边而向左边偏斜。五、 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
12、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
13、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
14、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
15、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
16、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
17、,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。六、 损失频率的估计通过对大量资料的统
18、计分析,可以估算损失次数和损失幅度的概率,并建立一定形式的概率分布。常见的方法有两种:根据经验损失资料建立损失概率分布表;应用理论概率建立损失概率分布表。根据经验损失资料建立损失概率分布表。利用经验损失资料构造概率分布的首要任务是使收集的资料足够多,并且具有相当的可靠性。当企业自身缺乏经验数据时,可以利用来自保险公司、同业公会、统计部门等的经验数据作补充。风险管理人员应该系统地、连续地收集相关的经验损失资料,包括风险单位的特性和数量、事故发生的日期、造成事故损失的原因、每次损失金额、每次损失事故涉及的风险单位等数据。当风险管理人员掌握了大量在相同条件下风险单位发生的损失资料后,可以通过统计整理
19、和分析,获得经验损失概率分布,并以此预测未来发生的损失情况。根据“大数法则”随着观察样本量的不断增加,实际观察结果与客观存在的结果之间的差异将逐渐减小,估计精度不断提高。应用理论概率建立损失概率分布表。在风险管理实践中,通常没有足够多的观察资料来建立损失概率分布,但是可以从中发现某些类型的损失结果呈现出某些统计规律。比如,损失事故发生的次数可以视为离散型随机变量,其概率分布服从二项分布或泊松分布,损失金额是连续型随机变量,其概率分布通常服从正态分布或对数正态分布等。由此,利用经验数据来拟合模型的待定参数后,就可以得到损失概率分布表,进而预测未来一定时期内的损失情况。在衡量损失频率时,需要考虑三
20、项因素:风险单位数、损失形态、损失事件(或原因)。这三项因素的不同组合,会使风险损失频率的大小不同。下面举例说明风险单位数,损失形态、损失事件不同组合下的损失频率估计。(1)一个风险单位遭受单一事件所致单一损失形态的损失频率。如果某一事件发生,另一事件不可能发生,这两个事件是相互排斥事件。(2)一个风险单位遭受多种事件所致单一形态的损失频率。如果两种或多种事件能在同一时期内发生,那么这些结果共同发生的概率就需要计算得到。(3)一个风险单位遭受单一事件所致多种损失形态的损失频率。(4)多个风险单位遭受单一事件所致单一形态的损失频率。多个风险单位遭受单一事件所致损失的概率取决于这些风险单位是否独立
21、。如果两个风险单位具有这样的特性,其中一个风险单位遭受事件的损失,不会影响另一个风险单位损失的概率,则称这两个风险单位是相互独立的。如果两个风险单位是相关的,可以用条件概率来计算事故发生的概率。两个风险单位A、B都发生损失的概率是两个概率的乘积:A风险单位发生的概率;在A风险单位发生事故的情况下,B风险单位发生的条件概率。在A风险单位发生的条件下,B风险单位发生的概率,称为A风险单位对B风险单位的条件概率。如果两个风险单位不相互独立,那么,计算多风险单位遭受一个风险事件的损失概率,就需要考虑条件概率。根据相关性风险单位的计算,可以得出以下几方面的结论。条件概率越大,风险单位的相关性越强。一个风
22、险单位发生事故,另一个风险单位不发生事故的概率越小。如果两个风险单位完全相关,则一个风险单位发生事故,就意味着另一个风险单位发生事故。条件概率越大,风险单位都发生风险事故的概率越大。(5)多个风险单位遭受多种损失事件所致多种损失形态的损失频率。例如,某企业仓库,要估计这6座仓库遭受火灾、爆炸、台风等损失事件所致财产损失、责任损失和人身伤亡的损失频率。七、 风险衡量的理论基础(一)大数法则大数法则为风险衡量奠定了理论基础,即只要被观察的风险单位多,就可以对损失发生的频率、损失的严重程度进行衡量。被观察的风险数量越多,预测的损失就越可能接近实际发生的损失。(二)概率推理原理单个风险事故是随机事件,
23、事件发生的时间、空间、损失严重程度都是不确定的。但是,就总体而言,风险事故的发生又会呈现出某种统计的规律性。运用概率论和数理统计方法,可以推断出风险事故出现状态的各种概率。(三)类推原理数理统计学为从部分去推断总体提供了非常成熟的理论和众多有效的方法。利用类推原理衡量风险的优点是,能够弥补事故统计资料的不足。在风险管理实务中,进行风险衡量时,往往没有足够的损失统计资料,而且由于时间、经费等许多条件的限制,很难甚至不可能取得所需要的足够数量数据资料。根据事件的相似关系,从已经掌握的实际资料出发,运用科学的衡量方法而得到的数据,可以基本符合实际情况,满足风险衡量的需要。(四)惯性原理在风险事故发生
24、作用的条件等大体相对稳定的条件下,利用事物发展的惯性原理,可以预测未来风险事故发生的损失和损害的程度。值得注意的是,风险发生作用的条件并不是不变的,风险衡量的结果会同实际发生的状况存在一定的偏离,这就需要风险衡量不仅要考虑引发事故的稳定因素,还要考虑引发事故发生的偶然因素。八、 风险衡量的概念风险衡量是在对过去损失资料分析的基础上,运用概率论和数理统计的方法对某一特定或者几个风险事故发生的损失频率和损失程度作出估计,以此作为选择风险应对技术的依据。对于风险衡量的概念可以从以下几个方面进行理解。(一)风险衡量的基础是充分有效的数据资料为了使风险衡量的结果客观地反映过去发生的风险事故的状况,预测未
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