摘要：近年来，随着国家不断加大政府投资，大型基础设施项目的建设方兴未艾。由于基础设施项目具有投资大、参与主体多、建设周期长的特点，具有很大的风险。施工企业通过购买工程保险将风险转移给保险公司，可以有效的降低和减少自身承担的风险。本文提出了风险评估方法, 为大型工程项目建筑工程一切险承保风险的评估分析, 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。
关键词：建筑工程，一切险；风险评估
建筑工程一切险在国际上属于强制性保险，但在我国仍属于自愿保险的险种。 在建筑工程一切险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.由于大型同类项目很少, 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事件, 造成了大型工程项目风险评估中历史损失数据的严重缺乏, 应用概率统计理论对风险的损失概率和损失幅度进行评估存在很大的困难.模糊集理论是将专家意见或专家估计数学化的最好方法之一, 在研究成果的基础上采用模糊集理论依据对大型项目CAR承保风险进行评估。
1 风险评估模型
在进行风险评估前, 应首先绘制工程的场地在险价值变化曲线, 并以施工进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, 根据其发生时间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所有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, CAR 承保的是被保险财产在工地因任何自然灾害或意外事故造成的物质损坏或灭失, 由于自然灾害和意外事故的性质和风险分析方法有所不同,将分别给出适合的分析方法。
1.1损失概率与损失幅度均值的确定
1）工程场地自然灾害所致的损失概率与损失幅度。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆自然灾害发生概率分析相当于灾害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害发生概率, 但灾害学界通常按灾害的重现期与对应强度或者多少年内某超越概率下的灾害强度进行灾害统计, 为此可以将灾害重现期通过公式转化为整个施工期限内该灾害的发生概率, 这样, 就可以得到保险期限内场地处自然灾害的强度-概率关系:
式中:R 为工期内某重现期灾害的发生概率;T 为重现期;L 为保险期限，自然灾害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害下的PML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全部失效状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, 对于非季节性自然灾害, 在场地在险价值等于整个工程最终造价的1/2 的条件下请专家估计各种强度的某自然灾害下在建工程的损失率均值;对于季节性自然灾害, 在场地在险价值等于灾害易发时间段中点时刻的在险价值的条件下请专家估计在建工程的期望损失率.以地震为例, 由于地震烈度小于等于6时, 建筑物发生破坏的情况极为罕见, 而地震烈度大于和等于10时已没有经济损失意义上的区别, 再考虑到在建工程与使用期建筑物相比具有更大的脆弱性, 这里考虑的地震烈度范围为5～10度, 通过概率分析得到其对应的发生概率, 通过专家估计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
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、监理或保险公估经验的专家根据经验和少量历史损失数据来估计，在估计损失幅度时, 在场地在险价值等于意外事故易发时间段中点时刻在险价值的条件下请专家根据经验估计PML 和损失率均值。
1.2损失概率和损失幅度范围的确定。专家估计值会受工程复杂程度、专家知识和经验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, 在此区间内, 专家估计值的不确定性大小可用损失概率和损失幅度与专家估计值的接近程度来衡量, 采用不同的模糊分布来表示这种不确定程度的大小, 并根据模糊分布得到损失概率和损失幅度在一定置信水平下的范围。
1）专家估计值不确定性大小的度量。专家判断值的不确定性主要来自于工程的复杂性、专家的知识水平和经验以及历史损失数据的多少，将这三个因素按其程度分别分为几个等级:将工程复杂性分为“很复杂” 、“ 一般复杂” 和“不复杂”三个等级;将专家的知识水平和经验分为“很丰富”和“较丰富”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判断值的不确定程度。将专家估计值的不确定程度按损失概率和损失幅度取值与估计值的接近程度分为六类:完全接近、极为接近、非常接近、较为接近、接近和有点接近, 接近程度逐渐减弱.如果估计均值有很大难度, 专家可以给出如“损失概率接近但不会超过0.1 %” , 或“损失概率接近但大于0.1 %”的判断, 此时, 专家估计值的不确定程度按损失概率和损失幅度取值与估计值的接近程度分为五类:极为接近但低于、非常接近但低于、较为接近但低于、接近但低于和有点接近但低于的接近程度逐渐减弱。
2）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通过求解模糊集的λ截集求得[1] , 如果取置信水平为λ, 则要求的最小值和最大值分别为隶属函数曲线与直线μ(x′)=λ的两个交点的横坐标数值。
CAR 承保风险的评估由于历史数据的缺乏而存在很大的困难, 在必须借助工程专家依靠经验做出主观估计的情况下, 模糊集理论能够将专家估计结果转化为模糊分布, 确定损失概率和损失幅度的均值和最大(小)值, 从而为CAR 承保风险的评估建立了一个有效的分析框架.其评估结果可以为工程业主的投保决策以及保险公司的承保决策提供依据。
参考文献：
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[4]刘风春，陈晓芸. 工程保险在南京地铁项目中的运用[J].建筑经济, 2014(2).
论文作者:周金梅
论文发表刊物:《防护工程》2017年第32期
论文发表时间:2018/3/23
标签：损失论文; 概率论文; 专家论文; 估计值论文; 损失率论文; 幅度论文; 自然灾害论文; 《防护工程》2017年第32期论文;