ACCA中AFM是P几

ACCA中AFM是财务管理Advanced Financial Management，P4。

在众多ACCA考试科目当中，P4通过率并不算高，想要考试客观来说还是有一定的难度。那么，如何才能降低P4的挂科风险呢？ACCA讲师张颖提醒大家，一定要注意P4当中《项目风险管理》非重点考试部分，虽然考试频率不高，但常常被同学们所忽略（这个知识点在ACCA体系中已经出现过多次，F5,F9，P4都有涉及）。所以，今天就把张颖老师整理总结的这一知识点分享给大家。

风险和不确定性risk and uncertainty

风险risk是指当一种情况有很多种可能的结果时，根据过去的经验使统计证据可以被形成以预测结果的可能性。

不确定性uncertainty是存在于当有很多种可能性的结果时，但是几乎没有什么过去的数据可以预测出不同结果的可能性。

同学们可以看出来，二者主要的区别在于是否可以根据过去的经验对未来的结果或者可能性进行预测，如果可以，则称该事件是有风险的risky，否则，则称该事件是uncertainty.可以这么说，uncertainty程度更严重些。

决策者和风险承受态度

风险厌恶型risk

averse：决策者更愿意承担更小的风险以避免更高的风险爆发。所以这样的决策也会伴随着更低的回报。这类决策者做风险管理时往往是考虑*差（worst）的结果下的较优选择。

例如，一个大学毕业生进行投资创业，因为资金紧张，在投资做一个项目时，往往更关注，一旦*坏的事情发生了，他能否承受这个*坏的结果，应该做什么样的打算。

风险承担型risk

seeker：决策者更热衷于*好的结果不论这个结果出现的机会多么的渺茫。这类决策者做风险管理时往往是考虑*好（best）的结果下的较优选择。

例如，一个“土豪”，没有资金压力的时候，他投资做一个项目时，可能更关注，万一*好的事情发生了，能得到什么好处，而不会过多关注*坏的事情。对于这类决策者，如果向他建议“小风险，小收入”的管理建议就是不恰当的，我们应该根据他风险承受的能力，考虑*好结果下的选择。

风险中立型risk neutrual：决策者对于不同的结果保持中立。不热衷追求风险也不厌恶风险。更关注*常发生的那个结果（most likely）。

例如，有一类投资者，在对项目做市场调研时，往往更关注整个市场的平均结果，对风险持有中立态度。这类投资者比较适宜的风险管理工具就是后面要讲的“均值法”（expected value）.

不同的决策者的风险态度不同，同一个决策者在不同的决策decision making下风险态度也会转变。比如一个比较厌恶风险的投资者在买时候，应该也是只考虑了*好的情况发生，也就是风险承担的表现。所以，风险管理一定要结合具体的情景，根据特定的风险态度来做出决策，同样的客观情形，针对不同的投资者，所给出的风险管理建议是不同的。

P4常见的项目风险管理方法主要有三个，都是之前科目有讲过的，这里就简单复习，以防止P4考试出现了同学们脑子一片空白。

1）均值法（期望值法）Expected Value

期望值=所有可能存在的结果x相对应的概率的总和

EV=∑possible outcome×probabilities

缺点：

这种简单的计算方法所使用的结果值和概率并不能增加是完全*的，所以做出来的预测也不是非常*的。

这种方法忽略了概率分布，有时候会忽略高概率事件。

这种方法忽略了投资者的风险态度，只是简单地被风险中立的决策者使用。在上述的例子中，决策者忽略了各种可能的结果的变化性，而只是关注期望值的结果。

期望值只是一个平均值，很有可能是不会发生的。

不适用于一次性的合同。因为可能性是基于过去经验总结出来的，一次性的合同无法获得不同结果的可能性。

2）敏感性分析Sensitivity Analysis

敏感性分析是用来分析结果对不同变量的改变究竟有多敏感。比如原材料涨价多少就不再赚钱了。

P4历年真题也出现过这样的sensitivity定义，就是某关键变量变动1个单位，我们目标NPV会变动多少。

以上两种考试时都可以用，就看问题问的是什么。

敏感性分析是用来证实关键性价值使决策变得无效。比如：一个正现金流的决策，决策者就会想要知道当税率涨多少的时候会导致负的现金流，从而使这个决策不再有效。

敏感性分析的价值在于，在诸多变量中，测试出哪一个变量的波动*影响决策。

3）蒙特卡罗模拟Monte Carlo Simulation

敏感性分析一般只分析一个变量对结果的影响，蒙特卡罗模拟一般会同时考虑多个变量所带来的影响。

模拟模型可以被使用在一些有很多不确定变量的决策中。

使用数学模型可以制出一个项目的不同可能性结果的正态分布。不同结果的可能性可以被模型计算出来。

构建一个数学模型。

制作出一系列可能性的结果和它们可能的正态分布。

这种方法不能够作出决定，只是可以获取更多关于不同可能性结果的信息。

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