酒店运营风险的概率估计

罗祥云

（湖南第一师范学院 经济管理系，湖南 长沙 410205）

酒店运营风险的概率估计

罗祥云

（湖南第一师范学院 经济管理系，湖南 长沙 410205）

现代酒店在经营管理过程中面临诸多未来的不确定性以及损失结果的不确定性，这就是酒店的运营风险.酒店风险管理首先要判断各类风险事件在确定的时间周期内发生的可能性问题.借助择一事件和联合事件、概率分布等数学原理，我们可以建立起酒店运营风险估计的泊松模型.

酒店；运营风险；概率估计；模型

1 酒店运营风险及其概率估计问题

酒店运营风险是指现代酒店在经营管理过程中面临诸多未来的不确定性以及损失结果的不确定性.一个酒店从最开始的投资决策、筹资建造，就面临未来是盈利还是不盈利甚至亏损的不确定性，而在经营管理过程中，又面临各种决策判断是正确还是错误的不确定性（比如对市场的把握），同时还面临错误的政策、突发事件以及客观灾难和事件所带来的损失程度的不确定性.归纳起来，酒店运营风险包括实物资产风险、财务风险、市场风险、人力资源风险、法律责任风险五个方面.

风险评价是风险管理中最重要的部分之一，也是难度最大的部分之一.风险评价主要运用概率及数理统计方法估计某一风险发生的概率及其损失后果的频度、性质和概率，以准确地估量损失的严重程度，即运用概率统计的方法对风险事故的发生和风险事故的后果加以估计，给出较准确的概率水平.风险评价的过程是非常复杂的，包括两个不可分割的部分：发生频率（概率）的估计和损失严重程度的估计.结合现代酒店运营中的风险来说，风险评价首先要解决的是风险事件在确定的时间周期内发生的可能性，即频率的大小，这就是酒店运营风险的概率估计问题.

2 酒店运营风险的概率估计原理

概率是指某件事情发生的可能性的数值，这个数值出于0-1之间.概率为0，表示事件不可能发生；概率为1，则事件肯定发生.很显然，大多数事件的发生概率都介于0-1之间，可以用这种方法对酒店不同事件发生的可能性按其大小进行排序.假设一家酒店发生盗窃的概率为0.2，发生工伤事故的概率为0.1，发生火灾事故的该率为0.01，则表明盗窃事故相对频繁，火灾事故很少发生.

2.1 择一事件和联合事件

择一事件是指一个事件或者另一个事件发生的概率.例如一家酒店遭遇火灾损失、盗窃损失或者计算机故障的概率.择一事件计算时遵循加法法则.单个概率可以用于计算择一事件的概率，同时也可以用于计算联合事件的概率.假设要计算某酒店第二年发生工伤事故和火灾事故的概率，基于过去的数据记录和主观判断，可以预测酒店发生火灾事故的概率为P（H）＝0.01，而发生工伤事故的该率为P（G）＝0.02，那么这家酒店第二年既发生火灾又发生工伤事故的概率P（HG）怎样计算？计算联合概率的法则称为乘法法则：

该法则适用于相互独立事件的计算，相互独立是指一个事件的发生不会影响另一个事件发生的概率.但现实中有些情况不适用这样的法则，在这个例子中，酒店一旦发生火灾，因为是24小时营业，那么很可能发生员工被烧伤等相应工伤事故.根据估计，若酒店发生火灾，则有员工发生工伤事故的可能性为0.85，这时，计算这家酒店第二年既发生火灾又发生工伤事故的概率，就要考虑到它们之间并不相互独立，需要运用条件概率进行估算.P(G/H)表示在H事件发生的情况下，G事件发生的概率，计算的公式如下：

P(HG)为这家酒店第二年既发生火灾又发生工伤事故的概率.使用上面的已知数据P（H）＝0.01，P（G）＝0.02，P (G/H)＝0.85，计算得P(HG)＝P(H)×P(G/H)＝0.01×0.85＝0.0085.即这家酒店第二年在火灾率先发生的情况下，既发生火灾又发生工伤事故的概率为0.0085.

2.2 概率分布

概率分布是显示各种结果发生概率的函数，它可以用来描述损失原因所致各种损失发生可能性大小的分布情况.根据损失的概率分布情况，酒店风险管理人员可以得到很多管理决策的依据.现以A酒店举例说明，酒店有200间（套）客房，过去一年中发生的客房内设施设备故障或损害事故记录如下（如表1所示）.

表1 A酒店客房设备资产损坏事故年度记录表

事故次数（即绝对频数）表示200间客房中有120间未发生任何事故，有40间发生1次事故，有20间发生2次事故，有14间发生3次事故，有6间发生4次事故.相对频数表示酒店有60%的客房没有发生设备故障或损坏事故，20%的客房发生1次事故，10%的客房发生2次事故，7%的客房发生3次事故，3%的客房发生4次事故.相对频数分布也可以视做概率分布（如表2所示）.

表2 A酒店客房设备资产损坏事故年度概率分布情况

上面的变量为离散型变量，只能取整数0、1、2、3等，还有一种连续型变量的概率分布，能取非整数，如工资、索赔额、重量、营业额等.

每次事故发生的概率，既有外在的因素，例如某一地区的经济发展水平和市场构成状况决定了酒店的销售业绩，国家和当地政府的法律、法规影响酒店的经营思路和收益分配等，同时也与内在因素，如与管理者的经营和决策水平等有关.综合这两者，我们可以得出某一具体风险在某一行业中发生的概率.在实物资产风险中，以酒店发生火灾为例，根据国家统计局的《国民经济行业风险等级》的分类和近十年来国内各保险公司对灾害承保及赔付的数据，并以火灾和爆炸的发生为例，对中国酒店业中此类风险发生的概率做了统计（如表3所示）.

表3 中国酒店业火灾及爆炸事故发生概率统计表（单位：万分之一）

3 酒店运营风险的概率估计模型

以上讨论的是实际分布，即根据取得的实际数据画出的分布图.实际分布无疑是一种很好的表示现有数据方法，但过程很费时.从分布上呈现出的总体相似性特点，我们可以利用一些与实际分布情况类似的理论分布来分析问题，从而简化分析过程.常见的概率分布模型包括二项式模型和泊松模型.二项式模型适合于有多个风险单位的企业进行风险估算，在酒店经营管理过程中，虽然酒店包含多个部门，但是每个部门分工各异，只有所有部门提供一条龙式的协作服务才能生产出高质量的同一个接待产品，所以本文强调酒店经营的统一性，在风险管理上，酒店的各种风险事故造成的风险损失是企业整体的、统一的，对酒店的影响也是全面的.所以酒店风险损失次数的估算更适合用泊松模型来进行.

如果在过去的一段时间内，每个短小的间隔内财产发生损失的概率相同，而且损失发生与否与其他时间间隔不相关，就可以用泊松模型来分析：

式中，λ为在所考虑的时间内的平均损失次数；e为自然对数，e＝2.71828.

泊松分布的数学期望值与方差均为λ，即

仍以A酒店为例，酒店接待车队有5辆车，平均每两年出交通事故一次，现计算一年中出事次数的分布状况.假设x为一年中发生交通事故的次数，由于每年出事的概率为0.5，而且0.5×5＝2.5＜5，因此，x可以看成近似服从λ＝0.5的泊松分布.

表4 A酒店5辆车一年中出事的次数与发生事故的概率

按照上面的计算，不发生事故的概率为0.6065，而发生两次及两次以上事故的概率为0.0758＋0.0126＋0.0016＋0.0002＝0.0902.

现代酒店的风险管理是一个系统工程，包括风险识别、风险评价及风险防范等过程.本文论述的酒店运营风险评价中的一个阶段，即解决酒店风险事件在确定的时间周期内发生的可能性问题，有了上述概率估计模型，我们就可以对酒店在未来周期内出现各类风险事故的情形做出判断，从而提前预防或者制定应急预案.

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1673-260X（2013）11-0080-02