1

QUẢN Lí RỦI RO
TRONG QUẢN LÝ DỰ ÁN ĐẦU TƯ XÂY DỰNG

PGs Lê Kiều ,Ths. Phạm Đắc Thành, Ks. Nguyễn Thanh Tựng,
Khoa Xây Dựng, Trường Đại học Kiến Trúc Hà nội 1. Về lý thuyết đánh giá rủi ro

Rủi ro là các yếu tố ngẫu nhiên ảnh hưởng tiêu cực đến sự hình thành và
thực hiện các dự án. Đánh giá mức độ tác hại của rủi ro để tìm mọi biện
pháp ngăn chặn các tác động tiêu cực đến kết quả của dự án là những nghiên
cứu có tính hệ thống của lý thuyết quản lý.
Đỏnh giỏ rủi ro (risk evaluation) cú nguồn gốc từ lý thuyết xỏc xuất và
thống kờ. Đánh giá rủi ro dựa vào lý thuyết xỏc xuất đầu tiên do Von
Bortkiewiczl, thế kỉ thứ 19 ứng dụng vào phép đo tần xuất tai nạn trong
diễn tập của quân đội Đức. Ông đó nghiờn cứu cỏc ghi chộp về cỏc binh
lớnh bị ngó ngựa trong Binh Đoàn số 20 trong vũng 10 năm. Đối với tập hợp
20 các quan sát, ông tính toán tần suất tương đối với 0,1,2,3 hay 4 người tử
vong có thể xảy ra và so sánh kết quả với thực tế. Các tính toán đó phự hợp
tốt với thực tế.
Đến thế kỉ thứ 18, Gauss đó phỏt triển lý thuyết phõn phối chuẩn. Lý thuyết
này tiờn đoán xác suất của một số tai nạn sẽ xảy ra trong một chu kỡ thời
gian. Từ những nghiên cứu về rủi ro đã hình thành nền cụng nghiệp bảo
hiểm.
Thử nghiệm lớn đầu tiên để phân tích và điều khiển rủi ro là dự án
Manhattan chế tạo bom nguyên tử trong chiến tranh thế giới lần thứ 2. Trước
đây, các công nghệ mới được phát triển với các thực nghiệm mà không có sự
xem xét về an toàn trong việc thiết kế hay các giai đoạn phát triển. Một ví dụ

được tỡm kiếm và sắp xếp trong một sơ đồ giống với hỡnh “cõy”. Quỏ trỡnh
này được tiếp tục tới khi các thành phần đơn (con người) gây lỗi hoặc khởi
tạo lỗi được tỡm thấy. Sự sắp xếp cỏc cõy cho phộp chuỗi cỏc sự kiện và sai
sút cựng với kết quả được đánh giá. Việc gắn xỏc suất các sự kiện khởi đầu
trong cây sai lầm cho phép đánh giá xác suất lan truyền tới các sự kiện trên
cùng cây. Thực tế, tất cả các con đường dẫn tới các sự kiện trên cùng được
nhận dạng; các quá trỡnh lan truyền cỏc kết quả lờn phớa trờn của cõy từ
nhiều lỗi thành phần riờng lẻ hoặc cỏc sai sút con người được phân tích bởi
lý thuyết xỏc suất.
Như vậy, giống với sự kiện đỉnh (hoặc sơ xuất 0) có thể được đánh giá. Các
đường dẫn khác nhau của các sự kiện có thể dẫn tới các sự kiện đỉnh được
xác định. Sự điều khiển hệ thống có thể được áp dụng khi cần thiết nhất.
Hiện nay, khoa học và ứng dụng của việc đánh giá và quản lý rủi do phát
triển một cách nhanh chóng. Nhiều công ty đó và đang sử dụng các chức
năng quản lý rủi ro. Cỏc cụng ty bảo hiểm trở nờn quan tõm tới cỏc kĩ thuật
đánh giá rủi ro tinh vi hơn.

2. Ứng dụng quản lý rủi ro trong các dự án xõy dựng công trình ở
Việt Nam

Hiện nay, việc nghiên cứu, đánh giá, phân loại và tỡm phương hướng quản
lý cỏc rủi ro ở nước ta hiện cũn khá mới mẻ.
3

Nhiều dự án của nước ta được thực hiện kém hiệu quả do chất lượng sản
phẩm thấp, thời gian kéo dài và chi phí vượt cao so với dự tính. Chúng ta
chưa đưa vấn đề quản lý rủi ro trong đánh giá các phương án khả thi của dự
án tuy vấn đề Quản lý rủi ro dự ỏn là một vấn đề không mới và đó được các
chuyên gia nước ngoài nghiên cứu rất nhiều. Thay cho việc nghiên cứu để
quản lý, nghĩa là cần ngăn chặn rủi ro để rủi ro khụng xảy ra hoặc nếu xảy ra


Trong toỏn học một chuỗi Markov (thời gian rời rạc) là một thời gian rời rạc
quỏ trỡnh ngẫu nhiờn với cỏc thuộc tớnh Markov. Trong cỏc quỏ trỡnh này,
cỏc quỏ trỡnh trước đó không liên quan tới việc dự đoán tương lai với các
thông tin của hiện tại. Ngoài ra cũn cú chuỗi Markov thời gian liờn tục.
Một chuỗi Markov là một chuỗi cỏc biến ngẫu nhiờn X
1
, X
2
, X
3
, Phạm vi
các biến này, ví dụ tập hợp các giá trị có thể, được gọi là không gian trạng
thái (space state) giá trị của X
n
là trạng thỏi của quỏ trỡnh tại thời điểm n.
Nếu như phân phối xác suất có điều kiện của X
n+1
trong các trạng thái trước
là một hàm của X
n
thỡ:

Trong đó x là một trạng thái nào đó của quá trỡnh. Sự xỏc định này xác định
thuộc tính của chuỗi Markov. Chuỗi Markov liên quan đến các chuyển động
Brown và các giả thiết ergodic.
Cỏc thuộc tớnh của chuỗi Markov
Một chuỗi Markov được đặc trưng hoá bởi xác suất có điều kiện sau:

được gọi là xác suất chuyển của quỏ trỡnh. Cú lỳc nú cũn được gọi là xác

là hữu hạn đối với mỗi trạng thái. Đôi khi thuật ngữ không thể tổ hợp, khụng
vũng được sử dụng đồng nghĩa với “không rút gọn được”, “không chu kỡ”
và “hồi qui” một cỏch lần lượt. Khi một không gian trạng thái của chuỗi
Markov là không rút gọn được, nó có thể được chia thành tập các lớp liên
lạc. Mỗi lớp có thể được phân loại như ở trên. Bài toán phân loại là một bài
toán quan trọng trong lý thuyết toỏn học nghiờn cứu chuỗi Markov và cỏc
quỏ trỡnh ngẫu nhiờn cú liờn quan.
Nếu như một chuỗi Markov là hồi qui dương tính, tồn tại một phân phối
dừng. Nếu nó là hồi qui dương tính và không thể rút gọn, tồn tại một phân
phối dừng duy nhất và hơn nữa quá trỡnh được xây dựng bởi các phân phối
ổn định giống như các phân phối khởi đầu là ergodic. Khi đó, trung bỡnh
của một hàm f thụng qua cỏc mẫu của chuỗi Markov bằng với giỏ trị trung
bỡnh tương ứng với phân phối dừng:

Đặc biệt, điều này vẫn đúng đối với g bằng với hàm xác định. Như vậy, giá
trị trung bỡnh của cỏc giỏ trị mẫu toàn bộ thời gian bằng với kỡ vọng của
phõn phối dừng.
Hơn nữa, giá trị trung bỡnh tương đương cũng có nếu f là hàm chỉ định của
một tập con A của không gian trạng thái.

6

Trong đó, ỡ
ð
là độ đo của ð. Điều này làm có thể xấp xỉ phân phối ổn định
bằng lược đồ hoặc các đánh giá mật độ khác của chuỗi các mẫu.
Chuỗi Markov trong khụng gian trạng thỏi rời rạc
Nếu như không gian trạng thái là hữu hạn, phõn phối xỏc suất chuyển có thể
được biểu diễn như là một ma trận, gọi là ma trận chuyển, với phần tử thứ
(i,j) là:

i sang j. Như vậy ma trận chuyển là chuyển vị của ma trận cho ở đây. Cũng
như vậy, phân phối ổn định của hệ thống được cho bởi trị riêng trái của ma
trận chuyển thay vỡ trị riờng phải của vector riờng.
Ứng dụng
7

Chuỗi Markov được sử dụng để mô hỡnh nhiều quỏ trỡnh trong lý thuyết
xếp hàng (queueing theory) và thống kê (statistics) và có thể sử dụng như
một mô hỡnh tớn hiện (signal model) trong kĩ thuật mó hoỏ entropy như là
mó hoỏ số học. Chuỗi Markov cũng cú nhiều ứng dụng sinh học. đặc biệt là
các quá trỡnh dõn số, hữu ớch trong cỏc mụ hỡnh xử lý mà tương tự với dân
số sinh học. Mô hỡnh Markov ẩn được sử dụng trong tin sinh học để mó hoỏ
gene. Trong xõy dựng chuỗi Markov có thể dùng để mô hỡnh cỏc quỏ trỡnh
trong thị trường, quỏ trỡnh thi cụng xõy dựng
Kết luận
Bài này nờu lờn sự cần thiết của quản lý rủi do dự ỏn trong cỏc dự ỏn xõy
dựng. Ở nhiều nước trên thế giới đây là một ngành khoa học phát triển và
cần thiết, tuy nhiên ở nước ta khỏi niệm này vẫn cũn chưa quen thuộc , vỡ
vậy cần phải cú sự nghiờn cứu và ỏp dụng để tăng hiệu quả đầu tư xây dựng.
Ngoài ra, bài báo đề cập tới một mô hỡnh được ứng dụng nhiều trong quản
lý rủi ro là chuỗi Markov (được dùng để mô hỡnh hoỏ cỏc quỏ trỡnh ngẫu
nhiờn) để làm cơ sở cho các nghiên cứu tiếp theo trong bài toỏn quản lý rủi
ro./.
Tài liệu tham khảo:
1. A.A. Markov. "Extension of the limit theorems of probability theory to a
sum of variables connected in a chain". reprinted in Appendix B of: R.
Howard. Dynamic Probabilistic Systems, volume 1: Markov Chains. John
Wiley and Sons, 1971.
2. Leo Breiman. Probability. Original edition published by Addison-
Wesley, 1968; reprinted by Society for Industrial and Applied