BANK RISK MANAGEMENT: THEORY
David H. Pyle
Booth Professor of Banking & Finance (Emeritus)
Haas School of Business
University of California, Berkeley
Conference on
RISK MANAGEMENT AND REGULATION IN BANKING
Jerusalem, May 17-19, 1997
INTRODUCTION1
Not too many years ago, the then Chairman of the U.S. House Banking Committee told me it was out of the question to require banks and savings and loans to mark their assets to market. Would anyone responsible for financial regulatory oversight have the temerity to be similarly dismissive today? I suspect the answer is yes. However, the increased attention formal, scientific appraisal of bank risks has received since then is gratifying to me and, I imagine, to most financial economists. The fact that contemporary bank risk management employs many of the important theoretical and methodological advances in our field is a source of collective pride. My role on this program is to outline some of the theoretical underpinnings of contemporary bank risk management. I shall begin with a discussion of why bank risk management is needed. Then I shall provide some of the theoretical bases for bank risk management with an emphasis on market and credit risks.
WHY IS RISK MANAGEMENT NEEDED?
Recent financial disasters in financial and non-financial firms and in governmental agencies point up the need for various forms of risk management. Financial misadventures are hardly a new phenomenon, but the rapidity with which economic entities can get into trouble is. The savings and loan (S&L) crisis in the United States took two decades plus serious regulatory ineptness and legislative cupidity to develop into the debacle it became. The manager of the Orange County Investment Pool (OCIP) took less than three years to increase that quasi-bank's potential one-month loss from a significant but perhaps manageable 1.8% to a disastrous 5% of its investors'
1 In writing this paper, I have benefited from a set of notes on risk management by Hayne Leland.
deposit-like claims2. Anyone who is aware of the leverage inherent in various interest rate derivatives knows he could have done this faster and even more ruinously had he set his mind to it. To their credit, most regulatory authorities appear to recognize that the core of the problem is not derivatives per se but inadequate risk management.
Banks and similar financial institutions need to meet forthcoming regulatory requirements for risk measurement and capital.3 However, it is a serious error to think that meeting regulatory requirements is the sole or even the most important reason for establishing a sound, scientific risk management system. Managers need reliable risk measures to direct capital to activities with the best risk/reward ratios. They need estimates of the size of potential losses to stay within limits imposed by readily available liquidity, by creditors, customers, and regulators. They need mechanisms to monitor positions and create incentives for prudent risk-taking by divisions and individuals.
Risk management is the process by which managers satisfy these needs by identifying key risks, obtaining consistent, understandable, operational risk measures, choosing which risks to reduce and which to increase and by what means, and establishing procedures to monitor the resulting risk position.
2 Potential one-month losses estimated at a 5% probability of occurrence. See Jorion (1995) for a thorough and entertaining discussion of the Orange County fiasco.
3 Regulatory capital requirements result from the need to control the moral hazard inherent in the bank/depositor relationship when there are governmental deposit guarantees (explicit or implicit). Merton (1977) provided the classic theoretical demonstration of this moral hazard and its determinants.
WHAT ARE THE KEY RISKS?
Risk, in this context, may be defined as reductions in firm value due to changes in the business environment. Typically, the major sources of value loss are identified as:
Market risk is the change in net asset value due to changes in underlying economic factors such as interest rates, exchange rates, and equity and commodity prices.
Credit risk is the change in net asset value due to changes the perceived ability of counter-parties to meet their contractual obligations.
Operational risk results from costs incurred through mistakes made in carrying out
transactions such as settlement failures, failures to meet regulatory requirements, and
untimely collections.
Performance risk encompasses losses resulting from the failure to properly monitor
employees or to use appropriate methods (including "model risk").
With the exception of model risk, financial theory does not have a lot to say about the latter two types of risk, though as the managers of various firms have discovered to their regret they can be highly important.4 Consequently, in what follows, I focus on the theoretical underpinnings of market risk management with a few comments on credit risk.
MEASURING MARKET RISK
There are significant differences in the internal and external views of what is a satisfactory market risk measure. Internally, bank managers need a measure that allows active, efficient management of the bank's risk position. Bank regulators want to be sure a bank's potential for catastrophic net worth loss is accurately measured and that the bank's capital is sufficient to survive such a loss. Consider the differences in desired risk measure characteristics that these two views engender.
4 Perhaps, conventional wisdom is more relevant than theory for many of these risks. For example, Barings might have benefited from an intelligent application of the adage "Don't put the fox in charge of the hen house."
Timeliness and Scope
Both managers and regulators want up-to-date measures of risk. For banks active in trading, this may mean selective intraday risk measurement as well as a daily measurement of the total risk of the bank. Note, however, that the intraday measures that are relevant for asset allocation and hedging decisions are measures of the marginal effect of a trade on total bank risk and not the stand-alone riskiness of the trade. Regulators, on the other hand, are concerned with the overall riskiness of a bank and have less concern with the risk of individual portfolio components. Nonetheless, given the ability of a sophisticated manager to "window dress" a bank's position on short notice, regulators might also like to monitor the intraday total risk. As a practical matter, they probably must be satisfied with a daily measure of total bank risk.
The need for a total risk measure implies that risk measurement cannot be decentralized. For parametric measures of risk, such as standard deviation, this follows from the theory of portfolio selection (Markowitz (1952)) and the well-known fact that the risk of a portfolio is not, in general, the sum of the component risks. More generally, imperfect correlation among portfolio components implies that simulations of portfolio risk must be driven by the portfolio return distribution, which will not be invariant to changes in portfolio composition. Finally, given costly regulatory capital requirements, choices among alternative assets require managers to consider risk/return or risk/cost trade-offs where risk is measured as the change in portfolio risk resulting from a given change in portfolio composition. The appropriate risk scaling measure depends on the type of change being made. For example, the pertinent choice criterion for pure hedging transactions might be to maximize the marginal risk reduction to transaction cost ratio over the
available instruments while the choice among proprietary transactions would involve minimizing marginal risk per unit of excess return.
Efficiency
Risk measurement is costly and time consuming. Consequently, bank managers compromise between measurement precision on the one hand and the cost and timeliness of reporting on the other.5 This trade-off will have a profound effect on the risk measurement method a bank will adopt. Bank regulators have their own problem with the cost of accurate risk measurement which is probably one reason they have chosen to monitor and stress test bank risk measurement systems rather than undertaking their own risk measurements.
Information Content
Bank regulators have a singular risk measurement goal. They want to know, to a high degree of precision, the maximum loss a bank is likely to experience over a given horizon. They then can set the bank's required capital (i.e. its economic net worth) to be greater than the estimated maximum loss and be almost sure that the bank will not fail over that horizon. In other words, regulators should focus on the extreme tail of the bank's return distribution and on the size of that tail in adverse circumstances. Bank managers have a more complex set of risk information needs. In addition to shared concerns over sustainable losses, they must consider risk/return trade-offs. That calls for a different risk measure than the "tail" statistic, a different horizon, and a focus on more usual market conditions. Furthermore, even when concerned with the level of sustainable losses, the bank manager may want to monitor on the basis of a probability of loss that can be
5 See Pritsker (1996).
observed with some frequency (e.g. over a month rather than over a year). This allows managers to use the risk measurement model to answer questions such as:
Is the model currently valid? For example, if the loss probability is set at 5%, do we observe
a violation once every 20 days on average?
Are traders correctly motivated to manage and not just avoid risk? How often does Trader 1's position violate his risk limit relative to the likelihood of that event?
Market Risk Measurement Alternatives
There are two principle approaches to risk measurement, scenario analysis and value-at-risk analysis.
Scenario analysis: In scenario analysis, the analyst postulates changes in the underlying determinants of portfolio value (e.g. interest rates, exchange rates, equity prices, and commodity prices) and revalues the portfolio given those changes. The resulting change in value is the loss estimate. A typical procedure, often called stress testing, is to use a scenario based on an historically adverse market move. This approach has the advantage of not requiring a distributional assumption for the risk calculation. On the other hand, it is subjective and incorporates a strong assumption that future financial upsets will strongly resemble those of the past. Given the earlier discussion, it should be clear that stress testing can provide regulators with the desired lower tail estimates, but is of limited utility in day-to-day risk management.6 It should also be clear that meaningful scenario analysis is dependent on having valuation models that are accurate over a wide range of input parameters, a characteristic that is shared to a considerable extent by value-at-risk models. Pioneering research on capital asset pricing (Sharpe
6 Even for the regulators, reliance on a given scenario carries the risk of establishing a "Maginot line" defense against catastrophe.
(1964)), option pricing (Black and Scholes (1973), Merton (1973)), and term structure modeling (Vasicek (1977)) has provided the basis for reliable valuation models, models that have become increasingly accurate and applicable with subsequent modification and extension by other researchers.
Value-at-Risk (VaR) analyses use asset return distributions and predicted return parameters to estimate potential portfolio losses. The specific measure used is the loss in value over X days that will not be exceeded more than Y% of the time. The Basle Committee on Banking Supervision's rule sets Y equal to 1% and X equal to 10 days. In contrast, the standard in RiskMetrics? (the J.P. Morgan/Reuters VaR method) is 5% over a horizon sufficiently long for the position to be unwound which, in many cases, is 1 day. The difference in probability levels reflects the differences in informational objectives discussed above. The differences in horizon might appear to reflect differences in the uses to which the risk measure is put, in particular the desire of regulators to set capital rules that provide protection from failure over a longer period. This conclusion may be correct, but it is somewhat contradicted by the arbitrary multiplication of the resulting VaR figure by 3 to get regulatory required capital. The Basle Committee could have gotten about the same result using a 1-day horizon and multiplying by 9.5. Perhaps order of magnitude arbitrariness is less palatable than single digit arbitrariness.
There are two principle methods for estimating VaR … the analytical method and Monte Carlo simulation … each with advantages and disadvantages.7 There are implementation problems common to both methods, namely choosing appropriate return distributions for the instruments in the portfolio and obtaining good forecasts of their parameters. The literature on volatility estimation is large and seemingly subject to unending growth, especially in acronyms (Arch, Grach, Egarch, et.al.). Since I am not an expert on forecasting, it will be safest and perhaps sufficient to make two comments on forecasting for VaR analysis. Firstly, the risk manager with a large book to manage needs daily and, in some cases, intraday forecasts of the relevant parameters. This puts a premium on using a forecasting method that can be quickly and economically updated. Secondly, forecasting models that incorporate sound economic theory, including market microstructure factors, are likely to outperform purely mechanical models.8
Modeling portfolio returns as a multivariate normal distribution has many advantages in terms of computational efficiency and tractability. Unfortunately, there is evidence going back to Mandelbrot (1963) and beyond that some asset returns display non-normal characteristic. The fact that they display "fat" tails…more extreme values than would be predicted for a normal variate…is particularly disturbing when one is trying to estimate potential value loss. To some degree, these fat tails in unconditional return distributions reflect the inconstancy of return volatility and the problem can be mitigated by modeling individual returns as a function of volatility as in the RiskMetrics? model:
7 It is also possible to use the Cox-Ross-Rubinstein (1979) tree-based methods to generate a VaR estimate, but the use of this method is limited to a small number of risk sources and thus it is an unlikely candidate for use in bank risk management.
8 See Figleski (1997) for evidence on the relative accuracy of various volatility forecasting methods.
)1,0(,,,,N is where r t i t i t i t i εεσ= .
Another alternative is to assume that returns follow a non-normal distribution with fat tails (e.g.the Student's t distribution), but only if one is prepared to accept the concomitant portfolio return computation problems. Danielson and deVries (1997) have proposed a method for explicit
modeling of the tails of financial returns. Since VaR analysis is intended to describe the behavior of portfolio returns in the lower tail, this is obviously an intriguing approach. Furthermore, the
authors show that the tail behavior of data from almost any distribution follows a single limit law,which adds to the attractiveness of the method. However, estimating tail densities is not a trivial matter so, while promising, there are computational issues to be resolved if this is to become a mainstream VaR method.
Analytical VaR: The analytical method for VaR uses standard portfolio theory. The portfolio in question is described in terms of a position vector containing cash flow present values
representing all components of the portfolio. The return distribution is described in terms of a matrix of variance and covariance forecasts (covariance matrix) representing the risk attributes of the portfolio over the chosen horizon. The standard deviation of portfolio value (v ) is obtained by pre- and post-multiplying the covariance matrix (Q ) by the position vector (p ) and taking the square root of the resulting scalar:9 Qp p v ′=. 9 To keep this method manageable in terms of parameter estimation and speed of calculation, the size of the covariance matrix can be constrained and the portfolio position vector described in terms of a subset of the actual risks being faced. For example, in the RiskMetrics data base, equity risk appears as the variances and covariances of 32 equity indices and a given equity position is made to correspond to this description by scaling its present values by the equity's "beta".
This standard deviation is then scaled to find the desired centile of portfolio value that is the predicted maximum loss for the portfolio or VaR:
.
)(:)
(Y centile for factor scale the is Y f where Y vf VaR =For example, for a multivariate normal return distribution, f(Y) = 1.65 for Y = 5% or 2.33 for Y = 1%.Analytical VaR is attractive in that it is fast and not terribly demanding of computational
resources. As the following algebra demonstrates, analytical VaR also lends itself readily to the calculation of the marginal risk of candidate trades:10 .arg risk inal m its is v and trade candidate given a is a where a v Q p v i i i i ?′=?.
Given trade cashflow descriptions, the information needed to calculate the marginal risk of any candidate trade can be accumulated during a single calculation of v.
Analytical VaR has a number of weaknesses. In its simplest form, options and other non-linear instruments are delta-approximated which is to say the representative cash flow vector is a linear approximation of position that is inherently non-linear. In some cases, this approximation can be improved by including a second-order term in the cash flow representation.11 However, this does not always improve the risk estimate and can only be done with the sacrifice of some of the computational efficiency that recommends analytical VaR to bank managers. 10 Incremental VaR, as defined here, is a first order approximation of the change in risk due to a candidate trade and is applicable when the cashflows for such trades are small relative to the aggregate cash flow of the existing portfolio. See Garman (1996).11 See Fallon (1996) and JP Morgan (1996).
Monte Carlo Simulation: Monte Carlo simulation of VaR begins with a random draw on all the distributions describing price and rate movements taking into account the correlations among these variates. Mark-to-model and maturation values for all portfolio components at the VaR horizon are determined based on that price/rate path. This process is repeated enough times to achieve significance in the resulting end-of-horizon portfolio values. Then the differences between the initial portfolio value and these end-of-horizon values are ranked and the loss level at the Yth centile is reported as the VaR of the portfolio.
To avoid bias in this calculation, the analyst must use risk-neutral equivalent distributions and, if the horizon is sufficiently long, be concerned with bias introduced by the return on capital. If model error is not significant, the use of Monte Carlo simulation solves the problem of non-linearity though there are some technical difficulties such as how to deal with time-varying parameters and how to generate maturation values for instruments that mature before the VaR horizon. From the risk manager's viewpoint, the main problem is the cost of this method and the time it takes to get reliable estimates.
MEASURING CREDIT RISK
To be consistent with market risk measurement, credit risks are defined as changes in portfolio value due to the failure of counter-parties to meet their obligations or due to changes in the market's perception of their ability to continue to do so. Ideally, a bank risk management system would integrate this source of risk with the market risks discussed above to produce an overall measure of the bank's loss potential. Traditionally, banks have used a number of methods…credit
scoring, ratings, credit committees…to assess the creditworthiness of counter-parties. At first glance, these approaches do not appear to be compatible with the market risk methods. However, some banks are aware of the need for parallel treatment of all measurable risks and are doing something about it12. Unfortunately, current bank regulations treat these two sources of risk quite differently subjecting credit risk to arbitrary capital requirements that have no scientific validity. There is danger in this since it can lead to capital misallocation and imprudent risk-taking.
If banks can "score" loans, they can determine how loan values change as scores change. If codified, these changes would produce over time a probability distribution of value changes due to credit risk. With such a distribution, the time series of credit risk changes could be related to the market risk and we would be able to integrating market risk and credit risk into a single estimate of value change over a given horizon.
This is not a "pipe dream". Considerable research on the credit risk of derivatives, including a paper at this conference, is available. Obviously, banks themselves are in the best position to produce the data series necessary for broader application of this approach. If it is reasonable to require banks to produce and justify market risk measurement systems, why can't they be required to do the same for credit risk and to integrate the two? The House Banking Committee Chairman I mentioned at the start of this talk would have rejected this idea out of hand. I hope today's regulatory authorities won't.
12 See J.P. Morgan (1997).
REFERENCES
Black, F. and M. Scholes (1973). The pricing of options and corporate liabilities. J. Political Economy 81, 637-59.
Cox, J.C., S.A. Ross, and M. Rubinstein (1979). Option pricing: a simplified approach. J. Financial Economics 7, 229-63.
Danielson, J. and C.G. de Vries (1997). Extreme returns, tail estimation, and value-at-risk. Working Paper, University of Iceland (http://www.hag.hi.is/~jond/research)
Fallon, W. (1996). Calculating value-at-risk. Working Paper, Columbia University (bfallon@https://www.doczj.com/doc/fa737362.html,).
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Garman, M.B. (1996). Improving on VaR. Risk 9,No. 5
Jorion, P. (1995). Big bets gone bad. Academic Press, San Diego, CA.
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JP Morgan (1997). CreditMetrics?-technical document.
Mandelbrot, B. (1963). The variation of certain speculative prices. J. Business 36, 394-419.
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Merton, R.C. (1973). Theory of rational option pricing. Bell Journal of Economics and Management Science 4, 141-83.
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Pritsker, M. (1996).Evaluating value at risk methodologies: accuracy versus computational time, unpublished working paper, Board of Governors of the Federal Reserve System
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Vasicek, O.A. (1977). An equilibrium characterization of the term structure. J. Financial Economics 5, 177-88.
四大会计师事务所（北京）比较（待遇，职业发展等） 我很多同学在四大会计师事务所，自己也在2家北京四大待过。其实总体差别都不太，除了德勤因为总部所在地在日本，而不是纽约，损失掉部分美国上市客户而保留咨询部门外。 1：人员规模：普华永道〉安永〉毕马威〉德勤 据说北京财富中心的普华永道光审计人员就已经2000人了，而且应届生的offer发得最多． ２：专业方面：普华永道专业最没有限制，和我面试的对外经济贸易大学学中文和别的学文秘专业的都录取为审计人员或者税务人员了，安永对专业限制最为严格，周边几乎都是清一色的会计，财务，金融，经济类专业，从安永的summer leadership program 也可以看出，邀请的多为会计知名的大学的会计或者财经类毕业生．安永的TSRS部门倒是给清华工科本科和硕士发了很多OFFER，毕马威和德勤对专业的限制也不多。 3：从客户方面： 普华永道：中国银行，中国石油，TOM网络，诺基亚，
爱立信，中国华能，中国铝业，国家电网，中国人寿 毕马威：渣打银行，花旗银行，汇丰银行，中国国际金融公司，德意志银行，西门子，宝马，中国电信，中国移动， 建设银行，等等。 安永：高盛银行，瑞士银行（UBS), 雷曼兄弟，中国工商银行，中国人保财险，浦东银行，深证发展银行中国海油，百度在线，思科，ABB,奔驰，上海电气，马鞍山钢铁集团，百盛集团，孟牛乳液，中国国际航空公司，中铁建，中国南车集团，国美电器，等等。 德勤：中国农业银行， 从工业审计领域：毕马威〉普华永道〉安永〉德勤从金融银行领域：安永〉毕马威〉普华永道〉 德勤 从IT领域：德勤〉普华永道〉安永〉毕马威 从零售领域：普华永道〉毕马威〉安永〉 德勤 从税务领域：德勤〉普华永道〉安永〉毕马威 从内部控制（重大错报风险评估领域）安永〉普华永道〉 毕马威〉德勤
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危险化学品生产、储存装置个人可接受风险标准和社会可接受风险标准（试行） —、适用范围 《危险化学品生产、储存装置个人可接受风险标准和社会可接受风险标准（试行）》（以下简称《可接受风险标准》）用于确定陆上危险化学品企业新建、改建、扩建和在役生产、储存装置的外部安全防护距离。 二、个人可接受风险标准 我国个人可接受风险标准值表
三、社会可接受风险标准 我国社会可接受风险标准图附录：1 ?相关术语 2?危险化学品生产、储存装置外部安全防护距离推荐方法
附录1 相关术语 定量风险评价：是对某一装置或作业活动中发生事故频率和后果进行定量分析，并与可接受风险标准比较的系统方法。 风险：是指发生特定危害事件的可能性以及发生事件后果严重性的结合。 个人风险：是指因危险化学品生产、储存装置各种潜在的火灾、爆炸、有毒气体泄漏事故造成区域内某一固定位置人员的个体死亡概率，即单位时间内（通常为一年）的个体死亡率。通常用个人风险等值线表示。 社会风险：是对个人风险的补充，指在个人风险确定的基础上，考虑到危险源周边区域的人口密度，以免发生群死群伤事故的概率超过社会公众的可接受范围。通常用累积频率和死亡人数之间的关系曲线（F-N曲线）表示。 防护目标：指在发生危险化学品事故时，易造成群死群伤的危险化学品单位周边的人员密集场所或敏感场所，包括居民区、村镇、商业中心、公园、学校、医院、影剧院、体育场（馆）、养老院、车站等C 不可接受区：指风险不能被接受。 可接受区：指风险可以被接受，无需采取安全改进措施。 尽可能降低区：指需要尽可能采取安全措施，降低风险。 外部安全防护距离：是指危险化学品生产、储存装置危险源在发生火灾、爆炸、有毒气体泄漏时，为避免事故造成防护目标处人员伤亡而设定的安全防护距离C
山东焦化集团有限公司 项目管理信息化初步设计方案 济南普华春天应用软件有限公司 中国 济南 二零一四年四月 文件编号：SHPOWER-DOC-201404-014
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目录 第一章背景综述 (7) 1.1.公司简介 (7) 1.2.项目管理系统的现状与发展趋势 (10) 1.3.集团级项目管理信息化的建设思路 (12) 第二章系统总体设计思路 (15) 2.1.系统总体目标 (15) 2.2.项目管理框架体系规划 (15) 2.3.业务处理思路 (16) 2.4.信息和数据收集、处理及流程控制 (16) 第三章系统应用设计方案 (18) 3.1.系统总体架构设计 (18) 3.2.系统技术架构设计 (19) 3.3.系统应用框架设计 (21) 3.3.1.项目与组织 (21) 3.3.2.集团总部应用方案 (23) 3.3.3.项目公司应用方案 (31) 第四章系统业务方案 (44) 4.1.多层级、多项目并行管理 (44) 4.1.1.统一的项目管理体系 (44) 4.1.2.统一的责任范围体系 (44) 4.1.3.统一的计划协调体系 (44) 4.1.4.统一的流程管理体系 (44) 4.1.5.统一的信息发布与交流体系 (45) 4.1.6.统一的知识管理体系 (45) 4.2.项目管理业务功能 (45) 4.2.1.项目与组织 (46) 4.2.1.1项目体系 (46) 4.2.1.2组织体系 (46) 4.2.1.3责任体系 (46) 4.2.2.战略规划 (47) 4.2.2.1规划修编 (47) 4.2.2.2潜在项目库 (48) 4.2.3.前期管理 (48) 4.2.3.1前期准备 (49)
四大会计师事务所 道可道，普华永道（PWC）： I、溯源： 普华永道PriceWaterhouseCoopers 由普华PriceWaterhouse 和永道Coopers 最终于1998 年合并组成。 PriceWaterhouse 部分： 1849 年普华公司创始人Samuel Lowell Price 在英国伦敦创立自己的会计公司 1965 年Samuel Lowell Price 结识了William Hopkins Holyland 和Edwin Waterhouse，三人合伙经营 1871 年Holyland 因病退出 1874 年公司改名为普华PriceWaterhouse & Co. 1945 年普华国际公司Price Waterhouse International Firm 建立 1982 年普华全球公司Price Waterhouse World Firm 建立 Coopers 部分： 1854 年William Cooper 在伦敦建立自己的公司 1861 年公司改名为Cooper Brothers 1898 年William Lybrand 与Adam Ross 及其兄弟Edward Ross 还有Robert Montgomery 在美国费城成立了Lybrand Ross Bros. & Montgomeny #我是应届生 1957 年Cooper Bros ( 英), McDonald Currie (加拿大) Lybrand Ross Bros & Montgomery(美) ，三家成立松散性的永道国际 1973 年各地机构统一更名为永道国际Coopers & Lybrand 1998 年最终两家合并成立PricewaterhouseCooper II、简介： 普华永道是全球最具规模的专业服务机构。在全球一百四十二个国家拥有超过十二万五千名专业人士。普华永道融合他们所具备的渊博知识与丰富经验，以最高的职业操守为客户提供高质量的服务。普华永道为PricewaterhouseCoopers国际网络成员公司。 每一家PricewaterhouseCoopers国际网络成员公司都是独立运作的法律实体。 普华永道在中国 普华永道是在中国大陆、香港及澳门处于领先地位的专业服务机构，在中国大陆、香港及澳门共拥有员工约六千人，其中包括二百三十名合伙人，并在北京、重庆、大连、广州、上海、深圳、苏州、天津及西安等内地城市设立办事处。 III、点睛： 最大、工作环境最好！
危险化学品生产、储存装置个人可接受风险标准和社会可接受风险标准（试行） 一、适用范围 《危险化学品生产、储存装置个人可接受风险标准和社会可接受风险标准（试行）》（以下简称《可接受风险标准》）用于确定陆上危险化学品企业新建、改建、扩建和在役生产、储存装置的外部安全防护距离。 二、个人可接受风险标准 我国个人可接受风险标准值表 防护目标 个人可接受风险标准 （概率值） 新建装置 （每年）≤ 在役装置 （每年）≤ 低密度人员场所（人数<30人）：单个或少 量暴露人员。 1×10-53×10-5居住类高密度场所（30人≤人数＜100人）： 居民区、宾馆、度假村等。 公众聚集类高密度场所（30人≤人数＜100 人）：办公场所、商场、饭店、娱乐场所等。 3×10-61×10-5 高敏感场所：学校、医院、幼儿园、养老院、 监狱等。 重要目标：军事禁区、军事管理区、文物保 护单位等。 特殊高密度场所（人数≥100人）：大型体 育场、交通枢纽、露天市场、居住区、宾馆、 度假村、办公场所、商场、饭店、娱乐场所 等。 3×10-73×10-6
三、社会可接受风险标准 1 10100 10001x10 -9 1x10-8 1x10-7 1x10-6 1x10-5 1x10-4 1x10-31x10-2 1x10 -1 我国社会可接受风险标准图 附录：1.相关术语 2.危险化学品生产、储存装置外部安全防护距离推荐方法 死亡人数N （人） 累积频率F （次/年） 不可接受区 尽可能降低区 可接受区
附录1 相关术语 定量风险评价：是对某一装置或作业活动中发生事故频率和后果进行定量分析，并与可接受风险标准比较的系统方法。 风险：是指发生特定危害事件的可能性以及发生事件后果严重性的结合。 个人风险：是指因危险化学品生产、储存装置各种潜在的火灾、爆炸、有毒气体泄漏事故造成区域内某一固定位置人员的个体死亡概率，即单位时间内（通常为一年）的个体死亡率。通常用个人风险等值线表示。 社会风险：是对个人风险的补充，指在个人风险确定的基础上，考虑到危险源周边区域的人口密度，以免发生群死群伤事故的概率超过社会公众的可接受范围。通常用累积频率和死亡人数之间的关系曲线（F-N曲线）表示。 防护目标：指在发生危险化学品事故时，易造成群死群伤的危险化学品单位周边的人员密集场所或敏感场所，包括居民区、村镇、商业中心、公园、学校、医院、影剧院、体育场（馆）、养老院、车站等。 不可接受区：指风险不能被接受。 可接受区：指风险可以被接受，无需采取安全改进措施。 尽可能降低区：指需要尽可能采取安全措施，降低风险。 外部安全防护距离：是指危险化学品生产、储存装置危险源在发生火灾、爆炸、有毒气体泄漏时，为避免事故造成防护目标处人员伤亡而设定的安全防护距离。
四大会计师事务所发展中遇到的问题 一，“四大”在西方审计市场。品牌维护方面，四大必须要提供较高的审计质量，以维护其品牌形象，因而会存在因其审计质量的原因而影响其品牌形象的问题。审计市场也与其他产品(服务)市场一样，品牌的创立都要依靠过硬的质量和优质的配套服务。会计师事务所品牌的创立可能受很多因素的影响，但归根结底要靠质量。审计质量的不可直接观测性使审计质量的评价成本太高，为降低评价成本，市场需要寻找质量评价的替代品。会计师事务所的规模便是市场选择的低成本的替代品之一。那么，大规模的事务所是否一定高质量？高质量是否能够高收费？ 二，“四大”受到监管。国际性事务所在进入其他国家市场时会遇到当地政府法律法规的影响，受到当地的监管，当地政府采取保护本土事务所的政策，会对其发展受到影响。 三，“四大”管理难题。四大会计师事务所规模太大，分所太多，管理上会存在问题，质量控制较难。 四，会计师事务所的诚信危机。马威国际会计公司、德勤会计师事务所、普华永道会计师事务所相继惹上了麻烦，一直是中国会计行业领头羊的四大会计师事务所遭遇全面诚信危机。德勤近期也卷入了科龙公司的乱局。格林柯尔自入主科龙三年来一直由德勤为其审计，由于格林柯尔及科龙在财务报表上有很多明显漏洞，德勤对科龙2003年年报出具了“非标准无保留意见”，这遭到业内普遍质疑。不久前，毕马威也因涉嫌妨碍司法公正和非法销售避税产品，美国司法部开始对其调查并在讨论是否对其起诉。毕马威正在与美国司法部协商，希望能够避免司法部对它的指控。业内人士猜测，如果司法部对毕马威进行控告，则有可能导致毕马威的消失，从而使“四大会计师事务所”变成“三大会计师事务所”。事实上，四大会计师事务所的信誉已经开始出现危机。据中国注册会计师协会对2004年更换会计师事务所的统计，共有104家上市公司变更了审计师。其中有一个现象引人注目，就是有27家上市公司炒掉了四大会计师事务所，只有6家上市公司改聘四大会计师事务所。 “四大”在中国市场上面临的问题 一，源于中国市场内的竞争压力。四大会计师事务所在中国的市场上，还是要面临巨大的压力。国内会计师事务所发展越来越多，普遍收费低，“同一个审计项目，四大所的收费高出国内所2-5倍很正常。”上海一家大型企业的财务人员说。业务发展越来越多，给四大会计师事务所造成很大的竞争压力 二，客户流失方面。签字注册会计师会发生带走客户的情况。由于客户具有一定的流动性，客户的控制权是归属于会计师事务所还是签字注册会计师，两类所表现出不同的特征。国内所的客户控制权普遍掌握在签字注册会计师手中，之所以发生签字注册会计师跳槽带走客户，是因为上市公司直接与签字注册会计师打交道而不是与会计师事务所。 三，业务模式方面。目前会计事事务所主要从事传统的审计业务，业务单一，目前许多事务发展其他业务，如：管理咨询、税务服务、投资咨询等，四大在审计业务方面具有很强的竞争优势，但对于新业务优势不明显。 四大会计师事务所全球丑闻（截止2003年） 毕马威会计师事务所
XXXXXXXXXXXXXXX投资集团基建项目管理信息平台 上海普华科技发展有限公司
目录 第三部分技术部分 ............................................................................................................. 错误！未定义书签。 第一章具体技术方案 (3) 2.1 综述 (3) 2.1.1硬件与软件建议 (4) 2.2公司本部解决方案 (5) 2.2.1 项目与组织 (5) 2.2.2 模板与标准 (8) 2.2.3 数据汇总 (10) 2.2.4前期管理 (11) 2.2.5 质量控制 (11) 2.2.6 HSE管理 (14) 2.2.7 合同管理 (19) 2.2.8 调试管理 (20) 2.2.9 招投标管理 (24) 2.2.10 个人中心 (25) 2.2.11 工程项目综合信息查询 (25) 2.2.12 决策支持 (31) 2.2.13 系统管理 (36) 2.3基建项目单位解决方案 (40) 2.3.1 OA办公管理 (40) 2.3.1.1 协同办公 (41) 2.3.1.2沟通管理 (51) 2.3.2 费用控制管理 (56) 2.3.2.1 功能组成及其描述 (56) 2.3.2.2 概算管理 (58) 2.3.2.3 合同管理 (66) 2.3.2.4 投资计划管理 (75) 2.3.2.5 统计管理 (78) 2.3.3 工程管理 (80) 2.3.3.1 功能组成及其描述 (80) 2.3.3.2 工程进度管理 (80) 2.3.3.3 工程质量管理 (90) 2.3.3.4 工程安全管理 (104) 2.3.3.5工程信息管理 (113) 2.3.3.6资料档案管理 (113) 2.3.4 物资管理 (122) 2.3.4.1 设备管理 (122) 2.3.4.2 材料管理 (138) 2.3.5 系统维护管理与综合查询 (159) 2.3.5.1 维护管理 (159) 2.3.5.2 决策分析 (168) 2.3.5.3项目部信息网站 (172) 2.3.6 生产准备管理 (173) 2.3.6.1 调试管理 (173)
中国四大会计师事务所 篇一：中国四大会计师事务所 如题，中国四大会计师事务所是哪些中国四大会计师事务所是哪些 篇二：中国四大会计师事务所 都说四大，四大，具体哪几个? 答： 四大会计师事务所指世界上著名的四个会计师事务所：普华永道(PwC)、德勤(DTT)、毕马威(KPMG)、安永(EY)。 【更多相关内容推荐】 四大会计师事务所招聘日语会计吗 注册会计师薪水怎么样 会计师事务所应届生应聘技巧 四大会计师事务所薪水 外资银行与四大会计师事务所工作比较 中国四大会计师事务所是哪些？介绍一下
篇三：四大会计师事务所 四大会计师事务所特点： 1.普华永道：“四大”之首，全球500强中有32%是其客户，而内地在H股上市的企业中有40%都信赖PWC为其审计。 2.毕马威：在中国唯一有资格与PWC抗衡的公司，在金融业上优势明显，相对比较本土化，有很多local manager，且是四大中最多金的一个。 3.德勤：全球百强中30％是其客户，在发展日本客户方面有优势，但相对而在华规模较小、每年招聘人数远少于其他几家。 4.安永：在中国的业务逊于其他几家，本地化步伐较慢，以香港经理居多。 关于四大会计师事务所的优势比较 1.四大会计师事务所的人员规模：普华永道安永毕马威德勤
2.四大会计师事务所对专业的要求 普华永道对专业最没有限制； 安永对专业限制最为严格，几乎都是清一色的会计，财务，金融，经济类专业，多为会计知名的大学的会计或者财经类毕业生。安永的TSRS部门给清华工科本科和硕士发OFFER。 毕马威和德勤对专业的限制不多。 3.四大会计师事务所的客户 1.普华永道：中国银行，中国石油，TOM网络，诺基亚，爱立信，中国华能，中国铝业，国家电网，中国人寿 主要国际客户有：埃克森、IBM、日本电报电话公司、强生公司、美国电报电话公司、英国电信、戴尔电脑、福特汽车、雪佛莱、康柏电脑和诺基亚等。 2.毕马威：渣打银行，花旗银行，汇丰银行，中国国际金融公司，德意志银行，西门子，宝马，中国电信，中国移动，建设银行，
富大集团物料主数据模块 : MM 作者: XX 日期 : 2002/1/16 业务蓝图确认签署 该文件定义了未来富大如何利用SAP R/3系统实现本业务操作。 项目小组参与讨论人员 参与部门参与人签字 信息系统管理部(IA) XXX 信息系统管理部(IA) XXX 信息系统开发部XXX 正大工业(IT) XXX 富大XXX 普华永道 ______________ 流程确认富大集团 签署: ___________________________________________________ 项目管理富大集团普华永道 项目经理项目经理 签署: __________________ ____________________
富大集团物料主数据模块 : MM 作者: XX 日期 : 2002/1/16 参考文件: 作者日期备注张碧波2002/1/16 创建
富大集团物料主数据模块 : MM 作者: XX 日期 : 2002/1/16 流程说明： 1.富大集团目前需进入MM管理的物料分以下几种: a.原材料 b.包装物 c.备品备件 d.固定资产 e.产成品 f.半成品 2.富大集团的成品分类有以下几种，新的SAP系统的编码应包含以下信 息，以方便信息的使用和汇总. a.料别：粉料、颗粒料、膨化料等 b.畜禽别：猪料、鸡料、鱼料等 c.配方别：预混料、浓缩料、全价料等 d.品牌别：富大牌等 e.包装别：40Kg、20Kg、10Kg、5x8=40Kg、1x4=4Kg等. 类别的精确名称以富大以后确认的为准. 实施要点： 1.每种原料设一个料号(即使原料的成分含量不同)收货时由品管部在批 号中记录其属性。料号的编码位数待定，具体结构由富大集团跟品管 部商定后确认，确认后的详细资料将由富大交给普华永道的顾问. 2.今后的报表提供和汇总是基于批次的属性而做的. 3.物料管理模块中按以上成品分类的字段名和属性分别加以定义，再进 行组合，然后利用属性生成汇总报表. 4.财务负责维护和协调备件的物料主数维护及相应的协调工作. 5.QA部门负责维护和协调生产用材料的物料主数维护及相应的协调工作. 6.备件分两类, 一类是生产燃料, 另一类是生产燃料以外的备件.
四大会计师事务所薪酬体系 不仅仅是安永，四大会计师事务所(下称“四大”)里的普华永道会计师事务所、毕马威会计师事务所和德勤会计师事务所也有类似的裁员情况。虽然“四大”都否认裁员，但实际上，近期“四大”陆陆续续有人离开——被告知的理由多是考评不及格等。 “现在办公室人人自危，间或看到有人早上被找来谈话，谈完话电脑就不让使用，立马封存了。”毕马威一位在职会计师告诉记者，“现在快速消费品、房地产组裁的人比较多，金融组、税务部门的还比较少，有些部门原来20个人的，现在变成8个了。” 而前两年又是另外一番景象——“四大”每年的增员比例超过20%，以安永为例，其2006年新招募的人员就在500人左右。 一手裁人，一手招人 安达信网(“四大”员工经常登陆的一个网站)一位名叫Saad的网友在论坛上说，毕马威的裁员以“劝退“为借口，基本集中在去年表现得4分的人(毕马威用5分制，但实际给5分的人很少)，并不只是裁掉“小朋友”，而是高级经理以下的各个级别均有，且以助理经理居多。 安永一位前员工告诉记者，这次裁员的命令是香港那边下达的，都有具体指标，除了合伙人和刚招聘报到一周的，每个级别都会裁，至于裁谁一般没有十分硬性的标准，多是几个大老板讨论出来的。 安永在8月就曾有一批小规模裁员。“第一批据说为2%，虽然有些同事的确不适合继续做审计。其实往年也有一些人走,只是这次人数多了一点。” 一位早前从安永离职的知情人告诉记者，但随着经济继续恶化，IPO市场基本暂停，老板们开始坐不住了，于是有了上述所谓的第二批。 德勤与安永和毕马威不同的是，不是选择走人，而是选择减薪的方式渡过难关。 不过，尽管“四大”一边在裁员，但也一边在招聘，只是招聘数量跟以前比将有所减少。对此，普华永道公关处陈颖表示，普华永道考虑到经济恢复后将需要大量人才，虽然目前市场状况不好，但今年9月对外公布的明年招聘2000名新员工的计划仍不会变。 “四大”的五层薪酬体系 在业内，“四大”虽然劳动强度高闻名，但是其报酬也很高。
危险化学品生产、储存装置个人可接受风险和社会可接受风险基准（征求意见稿） 为落实《危险化学品安全管理条例》（国务院令第591号）有关要求，妥善解决危险化学品新建企业选址、高风险企业搬迁和化工园区规划布局以及现有企业出现的危险化学品生产、储存装置外部安全防护距离不明确的问题。国家安全监管总局在对发达国家和地区土地安全规划、安全距离确定方法进行广泛调研和分析的基础上，结合我国国情，研究提出了我国危险化学品生产、储存装置个人可接受风险和社会可接受风险基准（以下简称可接受风险基准）。 一、我国可接受风险基准制定的必要性 由于危险化学品生产、储存装置自身存在固有风险，会对周边居民、社区和其他公共场所（以下简称防护目标）带来一定的个人风险和社会风险。从风险防范的角度出发，国际上通常采用设定国家可接受风险基准来控制危险源与防护目标的外部安全防护距离，确保防护目标增加的风险在国家设定的可接受风险基准范围内。 为保护人民生命和财产安全，强化风险管理意识，提升我国危险化学品生产、储存企业的本质安全水平，我国急需制定和颁布国家可接受风险基准，以保障人民群众生命安全，合理利用我国有限的土地资源。 二、国际上制定可接受风险基准通行的做法 国外发达国家和地区在确定可接受风险基准时,通常采用个人可
接受风险和社会可接受风险作为确定外部安全防护距离和土地使用规划的依据。 个人可接受风险基准：国际上通常采用国家人口分年龄段死亡率最低值乘以一定的风险可允许增加系数，作为个人可接受风险的基准值。荷兰、英国中国香港等不同国家（地区）具体实例，见表1。 表1 不同国家（地区）所制定的个人可接受风险基准 社会可接受风险基准：国际上通常采用危险化学品生产、储存装置发生火灾、爆炸、中毒事故时，可能造成周边民众和社区群死群伤事故的累积频率来确定，通常由频率（F）/死亡人数（N）曲线体现。荷兰、英国、中国香港等不同国家（地区）具体实例，见图1。 图1 不同国家（地区）制定的社会可接受风险标准
四大会计师事务所 四大会计师事务所指世界上著名的四间会计师事务所：普华永道(PWC)、德勤(DTT)、毕马威(KPMG)、和安永(EY) 目录 普华永道（Price Waterhouse Coopers） 德勤(Deloitte Touche Tohmatsu） 毕马威（KPMG） 安永(Ernest & Young) 2008金融危机下的“四大”裁员潮现 “四大”的五层薪酬体系 四大会计师事务所会否在华裁员降薪 普华永道（Price Waterhouse Coopers） 德勤(Deloitte Touche Tohmatsu） 毕马威（KPMG） 安永(Ernest & Young) 2008金融危机下的“四大”裁员潮现 “四大”的五层薪酬体系 四大会计师事务所会否在华裁员降薪 展开 编辑本段 普华永道（Price Waterhouse Coopers） 基本情况 原来的普华国际会计公司（Price Waterhouse）和永道国际会计公司 普华永道logo （Coopers ＆Lybrand）于1998年7月1日合并而成，2008财年的收入为281亿美元，比2007财年增长14.0%。现全球共有员工155000人。中国大陆，香港地区和新加坡总共有460多名合伙人和12000多名员工。
主要国际客户 埃克森、IBM、日本电报电话公司、强生公司、美国电报电话公司、英国电信、戴尔电脑、福特汽车、雪佛莱、康柏电脑和诺基亚等。 中国业务 到1998年底为止，在中国大陆、香港和澳门共拥有员工8,000人，其中包括接近330名合伙人，并在内地城市设立办事处，包括北京、重庆、大连、广州、青岛、上海、深圳、苏州、天津、宁波、厦门及西安。 在中国大陆的经营实体名字为普华永道中天会计师事务所。 编辑本段 德勤(Deloitte Touche Tohmatsu） 基本情况 德勤全球2008财年的收入为274亿美元，比2007财年增长18.6%，在中国拥有员工8000多人。 德勤 早在1917年，德勤已认识到中国的商机，在上海成立办事处，成为首家在这个动感及繁荣的大城市开设分支机构的外国会计师事务所。 自1972年，德勤在香港特别行政区拥有了办事机构，这是几次成功并购的结果。在1989年，Deloitte Haskins & Sells International 和在1975年与日本的审计公司Tohmatsu Awoki & Sanwa 联合的Touche Ross International 合并，形成了Deloitte Touche Tohmatsu，即德勤全球。Spicer & Oppenheim 于1991年加入了我们在香港特别行政区和英国的国际网络。1997年，德勤与香港特别行政区最大的华人会计师事务所- 关黄陈方会计师事务所- 合并。 主要国际客户 微软公司（Microsoft）、宝洁（P&G）、美国通用汽车公司（General Motors）、沃德芬公司（Vodafone）、克莱斯勒公司（Chrysler）等。
（最新）普华科技、金慧软件案例分析及比较 一、上海普华科技发展有限公司 (一)公司简介 是中上海普华科技发展有限公司是专业项目管理整体解决方案著名提供商，国项目管理信息化建设领域的领导企业。自1992年成立至今，一直致力于项目管理及相关事业，努力将国外项目管理先进理念与国内管理特色相结合的最佳实践经验应用并普及到所有项目活动中，提供全面的项目管理服务和信息化解决方案。普华科技多年被国内咨询机构评为“中国管理软件最佳美誉度企业”。 (二)系统平台简介 PowerOn系统平台是上海普华科技发展有限公司自主研发的一套既融入了国际先进的项目管理思想，又结合了国内管理习惯及标准的企业级多项目管理集成系统。通过专业管理+平台+门户的模式，能够实现‘以计划为基准，衍生出职能部门配合计划，达到将各项业务以计划形成串联的目的’，使项目管理水平质的提高成为可能。 PowerOn是以项目为主线、以进度计划为龙头、以费用控制为核心、以流程管理为纽带、以知识管理为支撑的企业项目管理综合平台。PowerOn通过功能强大的PowerOn Business Designer(基础业务平台)来整合工程公司业已存在的各个异构系统，通过PowerOn EPM Portal(企业多项目管理信息门户) 来综合展现各个业务系统的数据，及达到各个业务系统间的数据共享和业务协同。
图:以PowerOn为基础业务平台整合其他业务系统 (三)合作客户列表 1. 中石化南京工程公司(国内外项目)——2010年投入使用 2. 北京国电华北电力工程有限公司(国内外项目)——2008年至2009年 3. 中国天辰工程有限公司——2008-2010年 4. 中国石化工程建设公司——2010年-2011年 5. 西北电力设计院——2011年完成 6. 广东火电工程总公司 2011年投入使用 7. 中国神华煤制油化工有限公司—— 8. 哈尔滨电气国际工程有限责任公司——2009年至2011年完成 9. 长江委设计院(国外项目)——2008年实施 10. 上海勘测设计研究院——2011年完成 11. 中南水电勘察设计院——2007年开始实施 …………………………………………………………………… (四)详细实施案例 序企实施时公司简介系统建设内容/功能/效果号业间 南京工程公司是为调整企业历经一年多的时间，从项目启动、应用规划、实施服
普华年第五期项目管理软件、培训班邀请函 （—郑州） 尊敬的女士先生：您好！ 普华公司作为我国工程项目管理软件领域内的领军企业，多年被国内咨询机构评为“中国管理软件最佳美誉度企业”，并被中国（双法）项目管理研究委员会评为“中国优秀项目管理软件奖”，多年被评定为“国家规划布局内重点软件企业”。公司自年成立以来，始终专注于项目管理高端软件的研发、推广、咨询和实施服务，目前大多数国家重点项目正在应用普华公司系列软件产品，至今普华科技公司已拥有国内外用户近家。 本次全国性培训班将于年月日—月日在商城郑州举办，普华将以二十年来的深厚积累为基础，充分采纳以往学员和用户的建议与反馈，在满足不同层次和背景人士需求的培训课程框架体系基础上，通过授课、问答、上机练习等方式，让学员理解和掌握最先进的项目管理理念、方法、工具，帮助企业建立导入先进项目管理工具的基础。 本次培训班基于国际知名企业级项目管理软件和普华项目管理集成系统，通过软件，详细讲述计划编制、更新、跟踪控制、分析的操作方法。通过软件，讲述在具体项目实践中，如何以计划为龙头运筹协同，以范围为导向集成管理、以合同为中心全面记录、以费用为核心深度控制。具体讲解和模拟练习的主要功能包括：计划综合管理、设计管理、采购管理、合同支付与费用控制、质量管理、管理、图纸文件资料管理、竣工档案管理、人力资源管理、施工机械管理、材料管理、成本核算管理、多项目并行管控等内容。 时间：年月日—月日
地点：郑州普华龙创科技有限公司会议室待定 学习费用：元人（含报名费、授课费、资料费、餐饮费） 本次培训班适合计划管理、费用控制和合同管理工作者、企业中层管理人员、信息化主管及其成员、项目管理办公室组员、大专院校项目管理专业教师以及对和软件感兴趣者。除培训收益外，您将获得普华资料、书籍、证书和个积分。 欢迎踊跃报名。祝您工作顺利。 致 礼 郑州普华龙创科技有限公司 2012年6月日 附件：培训提纲 （一）软件计划编制、跟踪和分析 软件的界面和菜单 ·组件和功能 ·界面及菜单介绍 计划编制 ·网络计划概念和方法·计划编制流程 ·、、项目、 ·作业、作业步骤和时间·逻辑关系 ·进度计算 ·计划优化和调整 ·目标计划管理 资源及费用控制 ·投资预算及投资计划·人力、非人力、材料资源·工程其它费用管理 ·费用统计及费用分析计划实施动态跟踪 ·计划控制流程 ·作业实施反馈 ·更新进度 ·对比分析 ·设置进展监控 ·保存实际值 周期月报编制方法 ·计划月报包含内容 ·绘制视图 ·常用视图·制作报表 ·常用报表 （二）企业级管理模式（）和计划管理框架规划及分析方法概要 企业级项目管理理论和方法 ·企业项目管理 ·的管理思维 企业级项目管理体系框架规划 ·企业项目结构体系（） ·企业组织结构和责任分解体系() ·企业资源分解体系（） ·费用科目设置（） 多项目管理和分析和监控 · ·组合管理 ·多级计划编制和分析 （三）普华项目管理集成系统() 项目型企业项目管理信息化概论 ·国内外利用计算机辅助项目管理新发展·项目型企业项目管理信息化规划 ·概述 系统初始化 ·企业和项目管理网络搭建（部门、岗位、人员调拨） ·用户与权限 计划综合管理 ·与集成 ·辅助计划(专项)计划编制与控制
一、相关术语 定量风险评价：是对某一装置或作业活动中发生事故频率和后果进行定量分析，并与可接受风险标准比较的系统方法。 风险：是指发生特定危害事件的可能性以及发生事件后果严重性的结合。 个人风险：是指因危险化学品生产、储存装置各种潜在的火灾、爆炸、有毒气体泄漏事故造成区域内某一固定位置人员的个体死亡概率，即单位时间内（通常为一年）的个体死亡率。通常用个人风险等值线表示。 社会风险：是对个人风险的补充，指在个人风险确定的基础上，考虑到危险源周边区域的人口密度，以免发生群死群伤事故的概率超过社会公众的可接受范围。通常用累积频率和死亡人数之间的关系曲线（F-N曲线）表示。 二、个人可接受风险标准 个人风险是指因危险化学品重大危险源各种潜在的火灾、爆炸、有毒气体泄漏事故造成区域内某一固定位置人员的个体死亡概率，即单位时间内（通常为年）的个体死亡率(AFR——年死亡率)。通常用个人风险等值线表示。 通过定量风险评价，危险化学品单位周边重要目标和敏感场所承受的个人风险应满足表1中可容许风险标准要求 我国个人可接受风险标准值表
三、社会可接受风险标准 社会风险是事故对整个社会的风险总和，指能够引起大于等于N 人死亡的事故累积频率（F），也即单位时间内（通常为年）的死亡人数。通常用社会风险曲线（F-N曲线）表示。
通过定量风险评价，危险化学品重大危险源产生的社会风险应满足图中可容许社会风险标准要求。 F-N 曲线 110100 10001x10 -9 1x10-8 1x10-7 1x10-6 1x10-5 1x10-4 1x10-3 1x10 -2 1x10-1 k N F a =?（K 改变截距、a 改变斜率） F ：社会风险概率 N ：死亡人数 a ：一般取1—2 四、ALARP 准则 死亡人数N （人） 累积频率F （次/年） 不可接受区 尽可能降低区 可接受区
写给想进会计师事务所的朋友们 现在常有些朋友和我讨论一些会计师事务所（以下简称“事务所”）的问题，能看得出，他们想进事务所，却又不太了解事务所，因此根据我自身的从业经历，在这里为各位朋友作个关于事务所的简介吧。 一、关于会计师事务所 在中国，会计师事务所是由具有一定会计专业水平、经考核取得中国注册会计师证书的专业人员所组成的、受当事人委托承办有关审计、会计、咨询、税务等方面业务的行业组织。会计师事务所是依法设立并承办注册会计师业务的机构。在这里我仅说明三点，第一，注册会计师必须是执业会员（即必须在某一个事务所里注册并取得注册会计师行业协会颁发的执业资格证书）才可以在审计报告上签字。第二，注册会计师个人不能承揽业务，只能是以会计师事务所的名义对外签订业务约定书并承接业务。第三，会计师事务所可以承揽异地的业务，即在A地的会计师事务所可以承接B地企业的审计业务。 二、关于如何选择适合自已的会计师事务所 如果想进事务所，首先要结合自身的实际情况作一个规划，即：我目前的专业、身体、家庭状况如何？我的目标所是哪一类的事务所？这一类事务所以后能为我的职业生涯带来哪些好处？我以后想以哪种方式退出事务所？ 例如，有的人身体不好，不能适应长期出差，这时最好选择小型事务所，这类事务所一般都承接本地的业务，较少出差；还有的人，想以事务所为跳板，在事务所工作几年后跳入被审计的央企，这时他应该选择进入大型、且承接大型央企审计的事务所；还有外语很好的人，可以尝试去四大会计师事务所（普华永道会计师事务所、毕马威会计师事务所、安永会计师事务所、德勤会计师事务所），为以后进入外企业或其他对外语有较高要求的企业作准备。总之，你的目标要与你的努力和你的自身条件要匹配。 至于怎么查找相关的信息，介绍二个网站，中国注册会计师协会网站（http://www.ci https://www.doczj.com/doc/fa737362.html,）和北京注册会计师协会网站（https://www.doczj.com/doc/fa737362.html,），介绍目的有二个，其一，了解相关的行业信息，其二，在北京注册会计师协会网站上通常有事务所的招聘信息。 三、关于事务所的薪酬 各个事务所的薪酬体系不大一样，各有特色，我见到的一般分为二类：其一是年薪制，第二是奖金提成制。但无论是年薪制还是奖金提成制，事务所都会将每个员工排位于某一级别，例如审计助理分为一级助理、二级助理，当然注册会计师也会被分为几个级别，例如一级项目经理、二级项目经理。设定员工的级别，主要根据的是个人的执业能力、从业经历、客户反馈、事务所内部评价等几个方面。当然，级别高低会与个人的薪酬相挂钩。 对于年薪制事务所，其薪酬与其级别相挂钩，例如，某所规定，一级审计经理岗位一职，年薪十五万。这种薪酬制度较为简单，易于劳资双方清楚明了。另一种薪酬体制奖金提成制。此种薪酬制较为复杂，其主要原理是多劳多得，少劳少得。一般这种体制下，事务所都会设定一定的底薪，作为基本的生活费，而奖金情况完全看个人参与的业务量的多少；然后，每完成一个项目，按项目总收入的一定比例（各所不同，一般是按收入的10％－15％）来作为参审人员的提成奖金。这部分提成要安照参审人员的级别、工作天数再进行二次分配，最终计算出每个人的提成奖金。负责计算分配
项目管理信息系统 操作手册
PowerON项目管理信息系统 操作手册(分包商模块) 项目级 济南普华春天应用软件有限公司
10月 目录 1登陆PowerON ........................... 错误!未定义书签。 登录PowerOn ......................... 错误!未定义书签。 2、工程中心............................. 错误!未定义书签。 2.1项目的打开 ....................... 错误!未定义书签。 3沟通管理............................... 错误!未定义书签。 3.1收文管理 ......................... 错误!未定义书签。 3.1.1收EPC ...................... 错误!未定义书签。 3.2发文管理 ......................... 错误!未定义书签。 3.2.1发EPC ...................... 错误!未定义书签。 3.3项目周报 ......................... 错误!未定义书签。 3.3.1报EPC ...................... 错误!未定义书签。 3.4项目月报 ......................... 错误!未定义书签。 3.4.1报EPC ...................... 错误!未定义书签。 4资源管理............................... 错误!未定义书签。 4.1 资质信息采集.................. 错误!未定义书签。 4.2电焊工报验.................... 错误!未定义书签。
四大会计师事务所解析（以普华永道为例）业务类型： 审计及鉴证服务 管理咨询服务 交易服务 风险及控制服务 税务服务 审计及鉴证服务：精算、工程造价、财务报表审计、内部审计、资本市场、风险管理 ●职位：精算顾问 招人要求：精算学，数学，物理，统计，保险及其他相关专业的毕业生： 素质： 良好的中英文沟通技能 较强的分析能力以及良好的商业意识 较好的问题解决能力和学习能力 具备团队合作精神，能够在压力下高效地工作 ●职位：审计员 任何专业的毕业生： 有强烈事业心和工作责任感 能同时处理多项任务，对工作质量精益求精，能承受一定工作压力 拥有团队协作精神 愿意学习新知识和技能 思维灵活，讲究创新，能创造性分析问题和解决问题
心态开放，能倾听不同声音和意见 有较强的书面和口头表达能力和沟通技能 有较强的交际能力 ●职位：审计员-资本市场及会计咨询服务 任何专业的毕业生： 有强烈事业心和工作责任感 能同时处理多项任务，对工作质量精益求精，能承受一定工作压力 拥有团队协作精神 愿意学习新知识和技能 思维灵活，讲究创新，能创造性分析问题和解决问题 心态开放，能倾听不同声音和意见 有较强的书面和口头表达能力和沟通技能 有较强的交际能力 管理咨询服务：战略咨询、财务管理咨询、风险管理咨询、运营管理咨询、人才和变革管理咨询、信息技术咨询、法务会计服务●职位：财务管理咨询（顾问） 要求：专业：会计、金融、数学、工业工程、管理学 在财务建模，分析和定量技术方面的知识丰富 有咨询服务的经经历和经验 较强的分析和解决问题的能力 知识的严密性、灵活性和敏捷性 优秀的团队合作能力和人际关系技巧 自我激励与方向 多国家或跨国界的项目经验 中英文流利 愿意经常出差 ●职位：法务会计咨询顾问 要求：任何专业的毕业生(会计,工程, 科学, 数学和计算机科学专业的毕业生将优先考虑)： 需要掌握流利纯正的英语和普通话
世界三大会计师事务所——普华永道（Samuel A.DiPiazza Jr）、德勤（James H. Quigley）和安永（James S.Turley） 最新会计师事务所排名 来源：樊秋辰的日志 百强事务所排名 第1名、普华永道中天第2名、安永华明 第3名、德勤华永第4名、毕马威华振 第5名、中瑞岳华第6名、立信 第7名、信永中和第8名、大信 第9名、万隆第10名、中审 第11名、利安达信隆第12名、天职国际 第13名、浙江天健第14名、天华 第15名、天健华证中洲(北京) 第16名、中和正信 第17名、北京京都第18名、安永大华 第19名、上海众华沪银第20名、中磊 第21名、北京兴华第22名、北京亚洲 第23名、中汇第24名、浙江万邦 第25名、江苏苏亚金诚第26名、开元信德 第27名、江苏天衡第28名、江苏公证 第29名、新联谊第30名、浙江东方 第31名、武汉众环第32名、深圳鹏城 第33名、北京永拓第34名、立信羊城 第35名、深圳大华天诚第36名、北京红日 第37名、中准第38名、中喜 第39名、深圳南方民和第40名、亚太中汇 第41名、北京五联方圆第42名、中天运 第43名、江苏天华大彭第44名、上海上会 第45名、上海东华第46名、北京中天恒 第47名、北京中证天通第48名、华寅 第49名、中勤万信第50名、五洲松德联合 第51名、重庆天健第52名、江苏富华 第53名、祥浩第54名、广东正中珠江 第55名、北京天圆全第56名、中兴华 第57名、上海公信中南第58名、上海均富潘陈张佳华会计师事务所有限公司 第59名、北京中兴正信第60名、广东恒信德律 第61名、安徽华普第62名、广东天华华粤