馬有才 李金枝 牟俊玲

摘 要：使用Citespace 5.0.R4可視化分析軟件，對從中國知網(wǎng)上以“風(fēng)險集成”和“集成風(fēng)險”為主題詞精確檢索全部來源期刊和博碩士論文得到281條有效數(shù)據(jù)來進行網(wǎng)絡(luò)知識圖譜分析，發(fā)現(xiàn)風(fēng)險集成的整體研究狀況，以及研究熱點與研究趨勢。

關(guān)鍵詞：Citespace 5.0.R4；中國知網(wǎng)；風(fēng)險集成；研究熱點；研究趨勢

中圖分類號：C 931.2 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1672-7312（2018）03-0260-07

Abstract：Using Citespace 5.0.R4 analysis software for visualization，the paper used the theme “risk integration” and “integration risk” to retrieve all source periodicals and theses accurately from the CNKI and get 281 valid data to analyze the network knowledge map，and discovered the overall research status of risk integration，research hotspots and research trends.

Key words：Citespace 5.0.R4；CNKI；risk integration；research focus；research trend

0 引 言

日益復(fù)雜的社會環(huán)境使我們身邊的風(fēng)險越來越多，不管是個人還是企業(yè)或政府，都面臨著各種各樣的風(fēng)險，因此對風(fēng)險的管理尤為重要。風(fēng)險不僅包括損失發(fā)生的可能性，還包括發(fā)生盈利機會的可能性。已有很多學(xué)者對風(fēng)險管理進行了非常深入的研究，如風(fēng)險識別、風(fēng)險衡量、風(fēng)險評價、風(fēng)險應(yīng)對等方面?，F(xiàn)今對風(fēng)險的管理已經(jīng)進入了全面風(fēng)險管理和風(fēng)險預(yù)警階段，但國內(nèi)從集成的角度研究風(fēng)險卻起步很晚，楊乃定（2002）最早提出了企業(yè)集成風(fēng)險管理（Enterprise Integrated Risk Management），即從企業(yè)整體角度出發(fā)分析、識別、評價企業(yè)面對的所有風(fēng)險并實施相應(yīng)的管理策略[1]。文中基于Citespace軟件來分析國內(nèi)的關(guān)于風(fēng)險集成的研究熱點與研究前沿，文中不區(qū)分集成風(fēng)險與風(fēng)險集成。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

文中的數(shù)據(jù)來自于中國知網(wǎng)（CNKI），登錄中國知網(wǎng)通過期刊高級檢索，搜索主題詞“風(fēng)險集成”或含“集成風(fēng)險”來精確檢索全部來源期刊，得到從1995-2016年的191篇期刊；為了增加數(shù)據(jù)又進行了博碩士論文檢索，得到從2004—2016年的92篇論文。在導(dǎo)出數(shù)據(jù)之前要對數(shù)據(jù)進行篩選，刪除例如報告類、征稿類或者文摘等期刊。最后導(dǎo)出從1995—2016年22年間的有效數(shù)據(jù)281條，并且文獻(xiàn)輸出為可進行文獻(xiàn)可視化分析的Refworks類型，命名格式為download_xxxx.txt.在使用Citespace進行分析前，需要將導(dǎo)出的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換，這樣就完成了數(shù)據(jù)的收集與預(yù)處理工作。

1.2 研究方法

文中使用Citespace 5.0.R4軟件來進行網(wǎng)絡(luò)知識圖譜分析，Citespace是由美國德雷塞爾大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院陳超美（Chaomei Chen）教授研發(fā)的基于Java平臺的一款信息可視化軟件。CiteSpace通過共引分析理論和最小生成樹等算法，分析特定領(lǐng)域的文獻(xiàn)并進行可視化圖譜繪制，呈現(xiàn)出學(xué)科領(lǐng)域演化的關(guān)鍵路徑和知識轉(zhuǎn)折點，以探求該領(lǐng)域的研究趨勢與研究前沿[2]。

該軟件可以對文獻(xiàn)進行主題詞、關(guān)鍵詞或者共被引分析等。關(guān)鍵詞是作者對整篇文獻(xiàn)的總結(jié)，是文獻(xiàn)的精華，通過對文獻(xiàn)關(guān)鍵詞做詞頻統(tǒng)計與中心性（Centrality）分析能夠得出一個研究領(lǐng)域的研究熱點。中心性可以衡量關(guān)鍵詞的重要性，在圖譜中通過帶有紫色圈的節(jié)點來顯示的。并且，通過對關(guān)鍵詞做突現(xiàn)詞探測（Burst Detection）可以發(fā)現(xiàn)一個研究領(lǐng)域的研究趨勢，突現(xiàn)詞即在不同時間段被引頻次變化率比較高的詞。作為一種可視化分析軟件，CiteSpace能夠繪制共詞聚類圖譜和時區(qū)視圖[3]，優(yōu)點在于它能夠通過對前沿術(shù)語進行算法運算，動態(tài)識別共引聚類和研究熱點。另外，還可以統(tǒng)計出研究領(lǐng)域的代表人物、代表作品、研究機構(gòu)和地理分布。通過顯示出可視化知識網(wǎng)絡(luò)圖譜，使我們更直觀、形象的了解某一研究領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀。

Citespace軟件在對數(shù)據(jù)進行處理時，采用了分治策略，即將1995—2016年這22年分成時間段。在做網(wǎng)絡(luò)知識圖譜分析時，文中選擇的時間分片（Time Scaling）為1，即按1年為一段進行切割。分治策略的思想就是，將一個難以直接解決的大問題，分割成一些規(guī)模較小的相同問題，以便各個擊破，分而治之[4]。使用這種時間分段的方法可以使分析更加精確，更加便于發(fā)現(xiàn)某一領(lǐng)域的研究熱點和研究趨勢。

2 整體狀況

2.1 時間分布

圖1為從CNKI數(shù)據(jù)庫中以“風(fēng)險集成”和“集成風(fēng)險”為主題詞檢索到的從1995—2016年發(fā)表的281篇有效的期刊和博碩士論文。從圖1中可以清晰的看出，國內(nèi)關(guān)于風(fēng)險集成的研究起步比較晚，最早關(guān)于集成方面的風(fēng)險研究從1995年開始，但是1996—2001年卻沒有進展。直到2002年開始，相關(guān)研究才逐漸起步，但總體來說研究成果比較少。從圖1中的趨勢線可以看出雖然總體對于風(fēng)險集成的研究在逐年上升，但是近兩年又有下降的趨勢。

2.2 地域分布

由表1可看出發(fā)文前三的是西北工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院、南開大學(xué)商學(xué)院和上海交通大學(xué)安泰經(jīng)濟與管理學(xué)院，最高產(chǎn)的西北工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院，累計發(fā)文27篇。可以看出，對于風(fēng)險集成的研究主要集中在經(jīng)管學(xué)院。通過發(fā)文高校網(wǎng)絡(luò)知識圖譜分析，得到201個節(jié)點，72條連線，網(wǎng)絡(luò)密度為0.003 6.由此可見，網(wǎng)絡(luò)密度非常低，說明高校間關(guān)于風(fēng)險集成研究的合作非常少，還沒有形成相互合作的科研群體。

2.3 高產(chǎn)作者

通過對發(fā)文作者進行知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點分析，可以看出發(fā)文前三的學(xué)者為西北工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院的楊乃定和姜繼嬌，上海復(fù)旦大學(xué)的吳慶曉，發(fā)文量分別為25，24和6篇。上海交通大學(xué)的劉海龍、廣西大學(xué)商學(xué)院的張文星等都屬于集成風(fēng)險方面的高產(chǎn)學(xué)者。由上文可知，最早對集成風(fēng)險的研究是從2002年開始，所以結(jié)合表3可知楊乃定和姜繼嬌是國內(nèi)最早研究集成風(fēng)險的學(xué)者。他們?yōu)榧娠L(fēng)險的研究打下了堅實的基礎(chǔ)，為后來學(xué)者提供了不同的研究方向。得到的網(wǎng)絡(luò)知識圖譜中，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點數(shù)為406，連線數(shù)為190，網(wǎng)絡(luò)密度為0.002 3，網(wǎng)絡(luò)密度相對較低。所以學(xué)者間對于集成風(fēng)險方面的研究合作比較少，研究比較零散。

3 研究熱點

對收集到的關(guān)于風(fēng)險集成方面的281條數(shù)據(jù)，選擇關(guān)鍵詞（Key word）來做網(wǎng)絡(luò)知識圖譜分析。在進行參數(shù)設(shè)置時，選擇標(biāo)準(zhǔn)（Selection Criteria）下選擇“Top N per slice”，并設(shè)置為30，即提取每個時間切片內(nèi)，排名前30的節(jié)點來形成網(wǎng)絡(luò)。然后選擇最小生成樹（Minimum Spanning Tree）來優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，它的優(yōu)點是使運算簡潔，能夠更快地得到結(jié)果，其他設(shè)置按照系統(tǒng)默認(rèn)。

運行Citespace軟件得到圖2，如圖中左上角所示，節(jié)點數(shù)為811，連線為849，網(wǎng)絡(luò)密度為0.002 6.圖中節(jié)點大小表示關(guān)鍵詞出現(xiàn)次數(shù)的多少，節(jié)點中的不同顏色表示不同的年份。圖中帶有紫色圈的關(guān)鍵詞表明該詞的中心性較高。同樣，圖中字體顯示越大表示該關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻率越高。通過統(tǒng)計關(guān)鍵詞詞頻得到表4，在表中可以看出出現(xiàn)頻率最高的是“風(fēng)險管理”，出現(xiàn)了60次。其次是“集成風(fēng)險管理”39次，“集成管理”和“風(fēng)險評估”都分別為25和19次，“風(fēng)險控制”“風(fēng)險”和“項目風(fēng)險”都為12次。并且，中心性排在前七的分別為“風(fēng)險管理”“風(fēng)險預(yù)警”“集成管理”“集成風(fēng)險管理”“風(fēng)險集成”“風(fēng)險評估”和“風(fēng)險控制”。由此可見，國內(nèi)學(xué)者對風(fēng)險集成方面的研究熱點主要集中“風(fēng)險管理”“集成風(fēng)險管理”“風(fēng)險預(yù)警”“集成管理”“項目風(fēng)險”“風(fēng)險集成”“風(fēng)險評估”“風(fēng)險控制”等方面。

對圖2繼續(xù)進行聚類分析操作，聚類是將關(guān)聯(lián)性比較大的關(guān)鍵詞聚為一類。聚類的命名從關(guān)鍵詞中抽取，最后通過過濾掉較小的聚類得到如圖2所示的聚類圖譜。如圖3左上角所示，聚類模塊性（Modularity）指數(shù)Q為0.873，通常Q的取值在[0，1）內(nèi)，所以該聚類效果比較好；平均輪廓值（Mean Silhouette）S為0.947 3，表明聚類效果是高效率令人信服的。最大的3個聚類為風(fēng)險管理、信用風(fēng)險和風(fēng)險評估，但是每一聚類中的S值都比較低，表明每一聚類的同質(zhì)性較低，即聚類內(nèi)部的關(guān)鍵詞的相關(guān)性較差。所以筆者將根據(jù)聚類結(jié)果與個人總結(jié)從以下3個研究領(lǐng)域分析風(fēng)險集成的研究現(xiàn)狀。

3.1 對煤炭領(lǐng)域風(fēng)險集成的研究

我國煤炭企業(yè)風(fēng)險問題一直令人堪憂，每年由于煤炭事故造成的人員死亡率相當(dāng)高。國內(nèi)學(xué)者對煤炭領(lǐng)域風(fēng)險集成方面的研究主要圍繞關(guān)鍵詞“風(fēng)險管理”、“集成管理”、“風(fēng)險集成管理”等展開研究。國內(nèi)學(xué)者就煤炭行業(yè)對風(fēng)險集成方面的研究比較深入，一方面是從構(gòu)建風(fēng)險集成管理模型展開研究，例如郭凱（2015）依據(jù)集成管理的基本思想，提出一種從事故原因、事故內(nèi)、外部影響3個層面全面分析煤礦事故風(fēng)險的集成管理整體框架[5]。另一方面是從風(fēng)險集成管理的評價指標(biāo)展開研究，例如劉廣平等（2013）采用目標(biāo)-手段-分析-評價與優(yōu)化邏輯框架方法，構(gòu)建了包含組織保障、管理機制、管理方法、資源投入、人員能力和安全文化6個維度和35個二級評價指標(biāo)的評價指標(biāo)體系[6]。楊金廷（2008）建立了基于支持向量機模型綜合評價，從煤礦外部監(jiān)督機制、風(fēng)險管理信息傳遞體系、人文保障機制3個方面建立安全生產(chǎn)風(fēng)險集成管理機制評價的指標(biāo)體系。有的學(xué)者則是從這2方面對煤炭進行了研究[7]，尤荻等（2011）通過采用問卷調(diào)查、實地走訪和理論演繹等方法，提出以全過程、全要素和全員安全風(fēng)險管理為目標(biāo)，風(fēng)險管理為過程，組織保障、管理機制、管理方法、資源投入、人員能力和安全文化為管理要素的煤礦安全風(fēng)險集成管理系統(tǒng)，并基于網(wǎng)絡(luò)分析法（ANP）建立煤礦企業(yè)安全風(fēng)險集成管理水平測評模型[8]。

3.2 對金融領(lǐng)域風(fēng)險集成的研究

國內(nèi)學(xué)者對金融領(lǐng)域風(fēng)險集成方面的研究主要圍繞“財務(wù)風(fēng)險”、“信用風(fēng)險”、“市場風(fēng)險”、“風(fēng)險集成”展開研究。一方面是從集成風(fēng)險管理的框架體系展開研究，例如，郭清等（2003）從集成風(fēng)險管理目標(biāo)、組織、系統(tǒng)和方法4個方面分析了中資保險公司集成風(fēng)險管理[9]。張星文等（2007）在研究集成管理和風(fēng)險管理理論的基礎(chǔ)上，建立具有理念集成、財務(wù)風(fēng)險管理過程集成和組織集成的財務(wù)風(fēng)險集成管理框架體系，提出了相應(yīng)的運行機制[10]。陳瑋（2008）提出采用集成方法對跨國公司財務(wù)風(fēng)險進行識別和控制[11]。吳慶曉和劉海龍（2008）構(gòu)建了商業(yè)銀行集成風(fēng)險管理模型，并指出了商業(yè)銀行集成風(fēng)險管理研究的不足[12]。吳鈞（2012）從中國跨國公司內(nèi)控、政府宏觀支持保障和行業(yè)協(xié)會指導(dǎo)協(xié)調(diào)3個層面構(gòu)建中國跨國公司境外投資集成風(fēng)險管理系統(tǒng)[13]。另一方面是從集成風(fēng)險的度量方法展開分析，吳慶曉等（2011）通過實證研究得出Gumble Copula函數(shù)比其它連接函數(shù)更適合度量2種風(fēng)險之間的相關(guān)結(jié)構(gòu)，并且基于此函數(shù)的風(fēng)險集成模型更能精確度量商業(yè)銀行風(fēng)險[14]。張金清和李徐（2008）使用Copula函數(shù)度量資產(chǎn)組合的集成風(fēng)險[15]。嚴(yán)太華和韓超（2016）實證研究表明基于極值統(tǒng)計的高維動態(tài)C藤Copula方法可以用來風(fēng)險集成計量，并且研究行業(yè)風(fēng)險比較有效[16]。集成風(fēng)險量化研究比較復(fù)雜，國內(nèi)對于風(fēng)險間關(guān)系的度量的仍然需要深入研究。

3.3 對項目領(lǐng)域風(fēng)險集成的研究

國內(nèi)學(xué)者對項目領(lǐng)域風(fēng)險集成方面的研究主要圍繞“項目風(fēng)險”、“項目風(fēng)險管理”和“集成風(fēng)險管理”進行研究。一方面是從基于項目的集成風(fēng)險管理系統(tǒng)進行研究，楊乃定（2003）提出了基于項目的企業(yè)集成風(fēng)險管理框架，該框架由由企業(yè)風(fēng)險管理目標(biāo)、風(fēng)險管理系統(tǒng)方法、風(fēng)險管理信息系統(tǒng)、風(fēng)險管理組織及企業(yè)文化5要素構(gòu)成[17]。楊乃定等（2004）提出基于項目的企業(yè)集成風(fēng)險管理6要素：企業(yè)風(fēng)險管理目標(biāo)、文化、組織、方法、信息及過程系統(tǒng)，并據(jù)此提出了基于項目的企業(yè)集成風(fēng)險管理模式[18]。周福洲等（2004）從業(yè)主的角度出發(fā)，提出了大型項目風(fēng)險集成管理機制[19]。向鵬成等（2009）從信息不對稱的角度提出了工程項目集成風(fēng)險管理機制[20]。另一方面，學(xué)者從具體的項目對集成風(fēng)險模式進行研究，例如，姜繼嬌等（2005）、張春勛和黃瓊思（2004）、高軍和王睿（2015）分別對航空企業(yè)、產(chǎn)品開發(fā)項目、文化產(chǎn)業(yè)項目進行了深入研究[21-23]。值得注意的是，不同的企業(yè)應(yīng)根據(jù)自身的情況設(shè)計出符合企業(yè)戰(zhàn)略目標(biāo)的集成風(fēng)險管理系統(tǒng)。

綜上所述，國內(nèi)關(guān)于風(fēng)險集成方面的研究仍然處于初級階段，應(yīng)針對我國企業(yè)實際情況研究出系統(tǒng)的、具有普適性的集成風(fēng)險管理框架。并且在集成風(fēng)險的度量方面需要進行更深入的研究。

4 研究趨勢

使用Citespace軟件對數(shù)據(jù)進行關(guān)鍵詞膨脹詞探測（Burst Detection），通過詞頻變動顯著的主題詞來得到某一領(lǐng)域的研究前沿和發(fā)展趨勢。將出現(xiàn)頻次變化率比較高的詞探測出來，這些變化率高的關(guān)鍵詞就是風(fēng)險集成方面的研究趨勢。圖4中有3個節(jié)點顯示為紅色，說明“集成風(fēng)險管理”、“項目管理”和“風(fēng)險評估”為突現(xiàn)詞。結(jié)合圖5可知，這3個詞分別在不同時段成為研究趨勢。突現(xiàn)率最低的“項目管理”在2003—2005年被引量突然增加，突現(xiàn)率第二的是“集成風(fēng)險管理”，其在2004—2006年被引量突然增加。所以，2004—2005年的研究趨勢為“項目管理”和“集成風(fēng)險管理”。突現(xiàn)率最高的“風(fēng)險評估”在2012—2016年成為研究趨勢，但是近2年的被引數(shù)量還是比較少，由此可以看出國內(nèi)學(xué)者對于風(fēng)險集成方面的研究比較少。所以，關(guān)于風(fēng)險集成的研究需要我們進行更深入、更廣泛的研究。

5 結(jié) 語

文中使用Citespace可視化分析軟件對關(guān)鍵詞“風(fēng)險集成”和“集成風(fēng)險”進行了網(wǎng)絡(luò)圖譜分析，來研究國內(nèi)風(fēng)險集成研究熱點與研究趨勢。

1）國內(nèi)關(guān)于風(fēng)險集成的研究起步比較晚，直到2002年開始，相關(guān)研究才逐漸起步。雖然總體對于風(fēng)險集成的研究在逐年上升，但是近2年又有下降的趨勢。發(fā)文前三的是西北工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院、南開大學(xué)商學(xué)院和上海交通大學(xué)安泰經(jīng)濟與管理學(xué)院，研究主要集中在經(jīng)管學(xué)院。最高產(chǎn)的西北工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院，累計發(fā)文27篇。并且，高校間關(guān)于風(fēng)險集成研究的合作非常少，還沒有形成相互合作的科研群體。發(fā)文前三的學(xué)者為西北工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院的楊乃定和姜繼嬌，上海復(fù)旦大學(xué)的吳慶曉，楊乃定和姜繼嬌是國內(nèi)最早研究集成風(fēng)險的學(xué)者，為集成風(fēng)險的研究打下了堅實的基礎(chǔ)，為后來學(xué)者提供了不同的研究方向；

2）國內(nèi)學(xué)者對風(fēng)險集成方面的研究熱點主要為“風(fēng)險管理”“集成風(fēng)險管理”“集成管理”“項目風(fēng)險”“風(fēng)險集成”“風(fēng)險預(yù)警”“財務(wù)風(fēng)險”“風(fēng)險評估”“風(fēng)險控制”等。國內(nèi)關(guān)于風(fēng)險集成方面的研究仍然處于初級階段，研究大多集中在金融風(fēng)險和信用風(fēng)險領(lǐng)域，并且該領(lǐng)域?qū)娠L(fēng)險的度量研究較成熟。筆者認(rèn)為應(yīng)針對我國企業(yè)實際情況研究出系統(tǒng)的、具有普適性的集成風(fēng)險管理框架，并且在集成風(fēng)險的度量方面需要進行更深入的研究；

3）對國內(nèi)風(fēng)險集成的研究前沿趨勢進行分析，得出2004—2005年的研究趨勢集中在“項目管理”和“集成風(fēng)險管理”方面，“風(fēng)險評估”在2012—2016年成為研究趨勢，但是近2年的被引數(shù)量有下降的趨勢。國內(nèi)關(guān)于風(fēng)險集成方面的研究還存在大量的空白，例如，隨著“一帶一路”戰(zhàn)略的實施，海外投資風(fēng)險成為阻礙該戰(zhàn)略實施的主要因素，因此需要對海外投資的集成風(fēng)險進行深入的研究。另外，在進行集成風(fēng)險分析時，將人的行為因素考慮在內(nèi)，分析人對風(fēng)險的感知，可使風(fēng)險分析更加全面。風(fēng)險預(yù)警已經(jīng)成為風(fēng)險管理的新趨勢，已有學(xué)者將集成風(fēng)險與風(fēng)險預(yù)警聯(lián)系起來，但研究領(lǐng)域還存在局限性，比如在醫(yī)療、體育、公共設(shè)施方面還沒有相關(guān)研究。大數(shù)據(jù)已經(jīng)深入到各個研究領(lǐng)域，風(fēng)險集成結(jié)合大數(shù)據(jù)會是一個新的研究方向，例如，在財務(wù)風(fēng)險和信用風(fēng)險方面，有充足的數(shù)據(jù)可以進行大數(shù)據(jù)分析來估計風(fēng)險等級。

參考文獻(xiàn)：

[1] 楊乃定.企業(yè)風(fēng)險管理發(fā)展的新趨勢[J].中國軟科學(xué)，2002（06）：54-57.

[2] 陳 悅.引文空間分析原理與應(yīng)用：CiteSpace實用指南[M].北京：科學(xué)出版社，2014.

[3] Chen C.CiteSpace Ⅱ：Detecting and visualizing emerging trends and transient patterns in scientific literature[J].Journal of the American Society for Information Science and Technology，2006，57（03）：359-377.

[4] 趙蓉英，王 靜.社會網(wǎng)絡(luò)分析（SNA）研究熱點與前沿的可視化分析[J].圖書情報知識.2011（01）：88-94.

[5] 郭 凱.煤礦事故風(fēng)險集成管理研究[J].中國煤炭，2015（07）：30-33.

[6]劉廣平，戚安邦，李素紅.煤礦安全風(fēng)險集成管理成熟度評價模型與方法研究[J].安全與環(huán)境學(xué)報，2013（05）：244-250.

[7]楊金廷.煤炭安全生產(chǎn)風(fēng)險集成管理機制綜合評價[J].中國煤炭，2008，34（09）：98-101.

[8]尤 荻，戚安邦.煤礦企業(yè)安全風(fēng)險集成管理系統(tǒng)及其ANP測評模型研究[J].中國安全科學(xué)學(xué)報，2011，21（01）：60-65.

[9]郭 清，樊治平，王建宇.論中資保險公司的集成風(fēng)險管理[J].保險研究，2003（08）：13-15.

[10]張星文，韋軍寧，桂新勝.淺析企業(yè)財務(wù)風(fēng)險集成管理機制[J].財會月刊，2007（02）：75-76.

[11]陳 瑋.試析跨國公司財務(wù)風(fēng)險集成管理[J].財會月刊，2008（21）：88-89.

[12]吳慶曉，劉海龍.商業(yè)銀行集成風(fēng)險管理研究[J].上海金融，2008（01）：49-52.

[13]吳 鈞.中國跨國公司境外投資集成風(fēng)險管理研究[J].學(xué)術(shù)論壇，2012（11）：149-152.

[14]吳慶曉，劉海龍，景 平.商業(yè)銀行集成風(fēng)險度量方法研究[J].工業(yè)工程與管理，2011（04）：67-72.

[15]張金清，李 徐.資產(chǎn)組合的集成風(fēng)險度量及其應(yīng)用——基于最優(yōu)擬合Copula函數(shù)的Var方法[J].系統(tǒng)工程理論與實踐，2008（06）：14-21.

[16]嚴(yán)太華，韓 超.基于極值統(tǒng)計和高維動態(tài)C藤Copula的股市行業(yè)集成風(fēng)險計算[J].數(shù)理統(tǒng)計與管理，2016，35（06）：1098-1108.

[17]楊乃定，姜繼嬌，蔡建峰.基于項目的企業(yè)集成風(fēng)險管理框架研究[J].管理評論，2003，15（03）：40-43.

[18]楊乃定，姜繼嬌，蔡建峰.基于項目的企業(yè)集成風(fēng)險管理模式研究[J].工業(yè)工程與管理，2004，9（02）：6-10.

[19]周福洲，柴國榮，高 旭.業(yè)主視角下的大型項目風(fēng)險集成管理機制研究[J].科技管理研究，2008（04）：142-143，151.

[20]向鵬成，區(qū)明德，陳 圓，等.基于信息不對稱理論的工程項目集成風(fēng)險管理方法[J].科技管理研究，2009（05）：516-518.

[21]姜繼嬌，楊乃定，祝志明.基于項目的航空企業(yè)集成風(fēng)險管理體系研究[J].計算機集成制造系統(tǒng)，2005，11（01）：116-120.

[22]張春勛，黃瓊思.基于知識與過程集成的產(chǎn)品開發(fā)項目風(fēng)險管理研究[J].科技管理研究，2009（03）：290-293.

[23]高 軍，王 睿.文化產(chǎn)業(yè)項目風(fēng)險集成管理模式研究[J].西南民族大學(xué)學(xué)報（人文社科版），2015，36（01）：164-167.

（責(zé)任編輯：張 江）