项目的风险可以通过多种方法来量化计算，以下是三种常用的方法：

这种方法首先分析和估计项目风险概率和项目风险可能带来的损失（或收益）大小，然后将二者相乘求出项目风险的损失（或收益）期望值，并使用这个期望值去度量项目风险。

适用于需要量化风险对项目整体经济影响的情况。

下面是一个使用损失期望值法计算项目风险量的例子。

假设一个项目有四种可能的风险事件（A、B、C和D），每种风险事件都有一定的发生概率和可能导致的损失。我们可以使用以下步骤来计算项目的风险量：

1.列出所有可能的风险事件及其概率和损失：

2.计算每种风险事件的损失期望值：

风险事件A的损失期望值 = 0.05 × 2100 = 105万元

风险事件B的损失期望值 = 0.03 × 1800 = 54万元

风险事件C的损失期望值 = 0.05 × 612 = 30.6万元

风险事件D的损失期望值 = 0.05 × 614 = 30.7万元

将所有风险事件的损失期望值相加，得到项目的总风险量：

总风险量 = 105万元 + 54万元 + 30.6万元 + 30.7万元 = 220.3万元

通过这种方法，我们可以得到一个量化的项目风险量，即220.3万元。

这个数字可以作为项目决策者评估项目风险、制定风险管理策略和分配风险管理资源的重要依据。

这个计算是基于一定的假设和估计，因此在实际应用中可能需要根据项目的具体情况进行调整和修正。

二、模拟仿真法

这种方法使用数学模拟或系统模型来分析和度量项目风险。常用的方法包括蒙特卡罗方法（Monte Carlo Method）或三角模拟分析法。

通过改变参数并多次模拟项目风险，可以得到模拟仿真计算的统计分布结果，从而作为项目风险度量的依据。

这种方法适用于大型或复杂项目，尤其是时间和成本风险的管理。

例如，通过模拟仿真，我们发现项目开发的平均交付时间为12个月，标准差为2个月。这意味着项目交付时间的不确定性较大，存在较高的风险。

项目团队可以根据这些信息来制定相应的风险管理措施，如加强项目监控、优化资源配置、提高人员技能等，以降低项目风险并保障项目的成功实施。

模拟仿真法虽然可以提供较为准确的项目风险评估结果，但需要建立可靠的数学模型和系统模型，并且需要多次模拟运行来获取足够的统计数据。

在使用模拟仿真法时，需要充分考虑项目的实际情况和需求，选择合适的模型和参数，以确保评估结果的准确性和可靠性。

三、专家决策法

这种方法利用项目管理专家的经验来度量项目风险。专家可以根据他们的知识和经验，对项目工期风险、项目成本风险、项目质量风险等进行评估。

这种方法通常用于辅助数学计算和模拟仿真的方法，或者在要求不太精确的情况下使用。

假设有一个工程项目，涉及到多个专业领域和技术方面，如结构设计、土木工程、机械工程等。为了评估项目的风险，我们可以邀请相关领域的专家参与风险评估。

首先，我们组建一个由各领域专家组成的评估团队，并确保他们具有丰富的经验和专业知识。

然后，我们向专家团队提供项目的相关背景资料、技术要求和风险评估的目标。

接下来，专家团队会根据自己的经验和知识，对项目的各个方面进行深入的分析和评估。他们可能会考虑项目的技术难度、施工环境、资源配备、进度安排等因素，并对可能的风险事件进行识别和评估。

在评估过程中，专家团队可以采用不同的方法和技术，如德尔菲法、头脑风暴法等，以充分发挥团队的智慧和创造力。他们可以对各种风险事件进行概率和损失的估计，并给出相应的建议和措施。

最后，专家团队会综合各方面的评估结果，形成一个全面的项目风险评估报告。该报告会明确列出项目的主要风险事件、概率和损失，以及相应的风险应对措施和建议。项目决策者可以根据这份报告来制定风险管理计划，确保项目的顺利进行。

专家决策法依赖于专家的经验和知识，因此专家的选择和质量对评估结果具有重要的影响。同时，专家决策法可能受到主观性和偏见的影响，因此在实际应用中需要采取一定的措施来确保评估的客观性和准确性。

例如，可以邀请多位专家参与评估，并对他们的意见进行综合和分析，以得出更为可靠的风险评估结果。

以上方法各有优缺点，应根据项目的具体情况和需求选择适合的方法来计算项目的风险量。

风险量的计算是一个持续的过程，需要在项目执行过程中不断更新和调整。