機率分布表示每個可能事件及其發(fā)生機率。這些概率之和是1，因為它們是互斥的。利用歷史數據(數據)或理論上的概率分布可以建立實際的概率分布。
(1)歷史記錄法。
同樣的條件下，我們可以通過觀察每個潛在風險在長期歷史中已經發(fā)生的次數，來估計每一個可能的事件的概率，即每一個事件在過去已經發(fā)生的頻率。但由于人們缺乏廣泛和充分的經驗，因此無法用這種方法來建立可靠的概率分布。正如前面所提到的，難以獲得項目風險的客觀可能性。即便存在這樣的歷史數據，由于樣本太少，也不能確定概率分布。外國資料顯示，除個別情況外，企業(yè)不能依靠自身的歷史資料建立年損失總額概率分布，而只能依靠同業(yè)協會、私人保險公司、政府部門等提供的輔助信息。但這類輔助信息對同業(yè)的依賴性很強，一是僅限于平均損失，而非概率分布；二是這類信息可能與某一企業(yè)的情況有所不同。
(2)專家評分方法。
我們應該利用主觀概率和綜合概率來確定這種風險的概率分布。有人認為主觀概率的準確性較差，不利于使用，實際上，這樣的專家估算是專家根據自己的專業(yè)素質和豐富的實踐經驗，根據項目的具體情況所作的合理判斷。主觀慨率可看作客觀概率的一個近似值。
(3)理論分配方法。
在歷史數據不充分或不可信的情況下，風險管理者可根據一定的理論概率分布對其進行補充或修正，建立風險分布圖。
一般風險概率分布為正態(tài)分布。正分布可以描述財產損失、交通事故等多種風險的概率分布。在風險分析中也有一些理論上常用的概率分布，如泊松分布、三角形、離散度、階躍式矩形、梯形、二項分布、對數正態(tài)分布等。
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