基于貝葉斯網絡推理的項目群風險及其演化研究

王勇勝 ，冷亞軍

(1.東北電力大學建筑工程學院，吉林 吉林 132012;2.合肥工業大學管理學院，安徽 合肥 230009)

我國近年來的高速發展，越來越呈現出風險社會的特征，“風險社會”[1](risk society)是德國社會學家烏爾里希·貝克在1986年首次提出的，其認識論基礎是反思的現實主義，其理論預設是等級秩序的存在[2]。我國目前正處于巨大的變革之中，傳統風險與現代風險交織在一起，社會突發性危機的不確定性、不可預見性和迅速擴散性都在日益增強之中[3]。建立和諧社會的歷史使命也要求我們對風險進行有效的防控，但是傳統的風險管理方法和思路很難滿足時代發展的要求。本文的研究就是在這樣一個宏觀的社會背景下展開的。

1 風險理論的發展及相關研究

集群是近幾年才出現的一種經濟和社會現象，是競爭社會各種資源要素重新整合聚集的結果。根據著名的繆爾達爾的“循環與因果積累理論”[4]:企業偏好市場規模較大的地區，而市場的擴大與地區企業數量相關。因集群而產生的風險在社會發展的各個領域都會造成很大的破壞[5－8]，我們稱之為“群風險”。

風險首先是指發生的不確定性;其次是指損失的不確定性。這種不確定性既是一種客觀事實，又是人們的一種認知體驗。對風險的定義還有很多版本[9]，風險與“危險”(danger)和“災”(disaster)不同，它是指一種危險和災難的可能性。風險可以區分為“外部風險”(external risk)和“被制造出來的風險”(manufactured risk)兩種類型[10]。對于風險的認識最早起源于保險領域，奈特[11]早在1921年就提出:“利潤就是對那些完全不能預計和不能估算的風險的報酬”。從風險投資家的角度，投資應達到兩個相關目標，第一是安全性，第二是盈利性，安全性是首要目標，安全性目標滿足之后，第二個目標盈利性才可能成為現實。法國管理學家亨端.法約爾(Henri Fayol)在《一般管理和工業管理》一書中正式把對風險的管理引進企業經營領域，直至1949年“風險管理”一詞才正式使用。在本世紀50年代，風險管理在美國開始發展成為一門學科，因此美國是公認的風險管理發源地，我國大概是在80年代中期開始系統的進行風險管理研究[12]。

基礎的風險理論有:多米諾骨牌理論[13];能量釋放理論[13];本質安全(Principles of inherent safety)理論[14－15]等，從群視角進行的風險理論研究還較少。

何鵬[16]等探討了項目群中風險傳播問題;何明[17]對多個大型科研項目并行的風險評估進行了研究;姚洪珠[18]對美國風險投資行業發展的動態演化模型與演化規律進行了探討;杜先進[19]研究了項目組合的風險測度確定方法;郭照蕊[20]等應用VaR方法對BOT風險進行了研究;劉亞旭[21]等應用一種啟發式算法對具有不對稱風險交互效應的R＆D項目組合問題進行了分析求解;Chapman[22]提出了風險效率的觀念，并進行了詳盡的解釋，分析了風險事件和風險積累的區別，對低風險事件的累積高影響進行了研究;Lam[23]，Zeng[24]等研究了模糊推理在風險管理中的應用;Shan[25]應用神經網絡對高速公路項目進行了風險分析;另有學者分別從整體與局部[26]、政治[27]、文化[28]角度分析了風險的影響因素;對于傳統的風險管理知識和技術方法，許多文獻[29－31]進行了詳實的介紹。

但是，上述文獻還無法系統的給出群風險的理論的基本內函和發展演化規律，缺少網絡環境下的風險演化研究，因此本文將嘗試建立群風險的理論體系，并進行群風險演化的分析與研究。

2 群風險基礎理論體系建立

下面結合復雜系統理論深入探討群風險基礎理論體系:

錢學森院士首次提出了復雜巨系統理論，并在生態工業系統中得到應用[32]。復雜系統[33]一般認為是由眾多組分(或子系統)組成的，系統的整體行為或特性(特征)不能由其組分的行為或特性來解釋.這種“共識”通常被人們粗略地說成為“整體不等于部分之和”，復雜系統一般不能用“還原論”方法來解釋。方德英[30]給出了復雜性、風險、和解決方法之間的關系，楊善林等[34]探討了基于復雜系統的決策建模問題。

2.1 基本概念

要真正認識群環境中的風險發生和演化規律，對群的界定很重要，本文嘗試從風險角度出發，給出群風險理論中的相關概念。

定義1 群:是指基于內部需求和外部環境影響而形成的彼此關聯的具有一定功能和共同目標的有機系統。

群的形成可以基于內部動力和外部壓力，一旦形成就會產生彼此的關聯，這種關聯平時可能是無意識的，但當內部或外部產生風險時，關聯關系將會強化，并會形成實質的影響，作為一個有機系統，群的形成和發展是動態變化的，在某一個時間斷面上群會表現出它的整體功能和群目標，即使這個目標有時不是顯化的。

定義2 群元:是指群系統中的構成要素。

群元是一個獨立的功能體，比如一個項目，一個人，一個企業，一臺電腦，可以有自己獨立的結構和功能，群元之間的關聯是基于風險而產生和發展，群元對于風險具有Agent特性，即群元本身即是風險的產生源，同時又是風險的接受體，當緊前群元節點風險輸入該群元時，將會對該群元產生一個綜合作用。從系統整體角度，群元還會受到外界風險的影響，外界風險可以作用于單群元，也可以作用于全部群元。群元本身對風險具有抵抗、吸收或者增強功能，相對于目標而言這種輸入和輸出可以是多值的、非線性的。這里假設群元的內部運行過程不對其它群元產生影響。圖1所示為群元節點的風險模型。

其中:λ:由群元自身性能決定，對緊前群元輸入風險產生消減或增強作用。δ:為外部環境對群元的影響。λ和δ對緊前風險輸入的影響可用v表示:v=f(λ，δ)。

定義3:群結構:是指基于群元的風險傳播路徑構成的網絡結構。

圖1 群元節點風險模型

這種網絡可以在風險發生時形成，也可以基于原有的組織體系形成，可以是單向傳播，也可以雙向傳播，本文采用單向、事先生成網絡的方法進行建模研究。

定義4:群風險:是指群元和外部風險在群內部的發展演化，從而表現出的群系統風險。

群風險的形成是風險演化的一種結果，與群元對風險的抵抗、增強特性和群結構存在較強的關聯。

2.2 群風險特征

通過上述分析可以歸納出群風險的幾個特征:

(1)戰略意義明顯

群的形成往往要實現一個更大的目標，這種集群通常具有戰略意義，一旦發生風險，其損失也將對戰略層面產生顯著影響。

(2)緊聯結性

緊聯結性對于風險的傳播有較大影響[35]，群環境條件下，群元之間的關聯緊密性，直接影響風險的傳播速度和范圍。具有緊聯接性的系統中局部性的失敗會迅速傳遞到系統中的其它環節，管理者一般沒有充足的時間來采取及時的管理措施，這樣，局部性失敗可能發展成為全局性失敗[36]

(3)高度復雜性

由于群的規模龐大、結構復雜，多處于高技術協同環境，因此風險出現的時間、位置和影響具有極大的不確定性，并且事前難以發現，事中損失嚴重，事后難以補救，規劃困難，影響持久。

(4)多為0－1情況

群作為一個復雜系統具有完成復雜任務的能力，通常有一套行之有效的運行程序和規則，并且具備一定的風險抵抗能力。但這也會使0－1情況出現，即風險發生的概率可能很小，但是風險一旦發生損失值將會非常巨大!

(5)新風險的涌現性

基于復雜系統的涌現性，群在運行過程中往往會產生難以預料的新風險，即群風險中會出現無法用以往經驗和常規分析能夠推斷的突發風險。并且這種風險一旦發生，往往缺乏有效的補救措施。

(6)處理程序的特殊性

群風險在管理程序和處理措施上不同與常規的風險管理，將涉及群體內外部多方的組織與協調，且與宏觀政策和政府行為密切相關。

2.3 群風險管理

群風險管理就是指集群環境下的風險管理，為預防或消減集群的風險而進行的計劃、組織、協調、控制等活動的統稱。

本文將群風險管理的過程分為五個階段;群界定，群元識別，群元參數估計，群風險演化，群風險監控，見圖2。

流程說明:群界定:根據群定義及群特征確定群邊界。群元識別:根據風險評價需要和群元定義對群進行要素劃分，形成若干群元。群元參數估計:包括群元之間的風險影響路徑;群元對風險的抵抗或者增強能力;是否有外部影響因素;群元發生風險的可能性和風險損失期望等內容。群風險演化分析:建立演化模型定量分析風險發生的可能性，并根據新的證據進行更新。群風險監控:結合群風險的演化特征，采取切實有效的措施防控風險。

圖2 群風險管理流程圖

2.4 貝葉斯網絡推理在風險演化中的應用

貝葉斯網絡(Bayesian Networks)也被稱為信念網絡(Belief Networks)，是描述數據變量之間依賴關系的一種圖形模式，是一種用來進行推理的模型[37]。

基于貝葉斯網絡的概率推理通常是NP-hard的[34]，精確的推理方法可以采用變量消去法、超樹(polytree)推理方法、連接樹(junction tree)推理方法，近似推理有基于仿真的方法和基于搜索的方法，對于較大規模的貝葉斯網絡來說，即使近似推理也是一項很費時的工作。賦值代數(VA)在這方面的應用越來越成為研究的熱點。

在實際應用中，可以根據動態獲得的某些變量的觀測值進行貝葉斯網絡的更新，對群風險情況進行動態評估和分析，這種信用更新幾乎適用于任何的貝葉斯網絡[38]。對于復雜度較高，初步的風險判斷也可以采用定性推理的方法，但定性推理容易出現得不出結果的情況。本文將以單連通網絡進行建模分析，對于多連通網絡可以轉化為單連通網絡再進行處理。

3 項目群視角的群風險演化實例

本文以項目群[29]為例，對群風險理論和風險演化進行分析說明，結果帶有普遍性，可以推廣到其它群中。

3.1 群界定

對于項目群往往以投資和合同要求進行界定，即在一定投資范圍內由合同聯結的一組相互關聯的項目。

圖3 項目群風險貝葉斯網絡

3.2 群元識別

最簡單的方法是以單項目作為一個群元，當項目較多或者差異較大時，可以采用聚類方法進行群元劃分。

3.3 群元參數估計

項目群的風險輸入、輸出可以是時間，人力，資金，實體等內容，外界擾動可以是業主時間的變更、或者資金給付不及時，或者是某一項目的物資供應短缺等內容。這些風險的不確定性傳播將直接影響項目群的整體目標?？梢愿鶕嶋H情況構建如下項目群風險演化網絡，根據專家估計對網絡進行貝葉斯概率賦值。

專家估計數據:P(A)=0.7;作為可靠值。

其中:+表示增強風險，－表示減弱風險

v采用λ，δ的加權平均的方式獲得，實際中權值可由群元根據風險偏好給出。

3.4 群風險演化分析

經過貝葉斯網絡推理可得:經驗參數條件下:P(B)=0.54;P(C)=0.67;P(D)=0.62;修正參數下:P(B)=0.593;P(C)=0.734;P(D)=0.517;

從上述數據可以看出與風險演化存在正相關性。下面結合修正參數進行風險演化分析;

表1 λ、δ取值

表2 經驗條件概率

表3 修正條件概率

實驗一:考慮初始風險:P(A)的變化，對演化結果的影響:

分析:(1)初始風險概率增加，則后序群元風險亦增加，從數據上反映從上到下是遞增的;(2)距初始群元越近則增加幅度越大，如P(B)平均增加11.8%，遠高于 P(C)和P(D)的7.5%和4.5%。

實驗二:考慮v對演化結果的影響，可以考慮兩種極端情況，P(B︱A)=0，即A的風險對B毫無影響，或者說B對A有完全的阻擋能力;P(B︱A)=1，即只要A有風險，不管大小，B肯定產生風險。

分析:1:當群元有完全阻擋能力時，則前期風險演化到此截斷，后面風險受此群元自身風險影響;2:當群元對前面風險影響完全無阻擋時，后續群元風險將明顯增大，表5中P(C)=0.835，大于表4中任何一個值。

表4 初始風險P(A)敏感性分析

表5 P(A)=0.7，P(B︱A)敏感性分析

3.5 群風險監控

根據群風險的演化規律可以看出，在進行群風險監控時，首先要盡可能降低上游群元的風險，因為上游群元的風險增加將導致群整體風險的增加，因此在建立群、制定群制度和相關群政策時，一定要充分關注上游群元的可靠性，通俗講根基一定要牢固，這也符合多米諾骨牌理論的描述;其次群元的風險抵抗能力極為關鍵，這一點在實際中和傳統的風險理論中往往被忽視，強大的抵抗力可以終止風險的傳播，起到風險防火墻的作用，在一個群中，一定要有一些優秀的群元存在，從政策角度對某些環節進行扶持是有理論根據的;再有，由于緊聯關系使風險對其鄰近群元影響最大，所以實際中比如在選擇合作伙伴、建立企業聯盟、構建項目組合時，必須要考慮鄰近群元的風險性，這也是群元可以在群中得以生存的關鍵。另外需要說明的是對于任何的風險來講這一步都是時間經歷最多的[39]，也是最關鍵的一步，因為監控是有成本的，人們經常會懷疑自己做的是否值得、是否正確，但這一步是必不可少的，

4 結 論

本文通過對集群現象和群風險的分析，結合已有風險研究成果，初步建立了群風險的理論體系，并應用貝葉斯網絡推理技術對項目群風險演化進行了定量分析，得出了一些有益的結論。群風險研究是一個比較復雜的領域，同時又關系到國家的經濟繁榮和社會安定，其具體的研究方法、步驟、模型肯定也是多元化的，這方面的研究還有許多工作可做，本文只是進行了初步探索，希望能為群風險的高效管理起到有益的作用。

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