风险矩阵设计机理与风险集成研究进展
作者简介
李建平，国家杰出青年基金获得者，主要从事风险管理、大数据管理决策方面研究。现任中国科学院特聘研究员，中国科学院科技战略咨询研究院系统分析与管理所所长、研究员、博士生导师，中国科学院大学岗位教授、博士生导师。主持和主要参与了国家杰出青年基金、国家科技支撑计划课题、国家基金委重大研究计划集成项目、重点项目、科技部973课题等20多项重要课题研究。出版专著6部，发表学术论文120余篇，获得软件著作权10余项，作为主要成员起草了5部风险管理国家标准，均已颁布施行。
背景介绍
风险矩阵作为一种简易直观的风险管理工具，能很好的适用于缺乏风险数据环境下风险管理问题，是快速风险评估应用领域的通用方法，如世界卫生组织（WHO）发布的《突发公共卫生事件快速风险评估》报告中明确将风险矩阵作为其唯一一种风险分析方法。但是现有的风险矩阵研究中多数是偏向具体应用，对风险矩阵本身的机理研究还不够深入，尤其是对矩阵的设计机制问题鲜有涉及。如何确定风险矩阵中风险等级的个数，按照风险等级标准对风险矩阵中的单元格进行等级划分，一直没有合适的标准。此外，风险矩阵所描述的多个风险在集成的过程中遇到很多挑战。目前还鲜有利用风险矩阵进行风险集成的研究，甚至ISO（2009）则认为风险矩阵不可集成。
研究进展
针对风险矩阵设计机制不清的问题，中国科学院科技战略咨询研究院李建平研究员、吴登生副研究员，山东大学包春兵副研究员风险矩阵图，提出一种序贯迭代（sequential updating approach）的方法，明确给出风险矩阵的设计机制，并证明该方法设计出的风险矩阵具有唯一性。实证结果表明该方法设计的风险矩阵在错误消除概率（probability of elimination error）和错误风险对比率（percentage of wrong risk pairs）等指标上具有明显优势。他们进一步将风险矩阵和区间数、模糊数和概率分布结合起来，提出一种基于风险矩阵的风险集成方法，通过区间数、模糊数和概率分布的运算将不同风险矩阵得到的结果进行集成风险矩阵图，部分解决了传统风险矩阵只能用于风险排序，而不能进行风险集成的难题。
图1 风险矩阵设计的序贯迭代（SUA）方法得到的结果
图2 利用风险矩阵进行三个风险集成度量时的评价结果
该研究成果发表在风险管理领域顶级期刊Risk Analysis（2018）和重要期刊Journal of Risk Research（2018，2019）上，研究成果得到国家自然科学基金资助。
参考文献
[1]JianpingLi, Chunbing Bao, Dengsheng Wu* (2018). How to design rating schemes of riskmatrices: A sequential updating approach. Risk Analysis, 38(1): 99-117.
[2]Chunbing Bao, Jianping Li, Dengsheng Wu* (2018). A fuzzy mapping framework forrisk aggregation based on risk matrices. Journalof Risk Research, 21(5): 539-561.
[3]Chunbing Bao, Jie Wan, DengshengWu, Jianping Li* (2019). Aggregating risk matrices under a normative framework.Journal of Risk Research, DOI: 10.1080/13669877.2019.1588912.
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