频率和可能性的等同

第2章　风险、不确定性和理性

【学习目标】

学完本章内容后，你应该能够：

■定义风险和不确定性的性质。

■针对简单的、不确定的情况下的问题，画出相应的决策树并作出决策。

■用期望值衡量概率数据对决策过程的作用。

■评价风险对你个人决策方法的影响。

■定义理性的性质。

■讨论风险模型的假设和局限性、主观信息和客观信息的作用，以及分析方法的作用。

2.1　引言

这一章将介绍关于风险和不确定性的重要理论，并讨论一些评价和决策未知事物时使用的技术。你可能会问：“你怎么能够知道未知的事物呢？”或者说：“这也未免太荒诞了吧！”也许是这样，不过我们确实可以找到解决问题的最可行的方法。风险分析作为讨论中可能会引起争议的学术领域，它使用来评价和决定结构的定性分析和定量分析方法二者更为对立了。

不论是关于预测和模拟的决策（第7章），还是关于财务问题的决策（第8章），或是决策中的道德问题（第14章），风险的观念已经渗入我们决策过程的每一个环节。风险评估的要求之一是它必须是持续的、与个体相关的和理性的方法。在决策过程中的不确定性和风险只是一种语言表述。而实际上它的含义可能远远超出了“沟通问题”，而达到了对其含义进行哲学思考的程度。

在尝试测度风险的过程中，我们需要考虑风险发生的可能性和风险本身会引致的后果。按照我们使用的理论，这两点将得到分别对待。在补充的例子中，我们将继续考虑风险爱好者、风险中立者和风险规避者可能遇到的难处。因此，风险规避战略是与个人对风险的看法紧密相关的。

当我们努力地在决策、决策技巧、决策者的需求以及决策在组织内的地位之间寻求平衡时，风险分析的重要程度将取决于决策目标——不过这一点是以目标确定且连续为假设前提的。一个可取的决策方法是从不同的角度来权衡决策中的各个要素：一些可能是定量的，另一些可能是定性的、主观的，可能是机械的，也可能是直觉的。一定要把重点放在数据分析、管理技能、组织意识和风险评价中的惯例和实践因素上。而且，我们要批判地认识各种模型中的假设和局限性，主观信息和客观信息的作用；了解影响分析的因素以及问题解决方案的结构。最后，从个人角度而言，尽管预测风险和风险引致的后果是一件很困难的事情，但是我们仍然要对分析技术有信心，因为这些技术在实践中已被证明是适用的。

2.2　风险和不确定性的性质

决策者习惯于评估风险，因为决策常常伴随着某种程度的风险。不过，不是所有的风险都是那么容易评估的。有一些未知的结果由于先前没遇到过或者没有经历过，所以，它们是“不确定的”。在理论上不太可能发生的结果在现实中如果真的发生了，处置起来可能会相当麻烦。

就拿千禧大厦来说吧。该大厦建于伦敦，是用来庆祝千禧年到来的，也是一个观光景点。显然，建造一个观光建筑的目的是为游客提供一次愉快的“观光经历”。而游客很可能因为观光点的吸引力而愿意接受展览服务中的缺陷。所以，不论是对于经营者还是游客而言，任何不确定的结果或者事件都应该是“有趣”的。比如，虽然展览中的某一功能出现故障只是一个“失误”，但是如果这个故障不那么“有趣”，就会招致媒体的批评。在千禧大厦的例子中，没有人能预料到，2000年11月的一天，展览在其中的一个仿制珠宝会给大厦的吸引力带来惊险、激动和声誉。谁也没有想到把珠宝借给大厦展览的第三方出面干预，但是由此造成的影响却是巨大的——公众的信心被动摇了。

大厦展览的参观人数是一个有趣的“风险”。大厦的所有者不得不日复一日地穷于应付不断下降的参观人数和负面报道，从而不得不对参观服务重新定价。游客们后来就想，大厦可能没那么拥挤了，于是就更乐意去那里游览。这种情况（风险评估的形式之一）可以促成商业关系，也可以毁掉商业关系。对于所有者而言，新的业绩数据能够显示出鼓励游客参观的商业过程，不过，在商业关系理顺前，关于政策、战略、财务和物流等方面的不确定性仍需决策。

在决策中造成困难的另一个原因是模棱两可。除非通过改善沟通和评估风险，澄清不确定性和怀疑，否则它们总是干扰着管理决策。在第4章中将进一步谈到这一点。

实例2.1　任何风险都会成为灾难吗——风险和降低风险

如果不能及时处理风险，它可能会演化成危机。负责维护支持型服务的管理者可能需要借助一系列策略来做维护工作。对他们而言，最糟糕的危机是主要的创利活动被严重干扰。在计算机系统瘫痪的公司中，80％都在18个月内倒闭，因为它们事前没有对付这种情况的应变计划。

设备经理都要求制定风险计划，他们要分析风险并对其评估。这样是否能够降低风险和减少灾难发生的几率呢？自然风险（台风、洪水、倒伏的大树等）和人为风险（爆炸、计算机系统瘫痪等）是超出人力控制的一次性事件。哪些情况会导致潜在的危险发生呢？

■不完备的重要信息；

■没有向不理解意义的人透露信息；

■阻碍相关信息传播的森严的等级制度；

■狭隘的目光；

■沿用过时的规程；

■自满的态度；

■压力巨大或者心不在焉的管理者；

■漠视警报信号。

这些都反映了组织层面的不良管理。这些问题可能会复杂化或变得积重难返。具有讽刺意味的是，切尔诺贝利核电站的事故就是由于没有检测出安全机制的故障而引发了一系列不可阻挡的连锁反应造成的。

资料来源：节选自戴维斯（Davies）和沃尔特斯（Walters）的著作，1999：5-9。

要想降低风险，可以通过创造一种安全的文化以及一系列能够影响和限制风险的组织战略来实现。有人可能会说，最优的决策就是在决策技术确定的情况下，将风险降至最低的决策。最拙劣的降低风险的方法通常不考虑或者很少考虑外部环境。一个可行的解决方案是通过在安全的文化中教育和训练人们，使其对每一个问题都负责。

练习2.1

医生——在刀刃上做决策。想象一个医生，面对着复杂的情况，他们必须作出对病人而言至关重要的决策。

病人会把有小缺点的医生看得一无是处。政府新出台的提议将给理性决策带来新思路，不过业绩表现不佳的医生被排除在外。

我们引用了1999年BBC新闻的两个头条，来帮助你拓宽制定决策的视角。请指出对病人和医生而言，哪些是他们所面对的确定的风险以及风险的明确程度及存在程度有多大。

不论在何种水平，风险意识都会影响我们的决策过程，这种影响或者通过我们所受的教育发生作用，或者仅仅只是一种本能的直觉。很多项目都被说成是伟大思想的结晶，而事实上，80％以上的项目并非如此。在一段时间内，不断有变化发生（第10章），故而风险和不确定性也就始终存在。不过有的风险是受欢迎的——因为人们可能因为兴奋而忽视了它们。

2.3　风险性质的定义

在一个管理决策情境中，风险被视为“由于决策中某一因素的不确定性——通常是不利方面——而使决策产生负面结果的可能性”。比如，在讨论如何在一个赢得市场/管理模式中创造竞争优势时，科夫和霍尔斯特斯（Cova and Holstius，1993：117）说：“由于不同项目的风险数目都是可以分析的，所以风险管理在实践上是可操作的，并且评估风险发生的可能性并据此选择恰当的战略也是可行的。风险管理过程，特别是与财务有关的风险管理过程，与价格、准则、付款期和保修期有着密切的联系。”另外，科夫和霍尔斯特将风险管理视为企业文化成功的关键要素，认为它在分析竞争局势和相关风险中起到至关重要的作用。

具有可比性的是达克沃思（Duckworth，1998：10）对风险的一种定性阐述：“（风险）即遭遇不确定事件的潜在可能性，而其发生将导致不良后果。”还有一些关于风险的定义是将不利事件发生的或然性（几率或可能性）和后果的重要程度结合起来。这表明，预测由风险导致的损失可以通过综合风险的两个构成要素——风险发生的可能性和它带来结果的严重性——得到：

风险的作用＝风险发生的可能性×风险导致的后果

这个综合性的定义要求我们赋予可能性及其后果一些数值。这是一种理性的决策方法，并适用于任何情境中任何程度上的决策，不管它是社会的、技术的还是文化的。

2.3.1　可能性、或然性和几率

可能性、或然性和几率表达的都是同一概念，但是用它们衡量风险却不一定很精确。在衡量风险时，我们通常把风险界定为低、中、高三种，然而，若想进一步精确描述就很困难了。在健康调查中，像万分之一这样的比例就属于低水平的风险。而在教育领域，在大学考试中，不及格率在10％左右。

在可能性理论中有两个约束条件：

（1）一个事件的可能性被表示为从0～1的某一数值。0的可能性意味着事件不会发生，1的可能性说明事件一定会发生。而任何不确定的事件都可以用［0，1］区间内的数值来表示。

（2）根据可能性的加法法则托马斯（Thomas，1997：57-9），所有结果可能性的累加之和等于1（100％）。这表明所有结果中必将有某一个或几个会发生。

第（2）个约束条件比第（1）个更难实现，不过它能帮助决策者检验他们对可能性的评估是否真实反映了所有的结果。虽然风险不是可以测度的数值，但是我们仍然可以借用可能性的思想来计算（Duckworth，1998：10）。因为可能性通常被定义为“长期的频率”，而风险的重要程度也是用频率衡量的。

有些人可能认为，风险的后果比可能性的构成更为重要。例如，一个百万富翁的财务损失或者空中旅行中可能的风险导致的后果（死亡、重伤等），比撞车的实际可能性要重要得多，因为以25千米/小时的速度骑自行车撞车后基本不会致死，尽管它发生的频率更高。

某种事故增加的次数将影响非专业人员对风险的评价。商业决策却不会如此，因为商业决策都是精心计划和精心实施的。一个“纯粹的”项目不会受到事故发生率的影响，而是由对项目失败几率的估计决定的。同时，项目风险评估都设有一个误差范围，因为误差范围的设定至少可以达到启发的目的。每一个估计都有一个误差范围，它的取值随着获取数据的样本大小而改变。

另外，评估风险时也可以把过程颠倒过来：先考虑风险的重要程度，然后再思考为了支持这一观点需要何种证据，接着肯定或否定这种风险的存在可能性。在一些情景下，比如加速的汽车、已经预见到的银行业的变革、转基因食品的改进，都可能导致风险。

2.4　风险的可能性/影响矩阵

对于每一项风险而言，决策者应该考查它在某种连续的尺度上所处的位置，从而帮助人们识别风险的相关性和强弱程度。图2.1演示的矩阵将风险按其影响（从低到高）和可能性（从低到高）做了分类。记住，对可能性最好的评价其实应该采用高、低、中等这种非量化的分类方法进行分类。

图2.1　风险作用矩阵

练习2.2

在图2.1中标出下面四种风险：

（1）在一个不稳定的经济环境中，原材料成本变动的风险；

（2）在飞机上遭遇恐怖活动的风险；

（3）一个新产品出现技术设计上的错误的风险；

（4）在参加信息技术普及项目后，管理者的文化变革的风险。

对于练习2.2列出的四种风险，学生们往往认为每一象限对应一种风险。“在一个不稳定的经济环境中，原材料成本变动”被视为一个高可能性、有强烈影响的风险；“在飞机上遭遇恐怖活动”被视为一个低可能性、强烈影响的风险。“一个新产品出现技术设计上的错误”是高可能性、轻度影响的风险，因为新产品可以被重新设计，进而解决出现的问题；“在参加信息技术普及项目后，管理者的文化变革”被视为低可能性、轻度影响的风险。不过，你也可以不同意这种看法。

实例2.2　教堂牧师招募

一个小教堂需要招募一个新的牧师来接替现在的老牧师，因为他病得很重。教堂的负责人让约翰（John）帮助他们做决策。约翰是教堂会众的一员，是一个数量分析方面的专家，并因为写了一本关于决策的书而远近闻名。约翰很快识别出以下结果：在六个月内招到新牧师；在六个月到两年的时间内招到新牧师；或者教堂以民主的形式使用内部人员。

约翰参加了教堂负责人举行的一次特殊会议，在会上做了如下陈述。

三种方案都会造成可预见的、教堂的人员变动，而且能估计出每种情况发生的概率：

在六个月内招到新牧师的风险影响是：0.2×10=2

在六个月至两年的时间内招到新牧师的风险影响是：0.7×（-25）=-17.5

采用民主制度的风险影响是：0.1×0=0

现在我们按照风险影响值的大小（也就是常说的期望值）将三种结果（让我们称之为“决策”）排序。如果可以的话，最好的结果是在六个月内招到新牧师，这样我们能获得最高、最理想的影响值为2。最糟糕的情况是招募的时间超过了六个月，这会使我们得到最低的影响值为－17.5。于是我们就可以基于这些信息来作出决策了。

委员会的主席感谢了约翰以及他细致清晰的观点和陈述。主席说：“很明显，只有一种方案可供选择，而约翰已经用科学的方法给予了证明。所以，由于时间紧急，我建议启动第一种方案，确保我们在六个月内招到一个人。你们同意吗？”

“不过，事实上，这不仅仅是挑选一个男人的问题”，委员会成员之一戴维（Dave）答道。

“噢，没必要在这种问题上纠缠不清吧。这只是用词的问题。当然，牧师也可以是个女的”，主席说道。

“好吧。事实上，这不是我要表达的意思。我感兴趣的是，约翰是如何得到这样的结论的。”

“呃，那好，我来说一下。我识别出选择方案，而发生的可能性和结果的性质是基于我从类似情况中的经验得出的”，约翰说。

“换言之，是你编造的”，戴维反驳道。

“嗯，你可以那么说”，约翰胆怯地说，“不过它们是我最好的估计。难道你有更好的吗？”

在实例2.2中，如果约翰评估的三种可能性发生了变化会怎样？这对教堂成员而言是好兆头吗？或者三者当中的一种又成了最好的方案呢？此时有必要“更新”可能性或重新计算用人数增减度量的回报。例如，在六个月内招到新牧师的可能性忽然增加到0.5，而另外两种招募的可能性都只有0.25，那么影响值就将分别变为5、-6.25和0。然而，最好的结果仍然是在六个月内招到牧师。

约翰的观点有一点值得批评：他的分析并没有涵盖所有的数据，这也是他在会上招致批评的原因。

统计学家倾向于用数字衡量风险，但是处于强大压力下的管理者通常认为他们无须借助数字就能正确地评估风险。他们是否预见了所有的结果并对每一个结果评估了可能性呢（第二约束）？在风险管理中，经常用来测度风险的方法本身就是有风险的，因为数据都是估计值。不过，令人高兴的是，风险一般还是能够上保险的。保险公司运用风险的知识和潜在损失来确定交纳保费的数额。

练习2.3

在更换牧师的问题上，教堂委员会决定听取第三方的意见，于是就找到了你。他们主要想从你这里了解，他们应该在多大程度上相信约翰的分析。

2.4.1　加深对不确定性的认识

穆尔和托马斯（Moore and Thomas，1988：127-8）讨论了不确定的表达方法，以及那些传递不确切、非量化的数值的意思。两位作者提到了一个实验，在该实验中，有250个执行官不能按照不确定程度排出表示不确定性的10个词。它们分别是：

■Probable（大约）；

■Quite certain（比较确定）；

■Unlikely（不可能）；

■Hoped（有可能）；

■Not certain（不确定）；

■Possible（也许）；

■Not unreasonable that（不是不可能）；

■Expected（有期待）；

■Doubtful（令人怀疑的）；

■Likely（可能）。

在法庭上，理想情况下，重要的判决和决策是以证据和辩护为基础正确地作出的。在语言的使用上，要注意其意义的连贯性。图2.2是一个从0～100％（可能性标度的两个极端）的圆环。按照顺时针方向，每一标度间相差25％。10个单词则按照各自的意义，被安放在圆环相应的标度上。

图2.2　描述不确定性的语言以及它们所表达的不确定程度

例如，如果我认为“可能”比“也许”更不确定，我就可以给“可能”0.6分，给“也许”0.7分。如果在交流中，我们能表达每个单词确切的不确定程度，那么我们对不确定性效果的心理感受就能在决策过程中精确地传达。然而，事实往往并非如此。

在这个圆环的底部，50/50几率的地方，两种结果发生的机会相等。这就像有人幽默地问：“企鹅如何做决策？”而它的答案是：“它们用掷硬币来决策”：一半一半的决策机制。

练习2.4

利用图2.2，给圆环上的每一个单词附一个衡量可能性大小的值。比较你的答案和图2.2之间的异同。

穆尔和托马斯（1988：128）认为，如果执行官在使用这些词语时不能保持其连贯性，对某些因素——那些看似可以度量并能精确表述的因素，如成本——的不确定性的处理就会大打折扣。在此实验中，管理者表现出的不连贯性暴露了他们在决策过程中的弱点。你也可以由此意识到，你在使用有些词时同样可能存在不能充分地解释它们含义的情况。当在决策过程中用到其他一些词汇如“非常确定”、“有理由怀疑”、“有力的证据”时，你会给每个词的确定程度打多少分？

语言在精确地陈述真相时是非常无力的。你可能会同意这种看法：数字的精确已经被语义的精确取而代之了。现在问问你自己，你每日的决策是否是在“十分确定”或者是在“确定”的风险水平上作出的？或者它们二者对你而言并无差别？

借助于可用的、实时的数据而进行的定量分析技术对于决策制定大有裨益，并且能帮助决策者发现、分析和评估那些尚未被意识到的风险后果。而且，在向管理信息处理和传递精确的、可靠的数据时，这样的技术也是十分有用的。它甚至能发现那些在最后一分钟对你完美计划所做的改动，如来自第三方的反对这样的风险，并且为你准备好应对措施。一些从业人员认为，识别风险的实质就是在正确的时间问正确的问题，或者凭借经验编写一个风险登记表。

在实例2.3中，许多风险性的管理决策都隐藏着威胁。这种威胁包括离职率、顾客维护、人力资源、采购安排、经济发展等。现金流动也可能带来风险，不过具有支持功能的会计师能妥善处理将来的扩张问题。

实例2.3　清洁和处理

CPD公司是做清洁和纸处理生意的，目前的年营业额在400万英镑左右。其长期的发展目标是达到1000万英镑甚至更多，并跻身于同行业前5％的公司行列当中。它目前面临的主要风险是营业额或者现金流不能支撑公司的进一步发展。公司的会计师和事务律师在公司11年的经营中一直都很支持公司，彼此间有着良好的关系。

然而，因为管理者想继续留在公司，保持他的执行者地位，所以他拒绝了其他公司给他的条件优厚的聘请——那个公司给他的奖金足以使他买下与他一起创建CPD公司的一个普通股合伙人的所有股份。如果这样，他获得的利益将使他能够回收所有的初始投资。这些年来公司面临的另一个问题就是裁员、维持和招募员工。

将来扩张计划的主要目标是非常明确的：或者在现有客户的基础上进一步争取更多的潜在客户，或者通过并购将业务拓展到其他细分市场上。后者不是件容易操作的事情，因为很多并购都把并购方拖垮了。

练习2.5

识别CPD当前面临的风险和不确定性因素，并把这些风险按照重要程度排序。从公司健康发展的角度来看，你认为组织是否很好地处理了这些不确定性因素和风险？

2.5　决策树

如果要用图呈现有风险情况下的决策，那么有效的方法就是借助决策树。在决策树中，一个重要的概念是期望货币价值（EMV）。决策中的期望货币价值就是所有结果可能带来的回报的总和，而每一个结果的权重是回报发生的可能性。这是对先前我们在实例2.2中关于风险影响的定义的扩展。期望货币价值对于财务决策特别有效，因为利用它可以帮助我们实现对几个项目的比较分析。期望货币价值经常被表达为货币增减的现值［阿诺德（Arnold）和特利（Turley），1996：59-68］，在第8章中我们将继续讨论这一问题。

期望货币价值＝（第一种结果的回报）×（第一种结果的可能性）＋（第二种结果的回报）×（第二种结果的可能性）＋…＋（最后一种结果的回报）×（最后一种结果的可能性）

我们可以计算每一个决策的期望货币价值，并标出其中的最大值。这一期望货币价值对应的决策很可能就预示着最佳回报。

在结构上，所有的决策树都由决策点和“性质陈述”点组成，它们分别用下述符号表示：

□——一个决策结点，从此结点引出若干个可供选择的方案。

○——一个“陈述性质”的结点，这一结点表明与方案对应的关于某一性质的陈述（即某一结果）将发生。

一个决策树需要三种数据：

（1）对所有结果的估计（也许是按照销售、利润或损失计算出的结果）和它们发生的概率（可能性的分布）。有时它们可能是用定性的语言描述的，如高概率/中等概率/低概率。

（2）一个符合决策目标的所有可用的决策的列表。

（3）每一项决策的成本或利润。

例题2.1

弗莱德（Fred）是一名原料管理者，他在一家专门为人造地球卫星生产滚珠轴承的公司工作。他正在针对一个部分的组件——滚珠轴承——分析三种可供选择的方案。它可以从供应商那里以每个8英镑的价格购买得到，或者由本公司用低转速或高转速的抛光机器生产得到。

（1）由公司生产的话，每个零件的成本只需5英镑，不过需要预先投资8000英镑来购买一台高转速的抛光机器。

（2）另一种可选方案是用低转速的抛光机器，以6英镑的成本来生产，其固定成本只需4000英镑。

弗莱德还估算出每年对该组件的需求量可能是7000、8000或9000个单位，这三种情况的可能性分布为：

那么，弗莱德应该选择哪个方案呢？

求解：

决策树将表示出三种可选方案以及每一种方案对应的三个预测结果。

在性质陈述中所提到的成本，可以根据每一种可能结果的可变成本和固定成本计算得出，从而得出回报（图2.3）。比如：

图2.3　例题2.1的决策树，表明成本、产出的几率和EMV值

购买7000单位将花费7000×￡8.00=￡56000

用高转速剖光机器自己生产9000单位将花费9000×￡5.00+￡8000=￡53000

进而，我们可以计算出每种方案的期望货币价值。就像先前讲到的，要求期望货币价值，需要将每一个性质陈述对应的所有可能的结果乘以权重，即可能性概率：

“购买”的EMV=（56000×0.15）+（64000×0.45）+（72000×0.40）=￡66000

“用高转速抛光机器生产”的EMV=（43000×0.15）+（48000×0.45）+（53000×0.40）=￡49250

“用低转速抛光机器生产”的EMV=（46000×0.15）+（52000×0.45）+（58000×0.40）=￡53500

上述数值被标在代表性质陈述的圆圈或者旁边（图2.3）。

上述三个EMV——￡66000、￡49250、￡53500表明，如果要使成本最小化，最好选择高转速机器那一方案。

决策树的方法能将例题2.1中的所有信息以图表的形式呈现出来，它十分有效，能够概括管理数据，并方便我们对各种决策进行讨论。不过决策树的问题在于，期望货币价值并不总是指向“最好的”决策。让我们回顾一下最佳决策的衡量标准。在本例中，如果我们选用高转速机器方案，自己加工组件，将会增加我们对此过程的管理负担。在解答本例题时，我们忽略了买入的效用价值。

阿诺德和特利（1996：59-68）认为，从管理的角度来看，期望货币价值忽略了决策中的风险水平以及支持决策的可用资金。而且，它也没有考虑我们究竟是风险规避者还是风险爱好者。期望货币价值实际上是给每一决策方案一个同等的尺度而去衡量的；按照风险分析的思想，它实际上假设了决策者是风险中立的。我们将在本章后面继续讨论这一点。

2.6　决策制定、结果及其回报

制定决策的通用结构可以用一个矩阵来描述（图2.4）。我们可以把决策类型划分为主动的管理控制和被动的管理控制，在被动的管理控制中，决策者几乎不能对决策施加影响。决策的某些结果不是必然发生的，所以，据此可以将决策划分为可预测的和不可预测的。例如，一个项目中出现的第三方干预被认为是不可预测的。每一个决策和相应结果的组合都有其回报，回报可能是价格、成本、利润或者损失，我们要根据决策目标将其最大化或者最小化。

图2.4　决策/结果矩阵

从概念上讲，区分主要风险和无关紧要的结果——那些不值得注意或者必须仔细监测的风险和结果——将有助于我们制定决策。从理论上讲，在A区作出的决策是风险最低、影响最小的（主动的管理控制和可预测的结果）。相反，D区将产生风险最高、影响最大的决策（被动的管理控制和不可预测的结果）。在结果可预见的情况下，主动的管理控制将产生最为有效的决策。

2.7　判断、价值和事实数据

决策分析会涉及判断、经验和团队合作等问题，而事实数据可以用来帮助我们更精确地估计成功或者失败的几率。另外，研究决策过程中潜在的假设便于我们对任何模型进行比较和评估。我们建议你将下述各条作为基本规则：

（1）决策过程是一个客观证据和主观评价相结合的过程。

（2）阐释事实数据或者“确凿的”数据是决策中的关键环节。

（3）在判断或决策过程中，价值观是影响我们对事实数据的个体感知的过滤器。世界上不存在一套广泛适用的价值观。

（4）在面临复杂的问题时，可能存在一些不连贯性、偏见或者个人观点。

好的决策者能将个人技巧误用的情况降至最低，能将对方法的偏好及对问题策略性的认识尽量客观化。一种结果可能对决策者本人而言是由他个人独立作出的，但事实上，这种独立性会受到社会、文化或财务因素的影响。我们的世界观将影响我们对问题的评价和对方案的选择。越是暴露于风险的结果中，就越是有可能遭受由风险结果带来的损失。

我们从逻辑上可以推出这样一个结论：所有的活动都涉及风险评价，不论我们是通过设想所有可能出现问题的事情去评估，还是使用一些能够量化它们发生频率的历史“数据库”中的数值去评估。严格地说，不管用何种方法，我们设想和推断的能力都是有限的，而历史数据可能在估计成败的机会时造成一种确定的假象。

2.8　简单的风险衡量

在我们的基本规则中，我们认为，“决策过程是一个客观证据和主观评价相结合的过程”。现在，我们要讨论在分析风险时会出现的个人问题。例如，你如何比较“第一次攀岩”、“在疲倦时超速驾车”、“驾驶滑翔机”、“指控雇员偷窃并将其送上法庭”以及“每天吸20支烟”所带来的风险？当你权衡这些风险时，想想它们对你的影响。其中一些风险可能会给体育爱好者带来某些后果，如直接死亡、过早死亡或极度兴奋。其他风险可能涉及财产的损失或者一种潜在破坏性。管理者和体育爱好者为了持续他们的角色和目的，以这些不确定性为乐；他们创造风险并化解风险，把灾难和风险视为生命的一部分。但是，他们能接受何种程度的风险呢？

Duckworth（1998：10-2）的简单风险衡量法使人们可以用熟悉的风险去测度新的风险。这种衡量标准适用于任何主动或被动地暴露于潜在灾难中的人们。它的数学理论在本章附录中给出了详细的过程。Duckworth举出了一些量化风险的例子，R代表风险。值域范围为0～8，其中0代表最安全，8代表最危险。

100英里的火车旅行（非常安全），R＝0.3

100英里的汽车旅行（一个稳重的中年司机），R＝1.9

攀岩（活动的某一部分），R＝4.2

意外跌倒（一个新生的男婴），R＝5.5

深海捕鱼（从事本工作已有40年），R＝6.4

俄罗斯轮盘赌（一种赌博），R＝7.2

自杀，R＝8.0

注意，上述风险系数是根据英国的情况计算得出的，而且衡量的时间是一生，它以每年2％的折算率递减。

你可以尽情地想象任何问题。开汽车去攀岩会不会使风险加倍？一些风险是否会相互抵消？管理风险是否也能按照这个列表有序地排列？我们期望什么样的风险而回避什么样的风险？仅仅借用一个数字来估计无形的风险会起到误导作用，因为风险系数值取决于多种因素、前提和个人观点。这也导致了一些人对期望货币价值法的批评（上文），因为它没有考虑对大额资金损失的处理能力、为达到某一方案需要具备的融资能力，以及决策当中那些足以困扰决策者对风险态度的复杂因素。

2.8.1　风险规避、风险中立和风险爱好

在进行行为决策领域的风险选择分析时，要重视和明确风险选择的影响因素、目标和水平。效用的测量（Moore and Thomas，1988：166-88）是一种定量分析的方法，它能够度量一个决策者对不同的可行方案所引致的结果的偏好模式（Cooke and Slack，1991：197-207）。

穆尔和托马斯说道：

面对回报组合时，大多数人表现出风险爱好和风险规避的混合行为。风险爱好和风险规避是两种主要的行为模式，它们与“目标报酬”的概念紧密相关。如果实际回报低于目标回报，绝大多数人会表现出风险爱好的特征；而当实际回报高于目标回报时，他们又成了风险规避者。

效用可以用来测度决策者关于决策中某个结果的总体价值的看法。再次回顾前文所给出的基本规则。我们给诸如利润、损失等因素以及其结果的数值将影响我们对一个决策是否是最佳决策的看法。

风险中立者会接受等于期望货币价值（“平均价值”）的收入或损失，并会选择这一价值所对应的决策。其效用函数是线性的。风险规避者（保守的）不会接受赚大钱的机会，因为赚大钱的风险超出了他们所认为安全的范围。风险爱好者（乐观主义者）却具有这样一种效用特征：他们愿意抓住能获得一大笔钱的机会，哪怕很可能会带来巨额损失也无妨。效用可以用图形来描述（图2.5）。纵轴代表了用货币价值表示的风险（在风险分析中常用货币价值来表示风险程度），横轴代表了一个人的效用值（在这里，其变化范围是0～100％）。

图2.5　对应于三种风险态度的效用函数

例题2.2

假设在一个赌博游戏中，你和我通过掷硬币决定胜负。硬币有两面（正面和反面），每一面出现的几率都是50％（0.5）。如果硬币正面朝上，你将从我这里赢得1英镑；反之，你将给我10便士。描述结果和几率的决策树在图2.6中给出。

图2.6　一个简单的赌博游戏的结果

将货币单位都转化为便士，你的期望收益是：

0.5×100＋0.5×（－10）＝50－5＝45（你在赌博游戏中可以获得45便士）

期望值是在一系列相同的博弈过程中你平均能够获得的收益。比如，经过10次投掷硬币，你的期望收益是450便士，它是一个长期的期望值。你可能会感到困惑，因为赌注是100便士和10便士，而不是45便士。当我们让你决定是否玩这个游戏时，你会认为自己很可能从中赢得100便士而非输掉10便士，于是你就会很乐意玩这个游戏。因此，我们可以得出，你赢得100便士的效用大于你输掉10便士的效用，即：

U（100便士）> U（－10便士）

练习2.6

在上述例题中（图2.6），如果赢的可能性降低到0.3，那么新的期望值应该是多少？在这种情况下，你的效用函数将发生什么变化？

你可能会发现，在练习2.6中，新的期望值是0.3×￡1.00+0.7×（-￡0.10）＝￡0.30-￡0.07＝￡0.23。而这一期望值会对你产生某些影响。也许，当期望值从￡0.45降低后，你会觉得这个赌博就不值得了。如果你不想参加这个游戏，那么你的效用估计可能是：

U（100便士）< U（－10便士）

显然，这和开始的效用函数已经不一样了。

练习2.7

在例题2.2中，假设我们增加了赌金。当你赢得游戏时，获得的收益从1英镑（相当于3小块巧克力）提高到1000英镑（相当于一台高品质的个人电脑加上一台打印机）；当你输掉游戏时，损失从0.10英镑增加到100英镑（相当于FA总决赛的3张门票）。而输赢的几率仍然是50/50（图2.7）。讨论你对风险的看法，并计算你的效用（偏好）。

图2.7　增加了赌注的赌博游戏

在练习2.7中，赌注变成了赢1000英镑和输100英镑。在每次的掷硬币游戏中，你平均可以期望获得450英镑的收益。由于你可能损失的金额增加了，所以，你的效用也发生了变化。假设你拒绝玩这个游戏，我们就可以得出：

U（￡1000）< U（-￡100）

很明显，这绝不是风险中立政策，而是一个风险规避政策。为了避免损失100英镑的可能性，你宁愿放弃可能赢得1000英镑的机会。

可能有人会说，我们应该参加这个游戏，因为输赢的机会仍然和以前一样，是50/50。但是可能有人认为，如果100英镑是一大笔钱，那么在同等几率下，输掉100英镑要比赢得1000英镑更为重要。百万富翁可不这么想，他能够承担这样的损失和风险，因为他财力雄厚。

实例2.4　效用的转换

像前文讨论的这种决策在现实中也有很多。其中一个例子发生在2001年。英国有一个收视率极高的电视知识竞赛，叫做“想成为百万富翁吗？”这个节目通过让参赛者回答一系列问题来决定胜负，并设置了奖金，其中最高的奖金高达100万英镑。

在这个知识竞赛中，一个参赛者经历了焦虑和紧张，已经赢得了8000英镑。如果她愿意，她可以停止比赛并拿走8000英镑的奖金；或者，她也可以继续回答问题，并且在回答正确的前提下再获得8000英镑的奖金。给她的问题是：“在锅炉上，气压计指示6表示什么？”在对四个备选答案进行了商议后，比赛允许将四个备选答案减至两个，其中的一个是错误答案（180摄氏度或350华氏度），另一个是正确的（200摄氏度或400华氏度）。如果她答错了，比赛将从她的8000英镑的奖金中扣除7000英镑，那么她将只剩下1000英镑。

参赛者不知道答案，只能猜测。她最终选择停止比赛，保住她现已获得的8000英镑。她的风险规避政策下的效用函数可以表述为：

U（￡8000）> U（￡16000）

如果她继续回答问题，她答对或者答错的几率都是50％，那么这种情况下，她获得的期望收益是：

0.5×￡16000＋0.5×（-￡7000）＝￡8000－￡3500＝￡4500

显然，在她决定放弃比赛的那一刻，她就从一个风险中立者转变为风险规避者。如果输赢只是70英镑和80英镑，那么差别只是10英镑，她也许不会想要规避风险。她的主观评价促使她作出这一决策，害怕损失7000英镑的压力和心情更强化了她的决心。

2.8.2　价值体系的不连续性

到目前为止，我们在讨论个人决策时，还没有考虑决策的战略视角。这里有一个有趣的关于投资决策的例子。在20世纪中期，尼克·利森（Nick Leeson）向巴林银行（Barings Bank）贷款投资。由于尼克·利森商业战略的失误，导致了巴林银行的倒闭。他在决策时，往往只考虑以数字为基础的“关键要素”。投资建议者们普遍认为，由于事物的复杂性，过去的业绩不一定代表将来的发展情况。于是就产生了猜测，而决策往往是由那些不关心实际业务的人作出的。比如，如果颗粒无收，人们遭遇饥荒，然而，投资者是否认为这是损失呢？

让我们思考管理风险。管理者有充足的理由和责任去认真对待管理风险。库克和斯雷克（1991：48-54）谈到了我们的价值观和价值体系对管理决策的作用。他们的研究表明，我们的价值观会影响我们在若干可选方案中做选择的过程，而且这种影响是无意识和非意识的。我们的价值观对于我们自己而言是“正常的”，但是我们的价值体系不总是连续的，而这种不连续性阻碍了我们对选择行动方案的评估过程中的完美判断。

2.9　有效的风险管理

一个古代格言说：“你不能管理那些你无法测度的东西。”一些公司通过预测风险、识别风险可能引致的后果以及制订应对方案来实施可行的风险评估。

实例2.5所讲述的联合利华的风险管理方法，是一种现实有效的方法。它不仅运用了定量分析技术，还综合考虑了组织的、个人的和咨询师的意见，从而经历了一个极为详尽的风险解决方案的识别过程。

实例2.5　联合利华

联合利华是一个跨国公司，主要生产化工、制药和日用物品。虽然每个时刻，联合利华都有上百个项目正在实施，但是它却能按照公司的财政组合将整体风险分散开来，其主要做法是这样的：

我们是如何通过公开的方式解决问题的呢？我们采用决策树帮助作出决策，并以“成本乃成功的关键”为指导思想。自由开放、无拘无束的面谈使每一个团队成员都能针对决定项目成功的要素发表自己的看法。联合利华依此为基础制订风险管理计划，并针对每个环节拟定了应变措施。他们的哲学是：“如果你能预见风险，那么你将作出更好的决策。”积极倾听大家的说法能启发管理者注意和思考那些可能会影响结果的情况和假设。在项目启动前，联合利华总会组织这样的面谈，透彻地探讨每一领域可能存在的风险。

经济损失是企业的“灾难”，而它往往是由一些事件的综合作用——并且往往是同时发生的——而导致的。而企业可以借助风险审计来评估可能性发生的几率及其结果的严重程度。不过，实际和预测的可能性通常是有出入的，因为小概率事件也需要被“模式化”。由此我们可以得知，我们可以规避、降低或者维持（不论它的发生是被动的还是主动的）风险，并从经济角度聚集风险或者转移风险。上述活动被称之为风险组合管理。对这些少见的和常见的事件的模式化是通过三种常见的可能性分布的应用实现的。可能性分布是关于许多事件发生及其发生频率的数据累计得出的。正态分布、二项分布和泊松分布是最广为人知的分布（Thomas，1997：55-91）。

资料来源：改编自惠托尔（Whittall），1999。

2.9.1　风险分析师的角色

精算师是风险分析师的一个典型例子，他们主要评估保险和医疗风险。其他业务的风险分析师则针对各种各样的问题开展工作，比如开发统计模型以理解风险，报告和解释历史经验以确保采取恰当的行动。这样便能保证在系统地检测商业机会和识别有利目标的同时顺利地开发新产品。

一个风险分析师需要接受良好的训练，有好的职业发展规划，熟练掌握分析和解决问题的技能。比如，一个大型银行组织将在其零售信用风险部门的各个分支广泛地吸纳风险分析师，而这些风险分析师必须精通财务和信息技术。

2.9.2　服务行业的风险管理

服务行业风险管理的实例很多。比如，对于公众健康领域存在的相关风险，我们制定了各种条例来降低它的发生几率。负面报道所带来的消极影响会毁掉一个公共事业的声誉。例如，对于英国的Yorkshire Water公司而言，其饮用水的毒性是他们非常关注的问题，因为该公司在20世纪中期声名狼藉，这是由于在当时的大旱之年，它提供给周边几百万居民的饮用水都存在着严重的质量问题。实例2.6介绍了这家公司所提供的水中氯化物含量的问题。

实例2.6　Yorkshire所提供的饮用水

据报道，Yorkshire和Humber地区的水质正在提高，不过氯化物含量的问题仍然是前几年公众关心的焦点。饮用水检查团（第九期年度报告）赞赏了Yorkshire水公司。因为该公司的饮用水品质较高，同时含锰量超标的样本数也有所降低。

在1998年的15起水质事件中，有11起都是与氯化物含量有关的——它们的三化卤代甲烷没能达到标准水平。在该地区，用Yorkshire水公司的水做的268100个样本检测中，99.81％的水都达到了标准要求。三化卤代甲烷（氯仿、溴仿、溴化二氯甲烷和氯化二溴甲烷）是经过氯化的引用水中常见的物质。尽管动物实验说明这些化合物可能是对生育造成影响的有害物质，但是在人类身上，几乎没有证据表明它们与自然流产之间的关系。

该地区的首席饮用水观察员克里斯·杰克逊（Chris Jackson）说：“Yorkshire水公司一直并将继续为公众提供高质量的饮用水。”

资料来源：Yorkshire Post，1999年7月8日。

但事到如今，本书的四个作者全部都成为了Yorkshire Water公司的顾客，而Yorkshire Water公司也成为了一个垄断公司——除了瓶装水供应商外，它没有其他竞争者。Yorkshire Water公司的饮用水质量在饮用水检查团提供的报告中得到的评价非常不错：不合格率只有0.19％（1万个样本中只有19个不合格）。对于饮用水行业而言，这种结果已经不错了，而且其饮用水的高品质已经被许多媒体报道过。不过，这种质量仅仅通过氯化物含量这一个指标体现——当三化卤代甲烷含量太高时，人们的生命将受到威胁。同时，公司也要意识到瓶装水的销量在上升，而这暗示着公众信心的衰退。

我们可以将0.19％的不合格率与其他服务行业的例子相比较。Evans和Lindsay（1999：607）估计，当美国公众服务业的不合格率达到0.27％时，将会发生下列事情：

■每年至少有2万个开错的药方；

■每年至少有15000个婴儿被护士和产科医生打掉；

■每年至少有9个小时没有电、水或暖气供应；

■每周至少有500个失败的外科手术；

■每小时至少有2000个丢失的邮件。

作为消费者，你能对这样的服务质量满意吗？当从国家人口的角度推断这些不合格率时，它们所暗示的一些“真实的”风险就显得极为可怕。事实上，尽管大多数服务行业都采用了全面质量管理（TQM），并为了增强消费者的信心努力地降低不合格率，但这种水平的不合格率仍然非常普遍。

在地方政府，风险管理是一个相对新鲜的现象。地方政府的风险管理包括保险、审计、财政控制、计划以及特别要强调的健康和安全。政府监测和控制风险的工具是处于有限资源基础上的，并经常带有明显的时间约束。管理者的决策支持包括风险的操作定义，其中包含统计模型。一个大型组织关于有价证券投资组合或者资源投标的决策的结果将决定组织的业绩。一旦有资金暴露于技术或组织的不确定环境中，风险就产生了。

2.10　理性

一些人不愿从斜靠在墙上的梯子下走过，一些人在午夜看见大蜘蛛从厨房地板上爬过时会吓得跳到凳子上。这些人都是很明显的“风险规避者”。一个管理者一旦对风险厌恶到这种程度，那他是绝不可能理性地做好重大决策的。

《20世纪钱伯斯简明辞典》（Chambers Concise 20th Century Dictionary）中是这样定义理性的：“如果他是一个理性的人或者具有理性的特征，那么他是明智的、头脑清楚的，且能够对事物进行量化分析。”进一步说，当我们“没有了不理性因素时”，我们就具备了理性的特征。

在某种意义上，“没有了不理性因素”意味着我们需要借助推理思维。有三种极限运动，如蹦极、漂流和绕绳下降。当年轻的和年老的人参加这三种运动时，如果他们都想使风险最小化，那么我们能从他们身上观察到什么样的理性行为呢？

成败的风险与我们个人的、商业的和社会生活的因素密切相关。本书的出版商在给我们提供资金写作该书时承担了风险，因为：一方面，在当时不能确定精确的销售量；另一方面，我们写书的质量取决于我们的方法、研究、写作能力和其他关键的投入到这一“风险”项目中的要素。然而，在理性的支配下，我们和出版商都承担了这个项目，因为我们有把握。

如果轮胎存在爆裂的风险，那么一辆车以每小时40千米的速度行驶是危险的；但是轮胎爆裂发生的可能性比汽车以120千米/小时的速度行驶要小一些。在这两种速度下，受伤的程度也是相当不同的；伤势可能是致命的，但是在某种程度上，较为低速的结果要好一些。我们认为“它们将发生在别人身上”，于是就合理地忽视了风险。但是，如果没有针对疾病、死亡、偷窃等方面的保险，几乎没人敢出门。

由于个体存在着广泛的差异，所以，社会的和生物的科学要求通过大量事实来决定主要行为和风险。在心理科学中，精确控制的实验能够用来预测人们的反应。它们给我们提供了背景数据，而这对于理解一个伴随着风险的问题是至关重要的。例如，在量化个人由于空气污染而遭受的风险时，对健康有害的结果是需要重点关注的领域。统计出死亡或就医等健康结果的日常数据并模式化，然后结合考虑各种空气污染物的数据和气候变量以及其他有影响的变量就可以作出一个时间序列分析。这些研究的结果大都表明健康结果和污染物之间的正相关性是微弱的，但是风险关系却由于各自的性质和强度的不同而有所不同。

肖伯格（Sjoberg，1999：6）指出，吸烟的风险与住在核电站旁的风险相当。既然如此，为什么公众能接受吸烟却不能接受核电站？这一现象表明：相较于强加于己的风险，人们更偏好自愿选择的风险。很明显，人的生命具有“无限”的价值，它会给人们造成道德的紧张感。核电站在许多国家引起了公众的焦虑，这被肖伯格称为“心理测量的范例”。例如，瑞典议会希望在20世纪90年代末统计出所有与道路有关的死亡。但是在测度时，他们没有引入其他变量，只统计出了死亡的基本人数为每年400人次。这个结果可能吗？指示速度、车的重新设计、道路管理以及因此花费的成本等指标都是十分重要的。2001年，瑞士就安全的新技术话题主办了一个高层会晤，与会的是其他欧盟国家。环境良好的公路运输是它于1997年出台的Vision Zero政策中的一个组成部分，其中它宣布要在公路交通中做到零事故。

至于核安全问题，专家识别的风险与公众识别的风险在性质上是相似的，不过他们对风险水平的估计有所不同。当然，风险越大，公众就越希望能够降低它的几率，而这就需要借助管理来降低风险发生的频率，而不仅仅只是降低风险导致后果的严重性。

Teigen等人（1999：124）强调，看问题时要考虑风险。他们说：结果与可能性相比，前者被赋予了更多的权重。人们更倾向于根据其他因素而非某一特定结果（死亡、受伤）发生的可能性进行风险判断。其他因素包括自愿暴露于风险下、实施控制的可能性、灾难的罕见程度、结果不能测量的性质等“悲惨的”特征。而这种类型的因素往往会导致对各种灾难的相关风险的估计缺乏相关性。

2.10.1　以证据为基础的社会

或许我们会问：谁把风险施加于谁？谁支付风险成本？谁享受承担风险的利益？我们如何测量和监测相关的效用？由于目前的人口健康政策，下一代将比这一代人获得更多的利益。

决策者需要识别和面对一系列可能的结果，并且每个结果都带有一些不确定性。期望效用就是最偏好的行动。如果不是如此，那么对于某个人或某些人而言，他（们）承担的风险将大于他（们）偏好的行动方案和选择方案。比如，一个患肺部肿瘤的病人可能会被建议去一个医院治疗，但是这家医院对肺部肿瘤的治疗效果是：只有10％的病人能活到五年以上。病人在作出住院决策时会综合权衡自己的年龄、活下去的理由、医疗支出等。效用评估的焦点可能在治愈几率或者偏好的治疗方法（化疗、外科手术或者二者的结合）上。

在另外一个医疗实例中，争辩可能是围绕临床实验的效用，以及与从实验中获得的信息质量相比，医生是如何诊治病人的这两者展开的。谁允许谁做决策？谁应对风险？

一个正式的或者使用数据和分析技术的概念模型能为我们提供有用的决策指导。数据的来源是否清楚？由于模型结构内部的决定因素可能同样不确定，所以我们建议在估计决定因素时引入不确定性和变量，以实现一个随机情景下的、以可能性为基础的分析。

在所有决策模型中，有必要对科学的敏感性分析进行审核，并计算可能性，以鼓舞“公众”的信心。决策者需要找到数据和专家支持之间的兼容性。从理论上讲，所有的模型都是错误的——不过许多却是有用的，因为风险问题是现实的和复杂的，而模型可以引导我们对问题进行思考。然而，统计学家认为，量化方法的运用不能超出公众理解和接受能力的界限。

例题2.3

有一个专门生产灯和镜子的公司。它从30个供应商那里拿到的送货计划显示了近三个月的送货比例。及时送到的货物数量以百分比的形式记下。为简单起见，这里以升序排列（及时送货比率）：

比如，在上述列表中的第15号供货商对于它的送货计划能达到87％的及时供货率。

对于上述供货比率，尽管其中位数比较高，达到87.5％，但是它的算术平均值仅为75.6％（由于数据分布有偏颇，所以中位数更能代表平均的供货比率）。因为中位数将数据平均分为两个部分——50％的数据在平均值以上，50％的数据在平均值以下，这就意味着供货率有50％的几率能达到87.5％甚至更好。

为了提高供货率，现在需要做一个决策。证据表明，按照它们的供货记录，排除掉最差的五个供应商，平均的供货量会有所提高，从而能够降低整体的不良供货服务风险。这一理性决策不带有任何形式的偏见。

通过样本得到的历史数据对于市场营销、成本控制、质量控制和研发问题是相当有价值的。以可能性为基础的数据只能说明可能性发生的相对频率。借用例题2.3关于灯和镜子例子中的数据，通过观察我们发现，在30个供应商中，有三个供应商根本不曾及时供过货；那么，如果预测是以可能性为基础的，我们就能得出结论：在接下来的三个月内，没有任何一个供货商供货的可能性是3/30，即10％。

从数据中计算得到的风险并不是很大，而基于数据作出的决策所承担的风险就要大得多。

2.10.2　主观的观点

发动另一场世界大战的可能性有多大？你的个人观点和个人信仰（你明白什么是你所希望的，什么是你所不希望的）是不一样的，因为你也不知道这个问题的答案。我们可能会希望有一群理性的人能够对一件事情的可能性——如一场战争——作出相似的估计或者达成观点的共识——尽管不同的知识和经验将导致对数量值的不同看法。例如，在1997年，英格兰银行召集了27位专家对下一时期的通货膨胀率做预测。他们使用一组相同的、彼此认可的技术来进行预测，这种方法称为德尔菲法。该方法能为他们提供一组相对集中的意见，其中大多数专家同意的意见就是最后的方案。

如果风险引致的结果是以前曾经发生过的而且可能再次发生，那么对风险的定义及其发生的相对频率的预测就容易一些。这就是以可能性为基础的风险决策。也有一些决策是以事实为依据的，这些事实并没有采用财务术语的表达形式。回报或负面影响不能通过不确定性分析得到，因为我们能够获得的数据太少，以至于不能通过这些数据预测结果。在此种情况下，我们将无法区分风险和不确定性之间的差别。

2.11　频率和可能性的等同

泰根（Teigen）等人（1999：123）进行的心理研究表明：人们善于处理关于事件发生频率的信息，但是在对风险和不确定性做估计时却不能保持一贯的一致性。可以这样说：在对事件发生的频率做判断时，人们看法的差异化要比对事件发生的可能性看法的差异化程度大得多。统计数据是某种证据，但是可能性数据值可能包含也可能排除了频率数据。一个主观的估计在预测将来时可能是绝对精确的，而频率数据在它们的精确性方面可能不是如此有用。在这里，我们主要考虑风险的重要性，当问题是以重复发生而非随机发生的形态出现时，我们就要考虑频率了。

菲什沃弗和德·布鲁因（Fischhoff and De Bruin，1999：149-51）的研究表明，个体在对常见风险的估计上是有差别的。当“官方”用一些数据来支持其“申明”时，人们对风险高估或者低估的现象就更加明显了，这可能会引起人们不必要的担忧或者焦虑。例如，警察部门宣布入室偷盗和侵犯人身的犯罪率在近年内有所下降。然而，公众却经常高估明年被盗风险发生的可能性，因为大家都知道某人“最近”被盗了。比如，你估计你明年被盗的风险是20％，但是历史记录显示，在任何一年，你所处地区的居民中，只有5％遭到偷盗。因此，风险及其可能性决定了风险发生频率的大小，而不是风险发生频率的大小决定风险及其可能性。

将主观感觉转换成数量估计的方法很久以前就有了。我们都知道，若将某人的注意力引向数值分析，而不论这种方法与其要解决的问题的相关程度有多小。那么，当你让他们对风险作出估计时，他们就会通过将风险量化的形式，借助数值来评价风险。高依赖性和安全感将影响个体对于可能性的判断。

2.11.1　50/50的可能性值

有时在面对不确定性时，我们借用可能性值来总结我们的感受。当我们“不知道”时，我们给出的可能性值是50/50。该值表明“无知”或者认识上的不确定，而非一个对风险值的精确估计。当实际的可能性小于50％时，这种估计会导致对它的高估。菲什沃弗和德·布鲁因（1999：150-1）建议，当我们不知道一个结果发生的可能性时，给它赋予50/50的值是不明智的，因为这往往导致估计值偏高。如果量化的风险值的主观性是最重要的，50/50的值对风险分析是不利的。

作者认为，为了降低认识上的不确定或者增强表达不确定的能力，我们最好“给出一个可能性尺度”。当表达不确定性时，由于不知道用何种可能性，这就导致了认识上的不确定。而使用可能性标尺能使“完全不知道”的情况减半。不完全信息要比完全的“错误信息”好，因为对于一个可能有若干结果的至关重要的事件，我们可能不愿意给它赋值。当需要对可能性做数量估计时，我们可以用一个0～100％的可能性标尺，或者使用Duckworth的风险计算尺，把可能性值标在上面。

小结

读这一章时你可能已经注意到了，我们谈风险、不确定性和理性决策时采用了非常实际的观点。由于我们探讨了过程的复杂性，介绍了对风险、风险水平和严重性的初步估计，所以目前看起来决策制定的简单性还不明显。

对于个体而言，对风险的看法是个人的，或者只是一个民族文化政策的一个组成部分。不论从何种角度来讲，对风险的结果及其发生可能性的估计都是决策制定中必不可少的输入条件。尽管在前面我们介绍了本质上看似教条的规范决策模型，以便给大家提供基本的决策方法，但是在解决实际问题时，我们需要将定性的和定量的理论结合使用，以保证决策中的风险分析准确可靠。

实践中的管理者可能是一个经验丰富的、主观的决策者，而在风险情境中没有做好风险的管理者将会给自己带来风险。

决策日记

请将你每天遇到的风险做一个列表。问问你自己，在处理日常决策时，你是否处在“十分确定”的水平或者“确定”的水平。参照图2.2中不确定性的语言表述来描述量化数据，以显示风险是否随时间改变或者是否在主观上有所改变。

参考文献

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推荐网站

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www.bancdirections.co.uk操作性的风险领域。

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www.riskworld.com风险管理的热门话题。

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www.google.com搜索风险评估软件。

www.4pm.com风险分析。

www.learnrisk.com/downloads.checklstpdf.pdf该网络有简单的风险评估表，了解其风险因素，并按照权重将其分类，最后使用计分的方法对每一因素给出总分。

http://www.uk.cgey.com/services/or/提供关于电信公司风险分析案例的链接。

重点词汇

模糊性：由于某事物可以从多个方面理解而造成不确定的一种性质或者状态。

决策树：用来展示决策过程的序列性质并且复合了与决策、结果和对应可能性的数据的图示。

德尔菲法：一种预测方法。按照一组固定程序，通过调查问卷技术得到一组相对集中的选择方案，其中大多数专家同意的方案即为最后方案。

期望货币价值（EMV）：在一个决策中，用财务方法得到的、综合考虑所有已知的结果及其可能性的一个数值。

结果（自然状态）：可能发生并对决策回报产生影响的事件。

现值：一笔货币在当前的价值。如果已知其将来价值，可以通过折算得到现值。

可能性分布：用来反映许多事件在估计的几率下发生次数的累计。正态分布、二项分布和泊松分布是最广为人知的三种分布，并在许多用定量技术分析风险的行业中得到广泛应用。

定量方法：用来分析与问题相关的数量事实和数据的一种方法。其数学表达可以描述问题的目标和约束条件。

定性方法：这种方法随着管理者经验的累积而越来越多地为其使用。这种方法适用于问题很简单或者决策者先前经历过的情况。

风险规避：当风险超出了风险规避者认同的安全的界限时，为了避免损失一笔金钱的风险而宁愿放弃赢得更多金钱的机会。

风险偏好：当风险超出了风险偏好者认同的安全的界限时，为了抓住赢得更多金钱的机会而甘愿承担损失一笔金钱的风险。

随机模型：至少含有一个不可控因素的模型，且不可控因素对于变化而言是不确定的和主观的。

效用价值：用于衡量某一特定结果拥有的价值高低。它反映的是决策者基于一组如质量、利润、损失等事实的态度。

附录　风险数字，R（Duckworth，1998：12）

下面给出了一些风险值。吸烟的风险值是从多尔（Doll）等人的研究中得出的，其他的风险值则是从《健康和安全实施》中得来的。所有风险值都使用2％的折算率，都适用于英国。除了特殊说明外，所有风险值衡量的都是一生的风险暴露情况。