【技术交流】让风险管理再飞一会儿之【本质篇】上

两个月前发了一篇帖子《为什么风险管理在你的企业不管用之【技术篇】》（http://www.ouryao.com/thread-227052-1-1.html），一些同行看完后感觉还有些不明白，同时可能也感觉楼主还有话没说完，好吧，我承认还有好多话没说完，今天参加镇上组织的羽毛球全民健身赛男单比赛，被虐惨了，情绪极度低落，除了痛下决心下次一定要虐回来之外，我感觉一定要再写一篇帖子才能挽救我脆弱的心灵。

写【技术篇】的主要目的是从定性风评方法的技术层面、原理层面解释为什么行业内目前所采用的定性风险评估方法效果有限，即使投入更多的资源，可以明确的是，那样做的边际效益很低。不是没有效果，只是边际效益很低。

请允许我再重复一遍我的观点：方法和手段都是为目的服务的，使用定性的风险评估方法，只能达到你现在所见的这个效果，不会更好的。

用一个形象的比喻来解释，波音747飞机好不好？当然非常好，宽敞舒适，安全性好，价格适中。如果你的目的是从北京飞到纽约（任何在大气层内飞行的任务），它完全胜任，但是如果你的目的是要飞到月亮上去，就得用太空飞船，不用太空飞船，就算把100架波音747捆在一起飞，哪怕再加100架波音737、767、787，你也飞不出大气层。

同样的道理，这些定性的风险评估方法如FMEA、矩阵、打分就只能实现简单的风险识别和简单的风险相对等级的分级，它只能告诉你什么地方可能有风险，在一张风险清单中，哪一些是相对而言更高的风险，哪一些是相对而言更低的风险，如果你的目的仅限于此，那就好。但如果你的期望更高，它没有办法告诉你风险究竟有多大，冒这个风险的收益有多大，相对于这个收益，是否值得冒这个险，怎样降低或消除这个风险，怎么做才会有效，怎么做效果最好，怎样证明你的措施确实是有效的。。。。。。等等问题。

某种意义上讲，是这个行业对定性风险评估方法的期望值太高了，期望越高，所以失望也越大。

当有人用举例的方法向你证明一个问题的时候，你一定要怀疑他、反驳他，因为举例证明是最最初级的证明方法，举例证明最容易发生的问题就是以偏概全和偷换概念。我希望能用更具逻辑性的方式来证明这个问题，更数学一点。（一扯到数学，估计能坚持看完的人至少减少50%。）

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概率——频率学派与主观学派

( l: U. V* M* k6 X9 o9 m4 Y+ o

在开始之前，我们应当先熟悉一下相关的数学知识，我们应当使用数学语言科学地表述不确定性。

在概率语境中，精确是什么意思？如果我说某个人有187.36厘米高，那么我说的是一种精确的知识。如果我认为自己会低估5厘米，那么我会告诉你他可能有190厘米高。但是如果我说某个不确定事件发生的概率是37%，那么我对自己的信心说的是什么意思呢？这是一种精确的感觉吗？不是，概率用于表达我们对某些事情的不确定性。如果我不知道明天会不会下雨，我可能会说可能有50%的概率明天会下雨。那么我在使用50%这个准确的量的时候我表达的是一种高度精确吗？显然不是。如果我对某个事件有准确的知识，我们就不需要概率。事件会或者不会发生。

当你听到这样的问题：“你怎么知道真实的概率？”或者“我们怎么客观地计算不确定度？”你可能会研究这个问题。这样说的人表明他们对概率有着特定的理解。他们认为概率是对世界的一种可测量特征，如如一只鸡有多重。除非对这个特定的哲学争论非常熟悉，你可能不知道还有另一种观点。

抛一枚硬币，正面朝上的概率是多大？50%？显然存在可以争论的空间。如果我已经抛了硬币，仅仅是没有告诉你结果呢？正面朝上的概率仍然是50%吗？有的人会说不是。要么是正面，要么是反面，你只是不知道而已。某些人，特别是一些数学家，会进一步说概率只适用于“真实的”随机过程。这些过程必须“绝对可重复”，就是是说产生的随机过程每一次都必须严格一致，否则就不是真的随机。并且，频率学派的概率观点是，这个术语的唯一有用含义是在无限次试验中极大量发生的频率。但是风险是基于真实的随机过程吗？我们真的有无限次试验吗？如果我们不能计算客观概率怎么办？这样说来真实世界的事件的概率无法计算，因此，真实世界的概率也不可能计算。

但是另一种哲学观点认为，所有的概率都只是我们对某件事情的不确定性的定量表达。即没有独立于观察者之外的不确定性。硬币抛没抛，抛的过程是不是绝对可重复，或者是不是真的随机都没有影响。事实就是，我们对结果的不确定，我们的不确定度的最好描述就是说我们认为正面朝上的概率是50%。

这种主管学派观点也被称为贝叶斯观点。贝叶斯理论是一个特别有用的统计学工具，由贝叶斯建立并在1761年发表，他死后3年。但是贝叶斯自己没有在这个概率的两派问题上选队站。

两派哪一派是正确的呢？从实用主义的角度看，没有人关心这个问题。因为概率理论或统计学中没有哪个公式会问使用者是主观学派还是客观学派。如果这种区别确实存在，就可能能用某种方式观察。如果这对于需要在不确定条件下做出决策的决策者有影响，那么就有可能开发出一种博弈或真实的商业决策。但是并不存在这样的博弈或者真实的问题存在。

考虑一下这两个数列：

15826622043481327422533643067512132334598

58979323846264338327950288419716939937510

哪一个是随机产生的？如果你正在猜测下一个将会出现的数字是什么的时候，我告诉其中一个数列是用一个10个面的骰子产生的，另一个数列是基于一个已知的常数（因此下一个数字是确定），对你的猜测会有任何影响吗？除非你能明确地指出是哪一个常数，那么你对两个数列的下一个数字都是同样不确定的。

另一方面，“概率”不适用于已经发生事件的观点也是统计学家当中另一个圈内论战的基础。某些统计学家会争论“90%置信区间”并不真的意味着该区间有90%的概率包含真实值。他们宣称“给两个数字，一个参数，由于参数是常数，要么在这两个数字之间，要么不在这两个数字之间”但是很多统计学书籍都把置信区间定为包含真值的概率。

但是对于一个管理者，所有真正有影响的是他的不确定性以及对不确定性的降低尝试是否有效。对于真实世界的决策者，“概率”这个词语的唯一有用的含义就是贝叶斯学派的观点。我们使用“概率”来表达我们的不确定性。

未完待续。。。。

好强大的楼主啊，谢谢分享