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交叉影響法

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目錄

什麼是交叉影響法

  交叉影響法,也即交叉概率法,是美國於上世紀60年代,在德爾菲法主觀概率法基礎上發展起來的一種新的預測方法。這種方法是主觀估計每種新事物在未來出現的概率,以及新事物之間相互影響的概率,對事物發展前景進行預測的方法。

交叉影響法的具體步驟

  交叉影響法就是研究一系列事件Dj(D1D2...,Dn)及其概率Pj(P1P2...,Pn)之間相互關係的方法,其方法步驟下:

  (1)確定其他事件對某一事件的影響關係

  (2)專家調查,評定影響程度。

  (3)計算變化概率P^\prime_n並得出分析結果。

  (4)用P^\prime_n代替Pn進行風險決策。

交叉影響法的應用舉例

  1.估計一組預測事件的概率,確定交叉影響方向矩陣。

  例:某國在考慮今後15年的能源政策時,列出三種可能的能源政策。如下表:

  Image:交叉1.jpg

  2.確定交叉影響的程度

  S代表交叉影響的程度,其變動範圍在0與1之間,分為無、弱、強、很強四級,K代表一事件與另一事件的上升或下降關係。k=-1表示上升聯繫;K=+1表示下降聯繫。將KS結合,交叉影響程度分類如下:

  Image:交叉2.jpg

  \mathbf{P^\prime_n=P_n+KS*P_j(p_n-1)}

  請專家參照上表打分,可得到上例的實際交叉影響KS值矩陣(見下表)。

  Image:交叉33.jpg

  3.計算校正概率

  每一事件的校正概率計算過程如下:如從D1、D2、D3事件中隨機抽取的事件時D3。

  ①用隨機數法確定事件D_3是否發生,即從0-99的隨機數字表中隨機抽取一數(假如是55),與已抽取的事件D3的初始概率P3相比較,由於55>30,故D3事件不發生;如果抽取的是25,由於25<30則D3事件將發生。

  ②如果隨機抽取的事件不發生,將不影響其餘事件,則其餘事件的初始概率均不變。如果隨機抽取的事件發生,將影響其餘事件,受其影響的其餘事件的概率均應按照上表中的數據,利用P^\prime_n公式計算校正概率。

  ③對第①步未抽中的其餘事件,均要經過①和②步。

  ④上述過程反覆進行,直到n個事件是否發生都經過檢驗為止,再恢復到初始概率,併進入第⑤步。

  ⑤重做①至④反覆多次。

交叉影響法的應用分析

  交叉影響法應用於風險決策的效果分析

  (1)交叉影響法抓住了風險決策中最關鍵的問題,即自然狀態出現的概率問題。

  (2)由於概率的變化可以充分辨明影響方向,給決策者指明瞭明確的決策方向,使決策目標更為清楚。

  (3)自然狀態變化的概率趨於準確,雖然變化後的狀態概率仍屬不完全信息,但大大地減少了不確定性。因為計算出來的變化後的自然狀態出現的概率是多數專家的意見.加之取各位專家的平均值,使之變化後的自然狀態概率P^\prime_n更趨於準確。在某種意義上說平均值趨於真值,尤其是樣本個數無窮多的時候,平均值可認為真值。

  (4)交叉影響法應用於風險決策,對決策問題的影響事件做了全面的考慮。既考慮了正面影響,又考慮了負面影響,是一種綜合分析問題的思想方法,避免了片面性,減步了決策失誤。

  通過分折可以看出。交叉影響法完全可以用於風險決策,可降低決策風險,可為決策者參考應用。

交叉影響法的優缺點

  1.優點:

  ①能考慮事件之間的相互影響及其程度和方向;

  ②能把有大量可能結果的數據,有系統地整理成易於分析的形式。

  2.缺點:

  ①根據主觀判斷的數據,利用公式將初始概率轉變成校正概率,有相當的主觀任意性。

  ②交叉影響因素的定義還須更加明確、具體、更加嚴格地確定。

應用舉例

  1.估計一組預測事件的概率,確定交叉影響方向矩陣。

  例:某國在考慮今後15年的能源政策時,列出三種可能的能源政策。

  2.確定交叉影響的程度

  S代表交叉影響的程度,其變動範圍在0與1之間,分為無、弱、強、很強四級,K代表一事件與另一事件的上升或下降關係。k=-1表示上升聯繫;K=+1表示下降聯繫。將KS結合,交叉影響程度分類

  請專家參照上表打分,可得到上例的實際交叉影響KS值矩陣。   3.計算校正概率   每一事件的校正概率計算過程如下:如從D1、D2、D3事件中隨機抽取的事件時D3。

  ①用隨機數法確定事件D_3是否發生,即從0-99的隨機數字表中隨機抽取一數(假如是55),與已抽取的事件D3的初始概率P3相比較,由於55>30,故D3事件不發生;如果抽取的是25,由於25<30則D3事件將發生。

  ②如果隨機抽取的事件不發生,將不影響其餘事件,則其餘事件的初始概率均不變。如果隨機抽取的事件發生,將影響其餘事件,受其影響的其餘事件的概率均應按照上表中的數據,利用公式計算校正概率。

  ③對第①步未抽中的其餘事件,均要經過①和②步。

  ④上述過程反覆進行,直到n個事件是否發生都經過檢驗為止,再恢復到初始概率,併進入第⑤步。

  ⑤重做①至④反覆多次。

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