可能性理論
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可能性理論(Possibility Theory)
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可能性理論是指建立在預測和未來研究對象發展變化與內外因共同作用的關係的基礎上的一種理論。
很據Collins & Michalski，“如果某一行為事件能夠得到先驗知識即便是概念上的支持，那麼它也是可能的”。Wolfgang Spohn於1985年提出的可能性理論、Collins和Michalki於1989年提出的推理理論(Reasoning)、Lemaire和Fayol於1995年提出的演算法問題解決理論(Arithmetic Problem Solving)、Connell和Keane於2002年提出的可能性認知模型(Congitive Model of Possibility)，為人們在風險不可知情況下制定決策提供了新的視角和方法。可能性是我們日常生活中不可避免的一種普遍存在。然而，長期以來它卻被認知科學給忽略了，僅僅被視為一個操作上的變數，而沒有對其本身進行深入研究。
在可能性理論誕生之前，最為普遍的預測理論是貝葉斯統計(Beyesian Statistics)，貝葉斯統計的發明人是英國18世紀的數學家、英國長老會牧師Thomas Bayes。Bayes發明瞭給不同事件的發生可能性加權的方法，並由此去計算另一事件將發生的概率。Howard Raiffa在上個世紀六十年代將貝葉斯統計引入商業環境，這一理論從那時起開始風靡起來。根據貝葉斯理論，管理人員應該以各種可能事件結果發生的可能性為基礎來制定決策。通過對各可能性結果進行加權，然後取和，決策者們就可以計算出決策的“期望值”。如果期望值為正，則決策可行；如果為負，則決策應該被放棄。
貝葉斯統計一眼看上去很像中規中矩的工作方法，但是，貝葉斯理論至少對於兩種現象無從下手：
1.對下跌風險的避免。賭博的時候，如果有50%的機會贏10美元，人們通常會決定賭一把。但是，人們為什麼又往往會在同樣的機率上拒絕贏100萬輸50萬的賭博呢。
2.如何應對不可知的風險。有一些風險，它的發生機率是不可知的，尤其是在商業環境中充滿這樣的風險。為什麼管理人員傾向於可知風險，而拒絕不可知風險。
如果用可能性理論的“風險閾值”(Risk Threshold)來替代貝葉斯理論的“期望值”(Expected Value)，上述兩個問題則迎刃而解。跟其他預測理論相同，可能性理論評估的也是可能性結果的範圍。但不同的是，它關註的是可能性的閾限點——類似於可接受風險將會造成的凈損失。例如：如果造成（巨大）損失的風險值超過2%，那麼於此相關的盈利決策就將被放棄。很明顯，可能性理論彌補了貝葉斯統計的兩個不足：管理人員極力避免不可接受的下跌風險，以及管理人員極力避免的未知風險。
該準則規定了銀行持有資本金數目的國際標準，這個資本金是銀行必須儲備起來的，用以處理當前和潛在的金融和運作上的風險。巴塞爾協議II要求銀行提取更多的資金以防範更高的風險。巴塞爾委員會正在進行的一個審議可能會對複雜的結構化產品和資產負債表外工具進一步提高資本金要求，這是近幾個月來壓力最大的一項工作。2006年，金融穩定研究所的一項調查表明，約有100個國家計劃在未來幾年內執行巴塞爾協議II的準則，儘管準則的實施在地區間會存在差異。歐洲大多數國家已經實施了新準則，美國也被列入於2009年實施新準則的名單中。
