基于Vague集理论的政府灾难承保预警主导机制研究

本项目主要研究基于Vague集理论及其模型构建，来研究以政府为主导的灾难承保预警主导机制。研究的内容包括：基于Vague理论的Vague集模型构建，与此模型相对应的政府灾难承保预警的可行性、灾难预测与评估信息系统的编制与设计、政府灾难承保预警主导机制的构建。基于Vague集理论模型的灾难预测与评估信息系统的编制与设计，根据各种灾难的相关历史数据及其动态分析，将其归纳成可供风险管理者（政府或保险公司）使用的损失概率曲线，利用这一曲线，推算出与此相适应的年损失再现间隔期，如几年一遇，或对某一地区的灾害损失进行预估。同时，对各种建筑物、生命线设施等所可能承受的直接或间接经济损失进行计算。本项目的研究是国内公共危机管理中对灾难保险制度创新的首次研究，是公共危机管理学、风险管理学、数学、计算机科学等领域的交叉课题。对公共安全和危机管理学科的发展具有重大的意义。

针对无法预知的各种突发性灾难事件，欧美国家的做法是建立政府支持下的灾难保险制度。通过保险的方式转嫁洪水、地震、台风、大坝倒塌、社会公共安全事件等很难预测的风险。因为无论是在政策层面还是技术层面，建立灾难保险制度都需要政府的协调与支持，即使像美国这样市场经济发达的国家，对地震、水灾、风灾这样的保险也由政府来做，即使不是由政府直接操作，这只“看不见的手”也会起很大的作用，如对保险基金进行补助，采用税收优惠或其他措施来激励，或者对灾难可能造成的财产损失进行评估，各级政府部门也资助参与灾难模型化的研究工作以指导商业保险公司进行科学承保等。借鉴国外灾难模型化的灾难保险经验，我国政府应该建立起灾难承保预警主导机制，其可行的路径之一是建立基于Vague集理论的承保预警模型。这是本项目研究的背景。. 在项目中，我们结合Vague集、Rough集、云理论的理论和方法，采用计算机并行技术等研究方法，研究了Vague集理论的特点，论证在政府层面上，基于Vague集模型构建政府灾难承保预警主导机制的可行性，通过比较Vague集理论、Fuzzy集、Rough集理论的特点，借鉴传统Fuzzy集理论在模糊信息处理中成功的思想和实用方法，构建Vague集理论在模糊决策、模糊识别、综合评判、智能决策，数据挖掘及图形图像处理等信息处理和收集等方面的三维属性的信息表示，以实现理论成果应用到不完全、不精确的数据处理中。. 在研究中，我们取得了以下成果：（1）主要研究了基于Vague集理论的多目标决策问题；（2）利用Vague集方法研究了预测问题（3）提出了一个基于时变的直觉模糊时间序列预测模型；（4）构建基于CMSS模型的能够支持大型社团和缺乏弹性的工商业危机管理的框架结构；（5）在群决策问题中，决策属性与专家偏好间存在的关联因素对决策方案的综合评价会产生影响；（6）在决策问题中，为了解决因属性和专家偏好间相互关联而导致的传统信息集结算子失效问题，提出了基于Choquet积分的新的决策方法。鉴于Vague集理论的多目标模糊决策方法基本上是基于完备信息处理系统上建立的理论方法，如果把这一理论与实际应用到我国政府灾难承保预警模型中来，对政府发挥其灾难承保预警的主导作用以及灾难保险制度的研究，