考虑具有风险结构的决策建模及应用研究

The project aims to develop both theoretical and conceptual framework on muli-source risk management based on decision sciences theory. Uncertainty modeling will be applied to three areas: data mining in financial risk, outsourcing in supply chain risk and efficincy analysis in environment risk. GARCH modeling and website text mining will be studied in predicting stock volatility. An index system for uncertaity modeling will be built to gauge the risk performance of outsourcing supply chain activities. Eco-efficiency and environmental sustainability index will be analyzed to evaluate environmental risk, which serves as a strong complement to the first two categories of risk modeling.

研究多风险决策理论。具体包括复杂风险的智能数据挖掘, 风险相依理论以及风险效率分析理论。将该多风险决策模型运用到三类领域问题开展研究：（1）阐述金融风险，为达到金融风险的有效管理，建立金融风险管理中有效的数据挖掘方法, 研究不确定建模理论和方法。拟研究运用计量经济学如GARCH系列模型到挖掘互联网金融信息倾向性对股市波动率的影响上。（2）阐述供应链外包风险，为达到供应链外包风险的有效管理，建立供应链外包风险管理中有效的不确定建模指标体系和模型方法。 (3）阐述环境风险，通过研究 环境与可持续发展指数以及环境风险中生态效率，作为对前两类风险建模问题的有力补充。

风险存在于商业世界的各个环节。除了不确定性和动态之外，许多风险都表现出互联性和复杂性，因此可能难以量化。本项目研究多风险决策理论。具体包括复杂风险的智能数据挖掘, 风险相依理论以及风险效率分析理论。将该多风险决策模型运用到金融风险管理与企业运营风险管理领域，针对重点问题开展以下研究：（1）阐述典型金融风险结构与建模方法，为达到金融风险的有效管理，提出有效描述金融风险的数据挖掘方法, 研究不确定建模理论和方法。针对系统性风险，通过结合文本挖掘与多源异构大数据，提高股票波动预测结果；运用多维数据，识别股市中的羊群效应，提高股票市场预测的准确性。针对个体风险，通过建模与数值模拟的方法，研究风险在供应链中的传导机制，帮助供应链中的企业更好地进行生产决策。（2）阐述了供应链运营风险三个关键问题：首先是在竞争关系下的交易信用融资机制，应用博弈论建模不对称关系下的零售商与供应商关系，分析破产风险与资金限制问题，提出选择信用融资或银行融资的决策方法；其次，新产品研发作为企业在当下高强度行业竞争大环境下的核心竞争力。本项目深入研究新产品研发周期风险管理决策方法，着重构建风险识别与分析模型；此外，在复杂生产系统中对生产延迟风险进行描述、建模与分析，建立基于生产周期不确定性的优化复杂生产计划方法。项目成果获得发改委、银监会和商务部等国家政府部门以及鞍钢、中油财务等大型企业应用，并得到国家领导人的重要批示。项目在Production and Operations Management，Risk Analysis， Omega，Decision Support Systems等国际顶级学术期刊上发表了SCI/SSCI收录等共45篇学术论文，其中JCR一区33篇。在Springer出版社出版英文专著2部。