风险分析理论与方法

定　　价：78 元

丛书名：

• 作者：姜江,欧朝敏
• 出版时间：2025/6/1
• ISBN：9787030824882
• 出 版 社：科学出版社

适用读者:管理科学与工程、控制科学与工程、公共管理、工程管理等学科的本科生、研究生，从事相关学科和实际风险管理工作的教学人员、科研人员、工程师、管理者等

• 中图法分类：C934 
• 页码：298
• 版次：1
• 开本：16
• 字数：462(单位：千字)

内容简介

本书坚持系统观念、系统思维，全面整理了风险分析与管理的相关概念、过程、理论、技术、方法和工具。全书包括三篇共17章，第一篇是风险分析理论与过程，包括基本概念、管理过程以及风险过滤、排序与管理方法；第二篇是风险分析技术与方法，按照风险识别、风险分析、风险评估、风险决策的思路，汇总了9章核心技术方法；第三篇是风险分析技术创新与发展，引入数据与智能时代的新技术，开展创新研究，不断拓展风险分析与管理的手段。

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作者介绍

国防科技大学管理科学与工程系副主任，英国曼彻斯特大学联合培养博士，美国哈佛大学访问学者

目 录

目录
第一篇：风险分析理论与过程
第1章 风险的基本概念 3
1.1 风险的定义 3
1.2 风险的形成 5
1.3 风险的分类 6
1.4 风险的来源 11
1.5 风险与不确定性 14
1.6 风险分析与风险管理 17
本章小结 18
思考题 19
参考文献 19
第2章 风险分析与管理过程 20
2.1 风险分析系统工程 20
2.2 风险分析与管理相关标准 22
2.3 风险分析过程理论 25
2.4 风险分析一般过程 31
本章小结 37
思考题 38
参考文献 38
第3章 风险过滤、排序与管理方法 39
3.1 RFRM基本思路 39
3.2 层次全息建模 39
3.3 RFRM基本步骤 40
3.4 案例：边防部队危险品运输风险过滤、排序与管理 40
本章小结 55
思考题 55
参考文献 55
第二篇：风险分析技术与方法
第4章 风险识别技术与方法 59
4.1 风险识别的概念和原则 59
4.2 风险识别步骤 60
4.3 风险识别技术与方法运用思路 61
4.4 德尔菲法 63
4.5 头脑风暴法 70
4.6 核对表法 71
4.7 HHM方法 72
本章小结 76
思考题 77
参考文献 77
第5章 风险矩阵方法 78
5.1 风险矩阵方法概述 78
5.2 风险矩阵方法的基本原理 83
5.3 风险矩阵方法的局限性和改进优化 85
5.4 风险矩阵方法在风险管理中的应用示例 91
本章小结 95
思考题 95
参考文献 96
第6章 风险的故障分析技术与方法 97
6.1 故障分析技术与方法概述 97
6.2 FMECA 99
6.3 FTA 105
本章小结 130
思考题 130
参考文献 131
第7章 概率风险判定法 132
7.1 概率风险判定法概述 132
7.2 概率风险判定法原理 133
7.3 概率风险判定法步骤 134
7.4 概率风险判定法应用 138
7.5 事件树分析法 142
本章小结 145
思考题 145
参考文献 145
第8章 贝叶斯网络 146
8.1 贝叶斯网络概述 146
8.2 贝叶斯网络基本原理 152
8.3 贝叶斯网络推理 155
8.4 贝叶斯网络在风险分析中的应用示例 159
本章小结 161
思考题 161
参考文献 161
第9章 模糊综合评价法 162
9.1 模糊综合评价法概述 162
9.2 模糊综合评价法基本原理 165
9.3 模糊综合评价法步骤 169
9.4 模糊综合评价法在风险管理中的应用示例 171
本章小结 173
思考题 174
参考文献 174
第10章 基于证据推理的风险分析技术 175
10.1 证据理论概述 175
10.2 证据推理方法发展历程 178
10.3 基于证据推理算法的风险分析与评估步骤 180
10.4 证据推理方法在风险评估与分析中的应用示例 183
本章小结 186
思考题 187
参考文献 187
第11章 决策树法 189
11.1 决策树法概述 189
11.2 决策树法的基本原理 189
11.3 决策树法的步骤和方法 190
11.4 决策树法的局限性与改进优化 192
11.5 决策树法在风险管理中的应用示例 193
本章小结 197
思考题 197
参考文献 197
第12章 风险决策技术与方法 198
12.1 风险决策概述 198
12.2 不确定型决策方法 203
12.3 风险型决策方法 207
12.4 灵敏度分析 215
本章小结 216
思考题 216
参考文献 218
第三篇：风险分析技术创新与发展
第13章 数据驱动的风险预测与评估方法 221
13.1 Logistic回归模型 221
13.2 GM(1,1)模型 223
13.3 随机森林 225
13.4 XGBoost模型 229
本章小结 232
参考文献 232
第14章 智能驱动的风险预测与评估方法 233
14.1 强化学习 233
14.2 卷积神经网络 236
14.3 阶梯网络 239
14.4 对抗机器学习 248
本章小结 252
参考文献 252
第15章 风险相关性的识别与量化分析方法 253
15.1 多元数据风险关联性分析方法类别划分 253
15.2 关联规则挖掘方法 254
15.3 分形理论与方法 255
15.4 动态时间规整算法 256
15.5 基于互信息的关联分析方法 259
本章小结 263
参考文献 263
第16章 基于非结构化数据的风险识别方法 264
16.1 非结构化数据的文本挖掘 264
16.2 基于观点抽取的风险因素识别 269
16.3 基于知识图谱的风险因素分析 279
本章小结 284
参考文献 285
第17章 竞争型风险决策博弈与冲突分析方法 286
17.1 多方博弈的风险决策问题 286
17.2 冲突分析方法原理 287
17.3 冲突分析相关步骤 289
17.4 冲突分析系统工具 292
17.5 应用示例 295
本章小结 297
思考题 297
参考文献 297