马尔科夫分析方法及情景分析方法的案例
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S1 0.04 0.2 0.01 0.6 0.1 系统马尔科夫图 0.3
S2 0.2
பைடு நூலகம்
S3 0.65
• Pi表示系统处于i(i可以是1、2或3)的概率， 那么需要解决的联立方程包括： P1=0.95P1+0.30P2+0.20P3 （1） P2=0.04P1+0.65P2+0.60P3 （2） P3=0.01P1+0.10P2+0.20P3 （3） 这三个并非独立的，无法解出三个未知数。 因此，下列方程必须使用，而上述方程中 有一个方程可以弃用。 1=P1+P2+P3 （4）
• 使用范围：通过模拟不确定性情景，对企 业面临的生产风险进行定性和定量分析。 • 实施步骤：
在建立了团队和相关沟通渠道，同时确定了需要处理的问题和事件的背景之 后，下一步就是确定可能出现变化的性质
对主要趋势、趋势变化的可能时机以及对未来的预见进行研究
• 主要优点:对于未来变化不大的情况能够给出比较 精确的模拟结果。 • 局限性： • 1.在存在较大不确定性的情况下，有些情景可能 不能实现。 • 2.在运用情景分析时，主要的难点涉及数据的有 效性以及分析师和决策者开发现实情境的能力， 这些难点对接多的分析具有修正作用。 • 3.如果将情景分析作为一种决策工具，其危险在 于所用情景可能缺乏充分的基础，数据可能具有 随机性，同时无法发现那些不切实际的结果。
– 情景分析需要分析的变化可能包括：
外部情况的变化（例如技术变化） 不久将要做出的决定，而这些决定可能会产生各种不同的后果 利益相关者的需求以及需求可能变化方式 宏观环境的变化
有些变化是必然的，有些变化是不确定的。 有时，某种变化可能归因于另一个风险带来 的结果。 例如，生产过程带来的生态污染引起的气候 变化风险正在造成与食物链有关的消费需求 发生变化，这样会改变哪些食品的出口会盈 利，以及哪些食品可能在当地生产更经济。 • 绘制出关键因素或趋势的图形，以显示情景 可以进行开发的区域
• 解联立方程组，得到状态1、2及3的概率分别 是0.85、0.13和0.02，即该系统只在85%的时间 时间里能充分发挥功效，13%的时间内处于降 级状态，而2%的时间存在故障。现实中的系 统状态比上述例子复杂得多。需联立求解的方 程也更为复杂，故需要借助计算机程序来完成。
• 这样的话用来评价生产设备的风险就可以运用 这种分析法来评估。
情景分析法
• 用来预计威胁和机遇可能发生的方式，以 及如何将威胁和机遇用于各类长期及短期 风险。
• 周期短及数据充足情况下
• 周期长或数据不充分情况下
通过现有情境 推断可能出现 的情景 情景分析有效 性依赖于合乎 情理的想象力
• 如果积极后果和消极后果的分布存在较大 的差异，情景分析就会有很大用途。
关于马尔科夫分析方法的案例
• 不妨分析一种仅存在三种状态的复杂系统。 功能、降级和故障分别界定为S1、状态S2以 及状态S3。每天，系统都会存在于这三种 状态中的某一种。如下表
• 上述概率矩阵称为马尔科夫矩阵，或是转 移矩阵。注意，每栏数值之和是1，因为它 们是每种情况一切可能结果的综合。这个 系统可以用下图所示的马尔科夫图来表示。 其中圆圈表示状态，箭头表示相应概率的 0.95 转移。
S2 0.2
பைடு நூலகம்
S3 0.65
• Pi表示系统处于i(i可以是1、2或3)的概率， 那么需要解决的联立方程包括： P1=0.95P1+0.30P2+0.20P3 （1） P2=0.04P1+0.65P2+0.60P3 （2） P3=0.01P1+0.10P2+0.20P3 （3） 这三个并非独立的，无法解出三个未知数。 因此，下列方程必须使用，而上述方程中 有一个方程可以弃用。 1=P1+P2+P3 （4）
• 使用范围：通过模拟不确定性情景，对企 业面临的生产风险进行定性和定量分析。 • 实施步骤：
在建立了团队和相关沟通渠道，同时确定了需要处理的问题和事件的背景之 后，下一步就是确定可能出现变化的性质
对主要趋势、趋势变化的可能时机以及对未来的预见进行研究
• 主要优点:对于未来变化不大的情况能够给出比较 精确的模拟结果。 • 局限性： • 1.在存在较大不确定性的情况下，有些情景可能 不能实现。 • 2.在运用情景分析时，主要的难点涉及数据的有 效性以及分析师和决策者开发现实情境的能力， 这些难点对接多的分析具有修正作用。 • 3.如果将情景分析作为一种决策工具，其危险在 于所用情景可能缺乏充分的基础，数据可能具有 随机性，同时无法发现那些不切实际的结果。
– 情景分析需要分析的变化可能包括：
外部情况的变化（例如技术变化） 不久将要做出的决定，而这些决定可能会产生各种不同的后果 利益相关者的需求以及需求可能变化方式 宏观环境的变化
有些变化是必然的，有些变化是不确定的。 有时，某种变化可能归因于另一个风险带来 的结果。 例如，生产过程带来的生态污染引起的气候 变化风险正在造成与食物链有关的消费需求 发生变化，这样会改变哪些食品的出口会盈 利，以及哪些食品可能在当地生产更经济。 • 绘制出关键因素或趋势的图形，以显示情景 可以进行开发的区域
• 解联立方程组，得到状态1、2及3的概率分别 是0.85、0.13和0.02，即该系统只在85%的时间 时间里能充分发挥功效，13%的时间内处于降 级状态，而2%的时间存在故障。现实中的系 统状态比上述例子复杂得多。需联立求解的方 程也更为复杂，故需要借助计算机程序来完成。
• 这样的话用来评价生产设备的风险就可以运用 这种分析法来评估。
情景分析法
• 用来预计威胁和机遇可能发生的方式，以 及如何将威胁和机遇用于各类长期及短期 风险。
• 周期短及数据充足情况下
• 周期长或数据不充分情况下
通过现有情境 推断可能出现 的情景 情景分析有效 性依赖于合乎 情理的想象力
• 如果积极后果和消极后果的分布存在较大 的差异，情景分析就会有很大用途。
关于马尔科夫分析方法的案例
• 不妨分析一种仅存在三种状态的复杂系统。 功能、降级和故障分别界定为S1、状态S2以 及状态S3。每天，系统都会存在于这三种 状态中的某一种。如下表
• 上述概率矩阵称为马尔科夫矩阵，或是转 移矩阵。注意，每栏数值之和是1，因为它 们是每种情况一切可能结果的综合。这个 系统可以用下图所示的马尔科夫图来表示。 其中圆圈表示状态，箭头表示相应概率的 0.95 转移。