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用于风险知情决策的概率模型Probabilistic Modeling for Risk Informed Decisions 代写
概率模型（Probabilistic Modeling）将随机变量和概率分布合并到事件或现象的模型中，给出概率分布作为知情决策的解决方案，与之相对应的是给出事件单个可能结果的确定性模型。来自正态分布，二项式分布，伯努利分布的随机变量构成了此类建模的基础。
蒙特卡洛模拟是概率建模中最常用的技术，该方法采取基础确定性模型并将其运行数千次，在每次迭代中带入不同假设性数据并输入到模型中，每个假设值均来自概率分布抽样，这些概率分布被选作理解风险行为的基础。
合理的风险知情决策概率分析将提供给决策者一个和即将面临的风险进行有效对话的机会，经验表明，概率建模有以下四点优势：
- 管理人员可以更好地了解可能的结果范围
- 正确的建模有助于消除期望值偏差
- 决策更准确地考虑了灵活性的价值
- 建模可以通过鼓励采取适当的管理措施来帮助增加价值
公司和决策者可能会在分析风险回报过程中作出战略决策，需要注意的是概率建模应该始终嵌入在广泛的框架背景中，而不是一味地依赖数据和结果，使用概率模型进行决策时需要经历以下4个过程：
- 风险识别和评估：创建关键风险和不确定性清单
- 量化整体风险敞口：深入调查利用所有可用工具和信息量化可能性和影响
- 探索目标方案：进行直观的压力测试，并预留后备方案
- 得出可行方案：得到有针对性的方案
概率建模在风险知情决策中的使用需要经过谨慎考量，如果出现极端条件的可能性较高，最大的不确定因素来自复杂网络或可用数据不足时，不轻易使用概率建模。
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