基于高阶Markov链的重大决策社会风险变权集对预测模型

为提高政府对重大决策社会风险的治理能力,基于高阶Markov链理论,借助变权方法和集对分析方法,构建重大决策社会风险预测模型.首先,将重大决策前后的社会风险指标状态集组成集对;然后,利用指标变权计算不同时刻的集对联系度和状态转移概率矩阵,以克服传统常权无法反映指标值次序重要性的问题;最后,利用更接近客观实际的高阶Markov链预测集对联系度,并进行社会风险态势分析,其中Markov链的高阶系数根据状态转移概率矩阵间的相似度计算.以某市PX项目决策为例进行方法验证和比较,结果表明所构建模型与传统模型相比,可以更有效、准确地对重大决策社会风险进行预测.另外,通过实例研究发现,专家的风险态度对短期的分析和预测影响较大,而对长期的分析和预测影响较小.