1.2 研究问题

方法或模型评估问题普遍存在于数据挖掘、机器学习和人工智能等领域，是一个具有挑战性的研究热点问题。在管理学领域同样不可忽视，如信用风险评分方法评估、决策方法评估等。没有免费午餐的定理明确指出不存在普适性的最优方法或模型，而决策者往往又十分关注最优决策，这一矛盾该如何调和呢？针对给定的目标问题或数据集，如何科学地来选择合适的、高效的评估方法或模型以找寻最优决策，这是本书重点研究和亟待解决的核心问题。

在管理学领域，如信用风险管理、投资策略管理、应急管理、软件缺陷管理等领域，均涉及方法或模型的评估和选择问题，科学工作者及实业家也十分关注和重视如何针对给定的目标问题或数据集，来选定合适的、高效的评估方法或模型以找寻最优决策。比如在信用风险管理领域，随着全球经济多样化及金融市场的高速发展，涌现出了一些新兴的研究热点、难点问题，如互联网金融、金融大数据、量化投资等，从而体现了信用在社会经济中的地位也越来越重要。信用风险是商业银行等金融机构面临的主要风险之一，是当前构建“信用中国”“和谐中国”所面临的重要风险，也是当前社会管理中的关键问题。而信用风险评估是信用风险管理的首要工作和关键环节，事关银行等金融机构的生存和社会的稳定[22]。结合领域知识和专家经验，可知信用风险评估最为关键的步骤是信用评分方法的确定，而最为有效的信用评分方法则是数据挖掘领域的分类方法，如贝叶斯分类方法、回归分析方法、决策树分类方法、k最近邻分类方法、神经网络分类方法、支持向量机分类方法等[23-27]。

然而，按照“经纪人”的模式，人们在对各种备选方案进行评价和选择时，通常采用“最优化原则”，即人们总是希望通过对各种备选方案进行比较，从中选择一个最好的方案作为可行的方案[28]。但是，最优化原则在复杂的现实生活中往往难以实现。决策理论学派提出用“满意原则”来代替“最优化原则”[29]。所谓满意原则，就是寻找能使决策者感到满意的决策方案的原则[30]。而多目标决策理论是依据决策背景，综合考虑多个相互间可能存在分歧甚至矛盾的评价指标，对多个备选方案进行选优和排序，利用统计学原理、运筹学方法、管理学理念以及最优化理论等作出决策或者获得妥协解的方法理论体系[31]。通过多目标决策可以寻找到最满意解而进行最优决策，正好契合这一研究范畴。

针对管理学领域的重难点问题，如信用风险管理、投资策略管理、应急管理和软件缺陷管理等领域，在方法或模型评估的问题上，没有免费午餐的定理明确指出不存在普适性的最优方法或模型。而决策者往往又十分关注最优决策，希望找出最优方法或模型，这一矛盾该如何调和呢？本人结合领域知识和专家经验，在多目标决策、数据挖掘和群决策理论与技术的基础上，进行了一些探索性的研究工作，并取得了一些初步的研究成果[32-36]。因此，本书在已取得的研究成果的基础上，结合领域知识和专家经验，面向管理学领域的重难点问题，如信用风险管理、投资策略管理、应急管理、软件缺陷管理等，探究对于给定的目标问题或数据集，如何科学地选择合适且高效的评估方法或模型以找寻最优决策。