该论文从多个影响因素入手,利用模糊综合评价法、模糊层次分析法、证据推理理论研究了不确定情况下多影啊因素的风险收益模型及风险综合评价方法;基于决策者因损失而导致的失望程度和因获益而带来的高兴程度的非对称性,建立了基于效用函数的区间数决策模型;深入研究了VaR(Value at Risk)的基本原理和计算方法,并将其应用于航空客运超售风险管理中.具体研究工作及其创新内容可概括为以下几个方面: (1)在传统的模糊综合评判基础上,考虑了时间因素,结合二元对比法给出了一个新的多因素影响的决策个体、决策群体的动态风险收益模型,该模型集成了难以量化的定性风险因素、收益因素,动态地反映决策者的行为;决策过程中,决策者关于多个不确定性因素的属性值和权重可能是模糊的,因此基于梯形模糊数,给出了风险收益的模糊层次分析模型,该模型将定性因素与定量因素纳入同一模型中分析;根据时序立体数据表中的数据,给出了属性权重的时序分析法、风险波动最小法及非线性动态分析法,以使多个不确定性因素权重的选取有了一定的理论依据. (2)通过定义不同因素的重要度、决策者的可信度,建立了基于证据推理的个体风险收益模型以及群体风险收益模型. (3)针对多属性决策中出现的不精确信息可能用区间数表示,通过区间数运算法则、收益度等概念,给出了基于效用函数的区间数决策模型.由于决策者因损失而导致的失望程度和因获益而带来的高兴程度是非对称的,因此效用函数的选取是非对称的.(4)在系统地总结风险度量方法的基础上,研究了多个因素影响的风险综合评价方法,开辟了风险度量研究的新途径.(5)对于特定条件下VaR满足的次可加性加以证明;借助二阶随机优势概念从理论上将VaR方法和平均超出损失进行比较,结果表明就次可加性而言,平均超出损失方法优于VaR方法.最后,将VaR方法应用到航空客运超售风险管理中,通过分析旅客的到达率,给出了不同级别舱位在一定置信水平下的VaR值及整个航班的超售量,有利于航空公司控制空位风险和超售风险,辅助决策人员进行决策. (6)将基于证据推理的风险评价方法及群体风险收益模型应用于证券风险收益评价分析中.