第3章決策分析基礎(chǔ)ppt課件

1、第三章 決策分析根底周 偉 副教授.3 決策分析根底教學(xué)目的經(jīng)過本章內(nèi)容的學(xué)習(xí)，使學(xué)生了解管理決策模型；了解并掌握確定型、純不確定型和風(fēng)險(xiǎn)型決策分析方法；熟練掌握貝葉斯決策分析的根本方法、決策信息價(jià)值的分析方法和決策樹分析法。教學(xué)重點(diǎn)確定型、純不確定型和風(fēng)險(xiǎn)型三種決策分析方法。教學(xué)難點(diǎn)貝葉斯決策分析方法。.課堂導(dǎo)入管理決策普通是由組織的某個(gè)管理層，在決策意境Context或決策環(huán)境中，思索以前決策的影響下，面對未來的預(yù)期空間并思索其影響，進(jìn)展制定和實(shí)施行動(dòng)的延續(xù)動(dòng)態(tài)過程。決策分析就是運(yùn)用管理決策實(shí)際，對管理決策問題，籠統(tǒng)出系統(tǒng)模型，提出一套處理方法，指點(diǎn)決策主體作出理想的抉擇。本章主要引見管理

2、決策系統(tǒng)和模型，引見確定型、純不確定型、風(fēng)險(xiǎn)型決策分析和決策樹分析方法。 .3.1 管理決策系統(tǒng) 管理決策系統(tǒng)System of Management decision making由制定管理決策子系統(tǒng)和執(zhí)行管理決策子系統(tǒng)所構(gòu)成。管理決策系統(tǒng)有五個(gè)要素：決策主體、初始形狀空間、預(yù)期形狀空間、收益或本錢函數(shù)空間、決策意境所構(gòu)成。.3.1.1 管理決策的根本要素 決策主體：作出決策的個(gè)體或個(gè)體的集合；初始形狀空間ISS：由不以決策者的意志為轉(zhuǎn)移的客觀要素所構(gòu)成集合；預(yù)期形狀空間ESS：一切能夠的目的形狀的全體構(gòu)成的集合； 損失函數(shù)空間：從損失的角度思索，把一切的度量的函數(shù)組成的集合稱為損失函數(shù)空間

3、或時(shí)機(jī)本錢函數(shù)空間，否那么稱為收益函數(shù)空間。 決策意境Context或決策環(huán)境、決策背景.3.1.2 Wald統(tǒng)計(jì)決策系統(tǒng) 假設(shè)決策主體是獨(dú)立進(jìn)展決策的，而且環(huán)境假設(shè)變化不大或太復(fù)雜，尤其是在程序化程度較強(qiáng)的理性決策中，決策主體和決策意境等要素可暫不思索，這樣就成為Wald提出的統(tǒng)計(jì)決策系統(tǒng)。Wald統(tǒng)計(jì)決策系統(tǒng)組成要素：形狀空間：行動(dòng)空間：決策函數(shù)：Wald統(tǒng)計(jì)決策系統(tǒng)： .3.2 管理決策模型 管理決策模型的概念經(jīng)過籠統(tǒng)化的思索過程，決策者對于所面臨的決策問題建立起一種反映其本質(zhì)的、簡化的表示。管理決策模型的種類物理模型或象形模型：現(xiàn)實(shí)問題中被研討的系統(tǒng)的物理復(fù)制品。模擬模型：不追求與實(shí)踐

4、系統(tǒng)外形上的類似而著重于在行為上模擬實(shí)踐系統(tǒng)。數(shù)學(xué)模型：描畫變量之間的依賴關(guān)系的數(shù)學(xué)關(guān)系式。超理性模型：根據(jù)超理性即直覺等去制定決策，而不論合理與否。.管理決策分析的普通步驟：定義問題和搜集數(shù)據(jù)；構(gòu)建模型普通為數(shù)學(xué)模型；從模型中構(gòu)成一個(gè)對問題進(jìn)展求解的基于計(jì)算機(jī)的程序；測試模型并在必要時(shí)進(jìn)展修正；運(yùn)用模型分析問題及提出管理建議；協(xié)助實(shí)施被管理者采用的建議。.3.3 確定型決策分析 盈虧決策分析根本原理：各種不確定要素 如投資、本錢、銷售量、產(chǎn)品價(jià)錢、工程壽命期等的變化會(huì)影響投資方案的經(jīng)濟(jì)效果，當(dāng)這些要素變化到達(dá)某一臨界值時(shí)，就會(huì)影響方案的取舍，盈虧平衡決策分析的目的就是找出這種臨界值，判別投資

5、方案對不確定要素變化的接受才干，為決策提供根據(jù)。 .盈虧分析是輔助決策主體進(jìn)展管理決策的一種有效方法，盈虧決策分析可運(yùn)用于以下決策問題：消費(fèi)規(guī)模決策產(chǎn)品價(jià)錢決策產(chǎn)品構(gòu)造決策設(shè)備更新決策同類方案之間的比較和優(yōu)選.投資工程決策分析凈現(xiàn)值法：NPV=一切現(xiàn)金流量的現(xiàn)值 (包括正值的和負(fù)值的)內(nèi)部收益率法：用內(nèi)部收益率IRR與資本的時(shí)機(jī)本錢的關(guān)系判別能否接受投資方案。.投資工程決策分析投資回收期法：投資回收期是指工程投產(chǎn)后用每年的凈現(xiàn)值流量歸還投資額所需求的時(shí)間，也就是累加凈現(xiàn)金流量第一次出現(xiàn)零值所需求的時(shí)間。第一種方法是把回收期作為一種時(shí)間期限，凡是超越了規(guī)定回收期的投資工程都應(yīng)該否認(rèn)。第二種方法是

6、把回收期作為比較不同投資方案優(yōu)劣的規(guī)范。回收期越短，投資的經(jīng)濟(jì)效果越好。.3.4 純不確定型決策分析 決策者根據(jù)本人的客觀傾向進(jìn)展決策，不同的客觀態(tài)度建立不同的評價(jià)和決策準(zhǔn)那么，根據(jù)不同的決策準(zhǔn)那么，選出的最優(yōu)方案也能夠是不同的。在確定型決策中，形狀空間里元素是獨(dú)一的，所以每個(gè)行動(dòng)只對應(yīng)有一種目的值。行動(dòng)優(yōu)劣的判別，可根據(jù)經(jīng)濟(jì)的或工程的目的值的好壞直接得出結(jié)論。不確定型決策問題的情況那么完全不同，形狀空間里元素個(gè)數(shù)大于1，所以，同一行為呵斥的后果還取決于形狀變量的取值。因此必需求有專門的方法求解這類決策問題。 .3.4.1 悲觀準(zhǔn)那么華爾德法 這種方法又叫max min 法，或小中取大準(zhǔn)那么，

7、它是保守悲觀論者偏愛的方法。 原那么：先找出每個(gè)決策在各種形狀下的目的最小值，再從各個(gè)決策的這些最小值中選一個(gè)最大值，它所對應(yīng)的決策就是最優(yōu)決策。 .3.4.2 樂觀準(zhǔn)那么最大最大法 這種方法又叫max max方法。它是愛冒風(fēng)險(xiǎn)的樂觀主義者偏好的方法。.3.4.3 最小遺憾準(zhǔn)那么薩凡奇法 這個(gè)方法又叫懊悔值準(zhǔn)那么。它從懊悔值又稱時(shí)機(jī)損失或損失最小的角度思索問題，是前述兩種方法的折中性算法，略偏保守。 那么懊悔值為：.3.4.4 折衷準(zhǔn)那么赫威斯法 這種方法要求決策者給定樂觀系數(shù)，且0,1。當(dāng)越接近1，決策結(jié)果越與樂觀或冒險(xiǎn)者相吻合；當(dāng)越接近零，決策結(jié)果越接近悲觀與保守者的需求。 .3.4.5

8、等能夠性準(zhǔn)那么拉普拉斯法 這種方法把形狀發(fā)生的概率都取成等能夠值，如m種形狀，每個(gè)形狀發(fā)生的概率取1/m 。.3.5 風(fēng)險(xiǎn)型決策分析 一項(xiàng)決策所產(chǎn)生的后果，取決于兩方面要素，即除了取決于決策者所選擇的行動(dòng)方案，還取決于決策者所無法控制或無法完全控制的客觀要素，前者通常稱為決策變量，后者稱為自然形狀。 風(fēng)險(xiǎn)型決策，是決策者根據(jù)幾種不同自然形狀能夠發(fā)生的概率所進(jìn)展的決策。 .3.5.1 風(fēng)險(xiǎn)型決策問題的特征 存在著決策者希望到達(dá)的一個(gè)或一個(gè)以上明確的決策目的，如利益較大，損失較小等。 存在著決策者可以自動(dòng)選擇的兩個(gè)或兩個(gè)以上的行動(dòng)方案，即存在兩個(gè)以上決策變量。存在著不以或不全以決策者的客觀意志為轉(zhuǎn)

9、移的兩種或兩種以上的自然形狀，即存在著兩種或兩種以上形狀變量。 不同行動(dòng)方案在不同自然形狀下的損益值可以預(yù)先確定出來。 各種自然形狀的出現(xiàn)概率可預(yù)先計(jì)算或估計(jì)出來，詳細(xì)可區(qū)分為客觀概率和客觀概率。.3.5.2 期望收益值準(zhǔn)那么 一個(gè)決策變量的期望值，就是它在不同自然形狀下的損益值或時(shí)機(jī)損益值乘上相對應(yīng)的發(fā)生概率之和。即期望收益決策，是以不同方案的期望收益作為擇優(yōu)的規(guī)范，選出期望收益最大的方案為最優(yōu)方案。.3.5.3 期望收益值準(zhǔn)那么的局限 以期望貨幣損益值為規(guī)范的決策方法普通只適用于以下幾種情況：概率的出現(xiàn)具有明顯的客觀性質(zhì)，而且比較穩(wěn)定；決策不是處理一次性問題，而是處理多次反復(fù)的問題；決策的

10、結(jié)果不會(huì)對決策者帶來嚴(yán)重的后果。采用期望值規(guī)范時(shí)，要求自然形狀的概率不變、決策后果函數(shù)不變。 .3.5.4 風(fēng)險(xiǎn)型決策的其他準(zhǔn)那么 概率優(yōu)勢法那么假設(shè)在決策問題中，方案ai的條件收益值不小于任一實(shí)數(shù)的概率，大于或等于方案aj的條件收益值不小于同一實(shí)數(shù)的概率，那么稱方案ai按概率優(yōu)于方案aj。-法那么在評價(jià)一個(gè)行動(dòng)方案時(shí)，不僅思索方案能夠帶來的期望收益值，同時(shí)也明確思索代表風(fēng)險(xiǎn)的條件收益方差。因此，法那么的判別根據(jù)普通是期望和方差的二元函數(shù)稱為評價(jià)函數(shù)，即 .3.5.5 貝葉斯決策分析 風(fēng)險(xiǎn)型決策的根本方法是將形狀變量視為隨機(jī)變量，用先驗(yàn)形狀分布表示形狀變量的概率分布，用期望值準(zhǔn)那么計(jì)算方案的稱

11、心程度。由于先驗(yàn)形狀分布與實(shí)踐情況存在一定誤差，為了提高決策質(zhì)量，需求經(jīng)過搜集有關(guān)形狀變量的補(bǔ)充信息，對先驗(yàn)概率進(jìn)展修正，用后驗(yàn)形狀分布進(jìn)展決策，這就是貝葉斯決策分析。.3.5.5.1 貝葉斯決策分析的根本方法 利用補(bǔ)充信息修正先驗(yàn)形狀概率分布，這是貝葉斯決策的關(guān)鍵。詳細(xì)來說，可以經(jīng)過全概率公式和貝葉斯公式，利用可得的概率值去修正先驗(yàn)概率分布，使其更符合實(shí)踐情況。全概率公式：貝葉斯公式：.貝葉斯決策的根本方法是，利用市場調(diào)查獲取的補(bǔ)充信息值H，去修正形狀變量的先驗(yàn)分布，即根據(jù)條件分布矩陣提供的較充分信息，用貝葉斯公式求出在信息值H發(fā)生的條件下，形狀變量的條件分布或條件密度，經(jīng)過修正的形狀變量的

12、分布稱為后驗(yàn)分布。后驗(yàn)分布可以更準(zhǔn)確地表示形狀變量概率分布的實(shí)踐情況。再利用后驗(yàn)分布對風(fēng)險(xiǎn)型決策問題作出決策分析，并測算信息的價(jià)值和比較信息的本錢。.貝葉斯決策分析的根本步驟驗(yàn)前分析：運(yùn)用形狀分析方法測算和估計(jì)形狀變量的先驗(yàn)分布，并計(jì)算各可行方案在不同自然形狀下的條件結(jié)果值。預(yù)驗(yàn)分析：比較分析補(bǔ)充信息的價(jià)值和本錢的過程。驗(yàn)后分析：利用補(bǔ)充信息修正先驗(yàn)分布，得到處理更加符合市場實(shí)踐的后驗(yàn)分布。再利用后驗(yàn)分布進(jìn)展決策分析，選出最稱心的可行方案，并對信息的價(jià)值和本錢作對比分析，對決策分析的經(jīng)濟(jì)效益情況作出合理的闡明。.貝葉斯決策分析的根本步驟序貫分析：適當(dāng)?shù)貙Q策分析全過程劃分為假設(shè)干階段，多階段相

13、互銜接，前階段決策結(jié)果是后階段決策的條件，構(gòu)成決策分析全過程。.3.5.5.2 貝葉斯決策信息的價(jià)值 完全信息價(jià)值EVPI的意義將可以提供形狀變量真實(shí)情況的補(bǔ)充信息稱為完全信息。掌握了完全信息的風(fēng)險(xiǎn)決策就轉(zhuǎn)化為確定型決策。 假設(shè)補(bǔ)充信息值Hj對每個(gè)形狀值都是完全信息值，那么完全信息值Hj對形狀值的期望收益值稱為完全信息價(jià)值的期望值，簡稱完全信息價(jià)值，記作EVPI。.補(bǔ)充信息價(jià)值EVAI的意義普通情況下，信息值Hj對形狀值 來說，條件概率 ，信息值并非完全信息價(jià)值，此時(shí)Hj稱為補(bǔ)充信息價(jià)值。設(shè)Hj為補(bǔ)充信息值，決策者掌握了補(bǔ)充信息值Hj前后期望收益值的添加量，或者掌握了補(bǔ)充信息值Hj前后期望損失

14、值的減少量，稱為補(bǔ)充信息值Hj的價(jià)值。全部補(bǔ)充信息值Hj價(jià)值的期望值，稱為補(bǔ)充信息價(jià)值的期望值。記作EVAI。 .完全信息價(jià)值EVPI的計(jì)算補(bǔ)充信息價(jià)值EVAI的計(jì)算 .3.5.6 部分期望決策分析法 根本模型當(dāng)形狀 且服從延續(xù)分布 時(shí)，決策變量 有兩種能夠性( 當(dāng)然亦為延續(xù)變量)。 ，呵斥過量或剩余損失額為 ，式中，k0為知的單件本錢?？傔^量損失額： ，呵斥缺乏損失額為： 式中， 為單件利潤?？?cè)狈p失額：. 總損失額應(yīng)為 與 之和。為求最優(yōu)決策 ，對上式求導(dǎo)，并令其值為零，解出的即是 。注：在詳細(xì)求導(dǎo)過程中，可分別從形狀變量 取值延續(xù)和離散兩種情況討論。.形狀變量服從不同分布時(shí)部分期望法的

15、運(yùn)用服從泊松分布服從正態(tài)分布N(,) 單位正態(tài)損失積分： .3.6 決策樹分析法 由于決策問題的特性，規(guī)范決策模型要符合兩個(gè)要求：能反映風(fēng)險(xiǎn)決策的環(huán)境，因此必然要采用事態(tài)體的表達(dá)方式。能反映決策的序慣性。決策樹這種構(gòu)模方式既簡明又能滿足上述兩項(xiàng)要求。決策樹是一種圖解法，它可以明晰直觀地表示出影響決策的各種要素，經(jīng)過判別各種方案出現(xiàn)的概率及最終期望值，確定出處理問題的行動(dòng)方案。 .3.6.1 決策樹的構(gòu)成 決策點(diǎn)，用口表示，闡明決策者必需在此選擇一項(xiàng)行動(dòng)方向，從它引出的分支叫方案分枝，每個(gè)方案分枝代表一個(gè)戰(zhàn)略，分枝數(shù)反映戰(zhàn)略的個(gè)數(shù)。方案枝，表示可供選擇的方案。時(shí)機(jī)點(diǎn)或方案結(jié)點(diǎn)，用表示，闡明這是一個(gè)預(yù)期隨機(jī)時(shí)間，其上方的數(shù)字表示該方案的收益期望值。 概率枝，也叫形狀分枝，闡明事件發(fā)生的能夠性，它從時(shí)機(jī)點(diǎn)引出，每條分枝上標(biāo)明