风险型决策分析
风险型决策分析
2024/7/17
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例题——收益值表及决策矩阵
2024/7/17
下例
14
解题步骤
• 各方案的最优结果值为
• 最满意方案a*满足Leabharlann q (a*)max
1i3
q(ai
)
q
(a1
)
• a*=a1为最满意方案
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悲观准则（max-min准则）
• 悲观准则也称保守准则，其基本思路是假 设各行动方案总是出现最坏的可能结果值， 这些最坏结果中的最好者所对应的行动方 案为最满意方案。
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等可能性准则决策步骤
• 假定各自然状态出现的概率相等，即 p(θ1)= p(θ2)=…= p(θn)=1/n
• 求各方案条件收益期望值或期望效用值
• 从各方案的条件收益期望值中找出最大者， 或找出期望效用值最大者，所对应的a*为最 满意方案，即a*满足
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等可能性准则举例
第四章 风险型决策分析
2024/7/17
1
风险型决策分析
• 存在两个或两个以上自然状态的决策问题， 每一行动方案对应着多个不同的结果，概 率分布可能是已知，也可能是未知。
• 本章首先介绍不确定型决策分析的几种准 则，然后介绍风险型决策分析的一般方法， 最后讨论状态分析、主观概率、风险度计 算等问题。
• 不确定型决策问题行动方案的结果值出现 的概率无法估算，决策者根据自己的主观 倾向进行决策，不同的主观态度建立不同 的评价和决策准则。
• 根据不同的决策准则，选出的最优方案也 可能是不同的。
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6
不确定型决策分析
风险型决策分析
三、信息的价值
正确的决策依赖足够和可靠 的信息，但获取信息是有代 价的。因此，是否值得花费 一定的代价去获得必要的信 息以供决策之需就成了一个 问题。
决策所需的信息分为两类：完全信 息和抽样信息。
完全信息：可以得到完全肯定的自然状
态信息。
抽样信息：通过抽样获得的不完全可靠
的信息。 抽样信息虽不可靠，但获得代价也 较小，多数情况下，也只可能获得这类 信息，以供决策之需。
完全信息的价值
例2
某化工厂生产一产品，由统计资料知该产品的次品率分5个等级（即5个种状态），每个 等级的概率如表2。进一步的分析知，次品率的高低和原料纯度有关，纯度越高，次品率越低。 为此，生产部门建议对原料增加一道“提纯”工序，能使原料处于S1状态，降低次品率。但提 纯也增加了成本，经核算，每批原料的提纯费为3400元。经估算，在不同纯度下其损益值如表3。 如果在生产前先将原料检验一下，通过检验可知每批原料处于何种纯度，这样可以对不同纯度的 原料采用不同的策略，即提纯或不提纯，从而使损益期望值为最大。
二、风险型决策分析的基本方法
1、期望值法
把采取的方案当成离散的随机变量，则m个方案就有m 个离散随机变量，和是方案对应的损益值。离散随机变量X m 的数学期望为
E ( X ) pi xi
i 1
式中 xi ——随机离散变量x的第i个取值，x=1,2…,m； pi ——x= xi时的概率 。 期望值法就是利用上述公式算出每个方案的损益期 望值并加以比较。若决策目标是期望值收益最大， 则选择收益期望值大的方案为最优方案。
方法的思想：设法寻找期望值作为一个变量随备选方案依 一定次序的变化而变化的规律性，只要这个期望值变量在该决 策问题定义的区间内是单峰的，则峰值处对应的那一个备选方 案就是决策问题的最优方案。这个方法类似于经济学中的边际 分析法。
风险型决策分析PPT
2、风险型决策分析的准则 （1）期望值准则 （2）满意度准则 （3）最大可能准则
（1）期望值准则
期望值准则：根据各方案的条件结果值的期望值的大小进行决策。以该 准则来进行决策的方法称之为期望损益决策法。 a.对于一个离散型的随机变量X，它的数学期望为：
b.期望损益决策法：计算各方案的期望损益值，并以它为依据，选择平 均收益最大或者平均损失最小的方案最为最佳决策方案。
方案。
（3）设方案 的最满意方案 则悲观准则
实质：持悲观准则的决策者往往经济势力单薄，当各状态出现的概 率不清楚时，态度谨慎保守，充分考虑最坏的可能性，采取“坏中 取好”的策略，以避免冒较大的风险。
接例1，例1中的决策问题用悲观准则进行决策分析。
3、折衷准则（不完全乐观也不完全悲观）
基本思路：假设各行动方案既不会出现最好的条件结果值，也不会出现 最坏的条件结果值，而是出现他们之间的某个折衷值，再从各个方案的 折衷值中选出一个最大者，其对应的方案即为最满意方案。 具体步骤（1）取定乐观系数a(0≤a≤1),计算各方案的折衷值，方案 的折衷值记为 （2）从各方案的折衷值选出最大者，其对应的方案就是最满 意方案，即这种准则最满意方案满足：
适用条件： 当选择最优方案花费过高或在没有得到其它方案的有关资料之 前就必须决策的情况下应采用满意度准则决策。
（3）最大可能准则
最大可能准则是以一次试验中事件出现的可能性大小作为选择方 案的标准，而不是考虑其经济的结果。在各状态中选择一个概率最大 的状态来进行决策。这样实质上是将风险决策问题当作确定型决策问 题来对待。
具体步骤：（1）计算在各方案在每种状态下的遗憾值 失值）
（即机会损
（2）从各方案的遗憾值中选出最大者，即：
风险型决策方法-PPT
(3) 剪枝。因为EV2> EV1, EV2> EV3, 所以,剪掉状态结点V1与V3所对应得方案 分枝,保留状态结点V2所对应得方案分枝。 即该问题得最优决策方案应该就是从国外
引进生产线。
例4:某企业,由于生产工艺较落后,产品成本 高,在价格保持中等水平得情况下无利可图, 在价格低落时就要亏损,只有在价格较高时才 能盈利。鉴于这种情况,企业管理者有意改进 其生产工艺,即用新得工艺代替原来旧得生产 工艺。
③ 选择平均收益最大或平均损失最 小得行动方案作为最佳决策方案。
大家应该也有点累了,稍作休息 大家有疑问得,可以询问
10
例2:试用期望值决策法对表7、1、1所描 述得风险型决策问题求解。
表7、1、1 每一种天气类型发生得概率及 种植各种农作物得收益
天气类型
极旱年 旱年
发生概率
0.1 0.2
水稻 10 12.6
n 单级风险型决策与多级风险型决策
(1)所谓单级风险型决策,就是指在整个决 策过程中,只需要做出一次决策方案得选择 ,就可以完成决策任务。实例见例3。
(2)所谓多级风险型决策,就是指在整个决 策过程中,需要做出多次决策方案得选择, 才能完成决策任务。实例见例4。
例3:某企业为了生产一种新产品,有3个方案可供决策
在上例中,显然
B1
B
B2
B3
B4
0.1 0.2 P 0.4 0.2 0.1
100 126 180 200 220
A 250 210 170 120
80
120 170 230 170 110
118 130 170 190 210
运用矩阵运算法则,经乘积运算可得
0.1
风险型决策(期望值法)
许多地理问题,常常需要在自然、经济、技术、市场等各 种因素共存的环境下做出决策。而在这些因素中，有许多是 决策者所不能控制和完全了解的。对于这样一类地理决策问 题的研究，风险型决策方法是必不可少的方法。 对于风险型决策问题，其常用的决策方法主要有最大可 能法、期望值法、决策树法、灵敏度分析法、效用分析法等。 在对实际问题进行决策时，可采用各种不同方法分别进 行计算、比较，然后通过综合分析，选择最佳的决策方案， 这样，往往能够减少决策的风险性。
期望值法概念及其应用
1）概念： 期望值决策法，就是计算各方案的期 望益损值，并以它为依据，选择平均收 益最大或者平均损失最小的方案作为最 佳决策方案。 期望值包括：①收益期望值；②损失 期望值。
2）期望损益决策的基本原理 期望损益决策的基本原理 一个决策变量d的期望值，就是它在不同自 然状态下的损益值乘上相对应的发生概率之和。
σi
16.5 13 7
d1 d2 d3
30 15 33
E(d1)=30×0.1+10×0.2+45×0.3+20×0.4=26.5 E(d2)=15×0.1+25×0.2+25×0.3+35×0.4=28 E(d3)=33×0.1+21×0.2+35×0.3+25×0.4=28 E(d2)= E(d3)> E(d1) δ2= E(d2)-min{15,25,25,35}=13 δ3= E(d3)-min{33,21,35,25}=7 因δ2> δ3,故应选方案d3为最优方案。
3）案例分析 ） 某化工厂为扩大生产能力，拟定了三种 扩建方案以供决策：①大型扩建；②中 型扩建；③小型扩建。如果大型扩建， 遇产品销路好，可获利200万元，销路差 则亏损60万元；如果中型扩建，遇产品 销路好，可获利150万元，销路差可获利 20万元；如果小型扩建，产品销路好， 可获利100万元，销路差可获利60万元。 根据历史资料，未来产品销路好的概率 为0.7，销路差的概率为0.3，试做出最佳 扩建方案决策。
风险型决策(已学过)
期望值法
总结词
期望值法是一种基于期望收益的决策方法，通过计算每个方案的期望收益值， 选择期望收益最大的方案。
详细描述
期望值法考虑了各方案在不同概率下的收益情况，通过加权平均计算出期望收 益值，从而作出最优决策。该方法较为全面，适用于已知概率分布的情况，但 需要准确估计各方案的概率和收益。
决策树法
最小遗憾准则
选择能最小化最坏结果与期望 结果之间差距的方案。
中值准则
选择中间值最大的方案，以避 免极端风险。
步骤
01
02
03
确定目标
明确决策的目的和要解决 的问题。
收集信息
收集与决策相关的所有可 能的信息和数据。
评估方案
根据准则评估每个方案的 优劣。
步骤
选择方案
实施方案
评估结果
反馈与调整
基于评估结果，选择最 优或次优方案。
02
风险型决策涉及到对未来不确定 性的预测和评估，以及根据这些 预测和评估做出相应的决策。
特点
存在不确定性
风险型决策涉及到未来的不确 定性，即决策者无法确定未来
事件的发生概率和影响。
存在多种可能的结果
风险型决策的结果不是确定的 ，而是存在多种可能的结果， 每种结果出现的概率不同。
需要考虑概率和损益
05
风险型决策的局限性与改进建议
局限性
信息不完全
风险型决策通常基于不完全的信息，导致决 策者难以准确预测未来事件。
概率估计误差
对事件发生的概率估计可能存在误差，影响 决策的准确性。
偏好不确定性
决策者的偏好可能存在不确定性，使得难以 确定最优的行动方案。
风险厌恶
决策者可能因为害怕损失而过度保守，错失 一些具有潜在高回报的行动。
第5章 风险型决策
第5章风险型决策如果有坏事可能发生，那么它一定会发生。
——墨菲定理5.1风险型决策基本原理一项决策所产生的后果,取决于两方面因素: (1) 决策者所选择的行动方案;(2) 决策者所无法控制(或无法完全控制)的客观因素。
前者通常称为决策变量,后者称为自然状态。
风险型决策(随机型决策),是决策者根据几种不同自然状态可能发生的概率所进行的决策。
决策者所采用的任何一个行动方案都会遇到一个以上自然状态所引起的不同后果,这些后果出现的机会用自然状态出现的概率表示。
不论决策者采用何种方案,都要承担一定的风险,所以,这种决策属于风险型决策。
一般风险型决策中,所利用的概率包括客观概率与主观概率。
本节仅考虑离散情况下的风险决策。
采用风险型决策模型假设:(1) 决策者的策略集A中有m个可行方案,即A = {A i} (1 ≤ i ≤ m);(2) 方案A的自然状态集合R,对应A都有n种可能的结局R j (1 ≤ j ≤ n),即R = {R j}(1 ≤ j ≤ n);(3) 当自然状态R j采取策略A时,对应的决策效用函数为:u(A i, R j) = u ij;(4) 对应A i (1 ≤ i ≤ m)的n种结局R j (1 ≤ j ≤ n)的发生概率P(R j) = p j已知,且p1+ p2+…+ p n = 1。
自然状态、策略与收益等要素可用损益矩阵表示如表6.1所示:表6.1 风险型决策损益矩阵风险型决策即在此约束条件下,寻求使F(A)最优的策略A*。
5.2最大可能性法则最大可能性法则(the most probable state principle)以最可能状态作为选择方案时考虑的前提条件。
按照最大可能性法则,在最可能状态下,可实现最大收益值的方案为最佳方案。
所谓最可能状态,是指在状态空间中具有最大概率的那一个状态。
例1:某酒厂对推出一种新型啤酒的问题进行决策分析。
拟采取的方案有3种:(1)大规模投资,年生产能力2500万瓶,每年固定成本费用300万元;(2)小规模投资,年生产能力1000万瓶,每年固定成本费用100万元;(3)不推出该种啤酒。
风险型决策(期望值法)
3）案例分析 ） 某化工厂为扩大生产能力，拟定了三种 扩建方案以供决策：①大型扩建；②中 型扩建；③小型扩建。如果大型扩建， 遇产品销路好，可获利200万元，销路差 则亏损60万元；如果中型扩建，遇产品 销路好，可获利150万元，销路差可获利 20万元；如果小型扩建，产品销路好， 可获利100万元，销路差可获利60万元。 根据历史资料，未来产品销路好的概率 为0.7，销路差的概率为0.3，试做出最佳 扩建方案决策。
自然状态 自然状态 状 行 动 方 案 态 概 率
销路好 0.7 200 150 100
销路差 0.3 -60 20 60
大型扩建 中型扩建 小型扩建
应用期望值法进行决策分析，其步骤是： （1）计算各方案的期望收益值： 大型扩建：E=0.7×200＋0.3×(-60)=122 中型扩建：E=0.7×150＋0.3×20=111 小型扩建：E=0.7×100＋0.3×60=88 E=0.7 100 0.3 60=88 （2）选择决策方案。根据计算结果，大型 扩建方案获利期望值是122万，中型扩建 方案获利期望值是111万元、小型扩建方 案获利期望值是88万元。因此，选择大 型扩建方案是最优方案。
风险型决策分析 ---期望值法 ---期望值法
许多地理问题,常常需要在自然、经济、技术、市场等各 种因素共存的环境下做出决策。而在这些因素中，有许多是 决策者所不能控制和完全了解的。对于这样一类地理决策问 题的研究，风险型决策方法是必不可少的方法。 对于风险型决策问题，其常用的决策方法主要有最大可 能法、期望值法、决策树法、灵敏度分析法、效用分析法等。 在对实际问题进行决策时，可采用各种不同方法分别进 行计算、比较，然后通过综合分析，选择最佳的决策方案， 这样，往往能够减少决策的风险性。
风险型决策分析
112万元
A1 引 进
功
不变（0.6）
失
下跌（0.1）
败 (0.4) 40万元 上涨（0.3） 不变（0.6）
76万元
图 4 例2的多级决策树及分析计算
二、信息的价值
正确的决策依赖足够和可靠的信息，但获取信息是有代价的。因 此，是否值得花费一定的代价去获得必要的信息以供决策之需就成了 一个问题。 决策所需的信息分为两类：完全信息和抽样信息。 完全信息：可以得到完全肯定的自然状态信息。 抽样信息：通过抽样获得的不完全可靠的信息。 抽样信息虽不可靠，但获得代价也较小，多数情况下，也只可能 获得这类信息，以供决策之需。
期望值法
例 1 某企业要决定一产品明年产量，以便早做准备。假定产量大小主 要根据其销售价格好坏而定。据以往经验数据及市场预测得知：未来 产品售价出现上涨、不变和下跌三种状态的概率分别是0.3、0.6和0.1。 若该产品按大、中、小三种不同批量（即三种不同方案）投产，则下 一年度在不同价格状态下的损益值可以估算出来，如表1所示。现要 求通过决策分析来确定下一年度产量，使产品获得的收益期望最大。
30.6万元
上涨（0.3）
不变（0.6） 下跌（0.1）
40万元 32万元 - 6万元
A1 A2 A3
33.6万元
上涨（0.3） 不变（0.6） 下跌（0.1）
36万元
34万元 24万元
17.0万元
上涨（0.3） 不变（0.6） 下跌（0.1）
20万元 16万元 14万元
图 3 例1的决策分析过程和结果
表 1 例1的益损表值
益 损 自然状态 概 率 价格上涨θ1 0.3 40 36 20
单位：万元
价格下跌θ3 0.1 32 34 16 -6 24 14
风险型决策分析
风险型决策分析首先，我们需要明确潜在的不确定因素，即可能会影响决策结果的因素。
这些不确定因素可以是市场波动、技术风险、竞争对手行动等等。
我们需要对这些因素进行分析和评估，以了解它们对决策结果的潜在影响。
接下来，我们需要确定每种选择方案的风险和潜在收益。
我们可以使用各种方法和模型来评估每种选择方案的潜在结果，并量化其风险。
一种常用的方法是使用概率分布函数来描述每种结果的可能性和概率。
我们可以通过搜集相关数据、进行市场调研和专家咨询来估计概率分布函数的参数。
然后，我们需要对每种选择方案进行风险评估和潜在收益分析。
我们可以使用各种指标来衡量风险和收益，如预期收益、风险敞口、风险价值等。
通过比较每种选择方案的风险和潜在收益，我们可以确定最优的决策方案。
最后，我们需要考虑决策方案的可行性和可接受程度。
即使一个决策方案在理论上具有最高的潜在收益，但如果其风险过高或不符合组织的目标和政策，那么我们可能需要考虑其他方案。
因此，在做出最终决策之前，我们还需要考虑其他因素，如资源可用性、时间限制、组织文化等。
综上所述，风险型决策分析是一种使用概率和统计方法来评估选择方案的风险和潜在收益的决策过程。
通过对不确定因素的分析和评估，以及对风险和潜在收益的量化分析，我们可以做出基于风险的决策，并选择最优的方案。
然而，我们还需要考虑其他因素，以确保选择的方案是可行和可接受的。
风险型决策分析是一种复杂的决策方法，需要全面评估各种可能的结果和相应的风险。
在进行风险型决策分析时，有一些关键的步骤和工具可以帮助我们做出准确和明智的决策。
首先，我们需要建立一个清晰的决策目标。
了解我们希望达到的目标将有助于确定需要评估和考虑的因素，并为决策提供明确的方向。
例如，在选择投资方案时，我们的目标可能是最大化投资回报，因此我们将寻找最低风险但回报最高的方案。
其次，我们需要识别和评估潜在的不确定因素和风险。
这些因素可以包括市场情况、地方政策、技术变革、竞争态势等。
第3章 风险型决策分析
2 E (d2 ) min{15, 25, 25,35} 28 15 13
3 E (d3 ) min{33, 21,35, 25} 28 21 7
最优决策为：每日生产120件。
具有完全信息的期望利润： 3000*0.2+3300*0.3+3600*0.4+3900*0.1=3420 EVPI = 3420-3320=100，即企业为调查市场信息所值 得付费的上限为100。
22
三、期望损益决策法中的几个问题
问题1：期望损益值相同方案的选择 在一项决策中，如果期望收益值最大（或期望损失值最 小）的方案不止一个时，就要选取离差最小的方案为最优 方案。
P ( j ) 自然状态 j 的发生概率。
8
2、期望值决策准则
决策变量的期望值包括3类：
①收益期望值（如利润、产值等）； ②损失期望值（如成本、投资等）； ③机会期望值（如机会收益，机会损失等)。
每一个行动方案即为一个决策变量，其取值就是每个方
案在不同自然状态下的损益值。把每个方案的各损益值和 相对应的自然状态概率相乘再加总，得到各方案的期望损 益值，然后选择收益期望值最大者损失期望值最小者为最 优方案。
按决策技术定义的离差为 i E(di )- min( dij )
j
式中， i ——第i个方案的离差； E(di ) ——第i个方案的期望损益值；
min(dij )——第i个方案在各种状态下的最小损益值。
j
风险型决策分析
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折衷准则
• 乐观准则和悲观准则对自然状态的假设 都过于极端。折衷准则既非完全乐观， 也非完全悲观。
• 折衷准则基本思路是假设各行动方案既 不会出现最好的条件结果值，也不会出 现最坏的条件结果值，而是出现最好结 果值与最坏结果值之间的某个折衷值， 再从各方案的折衷值中选出一个最大者， 对应的方案即为最满意方案。
• 具体步骤
–根据决策矩阵选出每个方案的最小条件结果值 –从这些最小值中挑一个最大者，所对应的方案就是最
满意方案
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悲观准则
• 设方案的最小收益值为
q
(ai
)
min
1 jn
qij
• 悲观准则的最满意方案应满足
q (a*)
max
1im
q (ai
)
max min
1im 1 jn
qij
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折衷准则的决策步骤
• 取定乐观系数α（0≤α≤1），计算各方案的 折衷值，方案ai的折衷值记为h(ai)，即
• 从各方案的折衷值中选出最大者，其对应 的方案就是最满意方案，即折衷准则最满 意方案满足
有时我们会碰到这样的情况，一个决策方案 对应几个相互排斥的可能状态，每一种状态都 以一定的可能性（概率0-1）出现，并对应特 定结果，这时的决策就被称为风险型决策。风 险型决策的目的是如何使收益期望值最大，或 者损失期望值最小。期望值是一种方案的损益 值与相应概率的乘积之和。如决策树。
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例题——收益值表及决策矩阵
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下例
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管理学风险型决策和不确定性决策方法案例分析
课业6 风险型决策和不确定性决策方法课业名称风险型决策和不确定性决策方法应用课业类型定量分析学生姓名：学号：专业：电子商务班级071班与本案例相关的知识概述1）期望值是一种方案的损益值与相应概率的乘积之和；2）决策树就是用树枝分叉形态表示各种方案的期望值，剪掉期望值小的方案枝，剩下的最后的方案即是最佳方案；3）悲观法即保守法，在方案取舍时，首先，取各方案在各种状态下的最小损益值（即最不利的状态发生），然后，在个方案的最小损益值中去最大值对应的方案；4）乐观法即冒险法，在方案取舍时，首先取各方案在各种状态下的最大损益值（即最有利的状态发生），然后，在各方案的最大损益值中去最大值对应的方案；5）后悔法，在方案取舍时，首先计算各方案在各自然状态下的后悔值（某方案在某自然状态下的后悔值=该自然状态下的最大收益-该方案在该自然状态下的收益），并找到个方案的最大后悔值，然后进行比较，吧最大后悔值最小的方案作为最终的选择；案例一案例一：某企业为了增加某种产品的生产能力，提出甲、乙、丙三个方案。
甲方案是从国外引进一条生产线，需投资800万元；乙方案是改造原有生产车间，需投资250万元；丙方案是通过次要零件扩散给其它企业生产，实现横向联合，不需要投资。
根据市场调查与预测，该产品的生产有效期是6年，在6年内销路好的概率为0.7，销路不好的概率为0.3。
在销路好的情况下，甲方案可以盈利430万元，乙方案可盈利210万元，丙方案可盈利105万元；在销路不好的情况下，甲方案将亏损60万元，乙方案可盈利35万元，丙方案可盈利25万元。
问题：试用决策树法选择决策方案。
滞销畅销 0.3 0.7 甲方案 -60万元 430万元 乙方案 35万元 210万元 丙方案 25万元 105万元甲方案的期望值：-60 * 0.3 + 430 * 0.7 = 283万元 乙方案的期望值： 35 * 0.3 + 210 * 0.7 = 157.5万元 丙方案的期望值： 25 * 0.3 + 105 * 0.7 = 81万元 所以采用甲方案；AB-604300.70.335210251050.30.30.70.7方案损益值 概率市场 状态决策 C案例二案例二：某企业开发新产品，经过预测市场需求为高、中、低三种自然状态，概率很难预知。
风险型决策方法-14风险型决策方法
04
风险型决策方法案例分析
案例一：投资决策的风险型决策方法应用
实物期权法
通过评估投资机会的潜在价值和不确定性， 综合考虑投资的时间选择、灵活性等因素，
为投资者提供决策依据。
A 总结词
实物期权法、敏感性分析、蒙特卡 洛模拟
B
C
D
蒙特卡洛模拟
通过模拟投资环境的多种可能结果，评估 投资项目的风险和预期回报，为投资者提 供决策支持。
VS
详细描述
最大可能法通过比较各个方案的可能性， 选择可能性最大的方案作为最优方案。这 种方法适用于概率分布较为明确的情况， 但忽略了其他方案的潜在收益和风险。
期望值法
总结词
期望值法是一种基于期望收益的决策方法，通过计算每个方案的期望值和标准差来评估方案的优劣。
详细描述
期望值法首先计算每个方案的预期收益，然后根据风险偏好和目标函数对方案进行排序。该方法考虑 了风险和收益的平衡，适用于多目标决策和风险偏好不同的决策者。
支持向量机
利用机器学习算法，对市场数据进行分类和 预测，提高预测精度。
案例四：项目评估的风险型决策方法应用
总结词
风险矩阵、敏感性分析、 概率分析
敏感性分析
分析项目评估的关键参数 变化对项目效益的影响， 确定最优方案。
风险矩阵
评估项目中的潜在风险和 影响，为风险管理提供依 据。
概率分析
评估项目风险发生的概率 和影响程度，为项目决策 提供依据。
详细描述
敏感性分析法首先确定关键因素，然后分析这些因素在一定范围内的变化对方案的影响。该方法能够评估方案的 稳健性和风险，适用于存在大量不确定因素和关键变量的风险型决策问题。
贝叶斯决策法
要点一
风险型决策分析
表2：年度损益表
单位：万元
方案
A1全部改造 A2部分改造
年度损益值 投资
销路好（P=0.7） 销路不好（P=0.3）
280
100
-30
150
45
10
使用期/年
10 10
解：决策树绘制如下
多阶决策分析
多阶决策是指在一个决策问题中包含着两个或两个 以上层次的决策，即在一个决策问题的决策方案中 又包含这另一个或几个决策问题，只有当低一层次 的决策方案确定以后，高一层次的决策方案才能确 定。
直线，每条直线表示一个备选方案。 3. 状态节点：在每个方案枝的末端画上一个圆圈“○”
并注上代号叫做状态节点。 4. 概率枝：从状态结点引出若干条直线“—”叫概率
枝，每条直线代表一种自然状态及其可能出现的 概率（每条分枝上面注明自然状态及其概率）。 5. 结果点：它是画在概率枝的末端的一个三角结 点。
例1：某企业为了生产某种新产品，决定对一条生产线的 技术改造问题拟出两种方案，一是全部改造，二是部分改 造。若采用全部改造方案，需投资280万元；若采用部分改 造方案只需投资150万元。两个方案的使用期都是10年。估 计在此期间，新产品销路好的概率是0.7，销路不好的概率 是0.3，两个改造方案的年度损益值如表1所示，请问该企 业的管理者应如何决策改造方案。
表1：年度损益表
单位：万元
方案
A1全部改造 A2部分改造
投资
280 150
年度损益值
销路好（P=0.7） 销路不好（P=0.3）
100
-30
45
10
使用期/年
10 10
例2：如果对例5中的问题分为前4年和后6年两期考虑，根据 市场调查研究及预测分析，前4年新产品销路好的概率为0.7， 而且前4年销路好后6年销路也好的概率为0.9；但若前4年销路 差，则后6年销路也差的概率为0.6。在这种情况下，企业的管 理者应采用生产线全部改造和部分改造哪个方案更好些？
风险型决策
风险型决策(Risk Type Decision/decision making under risk)风险型决策概述风险型决策：是指决策者对决策对象的自然状态和客观条件比较清楚，也有比较明确的决策目标，但是实现决策目标必须冒一定风险。
与风险型决策相关的概述文字风险型决策是指每个备选方案都会遇到几种不同的可能情况，而且已知出现每一种情况的可能性有多大，即发生的概率有多大，因此在依据不同概率所拟定的多个决策方案中，不论选择哪一种方案，都要承担一定的风险。
先验概率：根据过去经验或主观判断而形成的对各自然状态的风险程度的测算值。
自然状态：指各种可行方案可能遇到的客观情况和状态。
损益矩阵：一般有三部分组成：可行方案、自然状态及其发生的概率、各种行动方案的可能结果。
把这三部分内容在一个表上表现出来，这个表就是损益矩阵表。
不同标准的决策方法常用的方法有：以期望值为标准的决策方法、以等概率（合理性）为标准的决策方法、以最大可能性为标准的决策方法等。
（一）各种方法描述以期望值为标准的决策方法：以收益和损失矩阵为依据，分别计算各可行方案的期望值，选择其中期望收益值最大（或期望损失值最小）的方案作为最优方案。
设E(di)表示第个方案的期望值；xij表示采取第i个方案，出现第j种状态时的损益值；P(θj) 表示第j种状态发生的概率，总共可能出现m种状态，则期望损益的计算公式为：以等概率（合理性）为标准的决策方法：由于各种自然状态出现的概率无法预测，因此假定几种自然状态的概率相等，然后求出各方案的期望损益值，最后选择收益值最大（或期望损失值最小）的方案作为最优决策方案。
以最大可能性为标准的决策方法：此方法是以一次试验中事件出现的可能性大小作为选择方案的标准，不是考虑其经济的结果。
（二）各种方法的适用场合1．以期望值为标准的决策方法一般适用于几种情况：（1）概率的出现具有明显的客观性质，而且比较稳定；（2）决策不是解决一次性问题，而是解决多次重复的问题；（3）决策的结果不会对决策者带来严重的后果。
确定型决策、不确定型决策、风险型决策的比较分析
确定型决策、不确定型决策、风险型决策的比较分析叶伟内容摘要：决策按照状态空间分类，可分为确定型决策、不确定型决策和风险型决策三类。
本文就这三种决策的基本概念、使用原则、适用范围和优缺点等几个方面进行了综合的比较分析。
关键词：确定型决策不确定型决策风险型决策Abstract:According to the state space, the decision-making may be divided into decision making under certainty , decision making under uncertainty and decision making under risk. This article has carried on the comparative analysis of their basic concept, their use principle, their applicable scope and their good and bad points and so on.Keywords:Decision-making under certainty Decision-making under uncertainty Decision-making under risk1．引言决策是理性人普遍从事的一种活动，也是极为重要的制胜手段。
它的核心是，对未来活动的多个目标及用途做出合理的选择，以寻求最满意的行动方案。
决策具有以下特点：①面对新问题和新任务做出科学决定，属于创造性的管理活动；②必须对实际行为有直接的指导作用；③具有多因素、多目标、不要确定性与方案的多样性，以及决策影响的时效性和一次性。
现代决策理论的主要特点在于，以概率和数理统计为基础，以统计判定理论和高等数学为工具，广泛地收集和处理信号，考虑人的心理和外在环境、市场等应变因素，知道人们把各类工程技术因素与经济效益统一起来做定量分析，并以电子计算机为辅助手段，研究决策的性质和规律、模型与方法，以寻求整体的最优解或满意解。
风险型决策
2)预验分析 在补充新信息前，先对补充信息是否 合算作出分析，从而决定是否补充新信息。
3)后验分析 根据获得的新信息，对先验概率分布 进行修正，得到后验概率分布，在此基础上作出决策， 并计算出补充信息的价值。
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18
1、先验分析（p168） 2、预验分析
d n
u 1 n
u m n
求：最优决策d*。
问题：怎样构造解法？
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9
2.解法一：最大期望利润（收益）准则
步骤：-求每个决策dj 的期望利润 E (dj )； -最大期望利润 max E (dj )对应的决策即d*。
例2 条件同例1，并知状态概率为0.2，0.5，0.3，求d*。
P(i ) i
E OL(d2 )=40×0.2+13×0.5+0×0.3=14.5。
EOL (d1 ) ＜ EOL (d2 )， ∴编d辑*p=pt d1，即增加设备投资。
12
P161 例7.3
三、决策树分析法
决策树是由结点和分枝构成的树状图形
-决策结点 ，由此出发的分枝称方案分支，每个分支 表示一个方案
-状态结点 ，由此出发的分枝称为概率分枝，每个分 支表示一个自然状态
第七章 风险型决策
（Risk Type Decision ）
第一节 基本概念 第二节 风险型决策
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1
决策是在人们的政治、经济、技术和日常生活中， 为了达到预期的目的，从所有可供选择的多个方案中， 找出最满意的方案的一种活动。
著名的诺贝尔经济学奖获得者西蒙有一句名言 “管理就是决策，管理的核心就是决策”。
决策分析在经济及管理领域具有非常广泛的应用。 在投资分析、产品开发、市场营销，工业项目可行性 研究等方面的应用都取得过辉煌的成就。
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日销售量（箱） 200
210
概率P
0.3
0.4
220
230
0.2
0.1
•问该厂今年夏天每日生产量应定为多少，才能使利润最大？
•
（1）首先计算各个方案在不同自然状态下的收益值 。设A代表日计划产量，D代表市场的日可能销售量 ，则每日利润额的计算方法如下：
•
• （2）计算各方案的期望收 益值
•—第i个方案在各种状态下的最小损益值 。
•
• 例1：设有一个四种状态、三个方案的决策问题。 各状态发生的概率及每一方案在各个状态下收益值 如表1所示。试用期望损益决策法确定最优方案。
•表1： 收益值表
•
解： 首先计算各方案的期望收益值 E(d1)=30×0.1+10×0.2+45×0.3+20×0.4=26.5 E(d2)=15×0.1+25×0.2+25×0.3+35×0.4=28 E(d3)=33×0.1+21×0.2+35×0.3+25×0.4=28 由最大期望值准则可知，最优方案为d2、d3。 因此，需比较这两个方案的离差。
＝ E(d2)－min(15,25,25,35)＝28－15＝13 ＝ E(d3)－min(33,21,35,25)＝28－21＝7 因 < ，所以，应该选取方d3作为最优方案。
•
风险的内涵
风险衡量公式R=f (C，P)，其中C表示出现的结果（ 损失），用P表示损失出现的概率，R表示风险
1、风险意味着出现损失，或者是未实现预期的目标 值。
2、这种损失出现与否是一种不确定性随机现象，它 可用概率表示出现的可能程度，不能对出现与否作 出确定性判断。
•
什么是风险型决策
风险型决策也称随机型决策，是指决策者根据几种 不同的自然状态可能发生的概率所进行的决策。
• （3）根据期望收益最大原则，应选择日产量210
•
第一节 风险决策的期望值准则及其应用
三、期望损益值相同方案的选择 在一项决策中，如果期望收益值最大或期望损失
值最小）的方案不止一个时，就要选取离差最小的方 案为最优方案，按决策技术定义的离差为：
•—第i个方案的离差； •—第i个方案的期望损益值；
•
表1：某化工厂扩建问题决策表 单位：万元
•
•解： •（1）计算各方案的期望收益值: • 大型扩建:E(d1)=0.7*200+0.3*(-60)=122( 万元) • 中型扩建:E(d2)=0.7*150+0.3*20=111(万元) • 小型扩建:E(d3)=0.7*100+0.3*60=88(万元)
•
风险的概念
关于风险的定义主要有以下几种代表性观点：
1、风险是关于不愿发生的事件发生的不确定性之客观体现 －美国风险问题专家A.H.威雷特 2、风险是可测定的不确定性－美国经济学家F.H.奈特 3、风险是指实际结果与预期结果相背离从而产生损失的一种
不确定性。－我国学者
风险的特点
1、客观性 2、偶然性 3、损害性 4、不确定性 5、相对性（或 可变性）
期望值决策准则： 根据每个方案的期望值选择收益期望最大者或者损 失期望最小者为最优方案。
•
• 例1:某化工厂为扩大生产能力,拟定了三种扩建方案 以供决策:1.大型扩建;2.中型扩建;3.小型扩建.如果大 型扩建,遇产品销路好,可获利200万元,销路差则亏损 60万元;如果中型扩建,遇产品销路好,可获利150万元, 销路差可获利20万元;如果小型扩建,遇产品销路好,可 获利100万,销路差可获利60万元.根据历史资料,预测 未来产品销路好的概率为0.7,销路差的概率为0.3,试 作出最佳扩建方案决策。
•（2）选择决策方案 • 根据计算结果,大型扩建方案能获利122万元,中型 扩建方案能获利111万元,小型扩建方案能获利88万 元。因此,选择大型扩建方案是决策最优方案。
•
• 例2：某副食商店销售鲜鱼，平均售价为16元/公斤，平均成 本8元/公斤。销售宗旨是当天进货当天销售。如果当天卖不出 去，折价处理平均损失2元/公斤，已知该店以往每天鲜鱼销售 的市场需求量状态及其概率资料如表2所示，试问该店管理者应 如何决策每天进货量？
决策者所采用的任何一个行动方案都会遇到一个以 上自然状态所引起的不同结果，这些结果出现的机会 是用各种自然状态出现的概率来表示的。不论决策者 采用何种方案，都要承担一定的风险，这种决策属于 风险型决策。
•
风险型决策的内涵条件
（1）存在着决策者希望达到的目标（如收益最大或 损失最小）； （2）存在着两个或两个以上的方案可供选择； （3）存在着两个或两个以上不以决策者主观意志为 转移的自然状态； （4）可以计算出不同方案在不同自然状态下的损益 值； （5）在可能出现的不同自然状态中，决策者不能肯 定未来将出现哪种状态，但能确定每种状态出现的概 率。
•表2：市场销售资料
单位：万元
市场需求（公斤/天）
100
200
300
400
概率P
0.2
0.5
0.2
0.1
•
• （1）首先计算各个方案在不同自然状态下的收益值 • 将计算的各项收益值填入下表
•
• （2）计算各方案的期望收 益值
•
• 例3：某冷饮厂拟确定今年夏天某种冷饮的月计划产量 。该种冷饮每箱成本为100元，售价为200元，每箱销售 后可获利100元。如果当天销售不出去，每剩下一箱就要 由于冷藏费及其他原因而亏损60元。通过统计分析和市 场预测，确认当年市场销售情况如表3所示
•
第一节 风险决策的期望值准则及其应用
•二、风险型决策分析的期望值准则——风险型 决策分析的主要决策准则 •一个决策变量d的期望值，就是它在不同自然状 态下的损益值（或机会损益值）乘上相对应的发 生概率之和，即
•
决策变量的期望值包括三类： （1）收益期望值（利润期望值、产值期望值等） （2）损失期望值（成本期望值、投资期望值等） （3）机会期望值（机会收益期望值、机会损失期望 值等。
风险型决策分析
2020年7月28日星期二
第一节风险决策的期望值准则及其应用
一、风险型决策分析 风险的概念 一般认为，风险（risk）是指某一事件出现的实 际状况与预期状况（即实际值与预期值）有背离 ，从而产生的一种损失。这种损失有时表现为实 际值的绝对减少，有时表现为相对减少或机会损 失。而这种背离或差异的出现又是不确定性的， 即是以一定的概率随机发生的，而不是事先能准 确预计的。