决策理论与方法-第3章风险型决策分析
合集下载
相关主题
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
风险是指实际结果与预期结果相背离而产生损失的一 种不确定性。
3.1
风险决策的期望值准则及其应用
一、风险型决策分析
用C表示出现的结果(损失),用P表示损失出现的概 率,用R表示风险,则R是C和P的函数:
R=f(C,P) 风险型决策分析在状态概率已知的条件下进行。一旦各 自然状态的概率经过预测或估算被确定,在此基础上的 决策分析所得到的最满意方案就具有一定的稳定性。
3.2
决策树分析方法
二、应用实例
例3-7 对例3-6中的问题分为前4年和后6年两期进行考虑。根 据市场调查研究和预测分析,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 年新产品销路差,则后6年销路也差的概率为0.6。在这种情 况下,应该如何决策改造方案?
3.1
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
(二)案例分析
例3-2 某冷饮厂拟定今年夏天(七、八两月)某种冷饮的 日计划产量。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,过剩 一箱就要由于冷藏费及其它原因而亏损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3-2所示。
第三章 风险型决策分析
3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 风险决策的期望值准则及其应用 决策树分析方法 贝叶斯决策分析 风险决策的灵敏度分析 效用理论及风险评价
3.1
风险决策的期望值准则及其应用
一、风险型决策分析
风险是关于不愿发生的事件发生的不确定性之客观体 现。 ————A.H.威雷特 风险是可测定的不确定性。 ————F.H.奈特
3.1
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
(二)案例分析
表3-1 某化工厂扩建问题决策 单位:万元
自 然状 态 θ 状态 概率 p 行 动方 案 d 大型扩建d1 中型扩建d2 小型扩建d3
销路好θ1 P1=0.7 200(d11) 150(d21) 100(d31)
销路好θ1 P2=0.3 -60(d12) 20(d22) 60(d32)
贝叶斯决策分析
二、贝叶斯决策的基本原理
把全概率公式和贝叶斯公式结合,有:
P(i | A)
P( A | i ) P(i )
P( A | ) P( )
j 1 j j
n
3.3
贝叶斯决策分析
三、贝叶斯决策的基本方法
【引例】盒子里有100枚均匀的硬币,有60枚是 正常的,40枚两面都是徽。从盒子中任取一枚 让你猜是哪一类硬币。猜中得10元,猜不中不 得钱。你猜是哪一类? 如果现在抛掷3次,3次都出现徽,你又如何猜?
3.1
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
风险型决策分析最主要的决策准则是期望值准则。
(一)期望损益决策的基本原理
一个行动方案di的期望损益值,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。
E (di ) p( j )dij
j 1
n
3.1
风险决策的期望值准则及其应用
三、贝叶斯决策的基本方法
条件分布矩阵
P( H1 | 1 ) P ( H1 | 2 ) P( H1 | n ) P( H | ) P( H | ) P( H | ) 2 1 2 2 2 n P( H m | 1 ) P ( H m | 2 ) P ( H m | n )
3.3
贝叶斯决策分析
二、贝叶斯决策的基本原理
决策者对自然状态提出某一概率分布。后来通 过调查又获得许多信息,则应该用后来的补充 信息改进原来的概率分布。
全概率公式: P( A) P( A | i ) P(i )
i 1 n
贝叶斯公式:
P( A) P( | A) P( A)
3.3
3.1
风险决策的期望值准则及其应用
一、风险型决策分析
风险型决策一般包含以下条件:
(1)存在着决策者希望达到的目标;
(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。
二、风险型决策分析的期望值准则
(二)案例分析
例3-1 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,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。其决策表如表3-1。
(二)风险型决策中完整情报的价值
EP p j max(dij )
j 1 1i m
n
Ev EP E(d )
3.1
风险决策的期望值准则及其应用
三、期望损益决策法中的几个问题
(二)风险型决策中完整情报的价值
计算例3-2的完整情报的价值 。
日销 量 状 (箱) 条 态 件 概 利 率 润 日 产 量 (箱) 200 ( d1 ) 210 ( d2 ) 220 ( d3 ) 230 ( d4 ) 200 0.3 20000 - - - 210 0.4 - 21000 - - 220 0.2 - - 22000 - 230 0.1 - - - 23000
3.3
贝叶斯决策分析
一、贝叶斯决策的意义
在管理决策的过程中,往往存在两种偏向: 一是缺少调查,对状态变量的情况掌握非常粗略,这时 做决策使决策结果与现实存在很大差距,造成决策失误。 二是进行了细致的调查,但是产生的费用很高,使信息 没有对企业产生应有的效益。 这两个倾向,前者没有考虑信息的价值,后者没有考虑 信息的经济性。只有将两者有机地结合起来,才能提高 决策分析的科学性和效益性。 这就是贝叶斯决策要解决的问题。
3.2
决策树分析方法
三、多阶段决策分析
方案 投资
前3年
年收益
后7年
经营好 经营差 经营好 经营差 甲:建中型店 400 乙:建小型店 150 经营好再扩建 再投210 100 60 10 2 150 60 150 10 2 10
第三章 风险型决策分析
3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 风险决策的期望值准则及其应用 决策树分析方法 贝叶斯决策分析 风险决策的灵敏度分析 效用理论及风险评价
3.2
决策树分析方法
二、应用实例
例3-5 某市果品公司准备组织新年(双节)期间柑桔的市场供应,供应时间预计 为70天。 根据现行价格水平,每公斤柑桔进货价格为3元,零售价格为4元,每公斤的销 售纯收益为1元。 零售经营新鲜果品,一般进货和销售期为一周(7天)。如果销售时间超过一周, 平均每公斤损失0.5元。 根据市场调查,柑桔销售量与当前其他水果的供应和销售情况有关: (1)如果其他水果充分供应,柑桔日销售量将为6000公斤; (2)如果其他水果供应稍不足,则柑桔日销售量将为8000公斤; (3)如果其他水果供应不足进一步加剧,则会引起价格上升,则柑桔的日销售 量将达到10000公斤。 调查结果显示在这期间,水果储存和进货状况将引起水果市场5周是其他水果价 格上升,3周是其他水果供应稍不足,2周是其他水果充分供应。现在需提前两 个月到外地订购柑桔,由货源地每周发货一次。
3.2
决策树分析方法
三、多阶段决策分析
多阶段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 着另一个或几个决策问题。只有当低一层次的决策方案 确定之后,高一层次的决策方案才能确定。因此,处理 多阶决策问题必须通过依次的计算,分拆和比较,直到 整个问题的决策方案确定为止。
3.1
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
(二)案例分析
表3-2 冷饮日销售量概率表 日销量(箱) 概率 200 0.3 210 0.4 220 0.2 230 0.1
3.1
风险决策的期望值准则及其应用
三、期望损益决策法中的几个问题
(一)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)的行动方案不止一个,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:
3.3
贝叶斯决策分析
三、贝叶斯决策的基本方法
贝叶斯决策的基本步骤如下:
1.验前分析; 2.预验分析; 3.验后分析; 4.序贯分析。
3.3
贝叶斯决策分析
三、贝叶斯决策的基本方法
例3-9 某工厂计划生产一种新产品,其销售情况有好 (1)、中(2)和差(3)三种,根据以往的经验,估 计三种情况的概率分布和利润如下表所示。
3.2
决策树分析方法
二、应用实例
根据以上情况,该公司确定进货期为一周,并设计了3种进货方案:A1进货方案 为每周进货10000×7=70000(公斤);A2进货方案为每周进货8000×7=56000 (公斤);进货方案为每周进货6000×7=42000(公斤)。A3在“双节”到来 之前。公司将决策选择哪种进货方案,以便做好资金筹集和销售网点的布置工 作。
3.2
决策树分析方法
一、决策树基本分析法
决策树又称决策图,是以方框、圆圈、三角形为结点, 由直线连接而形成的一种像树枝形状的结构。单阶段决 策树如下图所示。
状态点 概率枝 概率枝 概率枝 收益值( 或损失值 ) 收益值( 或损失值 ) 收益值( 或损失值 )
1
方 枝 案
决策点 概率枝 收益值( 或损失值 ) 收益值( 或损失值 ) 收益值( 或损失值 )
3.2
决策树分析方法
二、应用实例
例3-6 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。两种方案的试用期均为 10年。不同方案需要不同投资额,同时新产品在改造后的10年期间面临 两种自然状态:销路好和销路不好。不同方案的投资以及在不同自然状 态下的收益如下表所示。问应该如何决策改造方案? 方案 投资 年度收益 销路好 (P=0.7) 全部改造 部分改造 280 150 100 45 销路不好 (P=0.3) -30 10 10年 10年 试用期
方
案
枝
2
3
状态点
概率枝 概率枝
3.2
决策树分析方法
一、决策树基本分析法
运用决策树进行决策的步骤
(1)根据实际决策问题,以初始决策点为树根出发, 从左至右分别选择决策点、方案枝、状态点、概率枝等 画出决策树;
(2)从右至左逐步计算各个状态结点的期望收益值或 期望损失值,并将其数值标在各点上方; (3)在决策点将各状态节点上的期望值加以比较,选 取期望收益值最大的方案。对落选的方案要进行“剪 枝”,即在效益差的方案枝上画上“∥”符号。最后留 下一条效益最好的方案。
i E (di ) min(dij )
j
3.1
风险决策的期望值准则及其应用
三、期望损益决策ຫໍສະໝຸດ Baidu中的几个问题
(一)期望损益值相同方案的选择
例3-3 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下表所 示。
3.1
风险决策的期望值准则及其应用
三、期望损益决策法中的几个问题
3.3
贝叶斯决策分析
三、贝叶斯决策的基本方法
贝叶斯决策的基本方法是:首先利用市场调查获取的补 充信息 H 或 ,去修正状态变量 的先验分布,即依据 似然分布矩阵所提供的充分信息,用贝叶斯公式求出在 信息值 H 或 发生的条件下,状态变量 的条件分 布 P( / H )。
3.3
贝叶斯决策分析
3.2
决策树分析方法
三、多阶段决策分析
例3-8 某连锁店经销商准备在一个新建居民小区兴建一个新的连 锁店,经市场行情分析与推测: 该店开业的头3年,经营状况好的概率为0.75,营业差的概率为 0.25; 如果头3年经营状况好,后7年经营状况也好的概率可达0.85; 如果头3年经营状态差后7年经营状态好的概率仅为0.1,差的概率 为0.9。 兴建连锁店的规模有两个方案: 一是建中型商店; 二是先建小型商店,若前3年经营效益好,再扩建为中型商店。 各方案年均收益及投资情况如下表所示。该连锁店管理层应如何 决策?