第三章 决策量化方法

补偿原则 及方法
yes
战而必胜 的原则
不战而胜 的原则
结束
决策思路
决策框架
低利润
低
降低成本
改变营 销战术
提高价格
利 润
降低销售
问
减少雇 用人数
降低 价格
增加销售
重新安排
题 图
增加雇
生产计划
影响行 业关系
用人数 招聘
劳动力安 排的改变
影响
影响生产中
利润
的其他方面
举例
• 山西太原几大超市营销策略比较 • 华宇 价格 • 美特好 结算、服务、退货 • 华联 促销 • 山姆士 促销、价格、打折 • 田森 促销方式、质量、价格、服务 • 沃尔玛 书、商场布置
第三章 决策量化方法
决策量化方法总论 决策准则、程序及方法；定量分析； 量化方法概论；量化工具简介；案 例分析
决策量化方法简介
一、决策量化方法总论 （一）决策准则、程序及方法
决策准则： • 独立决策（决策）：只是面向自然量因素、内
部因素的决策，不考虑社会因素。 • 互动性决策（对策论）：即考虑自然对象，又
考虑社会（竞争对手）的因素，决策取决于决 策者对社会其它决策者决策的猜度。 • 不同的决策，遵守不同的决策准则。
独立决策原则及程序
开始
是
否
是否信息充足？
使用信息充足的独立 决策原则及方法 原则：最优化原则等 方法：模型化决策法、 决策分析法等
执行信息不充足决策原则及方法
决策原则：广泛影响性、随机性
该公司以自己的论点做了几种分析，其中一种分 析是基于过去的利润，可以总结如下：1995年生产200 件，获利3百万美元；1996年生产250件获利4百万美元。 他们相信获利P与他们制造产品件数N有关，用方程式 表示为：P=50×N2+1000 ×N+600，000
因此生产400件的毛利应是： P=50×4002+1000 ×400+600，000=9百 万美元
方法：(1) 数据挖掘 (2) 边际性决策法 (3) 不确定性决策法 (4) 不完备信息决策法等
结束
互动决策准则、程序与方法
开始
yes
对抗性原则 及方法
பைடு நூலகம்
yes 对抗？ No
信息充足？
No 总体原则：综合原则、类型原则
yes No 合作？
No 补偿？ yes
战否？ No
非合作原则 及方法 非补偿原则 及方法
概率与概率分布
A
B
C
D
E
F
G
H
1 贝叶斯定理
2
3
HOC MOC LOC
HOC MOC LOC
– 不确定型：决策环境不确定，对于各自然状 态发生的概率，决策者可无法预先估计或计 算出来；
（二）定量分析
组织内存在 的问题
定量分析 定性分析
管理科学的方法，挖掘现有数据 产生的信息进行分析，决策支持
综合评价 与评估
决策
决策者经验，不能 用量化的因素
决策者技巧 知识和经验
动态反馈控制
（三）决策量化方法概论
制定决策/解决问题的步骤
观察
量化方法 量化方法 识别问题 设定目标 数据挖掘 决策方法
决策方案 备选方案 决策选择 实施 控制
量化方法
量化方法
量化方法
决策方法
• 决策问题分类：确定型、风险型、不确定型
– 确定型：决策环境完全确定的条件下进行的， 决策结果也是确定的；
– 风险型：决策环境不确定，但对于各自然状 态发生的概率，决策者可以预先估计或计算 出来；
问题 • 你能从所给出的数字中得到什么其他信
息？结果的可靠性如何？
二、决策量化方法简介
• 商业电子表格制模（Excel) • 概率与统计简介 • 基础运筹学 • 数据挖掘技术
概率与概率分布
(1) 数权归纳：更易理解、直观、总体状态与趋势，比较结果，应用于量化方法
(2) 平均数 mean = n
中位数
0<P(A)<1
(A、B独立事件） P(A∩B)=P(A)•P(B) 条件概率（贝叶斯定律）：
P(A/B)=
P(B/A) P(A) P(B)
概率与概率分布
• 实例：
• 购买的二手车，也许会好，也许会不好。如 果买的车好，70%的会耗油量较低，20%的会有 中等的耗油量。如果买的车不好，50%的会耗油 量较高，30%的会有中等耗油量。对一辆二手车 的实验表明该车耗油量较低。如果成交的二手车 有60%是好的，那么，这辆车属于好的概率为多 少？
∑
i=1
xi
=µ
众数
n
变动幅度：最大数值—最小数值
绝对商差均值：∑nABS[xi-µ]
i=1
nn
误差平均均值 =
∑
i=1
[xi-µ]2
n
标准差 = 方差
数据-原始数值
处理 数据-有用形式 数据解释
信息
概率与概率分布
(3) 概率： 事件A发生概率P(A)
P(A)=0
独立事件概率： P(A∪PB(A))==P1 (A)+P(B)
问题类型 预测
财务 人力资源 时序 资源配置
设备更新 库存控制 选址 项目规划 排队问题
典型的问题 对产品的需求有多大，需求的类别如何，这些将对利 润有何影响？ 需要多少资金，从何处得到资金，成本是多少？ 需要多少员工，他们应具有什么技能，留用多长时间？ 什么工作最重要，工作的顺序如何？ 需要什么资源，资源是否短缺，我们怎样才能优先获 得短缺的资源？ 设备运转状况如何，可靠性如何，什么时候需要更新？ 我们应保持多少库存，什么时候应再订货，再订多少？ 动作的最佳场所在哪里，需要什么设施？ 项目需要多长时间，哪些工作最重要，资源如何利用？ 队列多长，提供多少个服务台，我们能提供什么水平 的服务？
量化方法概论
解决方法 典型的办法 线性规划 在线性目标和约束条件间取得最优化结果。 目标规划 在相对立的目标间寻得妥协。 预 测 设计时间序列，或找到因果关系。 网络分析 用各种活动和事件的网络排列来说明项目。 决策分析 比较其他决策的结果。 库存模型 把库存的成本降至最低。 统 计 学 从一个抽样得到普遍结果的推论。 排 队 论 分析正在等待的队列的特点。 模 拟 对复杂的问题作动态观察。
（四）量化工具简介
(1) 数据处理及挖掘 数据 信息 支持 Excel SAS SPSS OR软件
(2) 模型：在数据处理的基础上，挖掘决策变量 与处在变量的深层关系（应用规划、决策方法） (3) 计算机模拟
案例分析
案例1：制造公司的营业利润 康里德公司生产一系列特制的压力容器，他们计
划1998年生产400件，这是他们的最高记录。他们扩大 生产的依据之一就是预期的经济规模。换句话说，他们 制造的数量越多，单位成本就越低。