【风险管理】风险型决策方法决策树方法
《管理概论》课件风险型决策案例——决策树法
1．某汽车配件厂拟安排明年某零部件的生产。
该厂有两种生产方式组织生产：方式一是继续利用现有的设备生产，零部件的单位成本为0.6万元；方式二是对现有设备进行更新改造，以提高设备的效率，改造需要投资100万元（假定其全部摊入明年的成本），成功的概率是0.7。
如果成功，零部件不含上述投资费用的单位成本可降至0.5万元；如果不成功，则仍采用方式一利用现有的设备组织生产。
另据预测，明年该厂某零部件的市场销售价格为每件1万元，其市场需求有两种可能：一是2000件，二是3000件，其概率分别为0.45和0.55。
同时，假定该厂的生产数量有两种：一是生产2000件，二是生产3000件。
试问：该厂应采用何种方式组织生产，生产多少件？（2012年12月份考题）1、第一步：绘制决策树如下图所示。
决策点4001400 2001200 900900 800 800 1001100 700 700第二步：计算各节点处的期望收益值。
（1）右边第一个节点的期望收益值：=2002000-3000⨯0.6（万元）以此类推可计算其他11个节点的期望收益值。
（2）节点6的期望收益值：2005+12005=750⨯0.4⨯0.5（万元）以此类推可计算其他5个节点的期望收益值。
第三步：剪枝。
根据期望值准则，选出决策点3、4、5的最佳生产批量，并将最佳方案的期望值填在相应的决策点的上方，同时，剪除落选的方案枝。
由此可知：应采取生产方式二组织生产，若成功，生产3000件；若失败，按方式一生产2000件。
案例2：某企业提出如下新产品投资方案：一是投资550万元建大厂；二是投资300万元建小厂，若前两年销路好，后三年考虑扩建，扩建时需追加投资300万元，达到大厂规模，不扩建时仍按原规模生产。
经预测：大厂销路好时每年盈利260万元，销路不好时每年盈利80万元；小厂销路好时每年盈利120万，销路不好时每年盈利50万。
另外，前两年销路好的概率为70%，在前两年销路好的前提下，后三年仍销路好的概率为90%，前两年销路不好的前提下，后三年依然销路不好的概率为80%。
风险型决策方法概述
树型决策法的决策原则
树型决策法的决策依据是各个方案的期望 益损值，决策的原则一般是选择期望收益值最 大或期望损失（成本或代价）值最小的方案作 为最佳决策方案。
树型决策法进行风险型决策分析的逻辑顺 序
树根→树杆→树枝，最后向树梢逐渐展开 。
各个方案的期望值的计算过程恰好与分析 问题的逻辑顺序相反，它一般是从每一个树梢 开始，经树枝、树杆、逐渐向树根进行。
⑤由于EV1>EV2, 所以，剪掉状态结点 V2对应的方案分枝将EV1的数据填入决策点 EV，即令
EV＝EV1＝82（万元）。
综合以上期望效益值计算与剪枝过程可 知，该问题的决策方案应该是：首先采用购 买专利方案进行工艺改造，当购买专利改造 工艺成功后，再采用扩大生产规模（即增加 产量）方案进行生产。
期望值决策法的计算、分析过程
① 把每一个行动方案看成是一个随 机变量，而它在不同自然状态下的益损值 就是该随机变量的取值；
② 把每一个行动方案在不同的自然 状态下的益损值与其对应的状态概率相乘 ，再相加，计算该行动方案在概率意义下 的平均益损值；
③ 选择平均收益最大或平均损失最 小的行动方案作为最佳决策方案。
解:(1)以最大期望效益值为准则确定最佳方
案。
E(A1)＝max{E(A1),E(2)}=290万元， 所以，新建生产线（B1）为最佳方案。
(2)灵敏度分析。当考虑市场销售状态中
适销的概率由0.7变为0.3时，则两个方案的 期望效益值的变化为
E(B1)＝10万元， E(B2)＝20万元。
所以，在0.7与0.3之间一定存在一点P， 当适销状态的概率等于P时，新建生产线方 案与改造原生产线方案的期望效益值相等。 P称为转移概率
风险型决策方法概述
风险型决策方法
... a1n ... a2 n ... ... ... amn
（1）期望值准则：
期望值准则，是指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：
E( X )
x P
i 1 i i
（4）其他概率预测方法。状态概率的估计本质上是概率预测。
2、风险分析
进行风险分析，首先需要了解策略、自然状态、结果和收益矩阵等术语 的定义。 策略是指若干个可供选择的行动方案中的一个，能够被实施来实现管理 目标。所以，不同策略就是指不同的方案。 自然状态是指将来可能存在的某种条件，它对策略的是否成功会产生重 大影响。 结果是说明特定的策略和自然状态相结合会产生多大的得或失（通常用 货币来度量）
NO.5
风险型决策分析及其准则
条件1
1、风险型决策存在的条件
存在一个或以上的决策目标
条件2 分别存在两个以上的决策变量(行动方案)和状态变量(自然状态)
存在不同自然状态下的损益值
条件3
存在各种自然状态将会出现的概率
条件4
2、风险型决策分析的准则
引 设单目标风险型决策问题的可行方案为A1，A2，„，Am，自然状态 为θ 1，θ 2，...，θ n，且θ j 的概率分布是已知的，p(θ j)=pj 例 (j=1,2,„,n)，各可行方案在不同自然状态下的条件结果值为 aij (i=1,2,„,m ; j=1,2,„,n)。当方案的个数和状态的个数 皆为有限数时，该问题可表示为决策矩阵（或决策表）。 p1 p2 ... pn
风险型决策
决策者对未来的情况无法作出肯定的判断，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 取的任何一个行动方案都可能面临不同的自然状态，从 而导致不同的结果，因此不管决策者选择哪一个行动方 案，都要承担一定的风险，从而将这类决策称为风险型 决策。
风险型决策方法决策树方法
3
• 计算完毕后，开始对决策树进行剪枝， 计算完毕后，开始对决策树进行剪枝， 在每个决策结点删去除了最高期望值以 外的其他所有分枝， 外的其他所有分枝，最后步步推进到第 一个决策结点， 一个决策结点，这时就找到了问题的最 佳方案 • 方案的舍弃叫做修枝，被舍弃的方案用 方案的舍弃叫做修枝， “≠”的记号来表示，最后的决策点留 ”的记号来表示， 下一条树枝，即为最优方案。 下一条树枝，即为最优方案。
1
状态节点 2 方案分枝
概率分枝 4 概率分枝 5
结果节点
结果节点
1 方案分枝 决策结点 3 概率分枝 状态节点 7 结果节点 概率分枝 6 结果节点
2
• 应用决策树来作决策的过程，是从右向 应用决策树来作决策的过程， 逐步后退进行分析。 左逐步后退进行分析。根据右端的损益 值和概率枝的概率，计算出期望值 期望值的大 值和概率枝的概率，计算出期望值的大 确定方案的期望结果， 小，确定方案的期望结果，然后根据不 同方案的期望结果作出选择。 同方案的期望结果作出选择。
补充： 补充： 风险型决策方法——决策树方法 风险型决策方法 决策树方法
• 风险决策问题的直观表示方法的图示法。因为图的形状 风险决策问题的直观表示方法的图示法。 像树，所以被称为决策树。 像树，所以被称为决策树。 • 决策树的结构如下图所示。图中的方块代表决策节点， 决策树的结构如下图所示。图中的方块代表决策节点， 的结构如下图所示 从它引出的分枝叫方案分枝。每条分枝代表一个方案， 从它引出的分枝叫方案分枝。每条分枝代表一个方案， 分枝数就是可能的相当方案数。圆圈代表方案的节点， 分枝数就是可能的相当方案数。圆圈代表方案的节点， 从它引出的概率分枝，每条概率分枝上标明了自然状态 从它引出的概率分枝， 及其发生的概率。 及其发生的概率。概率分枝数反映了该方案面对的可能 的状态数。末端的三角形叫结果点， 的状态数。末端的三角形叫结果点，注有各方案在相应 状态下的结果值。 状态下的结果值。
风险型决策(专题四)(2)
(2) 决策矩阵法（P195）(了解)
（2）决策矩阵法：用于备选行动方案及自然状态都比较多的情况。 设有m个行动方案A1，A2，…，Ai, …,Am，写成集合为
A＝{A1，A2，…，Ai, …,Am}，叫做方案向量； 有n个自然状态S1，S2，…，Sj, …,Sn，写成集合为
S＝{S1，S2，…，Sj, …,Sn}，叫做状态向量； 每个自然状态发生的概率分别为P(S1)，P(S2) ，…，P(Sj), …,P(Sn)，写成 P＝[ P(S1)，P(S2) ，…，P(Sj), …,P(Sn)] ，叫状态概率矩阵或概率矩阵。
决策分析
1、先验概率、后验概率与贝叶斯准则
先验概率 先验概率指根据历史资料或主观判断所确定的，
没有经过试验证实的概率。其中，利用过去历史资 料计算得到的先验概率，称为客观先验概率；当历 史资料无从取得或资料不完全时，凭人们的主观经 验来判断而得到的先验概率，称为主观先验概率。
决策分析
后验概率
后验概率是指通过调查或其它方式获取新的附加信息， 利用贝叶斯公式对先验概率进行修正，而后得到的概率。 先验概率与后验概率的实质区别是： ➢ 先验概率不是根据有关自然状态的全部资料测定的，而只 是利用现有的材料(主要是历史资料)计算的；后验概率使 用了有关自然状态更加全面的资料，既有先验概率资料， 也有补充资料； ➢ 先验概率的计算比较简单，没有使用贝叶斯公式；而后验 概率的计算，要使用贝叶斯公式，而且在利用样本资料计 算逻辑概率时，还要使用理论概率分布，需要更多的数理 统计知识。
估计可能会有变化，变化后的概率为P(jS)，此条件概率表
示在追加信息S后对原概率的一个修正，所以称为后验概率。 Bayes法就是一种后验概率方法，是利用补充信息进行决策的 一种方法。
风险型决策的决策方法
风险型决策的决策方法
风险型决策的决策方法一般包括以下几种：
1. 期望值-标准差方法：根据风险与回报之间的权衡关系，计算每种决策方案的期望值和标准差，选择期望值高而标准差较低的方案。
2. 效用函数方法：通过构建效用函数，将风险转化为效用值，选择效用值最大的决策方案。
3. 风险概率方法：根据各种可能的风险发生的概率，计算每种决策方案的风险概率加权平均值，选择风险概率最低的方案。
4. 正态分布方法：假设决策结果服从正态分布，根据均值和方差，计算每种决策方案的风险概率，选择风险概率最低的方案。
5. 决策树方法：通过构建决策树，对各种可能的决策方案进行评估和比较，选择最优的方案。
需要注意的是，不同的决策问题可能适用不同的决策方法，具体选择哪种方法需要根据具体情况进行综合考虑。
风险型决策3种方法和例题
一、乐观法乐观法，又叫最大最大准则法，其决策原则是“大中取大”。
乐观法的特点是，决策者持最乐观的态度，决策时不放弃任何一个获得最好结果的机会，愿意以承担一定风险的代价去获得最大的利益。
假定某非确定型决策问题有m 个方案B 1，B 2，…，B m ；有n 个状态θ1，θ2，…，θn 。
如果方案B i （i =1，2，…，m ）在状态θj （j ＝1，2，…，n ）下的效益值为V （B i ，θj ），则乐观法的决策步骤如下：①计算每一个方案在各状态下的最大效益值{V （B i ，θj ）}；②计算各方案在各状态下的最大效益值的最大值{V （B i ，θj ）}；③选择最佳决策方案。
如果V （B i *，θj *）＝{V （B i ，θj ）} 则B i *为最佳决策方案。
jmax i max jmax imax jmax 例1：对于第9章第1节例1所描述的风险型决策问题，假设各天气状态发生的概率未知且无法预先估计，则这一问题就变成了表9.3.1所描述的非确定型决策问题。
试用乐观法对该非确定型决策问题求解。
表9.3.1非确定型决策问题极旱年旱年平年湿润年极湿年(θ1)(θ2)(θ3)(θ4)(θ5)水稻(B 1)1012.6182022小麦(B 2)252117128大豆(B 3)1217231711燕麦(B 4)11.813171921天气类型(状态)各方案的收益值/千元解：（1）计算每一个方案在各状态下的最大收益值=22（千元/hm 2）=25（千元/hm 2）=23（千元/hm 2）=21（千元/hm 2）),(22,20,18,12.6,10max ),(max 511θθB V B V j j=}{=),(2,825,21,17,1max ),(max 12j 2jθθB V B V =}{=),(7,1112,17,23,1max ),(max 33j 3jθθB V B V =}{=),(9,2111,13,17,1max ),(max 544θθB V B V j j=}{=（2）计算各方案在各状态下的最大效益值的最大值（3）选择最佳决策方案。
风险型决策方法
风险型决策方法考试内容：掌握风险型经营决策方法的含义和构成；决策收益表法的内容、步骤和计算；决策树分析法的内容、步骤和计算；决策树的构成和绘制。
风险型决策也叫统计型决策、随机型决策，是指已知决策方案所需的条件，但每种方案的执行都有可能出现不同后果，多种后果的出现有一定的概率。
风险型决策方法有：决策收益表法和决策树分析法。
1．决策收益表法风险型决策的标准是损益期望值。
所谓损益期望值实质上是各种状态下加权性质的平均值。
用期望值决策既可用表格表示，也可用树状图表示。
决策收益表法又称决策损益矩阵。
例如，某厂在下一年拟生产某种产品，需要确定产品批量。
根据预测估计，这种产品市场状况的概率是：畅销为0．3，一般为0．5，滞销为0．2。
产品生产采取大、中、小三种批量的生产方案，如何决策使本厂取得最大的经济效益，其有关数据如表1-3所示。
选择方案的过程如下：大批量生产期望值=40×0．3+28×0．5+20×0．2=30中批量生产期望值=36×0．3+36×0．5+24×0．2=33．6小批量生产期望值=28×0．3+28×0．5+28×0．2=28中批量生产的期望值要高于大批量生产和小批量生产的期望值，最终企业的经营决策应当选择中批量生产。
例题：【例题1·单选题】风险型决策的标准是（）。
A．损益期望值B．收益值C．损失值D．损益概率答案：A【例题2·案例题】案例分析：书中36页题目某牙膏厂几十年来一直只生产牙膏，产品质量卓越，顾客群体稳定。
目前为扩大经营规模，企业增加牙刷生产，需要确定牙刷的产量。
根据预测估计，这种牙刷市场状况的概率是畅销为0．3，一般为0．4，滞销为0．3。
牙刷产品生产采取大、中、小三种批量的生产方案，有关数据如下表所示。
根据以上资料，回答下列问题：（1）该企业原来一直实施的战略属于（）。
风险型决策计算题优秀文档
销路差 0.1 -25 -40 -5
销路极差 期望值(万元）
0.1 E(i) PjO ij
-45
155
-80
120
-10
160
计算的期望值去处期初投入得到表中数据
由此决策为第三方案。即合同转包。
2.决策树法：
用树状图来描述各种方案在不同自然状态下 的收益，据此计算每种方案的期望收益从而作出 决策的方法。
第三方案是与小厂联合经营合同转包，需投资20万元，企业经营年限为10年，据市场预测和分析，三种方案在实施过程中均可能遇到 以下四种情况，现将有关资料估算如表2。 某公司对一个新产品是否投放国际市场需进行决策
已知下列条件：
试为该公司选择最优方案 ？
3，且无竞争对手时，本公司也有二个价格策略，所对应的收益值是：高价 : 20万元； 销路差时，每年仍可获利30万元。 方案3，选建小厂，3年后销路好时再扩建，需追加投资200万元，服务期为7年，估计每年获利95万元。 例1：某厂为适应市场对该产品不断增长的需求，拟采用三种方案：（1）对现有工厂改建； 决策三要素：自然状态、益损值、决策方案
E E54490577228000万 (46元 )万 5 元 E4>E5
E3=(0.7×40×3+0.7×465+0.3×30×10) —140 =359.5(万元)
比较E1，E2，E3选择方案3为最好。
2.某公司对一个新产品是否投放国际市场需进行决策 已知下列条件：
（1）若投放国际市场，需新产品研制费5万元；
决策标准──期望（损益）值标准 Ei = ∑Oij × Pij
例1：某厂为适应市场对该产品不断增长的需求，拟采用三 种方案：（1）对现有工厂改建；（2）新建；（3）合同 转包，其决策损益表如下，该厂应采用何种方案为佳？
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
风险型决策方法
5.2 最大最大或最小最小准则（乐观准则） 最大最大或最小最小准则（乐观准则） 5.2.1 最大最大准则（对收益而言） 最大最大准则（对收益而言）
先求每个策略方案在各种自然状态下的最大收益 再求各最大收益值中的最大值， 值，再求各最大收益值中的最大值，那么这个最 大值所对应的方案最优。 大值所对应的方案最优。
【例13-7】：设有下表的决策问题，有三个备选方案和四个 13设有下表的决策问题， 自然状态，各种自然状态的概率如表所示， 自然状态，各种自然状态的概率如表所示，表中的数据为损 益值。 益值。
损益值 损益值 Rij 方案 A B C 自然状态Sj 自然状态Sj S1 （0.5） ） 3 4 5 S2 （0.1） ） -1 0 -2 S3 （0.1） ） 1 -4 0 S4 （0.3） ） 1 6 2 状态概率P Sj） 状态概率P（Sj）
5.1.1 最小最大准则（对收益而言） 最小最大准则（对收益而言） 先求每个策略方案在各种自然状态下的最小收益 再求各最小收益值中的最大值， 值，再求各最小收益值中的最大值，那么这个最 大值所对应的方案最优。 大值所对应的方案最优。 5.1.2 最大最小准则（对费用或损失而言） 最大最小准则（对费用或损失而言） 先求每个策略方案在各种自然状态下的最大费用 值或损失值， 值或损失值，再求各最大费用值或损失值中的最 小值，那么这个最小值所对应的方案最优。 小值，那么这个最小值所对应的方案最优。
5.3 赫威茨准则（Hurwice） 赫威茨准则（ ）
5.2.2 最小最小准则（对费用或损失而言） 最小最小准则（对费用或损失而言）
先求每个策略方案在各种自然状态下的最小费用 值或损失值， 值或损失值，再求各最小费用值或损失值中的最 小值，那么这个最小值所对应的方案最优。 小值，那么这个最小值所对应的方案最优。
风险型决策的方法
风险型决策的方法
风险型决策呀，就像是在雾里走路，有点朦胧但也有办法应对呢。
一种常见的方法是期望值决策法。
比如说，你要决定是开一家奶茶店还是咖啡店。
开奶茶店呢，可能在晴天的时候一天能赚500块，但是下雨天就只能赚200块；开咖啡店呢，晴天赚400块，下雨天能赚300块。
然后你再看看天气预报，晴天的概率是60%，下雨天是40%。
那我们就可以算出开奶茶店的期望值，就是500乘以60%加上200乘以40%，算出来是380块。
咖啡店的期望值就是400乘以60%加上300乘以40%，是360块。
这么一比较，好像开奶茶店的期望值更高呢。
还有决策树法哦。
这就像画一棵树一样有趣。
比如说你要选择投资项目，有项目A和项目B。
项目A成功的概率是70%，能赚10万；失败的概率是30%，会亏5万。
项目B成功概率60%，赚8万，失败概率40%，亏3万。
我们就可以从一个点开始画，分出两条枝桠代表项目A和项目B，然后再在每个枝桠上分出成功和失败的小枝桠，把概率和收益或者亏损标上去。
这样一目了然，能很清楚地看到每个项目的风险和收益情况，然后就可以做出决策啦。
再说说贝叶斯决策法。
这就有点像根据新的消息来调整自己的想法。
就好比你本来觉得某种股票会涨的概率是50%，然后你得到了一个内部消息，这个消息可能会改变这个概率。
你就要根据这个消息的可靠性，用贝叶斯公式来重新计算股票上涨的概率。
如果算出来概率变高了，你可能就更倾向于投资这个股票啦。
风险型决策方法决策树方法课件
如何选择合适的特征和算法以提高决策树的泛化 02 性能是当前面临的重要挑战之一。
在实际应用中，如何将决策树方法与其他数据分 03 析方法进行有效的结合，以提高决策的准确性和
可靠性，也是需要进一步探讨的问题。
对未来研究的建议与展望
01 鼓励跨学科的研究，将决策树方法与统计学、机 器学习、数据挖掘等领域的技术进行有机结合， 以推动决策树方法的创新和发展。
市场营销策略实例
总结词
市场营销策略实例展示了决策树方法在制定营销策略中的应用，通过构建决策树 模型，帮助企业制定有效的营销策略，提高市场份额和销售额。
详细描述
在市场营销策略制定过程中，决策树方法可以帮助企业分析目标客户群体的需求 和行为特征，从而制定更有针对性的营销策略。例如，根据客户的购买历史、年 龄、性别等因素，制定个性化的广告投放和促销活动。
采用增量学习算法，不断更新和优化决策树，以适应新的数据分布 。
动态决策树的应用场景
适用于数据分布随时间变化的场景，如金融风控、智能推荐等。
决策树方法与其他方法的比
05
较
与风险型决策的模拟方法的比较
决策树方法
通过构建决策树来分析不同决策 可能带来的结果和风险，帮助决
策者做出最优选择。
模拟方法
通过模拟实际情况来预测未来可能 发生的结果和风险，为决策者提供 参考。
在构建决策树时，同时考虑多个目标 函数，以实现多目标的平衡优化。
采用多目标优化算法，如遗传算法、 粒子群算法等，寻找最优解。
多目标决策树的特点
能够处理具有多个相关目标的复杂问 题，提供更全面的决策支持。
基于机器学习的决策树优化
01
02
03
集成学习
风险型决策方法决策树方法课件
易于更新和维护
随着环境和条件的变化，可以方 便地对决策树进行更新和维护。
01
直观易懂
决策树的结构类似于流程图，易 于理解，方便非专业人士参与决 策。
02
03
04
灵活性高
可以根据实际情况调整决策树的 结构，灵活应对不同的问题和场 景。
缺点分析
01
对数据要求高
决策树需要大量的历史数据作 为输入，且数据质量对结果影 响较大。
06
决策树的实践案例
投资决策案例
总结词
投资决策案例是决策树方法的重要实践领域，通过构建决策树模型，投资者可以对投资方案的风险和收益进行 全面评估，从而做出明智的决策。
详细描述
在投资决策案例中，决策树方法可以帮助投资者分析不同投资方案的风险和潜在收益。通过构建决策树模型， 投资者可以将各种可能出现的风险和收益情况考虑进来，并评估每种情况发生的概率。这种方法有助于投资者 制定更加科学、合理的投资策略，提高投资的成功率。
风险管理案例
总结词
风险管理是企业管理中的重要环节，通过构建决策树模型，企业可以对潜在的风险进行全面评估，从 而制定出更加有效的风险应对策略。
详细描述
在风险管理案例中，决策树方法可以帮助企业分析潜在的风险和可能的影响。通过构建决策树模型， 企业可以将各种可能出现的风险情况考虑进来，并评估每种情况发生的概率和影响程度。这种方法有 助于企制定更加科学、有效的风险应对策略，降低风险对企业的影响。
考虑多种因素
决策树可以综合考虑多种因素， 帮助决策者全面评估各种可能的 结果。
决策树的优点与局限性
• 可视化效果强：通过不同颜色的节点和分支，可以直观地 展示不同决策选项和结果之间的关系。
决策树的优点与局限性
风险型决策方法
表：最小后悔决策计算表 后悔值 方案 新 建 扩 建 改 造
万元 中需求 低需求 最大后悔值
高需求
0 200 300
50 O 100
240 80 0
240 200 300
• (五)同等概率标准(机会均等标准) • 此标准也称为拉普拉斯决策标准。它认为 在没有理由说明哪个事件有更多的发生机 会时，只能认为它们发生的机会是均等的。 • 等概率法是在假设自然状态出现的概率相 等的情况下，选取期望值最大的经营方案 为最优经营方案的方法。
某肉食厂6～8 月熟食日销量表 日销售量(箱) 100 110 120 130 总 计 销售天数 18 36 27 9 90 概 率 0.2 0.4 O．3 ‘ O．1 1．O
决策收益矩阵表 日销量(箱) 100 0.2 日产 100(箱) 日产 110(箱) 日产 120(箱) 日产 130(箱) 5 4 4 4 000 700 400 100 110 0.4 5 5 5 4 000 500 200 900 120 0.3 5 5 6 5 000 500 000 700 130 O．1 5 5 6 6 000 500 000 500
•
• 方法一：拟定一个人负责分粥事宜。很快大家就 发现，这个人为自己分的粥最多，于是又换了 一个人，总是主持分粥的人碗里的粥最多最好。 由此我们可以看到：权力导致腐败，绝对的权力 绝对腐败。 • 方法二：大家轮流主持分粥，每人一天。这样等 于承认了个人有为自己多分粥的权力，同时给予 了每个人为自己多分的机会。虽然看起来平等了， 但是每个人在一周中只有一天吃得饱而且有剩余， 其余6天都饥饿难挨。于是我们又可得到结论：绝 对权力导致了资源浪费。
• P＞0.33称为转折概率。实际预测的概率越 大于0．33，则开发方案的决策敏感性越差， 决策越稳定，风险越小。 • 敏感性系数= 转折概率／预测概率
企业经营决策--中级经济师考试辅导《工商管理专业知识与实务》第一章第四节讲义2
正保远程教育旗下品牌网站美国纽交所上市公司(NYSE:DL)职业培训教育网职业人的网上家园中级经济师考试辅导《工商管理专业知识与实务》第一章第四节讲义2企业经营决策2、风险型决策方法风险型决策也叫统计型决策、随机型决策，是指已知决策方案所需的条件，但每种方案的执行都有可能● 风险型决策的标准是损益期望值。
所谓损益期望值实质上是各种状态下加权性质的平均值。
● 风险型经营决策方法的构成：决策收益表法和决策树分析法。
（1）决策收益表法（掌握）：又称决策损益矩阵。
【例4】某厂在下一年拟生产某种产品，需要确定产品批量。
根据预测估计，这种产品市场状况的概率是：畅销为0.3，一般为0.5，滞销为0.2。
产品生产采取大、中、小三种批量的生产方案，如何决策使本厂取得最大的经济效益，其有关数据如下表所示。
数据表选择方案的过程如下：大批量生产期望值=40×0.3+28×0.5+20×0.2=30中批量生产期望值=36×0.3+36×0.5+24×0.2=33.6小批量生产期望值=28×0.3+28×0.5+28×0.2=28中批量生产的期望值要高于大批量生产和小批量生产的期望值，最终企业的经营决策应当选择中批量生产。
（2）决策树分析法决策树分析法，是将构成决策方案的有关因素，以树状图形的方式表现出来，并据以分析和选择决策方案的一种系统分析法。
它以损益值为依据。
该方法特别适于分析比较复杂的问题。
第一、决策树的构成由决策结点“口”、方案枝、状态结点“○”和概率枝构成。
第二、决策步骤决策树分析法的程序主要包括以下步骤：①绘制决策树图形，按上述要求由左向右顺序展开。
②计算每个结点的期望值，计算公式为：状态结点的期望值=Σ（损益值×概率值）×经营年限③剪枝，即进行方案的选优。
方案净损益值=该方案状态结点的损益期望值－该方案投资额【例5】某企业为了扩大某产品的生产，拟建设新厂。
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680万元 2
建大厂
销路好（0.7） 销路差（0.3）
200万元 -40万元
1 719万元
建小厂
扩建 5 销路好（0.7） 930万元
销路好（0.7） 4 不扩建
930万元
6 销路好（0.7）
3
560万元
719万元
销路差（0.3）
前3年，第一次决策
后7年，第二次决策
190万元
80万元 60万元
8
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3
• 计算完毕后，开始对决策树进行剪枝， 在每个决策结点删去除了最高期望值以 外的其他所有分枝，最后步步推进到第 一个决策结点，这时就找到了问题的最 佳方案
• 方案的舍弃叫做修枝，被舍弃的方案用 “≠”的记号来表示，最后的决策点留 下一条树枝，即为最优方案。
4
• A1、A2两方案投资分别为450万和240 万，经营年限为5年，销路好的概率为 0.7，销路差的概率为0.3，A1方案销 路好、差年损益值分别为300万和负60 万；A2方案分别为120万和30万。
前言
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的净收益值=[300×0.7+（-60）×0.3] ×5-450=510 万
• A2的净收益值=（120×0.7+30×0.3）×5-240=225万 • 选择：因为A1大于A2，所以选择A1方案。 • 剪枝：在A2方案枝上打杠，表明舍弃。
6
例题
• 为了适应市场的需要，某地提出了扩大电视机生产的 两个方案。一个方案是建设大工厂，第二个方案是建 设小工厂。
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XXX(你选择互联网，IT，计算机商品类型)发展现状分析
• 建设大工厂需要投资600万元，可使用10年。销路好 每年赢利200万元，销路不好则亏损40万元。
• 建设小工厂投资280万元，如销路好，3年后扩建，扩 建需要投资400万元，可使用7年，每年赢利190万元。 不扩建则每年赢利80万元。如销路不好则每年赢利60 万元。
• 试用决策树法选出合理的决策方案。 经过市场调查， 市场销路好的概率为0.7，销路不好的概率为0.3。
1
状态节点
2 方案分枝
1 决策结点
方案分枝
3
状态节点
概率分枝 4 结果节点
概率分枝 5 结果节点
概率分枝 6
结果节点
概率分枝 7
结果节点
2
• 应用决策树来作决策的过程，是从右向 左逐步后退进行分析。根据右端的损益 值和概率枝的概率，计算出期望值的大 小，确定方案的期望结果，然后根据不 同方案的期望结果作出选择。
➢ 计算各点的期望值： • 点②：0.7×200×10+0.3×（-40）×10-600（投资）
=680（万元） • 点⑤：1.0×190×7-400=930（万元） • 点⑥：1.0×80×7=560（万元） ➢ 比较决策点4的情况可以看到，由于点⑤（930万元）
与点⑥（560万元）相比，点⑤的期望利润值较大， 因此应采用扩建的方案，而舍弃不扩建的方案。 ➢ 把点⑤的930万元移到点4来，可计算出点③的期望利 润值： • 点③：0.7×80×3+0.7×930+0.3×60×（3+7）-280 = 719（万元）
补充： 风险型决策方法——决策树方法
• 风险决策问题的直观表示方法的图示法。因为图的形状 像树，所以被称为决策树。
• 决策树的结构如下图所示。图中的方块代表决策节点， 从它引出的分枝叫方案分枝。每条分枝代表一个方案， 分枝数就是可能的相当方案数。圆圈代表方案的节点， 从它引出的概率分枝，每条概率分枝上标明了自然状态 及其发生的概率。概率分枝数反映了该方案面对的可能 的状态数。末端的三角形叫结果点，注有各方案在相应 状态下的结果值。
9
➢最后比较决策点1的情况： • 由于点③（719万元）与点②（680万元）
相比，点③的期望利润值较大，因此取 点③而舍点②。这样，相比之下，建设 大工厂的方案不是最优方案，合理的策 略应采用前3年建小工厂，如销路好，后 7年进行扩建的方案。
10
谢谢!
11
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