用决策树法做一个投资决策分析报告

用决策树法做投资决策分析报告
1.决策树分析法的内涵及特点
决策树分析最早出现于第二次世界大战时期,由美国陆军用于指挥军事活动, 战后西欧各国广泛用于经济活动, 尤其是各项投资活动。

现在的决策树分析更加完善、更加科学, 成为西方投资决策的主要方法, 是可行性研究不可缺少的重要组成部分。

决策树分析的主要目标, 是尽可能获得最大收益或者尽可能减少人力和实物资源的成本。

决策树是建立在信息论基础之上的一种机器学习方法。

它是采用图表的方式表述各种备选方案,而每个方案或事件都可能引出两个或多个事件, 导致不同的结果, 因分析各种方案决策点的各连线形似横倒下的树状, 故称决策树分析。

步骤：
（1）绘制决策树图
（2）预计可能事件发生的概率
（3）推算各备选方案的期望值
（4）修枝选择方案
2.决策树在企业投资决策分析中运用的案例分析
A企业为生产一种新产品，设计了两个基本建设方案；第一方案是投资300万元建大厂，第二方案是投资140万元建小厂。

经市场调查预测后,两个方案的有效期为10年，前3年产品销路好的概率为0.7，销路差的概率为0.3，在前三年销路好的基础上后7年销路好的概率为0.8,销路差的概率为0.2，前3年销路差,后7年仍差。

两方案如投资后,其年损益值分别为:建大厂,销路好每年收益100万元,销路差则亏损20万元;建小厂销路好每年收益40万元，销路差仍收益20万元；以收益最大为决策目标，问哪个方案最佳？用决策树决策法来解决，
其过程如下：
1.根据题意画出决策树,如图
2.计算各节点期望值(用E表示)
③E=[100×0.8+(-20)×0.2]×7=532(万元)
④E=(-20)×1×7=-140(万元)
⑤E=(40×0.8+20×0.2)×7=252(万元)
⑥E=20×1×7=140(万元)
①E=[100×0.7+(-20)×0.3]×3+532×0.7+(-140)×0.3=522.4(万元)
大厂方案收益为522.4-300=222.4(万元)
②E=(40×0.7+20×0.3)×3+252×0.7+140×0.3=320.4(万元)
小厂方案收益为320.4-140=180.4(万元)
3.比较节点①、②，舍去点②，决策结果，选择剪去小厂,保留大厂方案。