决策理论3.ppt

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第三章第三章风险型决策分析风险型决策分析什么是风险？

什么是风险？

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。

A.H.威雷特2、风险是可测定的不确定性。

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。

我国学者风险的内涵风险的内涵风险衡量公式R=f（C，P）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。

什么是风险型决策什么是风险型决策风险型决策，是指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，所以。

这种决策属于风险型决策。

风险型决策的内涵条件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（如不同的天气对市场的影响）；（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。

第一节第一节期望值准则及其应用期望值准则及其应用一、期望值一、期望值一个决策变量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。

决策变量的期望值包括三类：

1.损失期望值（成本、投资等）2.收益期望值（利润、产值等）3.机会期望值（机会收益、机会损失等）第一节第一节期望值准则及其应用期望值准则及其应用二、期望值决策准则：

根据每个方案的期望值选择收二、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。

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。

表表11：

某化工厂扩建问题决策表：

某化工厂扩建问题决策表单位：

万元单位：

万元

（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）

（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。

解：

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？

表表22：

市场销售资料：

市场销售资料单位：

万元单位：

万元市场需求（公斤市场需求（公斤/天）天）100100200200300300400400概率概率P.P.0.20.20.50.50.20.20.10.1（11）首先计算各个方案在不同自然状态下的收益值）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将计算的各项收益值填入下表（22）计算各方案的期望收益值）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所示日销售量（箱）日销售量（箱）200200210210220220230230概率概率PP0.30.30.40.40.20.20.10.1表表33：

冷饮日销售量概率表：

冷饮日销售量概率表问该厂今年夏天每日生产量应定为多少，才能使利润最大？

（11）首首先先计计算算各各个个方方案案在在不不同同自自然然状状态态下下的的收收益益值值。

设设AA代代表表日日计计划划产产量量，DD代代表表市市场场的的日日可可能能销销售售量量，则则每日利润额的计算方法如下：

每日利润额的计算方法如下：

（22）计算各方案的期望收益值）计算各方案的期望收益值（33）根据期望收益最大原则，应选择日产量）根据期望收益最大原则，应选择日产量210210箱箱第一节第一节期望值准则及其应用期望值准则及其应用三、期望损失决策准则期望值决策法则也可以从另一角度，即期望损失的角度来进行分析，期望损失遵从以不同方案的期望损失作为择优的标准，选择期望损失最小的方案为最优方案。

冷饮厂的案例也可以期望损失最小原则进行决策：

表表44：

冷饮不同日产量方案的损失表冷饮不同日产量方案的损失表期望损失决策准则期望损失决策准则第一节第一节期望值准则及其应用期望值准则及其应用四、风险型决策中完整情报的价值风险型决策中完整情报的价值1、完整情报完整情报：

指对决策问题做出某一具体决策行动时所出现的自然状态及其概率能提供完全确切、肯定的情报。

也称完全信息。

2、完整情报价值完整情报价值：

等于利用完整情报完整情报进行决策所得到的期望值减去没有这种情报而选出的最优方案的期望值。

它代表我们应该为这种情报而付出的代价的上限。

完整情报价值的意义完整情报价值的意义

（1）通过计算信息价值，可以判断出所作决策方案的期望利润值随信息量增加而增加的程度。

（2）通过计算信息价值，可使决策者在重大问题的决策中，能够明确回答对于获取某些自然状态信息付出的代价是否值得的问题。

风险型决策中完整情报的价值风险型决策中完整情报的价值把这种具有完整情报的最大期望利润记为它应该等于：

显然，。

表示了花钱搞情报所能得到的最大的期望利润。

决策时，所花人力、物力去获得完整情报的费用不超过，则获取完整情报的工作是合算的，否则得不偿失。

例1：

计算冷饮厂案例的完整情报价值。

根据已提供的资料，计算具有完整情报下各方案的最大利润如表1所示。

表表11：

完整情报下各方案的最大利润表：

完整情报下各方案的最大利润表具有完整情报的最大期望利润为：

具有完整情报的最大期望利润为：

而风险情况下的最大期望利润已算得而风险情况下的最大期望利润已算得，所以完整情报价值为所以完整情报价值为这里算出的这里算出的580580元就是花钱搞情报的最大收益，也是元就是花钱搞情报的最大收益，也是由于市场资料不全，决策时的最小期望损失值。

由于市场资料不全，决策时的最小期望损失值。

第一节第一节期望值准则及其应用期望值准则及其应用五、期望损益值相同方案的选择五、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：

第第i个方案的离差个方案的离差；第第i个方案的期望损益值；个方案的期望损益值；第第i个方案在各种状态下的最小损益值。

个方案在各种状态下的最小损益值。

例例11：

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。

表表11：

收益值表收益值表v解：

v首先计算各方案的期望收益值vE（d1）=300.1+100.2+450.3+200.4=26.5vE（d2）=150.1+250.2+250.3+350.4=28vE（d3）=330.1+210.2+350.3+250.4=28v由最大期望值准则可知，最优方案为d2、d3。

v因此，需比较这两个方案的离差。

vE（d2）min（15,25,25,35）281513vE（d3）min（33,21,35,25）28217v因，所以，应该选取方d3作为最优方案。

第二节第二节决策树分析方法决策树分析方法一、决策树的概念一、决策树的概念决策树是一类常用于决策的定量工具，是决策图的一种。

它用树形图来表示决策过程中的各种行动方案、各方案可能发生的状态、它们之间的关系以及进行决策的程序。

它是一种辅助的决策工具，可以系统地描述较复杂的决策过程，这种决策方法其思路如树枝形状，所以起名为决策树法。

决策树的结构决策树的结构决策树的结构决策树的结构1.1.决策点决策点：

它是以方框表示的结点。

2.2.方案枝方案枝：

它是由决策点起自左而右画出的若干条直线，每条直线表示一个备选方案。

3.3.状态节点状态节点：

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。

4.4.概率枝概率枝：

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）。

5.5.结果点结果点：

它是画在概率枝的末端的一个三角结点。

决策树分析法决策树分析法运用决策树进行决策的步骤如下：

运用决策树进行决策的步骤如下：

分析决策问题，确定有哪些方案可供选择，各方案又面临那几种自然状态，从左向右画出树形图将方案序号、自然状态及概率、损益值分别写入状态节点及概率分枝和结果点上计算损益期望值。

把从每个状态结点引人的各概率分枝的损益期望值之和标在状态结点上，选择最大值（亏损则选最小值），标在结点上。

剪枝决策。

凡是状态结点上的损益期望值小于决策点上数值的方案分枝一律剪掉，最后剩下的方案分枝就是要选择的决策方案例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。

方案方案投资投资年度损益值年度损益值使用期使用期/年年销路好（销路好（P=0.7P=0.7）销路不好（销路不好（P=0.3P=0.3）A1A1全部改造全部改造280280100100-30-301010A2A2部分改造部分改造150150454510101010表表11：

年度损益表：

年度损益表单位：

万元单位：

万元例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？

表表2：

年度损益表：

年度损益表单位：

万元单位：

万元方案方案投资投资年度损益值年度损益值使用期使用期/年年销路好（销路好（P=0.7P=0.7）销路不好（销路不好（P=0.3P=0.3）A1A1全部改造全部改造280280100100-30-301010A2A2部分改造部分改造150150454510101010解：

决策树绘制如下多阶决策分析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。

因此，处理多阶决策问题必须通过依次的计算、分析和比较，直到整个问题的决策方案确定为止例1：

某录音器材厂为了适应市场的需要，准备扩大生产能力，有两种方案可供选择。

第一方案为建大厂，第二方案是先建小厂，后考虑扩建。

如建大厂，需要投资700万元，在市场销路好时，每年收益210万元，销路差时，每年亏损40万元。

在第二方案中，先建小厂，如销路好，三年后进行扩建。

建小厂的投资为300万元，在市场销路好时，每年收益90万元，销路差时，每年