第14章風(fēng)險性決策方法-wenkub
2023-01-26 15:07:56 本頁面
【正文】 用）（萬元））（自制）31(31(31(???????????????EEE 計算結(jié)果表明，“合資”為最優(yōu)方案，此結(jié)論與前面的方法相同。 廣角鏡頭經(jīng)營決策損益表 方案 自然狀態(tài) 暢銷 中等 滯銷 損益值（萬元） 自制 300 160 50 租用 260 160 10 合資 296 176 4 購進 280 120 120 ，看看有沒有什么顯然不合理的方案，如有，可以事先剔除，使分析更加簡化。廠方關(guān)于是否完全自制或采取某種方式引進檢測設(shè)備，完全取決于試銷利潤的大小。引進技術(shù)的方案可以有三種：一種方案是直接進口一套設(shè)備，增加固定成本，但可以降低可變成本；另一種方案是租用先進設(shè)備，使固定成本大大降低，但是要按產(chǎn)量計算付出較高的專利費；再一種方案是與外商合資經(jīng)營，由外商提供檢測設(shè)備，廠方支付一定利息和技術(shù)管理費，并按銷量每件付出一定利潤。 回總目錄 回本章目錄 其計算公式 為： ???mjjiji PxdE1)()( ?其中， 表示第 i 個方案的期望值； 表示 采取第 i 個方案，出現(xiàn)第 j 種狀態(tài)時的損益值； 表示第 j 種狀態(tài)發(fā)生的概率，總共可能出現(xiàn) m種狀態(tài)。 一、風(fēng)險型決策的概念 回總目錄 回本章目錄 二、損益矩陣 ? 可行方案 ； ? 自然狀態(tài)及其發(fā)生的概率； ? 各種行動方案的可能結(jié)果 。第十四章 風(fēng)險型決策方法 風(fēng)險型決策的基本問題 不同標(biāo)準的決策方法 決策樹 風(fēng)險決策的敏感性分析 連續(xù)型變量的風(fēng)險型決策方法 馬爾科夫決策方法 回總目錄 風(fēng)險型決策的基本問題 概念： 根據(jù)預(yù)測各種事件可能發(fā)生的先驗概率，然后再采用期望效果最好的方案作為最優(yōu)決策方案。 損益矩陣一般由三部分組成： 把以上三部分內(nèi)容在一個表上表現(xiàn)出來 ， 該表就稱為損益矩陣表 。 j回總目錄 回本章目錄 )( idE ijx )( jP? 例如，一家高級鏡片制造廠試制成功一種新型廣角鏡頭，準備出口試銷。不同方案所需固定成本和可變成本如下表?，F(xiàn)要求對企業(yè)的行動方案做出決策。 顯然，在任何狀態(tài)下，合資方案的損益值都大于購進方案，因此，可剔除購進方案。 三、以最大可能性為標(biāo)準的決策方法 方法簡述： 此方法是以一次試驗中事件出現(xiàn)的可能性大小作為選擇方案的標(biāo)準 ， 而不是考慮其經(jīng)濟的結(jié)果 。 生產(chǎn)西裝決策損益表 狀態(tài) 概率 方案損益值（萬元） “西裝熱”繼續(xù) 200 50 “西裝熱”下降 50 10 期望值 25 22 增加設(shè)備 不增加設(shè)備 雖然從期望值標(biāo)準看，增加設(shè)備大量生產(chǎn)這一方案的期望利潤較高，但從一次性損益看，“西裝熱”下降的可能性較大，所以還是以小批量試產(chǎn)的方案為好。 回總目錄 回本章目錄 決 策 樹 概念 ： 決策樹 是對決策局面的一種圖解。 決策樹決策法 ： 就是按一定的方法繪制好決策樹，然后用反推決策樹方式進行分析，最后選定合理的最佳方案。在第二方案中，先建小廠，如銷路好， 3年后進行擴建。 例題分析 回總目錄 回本章目錄 這是一個多階段的決策問題 ， 考慮采用期望收益最大為標(biāo)準選擇最優(yōu)方案 。 點 6： 895（萬元） 點 7： 607=420（萬元） 點 3： 895+2103+420+603=（萬元） 回總目錄 回本章目錄 第三步 ， 進行決策 。對決策問題做出這種分析，就叫做敏感性分析，或者叫做靈敏度分析。若決定下月不開工，即就地待命，那么，天氣好可臨時承包一些零星工程，利潤值估計可達 ；天氣壞則付出損失費（主要是窩工費） 。 開工 （萬元） （萬元） 不開工 天氣好： 天氣壞： 天氣好： 天氣壞： （萬元） （萬元） （萬元） （萬元） 開工的期望利潤值 = ＋（－ ） ＝ （萬元） 不開工的期望利潤值 = ＋（－ ） ＝ （萬元） 氣象預(yù)測可能會出現(xiàn)較大誤差。 連續(xù)性變量的風(fēng)險型決策方法可以應(yīng)用邊際分析法和標(biāo)準正態(tài)概率分布等進行決策 。 期望邊際損失：指邊際損失乘以其中的追加產(chǎn)品賣不出去的概率 。但如果當(dāng)天剩余一箱，就要由于冷藏費等其他原因而虧損 1
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