【正文】 aij)]=17 A3 分析 ? 從表 215可見，根據(jù)樂觀決策準(zhǔn)則，最優(yōu)方案為建新廠，這樣在市場銷路好時，每年可獲 17萬元的利潤。 Hurweicz）于 1951年提出的決策方法，所以該準(zhǔn)則亦稱赫威斯決策準(zhǔn)則。 ?越趨近于 1，表示決策者對狀態(tài)的估計越樂觀，當(dāng) ?=1時，該準(zhǔn)則視同樂觀決策準(zhǔn)則； ?越趨近于 0，表示決策者對狀態(tài)的估計越悲觀，當(dāng) ?=0時，該準(zhǔn)則視同悲觀決策準(zhǔn)則。后悔值是自然狀態(tài)下最大值與該狀態(tài)其它收益值之差。 利用該準(zhǔn)則進行決策過程如下： ? ，選取各自然狀態(tài)下的最大收益值 maxAi(aij)； ? bij=maxAi(aij)?aij； ? 后悔值 max?j(bij)； ? 后悔值 MinAi[max?j(bij)]； ? 案。從表 217可見，根據(jù)后悔值決策準(zhǔn)則，最優(yōu)方案為擴建工廠的方案，這是機會損失最小的方案。 例 ? 仍以例 211為例，根據(jù)等概率決策準(zhǔn)則進行決策的收益矩陣決策表如下： 表 218 收益矩陣決策表 單位：萬元 自然狀態(tài) 等概率收益期望值 方案 ?1 ?2 ?3 E?j(aij) A1 15 13 4 1/3 ?15+1/3 ?13+1/3 ?（ 4） =8 A2 8 7 4 1/3 ?8+1/3 ?7+1/3 ?4= A3 17 12 6 1/3 ?17+1/3 ?12+1/3 ?（ 6） = 決策 maxAi[E?j(aij)]=8 A1 分析 ? 從表 218可見，根據(jù)等概率決策準(zhǔn)則，最優(yōu)方案為擴建工廠的方案，這樣預(yù)期利潤為 8萬元。 風(fēng)險型決策問題一般需具備以下幾個條件： （收益最大或損失最?。? ，這些狀態(tài)出現(xiàn)的概率可以估算 。 表 219 期望值決策表 損益值 自然狀態(tài)（概率） 期望值 方案 ?1（ P1） ?2（ P2） … ?j（ Pj） … ?n（ Pn） E(Ai) A1 a11 a12 … a 1j … a 1n A2 a21 a22 … a 2j … a 2n … … … … … … … Ai ai1 ai2 … a ij … a i n … … … … … … … Am am1 am2 … a mj … a m n 決策 收益最大 maxAi[E(Ai)] Ai 或損失最小 minAi[E(Ai)] 分析 ? 假定決策時，有 m個可供選擇的方案 Ai（ i=1， …… ， m）；面對 n種可能的自然狀態(tài) ?j（ j=1， …… ， n）；各種狀態(tài)發(fā)生的概率穩(wěn)定在 Pj（ j=1， …… ， n）；各方案在各種狀態(tài)下估計的損益值為 aij 。 矩陣決策法 ? 進行決策的可供選擇的方案及自然狀態(tài)較多時，采用矩陣決策法，并利用計算機（器）等計算工具，可以方便地進行較復(fù)雜的決策。 例 214 ? 已知收益矩陣表如下，試用矩陣決策法進行決策。我們可以利用這種樹形圖進行決策，并稱該樹形圖為決策樹，這種決策方法稱為序列決策，或形象的稱為決策樹決策。由狀態(tài)點引出的直線稱為概率枝，每一條概率枝代表一種自然狀態(tài)及其可能出現(xiàn)的概率。 應(yīng)用決策樹進行決策的步驟是： ，由樹根出發(fā)，到樹葉為止，畫出決策樹。 例 :對于例題 213，根據(jù)表 2110可以畫出決策樹： 160 ?1() 300 2 160 A1 ?2() 100 1 A 2∥ ?3() 120 3 ?4() 30 圖 211 計算各狀態(tài)點的期望值 : 點 ② ： 300?+(100)?=160(萬元 ) 點 ③ ： 120?+(300)?=(萬元 ) 比較各狀態(tài)點的期望值，選取期望值大的點 ② 。 三、多級決策 ? 如果需要進行兩次或兩次以上的決策，才能選出最優(yōu)方案，達到?jīng)Q策目的決策，稱為多級決策。根據(jù)市場預(yù)測，前 3年銷路好的概率為 。 ? 計算各點的期望收益值： ? 點 ⑧ ： [200?+(40)?]?7?400=664(萬元 )； ? 點 ⑨ ： (80?+60)?]?7=532(萬元 )； ? 把點 ⑧ 與點 ⑨ 的期望值進行比較，點 ⑧ 的期望值較大，因而在決策點 6 進行決策時，應(yīng)選擇擴建方案，點 6 的期望值等于點 ⑧ 的期望值。同時對建大廠方案進行剪枝 。 決策 ? 這樣，經(jīng)過兩級決策，確定的方案是：先建小廠，如果產(chǎn)品銷路好，三年后擴建成大廠。正偏差稱為風(fēng)險收益，負(fù)偏差稱為經(jīng)濟風(fēng)險。生產(chǎn)流程分析法可分為風(fēng)險列舉法和流程圖法。 ? 保險調(diào)查法 ? 采用保險調(diào)查法進行風(fēng)險識別可以利用兩種形式： ? 通過保險險種一覽表，企業(yè)可以根據(jù)保險公司或者專門保險刊物的保險險種一覽表，選擇適合本企業(yè)需要的險種。即，風(fēng)險評估就是量化測評某一事件或事物帶來的影響或損失的可能程度。 ? 預(yù)測風(fēng)險的強度：假設(shè)風(fēng)險發(fā)生，導(dǎo)致企業(yè)的直接損失和間接損失。 風(fēng)險回避 ? 風(fēng)險回避是投資主體有意識地放棄風(fēng)險行為，完全避免特定的損失風(fēng)險，是一種最消極的風(fēng)險處理辦法，因為投資者在放棄風(fēng)險行為的同時，往往也放棄了潛在的目標(biāo)收益。 ? （ 4）投資主體無能力承擔(dān)該風(fēng)險，或承擔(dān)風(fēng)險得不到足夠的補償。事前控制的目的主要是為了降低損失的概率，事中和事后的控制主要是為了減少實際發(fā)生的損失。 （ 1）合同轉(zhuǎn)移。 風(fēng)險保留 ?風(fēng)險保留，即風(fēng)險承擔(dān)。 ?（ 2）有計劃自我保險。風(fēng)險保留包括無計劃自留、有計劃自我保險。 （ 2）保險轉(zhuǎn)移。通過風(fēng)險轉(zhuǎn)移過程有時可大大降低經(jīng)濟主體的風(fēng)險程度。 損失控制 ? 損失控制不是放棄風(fēng)險，而是制定計劃和采取措施降低損失的可能性或者是減少實際損失。 ? （ 2）存在可實現(xiàn)同樣目標(biāo)的其他方案，其風(fēng)險更低。 ?概率分析法：期望值分析法、標(biāo)準(zhǔn)差、下半標(biāo)準(zhǔn)差法、風(fēng)險度分析法 風(fēng)險的防范、化解和控制 ?風(fēng)險控制是指風(fēng)險管理者采取各種措施和方法，消滅或減少風(fēng)險事件發(fā)生的各種可能性，或者減少風(fēng)險事件發(fā)生時造成的損失。一個簡單的例子：一個時期一萬棟房屋中有十棟發(fā)生火災(zāi)，則風(fēng)險發(fā)生的概率是 1/1000。 ? 委托保險人或者保險咨詢服務(wù)機構(gòu)對本企業(yè)的風(fēng)險管理進行調(diào)查設(shè)計，找出各種財產(chǎn)和責(zé)任存在的風(fēng)險。 ? 生產(chǎn)過程一切環(huán)節(jié)系統(tǒng)化、順序化，制成流程圖，從而便于發(fā)現(xiàn)企業(yè)面臨的風(fēng)險。風(fēng)險識別是確定何種風(fēng)險可能會對企業(yè)產(chǎn)生影響，最重要的是量化不確定性的程度和每個風(fēng)險可能造成損失的程度。 第三節(jié) 決策方案的敏感性分析 ? 引例 216 市 場 狀 態(tài)狀態(tài)概率生 產(chǎn) 方 案D1D2暢 銷 滯 銷0 . 7 0 . 31 0 04 0 2 01 0單 位 ： 萬 元 ?期望收益值： ?生產(chǎn)方案 D1優(yōu)于 D2 ?改變自然狀態(tài)概率，如暢銷的概率分別為、 、 、 ?有何結(jié)論？ ED2=31 ED1=64 ?概率影響方案的選擇！ ?判斷的標(biāo)準(zhǔn)：方案優(yōu)劣的轉(zhuǎn)化。 ? 點 ② 與點 ③ 的期望值進行比較，點 ③ 的期望值較大，因而在決策點 1 進行決策時，應(yīng)選擇建小廠方案，點 1 的期望值等于點 ③ 的期望值。 解： ? 點 ⑦ ：（ 80?+60?） ?7=434(萬元 )； ? 點 ③ : 80??3+664?+60??3+434??280 ? =537(萬元 )； ? 點 ④ ： [200?+(40)?]?7=1064(萬元 )； ? 點 ⑤ ： [200?+(40)?]?7=112(萬元 )； ? 點 ② ： 200??3+1064?+(40)??3+(112)??600=(萬元 )。 年度收益值表 2112。根據(jù)實際情況提出三項可行方案： 方案一是建大廠，