3風(fēng)險型決策分析-文庫吧在線文庫
【正文】 ，這些結(jié)果出現(xiàn)的機會是用各種自然狀態(tài)出現(xiàn)的概率來表示的。如果中型擴建 ,遇產(chǎn)品銷路好 ,可獲利 150萬元 ,銷路差可獲利 20萬元 。 如果當(dāng)天銷售不出去 ， 每剩下一箱就要由于冷藏費及其他原因而虧損 60元 。 ＝ E(d2)－ min(15,25,25,35)＝ 28－ 15＝ 13 ＝ E(d3)－ min(33,21,35,25)＝ 28－ 21＝ 7 因 ，所以，應(yīng)該選取方 d3作為最優(yōu)方案。 )( dEE P ? Ev表示了花錢搞情報所能得到的最大的期望利潤 。 決策樹的結(jié)構(gòu) 123決 策 點概 率 枝概 率 枝概 率 枝概 率 枝概 率 枝概 率 枝收 益 值 （ 或 損 失 值 ）收 益 值 （ 或 損 失 值 ）收 益 值 （ 或 損 失 值 ）收 益 值 （ 或 損 失 值 ）收 益 值 （ 或 損 失 值 ）收 益 值 （ 或 損 失 值 ）狀 態(tài) 點狀 態(tài) 點方案枝方案枝結(jié)果點 決策樹的結(jié)構(gòu) 1. 決策點 ：它是以方框表示的結(jié)點。 ④ 剪枝決策。 例：某錄音器材廠為了適應(yīng)市場的需要 ， 準備擴大生產(chǎn)能力 ， 有兩種方案可供選擇 。 試作出最佳擴建方案決策 。 （二）補充信息的價值（ EVAI) 在貝葉斯決策的實際工作中，取得完全情報是非常困難的，所以在一般情況下，需要討論補充信息的價值及其計算。 ?抽樣信息的價值和最佳樣本容量 四、貝葉斯決策分析案例 第四節(jié)風(fēng)險決策的靈敏度分析 一、靈敏度分析的要求 通常，自然狀態(tài)概率及條件損益值是不容易估計準確的，從而期望損益值也就不十分準確，因此有必要對狀態(tài)或條件損益值數(shù)據(jù)的變動是否影響最優(yōu)方案的選擇進行分析。如果這些數(shù)據(jù)稍加變動，而最優(yōu)方案不變，則這個方案是比較穩(wěn)定的，即靈敏度不高，決策可靠性大。效用能夠反映人們的價值觀念在決策活動中的具體表現(xiàn)，代表著決策人對于風(fēng)險的態(tài)度。 設(shè)決策問題的各可行方案有多種可能的結(jié)果值 o，依據(jù)決策者的主觀愿望和價值取向，每個結(jié)果值對決策者均有不同的價值和作用。這種方法是馮．諾伊曼和摩根斯坦于 1944年共同創(chuàng)立的。效用值介于 0和 1之間。經(jīng)濟學(xué)中的效用是描述商品或服務(wù)滿足消費者需要程度的一個概念，主要用于消費者行為的理論分析。決策人對風(fēng)險的態(tài)度也是至關(guān)重要的，同一個決策問題，保守型決策人與冒險型決策人所作出的選擇會很不一致，而且同樣的貨幣量對不同的經(jīng)濟主體往往具有不同的“價值”。 二、轉(zhuǎn)折概率原理 一個方案從最優(yōu)方案轉(zhuǎn)化為非最優(yōu)方案，在這個轉(zhuǎn)變過程中有一個概率值點。在樣本中， 選擇一個合適的決策統(tǒng)計量，決策統(tǒng)計量的取值稱為抽樣信息值。 一、貝葉斯決策的基本方法 在決策中，只有將信息的價值和信息的經(jīng)濟性有機地結(jié)合起來，才能提高決策分析的科學(xué)性和效益性，這正是貝葉斯決策要解決的問題。 建小廠的投資為 300萬元 ， 在市場銷路好時 ， 每年收益90萬元 ， 銷路差時 ， 每年收益 60萬元 。 估計在此期間 ， 新產(chǎn)品銷路好的概率是 ， 銷路不好的概率是 ， 兩個改造方案的年度損益值如表 1所示 ， 請問該企業(yè)的管理者應(yīng)如何決策改造方案 。 5. 結(jié)果點 ：它是畫在概率枝的末端的一個三角結(jié)點。 表 1：完整情報下各方案的最大利潤表 狀率概態(tài)日潤利件條量銷日量產(chǎn)（ 箱 ）2 1 0 （ d2）2 2 0 （ d3）2 0 0 （ d1）2 3 0 （ d4）2 0 0 2 1 0 2 2 0 2 3 00 . 10 . 20 . 40 . 32 0 0 0 02 3 0 0 02 2 0 0 02 1 0 0 0－－－－－－－－－－－－( 箱 ) 具有完整情報的最大期望利潤為： )(max41 41?????????? ?? ?? ijj ijpdpE而風(fēng)險情況下的最大期望利潤已算得 ， 所以完整情報價值為 20520)( ?dE )(5802052023100)( 元????? dEE Pv這里算出的 580元就是花錢搞情報的最大收益，也是由于市場資料不全，決策時的最小期望損失值。它代表我們應(yīng)該為這種情報而付出的代價的上限。各狀態(tài)發(fā)生的概率及每一方案在各個狀態(tài)下收益值如表 1所示 。 解： 例 2：某副食商店銷售鮮魚 ， 平均售價為
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