風(fēng)險動態(tài)分析ppt課件(編輯修改稿)
2025-06-03 12:03 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 計算可得 P (NPV0) =+ () / (+｜ ｜ ) = 300萬元 15萬 年成本 45萬元 年收入 120萬元 15萬元 45萬元 20萬元 20萬元 30萬元 50萬元 30萬元 80萬元 90萬元 投資 0.6 0.4 0.3 0.3 0.7 0.7 0.3 0.7 0.3 0.7 0.3 0.7 0.3 0.7 P(x) NPV P(X)NPV ∑ 4 例 44 概率分析圖如下所示 三 ﹑ 概率分析的優(yōu)點 1. 它使投資項目的不確定性明晰化 2. 它是一種更全面的分析 3. 它可以估算出經(jīng)濟收益變化的范圍及其風(fēng)險的大小 不確定型風(fēng)險分析 一 ﹑ 不確定型風(fēng)險分析的基本概念 二 ﹑ 不確定型風(fēng)險分析的基本方法 認為未來各種狀態(tài)發(fā)生的概率均相等 通過計算各方案損益期望效用值，取其最大方案為最優(yōu)方案。 例 45 某公司擬生產(chǎn)一種高科技產(chǎn)品，規(guī)模難以確定，有三種方案可供選擇：大 ﹑ 中 ﹑ 小，其銷售情況也難以確定，有三種可能：好 ﹑ 一般 ﹑ 差，其概率分別為 ﹑ ﹑ ，其損益如下表所示 三個方案的期望值 E(a1)= 100*+50*+（ 20） *=44(萬元 ) E(a2)=75*+35*+10*=(萬元 ) E(a3)=40*+20*+5*=44(萬元 ) 用期望值決策應(yīng)該取 a1 銷售情況 規(guī)模 好 X1 一般 X2 差 X3 大 a1 100 50 20 中 a2 75 35 10 小 a3 40 20 5 用等概率法： U(a1)=(100+5020)/3=(萬元 ) U(a2)=(75+35+10)/3=(萬元 ) U(a3)=(40+20+5)/3=(萬元 ) 也稱為最大最大準則，決策者對項目持樂觀態(tài)度，愿意冒險。 也稱為最大最小準則，決策者對項目持悲觀態(tài)度，謹慎行事，最后從各最后結(jié)局中選擇效用最大的為最佳方案。 也稱為赫爾維茲或折衷，決策者對項目前景態(tài)度介于樂觀和悲觀之間，引入一個折中權(quán)數(shù)。 也稱為最小最大惋惜準則，這種惋惜就是實際效用與最佳效用之差，也稱后悔值。決策時，取后悔值最小為最佳方案。 根據(jù)此方法原則，對上述實例結(jié)果列表如下 方程原損益矩陣 后悔值矩陣 x1 x2 x3 a1 100 50 20 a2 75 35 10 a3 40 20 5 x1 x2 x3 Rij a1 0 0 30 30 a2 25 15 0 25 a3 60 30 5 60 效用風(fēng)險分析 一 ﹑ 效用函數(shù) 從數(shù)學(xué)角度定義為：在結(jié)果集 Q上的實值函數(shù) U（ X），如果滿足下列兩個條件，就稱 U為 Q上的效用函數(shù)： （ 1）對于任意的 q1， q2∈ Q, 當(dāng)且僅當(dāng) U(q1) ≧ U(q2) ， 有 q1 ≧ q2 （ 2）它在 Q上是線性的 效用函數(shù)圖形如下 相關(guān)
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