不確定性分析ppt課件(2)-資料下載頁
2025-01-14 07:51本頁面
【正文】 則進(jìn)行方案比選之前，應(yīng)首先運(yùn)用優(yōu)勢原則剔除劣勢方案。 風(fēng)險決策 ? （ 2）期望值原則 ? 期望值原則是根據(jù)各備選方案損益的期望值大小進(jìn)行決策，如果損益值用費(fèi)用表示，應(yīng)選擇期望值最小的方案，如果損益值用收益表示，則應(yīng)選擇期望值最大方案。 ? E(NPV)1=76萬元 ? E(NPV)2=113萬元 ? E(NPV)3=84萬元 風(fēng)險決策 ? （ 3）最小方差原則 ? 由于方差越大，方案的風(fēng)險也越大，所以選擇損益值方差較小的方案，這就是最小方差原則。 ? 期望值相同或收益期望值的方案損益值方差小的情況，期望值原則與最小方差原則沒有矛盾，最小方差原則是一種有效的決策原則。 ? 期望值原則與最小方差原則不具有一致性時。目前還沒有找到廣泛接受的解決辦法，因?yàn)椴煌牡耐顿Y者對于風(fēng)險大小的判斷是不一樣的。 ? D(NPV)1=4764 ? D(NPV)2=13961 ? D(NPV)3=48684 風(fēng)險決策 ? 投資者對風(fēng)險的判斷及態(tài)度一方面取決于決策者本人的膽略與冒險精神，另一方面取決于投資主體對風(fēng)險的承受能力。一般說來，風(fēng)險承受能力較強(qiáng)的投資者傾向于按期望值原則進(jìn)行決策，而風(fēng)險承受能力較弱的投資者則寧可按最小方差原則選擇期望收益不太高但更安全的方案。 風(fēng)險決策 ? （ 4）最大可能原則 ? 在風(fēng)險決策中，如果某一狀態(tài)發(fā)生的概率顯著大于其它狀態(tài)，那么就把這種狀態(tài)視作肯定狀態(tài)，根據(jù)這種狀態(tài)下個方案損益值的大小進(jìn)行決策，而置其余狀態(tài)于不顧，這就是最大可能原則。按照最大可能原則進(jìn)行風(fēng)險決策實(shí)際上是把風(fēng)險決策問題化為確定性決策問題求解。 ? 值得指出的是，只有當(dāng)某一狀態(tài)發(fā)生的概率大大高于其它狀態(tài)發(fā)生的概率，并且各方案在不同狀態(tài)下的損益值差別不很懸殊時，最大可能原則才是適用的。 風(fēng)險決策 ? （ 5）滿意原則 ? 定出一個足夠滿意的目標(biāo)值，將各被選方案在不同狀態(tài)下的損益值與目標(biāo)值相比較，損益值優(yōu)于或等于此滿意目標(biāo)值的概率最大的方案即為當(dāng)選方案。例 410中，假定滿意目標(biāo)是凈現(xiàn)值不小于30萬元，各方案達(dá)此目標(biāo)的概率分別為： ? A１ ? A2 ? A３ ? 方案 A2達(dá)此滿意目標(biāo)的可能性最大，故按滿意原則應(yīng)選擇 A2 。 風(fēng)險決策 ? ? （ 1）矩陣法 ? 下表就是一個風(fēng)險決策矩陣模型，它給出了進(jìn)行風(fēng)險決策的所有要素，包括狀態(tài)、狀態(tài)發(fā)生的概率、備選方案以及備選方案在不同狀態(tài)下的損益值。 風(fēng)險決策 狀態(tài) 損益值 概率 方 案 ?1 ?２ …… ?ｊ …… ?ｎ p１ p２ …… pｊ … … pｎ 風(fēng)險決策矩陣模型 風(fēng)險決策 令 : ? Ｖ稱損益矩陣，Ｐ為概率向量，Ｅ為損益期望值向量，Ｅ中的元素 Ei(i =1,2,… m)為方案 Ai的損益期望值。利用矩陣運(yùn)算可以很方便地求出：Ｅ＝ＶＰ 風(fēng)險決策 ? 當(dāng)損益值為費(fèi)用時， Min{Ei|i =1,2,… m}對應(yīng)的方案為最優(yōu)方案，當(dāng)損益值為收益時， Max{Ei|i=1,2,… m}對應(yīng)的方案為最優(yōu)方案。 ? 當(dāng)被選方案數(shù)目和狀態(tài)數(shù)目都很大時，采用矩陣法便于利用現(xiàn)代化的計算手段進(jìn)行風(fēng)險決策。 風(fēng)險決策 ? (2)決策樹法 ? 風(fēng)險決策問題可以利用一種樹型決策網(wǎng)絡(luò)描述與求解，稱決策樹法。給出用決策樹描述例 410的風(fēng)險決策問題。 ? 決策樹由不同的節(jié)點(diǎn)與分枝組成。 ? 符號 “ □ ” 表示的節(jié)點(diǎn)稱決策點(diǎn)，從決策點(diǎn)引出的每一分枝表示一個可供選擇的方案； ? 符號 “ ○ ” 表示的節(jié)點(diǎn)為狀態(tài)的點(diǎn)，從狀態(tài)點(diǎn)引出的每一分枝表示一種可能發(fā)生的狀態(tài)。 ? 圖中 ?ｊ 表示第 j種狀態(tài)， ?ｊ 后括號內(nèi)的數(shù)值表示該狀態(tài)發(fā)生的概率，每一狀態(tài)分支末端的數(shù)值為相應(yīng)的損益值。 風(fēng)險決策 ? 根據(jù)各種狀態(tài)發(fā)生的概率與相應(yīng)的損益值分別計算每一方案的損益期望值，并將其標(biāo)在相應(yīng)的狀態(tài)點(diǎn)上，就可以直觀的判斷出應(yīng)該選擇哪個方案。 ? 決策樹法常用于多階段風(fēng)險決策。 Thank You
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