【正文】 NPV = 1139415000x 84900y 取 NPV 的臨界值，即 NPV = 0 ，有： y = + y% x% 雙因素敏感性分析圖 y = + 在該臨界線上， NPV=0；在臨界線下方， NPV0；在臨界線上方， NPV0。 NPV0 NPV0 NPV=0 未考慮各種不確定因素發(fā)生的概率，不知道其發(fā)生的可能性有多大，影響分析的準(zhǔn)確性。 定量地分析了不確定因素變化對方案經(jīng)濟效果造成的影響 缺 點 優(yōu) 點 總 結(jié) 練習(xí)題： 什么是敏感性分析，敏感性分析中的因素和指標(biāo)各有什么不同，它們包括哪些常用的項目？ 什么叫敏感因素，如何辨別因素的敏感程度？ 什么是單因素和多因素敏感性分析，試述它們的異同。 20％； 4）三個因素中，哪一個是最敏感因素？應(yīng)如何減小此因素對經(jīng)濟效益指標(biāo)的影響？ 第四節(jié) 概率分析 一、概率分析的基本原理 ? 概率分析 ： 是通過研究各種不確定性因素發(fā)生不同變動幅度的概率分布及其對項目經(jīng)濟效益指標(biāo)的影響，對項目可行性和風(fēng)險性以及方案優(yōu)劣作出判斷的一種不確定性分析法。 ? 進行概率分析具體的方法主要有期望值法、效用函數(shù)法和模擬分析法等。 二、 概率樹分析 步驟 （ 1）列出要考慮的各種風(fēng)險因素，如投資、經(jīng)營成本、銷售價格等； （ 2）設(shè)想各種風(fēng)險因素可能發(fā)生的狀態(tài)，即確定其數(shù)值發(fā)生變化個數(shù)； （ 3）分別確定各種狀態(tài)可能出現(xiàn)的概率，并使可能發(fā)生狀態(tài)概率之和等于 1； （ 4）分別求出各種風(fēng)險因素發(fā)生變化時，方案凈現(xiàn)金流量各狀態(tài)發(fā)生的概率和相應(yīng)狀態(tài)下的凈現(xiàn)值 NPV(j)； （ 5）求方案凈現(xiàn)值的期望值（均值） E（ NPV）； （ 6）求出方案凈現(xiàn)值非負(fù)的累計概率； （ 7）對概率分析結(jié)果作說明。 一次不能解決，稱 多階段決策問題 。有關(guān)調(diào)查了解的信息如下，試用決策樹法進行分析決策。 在乙地， A產(chǎn)品成功的概率是 ， B產(chǎn)品成功的概率為 。 1 2 3 4 5 6 7 6,200 6,200 6,000 6,000 6,200 5,200 3,600 甲地 乙地 A產(chǎn)品 A產(chǎn)品 B產(chǎn)品 B產(chǎn)品 P= P= P= P= P= P= P= P= △ 1,500 △ +7,000 △ 1,000 △ +9,000 △ 1,000 △ +8,000 △ 2,000 △ 10,000 [例 ]某企業(yè)新產(chǎn)品成功后，有三種方案選擇：一是進行大批生產(chǎn)，成功率 ，失敗率 ；二是先建試制車間，成功率 ，失敗率 ，若試制成功進行大批生產(chǎn)，成功率 ，失敗率 ，若試制失敗仍進行大批生產(chǎn)，成功率 ，失敗率 ，建試制車間需 元；三是暫不生產(chǎn)。 1 795 大批生產(chǎn) 795 2 △ 150 △ 1200萬元 建試制 車間 不生產(chǎn) 3 4 0 5 798 = 6 0 大批生產(chǎn) 不生產(chǎn) 大批生產(chǎn) 不生產(chǎn) 7 △ 150 △ 1200 15 9 150 1200 8 10 0 0 0 0 0 b）動態(tài)決策數(shù)法 —— 考慮貨幣時間價值。前三年銷路好的概率為 ，銷路不好的概率為；若前三年銷路好，后七年銷路好的概率為 ，銷路不好的概率為 ，若前三年銷路不好，后七年情況依舊。 解： 1）前三年的決策樹 1 64萬元 2 △ 20 △ 100 31萬元 3 △ 10 △ 40 建大廠 建小廠 建大廠方案年現(xiàn)金凈流入量為 ： （期望值） 100 =64（萬元） 建小廠： 40 +10 =31（萬元） 2）十年的決策樹 十年的年期望現(xiàn)金凈流入量為： a）建大廠方案 88 1 建大廠 2 建小廠 3 6 不擴建 5 100 37 9 10 40 4 20 20 88 8 20 100 擴建 7 10 88 (100 ) =（萬元） b）建小廠方案 擴建方案： 100 =88（萬元） 不擴建方案： 40 +10 =37（萬元） 88 +10 =（萬元） 3）繪制現(xiàn)金流量圖： 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 300 64 建大廠 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 160 31 建小廠 140 （萬元）（萬元）)3%,10,/)(7%,10,/()3%,10,/(31)3%,10,/(140160)3%,10,/)(7%,10,/()3%,10,/(6430021???????????????????????????FPAPAPFPN P VFPAPAPN P V選擇建大廠方案。試確定該項目凈現(xiàn)值大于等于零的概率。 解 ： （ 1）項目凈現(xiàn)金流量未來可能發(fā)生的 9種狀態(tài)如下圖。結(jié)果見下圖。但凈現(xiàn)值大于零的概率不夠大，說明項目存在一定的風(fēng)險。 風(fēng)險 ——是指 未來結(jié)果 的不確定性 ?風(fēng)險是一種不確定性 ?風(fēng)險是潛在的損失或者損害 ?風(fēng)險是實際結(jié)果與預(yù)期目標(biāo)之間的差異 ?風(fēng)險一定涉及選擇 ?風(fēng)險是相對于經(jīng)濟主體而言 風(fēng)險例子 ?遭受恐怖襲擊的風(fēng)險： “ 9. 11” 事件， 專家 估計， 2021年的 擊事件使美國蒙受了 1000多億美元的損失。 ?世界貿(mào)易中心及其周圍的建筑和基礎(chǔ)設(shè)施： 重建費、修理費、加固費及清理費： 300億美元。 ?5600人的工資損失費 ： 110億美元。 ?商務(wù)和經(jīng)濟活動損失費 ： 210億美元。 ?兩架波音 757飛機 ：總價值為 。 ? 死亡 人數(shù) 3173名。 ?死亡二十四萬二千七百六十九人 ?重傷十六萬四千八百五十一人 ?輕傷五十四萬四千人 ?臺風(fēng) “ 泰利 ” ： 中新網(wǎng) 2021年 9月 3日電，據(jù)民政部公布的消息稱，受臺風(fēng) “ 泰利 ” 影響，浙江、安徽、福建3省部分地區(qū)先后發(fā)生嚴(yán)重暴雨、洪澇、滑坡和泥石流災(zāi)害。 ?房價下跌風(fēng)險： ?1997年亞洲金融危機使香港的房地產(chǎn)泡沫破滅 ,平均房價下跌了 70%； ?你以 13000元 /平方米的價格在虹口地區(qū)購買了一套 100平方米的住房，那么，在未來的期間內(nèi)，房價也可能上升也可能下降，若房價下跌，你就有遭受損失的風(fēng)險。 ?不確定性與風(fēng)險相伴而生。 ?如果未來結(jié)果是確定的，未來結(jié)果就可以用確定的數(shù)字來表示； ?如果未來結(jié)果是不確定的，未來結(jié)果可以用隨機變量來表示； 1隨機變量： ?隨機變量（ random variable） ：就是表示未來結(jié)果不確定的變量。 例 1 ：拋硬幣賭博， 賭博規(guī)則：若正面向上我給你 1元，若反面向上你給我 1元； –在硬幣拋棄之前，正面向上還是反面向上是不確定的。 即，隨機變量 X 的概率分布如下： X（賭博收益）的可能結(jié)果 可能結(jié)果的出現(xiàn)概率 1元 50% 1元 50% 例 2：股票投資風(fēng)險 假定你以每股 10元的價格購進 1股 “ 西山煤電 ” 的股票，投資10 元； ?由于股票價格時時變動，或者說股價具有 波動性 ，你的投資收益是不確定的，或者你的收益具有 波動性 。但由于決策者在決策的過程中，盡管掌握了這種統(tǒng)計規(guī)律也不能避免一定的風(fēng)險，故稱這類決策問題為風(fēng)險性決策。 概率已知條件下的風(fēng)險決策原則 （ 1）優(yōu)勢準(zhǔn)則 （ 2）期望值準(zhǔn)則 （ 3）最小方差準(zhǔn)則 （ 4）最大可能原則 （ 5）滿意原則 概率未知條件下的風(fēng)險決策原則 （ 1）樂觀準(zhǔn)則 （ 2）悲觀準(zhǔn)則 （ 3）加權(quán)系數(shù)準(zhǔn)則 （ 4）等概率準(zhǔn)則 （ 5）后悔值準(zhǔn)則 二、風(fēng)險決策方法 —— 決策樹法 決策樹法的一般模型 決策樹法的應(yīng)用 （ 1）應(yīng)存在兩個以上的備選方案 （ 2）每一方案應(yīng)具有一種以上可能出現(xiàn)的機會事件，且這些事件出現(xiàn)的可能性可以用概率表示 （ 3）可以根據(jù)每一機會事件及其概率計算出量化的結(jié)果，用效益值表