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正文內(nèi)容

決策職能培訓課件-閱讀頁

2025-01-28 03:27本頁面
  

【正文】 能答復的問題; ? 不要求精確; ? 過程盡可能簡化,不要問沒有必要的問題; ? 保證所有專家能從同一角度理解所給問題; 頭腦風暴法 (Brain Storming),又稱智力激勵法。它是一種通過小型會議 的組織形式,讓所有參加在自由愉快、暢所欲言的氣氛中,自由交換想法或點子,并以此激發(fā)與會者創(chuàng)意及靈感。 頭腦風暴法的 原則 ? 第一,自由思考; ? 第二,延遲評判; ? 第三,最狂妄的想象是最受歡迎的; ? 第四,以量求質(zhì); ? 第五,結合改善。 ? 在這種技術下,管理者先召集一些有知識的人,把要解決問題的關鍵內(nèi)容告訴他們,并請他們獨立思考,要求每個人盡可能地把自己的備選方案和意見寫下來。 在此基礎上,由小組成員對提出的全部備選方案進行投票,根據(jù)投票結果,贊成人數(shù)最多的備選方案即為所要的方案,當然,管理者最后仍有權決定是接受還是拒絕這一方案。 ?基本假設: ?只研究單一產(chǎn)品; ?產(chǎn)品銷售量等于產(chǎn)量; ?生產(chǎn)產(chǎn)品的成本分為固定成本和變動成本兩部分; ?產(chǎn)品的售價不變。 ( 2)決策樹法( 多階段) 用樹狀圖來描述各種方案在不同自然狀態(tài)下的收益,據(jù)此計算每種方案的期望收益從而作出決策的方法。它是對投資的各個隨機變量以其各自的概率進行加權平均后得到的平均數(shù),不同的投資方案有不同的期望值。 大面積開發(fā)需一次投資 4550萬元,小面積開發(fā)需一次投資 2800萬元。根據(jù)市場預測,客源地旅游需求量較高和較低的概念分別為 ,年平均收益如表,該公司應如何作出決策? 自然狀態(tài) 概率 投資方案 需求量較高 需求量較低 收益期望值 大面積開發(fā) 1500 - 200 1390 小面積開發(fā) 800 100 740 損益期望值計算表 ? 大面積開發(fā)方案期望值 ? 1500**6+(200)**6 4550=1390 ? 小面積開發(fā)方案期望值 ? = 800**6+100**6 2800=740 決策樹分析法(多階段) 決策樹的構成要素 決策點 用 表示, 有幾次決策,就有幾個決策點 方案分枝 用 表示,從決策點引出的分枝,并與 狀態(tài)結點相連, 每一個分枝代表一個方案。 概率枝 從狀態(tài)結點引出的分枝,每一分枝代表 一種自然狀態(tài)。 2 1 方案分枝 方案分枝 3 方案節(jié)點 方案節(jié)點 概率分枝 概率分枝 概率分枝 概率分枝 損益值 損益值 損益值 損益值 決策樹圖形 決策點 決策樹法分析的步驟 1. 繪制決策樹(從左向右,從上向下) 2. 計算期望值 3. 方案選優(yōu)(收益最大,費用最低) 不確定型決策 ? 大中取大法 ? 小中取大法 ? 折衷原則 ? 最小后悔值法 基于決策者對未來前景持樂觀態(tài)度,無論哪種方案都可以得到最好的結果。該最大值所對應的方案為按樂觀決策法所選擇的方案。該最大值所對應的方案為按悲觀決策法所選擇的方案。 ,使 ?+223。 ? ( 4)決策。 ? ? 令 ?= 223。因當?shù)厝狈τ嘘P資料,公司對客源地旅游需求量只能估計為較高、一般、較低、很低四種情況, 對每種情況發(fā)生的概率無法預測。 投資方案及其損益值表 單位:萬元 狀態(tài) 方案 較高 一般 較低 很低 獨資 800 350 - 300 - 700 集資 350 220 50 - 100 合作 400 250 90 - 50 各方案在各種自然狀態(tài)下的后悔值 狀態(tài) 方案 較高 一般 較低 很低 獨資 0 0 390 650 集資 450 130 40 50 合作 400 100 0 0 ? 如例,采用后悔值決策法, 首先從表中找出各種方案自然狀態(tài)下最大的損益值,即 800、 350、 900、- 50。 最小后悔值法:外商合作 ? 三個方案的最大后悔值分別為 650、 450、400; ? 應選擇后悔值為 400萬元所對應的方案,即與外商合作方
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