决策分析概述
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决策分析方法决策分析是一种基于经济学和管理科学的有效分析工具,它的最终目的是帮助管理者在做出最终决策时找出最佳选择,以实现组织决策的最高效率。
随着组织决策变得越来越复杂,决策分析技术日益受到重视。
决策分析是一种以统计数据和逻辑方法作为分析基础的科学方法,是有效地收集、综合和分析数据的一种技术。
由于它拥有全面的认识和深刻的理解,决策分析能够为管理者提供有效的决策支持,以实现最佳决策。
决策分析可分为决策理论和决策模型两个主要部分。
决策理论是一种结合经济学、管理科学和心理学的理论体系,从经济理论和管理行为的角度出发,探索组织结构、价值观以及个人及团体有效行为等方面,同时强调优化、变化和风险管理分析。
一个完整的决策理论应该包括信息采集、序列分析、权力分析、决策支持系统以及结果评估等组成部分。
决策模型是决策分析中实际应用的优化建模工具,它能够将复杂的决策任务映射到数学模型中,以帮助管理者在不确定环境下找出最优解。
一个完整的决策模型应该包含模型的结构定义、变量定义、模型的求解策略以及约束条件等。
常用的求解方法包括最优化方法、概率模型和随机模拟等。
决策分析主要用于求解多人协调决策的经济和管理问题,这些问题通常困扰着企业决策者,比如说,如何决定企业的发展战略?决策分析也可以应用于各种问题,比如风险分析、成本效益分析、价格策略等。
随着计算机科学和计算机网络技术的发展,决策分析技术也得到了进一步的改进。
现在,通过将计算机技术与决策分析技术有效结合,管理者可以从大量的历史数据和当前信息中提取和分析关键信息,以取得最佳的决策结果。
综上所述,决策分析是一种有效的决策支持工具,它能够通过综合多种信息,帮助决策者做出最优的决策,从而获得最佳的决策结果。
另外,随着计算机科学和计算机网络技术的发展,决策分析技术也得到了进一步改进,大大提高了管理者做出有效决策的能力。
因此,决策分析技术在帮助管理者取得最佳决策结果方面将会发挥越来越重要的作用。
决策分析总结决策是人们在面对问题或者进行某种行动时所做出的选择。
无论是个人生活中的决策,还是组织管理中的决策,都需要经过一定的分析和评估,以确保选择的决策是合理和可行的。
在本文中,将对决策分析进行总结,包括其概念、重要性以及常用的决策分析方法。
一、决策分析概念决策分析是指通过系统的方法和工具,对决策问题及其影响因素进行分析和评估的过程。
它帮助决策者更好地理解问题,并提供决策的依据和支持。
决策分析常常涉及对不同选项进行权衡和比较,以选择最优的决策方案。
二、决策分析的重要性决策分析在个人生活和组织管理中具有重要的作用。
首先,它能够帮助个体和组织了解问题的本质和背后的因素,避免为了问题的表象而做出错误的决策。
其次,决策分析能够帮助评估不同决策方案的优劣,选择最佳的方案,并减少决策风险。
最后,决策分析可以提高决策的效率和决策者的决策能力,使决策过程更加科学和系统化。
三、常用的决策分析方法1. SWOT分析SWOT分析是一种常用的决策分析方法,它通过对组织或个体的优势、劣势、机会和威胁进行评估,帮助决策者确定决策的环境和条件,从而更好地制定决策方案。
SWOT分析涉及到对内外环境的分析,以及对内部资源和外部机会的整合,是一种综合性的决策分析方法。
2. 成本效益分析成本效益分析是一种用于经济决策的常用方法。
它通过对决策方案的成本和效益进行评估,计算出方案的成本效益比,以确定其是否值得实施。
成本效益分析能够帮助决策者在有限的资源条件下,选择产生最大经济效益的决策方案。
3. 决策树分析决策树分析是一种常用的定性和定量综合分析方法。
它通过绘制决策树图,对不同决策方案的风险和收益进行预测和分析,以帮助决策者在不同情境下做出最佳决策。
决策树分析的优点是能够直观地显示不同决策方案的结果和影响因素,有利于决策者的理解和决策。
4. 群体决策分析群体决策分析是一种用于团队决策的方法。
它通过收集和整合团队成员的意见和观点,进行多因素评估和综合权衡,最终达成共识和决策。
管理学中的决策分析与决策模型在现代社会中,决策是每个组织和个人都需要面对的重要任务。
而在管理学中,决策分析与决策模型是帮助管理者做出更加科学、准确和合理的决策的重要工具。
本文将从决策分析和决策模型的概念、决策分析的过程、常见的决策模型和在实际组织中的应用等方面进行论述。
一、决策分析的概念决策分析是指在面临不确定性和风险的情况下,通过系统地收集、分析和评估相关信息,以确定最佳决策的过程。
决策分析的目标是为管理者提供决策依据,降低决策的风险。
二、决策分析的过程1. 确定决策目标和需求:明确决策的目标是什么,需要解决什么问题。
2. 收集决策所需的信息:通过内外部信息的收集和整理,为决策提供必要的依据。
3. 分析和评估信息:对收集到的信息进行分析和评估,发现其中的关键因素和问题。
4. 制定备选方案:根据信息分析的结果,确定多个备选方案。
5. 评估备选方案:对各个备选方案进行评估,选择最佳的方案。
6. 实施和监控:将最佳方案付诸实施,并持续监控和评估决策的效果和结果。
三、常见的决策模型1. 经济决策模型:以经济效益最大化为目标,通过成本效益分析、投资回报率、盈亏平衡点等指标来评估决策的价值。
2. SWOT分析模型:通过评估组织内外部的优势、劣势、机会和威胁,为决策提供全面的环境分析。
3. 制约条件模型:考虑到决策中的各种限制条件,以确保决策的可行性和实施性。
4. 关键路径模型:在项目管理中常用的决策模型,用于确定项目的关键路径和重要活动,以确保项目按时完成。
5. 线性规划模型:适用于各种资源分配的决策问题,通过数学模型来最优化资源利用。
四、决策分析与实际应用决策分析和决策模型在实际组织中有着广泛的应用。
下面以企业的产品定价决策为例进行说明:在企业中,产品定价是一个非常重要的决策。
通过决策分析的过程,管理者需要明确定价的目标和需求,收集市场需求、成本和竞争对手价格等信息,进行分析和评估。
接下来,通过制定备选方案和评估备选方案,选择最佳的产品定价策略。
统计学中的决策分析决策分析是统计学的一个重要应用领域,它借助相关数学模型和统计推断,帮助决策者在面对不确定性和风险时做出最佳决策。
在日常生活和商业中,决策分析广泛应用于风险评估、资源分配、产品开发、投资决策等方面。
本文将介绍统计学中的决策分析的基本原理和常用方法。
一、决策分析的基本原理决策分析的基本原理是建立决策模型,通过搜集和分析相关数据,从而预测不同决策方案的可能风险和回报。
决策模型通常包括以下几个要素:1. 目标:明确决策的目标是什么,比如最大化利润、降低成本、提高市场份额等。
2. 决策变量:决策变量是可以控制和调整的因素,决策者通过调整决策变量来达到目标。
例如,产品价格、市场推广力度、生产数量等。
3. 不确定性因素:不确定性因素是指不能完全预测或控制的因素,包括市场需求、竞争环境、经济状况等。
决策分析的关键就是针对这些不确定性因素进行分析和预测。
4. 决策结果:决策结果是特定决策方案的预期结果,可以是利润、市场份额、客户满意度等。
基于以上要素,决策分析通过建立数学模型,利用统计学方法进行数据分析和预测,以支持决策者做出最佳决策。
二、常用决策分析方法1. 风险分析风险分析是决策分析中的一个重要步骤,它旨在评估不同决策方案的风险和回报。
常用的风险分析方法包括:(1)决策树分析:决策树是一种图形化的分析工具,它能够将各种决策和不确定性因素结合起来,并通过计算预期价值和风险来辅助决策。
(2)期望效用分析:期望效用是一种用数学方式量化决策者的偏好和效用函数,通过计算各种决策方案的期望效用来辅助决策。
2. 假设检验在决策分析中,常常需要对不同假设进行检验以支持决策。
假设检验是一种基于统计推断的方法,用于判断样本数据是否支持某种假设。
假设检验的步骤通常包括确定零假设和备择假设,选择适当的检验方法,计算样本数据的统计量,并根据统计量的分布情况得出结论。
3. 敏感性分析敏感性分析是决策分析中的一种技术,用于评估决策结果对于不同变量的敏感程度。
决策分析方法决策分析(decisionanalysis)是一种研究网络开发决策的复杂、抽象的分析方法,它为应对多方冲突和不确定性而提供支持,并可帮助决策者在面临类似情况时,认识的利弊、预期的结果以及其它因素,从而能更有针对性地做出科学正确的决策。
它结合了有用的分析工具及统计学、管理学、计算机学等多学科方法,通过利润和风险的对比来提升对决策的精确性,准确估计和识别决策风险,从而帮助决策者更好地做出决策。
决策分析有三个基本步骤:决策分析前的环境分析,决策模型的确定与构造及最优决策的选择。
环境分析需要明确目标,识别问题的根源,深入研究问题的本质,把握当前的状况;决策模型构造可通过决策树、线性规划、整数规划等多种方法来实现;最后,根据构建的模型,选择最好的决策方案。
当前,决策分析已被广泛应用于金融、营销、物流、教育等领域,如在金融领域,可以针对投资风险、税务策略等等考虑因素;在营销领域,可以帮助企业合理分配广告费用和确定产品定价;在物流领域,可以有效地利用分析法识别出更有效的运输路径、货物调度等,以及更有效地开展物流规划。
在教育领域,决策分析可以帮助教育者做好学校运行管理,推进决策再造、决策改革,从而提高教育效率。
在以上几个领域中,决策分析可以更好地支持所有决策过程,无论是战略决策还是日常决策,都能从中获得以下重要价值:(1)提出全面的决策解决方案。
决策分析可以根据决策者的需求提供解决方案,充分发挥其对当前问题的认识,为把握整体情况、分析不同决策方案之间的差别、估算不确定性结果提供依据。
(2)减少决策失误。
决策分析可以避免偶然性和临时性的决策失误,并可以加强决策的可靠性,避免决策失误带来的严重后果。
(3)改善决策质量。
决策分析可以发现决策中存在的问题,对决策过程中可能会出现的问题做出评估,从而改善决策的质量。
(4)帮助决策者拓展思路。
决策分析可以有助于决策者扩展思路,扩大决策的视野,更好地把握当前问题的全局。
第一章决策分析概述决策分析的差不多要素(简答1)决策者:决策主体,能够是个体业能够是群体。
决策者受社会、政治、经济、文化、心理等因素的阻碍。
决策目标:能够是单个目标,也能够是多个目标。
决策方案:有明确方案和不明确方案两种。
前者是指有有限个明确的方案。
后者一般只是对产生方案可能的约束条件加以描述而方案本身可能是无限个,要找出合理或最优的方案可借助运筹学的线性规划等方法。
自然状态:决策者无法操纵但能够预见的决策环境客观存在的各种状态。
自然状态可能是确定的,也可能是不确定,其中不确定的又分为离散和连续两种情况。
决策结果:各种决策方案在不同自然状态下所出现的结果。
决策准则:评价方案是否达到决策目标的价值标准,即选择方案的依据,与决策者的价值取向或偏好有关。
决策分析的分类(名词解释1)长期决策和短期决策长期决策是指有关组织今后进展方向的长远性、全局性的重大决策,又称长期战略决策,如投资方向的选择、人力资源的开发和组织规模的确定等。
短期决策是为实现长期战略目标而采取的短期策略手段,又称短期战术决策,如企业日常营销、物资储备以及生产中资源配置等问题的决策都属于短期决策。
个人决策和组织决策依照决策者具有个人身份和组织身份如此两种身份,将决策分为个人决策和组织决策。
个人决策是决策者为满足其个人的目的或动机而以个人的目的或动机而以个人身份作出的决策。
如个人职业选择、生活方式的选择等差不多上个人决策问题。
组织决策是与某个组织或群体的目标直接相关的决策,它与个人的目的没有直接关系。
战略决策、治理决策和业务决策依照所要解决的问题性质,决策分为战略决策、治理决策和业务决策。
(安东尼模式)战略决策是指组织机构为了自身与变化的环境适应和谋求进展的决策。
这种决策是为了解决全局性、长远性和全然性的问题。
治理决策是为了实现既定战略而进行的打算、组织、指挥与操纵的决策业务决策亦称战术决策,是具体业务部门为了提高工作质量及日常业务效率而进行的决策。
程序化决策和非程序化决策依照问题出现的重复性及决策程序的规范性划分(西蒙模式)程序化决策(也称为结构化决策):是指那些常规的反复出现的决策,这类决策一般都有明确的决策目标和决策准则,而且能够按一定的程序进行,不管是领导者或办事员都可按此程序加以解决。
这类决策在中层和基层居多。
非程序化决策(也称非结构化决策):是指不经常出现的、复杂的、专门的决策。
确定型决策和非确定性决策(重点)依照决策问题所处的自然状态不同来划分。
确定型决策:存在一种自然状态的决策。
非确定型决策:存在两个或两个以上可能状态而哪种状态发生又不确定的决策。
分为三类:竞争型决策风险型决策不确定型决策单项决策和序贯决策依照决策过程是否连续来划分。
单项决策(静态决策):解决的是某个时点或某段时刻的决策。
序贯决策(动态决策):一系列在时刻上有先后顺序的决策,这些决策相互关联,前一个决策直接阻碍后一项决策。
单目标决策和多目标决策按决策所要求达到的目标的数量,能够将决策划分为单目标决策和多目标决策。
定性决策和定量决策按决策问题的量化程度,能够将决策分为定性决策和定量决策。
单目标决策和多目标决策按决策所要求达到的目标的数量,能够将决策划分为单目标决策和多目标决策。
定性决策和定量决策按决策问题的量化程度,能够将决策分为定性决策和定量决策。
决策分析的步骤(简答2)发觉与分析问题问题的存在是决策分析的前提,所有的决策分析差不多上为了解决特定的问题而进行的。
问题是指决策对象的现实状态与期望状态之间存在的需要缩小或排除的差距。
确定决策目标目标是在一定的环境和条件下,决策系统所期望达到的状态。
它是拟定方案、评估方案和选择方案的基准,也是衡量问题是否得以解决的指示器。
拟定各种可行的备择方案拟定方案确实是查找解决问题,实现目标的方法和途径。
分析、比较各备择方案,从中选出最优方案狭义的选择方案确实是“拍板”。
广义的选择方案还包括方案的分析与评价。
决策的执行、反馈与调整等实施后应追踪操纵,针对方案实施过程中出现的新情况、新问题以及确定决策目标、拟定决策方案时未考虑到的因素,对决策方案进行反馈修正。
第三章风险型决策(计算题,一道题25分)决策树差不多分析法决策树所用图标(画图课后题1,2,3)概率枝:从状态节点引出的若干条直线,每条直线代表一种自然状态及其可能出现的概率(每条分枝上面注明自然状态及其概率)。
结果点:画在概率枝的末端的一个三角节点。
在结果点处列出不同的方案在不同的自然状态及其概率条件下的收益值或损失值。
运用决策树进行决策的步骤依照实际决策问题,以初始决策点为树根动身,从左至右分不选择决策点、方案枝、状态节点、概率枝等画出决策树。
从右至左逐步计算各个状态节点的期望收益值或期望损失值,并将其数值标在各点上方。
在决策点将各状态节点上的期望值加以比较,选取期望收益值最大的方案。
对落选的方案要进行“剪枝”,即在效益差的方案枝上画上“//”符号。
最后留下一条效益最好的方案。
应用实例1.某市果品公司预备组织新年(双节)期间柑橘的市场供应,供应时刻可能为70天。
依照现行价格水平,假如每公斤柑橘进货价格为3元,零售价格位4元,每公斤的销售纯收益为1元。
零售经营新奇果品,一般进货和销售期为一周(7天),假如超过一周没有卖完,便会引起保管费和腐烂损失的较大上升。
假如销售时刻超过一周,平均每公斤损失0.5元。
依照市场调查,柑橘销售量与当前其他水果的供应和销售情况有关。
假如其他水果供应充分,柑橘销售量将为6000公斤;假如其他水果供应销售不足,则柑橘日销售量将为8000公斤;假如其他水果供应不足进一步加剧,则会引起价格上升,则柑橘的日销售量将达到10000公斤。
调查结果显示,在此期间,水果储存和进货状况将引起水果市场如下变化:5周时其他水果价格上升,3周时其他水果供应稍不足,2周时其他水果充分供应。
现在需提早两个月到外地订购柑橘,由货源地每周发货一次。
依照以上情况,该公司确定进货期为一周,并设计了3种进货方案:A1进货方案为每周进货10000×7=70000(公斤);A2进货方案为每周进货8000×7=56000(公斤);A3进货方案为每周进货6000×7=42000(公斤)。
在“双节”到来之前,公司将决策选择哪种进货方案,以便做好资金筹集和销售网点的布置工作。
解:分析原问题,柑橘的备选进货方案共有3个,每个备选方案面临3种自然状态,因此,由决策点动身,右边连出3条方案枝,末端有3个状态节点,每个节点分不引出3条概率枝,在概率枝的末端有9个结果点,柑橘日销售量10000公斤、8000公斤、6000公斤的概率分不为0.5、0.3、0.2.将有关数据填入决策树种分不计算状态节点②③④处的期望收益值,并填入节点②:70 000×0.5+49 000×0.3+28 000×0.2=55 300节点③:56 000×0.5+56 000×0.3+35 000×0.2=51 800节点④:42 000×0.5+42 000×0.3+42 000×0.2=42 000比较状态节点处的期望收益值,节点②处最大,故应将方案枝A2、A3剪枝,留下A1分支,A1方案即每周进货70 000公斤为最优方案。
2.多阶决策分析1.某连锁店经销商预备在一个新建居民小区兴建一个新的连锁店,经市场行情分析与推测,该店开业的头3年,经营状况好的概率为0.75,营业差的概率为0.25;假如头3年经营状况好,后7年经营状况也好的概率可达0.85;但假如头3年经营状态差后7年经验状态好的概率仅为0.1,差的概率为0.9。
兴建连锁店的规模有两个方案:一是建中型商店。
二是先建小型商店,若前3年经营效益好,再扩建为中型商店。
各方案年均收益及投资情况如表3-7所示。
该连锁店治理层应如何决策?解:决策分析步骤:(1)依照问题,绘制决策树,如图3-5所示。
(2)计算各节点及决策点的期望损益值。
从右向左,计算每个节点处的期望损益值,并将计算结果填入图3-5的相应各节点处。
节点⑧:(150×0.85+10×0.15)×7-210=693节点⑨:(60×0.85+2×0.15) ×7=359.1关于决策点⑥来讲,由于扩建后可得净收益693万元,而不扩建只能得净收益359.1万元。
因此,应选择扩建方案,再决策点⑥处可得收益693万元,将不扩建方案枝剪掉。
因此有:节点⑥:693节点④:(150×0.85+10×0.15) ×7=903节点⑤:(150×0.1+10×0.9) ×7=168节点⑦:(60×0.1+2×0.9) ×7=54.6节点②:(100×0.75+10×0.25) ×3+903×0.75+168×0.25-400=551.75节点③:(60×0.75+2×0.25) ×3+54.6×0.25+693×0.75-150=519.93)剪枝决策。
比较放个方案能够看出,建中型商店可获净收益551.75万元。
先建小商店,若前3年效益好再扩建,可得净收益519.9万元,因此,应该选择建中型商店的方案为最佳方案,对另一个方案进行剪枝。
2.某企业各种生产方案下的效益值(单位:万元)解:那个问题是一个典型的多级(二级)风险型决策问题,下面仍然用树型决策法解决该问题。
(1)画出决策树(2) 计算期望效益值,并进行剪枝:①状态结点V7的期望效益值为EV7=(-200)×0.1+50×0.5+150×0.4=65(万元);状态结点V8的期望效益值为EV8=(-300)×0.1+50×0.5+250×0.4=95(万元)。
由于EV8>EV7,因此,剪掉状态结点V7对应的方案分枝,并将EV8的数据填入决策点V4,即令EV4=EV8=95(万元)。
②状态结点V3的期望效益值为EV3=(-100)×0.1+0×0.5+100×0.4=30(万元)。
因此,状态结点V1的期望效益值为EV1=30×0.2+95×0.8=82(万元)。
③状态结点V9的期望效益值为EV9=(-200)×0.1+0×0.5+200×0.4=60(万元);状态结点V10的期望效益值为EV10=(-300)×0.1+(-250)×0.5+600×0.4=85(万元)。