决策管理-第9章 随机型决策分析方法 精品

随机决策模型简介陈羽决策(Decision)是人们为了达到某一目标而从多个实现目标的可行方案中选出最优方案做出的抉择.决策分析(Decision Analysis)是帮助人们进行科学决策的理论和方法.在现代管理中,管理的核心就是决策,正如诺贝尔奖金获得者H.A.Simon说过的“管理就是决策”，决策在管理中起着十分重要的作用.本专题主要介绍随机决策的基本概念和基本方法,重点介绍风险型决策、不确定型决策和效用理论.第一节决策的概念一、实例例1某医院决策者对“CT”室配置“CT”机进行决策.目的是在满足诊断需要的同时取得最好的经济效益.他们设想的可行方案有三个,分别为配置一台、两台和三台.根据资料,预计在今年内需用“CT”诊断的患者人数有三种可能:人多、一般、人少.并且,出现这三种情况的概率分别为0.3、0.5和0.2.又计算得知,当配置一、二、三台“CT”机时,如果病人多,则效益分别为10、22、36(万元)；一般时，效益分别为10、20、18（万元）；而病人少时,效益分别为10、16、10(万元).问应选择何种方案,才能达到目标要求？建立实际问题的数学模型,是运筹学解决问题的前提,在这里我们先引入决策分析问题的精确数学描述,暂不考虑问题的解法.第二节将对该题给出解法.很显然,本题中有三个方案可供选择,每种方案都有三个可能结果,即存在三个自然状态:病人多、一般、病人少；因为状态是不可控制的,是随机事件,而每个状态发生的概率已经分别给出；不同方案和不同的状态的效益值也不同.为了能够给出问题的数学描述,我们先给出决策问题的一些基本概念.二、决策的基本概念1. 策略集 为实现预期目的而提出的每一个可行方案称为策略,全体策略构成的集合,称为策略集(Strategies Set),也称方案集，记作}{i a A =，)3,2,1(n i a i =表示每一个方案.2. 状态集 系统处于不同的状况称为状态,它是由人们不可控制的自然因素所引起的结果,故称为自然状态.全体状态构成的集合称为状态集(States Set),记作}{j s S =，)3,2,1(m j s j = 表示每一状态.3. 状态概率 状态j s 的概率称状态概率(State Probability)，记为)(j s p .4. 益损函数 益损函数(Opportunity Loss Function)是指对应于选取方案和可能出现的状态,所得到的收益值或损失值,记为R .显然,R 是A 与S 的函数,益损函数值可正可负也可为零,如果认定正值表示收益,那么负值就表示损失,益损函数的取值就称为益损值.策略集,状态集,益损函数是构成一个决策问题的三项最基本要素.5. 决策准则和最优值 决策者为了寻找最佳方案而采取的准则称为决策准则(Decision Criterion),记为Φ.最优值(Optimal Number)是最优方案对应的益损值，记为*R ．一般选取的决策准则往往是保证收益尽可能大而损失尽可能小，由于决策者对收益、损失价值的偏好程度不同，对同一决策问题，不同的决策者会有不同的决策准则． 三、决策的数学模型一个决策问题的数学模型是由策略集A 、状态集S 、益损函数R 和决策准则Φ构成的.因此我们可以用解析法写出上述集合、函数、准则来表示一个决策问题的数学模型.即 ij r S A R R ==),(,其中,}{i a A = n i ...2,1=, }{j s S = m j ...2,1=，ij r 是方案i a 在状态j s 情况下的益损值.例2 给出例9-1问题的数学模型.解 数学模型为: 策略集 }{}{机台配制CT i a A i == 321，，=i状态集}{}{}{321病人多，一般，病人少，，===s s s s S j状态概率 3.0)(1=s p 5.0)(2=s p 2.0)(3=s p益损值}{ij r R = 3,2,1=i 3,2,1=j1110r = 1012=r 1013=r 2221=r 2022=r 1623=r 3631=r 1832=r 1033=r另外，决策的数学模型也可用表格法表示，风险型决策也常用决策树方法表示.例1可由表1表示，决策树将于第二节详细介绍.表1 不同方案在不同状态下的益损值（万元）方 案 自 然 状 态1s (病人多) 2s (一般) 3s (病人少)3.0)(1=s p 5.0)(2=s p 2.0)(3=s p1a (配置一台) 10 10 102a (配置两台) 22 20 163a (配置三台) 36 18 10四、决策的步骤与分类一个完整的决策过程通常包括以下几个步骤：确定目标、拟定方案、评价方案、选择方案、实施决策并利用反馈信息进行控制．决策按问题所处的条件和环境可分为确定型决策、风险型决策和不确定型决策．确定型决策(Certain Decision )是在决策环境完全确定的情况下作出决策．即每种方案都是在事先已经确定的状态下展开，而且每个方案只有一个结果，这时只要把各种方案及预期收益列出来，根据目标要求进行选择即可．尽管如此，当决策可行方案很多时，确定型决策也非常复杂，有时可借助线性规划的方法，去找出最佳方案．风险型决策(Venture Decision)是在决策环境不完全确定的情况下做出的决策．即每种方案都有几个可能的结果，而且对每个结果发生的概率可以计算或估计，用概率分布来描述．正因为各结果的发生或不发生具有某种概率，所以这种决策带有一定的风险．不确定型决策(Uncertain Decision )是在对将发生结果的概率一无所知的情况下做出的决策.即决策者只掌握了每种方案可能出现的各个结果,但不知道各个结果发生的概率.由于缺乏必要的情报资料,决策者只能根据自己对事物的态度去进行抉择,不同的决策者可以有不同的决策准则,所以同一问题就可能有不同的抉择和结果．这里我们只介绍风险型和不确定型两种决策．第二节 风险型决策（有概率的决策）风险型决策也称随机决策，是在状态概率已知的条件下进行的决策．本节主要介绍风险型决策的条件和一些常用的基本决策准则及决策方法．一、风险型决策的基本条件在进行风险型决策分析时，被决策的问题应具备下列条件：（1）存在决策者希望实现的明确目标；（2）存在两个或两个以上的自然状态，但未来究竟出现哪种自然状态，决策者不能确定；（3）存在着两个或两个以上的可行方案(即策略)可供决策者选择,最后只选一个方案；(4)各种方案在各种自然状态下的益损值可以计算出来；(5)各种自然状态发生的概率可以计算或估计出来.对于一个风险型决策问题,首先要掌握决策所需的有关资料和信息,从而确定状态集S ,以及状态概率)(j s P ,明确可供选择的策略集A ,进而计算出益损函数),(S A R .建立决策数学模型,根据决策目标选择决策准则,从而找出最优方案.二、最大可能准则由概率论知识可知,一个事件的概率越大,它发生的可能性越大.基于这种考虑,在风险型决策问题中选择一个概率最大的自然状态进行决策,而其他状态可以不管,这种决策准则称为最大可能准则(The Maximum Criterion).利用这种决策准则进行决策时,把确定的自然状态看作必然事件，其发生的概率看作1,而其他自然状态看作不可能事件，其发生的概率看作0,这样,认为系统中只有一种确定的自然状态,从而将风险型决策转化为确定型决策.例 3 某药厂要确定下一计划期内某药品的生产批量,根据以往经验并通过市场调查和预测.现要通过决策分析,确定合理批量,使药厂获得效益最大,表2为不同方案在不同状态下的益损值.表2 不同方案在不同状态下的益损值（万元）方 案 药 品 销 路1s (好) 2s (一般) 3s (差)2.0)(1=s p 5.0)(2=s p3.0)(3=s p1a (大批量生产) 30 18 82a (中批量生产) 25 20 123a (小批量生产) 16 16 16解 这是一个风险型决策问题,采用最大可能准则来进行决策.在药品销路中,自然状态2S 出现的概率最大,即销路一般的可能性最大.现对这一种自然状态进行决策,通过比较,可知药厂采用策略2a (中批量生产)获利最大,所以选取中批量生产为最优方案.值得注意:在若干种自然状态发生的概率相差很大,而相应的益损值又差别不大时,使用这种决策准则效果较好.如果在若干种自然状态发生的概率都很小,而且相互很接近时,使用这种决策准则,其效果是不好的，甚至会引起严重错误.三、期望值准则期望值是指概率论中随机变量的数学期望.这里使用的是离散型随机变量的数学期望,是将每个策略(方案)都看作离散型随机变量,其取值就是采用该策略时各自然状态下对应的益损值.期望值准则(The Expected Value Criterion)就是选择期望益损值最大(或最小)的方案为最优方案.用公式表达为:)}({max )}({max j jij i i i s p r a E R ∑==* (1) 或 )}({min )}({min ∑==*jj ij i i i s p r a E R (2) 其中ij r 是方案i a 在状态j s 情况下的益损值,)(j s p 是状态j s 发生的概率.例4 用期望值准则解例3.。

随机事件的分析与决策随机事件是我们生活中不可避免的一部分，因此对于如何应对随机事件的分析与决策是我们需要认真思考的问题。

1. 随机事件的分类随机事件主要分为两种：有限随机事件和无限随机事件。

有限随机事件指的是试验次数有限的随机事件，比如人投掷硬币三次，这种情形下的随机事件就是有限的。

而无限随机事件则指的是试验次数无限的随机事件，比如世界上某些地方的天气变化，这类事件就是无限事件。

2. 随机事件的分析方法对于有限随机事件，我们可以进行概率计算，而无限随机事件则需要使用概率分布函数来进行建模分析。

对于需要进行大规模随机事件分析的场合，还可以使用计算机模拟的方法来进行。

3. 决策的分析方法在应对随机事件的过程中，我们需要根据随机事件的概率和影响大小来进行决策。

对于简单的随机事件，我们可以使用期望值来进行决策分析。

期望值即为事件概率与影响大小的乘积的总和。

对于复杂的随机事件，我们需要使用决策树来进行分析。

决策树是一种流程图，可以描述随机事件的不同场景，以及在不同场景下的选择和决策步骤。

通过决策树，我们可以对随机事件的各种选择方案进行全面的分析，从而选择最优的方案。

4. 实践随机事件的应对需要考虑到各种因素，比如风险的大小、不确定性的度量等。

以房地产投资为例，假设我们想要投资某个城市的房地产市场，我们需要考虑到房价上涨的概率和影响大小、政策的变化等因素。

如果我们使用期望值来进行分析，可以计算出该市场的预期收益率是多少。

而如果我们使用决策树来进行分析，可以更全面地考虑到不同市场环境下的种种选择方案，从而制定最佳的投资策略。

总之，随机事件的应对需要我们进行全面的分析和决策。

在分析过程中，我们需要考虑到事件的不确定性和复杂性，从而选择最优的方案。

这需要我们具备一定的数学和逻辑分析能力，以及对风险和效益的准确度量。

第9章企业决策中的风险分析一、概念题1．风险型决策答：风险型决策又称随机型决策，指决策者面临可能出现的两种或两种以上的自然状态，发生的概率（可能性）为已知（或能够预测出来）的条件下的决策。

风险型决策所处理的决策问题应该具备的条件有：①有一个明确的决策目标，如收益最大，损失最小等；②存在两个或两个以上可供选择的行动方案，并且最后只选定一个方案；③存在两个或两个以上的不以决策者主观意志为转移的自然状态，或者存在一个不以决策者主观意志为转移的状态变量的概率分布；④不同方案在各种自然状态下或某一概率分布下的损益值可以预先确定；⑤各种自然状态发生的概率或者某一概率分布的概率密度函数可以预先计算出或估计出来。

风险型决策是以概率或概率密度函数为基础的，因而具有随机性。

风险型决策采用的决策准则有：最大可能准则、期望值准则、贝叶斯准则、效用值准则和部分期望准则等；使用的基本工具有：决策损益表、决策树和决策矩阵等。

2．不确定型决策答：不确定型决策是指面对可能出现不同的客观状态而且概率是未知的条件下进行的决策。

不确定型决策所用的决策标准为：①大中求大标准，即比较各方案的最好效果，然后选出最理想者。

这是一个乐观的标准，也是最冒险的标准。

②最大最小标准，选用该标准时，要先找出各方案的最坏后果，然后选出相对较好者，这是一个保守的标准。

③现实主义标准，选用此标准时，先由决策者根据其对客观可能性的乐观程度的估计，设定一个“乐观系数”（在0和1之间取），计算各方案的现实估计值。

现实估计值＝最好结果×乐观系数＋最坏结果×（1－乐观系数），然后选出现实估计值最好的方案。

该方案属于折中标准，困难在于没有一个设定乐观系数的客观办法。

④推理标准，其依据是“不充足理由原则”，即认为既然没有什么充足理由可以证明哪个客观状态的出现概率较大，所以只能假定它们的概率是相同的，故又称等概率标准。

选用此标准时，先按等概率假设来计算各方案的假定期望值，然后选出假定期望值最好的方案。

第9章随机型决策分析方法随机型决策分析方法是一种应对风险和不确定性的决策方法，它可以帮助决策者对不确定的情况进行评估和选择。

本文将介绍常见的随机型决策分析方法，并探讨它们的应用场景和优势。

一、随机型决策分析方法的基本原理随机型决策分析方法是建立在概率与决策理论基础上的，其基本原理可以总结为以下几点：1.确定决策问题的目标和约束条件：首先，需要明确决策问题的目标和约束条件，明确要达到的结果和可行的选择。

2.分析不确定性因素：随机型决策分析方法的核心是对不确定性因素进行分析，包括确定不确定性因素的类型、可能的取值范围和发生概率。

3.构建决策模型：基于对不确定性因素的分析，构建决策模型，模拟不同决策选择所对应的结果和效应。

4.确定最优决策：利用概率与决策理论中的方法，对不同决策选择的结果进行评估和比较，确定最优决策。

1.决策树分析法：决策树是一种图形化的决策模型，通过将决策问题分解为一系列的决策节点和结果节点，构建决策树模型。

在决策树模型中，每个节点表示一个决策选择或一个结果，每条路径表示一种可能的决策选择序列。

通过对不同路径的概率和效益进行评估，可以确定最优决策。

2.马尔可夫决策过程：马尔可夫决策过程是一种基于概率转移的决策模型，它考虑了不同决策选择在时间和状态变化下的影响。

在马尔可夫决策过程中，通过定义状态空间、概率转移矩阵和效用函数，可以计算出在不同决策选择下的期望效益，并确定最优决策。

3.蒙特卡洛模拟法：蒙特卡洛模拟法是一种基于随机抽样的模拟方法，通过生成大量的随机样本，模拟不同决策选择的结果分布。

通过对结果分布进行统计分析，可以评估不同决策选择的风险和收益，并确定最优决策。

三、应用场景和优势随机型决策分析方法可以用于各种决策问题的分析和选择，尤其适用于存在风险和不确定性的情况下。

以下是几个常见的应用场景和优势：1.投资决策：在投资决策中，存在许多不确定因素，如市场波动、经济变化等。

随机型决策分析方法可以帮助投资者评估不同投资选择的风险和收益，选择最优投资策略。

第十六章 随机性决策分析方法人们在日常生活和工作中经常会遇到一些与随机因素有关、后果不确定，而又必须做出判断和决定的问题.这类问题称为随机性决策问题.任何一个随机性决策问题都包含两个方面的内容，即决策人所采取的行动方案（简称决策）和问题的自然状态（简称状态），而且具有两个基本特点：后果的不确定性和后果的效用.所谓后果的不确定性，主要是由于问题的随机性，使得问会出现什么状态是不确定的，所以对策人做出的某种决策以后会出现什么后果也是不确定的.而效用是后果价值的量化，由于不确定性，无论决策人采用什么策略，都可能会遇到事先不能完全预料的后果，这要承担一定的风险，不同的决策人对待风险的态度会不同.因而，同样的后果对不同的策略人产生的效用也会不同.即使在没有风险的情况下，不同的决策人对待各种后果也有不同的偏好，为此，在进行定量分析之前，就应该确定出所有后果的效用.只有这样，人们才能比较各种策略的优劣，根据自己的喜好来选择最佳的决策方案.在决策分析中，后果的不确定性和对于后果赋予的效用是两个关键性的问题.为此，对于状态的不确定性主要用主观概率来表示，而后果的效用则用效用理论来研究.16.1 随机性决策问题的基本概念16.1.1 主观概率随机性决策问题的后果的不确定性，主要是由状态的不确定性所引起的.状态的不确定性，往往不能通过在相同条件下的大量重复试验来确定其概率分布（此称客观概率）是有区别的.主观概率是决策人进行决策分析的依据，虽然他与客观概率有本质的区别，但在定义概率方面有不同之处，同样遵循客观概率应该遵循的若干假设、公理和性质等，因此，适用于客观概率的所有的逻辑推理方法均适用于主观概率.这里仅给出主观概率所服从的基本假设（或称公理系统）：（1）设Ω为一非空集合，其元素可以是某种试验或观察的结果,也可以是自然的状态.将这些元素记作抽象的点ω,因而有{}.ωΩ= （2）设F 是Ω中的一些子集A 所构成的集合,F 满足下列条件: 1）F Ω∈2）如果A F ∈,则\A A F =Ω∈;3）如果可列多个n A F ∈,1,2,,n =则它们的并集1n n A F ∞=∈.（3）设()()P A A F ∈是定义在F 上的实值集函数,如果它满足下列条件,就称为F 上的(主观或客观)概率测度,或简称概率,这些条件是 1）对于每个A F ∈,有0()1;P A ≤≤2）()1;P Ω=3）如果可列多个n A F∈(1,2,)n =,i j A A ⋂=∅()i j ≠，则这里称点ω为基本事件, F 中的集A 称为事件, F 是全体事件的集合, ()P A 称为事件A 的(主观或客观)概率,三元总体(,,)F P Ω称为(主观或客观)概率空间.设定主观概率的方法主要有:主观先验分布法、无信息先验分布法、极大熵(极大平均信息量)先验分布法和利用过去数据设定先验分布法等[3.4].16.1.2效用函数在随机性决策问题中,后果的不确定性是有状态的不确定性引起的.所以，在研究后果的效用时要充分考虑后果的不确定性.设决策人在选择某一行动时,决策问题可能的n 个后果为12,,,;n C C C 后果i C 可能发生的概率分别是(1,2,,),i p i n =且11.ni i p ==∑用P 表示所有后果的概率分布,并记1122(,;,;;,)n n P p C p C p C =则称P 为展望.所有展望构成的集合记为P ,可以验证P 关于凸线性组合是封闭的,即如果12,,P P P ∈而且01,λ≤≤则有12(1)P P P λλ+-∈.对于任意两个展望12,P P P ∈,都存在一定的优先关系,即对于决策人可以认为1P 优于2P ,或1P 与2P 无差异，或1P 不优于2P 三种情况,将这三种关系分别记为1212,P P P P 和21.P P .这种优先关系反映了决策人对各种后果的偏好程度.定义16.1 设()u P 是定义在展望P 上的实值函数,且满足 （1）它和在P 上的优先关系一致,即如果对于所有12,P P P ∈，有12,P P 当且仅当12()()u P u P ≥;（2）它在P 上是线性的,即如果12,P P P ∈，而且01,λ≤≤则那么称()u P 是定义在展望P 上的效用函数.如果1122(,;,;;,)n n P p C p C p C P =∈,则()u P 就是表示以概率i p 选择(1,2,,)i C i n =的期望效用.效用是决策人在有风险的情况下对后果的偏好的量化,因此,其中包含有决策人对于一个不确定事件可能冒风险的态度,又称这种效用为基数效用.如果所研究的事件是确定的事件,并不受自然状态的影响,类似地可以定义一个效用来表示决策人对确定事件的各种后果的偏好程度.对于这类事件,决策人无需承担风险,相应的效用与基数效用有所不同,在此称之为序数效用.定义16.2 设X 为所有确定事件的后果x 的集合, ()u x 是定义在X 上的实值函数,如果对于任意的12,x x X ∈有12()()u x u x ≥,当且仅当12.x x ,则称()u x 是定义在X 上的序数效用函数.基数效用和序数效用的主要区别是:基数效用在正线性变换下是唯一的,而序数效用在保序变换下是唯一的. 正线性变换:()()(0)u P u P αβα=+>.保序变换：()(())u x f u x =,对任意,x X f ∈为严格的单调增加函数.16.2 效用函数理论16.2.1 效用与风险的关系实际中很多的决策问题都涉及经济效益，对于这类问题，在后果不确定的情况下，决策人的决策往往是效益和风险并存，但对不同的决策人对待风险的态度一般是不同的，通常可分为三种态度，即厌恶型、中立型和喜好型.假设决策人面对一种风险的情况有1/2的机会得不到任何盈利，也有1/2的机会盈利2a 元，即他的期望盈利为a 元.如果决策人认为冒此风险的期望盈利只等价于比它低的不冒风险的盈利，则对待风险的态度为厌恶型的.否则对待风险的态度为喜好型的.如果决策人认为这和不冒任何风险的另一行为盈利a 元等价，则对待风险的态度是中立型的.这三种不同的态度可以反映在效用函数上就是凹（上凸）函数，线性实际中，很多的情况效用函数的曲线呈型，即在后果的范围内，决策人对待风险的态度往往会从厌恶风险改变为喜好风险.如图16-2.图16-2（a ）反映了决策人的财产从小到大，对待风险的态度从喜好到厌恶的改变.图16-2（b ）反映了决策人的财产随着从损失到盈利的增加，对待风险的态度会从喜好到厌恶的变化.这是最常用的效用函数.16.2.2损失函数与风险函数.记损失函数为(l 题当状态为x .在效用理论中，我们说明了期望效用能够合理的表示在风险情况下决策人的偏好，因此，期望损失也必然是决策人在风险情况下遭受损失的一个正确测度.16.2.3 随机函数与效用函数随机决策分析是在一定的条件下，用期望效用来表示一个随机事件效用的一种方法.在有价证券问题的研究中，又提出另外一种在一定的风险情况下制定决策的方法，称为随机优势法.假设问题的效用函数为()u x ，其自变量x 表示财富（为一随机变量）。

管理决策经典案例●管理决策总论●决策选择与决策程序●战略性决策目录第六章管理决策总论第一节决策与决策分类第二节决策方法第三节决策分析的重要性实用案例1 印尼阿斯特拉国际公司:管理决策与企业经营第七章决策选择与决策程序第一节决策的选择第二节决策制定第三节多阶段决策程序实用案例1 立石电机公司:经营制胜之道实用案例2 科尔—麦克基公司:战略上的失误是致命的第八章战略性决策第一节传统的决策程序第二节组织决策第三节更精确的组织决策模式第四节战略决策模式实用案例1 ENI:实施国际经营方略实用案例2 美国威斯汀豪斯电气公司:推行合营策略第六章管理决策总论第一节决策与决策分类一,决策的要领及其特性决策是人们为实现一定的目标而制定的行动方案,进行方案选择并准备方案实施的活动,是一个提出问题,分析问题,解决问题的过程.包含着以下这些特性:决策是行动的基础;决策有明确的目的;决策有两个以上可行的方案;决策要因果分析和综合评价;决策要经过方案的优选过程.决策是管理的首要职能,决策的正确性和科学性对管理活动的成败起着决定性的作用,直接关系到企业或一个组织的生存和发展.二,决策分类1.战略决策,管理决策和业务决策根据决策的重要程度,决策可分为战略决策,管理决策和业务决策.战略决策即事关企业或组织未来发展方向和远景的全局性,长远性和大政方针方面的决策,即主要由组织内最高管理层负责进行;管理决策是执行战略决策过程中的具体战术的决策,一般由企业或组织的中间管理层负责进行;业务决策,即日常业务活动中为提高工作效率和生产效率,合理组织业务活动进程等而进行的决策,一般由初级管理层负责进行.战略决策,管理决策和业务决策的联系如表6-1:2.程序性决策和非程序性决策按决策的重复程度,决策可分为程序性决策和非程序性决策.程序性决策,即在日常管理工作中以相同或基本相同的形式重复出现的决策;非程序性决策,即是具有极大的偶然性和随机性,很少重复发生,无先例可循具有大量不确定因素的决策活动.3.确定型决策,风险型决策和不确定型决策按决策的可靠程度,决策可分为确定型决策,风险型决策和不确定型决策.确定型决策,这类决策问题一般可以运用数学模型求得最优解;风险型决策,即决策所面临的自然状态是一种随机事件,各种可行方案所需的条件存在不可控因素,决策的结果只能按客观的观察率来确定,决策存在着风险;不确定型决策,即客观上存在两种以上的自然状态,其出现的概率是未知的,各种可行方案出现的后果是不确定的,完全凭决策者的经验,感觉和估计来作出决策.4.定量决策和定性决策按决策目标与所用方法,决策可分为定量决策和定性决策.定量决策,即决策目标有准确的数量,可以采用数学方法作出的决策;定性决策即难于用准确数量来表示目标,主要依靠决策者的分析判断进行的决策.5.中长期决策和短期决策按决策所涉及的时间长短分为中长期决策和短期决策.6.初始决策和追踪决策按决策是一次性拟定还是随时间推移多次拟定分为初始决策和追踪决策.第二节决策方法一,决策的"硬"技术和"软"技术1.决策的"硬"技术决策的"硬"技术是指建立在数学模型基础上,运用电子计算机辅助决策的方法.其中应用比较广泛,比较成熟的技术是以统筹学和管理科学为主要内容的计算机决策支持系统,其大大提高了决策的准确性和实时性.由于"硬"技术的数学模型往往要求的条件必须是明确的,而社会经济活动和管理活动却是不断变化的,存在着决策者难以控制的和不确定的条件因素,使"硬"技术在运用上具有局限性.2.决策的"软"技术决策的"软"技术是指建立在心理学,社会学,行为科学等基础上的"专家法",即"专家创造力技术".其通过有合理结构的专家群体,依靠用现代科学手段掌握的大量信息,迅速严密地分析,归纳和演绎,提出决策的目标,方案,参数,并作出相应地评价和选择.软技术最适合于受社会因素影响较大,所含不确定因素多的综合性决策,特别是战略决策问题.软技术弥补了硬技术对政治,社会和人文因素无法定量测算分析的缺陷.即从未来着重通过数学解析手段求最优解的方法,转向大力采用模拟法,探试法,推演法等灵活实用的方法.这些方法的特点是决策模拟.决策模拟在管理决策中的实用性具有明显的积极作用,其不受直接求解的限制,可以包括更多,更全面的决策影响因素,使决策更加接近实际,在实际应用中更为有效.二,常用的决策方法1.确定型决策的方法确定型决策的分析计算方法一般采用方案比较法,成本效益分析法,量本利分析法等.其中量本利分析法是一种适用性强,应用广泛的决策方法,其基本原理是根据与决策方案有关的产品产(销)量,成本,盈利的相互关系,分析各方案对应的经营效益的影响,对此作出方案的评价和选择.盈亏平衡分析如下:在上式中:P是销售单位;V是单位变动成本;E是盈亏平衡点.2.随机型决策的方法随机型决策也称风险型决策,其决策的客观条件不能肯定,但能判断确定未来经济事件各种自然状态可能发生的概率.如表6-2和图6-1:矩阵中的Si表示可能发生的客观状况(自然状态),它们不以决策者的意志为转移,属于不能控制的因素.而P(Si)表示状态Sj发生的概念.矩阵中Ai表示决策者解决问题时可能采取的策略方案,是决策者可以调节的,属于可控制的因素.矩阵中的Vij表示各种不同的方案在各种不同的自然状态下产生的结果.期望值的计算公式是:决策者根据决策目标,选择最大的或最小的期望值所对应的方案为决策方案,并付诸实施.决策树的分析计算与决策矩阵基本相似.但它用树形图来描述其分析计算过程,并且能解决较为复杂的多层次的决策问题.其中,□——决策点,由此引出方案枝;○——状态结点,由此引出概率枝;△——决策过程始点,表示该过程的决策结果.3.不确定型决策的方法(1)等可能性法等可能性法也称拉普拉斯决策准则.采用这种方法,是假定自然状态中任何一种发生的可能性是相同的,通过比较每个方案的损益平均值来进行方案的选择.在利润最大化目标下,选择平均利润最大的方案;在成本最小目标下选择平均成本最小的方案.(2)保守法保守法也称瓦尔德决策准则,小中取大的准则.运用保守法进行决策时,首先确定每一可选方案的最小收益值,然后从这些方案最小收益值中,选出一个最大值,与该最大值相对应的方案就是决策所选择的方案.(3)冒险法冒险法也称赫威斯决策准则,大中取大的准则.冒险法在决策中的具体运用是:确定每一可选方案的最大利润值,再从这些方案的最大利润中选出一个最大值,与该最大值相对应的那个可选方案便是决策选择的方案.(4)乐观法乐观法也称折衷决策法,决策者确定一个乐观系数ε(0.5,1),运用乐观系数计算出各方案的乐观期望值,并选择期望值最大的方案.(5)最小最大后悔值法运用最小最大后悔值法时,首先要将决策矩阵从利润矩阵转变为机会损失矩阵;然后确定每一个可选方案的最大机会损失;再次,在这些方案的最大机会损失中,选出一个最小值,与该最小值对应的可选方案便是决策选择的方案.第三节决策分析的重要性一,寻求最有效的生产方式假若花费在决策分析上面的时间,其恰到好处符合正当决策时间,则分析可以导致获取最大利润的决定;否则,宁可不必浪费这么久的分析时间的.二,优良的决策优良的决策需要决策者利用逻辑来处理那些基本投入项.在利用逻辑处理基本投入项的过程当中,决策分析成为决策者不可缺少的工具.三,决策分析模型决策分析模型通常包括有决策图表或决策树,导入分析模型的投入项是以数字表示的或然率.由演算而产生的输出项则可能是表明每个行动方案的结果的或然率,或是仅对某一最佳的行动方案具体说明.决策分析着重于数量化,但和其他的定量分析法有一点基本差异.其他的定量分析法所运用的模型相当狭小,固定,而且,用途不像决策分析那样广泛.四,适应权变理论决策分析是一种能适应权变理论的系统分析法,既可适用于简单易行的模型,也可适用于非常复杂,并且需要定量分析的模型.决策分析的运用范围广泛,包括了有关产品发展决定,生产设备规模与位置的决定,物价的议定,外销发展以及各种财务管理上的问题的解决.另外在运用决策分析当中,运用决策分析来建立管理者的独立思考的能力,是一项最佳的训练方式.实用案例1印尼阿斯特拉国际公司:管理决策与企业经营说起谢建隆,在印尼乃至东南亚可以说无人不知.30年前,谢建隆以2.5万美元起家,经过不懈努力,终于建立起一个以汽车装配和销售为主的王国.鼎盛时期,阿斯特拉集团公司拥有15亿美元的资产,年营业额达25亿美元,55%的印尼汽车市场被它占领.公司股票上市后,不少投资者认为,经营上轨道,投资风险小,且获利稳定,颇有投资价值.而谢氏家族占有绝对控制权——直接持有76%的公司股票.但自从著名的美国王安公司申请破产以来,与其"遥相呼应"的是印尼第二大集团企业——阿斯特拉国际有限公司也陷入了"泥潭"……一些有识之士毫不客气地指出:酿成这一悲剧的症结完全在于该公司的创业者,印尼华人富商谢建隆患上了严重的"家族企业症".这得从谢建隆的大儿子爱德华谈起.爱德华曾获企业管理硕士学位,回到印尼后,决心大干一番.1979年,爱德华以2.5万美元成立了第一家企业——苏玛银行. 当时印尼经济刚刚开始腾飞,政府信用扩充,天时配合,以及凭着"谢建隆"这个金字招牌所代表的信誉,他以很少的抵押就能贷到大笔资金.接着,他投资金融保险业务和房地产投资开发上,资本迅速膨胀,10年之内,以苏玛银行为中心的苏玛集团拥有10亿美元的资产,事业遍及欧美和东亚地区,成为与阿斯特拉集团相当的集团企业.殊不知,巨大成功的背后潜伏着重重危机.从一开始,爱德华就犯了一个不可饶恕的错误:他的王国建立在债务上,而不是稳扎稳打上来的.爱德华这10年的经营,似乎只知道"以债养债",不计代价的成长,基础极其脆弱,没有一些像样的经济实体与之配合.如果机会不再,危险便会接踵而来.果然,到了1990年底,印尼政府意识到经济发展过热,开始实行一系列紧缩政策,银根收紧便是其中之一.苏玛集团顿时陷入难堪的境地——苏玛银行的贷款无法回收,经营的房地产又不易脱手,而高达5亿美元的债务,单是20%以上的利息就足够拖垮集团……当储户们听说苏玛银行有问题,便开始抢兑,从而一发不可收拾,苏玛集团岌岌可危.儿子"背时",老子心急如焚.如今,爱德华大难临头,岂能见死不救谢建隆惟一能采取的补救措施是以阿斯特拉的股票作抵押来筹措资金.想不到,"屋漏偏逢连夜雨",阿斯特拉公司的股票又因印尼经济萎缩,汽车市场疲软而价格下跌,结果犹如推倒多米诺骨牌那样,不可逆转.这时,正好是1992年底.三十年辛劳半年毁,长使英雄泪满襟.本来,苏玛集团和阿斯特拉集团无所有权关系,"苏玛"的灾难不应拖垮谢氏集团,谢建隆完全可以不负连带责任.那么,究竟什么原因促使谢建隆下决心"拯救"呢看来无非是两个原因:一方面是维持自家信用;另一方面难舍舐犊之情,不肯学壮士断腕.结果事与愿违,不但无济于事,反而将他的老本都赔光.由此看来,苏玛集团的崩溃并不在于爱德华不会"守业",而恰恰暴露了像爱德华这样的第二代企业家往往是低估了企业经营的困难与风险.如果再往深层看,症结还是在谢建隆身上.因为,其一,其1990年底苏玛集团发生危机时,低估了事态的严重性,把长期问题当作短期问题来处理,直至1992年底仍不能完全清醒.这样,悲剧发生也就不足为奇了.其二,他不轻易将企业的"权杖"交给儿子,固然不错.但是,作为识途的老马,他理应告诫或阻止爱德华不能靠过度借债来扩充事业.案例测评根据上述案例,请回答以下问题:1.从此案例可以看出,谢氏家族企业的悲剧原因在于( )A.忽视广告宣传B.决策失误C.战略定位不准D.不重视人力资源管理2.谢建隆以阿斯特拉的股票作抵押来筹措资金属于( )A.管理决策B.战略决策C.定性决定D.非程序性决第七章决策选择与决策程序第一节决策的选择一,决策选择的步骤第一步:确定问题,一一诊断.第二步:列出可行方案.第三步:列出重要考虑因素或限制因素.第四步:评估各种可行方案的优劣后果.在这一步中,应该注意以下四项重点内容:专注意于各方案不同的因素;应用会计资料;应用递增,边际成本及收益观念;应用预测方法把无形因素也变为数字,与有形因素一起计算.第五步:决定选取其中一个之前,必须再确定一下:到底我们要解决此问题的目的是什么要确定这个问题,应注意五点:①价值应是从目的衍生而出的.②价值应配合社会的价值,不能离开环境而独存.③价值应是代表公司的价值,不是个人的价值.④要注意价值常随数量的增加而递减,即要认识效用递减原理.⑤要考虑不确定的因素,以免误算.第六步:当把价值比重放在可行方案中各因素的数字上后,则可以算出何者最能满足目的,因而选取该方法来解决我们的问题.选择一个方法.试验决策可靠性的方法有六种:①听听"反面意见",看看是否能圆满地回答这些反面意见.②把广泛地决策制定成详细的执行方案,看看会不会遇到"不切实际"的困难.③再考虑当实施这种方案过关时,那个支持其过关的假设因素是否真正健全.④再审查一次在第三步骤中,被首次剔除的可行方案是否有草率行事之嫌.⑤把本决策请教同仁或专家,看看他们是否有同感.⑥若能试制或试销一下,当然最好.二,理智执行决策过程每个管理者都必须执行"理智"决策过程.若依照这种过程,个人的感情成份就会被压至最低程度,决策就会较有成效.目前最现代化的数量性管理工作(或称管理技术),大多可用于第四个步骤(评估优劣),而最具价值判断性的观念则用于第五步骤(确定目的);专门性的知识则出现在第三步骤和及第二步骤(考虑因素及可行方案);考验一个人的认识力程度则出现在第一步骤(确定问题及诊断).第二节决策制定一,决策步骤在作决定前请多考虑:这种决定必须由你来作吗你必须决定什么你必须在何时决定还有其他你必须要知道的吗你将如何作决定二,解决问题的步骤第一步:收集所有的事实.技巧有三:第一多问;第二多看,多听;第三多读.第二步:测验所有收集的事实资料的可靠性和可用性.标准有二:第一是资料准确度;第二是资料关联性.第三步:抛弃非理性的思考.即克服成见,先入为主的观念和感情用事.第四步:制订一种试探性的解决方案.第五步:采取必要地行动将方案付诸实施.第三节多阶段决策程序一,多阶段决策概论企业机构的管理者,在处理经常业务中,常会遇到复杂性问题,有时须分解为若干局部性问题,以便分别来研究,最终求得适当的答案.这种研究问题的方法,称为多阶段决策程序.多阶段决策的问题,主要目的在于如何将有限的资源,适当分配于机构中的各项活动,使能获得最大的总收益.此类问题具有下列诸项特性:各项活动均互不依属,各具有独立性;每项活动所得的权益,须视所配与资源的多寡而定;资源分配于各项活动所得的总收益,为各项活动所能获得收益的总和. 二,多阶段决策模型多阶段决策程序应用数学的重现概念,将整个问题分为若干阶段,每个阶段都有其决策.现根据上述概念,利用数学模式说明如下:设Q代表某项资源的数量;h代表各项活动的数量;xi代表资源分析与第i项活动的数量;gi(xi)代表资源xi分配与第i项活动的收益函数;fn(Q)代表将资源Q分配与各项活动所得最大的总收益.资料的总数量为Q,倘悉数分配与n活动,由于Q的数量有限,故依原意可导出下列方程式:Q=x1+x2+x3+ (x)亦即式中x1≥0 (1)机构中各项活动均具有独特性,则此资源分配与各项活动所得的总收益,应为各项活动所得收益的总和,可用下列函数方程式表示为:如在此资源总数量中,将xn分配与第n项活动,则所余的资源数量就为Q-Xn分配与其他n-1项活动.则所获得的总收益应为:gn(Xn)+fn-1(Q-Xn)式中gn(xn)指当资源的数量xn配与第n项活动时所得的收益;fn-1(Q-Xn)是指所余的(Q-Xn)资源配与其他(n-1)活动时所得的收益,两者的和即为资源Q分配与各项活动的总收益.欲求此总收益的最大值,则为下列函数方程式:根据此函数方程式的演算,可求得最大总收益的Xn值.上式为多阶段决策程序的基本演算模式.再解释如后:倘将全部资源Q分配与第一项活动,即n=1,则所预期的收益就为:f1(Q)=g1(Q) (4)倘将该资源Q分配与两项活动,即n=2,则所预期的最大总收益,就自下列方程式演算:式中g2(x2)+fi(Q-x2)式演加后g2(0)+f1(Q-0)g1(1)+f1(Q-1)g2(2)+f1(Q-2)……g2(Q)+f1(O)因g2(x2)与(2)+f1(Q-x2)均为已知函数值,据此则可求得f2(Q)为最大值时x2的值.同理,倘该项资源分配与三项活动时,即n=3,则预算最大总收益的方程式为:以此类推,并依此顺序进行,即可求得各阶段最有利的决策,而最后阶段最有利的决策,即为整个问题达到最大总收益的最佳策略.实用案例1立石电机公司:经营制胜之道立石电机公司是日本最大的控制设备制造企业,它生产的可编程控制器,被广泛应用于各行各业,成为工业自动化的核心产品.名噪一时的"生产者体制",就是由立石电机公司提出的.依靠这种经营体制,立石电机公司踏上了腾飞之路.在70年代石油危机后,立石电机公司又毅然废除了"生产者体制",但公司却取得了更大的发展.一,艰难创业立石一真出生于1900年.这个时期正是人类历史上变化最剧烈,发展最神速的时代,立石曾风趣地说:"上帝让我与20世纪一同来临,就是要我去做出一番事业的."本着这个信念,立石从小就对科学产生了浓厚的兴趣.在报考大学时,立石却报考了当时属于冷门的电气工程专业.他从欧美发达工业国的发展史中得到启示:现代工业社会是飘浮在电流上的巨轮,离开了电,这艘巨轮必将搁浅.在熊本大学电气工程系,年轻的立石发奋苦读,不到21岁就以优异的成绩拿到了大学毕业的文凭,成为兵库水电厂最年轻的工程师.但一年后,立石辞掉了这家国营发电厂的工作,跑到一家私营电气制造公司工作.他决心制造出更多,更实用的电气产品来推动日本电气工业的发展.1929年,美国纽约股票市场崩溃,其冲击也波及到日本,整个日本经济陷入明治维新以来最严重的萧条期.成千上万的员工被解聘,立石也是其中一员.从人人称赞的青年才俊而落魄到流浪街头的失业者,立石的心灵蒙受了极大的打击.他暗下决心,一定要闯出一番事业来证明自己的价值.靠手头仅有的积蓄,立石租赁了一家小工厂,开始生产面向家庭的电气产品,但市场销路平平.立石再次把目光转回到工业电气领域.一个偶然的机会,他从报纸上读到医学界正在被X光曝光控制问题所困扰.这条消息给苦苦寻觅新产品的立石以极大的启发:用高速度的电流来精确地控制曝光时间.利用感应继电器为核心部件,立石研制出了将曝光时间控制在1/20秒的X光曝光定时器.产品虽然成功地问世了,但此时的立石已经穷困潦倒,根本没有资金投入批量生产.无奈之下,他不得不求助于大日本X光公司,接受了该公司全部苛刻条件,才使X光曝光定时器得以投产.不过,该产品绝大部分利润都进入了大日本X 光公司的腰包,立石只能分食残羹.二,初获成功虽然这是一次吃亏的合作,但立石却获得了喘息之机,他可以不必再为衣食琐事而四处奔走,静下心来专心致志地从事新产品开发.在1934年初,他研制成功了感应式保护继电器.这种继电器是许多工业电气设备上所不可缺少的关键零部件,它给立石的小企业带来了更广阔的市场,全新的发展机遇,就连老天爷也助了锲而不舍的立石一臂之力.1934年底,一场罕见的台风袭击了日本西部海岸,那里云集着日本众多企业,造成了巨大的损失.为恢复生产,各厂家急需大批感应式保护继电器.一向冷冷清清的立石小工厂突然间忙碌起来,要求修理和订购继电器的订单堆积如山.立石索性把生产定时器的业务全部交给了大日本X光公司,自己专心从事继电器制造业务.定时器是立石制造的最后一项专用产品,从此以后,他把精力全部投入到通用电气零部件的生产上.飞速发展的工业化进程,使得通用电气零部件的销路大开.立石把生产规模一扩再扩,到1937年,他已拥有3家大工厂,并在东京和大阪两大工业基地开设了办事机构.第二次世界大战中,立石也卷入了军工产品生产商之列,他曾为日本空军制造过风门开关,也转包过著名军工企业三菱重工公司的大批军用品生产任务.不过,对立石未来发展产生重要影响的事件,当属为东京大学研制微动开关.微动开关也称精密开关,是当今工业生产中最重要的部件之一.尽管当时微动开关尚未普及,但它却为立石电机公司日后的发展打下了伏笔.战火虽然把日本的经济基础焚烧殆尽,可日本的众多水力发电厂却奇迹般地完好无损.只要有电就有电气产品的用武之地,电流托浮着千疮百孔的日本经济之船艰难地启航了.经济复兴工作的全面展开,造成了日本电力供应紧张的局面.为控制电力需求的增长,日本政府向企业界征购限流器,立石抓住这个机会,在1948年把自己手中的企业改组为立石电气制造公司,全力投入到限流器制造中.朝鲜战争的爆发,给立石电气制造公司带来了新的发展机会.美国放宽了对日本经济发展的限制,使日本工业界迎来了战后全面起飞的黄金时代.一时间,继电器,微动开关等电气部件的需求量激增,1953年立石电气制造公司的员工数比1949。