第十六章随机决策分析方法
- 格式:doc
- 大小:1.82 MB
- 文档页数:33
第十六章不确定型决策方法基本内容一、不确定型决策方法简述不确定型决策:指当决策者能掌握可能出现的各种状态,但不能估计各自然状态出现概率时的决策。
也叫概率未知情况下的决策。
不确定型决策一般有:“好中求好”的决策方法;“坏中求好”的决策方法;系数决策方法;“最小的最大后悔值”决策方法;等概率决策方法。
二、各种不确定型决策方法(一)“好中求好”决策准则“好中求好”决策准则:又叫乐观决策准则,或称“最大最大”决策准则,这种决策准则就是充分考虑可能出现的最大利益,在各最大利益中选取最大者,将其对应的方案作为最优方案。
“好中求好”决策准则的步骤:1、确定各种可行方案;2、确定决策问题将面临的各种自然状态。
3、将各种方案在各种自然状态下的损益值列于决策矩阵表中。
4、求出每一方案在各自然状态下的最大损益值,填写在决策矩阵表的最后一列。
5、在这些最大损益值即决策矩阵表的最后一列中取最大值,所对应的方案为最佳决策方案。
如果损益矩阵是损失矩阵,则采取“最小最小”决策准则,即取对应的方案为最佳决策方案。
(二)“坏中求好”决策准则“坏中求好”决策准则:又叫小中取大准则,或称悲观决策准则,这种决策准则就是充分考虑可能出现的最坏情况,从每个方案的最坏结果中选择一个最佳值,将其对应的方案作为最优方案。
“坏中求好”决策准则的步骤:1、确定各种可行方案;2、确定决策问题将面临的各种自然状态。
3、将各种方案在各种自然状态下的损益值列于决策矩阵表中。
4、求出每一方案在各自然状态下的最小损益值。
5、在这些最小损益值中取最大值,所对应的方案为最佳决策方案。
如果损益矩阵是损失矩阵,则采取“最大最小”决策准则,即取对应的方案为最佳决策方案。
(三)系数决策准则系数决策准则:是对“坏中求好”和“好中求好”决策准则进行折衷的一种决策准则。
系数依决策者认定情况是乐观还是悲观而取不同的值。
若=1,则认定情况完全乐观;=0,则认定情况完全悲观;一般情况下,则0<<1。
决策分析方法决策是人们在面临多个选择时进行的思考和判断过程。
为了做出明智的决策,许多决策者使用各种分析方法来评估选项并辅助决策。
本文将介绍几种常用的决策分析方法,以帮助读者更好地进行决策。
一、SWOT分析法SWOT分析法是一种常用的决策分析方法,它通过对决策对象的优势、劣势、机会和威胁进行评估,帮助决策者全面了解决策对象的内外部环境。
SWOT分析法将优势和劣势作为内部因素,机会和威胁作为外部因素,通过对这些因素的分析,决策者可以了解决策对象的优势和劣势在机会和威胁下的表现,从而进行更为准确的决策。
二、成本效益分析法成本效益分析法是一种经济学工具,它通过比较决策对象所产生的成本与效益,判断其是否值得进行。
在成本效益分析中,决策者需要确定决策对象的所有成本,并将其与相应的效益进行比较。
如果效益超过成本,那么这个决策就具有经济上的可行性。
成本效益分析法可以帮助决策者在经济上合理评估选项,并做出最佳的决策。
三、决策树分析法决策树分析法是一种图形化的决策分析方法,它通过绘制一棵决策树来表示决策的各种选择和结果。
决策树的每个节点代表一个决策点,每个分支代表一个选择,每个叶子节点代表一个结果。
决策树的建立需要考虑各种选择和结果之间的概率,以及每个结果的价值。
通过计算每个结果的预期价值,决策者可以选择期望价值最高的路径,从而做出最佳决策。
四、模糊决策分析法模糊决策分析法是一种用于处理不确定性的决策分析方法,它考虑到了决策对象的不完全信息和不确定性因素。
在模糊决策分析中,决策者使用模糊数学和模糊逻辑来描述和处理决策对象的不确定性。
通过将不确定性量化为模糊数值,决策者可以进行更为准确的决策。
五、多属性决策分析法多属性决策分析法是一种综合考虑多个属性的决策分析方法,它通过对决策对象的多个属性进行评价,帮助决策者进行全面的决策分析。
在多属性决策分析中,决策者需要确定决策对象的各个属性及其权重,并对各个属性进行评估。
通过加权求和,决策者可以得到每个选项的综合评价,从而做出最佳的决策。
【CPA-财管】第16章短期经营决策知识点总结第十六章短期经营决策
【知识点1】相关成本与不相关成本
【知识点2】生产决策
1.生产决策的主要方法
决策中涉及专属成本时,不可直接用上述边际贡献分析法,使用相关损益指标决策,相关损益=边际贡献-专属成本,谁大谁优。
2.保留或关闭生产线或其他分部决策:是否带来正的边际贡献。
(2023调整)
假设单独考核A产品目前是亏损的,但带来正的边际贡献,就会分担部分固定成本,所以继续生产A(固定成本不会因为A的生产与否而发生变化)。
3.零件自制与外购决策:比较相关总成本进行短期决策。
是否为相关成本,要具体分析,例如:企业有剩余生产能力且无法转移,则剩余生产能力就不是自制的相关成本(自制与否都会发生),若可以转移,就是相关成本(可以用于别的生产创造收益)。
决策时,企业也可以选择生产能力内的部分选择自制,超出生产能力的部分选择外购。
除考虑成本外,还要考虑外购的产品质量、送货及时性、长期供货能力、供应商新产品研发能力及本企业职工的抱怨程度等。
4.特殊订单是否接受决策(单价可能低于市场价或单位成本):比较边际贡献是否高于相关成本。
5.约束性资源最佳利用决策:总的边际贡献最大化。
单位限制资源边际贡献=单位产品边际贡献/该单位产品所需限制资源
优先安推单位限制资源边际贡献最大的产品,即可产生最大的总边际贡献。
6.产品是否进一步深加工决策
差量法:差额收入-差额成本>0,则继续深加工。
其中:差额收入=加工后出售收入-直接出售收入;差额成本=深加工追加的成本。
【知识点3】定价决策。
第十六章 不确定型决策方法基本内容一、不确定型决策方法简述不确定型决策:指当决策者能掌握可能出现的各种状态,但不能估计各自然状态出现概率时的决策。
也叫概率未知情况下的决策。
不确定型决策一般有:“好中求好”的决策方法;“坏中求好”的决策方法;α系数决策方法;“最小的最大后悔值”决策方法;等概率决策方法。
二、各种不确定型决策方法(一)“好中求好”决策准则“好中求好”决策准则:又叫乐观决策准则,或称“最大最大”决策准则,这种决策准则就是充分考虑可能出现的最大利益,在各最大利益中选取最大者,将其对应的方案作为最优方案。
“好中求好”决策准则的步骤:1、确定各种可行方案;2、确定决策问题将面临的各种自然状态。
3、将各种方案在各种自然状态下的损益值列于决策矩阵表中。
4、求出每一方案在各自然状态下的最大损益值,填写在决策矩阵表的最后一列。
5、在这些最大损益值即决策矩阵表的最后一列中取最大值]}[max {max ij d L ji θ,所对应的方案i d 为最佳决策方案。
如果损益矩阵是损失矩阵,则采取“最小最小”决策准则,即取]}[min {min ij d L ji θ对应的方案i d 为最佳决策方案。
(二)“坏中求好”决策准则“坏中求好”决策准则:又叫小中取大准则,或称悲观决策准则,这种决策准则就是充分考虑可能出现的最坏情况,从每个方案的最坏结果中选择一个最佳值,将其对应的方案作为最优方案。
“坏中求好”决策准则的步骤:1、确定各种可行方案;2、确定决策问题将面临的各种自然状态。
3、将各种方案在各种自然状态下的损益值列于决策矩阵表中。
4、求出每一方案在各自然状态下的最小损益值。
5、在这些最小损益值中取最大值]}[min {max ij d L ji θ,所对应的方案i d 为最佳决策方案。
如果损益矩阵是损失矩阵,则采取“最大最小”决策准则,即取]}[max {min ij d L ji θ对应的方案i d 为最佳决策方案。
第十六章随机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,而又必须做出判定和决定的问题.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),而且具有两个差不多特点:后果的不确定性和后果的效用. 所谓后果的不确定性,要紧是由于问题的随机性,使得问会显现什么状态是不确定的,因此计策人做出的某种决策以后会显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,不管决策人采纳什么策略,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形下,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.只有如此,人们才能比较各种策略的优劣,依照自己的喜好来选择最佳的决策方案. 在决策分析中,后果的不确定性和关于后果给予的效用是两个关键性的问题.为此,关于状态的不确定性要紧用主观概率来表示,而后果的效用则用效用理论来研究.16.1 随机性决策问题的差不多概念16.1.1 主观概率 随机性决策问题的后果的不确定性,要紧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,尽管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.那个地点仅给出主观概率所服从的差不多假设(或称公理系统):(1)设Ω为一非空集合,其元素能够是某种试验或观看的结果,也能够是自然的状态.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)假如A F ∈,则\A A F =Ω∈;3)假如可列多个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,假如它满足下列条件,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)关于每个A F ∈,有0()1;P A ≤≤2)()1;P Ω=3)假如可列多个n A F ∈(1,2,)n =,i j A A ⋂=∅()i j ≠,则11()().n n n n P A P A ∞∞===∑那个地点称点ω为差不多事件, 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要紧有: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.因此,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 ,能够验证P 关于凸线性组合是封闭的,即假如12,,P P P ∈而且01,λ≤≤则有12(1)P P P λλ+-∈.关于任意两个展望12,P P P ∈,都存在一定的优先关系,即关于决策人能够认为1P 优于2P ,或1P 与2P 无差异,或1P 不优于2P 三种情形,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,即假如关于所有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,即假如12,P P P ∈,而且01,λ≤≤则1212((1))()(1)(),u P P u P u P λλλλ+-=+-那么称()u P 是定义在展望P 上的效用函数.假如1122(,;,;;,)n n P p C p C p C P =∈,则()u P 确实是表示以概率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形下对后果的偏好的量化,因此,其中包含有决策人关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.假如所研究的事件是确定的事件,并不受自然状态的阻碍,类似地能够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.关于这类事件,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,假如关于任意的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要紧区别是:基数效用在正线性变换下是唯独的,而序数效用在保序变换下是唯独的. 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专门多的决策问题都涉及经济效益,关于这类问题,在后果不确定的情形下,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样是不同的,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形有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.假如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.假如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.这三种不同的态度能够反映在效用函数上确实是凹(上凸)函数,线性函数和凸(下凸)函数.如图16-1.图16-1 三种不同的效用函数曲线由图16-1(a)是风险厌恶型的效用函数,即有[]123121()()()()22x x u x u x ux u +=+<;由图16-1(b )是风险中立型的效用函数,即有[]123121()()()()22x x u x u x u x u +=+=;由图16-1(c )是风险喜好型的效用函数,即有[]123121()()()()22x x u x u x u x u +=+>;实际中,专门多的情形效用函数的曲线呈S 型,即在后果的范畴内,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缺失到盈利的增加,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 缺失函数与风险函数有的时候不要效用函数,而是用缺失函数来做决策分析.记缺失函数为(,)l x a ,它表时示一个决策问题当状态为x ,决策人的行动为a 时所产生的后果使决策人所受的缺失.缺失函数能够为正,也能够为负,它反映决策人获得的利益,后果效用越大,则缺失越小.由此能够用效用函数来定义缺失函数,即令(,)(,)l x a u x a =-实际中,在有些问题上为了使缺失函数总是为非负的,也能够定义缺失函数为(,)supsup (,)(,).x X a Al x a u x a u x a ∈∈=-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形下决策人的偏好,因此,期望缺失也必定是决策人在风险情形下遭受缺失的一个正确测度.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形下制定决策的方法,称为随机优势法.假设问题的效用函数为()u x ,其自变量x 表示财宝(为一随机变量)。
实际中的问题总是有[],x a b ∈,且()u x 在[],a b 上有界,关于这种效用函数能够分为以下几类:1. 递增效用函数实际中,一样要求财宝的效用函数()u x 是[],x a b ∈的非递减函数,即意味着当财宝增 加时,它的效用总可不能减少.通常是随着x 的增加()u x 是严格递增的,而且是有界的.为此,我们假设:(1) 关于任意[]12,,x x a b ∈,当12x x <时有12()()u x u x <; (2) ()u x 在[],a b 上连续,且有界,即存在0M >使()u x M ≤; (3) ()u x 在[],a b 上一次可微,且在(,)a b 内有'0()u x M <≤.记此类效用函数为1U ,即{}1''0U u u u u =>和在[a,b]上连续有界,且在(a,b)内这中类型的效用函数仅能反映出财宝与风险的关系,但不能反映出决策人对待风险的态度.因此1U 中既可包含厌恶的效用函数,也可包含喜好风险和风险中立的效用函数.为此,还能够进一步分类.2. 递增的凹效用函数这种效用函数是递增的,故设1()u x U ∈,而且是严格凹的,即()u x 在[],a b 上具有二 阶连续有界的导数.记为[]{}''''21|,,,0.U u u U u C a b u =∈∈<且在(a,b)内实际中常用的2U 类函数有幂函数:[](),,(0,0);cu x x x a b c a -=-∈>>对数函数:[]()ln ,,(0,);u x x x a b =∈⊂+∞ 指数函数:(),[,)(0).cxu x ex a c -=-∈+∞>依照风险和效用函数的关系,当',''u u 存在,且'0u ≠时,定义对待风险态度的局部测度为'''()(),()u x r x u x =-即()r x 是效用函数()u x 的曲率测度,能够证明:假如()0r x >,则决策人的财产为x 时,他是厌恶风险的.假如()0r x =,则决策人的财产x 时,他是风险中立的.假如()0r x <,则决策人财产为x 时,他是追求风险的,而且()r x 愈大,他愈厌恶(或追求)风险.3. 递增的厌恶风险的效用函数实际中,多数决策人对小额盈亏的态度是随着财宝的积存而变化的,他们的财宝积存 愈多,对小额盈亏所冒风险的厌恶程度愈小.因此,我们假设()r x 是x 的非递增的函数,则能够得到一类效用函数,记为[]{}'32|,(),,()0,U u u U r x a b x =∈≤在上连续可微有界,且r即3U 是2U 的一个子类.由于当'()0r x ≤时,()r x 是非递增的。