管理决策Ch320130913MEMBA

1、管理决策理论、技术与方法MBA选修课程衷心希望本课程能让学者决策英明！1张所地西安交通大学管理学博士山西财经大学管理学教授、工商管理博士导师国务院特殊津贴专家山西省委联系的高级专家山西财经大学管理工程研究中心 主任山西省风险管理研究会 会长Tel：86-351-7666868(O) EMail: 2该课程内容提要本课程主要内容或特色是：在由决策主体、初始状态空间、预期状态空间、损益函数空间和决策环境五要素构成的管理决策系统的基础上，将现代的理性决策理论和行为决策理论有机结合，分十章分别介绍了管理决策论发展的历程、西蒙的管理决策过程论、基础的理性决策分析方法、理性期望效用理论及应用、主观期望效用

2、理论及应用、行为决策理论及实践、基本的理性群决策理论、行为群决策分析、多目标决策分析基本原理和方法、方案的抉择的可行、可靠及可接受的综合评价方法。3本课程设置的目的经过多年的教学与研究实践积累，从基本原理出发，进行取材，既要能将最新的管理决策理论研究成果融入本课程中，又不能太专门化和庞大化。本课程设置的基本思想是：为管理类的研究生提供能快速进入管理决策系统，在实际决策中发挥启发作用的课程。因为任何管理决策总是在组织内外环境影响下，由处于该组织的某个管理层决策主体所作的。决策主体要面对现在状况，考虑未来预期，确定决策目标，识别管理决策问题，设计备择方案，确定方案选择标准，进行管理决策制定、组织实

3、施和反馈控制，还要承担制定和实施决策的后果。然而，在动态复杂的管理环境下，想适时决策和“一次成功”，需掌握决策所需的现状和未来的信息，这是十分困难的事情，也表明有成效决策的难度和研究的必要性。人们希望在决策过程中有科学理论为依据，有规范的方法和规则可循，有发挥潜力的技艺可学，以尽可能地保证决策成功，需要了解决策行为科学和决策定量科学。4本课程的教学参考书张所地等编著管理决策理论、技术与方法,清华大学出版社,2013.08,“十二五”高等教育规划教材.经管系列.该书对张所地著：管理决策论，中国科学技术出版社，2005.1做了重大修改，尤其每章前增加了引例；章后都附了该章内容精要和案例练习，结合精

4、品课程管理决策网站上的各种动态充实更新的电子资料及导读资料，可为各种不同需求的读者提供较为丰富的管理决策的内容。原著是山西省本科精品课程管理决策的教材，也是山西省研究生精品课程管理决策理论与方法的主要教学参考书。原著于2007年12月荣获山西省第五次社会科学研究优秀成果一等奖，晋社科奖证字第05034号。原著于2009年获山西省研究生优秀教材二等奖。5教学要求共八讲，32个课时。每次课前预习、课中讨论、课后练习思考考试成绩：平时25%+EMAIL交作业8次25%+期末50%6第3章 理性决策分析教学目的掌握理性决策系统的构成要素掌握风险型决策分析方法、纯不确定型决策模型方法掌握贝叶斯决策分析方

5、法及其应用了解风险型决策分析的其他准则教学重点确定型、纯不确定型和风险型三种决策分析方法。教学难点贝叶斯决策分析方法。83.1 理性决策系统3.2 确定型决策分析3.3 纯不确定型决策分析 3.3.1 悲观准则瓦尔德(Wald)法 3.3.2 乐观准则最大最大法 3.3.3 最小遗憾准则萨维奇(Savage)法 3.3.4 折衷准则赫威斯(Hurwicz)法 3.3.5 等可能性准则拉普拉斯(Laplace)法3.4 风险型决策分析 3.4.1 期望最优准则 3.4.2 概率优势准则 3.4.3 期望标准差混合准则 3.4.4 贝叶斯准则 3.4.5 部分期望准则 3.4.6 决策树技术本章目

6、录93.1 理性决策系统理性决策系统提出的必要性：第1章介绍了由决策主体、初始状态空间、预期状态空间、损益函数空间及决策意境组成的管理决策系统。 在实际研究中，往往先对一个简单系统进行剖析，再逐步扩展到一般的管理决策系统，为此需要对该管理决策系统作如下的简化基本假设:10简化基本假设:11理性决策系统Wald统计决策系统1213决策分析的内涵：在管理实践中，有一大类的管理决策问题可以抽象成理性决策系统，通过收集信息及情报，在该系统中寻求满意方案，使得决策函数达到最优，称为理性决策系统分析，简称决策分析。理性决策系统的类型按未来决策环境出现的后果状态集合的状态空间出现状态确定与否进行分类： 14

7、3.2 确定型决策分析153.3 纯不确定型决策分析纯不确定型决策分析的特点：决策者往往只能根据自己的主观倾向进行决策，不同的主观态度建立不同的评估和决策准则，根据不同的决策准则，选出最终的满意方案也可能是不同的。 本小节介绍5种常用的纯不确定型决策分析方法(以下讨论，均以收益型问题为例，费用型问题同理)。163.3.1 悲观准则瓦尔德(Wald)法17试分析计算例3-1。悲观准则的特点：是从坏处着眼的带有保守性质的一种决策准则，它反映了决策者的悲观情绪。这个准则在某些场合下适用，例如企业规模小，资金薄弱，经不起大的经济冲击；或者是决策者认为最坏状态发生的可能性甚大，对好状态缺乏信心。在某些行

8、动可能导致重大损失，比如人的伤亡、企业的倒闭时，人们也往往愿意采用这种较为稳妥的原则进行决策。人们宁愿在无事时花点钱参加各种保险，以防万一遭到不幸时蒙受致命的损失便是这样的例子，但是，这条准则常引导决策者要慎重决策，与狭路相逢勇者胜相悖。183.3.2 乐观准则最大最大法19试分析计算例3-2。乐观准则的特点：表明决策者在决策时，即使情况不明，但仍不放弃任何一个可能获得最大利益的机会。基于乐观准则的决策方法是从最好情况着眼的带有冒险性质的一种决策方法。它反映了决策者的乐观情绪。当决策者估计出现最好状态的可能性甚大，而且即使出现最坏状态损失也不十分严重时会采用这一决策方法。203.3.3 最小遗

9、憾准则萨凡奇(Savage)法21试分析计算例3-3。223.3.4 折衷准则赫威斯(Hurwicz)法23试分析计算例3-4，体会折衷准则的特点。243.3.5 等可能性准则拉普拉斯(Laplace)法25试分析计算例3-5，体会等可能性准则的特点，对比分析五个准则的适用性。263.3 纯不确定型决策分析汇总 273.3 纯不确定型决策分析汇总283.4.1 悲观准则华尔德（Wald）法 这种方法又叫max min 法，或小中取大准则，它是保守悲观论者偏爱的方法。 原则：先找出每个决策在各种状态下的目标最小值，再从各个决策的这些最小值中选一个最大值，对应的决策就是相对满意决策。 293.4.

10、2 乐观准则最大最大法 这种方法又叫max max方法。它是爱冒风险的乐观主义者偏好的方法。30这个方法又叫后悔值准则。它从后悔值（又称机会损失或损失）最小的角度考虑问题，是前述两种方法的折中性算法，略偏保守。 则后悔值为：3.4.3 最小遗憾准则萨凡奇（Savage）法 313.4.4 折衷准则赫威斯（Hurwicz）法 这种方法要求决策者给定乐观系数，且0,1。当越靠近1，决策结果越与乐观或冒险者相吻合；当越接近零，决策结果越接近悲观与保守者的需要。 323.4.5 等可能性准则拉普拉斯（Laplace）法 这种方法把状态发生的概率都取成等可能值，如m种状态，每个状态发生的概率取1/m 。

11、333.5 风险型决策分析 一项决策所产生的后果，取决于两方面因素，即除了取决于决策者所选择的行动方案，还取决于决策者所无法控制（或无法完全控制）的客观因素，前者通常称为决策变量，后者称为自然状态。 风险型决策，是决策者根据几种不同自然状态可能发生的概率所进行的决策。 343.5.1 风险型决策问题的特征 存在着决策者希望达到的一个（或一个以上）明确的决策目标，如利益较大，损失较小等。 存在着决策者可以主动选择的两个或两个以上的行动方案，即存在两个以上决策变量。存在着不以（或不全以）决策者的主观意志为转移的两种或两种以上的自然状态，即存在着两种或两种以上状态变量。 不同行动方案在不同自然状态下

12、的损益值可以预先确定出来。 各种自然状态的出现概率可预先计算或估计出来，具体可区分为主观概率和客观概率。353.5.2 期望损益值准则 一个决策变量的期望值，就是它在不同自然状态下的损益值（或机会损益值）乘上相对应的发生概率之和。即期望损益决策，是以不同方案的期望损益作为择优的标准，选出期望损益相对满意方案。363.5.3 期望收益值准则的局限 以期望货币损益值为标准的决策方法一般只适用于下列几种情况：概率的出现具有明显的客观性质，而且较稳定；决策不是解决一次性问题，而是解决多次重复的问题；决策的结果不会对决策者带来严重的后果。采用期望值标准时，要求自然状态的概率不变、决策后果函数不变。 37

13、3.5.4 风险型决策的其他准则 概率优势法则如果在决策问题中，方案ai的条件收益值不小于任一实数的概率，大于或等于方案aj的条件收益值不小于同一实数的概率，则称方案ai按概率优于方案aj。-法则在评价一个行动方案时，不仅考虑方案可能带来的期望收益值，同时也明确考虑代表风险的条件收益方差。因此，法则的判断依据一般是期望和方差的二元函数（称为评价函数），即 383.5.5 贝叶斯决策分析 风险型决策的基本方法是将状态变量视为随机变量，用先验状态分布表示状态变量的概率分布，用期望值准则计算方案的满意程度。由于先验状态分布与实际情况存在一定误差，为了提高决策质量，需要通过收集有关状态变量的补充信息，

14、对先验概率进行修正，用后验状态分布进行决策，这就是贝叶斯决策分析。393.5.5.1 贝叶斯决策分析的基本方法 利用补充信息修正先验状态概率分布，这是贝叶斯决策的关键。具体来说，可以通过全概率公式和贝叶斯公式，利用可得的概率值去修正先验概率分布，使其更符合实际情况。全概率公式：贝叶斯公式：40贝叶斯决策的基本方法是，利用市场调查获取的补充信息值H，去修正状态变量的先验分布，即依据条件分布矩阵提供的较充分信息，用贝叶斯公式求出在信息值H发生的条件下，状态变量的条件分布或条件密度，经过修正的状态变量的分布称为后验分布。后验分布能够更准确地表示状态变量概率分布的实际情况。再利用后验分布对风险型决策问

15、题作出决策分析，并测算信息的价值和比较信息的成本。41贝叶斯决策分析的基本步骤验前分析：应用状态分析方法测算和估计状态变量的先验分布，并计算各可行方案在不同自然状态下的条件结果值。预验分析：比较分析补充信息的价值和成本的过程。验后分析：利用补充信息修正先验分布，得到解决更加符合市场实际的后验分布。再利用后验分布进行决策分析，选出最满意的可行方案，并对信息的价值和成本作对比分析，对决策分析的经济效益情况作出合理的说明。序贯分析：适当地将决策分析全过程划分为若干阶段，多阶段相互连接，前阶段决策结果是后阶段决策的条件，形成决策分析全过程。42433.5.5.2 贝叶斯决策信息的价值 完全信息价值（E

16、VPI）的意义将能够提供状态变量真实情况的补充信息称为完全信息。掌握了完全信息的风险决策就转化为确定型决策。 如果补充信息值Hj对每个状态值都是完全信息值，则完全信息值Hj对状态值的期望收益值称为完全信息价值的期望值，简称完全信息价值，记作EVPI。44补充信息价值（EVAI）的意义一般情况下，信息值Hj对状态值 来说，条件概率 ，信息值并非完全信息价值，此时Hj称为补充信息价值。设Hj为补充信息值，决策者掌握了补充信息值Hj前后期望收益值的增加量，或者掌握了补充信息值Hj前后期望损失值的减少量，称为补充信息值Hj的价值。全部补充信息值Hj价值的期望值，称为补充信息价值的期望值。记作EVAI。

17、 45完全信息价值（EVPI）的计算补充信息价值（EVAI）的计算 463.5.6 部分期望决策分析法 基本模型当状态 且服从连续分布 时，决策变量 有两种可能性( 当然亦为连续变量)。 ，造成过量（或剩余）损失额为 ，式中，k0为已知的单件成本。总过量损失额： ，造成不足损失额为： 式中， 为单件利润。总不足损失额：47总损失额应为 与 之和。为求最优决策 ，对上式求导，并令其值为零，解出的即是 。注：在具体求导过程中，可分别从状态变量 取值连续和离散两种情况讨论。48状态变量服从不同分布时部分期望法的应用服从泊松分布服从正态分布N(,) 单位正态损失积分： 493.6 决策树分析法 由于决

18、策问题的特性，规范决策模型要符合两个要求：能反映风险决策的环境，因而必然要采用事态体的表达形式。能反映决策的序惯性。决策树这种构模形式既简明又能满足上述两项要求。决策树是一种图解法，它能够清晰直观地表示出影响决策的各种要素，通过判断各种方案出现的概率及最终期望值，确定出解决问题的行动方案。 503.6.1 决策树的构成 决策点，用口表示，说明决策者必须在此选择一项行动方向，从它引出的分支叫方案分枝，每个方案分枝代表一个策略，分枝数反映策略的个数。方案枝，表示可供选择的方案。机会点或方案结点，用表示，说明这是一个预期随机时间，其上方的数字表示该方案的收益期望值。 概率枝，也叫状态分枝，说明事件发

19、生的可能性，它从机会点引出，每条分枝上标明自然状态及其出现的概率，状态分枝数反映自然状态数。 结果结点，用表示，它旁边的数字是每一方案在相应状态下的收益值。剪枝号，用表示。513.4 风险型决策分析 风险型决策问题基本特征：存在一个(或一个以上)明确的决策目标，如利益较大，损失较小等。存在可以选择的两个或两个以上的行动方案，即存在两个以上决策变量。存在不以(或不全以)决策者的主观意志为转移的两种或两种以上的自然状态，即存在两种或两种以上状态变量。不同行动方案在不同自然状态下的损益值可以预先确定出来。各种自然状态的出现概率可根据有关资料预先计算或估计出来。 523.4.1 风险型决策的期望最优准

20、则尝试写出费用风险型期望最小准则，想一想期望最优准则是否存在缺点，是什么？为什么？533.4.2 风险型决策的概率优势准则 3.4.3 风险型决策的期望标准差混合准则 查找关于这两个准则的资料，了解其适用性。分析前述准则是否存在缺点。543.4.4 风险型决策的贝叶斯准则贝叶斯准则的本质：有必要通过科学实验、调查收集有关状态变量的补充信息，通过统计分析等方法对先验概率分布进行修正，形成试验后认知的状态概率分布(称为后验概率分布)，用这样的后验概率分布形成决策准则(称为贝叶斯准则)进行决策，就会提高决策的质量，据此进行决策的方法就称为风险型的贝叶斯决策分析方法。 553.4.4.1 贝叶斯决策分

21、析方法1. 贝叶斯决策分析的意义仔细阅读并了解贝叶斯决策分析的意义。2. 贝叶斯决策分析的原理贝叶斯决策的关键：利用补充信息修正状态的先验概率分布，可以通过全概率公式和贝叶斯公式，利用可得的概率值去修正先验概率分布。回想概率论内容，尝试写出全概率公式以及贝叶斯公式。56573. 贝叶斯决策分析的基本步骤先验分析。预验分析。后验分析。仔细阅读三个步骤，勾勒出每个步骤的关键环节。 58根据贝叶斯指标体系，快速计算完成例3-6。593.4.4.2 贝叶斯决策信息价值 利用补充信息修正先验分布，使后验分布更加符合市场实际，提高了决策的科学性和效益性。由此推知，信息本身既有成本，也有价值。如何测算信息的价值，从以下几方面讨论：根据贝叶斯指标体系，快速计算完成例3-7。 60 决策树的界定：为了使决策方法形象化，我们把计算过程画成树形结构，称之为决策树。它由节点和分支组成，它可适用于任何一种决策方法的形象化。其中节点