决策量化方法总论 课件

第一章决策量化方法总论决策准则、程序及方法定量分析量化方法概论量化工具简介案例分析第一章决策量化方法总论决策准则、程序及方法1决策准则、程序及方法决策准则：独立决策（决策）：只是面向自然量因素、内部因素的决策，不考虑社会因素。互动性决策（对策论）：即考虑自然对象，又考虑社会（竞争对手）的因素，决策取决于决策者对社会其它决策者决策的猜度。不同的决策，遵守不同的决策准则。决策准则、程序及方法决策准则：2独立决策原则及程序

开始是否信息充足？使用信息充足的独立决策原则及方法原则：最优化原则等方法：模型化决策法、决策分析法等执行信息不充足决策原则及方法决策原则：考虑广泛影响性、随机性方法：(1)数据挖掘(2)边际性决策法(3)不确定性决策法(4)不完备信息决策法等结束否是独立决策原则及程序开始是否信息充足？3互动决策准则、程序与方法

开始信息充足？对抗？总体原则：综合原则、类型原则战否？战而必胜的原则不战而胜的原则合作？补偿？对抗性原则及方法非合作原则及方法非补偿原则及方法补偿原则及方法结束yesyesyesyesyesNoNoNoNoNo互动决策准则、程序与方法开始信息充足？对抗？总体原则：综4制定决策/解决问题的步骤

观察决策方法识别问题设定目标数据挖掘量化方法量化方法决策方案控制实施决策选择备选方案量化方法量化方法量化方法制定决策/解决问题的步骤观察决策方法识别问题设定目标数5定量分析

组织内存在的问题定量分析定性分析决策者经验，不能用量化的因素决策者技巧知识和经验综合评价与评估决策管理科学的方法，挖掘现有数据产生的信息进行分析，决策支持动态反馈控制定量分析组织内存在定量分析定性分析决策者经验，不能决策6决策量化方法概论

决策量化方法概论7量化方法概论量化方法概论8量化工具简介

(1)数据处理及挖掘数据信息支持

ExcelSASSPSSOR软件(2)模型：在数据处理的基础上，挖掘决策变量与处在变量的深层关系（应用规划、决策方法）(3)计算机模拟量化工具简介(1)数据处理及挖掘数据9案例分析案例1：制造公司的营业利润康里德公司生产一系列特制的压力容器，他们计划1998年生产400件，这是他们的最高记录。他们扩大生产的依据之一就是预期的经济规模。换句话说，他们制造的数量越多，单位成本就越低。该公司以自己的论点做了几种分析，其中一种分析是基于过去的利润，可以总结如下：1995年生产200件，获利3百万美元；1996年生产250件获利4百万美元。他们相信获利P与他们制造产品件数N有关，用方程式表示为：P=50×N2+1000×N+600，000

因此生产400件的毛利应是：

P=50×4002+1000×400+600，000=9百万美元问题你能从所给出的数字中得到什么其他信息？结果的可靠性如何？案例分析案例1：制造公司的营业利润10第二章决策量化方法准备知识商业电子表格制模（Excel)概率与统计简介基础运筹学数据挖掘技术第二章决策量化方法准备知识商业电子表格制模（Excel)11概率与概率分布(1)数权归纳：更易理解、直观、总体状态与趋势，比较结果，应用于量化方法。(2)平均数mean=

中位数众数变动幅度：最大数值—最小数值

绝对商差均值：

标准差=方差∑i=1nABS[xi-µ]xin=µi=1n∑n[xi-µ]2∑ni=1n

误差平均均值=数据-原始数值数据-有用形式信息处理数据解释概率与概率分布(1)数权归纳：更易理解、直观、总体状态与趋12概率与概率分布(3)概率：事件A发生概率P(A)

独立事件概率：P(A∪B)=P(A)+P(B)(A、B独立事件）P(A∩B)=P(A)•P(B)

条件概率（贝叶斯定律）：P(A/B)=P(A)=0P(A)=10<P(A)<1P(B/A)P(A)P(B)概率与概率分布P(A)=0P(B/A)P(A)13概率与概率分布实例：

购买的二手车，也许会好，也许会不好。如果买的车好，70%的会耗油量较低，20%的会有中等的耗油量。如果买的车不好，50的会耗油量较高，30%的会有中等耗油量。对一辆二手车的实验表明该车耗油量较低。如果成交的二手车有60%是好的，那么，这辆车属于好的概率为多少？概率与概率分布实例：14概率与概率分布

概率与概率分布15概率与概率分布

概率与概率分布16概率与概率分布概率树：P(HOC)=0.26P(MOC)=0.24P(LOC)=0.50P(GB/HOC)=0.23P(BB/HOC)=0.77P(GB/MOC)=0.5P(BB/MOC)=0.5P(GB/LOC)=0.84P(BB/LOC)=0.16P=0.06P=0.20P=0.12P=0.12P=0.42P=0.08概率与概率分布概率树：P(HOC)=0.26P(MOC)=017概率分布二项分布：特征：每次实验有两种可能的结果，可以称之为成功和失败；两种结果是互斥的；成功和失败的概率都是一个固定的常数，分别为P和q=1-P；连续实验的结果之间是独立的。P(n次实验中有r次成功)=Crnprqn-r=prqn-r

均值=µ=np方差=δ2=n.p.q标准差=δ=(n.p.q)1/2n!r!(n-r)!概率分布二项分布：n!18柏松分布(pocssondistribution)柏松分布的特征：试验次数n较大(大于20)；成功的概率P较小。P(r次成功)=其中e=2.7183，µ=平均成功次数=n.p

均值=µ=n.p

方差=δ2=n.p

标准差=δ=（n.p）1/2*只用到成功的概率e-µ

µrr!柏松分布(pocssondistribution)柏松分布19正态分布特征：连续的是关于均值µ对称的均值、中位数及众数三者相等曲线下总面积为1

µf(x)观察值x正态分布特征：µf(x)观察值x20正态分布f(x)=e-(x-

µ)2/2δ2=e-

其中x-变量值，µ-均值，δ-标准差，π=3.14159e=2.7183

Z==商开均值的标准差个数P(x1<x<x2)=

z1=

z2=1δ·2π1δ·2πZ221-P(x<x1)-P(x>x2),x1≤µP(x>x1)-P(x>x2),x1>µX1-µδX2-µδµx1x2X-µδ正态分布f(x)=e-(x21概率分布实例一个中型超市日销售500品脱牛奶，标准差为50品脱。(a)如果在一天的开门时，该超市有600品脱的牛奶存货，这一天牛奶脱销的概率有多少？(b)一天中牛奶需求在450到600品脱之间的概率有多大？(c)如果要使脱销概率为0.05，该超市应该准备多少品脱的牛奶存货？(d)如果要使脱销概率为0.01，应准备多少品脱的牛奶存货？0.02280.15870.8185f(x)x450500600概率分布实例一个中型超市日销售500品脱牛奶，标准差为50品22统计抽样与检验方法系统可靠性分析可靠性：1-(1-R)2

可靠性：R2RRRR统计抽样与检验方法系统可靠性分析RRRR23统计抽样与检验方法

抽样：目的是通过收集式考察少数几个观察值(样本)，而不是全部可能的观察值(总体)，得出可靠的数据。抽样分布：由随机样本得出的分布。中心极限定理(centrallimittheorem)：无论原来总体的分布如何，总体中抽样取大量的随机样本，样本的均值符合正态分布。假设总体：个数N，均值µ，标准差δ；样本：个数n，均值X，标准差S；则：X=µ，S=δ/n1/2-(抽样标准误差)统计抽样与检验方法抽样：目的是通过收集式考察少数几个观察值24统计抽样与检验方法置信区间：总体均值在某一范围内的可信水平。总体均值的95%置信区间为：(X-1.96S，X+1.96S)统计抽样与检验方法置信区间：总体均值在某一范围内的可信水平25统计抽样与检验方法案例：全面质量管理传统上，有大量的抽样方法应用于质量控制。近年来，许多组织改变了他们对质量的认识。他们不再设定一个残次品水平，出不再认为达到了这样一个水平就说明组织运转良好。相反，他们代之以“零残次品”为目标，其实施方法是全面质量管理(TotalQualityManagement,TQM)，这要求整个组织一起努力，系统改进产品质量。爱德华·戴明(EdwardDeming)是开创了全面质量管理工作的专家之一，他将自己的实践经验总结为以下14条。1将产品质量作为一贯性的目的。2杜绝即使是客户允许的差错、延误、残次和误差。3停止对于成批检验的依赖，从生产开始的第一步就树立严格的质量意识。4停止依据采购价格实施奖励的作法-筛选供应商，坚持切实有效的质量检测。5开发成本、质量、生产率和服务的持续改进项目。6对全体职员进行正规培训。7监督工作的焦点在于帮助职员把工作做得更好。8通过倡导双向沟通，消除各种惧怕。9打破部门间的障碍，提倡通过跨部门的工作小组解决问题。10减少以至消除那些并不指明改进和实现目标方法的数字目标、标语和口号。11减少以至消除会影响质量的武断的定额。12消除有碍于职员工作自豪的各种障碍。13实现终身教育、培训和自我改进的正规的有活力的项目。14引导职员为实现上述各条而努力工作。有许多应用TQM后获得成功的实例。例如，在广岛的日本钢铁厂(JapanSteelWorks)，实施TQM后，在人员数量减少20%的情况下，产量增长50%，同时，残次品费用由占销售额的1.57%下降到0.4%。美国福特公司实施TQM后，减少了保修期内实际修理次数45%，根据用户调查，故障减少了50%。惠普公司实施TQM后，劳动生产率提高了40%，同时，在集成电路环节减少质量差错89%，在焊接环节减少质量差错98%，在最后组装环节减少质量差错93%。统计抽样与检验方法案例：全面质量管理26统计抽样与检验方法假设检验：对总体的某种认识是否得到样本数据的支持。检验的步骤：定义一个关于实际情况的简明、准确的表述（假设）。从总体中取出一个样本。检验这个样本，看一看它是支持假设，还是证明假设不大可能。如果证明假设情况是不大可能的，拒绝这一假设，否则，接受这一假设。实例：一种佐料装在包装盒中，名义重量为400克。实际重量与这一名义重量可能略有出入，呈正态分布，标准差为20克。通过在生产线上定期抽取样本的方法确保重量均值为400克。一个作为样本抽出的盒子中佐料重量为446克。这能说明现在佐料填装过量了吗？统计抽样与检验方法假设检验：对总体的某种认识是否得到样本数据27统计抽样与检验方法假设检验的误差（增大样本，减少误差）原假设实际上是对的错的不拒绝正确的决策第二类错误拒绝第一类错误正确的决策决策统计抽样与检验方法决策28统计抽样与检验方法实例：据说，某行业从业人员平均工资为每周300英镑，标准差为60英镑。有人认为这一数据已经过时了，为检验实际情况究竟如何，一个36份工资的随机样本从该行业中抽取出来。研究确定如果样本工资均值小于270英镑或大于330英镑，就拒绝原假设。犯一类错误的概率有多大？统计抽样与检验方法实例：29统计抽样与检验方法

显著水平：是根据观察值证明样本是取自某一假设总体的最低可接受概率。（5%）µ0.955%0.025(拒绝)(拒绝)0.025接受假设统计抽样与检验方法显著水平：是根据观察值证明样本是30统计抽样与检验方法假设检验的步骤：表述原假设和备选假设。确定拟采用的显著性水平。计算待检验变量的可接受范围。取得待检验变量的样本值。决定是否拒绝原假设。说明结论。统计抽样与检验方法假设检验的步骤：31统计抽样与检验方法实例：某地区公布的人均收入为15，000英镑。一个45人的样本的平均收入是14，300英镑，标准差为2000英镑。按照5%的显著性水平检验公布的数字。按1%的显著性水平检验结果又如何？统计抽样与检验方法实例：32统计抽样与检验方法

(a)双边检验(b)单边检验f(x)xf(x)0.0250.025--1.96δ----1.96δ--µµ0.05x-1.64δ-统计抽样与检验方法f(x)xf(x)0.0250.33统计抽样与检验方法实例：一个邮递公司对某客户按平均每份邮件1.75公斤，标准差为0.5公斤的情况确定每份邮件的收费水平。邮费现在很高，而有人提出该客户邮件重量均值不止1.75公斤。随机抽取该客户100份邮件的样本，平均重量为1.86公斤。这是否说明重量均值确实已超过1.75公斤？f(x)x1.751.831.861%5%5%显著性1%显著性2.33δ1.64δ统计抽样与检验方法实例：f(x)x1.751.834基础运筹学(ORSoftware)线性规划运输问题存贮论整数规划指派问题决策分析0-1规划非线性规划对策论动态规划目标规划排队论预测模拟排序论基础运筹学(ORSoftware)线性规划35基础运筹学(ORSoftware)运筹学软件1）Excel2000(Optimizationoption);2)LindoorLingopackage;3)Cplex;4)CUTE,LANCLOTforresearch;5)ERP;6)教学软件；7)其他。

基础运筹学(ORSoftware)运筹学软件36数据挖掘技术(Data-mining)

数据挖掘：构造和使用数据仓库的过程。

数据仓库达到不同层次用户可需的最详细的有用数据、信息(1)使公司取得更大的市场(2)更好的形象(3)更强的竞争力等数据挖掘技术过程数据挖掘技术(Data-mining)数据仓库达到不同层次37数据挖掘技术(Data-mining)数据挖掘过程业务数据提取、滤液、清除、聚集统计学、心理学、叠加数据数据库装入程序数据仓库RDBMS数据提取用于数据挖掘数据挖掘技术(Data-mining)数据挖掘过程业务数据38数据挖掘技术(Data-mining)数据挖掘中的数据及信息流数据提取用于数据挖掘结合规则生成简要表其它数据挖掘供业务决策的信息数据挖掘技术(Data-mining)数据挖掘中的数据及信39数据挖掘技术(Data-mining)数据挖掘的有关技术(1)统计分析系统(SAS，SPSS)(2)DSS，EIS，ES(3)多维电子表格及数据库(4)神经网络(5)数据可视化数据挖掘技术(Data-mining)数据挖掘的有关技术40数据挖掘技术(Data-mining)数据挖掘的应用商品销售制造金融服务/信用卡远程通信数据库数据挖掘技术(Data-mining)数据挖掘的应用41第三章财务分析决策法盈利亏损的分析决策法资金时间价值及现金流量分析决策法投资分析与决策决策成本的计算价格的制定与资本价值的估算案例分析第三章财务分析决策法盈利亏损的分析决策法42盈利亏损的分析决策法盈亏平均点=N=FC-固定成本，UC-系统产品的可变成本UP-系统产品的售价，N-生产量成本和收入亏损经营获利经营固定成本收入利润亏损产量总成本盈亏平衡点盈利亏损的分析决策FCUP-UC盈利亏损的分析决策法成本和收入亏损经营获利经营固定成本收入利43盈利亏损的分析决策法规模经济和规模不经济平均单位成本非经济规模经济规模产量最优规模盈利亏损的分析决策法规模经济和规模不经济平非经济规模经济规模44盈利亏损的分析决策法案例一：电价

现在还没有办法储存大量电能，因此电力公司必须改变输出电量以适应客户的需求。这就意味着，在用电量小时要关闭一些发电机组，而当用电量变大时再打开。但关闭发电机组不能是简单地停下机器，而是让发电机慢速转动并松开传动装置。晚上用电少的时候，发出的电量比实际需要的多，与其浪费这些能量，公司索性鼓励用户在非高峰期用电。

1995年，一个地方供电部门向客户提供两种可选的价格。普通的费率为每季度固定收费18.20英镑外加单位电价为0.142英镑的电费。另一种特别经济的费率为每季度固定收费为22.70英镑，而单位电价分为两部分：白天为0.162英镑，夜间为0.082英镑。如果一个消费者在一个季度内白天用电D个单位，晚上用电N个单位，则费用为：普通型收费：18.20+0.142×(D+N)

经济型收费：22.70+0.162×D+0.082×N盈利亏损的分析决策法案例一：电价45盈利亏损的分析决策法

当夜间用电量大大高于白天用电量时选用经济费率更便宜：

22.7+0.162×D+0.082×N<18.2+0.142×(D+N)4.5<0.06×N-0.02DD<3×N-225

在这里，当白天用电量小于夜间用电量的三倍减225时，就可选择经济型费率。下图体现了这些价格。在直线下方的任何一点，选择经济型费率更便宜，在直线上方任何一点都是标准型费率更便宜，而在直线上，两种费率都一样。（供电的盈亏平衡分析见下图）500400300200100100200300400白天使用的电量（D）夜间使用的电量（N）标准型经济型D=3*N-225盈利亏损的分析决策法当夜间用电量大大高于白天46资金时间价值及现金流量分析决策法

复利率：AF=AP(1+I)N，AF=AP•eI×N(连续贴现)

贴现：AP=AF×(1+I)-N

净现值=收入贴现总和-成本贴现总和内部报酬率=净现值为零时的贴现率（越大越好）案例二：帕鲁斯克公司需要比较三个项目，其原始投资和收益如下（单位：千英镑）每年净收益

12345A1000500400300200100B1000200200300400400C5005020020010050

公司的资金只够实施一个项目，如果贴现率为10%，那么公司应怎样做出选择？项目原始投资资金时间价值及现金流量分析决策法复利率：AF=AP(1+I47资金时间价值及现金流量分析决策法净现值表资金时间价值及现金流量分析决策法净现值表48资金时间价值及现金流量分析决策法净现值表资金时间价值及现金流量分析决策法净现值表49资金时间价值及现金流量分析决策法案例：

一项投资的净资金流量如下所示，其内部报酬率为多少？年份012345678净资金流量-1,200-28002,1001,500800450资金时间价值及现金流量分析决策法案例：50资金时间价值及现金流量分析决策法内部报酬率表：资金时间价值及现金流量分析决策法内部报酬率表：51资金时间价值及现金流量分析决策法内部报酬率表：资金时间价值及现金流量分析决策法内部报酬率表：52资金时间价值及现金流量分析决策法案例三：

GECAlsthom/GECAlsthom

GECAlsthom是英法合资的发电站设备供应商。1993年得到了PowerGen1440兆瓦发电设备的订单，新电站在威尔士北部的Connah’sQuay。这个项目应在1995年完成。通常在大型建设项目中买方应预先支付10%-20%的资金，在建设中再支付一部分，在完成时结清账款。而在本案例中，PowerGen以优惠7%作为条件预先支付了共4.5亿英镑的总费用。这个协定使PowerGen得到了价格折扣的优惠，并且得到了避税的好处，本年度PowerGen的税前利润是4.7英镑。而GECAlsthom则得到在项目一开始就掌握全部现金的好处。资金时间价值及现金流量分析决策法案例三：GECAlsth53现金流量分析决策应用（一）案例四：设备更新汉米尔顿兄弟公司每年二月初都要检查其生产设备的性能以确定在该财政年度结束时是否需要进行设备更新。更新一台设备的成本是100,000英镑。下表列出了每年年末预期出售旧设备的价格和该年度的运行成本。最佳设备更新期是哪一年？设备使用年限12345售出价格(英镑)50,00030,00015,00010,0005,000运行成本(英镑)5,0009,00015,00041,00060,000现金流量分析决策应用（一）案例四：设备更新54现金流量分析决策应用（一）确定设备更新最佳年限现金流量分析决策应用（一）确定设备更新最佳年限55现金流量分析决策应用（一）确定设备更新最佳年限现金流量分析决策应用（一）确定设备更新最佳年限56现金流量分析决策应用（一）确定设备的价值(折旧)直线法：年折旧额=余额递减法：AF=AP(1-I)N(I=20%)怎样储备足够的资金购买设备:

AF=AP(1+I)N+F为每个时期末增加的固定值。设备成本-转卖价值设备使用的年限F(1+I)N-FI现金流量分析决策应用（一）确定设备的价值(折旧)设备成本-转57现金流量分析决策应用（一）成本贴现现金流量分析决策应用（一）成本贴现58现金流量分析决策应用（一）成本贴现现金流量分析决策应用（一）成本贴现59现金流量分析决策应用（二）投资分析一、投资的分类二、用现金量审核投资投资方案现金流量的规定：应收，应付，机器，折旧费，收入，现值，新增流动资金，其它费用投资方案现金流动的时间形式

-5-4-3-2-1012345n-1n固定资产投资流动资产投资现金流量分析决策应用（二）投资分析固定资产投资60现金流量分析决策应用（二）现金流量计算方法投资总支出=新增固定资产费用+安装运转费用+其它费用税后值+税后值+新增流动资金投资后每期增加的税后现金收=（每期增加的销售收入—当期增加的总费用）×（1-税率）+当前折旧费

现金流量分析决策应用（二）现金流量计算方法61现金流量分析决策应用（二）案例一：一个工厂买了一台新设备，购置费为15000元，其它还有运费1200元，安装费800元，新增流动资金3000元，用于其它费用1000元。若因购买新设备在其后的五年中，该厂每年可增加销售收入16000元。因增加生产而相应增加的各种费用为9000元，新设备每年按20%折旧，无残值，国家对该厂的规定税率为50%。计算：

1.该厂投资的总支出；

2.每年的现金总收入；

3.现金流动的时间形式。如果该厂不购买新机器，旧机器的剩余价值2000元，流动资金3000元，若每年的销售收入为15000元，各项费用开支为12500元，折旧率为20%，无残值，税率为50%。回答上面三个问题。现金流量分析决策应用（二）案例一：62现金流量分析决策应用（二）投资方案的审核方法回收期法：n=投资总额每期现金收入投资总额每期现金收入（1-税率）现金流量分析决策应用（二）投资方案的审核方法投资总额63现金流量分析决策应用（二）净现值法

L=∑—

投资总额

C—每期现金收入，K—包括风险在内的投资盈利率

N—投资方案的经济年限利润指数法利润指数=∑

投资总额Nt=1Ct(1+K)tt=1NCt(1+K)t现金流量分析决策应用（二）净现值法Nt=1Ctt=1NCt64决策成本的计算主要成本名词的意义 会计成本名词固定/变动成本 成本的变化是否随着生产的增加面变化直接/间接成本 成本是否可以分配与某些产品标准成本 在标准销售量下每单位的成本全部成本 与标准成本相似，包括固定及变动成本人事费用成本 包括全部非变动成本，与固定成本类似总/平均/单位成本不同表示\成本资料的方式 决策成本名词决策成本 由某次决策而带来对于总成本的变化机会成本 实现某一决策所放弃的收入下沉成本 过去无法降低的费用支出计划成本 非直接生产或销售成本,但会降低其它成本或增加利润决策成本的计算主要成本名词的意义65决策成本的计算案例二

我们从琼斯先生开始，他在生产外框产品的企业有许多年的经验，而现在正在考虑是否成立一家自己的公司，在经过一些研究后，他决定研究成立一家可以有一年内能生产万个外框的生产能力的公司的可能性。他知道他的成立与目前的生产厂家（他清楚大略的生产所需的成本）将有不同。他同时也知道他的生产单个产品所需花费的成本钱在公司成立的企业创办的头一、二年要比后期的动作、经办时期的产品销售量要高出很多。他预期他的企业的产品销售数量和生产这些产品所花费的本钱，能逐年地出现高效益的可喜变化（即单位的产品产量越来越低）。 琼斯决定成立制框公司需有3种不同的成本的评价和核算的方法。首先，他必须计算创业者的获取企业资本的成本（如土地、厂房、机器与设备）来有效生产并销售每年4万单位的外框。第二，估算在公司产生任何利润以前，全部能产生的公司开始创办时期的成本。第三，也是最重要的，他需要估算他决定的每年生产4万个外框产品所需花费的本钱。以上3个问题的答案将影响他的决定。决策成本的计算案例二 我们从琼斯先生开始，他在生产外框产品的66价格的制定与资本价值的估算价格制定决策： 核算（1）价格 供应与需求的协调关系决定的、 职能 （2）价格变动对利润的影响 调节

L=P1Q1–P0Q0–KQ0Vc K需求量变化百分比。Vc单位产品可变费用（3）定价方法 P1

a.

收支平衡定价法（盈利点） P2

P3

Q1Q2QQ3 成本（万)价格的制定与资本价值的估算价格制定决策： 67价格的制定与资本价值的估算b.

销售利润率定价法

F I P=V0(1+%)×(1+) V S V0–可变费用，F/V–固定费用/可变费用，I/S–销售利润率。c.

综合因素定价法

FI L=Vc1+VcM+VcR++ XX

其中Vc1——单位产品平均人工费用

Vcm—单位产品平均材料、动力费

VcR—单位产品平均销售费用

F—固定费用/每件产品

X—预计年产量；I—计划的利润指标

d.最大利润定价法（内部＋外部因素）e.

最小利润定价法（内部＋外部因素）价格的制定与资本价值的估算b.销售利润率定价法68价格的制定讨论题讨论题1

生产一台真空计的可变成本为700元，售价为1000元，每年可售1000台，方案1：降价10%，需求增加20%方案2：提价10%，需求减少15%决策？讨论题2某工厂生产一种煤气加热器，年生产量1万台，每台工时额度为14小时，每小时费用为5元，平均材料、动力费100元，平均销售费用30元，固定费用/每件产品为30元，要保持每年40万利润，如何定价？价格的制定讨论题讨论题1生产一台真空计的可变成本为7069案例分析资产价值估策（课堂讨论）资产的价值估算：

决策：（1）决策利益的估算 （2）决策的价值成本进行估算资产的价值估算的步骤：

1、预先评价、核算企业的全部资金、财产式企业经营动作活动对公司将来的利润的纯收入的影响。

2、考虑风险及不所定因素（无形与有形）。

3、对公司未来利润总收入的评价与核算。

4、将未来取得总利润的机遇概率的调配换标成为用价值成本来估算。案例分析资产价值估策（课堂讨论）70案例分析一般企业的无形资产与负债 无形资产 无形负债 正面品牌形象 恶劣品牌形象 强壮经销系统 弱的经销系统 好的零售商支持 少零售商支持 好的银行关系 银行关系差 容易取得银行贷款 难取得银行贷款 优良信用状况 恶劣信用状况 良好业务人员技巧 业务人员技巧差 高员工向心力 低员工向心力 （流动率低） （流动率高） 紧密供应商关系 差的供应高关系案例分析一般企业的无形资产与负债71案例分析有效价值评估法的五个步骤：1、用问题形式来预测资产式计划的影响；2、用系统化与理性思考方式来觉察至处理不确定性因素；3、将公司的行动影响用资金价值的表示方法而表示出来；4、对未来财务报到影响用现有的实际价值来表现；5、根据“预期价值”来做决策；案例分析有效价值评估法的五个步骤：72第四章层次分析决策法分清层次结构整个结构的优先数和向量

一致性检验计算优先数向量和优先数矩阵(倒数矩阵)建立重要性矩阵(上一层因素，重要度)每一层次做定量评价

第四章层次分析决策法分清层次结构整个结构的优先数和向量一73案例分析

人们考虑投资兴建一个旅游点，通常选择一个最理想的地点，实质上它就是决策的目标。若干可供选择的地点就是最稀薄层的各元素。用作评选的标准有以下6个： （1）古迹的吸引力； （2）名胜风光的条件； （3）费用程度； （4）生活条件； （5）交通条件； （6）接待工作的水平； 这些因素不再细分，因此，中间层只有一层，如表1-6所示：案例分析 人们考虑投资兴建一个旅游点，通常选择一个最理想的地74案例分析

目标：选择一个最佳旅游点

地点：古迹的吸引力名胜风光条件生活条件交通条件接待工作水平费用程度PQR案例分析 目标：选择一个最佳旅游点古名接PQ75案例分析表1评分矩阵选择最佳旅游点 古迹的名胜风光费用生活交通接待工作 吸引力的条件程度条件条件的水平古迹的吸引力 1 1 4 334名胜风光的条件 1 1 1/3511/3费用程度 1/43171/51生活条件1/31/51/711/51/6交通条件1/315513接待工作的水平1/43161/31案例分析表1评分矩阵76案例分析

表2优先数矩阵古迹的吸引力 P Q R P 1 1/3 1/2 λmax=3.05 Q 3 1 3 C.I.=0.025 R 2 1/3 1 C.R.=0.04

表3优先数矩阵风光条件 P Q R P 1 9 7 λmax=3.21 Q 1/9 1 1/5 C.I.=0.105 R 1/7 5 1 C.R.=0.18案例分析 表2优先数矩阵77案例分析C.R.=0.24V=EhV’

由此得出P、Q、R三个地点选择的优先数分别为0.37、0.38和0.25，即以Q为最佳。 表4优先数矩阵风光条件 P Q R P 1 1 1 λmax=3.00 Q 1 1 1 C.I.=0 R 1 5 1 C.R.=0案例分析C.R.=0.2478案例分析

表5优先数矩阵古迹的吸引力 P Q R P 1 5 1 λmax=3.00 Q1/5 11/5 C.I.=0 R 1 5 1 C.R.=0

表6优先数矩阵风光条件 P Q R P 11/2 7 λmax=3.00 Q 2 1 2 C.I.=0 R 11/2 1 C.R.=0案例分析 表5优先数矩阵79时间序列与预测误差误差均值==误差绝对均值==误差平方均值==t—时间，D(t)—时间t的需求，F(t)—时间t的预测值E(t)=D(t)―F(t)误差ΣE(t)nΣD(t)―F(t)nΣD(t)―F(t)nΣE(t)nΣE(t)nΣD(t)―F(t)n22时间序列与预测误差误差均值=80第五章预测决策法

本章概要：1.预测的重要性2.讨论不同的预测方法3.时间序列4.计算预测的误差5.因果分析预测6.线性回归方法7.趋势外推法8.平均法、移动平均法、指数平滑法预测9.预测有季节性和特定趋势的时间序列第五章预测决策法 本章概要：81预测与决策

预测资源目标经理决策执行情况实施预测与决策预测资源目标经理决策执行情况实施82预测方法分类

判断预测法定性方法预测定量方法趋势外推法因果分析法历史数据参数值其它因素预测方法初步预测最终预测主要观点、信息、讨论等预测方法分类判断预测法定性方法预测定量方法趋势外推法因83判断预测法

精确性短期中期长期个人见解差差差低座谈会轻差轻差差低市场调查很好好可以高历史推断差稍好稍好中德尔菲法较好较好较好稍高方法成本判断预测法84时间序列与预测误差

值值值值值值时间时间时间时间时间时间(f)阶梯序列(e)脉冲序列(d)季节趋势序列©季节性序列(b)趋势序列(a)常数序列常见的时间序列图时间序列与预测误差值值值值值值时间时间时间时间时间时间(85时间序列与预测误差误差均值==误差绝对均值==误差平方均值==t—时间，D(t)—时间t的需求，F(t)—时间t的预测值E(t)=D(t)―F(t)误差ΣE(t)nΣD(t)―F(t)nΣD(t)―F(t)nΣE(t)nΣE(t)nΣD(t)―F(t)n22时间序列与预测误差误差均值=86时间序列与预测误差实例1：

下面时间序列的预测误差是多少？

t12345678D(t)122135142156156161169177F(t)112120131144157168176180因果分析预测，原因及其关系（预测值与其有关因素）时间序列与预测误差实例1：87时间序列与预测误差时间序列与预测误差88时间序列与预测误差时间序列与预测误差89线性回归法Y(i)=a+bX(i)+E(i)minE(i)2

求a、b最小=法）

Y(X)=a+bXb=a=

=nΣX·Y-(ΣX)·(ΣY)nΣX2+(ΣX)2ΣYnΣXnbYbX线性回归法Y(i)=a+bX(i)+E(i)nΣX·Y-(Σ90线性回归法案例一：海尔福特化工公司正在考虑改变产品检验的方法。他们做了一些不同检验次数的实验，得到了相应的残次品数目数据。检验次数012345678910

残次品数目9286817267595343322412

如果海尔福特打算检验6次，产品中还会有多少残次品？如果检验20次呢？线性回归法案例一：91确定性系数与相关系数

（SSE,Sumofsquarederrors)

总SSE=ΣY(i)-Y2

解释SSE=ΣY’(i)Y2r2=确定性系数==r=相关系数=确定性系数解释的SSE总的SSEnΣ(X·Y)-ΣX·ΣYnΣX2-(ΣX)2·nΣY2-(ΣY)2+-YX解释的总的均值（Y）回归线（Y’）未解释的总的、解释的和未解释的偏离之间的关系确定性系数与相关系数

（SSE,Sumofsquared92确定性系数与相关系数

（SSE,Sumofsquarederrors)

XXXXXXYYYYYY(a)r=+1(b)r接近于+1(c)r逐渐变小(d)r=0(e)r接近于-1(f)r=-1确定性系数与相关系数

（SSE,Sumofsquared93确定性系数与相关系数

（SSE,Sumofsquarederrors)实例2：在过去的10个月中，一家钢铁厂的某部门用电量与钢产量有关，具体数据如下：产量(百吨)151314106811131412

用电(百度)10599102835267799710093(a)画出散点图，观察电力消耗与产量之间的关系。(b)计算确定性系数和相关系数。(c)求出上述数据的最优拟合线，a和b的值各代表什么意义？(d)如果一个月要生产2000吨钢，该厂将需要多少电量？产量（百吨）用电（百瓦）246810121410080604020确定性系数与相关系数

（SSE,Sumofsquared94确定性系数与相关系数

（SSE,Sumofsquarederrors)

确定性系数与相关系数

（SSE,Sumofsquared95确定性系数与相关系数

（SSE,Sumofsquarederrors)

确定性系数与相关系数

（SSE,Sumofsquared96趋势外推预测法简单平均数：F(t+1)=ΣD(t)移动平均数：F(t+1)=ΣD(t-k)N指数平滑法：F(t+1)=αD(t)+(1-α)F(t)

实例3：下表所示的是某产品上一年度的月需求情况，采用移动平均法，分别按N=3，N=6和N=9逐期做出预测。月份123456789101112

需求161412151821232425263738nt=1N-1k=0趋势外推预测法简单平均数：F(t+1)=ΣD(t)nN-97趋势外推预测法

趋势外推预测法98趋势外推预测法

趋势外推预测法99第六章模型决策法线性规划等时序与路径规划分派问题最短路问题最大流问题第六章模型决策法线性规划等100模型决策法优化模型max(min)目标函数

s.t.约束条件模型决策法优化模型101线性规划模型的建立实例1

两种产品的生产。已知生产单位产品所需的设备台时及A、B两种原材料的消耗，资源限制及市场价格如下表：

Ⅰ Ⅱ 资源限制 设备 1 1 300台时 原材料A 2 1 400千克 原材料B 0 1 250千克 市场价格 50 100 问题：如何安排生产，才能使工厂获利最多？线性规划模型的建立实例1102规划与决策分析：（1）设x1—

生产产品Ⅰ的数量；

x2—

生产产品Ⅱ的数量。（2）目标函数：MAX50x1+100x2（3）约束条件：subjectto(s.t.):

x1+x2≤3002x1+x2≤400x2≤250x1,x2≥0规划与决策分析：103规划与决策线性规划模型：

max50x1+100x2

s.t.x1+x2≤3002x1+x2≤400x2≤250x1,x2≥0规划与决策线性规划模型：104规划与决策线性规划模型的一般形式

maxc1x1+c2x2+…+cnxn

s.t.a11x1+…+a1nxn≤(≥,=)b1a21x1+…+a2nxn≤(≥,=)b2

…am1x1+…+amnxn≤(≥,=)bm

xij≥0i=1,…,n,j=1,…,m规划与决策线性规划模型的一般形式105规划与决策线性规划应用领域：合理利用板、线材问题；配料问题；投资问题；生产计划问题、劳动力安排问题；运输问题、电子商务配送问题；企业决策问题；企业或商业竞争对策问题等。规划与决策线性规划应用领域：106规划与决策一般线性规划建模过程Step1.

理解及分析实际问题，资源状况，解决问题实现的目标；Step2.

确定决策变量（x1,…，xn）—

解决问题的具体方案（量化方案）；Step3.

确定目标函数及约束条件；Step4.

应用线性规划软件求解；Step5.

检验所求得的解决方案是否可行：如可行，则开始具体实施；否则，转Step1或Step2修改模型。规划与决策一般线性规划建模过程107规划与决策案例2：（生产计划问题）某公司面临一个外协加工还是自行生产问题。该公司生产甲、乙、丙三种产品，这三种产品都需要经过铸造、机加工和装配三个车间。甲、乙两种产品的铸造可以外协加工，亦可以自行生产。但丙产品的铸造必须自行生产才能保证质量。有关数据见下表：规划与决策案例2：（生产计划问题）某公司面临一个外协加工还是108规划与决策工时与成本 甲 乙 丙 总工时 每件铸造工时（小时） 5 10 7 8000 每件机加工工时（小时） 6 4 8 12000 每件装配工时（小时） 3 2 2 10000 自产铸件每件成本（元） 3 5 4 外协铸件每件成本（元） 5 6 - 机加工每件成本（元） 2 1 3 装配每件成本（元） 3 2 2 每件产品售价（元） 23 18 16 问题：如何安排生产计划，使公司获利最大？规划与决策工时与成本 甲 乙 丙 总工时 109规划与决策分析：设xi—

公司加工甲、乙、丙三种产品数量，i=1,2,3。x4、x5—由外协铸造后再由本公司机加工和装配的甲、乙两种产品数量；目标函数：每件产品利润分别是：每件x1产品利润:23-（3+2+3）=15元每件x2产品利润:18-（5+1+2）=10元每件x3产品利润:16-（4+3+2）=7元每件x4产品利润:23-（5+2+3）=13元每件x5产品利润:18-（6+1+2）=9元目标函数为：max15x1+10x2+7x3+13x4+9x5规划与决策分析：设xi—公司加工甲、乙、丙三种产品数量110规划与决策约束条件：

5x1+10x2+7x3

≤80006x1+4x2+8x3+6x4+4x5

≤120003x1+2x2+2x3+3x4+2x5

≤10000xi

≥0i=1,…,5规划与决策约束条件：111规划与决策图解法:Step1.

确定可行域D={x|x满足上述约束条件}如下图2-1：Step2.

确定直线50x1+100x2=0如下图2-2：Step3.

向上移动直线50x1+100x2=0如图2-2，z=50x1+100x2

的值不断地增加，达到B点时，达到最大；Step4.

最优解为B=(50,250),z最大=27500。规划与决策图解法:112规划与决策

0100200300300200100D图2-1规划与决策0113规划与决策

0100200300300200100DB(50,250)Z=50x1+100x2图2-2规划与决策0114时序与路径规划讨论各种时序规划问题介绍时序规划原则分派问题运输问题网络的最短路径网络的最大流时序与路径规划讨论各种时序规划问题115时序规划问题

ABEFDC机器机器DEFCAB等待处理的一批工作按最优次序排队一台机器工作的时序规划时序规划问题ABEFDC机器机器DEFCAB等待处理的116时序规划问题原则：(1)最紧迫的优先实例1：

6种部件作为一批等待一台机器加工。每一部件的平均周需求量、当前的存货水平以及加工一批所需时间如下表，你将如何安排各种部件的生产次序？部件ABCDEF

平均需求量104263473

当前存货量722148922823

加工时间2.01.50.50.51.01.5时序规划问题原则：117时序规划问题

时序规划问题118时序规划问题

时序规划问题119时序规划问题

以“加工时间最短者优先”为原则时序规划问题以“加工时间最短者优先”为原则120时序规划问题

以“加工时间最短者优先”为原则时序规划问题以“加工时间最短者优先”为原则121时序规划问题(3)到期日最近者原则时序规划问题(3)到期日最近者原则122时序规划问题(3)到期日最近者原则时序规划问题(3)到期日最近者原则123时序规划问题(4)延误的工作项目最少第1步：运用先到期者优先的原则排出工作的初始次序。如果已经没有工作被延误，这便是最优解，否则，则进行第2步。第2步：在安排的时序中找到1项延误的工作。第3步：找出第2步所找工作之前（包括这一工作本身）加工时间最长的工作。第4步：将这一工作从时序安排中抽出来，并更新相应的时间。如果仍然有被延误的工作，再转向第2步，否则转向第5步。第5步：将第4步抽出的工作放到时序的末尾。实例3：沿用上述实例的8项工作，求解工作延误项数最少的时序。为此我们采用上述五个步骤。工作ABCDEFGH

加工时间25384723

到期时间1378301420236时序规划问题(4)延误的工作项目最少124时序规划问题第1步：将工作按到期时间排序。工作GBCAEFDH

到期时间2781314203036

开始加工时间0271012162331

加工时间25324783

完成加工时间27101216233134

延误工作****第2步：在上述时序中，第1项被延误的工作是C。第3步：到C之前，包括C在内，加工时间最长的工作是B，加工时间为5。时序规划问题第1步：将工作按到期时间排序。125时序规划问题第4步：抽出工作B，更新相关的时间：工作GCAEFDH

到期时间281314203036

开始加工时间0257111826

加工时间2324783

完成加工时间25711182629第5步：现在已经没有工作被延误了，所以我们将工作B加到时序的最后。工作GCAEFDHB

到期时间2813142030367

开始加工时间025711182629

加工时间23247835

完成加工时间2571118262934

现在只有一项工作被延误，平均排队时间为98/8=12.25，平均延误时间为27/8=3.375天。时序规划问题第4步：抽出工作B，更新相关的时间：126时序规划问题(5)Johnson’srule(约翰逊原则)步骤1：列出各项工作及它们在每台机器上的加工时间。步骤2：找出下一个在各台机器上加工时间最短的工作。步骤3：如果这是在机器1上，尽量将这一工作安排在前面；如果这是在机器2上，尽量将这一工作安排在后面。在重复做这些