风险型决策决策树期望值表方法.pptx

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第十章 风险型决策方法;第十章 风险型决策方法;10.1 风险型决策的基本问题;先验概率计算例1;先验概率计算例2; 二、损益矩阵;; ;一 、期望损益决策法 ;风险型决策案例1;不同行动方案广角镜头的成本(单位:元);期望损益法决策步骤;(4)估计先验概率;风险型决策案例2;附:Excel 函数(一);;;二 、等概率决策; 三 、 最大可能性决策方法; ;10.3 决 策 树; 决策树的意义:决策树便于管理人员审度决策局面,分析决策过程,尤其对那些缺乏所需数学知识从而不能胜任运算的管理人员。 ; 1、绘出决策点和方案枝,在方案枝上标 出对应的备选方案; 2、绘出机会点和概率枝,在概率枝上标 出对应的自然状态出现的概率值; 3、在概率枝的末端标出对应的损益值, 这样就得出一个完整的决策树。 ;决策树图 ;广角镜头行动方案决策树;风险型决策案例3;      各种情况下的利润值    ;1; 某厂为适应市场的需要,准备扩大生产能力,有两种方案可供选择:第一方案是建大厂;第二方案是先建小厂,后考虑扩建。 如建大厂,需投资700万元,在市场销路好时,每年收益210万元,销路差时,每年亏损40万元。 在第二方案中,先建小厂,如销路好,3年后进行扩建。建小厂的投资为300万元,在市场销路好时,每年收益90万元,销路差时,每年收益60万元,如果3年后扩建,扩建投资为400万元,收益情况同第一方案一致。 未来市场销路好的概率为0.7,销路差的概率为0.3;如果前3年销路好,则后7年销路好的概率为0.9,销路差的概率为0.1。 无论选用何种方案,使用期均为10年,试做决策分析。; 这是一个多阶段的决策问题,考虑采用期望收益最大为标准选择最优方案。; 第二步,从右向左计算各点的期望收益值。 ; 第三步,进行决策。;10.4 风险决策的敏感性分析;在决策过程中,自然状态出现的概率值变化会对最优方案的选择存在影响。 概率值变化到什么程度才引起方案的变化,这一临界点的概率称为转折概率。 对决策问题做出这种分析,就叫做敏感性分析,或者叫做灵敏度分析。 ;风险型决策案例4;行动方案;10.5 连续型变量的风险型??策方法; 一、方法概述 ;边际分析法:边际费用边际收入相等时,可得到最大利润。 边际收入(MP):指生产和销售一追加单位产品所得到的收入增量。 边际费用(ML):指增加一单位产品所需增加的费用。 如果MP>ML,增加生产,否则,减少生产。直到二者平衡。 ;边际分析法用于风险决策的步骤;二、状态变量离散时的 连续变量风险型决策;连续型变量风险型决策案例;决策变量离散时的情形;状态离散时连续型变量 的风险型决策实例;连续型变量风险型决策的应用;三、状态变量连续时连续变量的风险型决策 ;状态变量连续时连续变量的风险型决策的步骤 ;状态连续时连续型变量 的风险型决策实例;;附:Excel函数(二);TDIST(x,degrees_freedom,tails) Tails??? 指明返回的分布函数是单尾分布还是双尾分布。如果 tails = 1,函数 TDIST 返回单尾分布。如果 tails = 2,函数 TDIST 返回双尾分布。 如果 tails = 1,TDIST 的计算公式为 TDIST = P( X>x ),其中 X 为服从 t 分布的随机变量。如果 tails = 2,TDIST 的计算公式为 TDIST = P(|X| > x) = P(X > x or X < -x)。 因为不允许 x < 0,当 x < 0 时要使用 TDIST,应该注意 TDIST(-x,df,1) = 1 – TDIST(x,df,1) = P(X > -x) 和 TDIST(-x,df,2) = TDIST(x df,2) = P(|X| > x)。 TINV(probability,degrees_freedom) TINV 返回 t 值,P(|X| > t) = probability,其中 X 为服从 t 分布的随机变量,且 P(|X| > t) = P(X < -t or X > t)。 单尾 t 值可通过用两倍概率替换概率而求得。如果概率为 0.05 而自由度为 10 ,则双尾值由 TINV(0.05,10) 计算得到,它返回 2.28139。而同样概率和自由度的单尾值可由 TINV(2*0.05,10) 计算得到,它返回 1.812462。 如果已给定概率值,则 TINV 使用 TDIST(x, degrees_freedom, 2) = probability 求解数值 x

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kay5620
该用户很懒,什么也没介绍

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