文档介绍：第11章 单目标风险型决策
备选方案评价模型
风险型决策问题的分析方法
多级决策问题的分析方法
风险型决策问题的分析思想
思考与练习
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备选方案评价模型
单目标型方案,即方案A1在研发成功与失败两种自然状态下均获得1000万元收益。这样,方案A1可用事态体表示为A1 =(1000, 1000; )。
由此我们得到决策矩阵及自然状态发生的概率向量：
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Θ=
由上一章的讨论我们知道,方案比较的实质在于其期望效用值的比较,即我们要将决策矩阵Θ转化为效用矩阵U。对于方案A2,其两个后果值分别为最好及最差后果θ*、θ*,按照上一章中效用函数的定义,显然其效用为1和0,即U(θ21)=1, U(θ22)=0。
对于方案A1,其两个后果值θ11=θ12=1000。显然θ*θ11θ*,,必有θ11无差于事态体(θ*, θ*; q),q为θ11关于θ*、θ*的无差概率，也就是后果值θ11的效用值。
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此处,我们假设该决策者是风险偏好型（）,后果值θ11的效用值较小,不妨假设q=,即U(θ11)=U(θ12)=。这里我们再次指出,q的选择和求得从形式上看是主观的产物,但它却是基于一系列客观因素之上的。
一般地讲,此利润额越高,q的值也越大。但两者并非绝对地按正比例变化,因为q的值还受其它因素影响。其次,如果企业目前的经营状况良好,研发能力较强,则贴牌生产的迫切性就较小,此时即使q较高,决策者也未必会接受贴牌生产方案。反之,当企业面临环境压力(如市场竞争等)较大,q值较低时, 决策者也可能会接受贴牌生产方案。因此,随着决策者所处环境(产品、市场、企业经营状况、资源等)的变化,其无差概率也在不断变化。
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我们将转化的方案画在决策树中,并加上后果值对应的效用值,。
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备选方案的转化
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至此我们已得到本阶段决策分析所需的全部信息,如下的决策比较结果是显然的：
即最优方案为期望效用最大的方案（ A2 ）。
另外,上面我们对方案A1的处理是将其转化为与方案A2具有相同可能自然状态的不确定性方案,用一简单事态体表示。转化后的方案因其在所有不同的自然状态下具有相同的后果值， 实质上还是一个确定性方案。
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也可用另一种方法： 令方案A1确定性的后果无差于一个与方案A2具有相同后果值的假设方案A′1,。这样两个方案的比较转化成了两个具有相同后果值的简单事态体A′1和A2的比较,,其比较结果也是显然的。这两种方法形式上的不同,并不影响其实质上与上一章中决策基本理论的统一。
从以上的一次分析中不难看出,我们所作的分析还是非常笼统的,决策者仅是对最基本的决策要素进行了分析,简化了许多不确定的因素。在一次分析工作结束之后,决策者应对本阶段的工作进行一番反思,重点是对p和q的检验。要考虑一下这两者是否合理,是否符合客观实际。如果答案是肯定的,则一次分析的结果便可得到确立。
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二次分析
如果时间和信息收集工作允许的话,决策者还可考虑将更多的因素纳入到分析之中,即对决策问题进行二次分析,尤其是当此项决策工作比较重要的时候。例如,在一次分析中我们假定产品的销售不成问题,但实际情况并不总是如此。任何产品在进入市场后都会有畅销、滞销等可能性。若将销售因素考虑到决策问题之中,。
假设经过信息收集,决策者又得到以下信息：
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(1) 该产品上市后有可能遇到两种市场反应： ① 产品畅销,；② 产品滞销,。
(2) 对于方案A1,若产品畅销,可获利1000万元；若产品滞销,可获利800万元。
(3) 对于方案A2,如果开发成功,产品上市后畅销时可获利3800万元,而产品滞销时也可获利2500万元。但如果开发失败,公司将丧失进入该市场的机会,损失1000万元的开发成本。
在一次分析的基础上,我们将这些信息画在决策树中,。
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贴牌与研发的二次分析
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此时,两个方案均是不确定的风险型方案,共有五个可能的后果值。与一次分析时相同,利用上一章中的方法,得到其效用值分别为：
u(-1000)=0, u(800)=
u(1000)=, u(2500)=, u(3800)=1
该决策问题现有两个不确定的因素,对应