经济颖测方 第十一章风险型决策 决策准则: 期望值决策 二、边际分析法 三、效用分析法 决策使用模型形式: 1、决策表 2、决策树 3、矩阵法
经济预测与决策方法 第十一章 风险型决策 决策准则： 一、期望值决策 二、边际分析法 三、效用分析法 决策使用模型形式： 1、决策表 2、决策树 3、矩阵法
经济颖测方 例某冷饮店要拟订6、7、8月份雪糕的日进货计划。雪糕进货成本 为每箱60元,销售价格为110元,即当天能卖出去,每箱可获利50 元,如果当天卖不出去,剩余一箱就要由于冷藏费及其它原因而亏损 20元。现市场需求情况不清楚,但有前两年同期计180天的日销售 资料,见表。问应怎样拟订雪糕的日进货计划,才使利润最大? 雪糕日销量概率表 日销售量(箱) 完成日销售量的天数 概率 50 36 36/180=0.2 60 72/180=0.4 70 54 54/180=0.3 80 18 18/180=0.1 180 1.0 解:根据前两年同期日销售量资料,进行统计分析,确定不同日销售 量的概率,见表
经济预测与决策方法 例 某冷饮店要拟订6、7、8月份雪糕的日进货计划。雪糕进货成本 为每箱60元，销售价格为110元，即当天能卖出去，每箱可获利50 元，如果当天卖不出去，剩余一箱就要由于冷藏费及其它原因而亏损 20元。现市场需求情况不清楚，但有前两年同期计180天的日销售 资料，见表。问应怎样拟订雪糕的日进货计划，才使利润最大？ 日销售量（箱） 完成日销售量的天数 概 率 50 36 36/180=0.2 60 72 72/180=0.4 70 54 54/180=0.3 80 18 18/180=0.1 ∑ 180 1.0 雪糕日销量概率表 解：根据前两年同期日销售量资料，进行统计分析，确定不同日销售 量的概率，见表
经济颖测方 期望收益法 雪糕不同进货方案的收益表 日销售量(箱) 50 60 7080 期望利润 条件利润(元) 状态概率 ( EMV) 0.2 040.301 日进货量箱) 50 25002500250025002500 60 23003000300030002860 70 21002800350035002940 80 19002600330040002810
经济预测与决策方法 一、期望收益法 雪糕不同进货方案的收益表 50 60 70 80 期望利润 （EMV） 0.2 0.4 0.3 0.1 50 2500 2500 2500 2500 2500 60 2300 3000 3000 3000 2860 70 2100 2800 3500 3500 2940 80 1900 2600 3300 4000 2810 日销售量(箱) 状态概率 条件利润(元) 日进货量(箱)
经济颖测方 、期望损失法 雪糕不同进货方案的损失表 日销售量(箱) 50 60 7080 期望损失 条件利润(元) 状态概率 (EOL) 0.2 040.301 日进货量箱) 50 50010001500650 60 200 5001000290 70 400200 500210 80 600400200 340
经济预测与决策方法 二、期望损失法 雪糕不同进货方案的损失表 50 60 70 80 期望损失 （EOL） 0.2 0.4 0.3 0.1 50 ○ 500 1000 1500 650 60 200 ○ 500 1000 290 70 400 200 ○ 500 210 80 600 400 200 ○ 340 日销售量(箱) 状态概率 条件利润(元) 日进货量(箱)
经济颖测方 、边际分析法 期望边际利润与期望边际损失比较表 期望边际利润 日进货量(箱)累积销售概率 P×MP(元) 比较关系/期望边际损失 (1-P)XML(元) 50 1.0×50=50 0×20=0 60 0.8×50=40 0.2×20=4 70 0.4 0.4×50=20 0.6×20=12 73.8 0.286 0.286×50=14. 0.714×20=14.3 3 80 0.1 0.1×50=5 0.9×20=18
经济预测与决策方法 三、边际分析法 期望边际利润与期望边际损失比较表 日进货量(箱) 累积销售概率 期望边际利润 P×MP(元) 比较关系 期望边际损失 (1-P) ×ML(元) 50 1.0 1.0×50=50 ＞ 0×20=0 60 0.8 0.8×50=40 ＞ 0.2×20=4 70 0.4 0.4×50=20 ＞ 0.6×20=12 73.8 0.286 0.286×50=14. 3 ＝ 0.714×20=14.3 80 0.1 0.1×50=5 ＜ 0.9×20=18
经济颖测方 决策树法 决策树 画法 决策点 -○△◇ 方案枝 概率枝 状态结点 结果点 附加条件 决策树画的过程由左向右,决策过程由右向左
经济预测与决策方法 决策树法 决策树 画法： 决策树画的过程由左向右，决策过程由右向左。 附加条件 结果点 状态结点 概率枝 方案枝 决策点
经济颖测方 例为了适应市场的需要,某市提出了扩大某种电器生产的两个方 案。一个方案是建设大工厂,另一个方案是建设小工厂,两者的使 用期都是10年。建设大工厂需要投资600万元,建设小工厂需要 投资280万元,两个方案的每年损益值及自然状态的概率,见表 试用决策树评选出合理的决策方案。 年度损益值计算表 单位:万元/年 方案 自然状态 概率 建大厂 建小厂 销路好 0.7 200 80 销路差 0.3 40 60
经济预测与决策方法 例：为了适应市场的需要，某市提出了扩大某种电器生产的两个方 案。一个方案是建设大工厂，另一个方案是建设小工厂，两者的使 用期都是10年。建设大工厂需要投资600万元，建设小工厂需要 投资280万元，两个方案的每年损益值及自然状态的概率，见表。 试用决策树评选出合理的决策方案。 年度损益值计算表 单位：万元/年 自然状态 概率 方 案 建大厂 建小厂 销路好 0.7 200 80 销路差 0.3 -40 60
经济颖测方 解 销路好(0.7) 600 680 200 2 680 销路差(0.3) △-40 1 销路好(0.7) △80 3 280 销路差(0.3) 60 10年
经济预测与决策方法 解： 1 3 2 600 280 680 680 10年 销路好(0.7) 销路差(0.3) 销路好(0.7) 销路差(0.3) 200 -40 80 60
经济颖测方 例上例中,如果把10年分为前3年和后7年两期考虑。根据市场预 测:前3年销路好的概率为0.7,若前3年销路好,则后7年销路好的概 率为0.3;前3年销路差的概率为03,着前3年销路差,则后7年销路 差的概率为09。在这种情况下,建大厂和建小厂两个方案哪个为好? 解:(1)画出决策树。见下图(一级决策树图) 1064销路好(0.8) 200 4952销路好0(4 销路差(0.2) 495x小人 -10 销路好(0.1) 200 粳暗差()(5销差09)2-40 80 1K建 532 销路好(0.8) 80 444.6销路好07(6 销胳差(02)∧60 34 销路好(0.1 80 +80 销路差(0.3) 销路差(09) 60 3年 7年
经济预测与决策方法 例：在上例中，如果把10年分为前3年和后7年两期考虑。根据市场预 测：前3年销路好的概率为0.7，若前3年销路好，则后7年销路好的概 率为0.3；前3年销路差的概率为0.3，若前3年销路差，则后7年销路 差的概率为0.9。在这种情况下，建大厂和建小厂两个方案哪个为好？ 1 2 3 4 5 6 7 280 280 495.2 495.2 444.6 1064 112 532 434 销路好(0.8) 销路好(0.1) 销路好(0.8) 销路好(0.1) 销路差(0.2) 销路差(0.9) 销路差(0.2) 销路差(0.9) 200 -10 200 -40 80 60 80 60 3年 7年 建 小厂 建 大 厂 销路好(0.7) 销路差(0.3) 销路差(0.3) 销路好(0.7) 解：(1)画出决策树。见下图(一级决策树图)
经济颖测方 (2)计算各点的期望损益值 点④:[0.8×200+0.2×(-40)]×7=1064(万元) 点⑤:[0.1×200+0.9×(-40)]×7=-112万元) 点②:[0.7×200×3+07×10641+0.3×(-40)×3 +03×(-112)-600=4952(万元) 这是建大厂的期望收益值。 点⑥:[0.8×200+02×601×7=532(万元) 点⑦:[0.1x80+0.9×60]×7=434(万元) 点③:[0.7×80×3+0.7×532]+03×60×3 +0.3×434-280=4446(万元)
经济预测与决策方法 (2)计算各点的期望损益值 点④：［0.8×200+0.2×(-40)］×7=1064(万元) 点⑤：［0.1×200+0.9×(-40)］×7=-112(万元) 点②：［0.7×200×3+0.7×1064］+0.3×(-40)×3 +0.3×(-112)-600=495.2(万元) 这是建大厂的期望收益值。 点⑥：［0.8×200+0.2×60］×7=532(万元) 点⑦：［0.1×80+0.9×60］×7=434(万元) 点③：［0.7×80×3+0.7×532］+0.3×60×3 +0.3×434-280=444.6(万元)
