《风险型决策的敏感性分析》课件

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1、风险型决策的敏感性分析引例:某商店打算经销一种商品,其进货单价为20元,销售价为25元.如果每周进货商品本周内售不完,则每件损失5元,根据以往的销售情况,每周的销售情况可能是10件,20件,30件,40件四种状态,问商店的经理怎样进货才能使利润最大(进货方案也是10件、20件、30件、40件四种)?解这个问题的未来状态θj(j=1,2,3,4)是销售量,其值分别为10,20,30,40,经理的方案,即每周购货量,也是10,20,30,40.对于每种方案可以得出在不同状态下的结果值,即利润.如当选择每周进货量为3

2、0件时,而销量为20件时V32=20(25-20-5(30-20)=50.状态Θ10.1Θ20.3Θ30.5θ40.1E(ai)方案K1(10)5050505050K2(20)010010010090K3(30)-5050150150100*K4(40)-100010020060通过比较可知最优策略是每周进货30件.假定根据已往的统计资料估计每周销售量10件,20件,30件,40件的概率分别为0.1,0.3,0.5,0.1,试给出决策.第三章风险型决策分析第一节风险型决策的期望值准则及其应用第二节决策树分析方法

3、第三节贝叶斯决策分析第四节风险决策的灵敏度分析第五节效用理论及风险评价一、风险型决策分析1、风险是关于不愿发生的事件发生的不确定性之客观体现。-A.H.威雷特2、风险是可测定的不确定性。-F.H.奈特3、风险是指实际结果与预期结果相背离从而产生损失的一种不确定性。-我国学者风险的概念风险的内涵两个方面:1、风险意味着出现损失,或者是未实现预期的目标值。2、这种损失出现与否是一种不确定性随机现象,它可用概率表示出现的可能程度,不能对出现与否作出确定性判断。风险衡量公式R=f(C,P)C表示出现的结果(损失),P表

4、示损失出现的概率。上式表明,风险是某一不利事件的不利程度和该事件出现概率的函数。什么是风险型决策风险型决策,是指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。决策者所采用的任何一个行动方案都会遇到一个以上自然状态所引起的不同结果,这些结果出现的机会是用各种自然状态出现的概率来表示的。不论决策者采用何种方案,都要承担一定的风险,所以。这种决策属于风险型决策。风险型决策的条件(1)存在着决策者希望达到的目标(如收益最大或损失最小);(2)存在着两个或两个以上的方案可供选择;(3)存在着两个或两个以上不以决策

5、者主观意志为转移的自然状态(如不同的天气对市场的影响);(4)可以计算出不同方案在不同自然状态下的损益值;(5)在可能出现的不同自然状态中,决策者不能肯定未来将出现哪种状态,但能确定每种状态出现的概率。第一节期望值准则一、期望值一个决策变量d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。决策变量的期望值包括三类:损失期望值(成本、投资等)收益期望值(利润、产值等)机会期望值(机会收益、机会损失等)二、期望值决策准则:根据每个方案的期望值选择收益期望最大者或者损失期望最小者为最

6、优方案。例1:某化工厂为扩大生产能力,拟定了三种扩建方案以供决策:1.大型扩建;2.中型扩建;3.小型扩建.如果大型扩建,遇产品销路好,可获利200万元,销路差则亏损60万元;如果中型扩建,遇产品销路好,可获利150万元,销路差可获利20万元;如果小型扩建,遇产品销路好,可获利100万,销路差可获利60万元.根据历史资料,预测未来产品销路好的概率为0.7,销路差的概率为0.3,试作出最佳扩建方案决策。表1:某化工厂扩建问题决策表单位:万元(1)计算各方案的期望收益值:大型扩建:E(d1)=0.7*200+0.3

7、*(-60)=122(万元)中型扩建:E(d2)=0.7*150+0.3*20=111(万元)小型扩建:E(d3)=0.7*100+0.3*60=88(万元)(2)选择决策方案根据计算结果,大型扩建方案能获利122万元,中型扩建方案能获利111万元,小型扩建方案能获利88万元。因此,大型扩建方案是决策最优方案。解:例2:某冷饮厂拟确定今年夏天某种冷饮的月计划产量。该种冷饮每箱成本为100元,售价为200元,每箱销售后可获利100元。如果当天销售不出去,每剩下一箱就要由于冷藏费及其他原因而亏损60元。通过统计分析

8、和市场预测,确认当年市场销售情况如表3所示:日销售量(箱)200210220230概率P0.30.40.20.1冷饮日销售量概率表问该厂今年夏天每日生产量应定为多少,才能使利润最大?(1)首先计算各个方案在不同自然状态下的收益值。设A代表日计划产量,D代表市场的日可能销售量,则每日利润额的计算方法如下:(2)计算各方案的期望收益值(3)根据期望收益最大原则,应选择日产量210箱三、期望

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