决策树法

　　决策树(Decision Tree，简称DT)利用概率论的原理，并且利用一种树形图作为分析工具。其基本原理是用决策点代表决策问题，用方案分枝代表可供选择的方案，用概率分枝代表方案可能出现的各种结果，经过对各种方案在各种结果条件下损益值的计算比较，为决策者提供决策依据。

　　(一)适用范围

　　适用于对不确定性投资方案期望收益的定量分析。

　　(二)主要优点和局限性

　　1.主要优点：

　　(1)对于决策问题的细节提供了一种清楚的图解说明;

　　(2)能够计算到达一种情形的最优路径。

　　2.局限性：

　　(1)多级决策树可能过于复杂，不容易与其他人交流;

　　(2)为了能够用树形图表示，可能有过于简化环境的倾向;

　　(3)使用范围有限，无法适用于一些不能用数量表示的决策;

　　(4)对各种方案的出现概率的确定有时主观性较大，可能导致决策失误。

　　统计推论

　　统计推论是进行项目风险评估和分析的一种十分有效的方法，它可分为前推、后推和旁推三种类型。

　　前推法是从历史的经验和数据出发，向前推测未来事件可能发生的概率及后果，是采用最普遍而又行之有效的一种预测方法。

　　后推法是以未知的想象事件及后果为依据，从它和某一事件的联系来推断该事件的风险。也就是将未来事件归算到有数据可查的、造成这一事件的一些起始事件上，在时间序列上表现为由前向后推算。

　　旁推法就是利用类似项目的数据进行外推，用某一项目的历史记录对新的类似建设项目可能遇到的风险进行评估和分析，当然这还得充分考虑新环境的各种变化。比如使用北京最新的房价数据，来推算上海的相同或类似楼盘的价格变化趋势。

　　这三种外推法在项目风险评估和分析中都得到了广泛的采用。

　　(一)适用范围

　　适合于各种风险分析预测。

　　(二)主要优点和局限性

　　1.主要优点：

　　(1)在数据充足可靠的情况下简单易行;

　　(2)结果准确率高。

　　2.局限性：

　　(1)由于历史事件的前提和环境已发生了变化，不一定适用于今天或未来;

　　(2)没有考虑事件的因果关系，使外推结果可能产生较大偏差。为了修正这些偏差，有时必须在历史数据的处理中加入专家或集体的经验修正。

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