(三)风险型决策方法

　　风险型决策是一种随机决策。一般要具备五个条件：①有一个明确的决策目标，如最大利润、最低成本、最短投资回收期;②存在两个以上可供选择的方案;③存在着不以决策人意志为转移的各种自然状态;④可测算不同方案在不同自然状态下的损益值;⑤可测算出种种自然状态发生的客观概率。对于风险型决策，有收益矩阵、决策树、敏感性分析等方法，应用最广泛的是前两种。

　　1.收益矩阵

　　利用收益矩阵进行决策的顺序是：先分别设定各方案在不同自然状态下的收益，然后按客观概率的大小，加权平均计算出各方案的期望收益值，通过比较，从中选择一个最佳方案。

　　2.决策树

　　决策树方法也是以期望收益计算为依据，进行选优决策。所不同的是，决策树是一种图解方式，更适合于分析复杂问题。

　　决策树的优点是：①可以明确地比较决策问题的各种可行方案的优劣;②对于某一方案有关的事件一目了然;③可以表明每一方案实现的概率;④每一方案的执行结果均能算出预期的收益;⑤特别适合于多级决策的分析。

　　决策树的构成有四个要素：决策点、方案枝、状态节点和概率枝(见图3—8)。决策树是以决策节点为出发点，引出若干方案枝，每条方案枝代表一个方案。方案枝的末端有一个状态节点，从状态节点引出若干概率枝，每条概率枝代表一种自然状态。概率枝上标明每种自然状态的概率收益值。这样层层展开，形如树状，由此得名。

　　决策树的分析程序如下：

　　第一步，绘制树形图。绘制程序是自左至右分层展开。在进行决策条件分析的基础上，确定有哪些方案可供决策时选择，以及各种方案将会发生哪几种自然状态。如遇多级决策，则要确定是几级决策，并逐级展开其方案枝、状态节点和概率枝。

　　第二步，计算期望值。期望值的计算要由右向左依次进行。首先将每种自然状态的收益值分别乘以各自概率枝上的概率，再乘以计算期限，最后将各概率枝的值相加，标于状态节点上。

　　第三步，剪枝决策。比较各方案的期望值(如方案实施有费用发生，应将状态节点减去方案费用后再进行比较)。剪掉期望值小的方案，最终只剩下一条贯穿始终的方案枝，它的期望值最大，是最佳方案，将此最大值标于决策点上。

　　3.敏感性分析

　　敏感性分析也称灵敏度分析，在经营决策中，用于研究决策方案受概率变动影响的程度。概率稍有变动，方案损益值变动幅度较大，往往导致改变决策方案，即被认为是敏感的;否则是不敏感的，方案的敏感性差，决策的稳定性好而风险小，是决策者希望的最佳方案。

　　(四)不确定型决策方法

　　不确定型决策，具备风险型决策的前四个条件，但不能根据资料测算各种自然状态的客观概率。这种情形下的最佳方案选择，取决于决策者的主观概率估计与态度以及他对某决策方案所持的决策标准。

　　决策者可根据不同的标准和方法进行方案选择。

　　1.悲观决策标准

　　这是按照“保守”态度采用“小中取大”法(或称“不利中求有利”准则)，也称“华德决策准则”，即宁可把情况估计得坏一些，先选取各方案收益最低值，经比较，再从中选一个收益最高或最有利的方案，该决策稳妥可靠。

　　2.乐观系数决策标准

　　这个准则是决策者对未来情况持较乐观的态度，且又考虑到不利形势产生的影响，又称赫威斯(Hurwitz)准则。

　　按此准则，决策者根据市场情况和个人经验，预先确定一个乐观系数α作为主观概率，然后选出每个方案的最大和最小损益值。用a乘以最大损益值，加上(1—a)乘以最小损益值，作为该方案的期望收益，比较各方案的期望收益值，大者为最佳方案。α一般取0.667。

　　3.中庸决策标准

　　此法是由决策者先对各方案的自然状态做出最乐观的、最保守的以及最有可能的三种估计，然后再将计算出的期望值进行比较、选优。其计算公式为：　　

　　4.最小后悔决策标准

　　此种方法是“后悔值大中取小”法，也称萨凡奇(Sayag)决策准则。它以各方案机会损失的大小来判断方案的优劣。所谓机会损失，指由于市场上出现高需求而决策采取较保守方案，或市场出现低需求而决策采取投资较大的方案所造成的收益差额。

　　5.同等概率标准(机会均等标准)

　　此标准也称为拉普拉斯决策标准。它认为在没有理由说明哪个事件有更多的发生机会时，只能认为它们发生的机会是均等的。这时各种自然状态的概率就是：1/n，以此概率去计算各方案的期望值，比较后选择期望值大的方案作为决策方案。

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