1、决策学基础第一章第一章 决策概论决策概论决策概念与类型决策概念与类型决策的程序与原则决策的程序与原则决策与信息分析决策与信息分析1.1 决策概念与类型1.1.1 决策的基本要素与作用 决策即是由目标出发作出决策，由决策指挥行动，由行动产生相应的结果，它贯穿于事物发展的整个过程。决策系统的基本要素主要包括：决策主体、决策目标、决策的对象及内外部环境1.1 决策概念与类型1.1.2 决策的基本种类 基于方法的决策：决策可分为定性决策与定量决策季节变动.基于决策程序的决策：决策可分为完全规范化决策、部分规范化决策和非规范化决策。基于信息的决策：决策可分为确定型决策、非确定型决策、风险型决策和对抗型决
2、策。1.1 决策概念与类型1.1.2 决策的基本种类 基于目标数量的决策：决策可分为单一目标决策和多目标决策。基于过程的决策：决策可分为单阶段决策和多阶段决策。基于行为的决策：决策可分为企业型行为、适应型行为和计划型行为。基于策略的决策：决策可以分为计算型策略、判断型策略、折中型策略和灵感型策略。1.2 决策的程序与原则 发现问题 确定目标 确定价值准则 搜集资料，拟定备选方案方案的分评估与比较方案的选优与实施试验实证普遍实施1.2.1 决策的程序决策的程序1.2 决策的程序与原则 方案之间的优劣是可以比较的，并且是不能相互循环的 各备选方案应有独立存在的价值 分析方案时只有不同的结果才有比较
3、的必要 主观概率与方案结果之间不存在联系 效用的等同性及替换性1.2.2 决策的公理决策的公理1.2 决策的程序与原则 系统原则 可行性原则 经济性原则 创新原则 定性与定量分析结合的原则 信息准全原则 追踪决策原则1.2.3 决策的原则决策的原则1.3 决策与信息分析 决策前期的信息服务超前服务 决策中的信息服务跟踪服务 决策后的信息服务反馈服务1.3.1 信息在决策过程中的作用1.3 决策与信息分析 可靠性，亦称可信度，是指信息的真实性和准确性 完整性，亦称完全度，是指包括决策对象全部的信息 精确性，亦称精确度。是指信息所反映的事物特征的细微化程度1.3.2 决策对信息的要求1.3 决策与
4、信息分析 创意产生与筛选中的信息保障 该项创意在构思上是否有新意，是否有人已经实施了。该项创意是否符合国家政策，是否符合当地的实情。该项创意是否有能力实施，是否有能力与其它单位联合实施 该项创意实施后，是否有市场，企业能否盈利。1.3.3 新产品研制决策中的信息保障1.3 决策与信息分析 开发决策中的信息保障 原材料供应的可能性和价格;产品开发所需的知识产权问题;产品开发所需的人力、经费及硬件设备;最终产品的市场价格和按本方案生产所需的费用;产品设计、投入生产所需的时间;副产品是否有使用价值，是否要处理;估计需要的人力和对人员文化素质的要求;环境污染的全部数据及解决办法;水、电、汽的耗量和供应
5、保证;投资、盈利及投资回收期;现有技术的可靠性及新技术研究成功的可能性;安全性，对可能出现的危险的估计等。1.3.3 新产品研制决策中的信息保障1.3 决策与信息分析 新产品设计中的信息保障 同类产品样品、样本;产品生产标准、设计规范文件;有关的专利文献;与产品开发有关的技术发明;用户对原产品的改进意见或意见;有关产品造型设计与加工的技术文献;产品零部件及原材料有关信息及技术资料;产品的开发技术文献，特别是关键技术文献;产品的生产工艺文献。1.3.3 新产品研制决策中的信息保障1.3 决策与信息分析 人脑 语言 文献 实物1.3.4 决策信息的基本载体及类型1.3 决策与信息分析 不同的决策问
6、题对信息的精度有不同的要求 要清楚各种信息资料在决策中的作用 尽量做到决策方案的适用、灵活性 决策时对方案应进行敏感性分析1.3.5 决策活动中对信息利用的几个值得注意的问题第二章 确定型与非确定型决策确定型决策的特点与基本思路确定型决策的特点与基本思路确定型决策的几种方法非确定型决策的几种决策准则非确定型决策的几种决策准则2.1确定型决策的特点与基本思路确定型决策的特点与基本思路2.1.1 确定型决策的基本特点 存在决策者希望达到的一个明确目标;只存在一个决策者不可控制的自然状态;存在着可供决策者选择的两个或两个以上的备选方案;不同的决策方案在确定的状态下的收益值或损失值能够计算出来势2.1
7、确定型决策的特点与基本思路确定型决策的特点与基本思路2.1.2 确定型决策的基本思路 决策目标的设计。包括单一目标的决策和多目标的决策，在多目标决策问题中，还应区分各目标之间的优先级顺序及重要程度的大小。确定型决策的约束条件的建立。有些确定型决策的问题要实现指标的最大化或最小化是有一定限制条件的，如资源的限制等。这时，要得到最优方案，必须在满足约束条件的基础的上进行。求解确定型决策的优化解，即最优方案2.2 确定型决策的几种方法确定型决策的几种方法2.2.1 盈亏平衡决策模型 线性盈亏平衡分析 所谓线性盈亏平衡分析，就是对企业总成本和总收益的变化作线性分析，目的在于掌握企业经营的盈亏界限，确定
8、企业的最优生产规模，使企业获得最大的经济效益，以作出合理的决策。TR表示总收益 TC表示总成本Q 表示销售量 P表示产品价格F 表示固定成本 Cv 单位可变成本总收益TR=PQ总成本TC=F+Cv Q总利润=总收益总成本 =PQ-（F+Cv Q）盈亏平衡点：总利润=0时的销售量 PQ*-（F+Cv Q*）=0vcpFQ*当QQ*时,盈利当QQ*时,盈利当QU（A1），但此时E（A1）=E（A2）人们在评价方案A3和A4时，认为A3，A4无差异，于是u（A3）=U（A4），但是，E（A3）=100E（A4）=1这种逻辑的不一致就源于决策认定的风险意识。5.2 效用决策理论与分析方法效用决策理论与
9、分析方法5.2.3 理性行为公理假设所谓公理实质上就是偏序关系的性质，包括：可比性 传递性 替代性 连续性5.3 效用曲线与决策者类型分析效用曲线与决策者类型分析5.3.1 效用的度量与等效行动 效用没有固定的度量单位，因此，要测定效用的绝对值是比较困难的。效用代表着决策者对于风险的态度，也是决策者胆略的一种反映。决策者对具有不同风险的相同期望收益值或损失值，会给出不同的效用值。两个效用（或期望效用）相等的行动称为等效行动。5.3 效用曲线与决策者类型分析效用曲线与决策者类型分析5.3.2 效用曲线的绘制 一般对效用值可以有不同的度量方法，在此，我们用0到1的一个数值表示，效用值为1的收益值是
10、决策者最偏爱的，效用值为0的收益值是决策者最厌恶的。5.3 效用曲线与决策者类型分析效用曲线与决策者类型分析5.3.2 效用曲线的绘制 若用横坐标代表收益值或损失值，用纵坐标代表效用值，把决策者对风险态度的变化关系绘出一条曲线，就称为决策者的效用曲线，效用曲线是效用函数的一种表现形式。效用曲线可以通过计算效用值和绘制效用曲线的方法来衡量。下面举例说明效用值的计算和效用曲线的绘制。5.3 效用曲线与决策者类型分析效用曲线与决策者类型分析5.3.2 效用曲线的绘制 一般对效用值可以有不同的度量方法，在此，我们用0到1的一个数值表示，效用值为1的收益值是决策者最偏爱的，效用值为0的收益值是决策者最厌
11、恶的。收益值效用值051-10001002005.3 效用曲线与决策者类型分析效用曲线与决策者类型分析5.3.3 效用曲线的类型及不同类型的决策者 一般地，效用曲线有三种基本类型：曲线A：代表保守型的决策者 曲线B：代表中间型的决策者，是一种风险中立的效用曲线 曲线C：代表进攻型的决策者，是一种冒险型的效用曲线。效用值10收益值ABC5.4 效用决策模式效用决策模式 效用决策模式是指在决策过程中，以效用极大化为原则进行的决策。一般先依据决策人的偏好，确定其效用函数，计算决策人关于各决策变量评价方案的效用值或预期效用值，按使效用极大化的决策准则进行决策方案的选择。例某工厂准备推出一项新产品，通过
12、初步调查，估计其销售情况有好、较好、一般、差四种。四种情况出现的概率分别为：0.2、0.3、0.4、0.1。又拟订了三种生产方案：甲，引进生产线；乙自建一条生产线；丙，改进生产线。每种生产方案在各种销售情况下的企业年效益值如表，使用效用分析法进行决策。好较好一般差02030401甲6545-20-40乙8540-35-70丙503015-15 解：（1）先绘制效用曲线。第一步：确定效用的尺度范围。在上表的三种方案中，最大收益是85万元，最小收益是-70万元，则设U（85）=1，U（-70）=0。第二步：确定-70万元与85万元之间的一个点的效用值，并对决策人进行问答，以测定决策人对不同方案的反
13、映。其中，X表示以0.5概率获得85万元和0.5概率损失70万元。同理在0-70万元之间进行测试。最后得出（85，1）、（-15，0.5）、（30，0.76）、（50，0.85）、（-70，0）。绘制出效用曲线。（2）对应效用曲线找出表中各损益值对应的效用值，见下表：损益值-70-40-35-20-1515304045506585效用值00.30.340.470.500.680.760.80.830.850.921（3）根据表计算方案甲乙丙的期望效用值。甲：0.2U（65）+0.3U（45）+0.4U（-20）+0.1U（-40）=0.20.92+0.30.83+0.40.47+0.10.3=
14、0.184+0.249+0.188+0.03=0.651 乙：0.2U（85）+0.3U（40）+0.4U（-35）+0.1U（-70）=0.21+0.30.8+0.40.34+0.10=0.576 丙：0.2U（50）+0.3U（30）+0.4U（15）+0.1U（-15）=0.20.85+0.30.76+0.40.68+0.10.5=0.17+0.228+0.272+0.05=0.72（4）运用决策树技术进行决策：第六章 多目标决策多目标决策多目标决策的特点多目标决策的特点层次分析的基本原理与应用层次分析的基本原理与应用模糊综合评价决策模糊综合评价决策优劣系数法优劣系数法6.1 多目标决策
15、的特点多目标决策的特点6.1.1 多目标决策的基本特点 包含有两个及两个以上目标的决策，称为多目标决策。（1）目标之间的不可公度性，各个目标之间很难直接进行比较。（2）目标之间的矛盾性，即如果采用某一措施改善其中一个目标则会损害其它目标的实现。（3）决策人的偏好影响决策结果6.1 多目标决策的特点多目标决策的特点6.1.2 多目标决策的基本要素（1）目标、目标集。（2）属性。指用来表示目标达到程度的评价指标。（3）决策单元，即决策过程中决策者、分析人员、计算机的结合，他们收集资料、处理信息、进行决策等活动。6.1 多目标决策的特点多目标决策的特点6.1.3 常用的多目标决策的目标体系（1）单层
16、目标体系。总目标子目标子目标子目标6.1 多目标决策的特点多目标决策的特点6.1.1 常用的多目标决策的目标体系（2）树形多层目标体系一级子目标二级子目标总目标子目标子目标6.1 多目标决策的特点多目标决策的特点6.1.1 常用的多目标决策的目标体系（3）网状多层次目标体系一级子目标二级子目标总目标子目标子目标6.1 多目标决策的特点多目标决策的特点6.1.4 多目标解的几种情况 多目标决策的求解较单目标决策困难，其决策解一般有三种可能：(1)完全最优解，这种情况极少见。(2)某方案的所有目标都是最劣的，称为劣解。(3)某方案的目标有优有劣，既不能肯定该方案为最优，也不能将其淘汰，称这种方案为
17、非劣解。6.1 多目标决策的特点多目标决策的特点6.1.5 处理多目标决策的原则 原则一：在满足决策需要的前提下，应尽量减少目标的个数。因为目标数越多，选择标准就越多，比较和选择各种不同的方案就越困难。因此在实际问题中，如有可能应将目标化多为少。原则二：目标排序，即决策者根据目标的重要性的大小排成一个次序，这样，一是在选择方案时，必须先达到重要目标后才考虑下一个目标后,再选择、作出决策。二是综合分析时可以分别赋予每个目标一个相应的重要性的权重。6.1 多目标决策的特点多目标决策的特点6.1.6 多目标决策求解常用方法（1）剔除不必要的和从属性的目标。（2）如果目标之间存在着明显的客观联系，可以
18、把其中类似的几个目标合并为一个目标来处理。（3）根据各个目标的重要性，分清主次关系，可以适当考虑把本质的主要目标列为目标，而把非主要的、非本质的目标列为约束条件。（4）目标等分法 把m个目标按其重要性排成一个顺序，最重要的排在第一位，然后在全部备选方案集合中，对第一位目标求解，找出所有最优解集合，用R1表示。再在R1内对第二位目标求优，找出所有最优解的集合R2。再在R2内对第三目标求优，就这样一直进行下去，直到求出第m位目标的最优解为止。6.1 多目标决策的特点多目标决策的特点6.1.6 多目标决策求解常用方法（5）纯量化方法 等价换算法：在比较不同方案的优劣时，先确定一个目标为主体目标，而把
19、其余目标结果值的差异按对决策者的价值标准，作为一定的等价换算，而折算为该主体目标的相应差异值，然后进行比较，以定其优劣。多属性效用理论：把各目标的结果值换算为相同尺度的效用值，然后把不同目标的效用值合并为一个综合效用值，以作为比较方案优劣的依据。6.1 多目标决策的特点多目标决策的特点6.1.7 多目标决策分类(1)有限个方案的多目标决策问题（MADM）(2)无限个方案的多目标决策（MODM）多目标决策中，有限个方案一般是事先知道的，然后根据多个准则去选择最优的方案。而在多目标规划中，在给定的约束范围内方案数目是无限个，因而不能事先一个一个列举出来，各方案的属性值也是一个连续变化量。因此，决策
20、过程就是一个逐步寻优、确定最优方案的过程。6.2 层次分析的基本原理与应用层次分析的基本原理与应用6.2.1 层次分析基本原理 把复杂问题分解为若干层次，即把决策问题按总目标、子目标、评价标准直至具体措施的顺序分解为不同层次的结构，然后在低层次通过两两比较得出各因素对上一层的权重，并逐层进行，最后利用加权求和的方法递阶归并，以求出各方案对总目标的权重，权重值最大者为最优方案。6.2 层次分析的基本原理与应用层次分析的基本原理与应用6.2.2 层次分析方法步骤（一）分析决策系统中各因素之间的关系，建立递阶层次结构。总目标子目标子目标子目标子目标子目标子目标方案1方案2方案36.2 层次分析的基本
21、原理与应用层次分析的基本原理与应用6.2.2 层次分析方法步骤（二）构造两两判断矩阵标度a含义1元素i与元素j相比，同样重要3元素i与元素j相比，稍微重要5元素i与元素j相比，明显重要7元素i与元素j相比，强烈重要9元素i与元素j相比，极端重要2，4，6，8上述相邻判断的中间值1/ai比j 得a，则j比i得1/a6.2 层次分析的基本原理与应用层次分析的基本原理与应用6.2.3 层次分析法示例 例:6-16.3 模糊综合评价决策模糊综合评价决策6.3.1 模糊基础知识 所谓的模糊指的是客观事物差异的中间过渡中的“不分明性”或“亦彼亦此”性。在经典数学中，概念给出的定义是明确的，有着明确的内涵和
22、外延。然而在自然现象和社会现象中有大量事物之间的中间过渡状态或形式，很难用经典的数学来描述。它们的内涵比较清楚，但外延是模糊的。模糊决策就是对事先难以确定的决策目标的模糊性，用定量的方法作出决定。6.3 模糊综合评价决策模糊综合评价决策6.3.1 模糊基础知识（一）模糊集合和隶属函数 模糊集合是相对于经典集合而言的。集合是指具有某种特定属性事物的全体，一般具有几个特征：同一集合中元素具有某种共同性质；集合是元素组成的整体，元素之间可以互相区别；集合里的元素是确定。我们一般用列举法、描述法或特征函数法来对经典集合进行表示。6.3 模糊综合评价决策模糊综合评价决策6.3.1 模糊基础知识（二）（二
23、）隶属函数的确定 隶属函数的确定有许多方法，各种方法的客观程度也不一样。其中模糊统计确定隶属函数的方法是先选取一个基本集，然后取其中任一元素xi，再考虑此元素属于集合A的可能性。例如，先确定模糊集合是高个子，然后考虑某人a属于高个子模糊集合的可能性，为得到量化的数据，可以邀请一些人来评判a是否为高个子，由于人们对高个子的界定不一样，有人会认为是，有人会认为不是，这样可以得到：6.3 模糊综合评价决策模糊综合评价决策6.3.1 模糊基础知识（二）（二）隶属函数的确定 这里n是专家评判总人数，试验次数只要充分大，A(a)就会趋向0，1中的一个数，此数即为隶属度。6.3 模糊综合评价决策模糊综合评价
24、决策6.3.1 模糊基础知识（三）截集与模糊集合的转化 模糊集合的截集是一个普通集合，它的直观意义是：指论域U中对于模糊集合A的隶属度不小于的一切元素所组成的集合，其定义为：对于给定的实数，定义：A=x|xU，A（x）为A的截集，其中，叫置信水平。截集是在模糊集合与普通集合相互转化中起着桥梁作用。6.3 模糊综合评价决策模糊综合评价决策6.3.2 模糊决策（一）模糊综合评价 模糊综合评价法是应用模糊关系合成的原理，从多个因素对被评价事物隶属等级状况进行综合性评判的一种方法，其基本步骤为：(1)确定评判对象的因素论域U (2)确定评语等级论域V，通常评语有V=（很高，高，较高，较低、低、很低）；
25、(3)进行单因素评判，建立模糊关系矩阵R，6.3 模糊综合评价决策模糊综合评价决策6.3.2 模糊决策（4）确定评判因素权向量A，A是U中各因素对被评价事物的隶属关系，它取决于人们对模糊综合评判时的着眼点，即根据评判时各因素的重要性分配权重；nmnnmmrrrrrrrrrR2122221112116.3 模糊综合评价决策模糊综合评价决策6.3.2 模糊决策（5）选择评价数学模型，将A与R合成得到B（6）对模糊综合评价结果B做分析处理nmnnmmnrrrrrrrrraaaRAB21222211121121),(例例题题要分析影响商品需求量的主要因素，分别从款式、质量、价格三方面进行衡量。衡量等级
26、分为很好、比较好、不太好、不好。已知款式、质量、价格三方面的权重分别是0.5，0.3，0.2，又通过分析得到这三方面的衡量等级，请对商品需求量进行综合评价。0.70.20.100.20.40.30.10.10.30.40.2例题解答例题解答1.设设R1为对款式的评价；为对款式的评价；R2为对质量为对质量的评价；的评价；R3为对价格的评价。则，为对价格的评价。则，表中数据如下表示：表中数据如下表示：2.将三方面的权重用矩阵表示：将三方面的权重用矩阵表示：1230.70.20.100.20.40.30.10.10.30.40.2RRR0.50.30.2A 0.70.20.100.20.40.30.
27、10.10.30.40.2R0.7 0.2 0.100.5 0.3 0.2 0.2 0.4 0.3 0.10.10.43 0.28 0.22 0.10.3 0.4 0.27A R以上四个数值说明综合考虑款式、质量以上四个数值说明综合考虑款式、质量 和价格这三和价格这三方面的因素，认定很好的程度占方面的因素，认定很好的程度占43，认定比较好，认定比较好的程度占的程度占28，以此类推。所以预测该商品的需求，以此类推。所以预测该商品的需求量应该是很好的。量应该是很好的。0.430.280.220.176.4 优劣系数法优劣系数法 优劣系数法是多目标决策中常用方法之一。它是通过计算各方案的优系数和劣系
28、数来进行最优方案的遴选的。下面介绍具体决策步骤和方法。在多目标决策的实际中，一般来说，没有一个方案是绝对优于其他方案，也没有一个方案的各项指标绝对劣于其他方案。而对决策者来说，各目标的重要性并不是一样的，有些目标相对重要一些，而有些目标则相对次要一些，因此，在用优劣系数法进行决策前，需要对不同的目标赋予不同权数。6.4 优劣系数法优劣系数法6.4.1 目标权数的确定方法 1、简单编码法。简单编码法是将目标按重要性依次排序，最次要的目标定为1，然后按自然数顺序由小到大确定权数。如有ABCD四个项目，依重要性排序为BCAD，则其权数分别为4、3、2、1，将权数规一化，则权数分别为A：0.2，B：0
29、.4，C：0.3，D：0.1。按简单编码法计算权数方法简单，但权数差别小，欠合理。6.4 优劣系数法优劣系数法6.4.1 目标权数的确定方法 2、环比法。环比法是将各目标先随机一行，然后按排列顺序将两个目标对比，得出环比比率再连乘，把环比比率换算为以最后一个目标为基数的定基比率，然后进行归一化处理。6.4 优劣系数法优劣系数法6.4.1 目标权数的确定方法 3、优序图。优序图是一个棋盘式表格，横行和纵列都是要比较的目标，每一格填上两两对比的数字，重要性可用数字1，2，3，4，5表示，数字越大，表明重要性越大。当两个目标相比时，如一个目标重要性为5，则另一个目标重要性为0；如一个目标重要性为4，
30、则另一个目标的重要性为1等。将各行数值加起来，即得各行的合计数，将各行合计数除以总数75，即得各行目标的权数。6.4 优劣系数法优劣系数法6.4.2 计算优系数（1）标准化 由于待决策的方案中各项目标值的计量单位不一样，因此，在计算优劣系数之前需做标准化工作。标准化公式是：A是最好的方案目标值；B是最坏的方案目标值；C是待评价方案目标值。如果有三个以上方案的，分别将它们作为待评方案目标值作为带入公式。1)(99BABCX6.4 优劣系数法优劣系数法6.4.2 计算优系数（2）计算优系数。所谓优系数，是指一方案优于另一方案所对应的权数之和与全部权数之和的比率。哪个方案的优系数大则表明该方案在与被
31、评方案比较中，优于被评方案的目标较多，因此该方案较优。6.4 优劣系数法优劣系数法6.4.3 计算劣系数 劣系数是通过对比两方案的优极差和劣极差来计算的。所谓优极差是一方案与另一方案相比，对应的那些目标中优势目标数值相差最大者；而劣极差则指一方案劣于另一方案的那些目标中数值相差最大者。劣系数等于劣极差除以优极差与劣极数之和。6.4 优劣系数法优劣系数法6.4.4 利用优系数和劣系数进行最优方案的选择 优劣系数法是根据优劣系数逐步淘汰不理想的方案。优系数的最好标准是1，劣系数的最好标准是0，但在实际决策时，不可能达到这一标准，因而是通过逐步降低标准而不断淘汰方案。6.4 优劣系数法优劣系数法6.
32、4.5 优劣系数法示例 例6-6第七章 决策风险分析决策风险分析风险因素辨识的基本方法风险因素辨识的基本方法风险程度的估计方法风险程度的估计方法决策方案的敏感性分析决策方案的敏感性分析7.1 风险因素辨识的基本方法7.1.1 风险产生的原因风险产生的主观原因（1）信息的不完全性与不充分性。（2）人的有限理性。风险产生的客观原因（1）客观现象来说不变是相对的，变化是绝对的。（2）我们的世界中充满了随机现象，而随机现象的存在不可避免地带来了风险。7.1 风险因素辨识的基本方法7.1.2 风险的基本特性 客观性。随机性。多变性。风险征兆的隐含性。7.1 风险因素辨识的基本方法7.1.3 风险因素识别
33、的原则 全面的原则。综合考察的原则。量力而行原则。系统化、制度化、经常化的原则。7.1 风险因素辨识的基本方法7.1.4 风险因素的识别方法(1)分解分析法。分解分析法就是将复杂的事物分解成比较简单的容易被认识的事物，将大系统分解成小系统，这是人们在分析问题时常用的方法。7.1 风险因素辨识的基本方法7.1.4 风险因素的识别方法(2)头脑风暴法。是一种通过小组会议的形式，使每位与会者畅所欲言，鼓励大家提出新思想、新观点、新方法，并促使大家讨论、争鸣和交流工作经验，以便相互启发，与会成员之间产生更多更好的想法。这种方法一般适用于问题简单、目标明确的情况。如果决策分析的问题较复杂，首先需要对分析
34、的问题进行分解，使要分析的问题得到简化，要解决的任务更为突出、目标更为明确。7.1 风险因素辨识的基本方法7.1.4 风险因素的识别方法(3)调查法。就是通过调查来辩识信息，捕捉机会发现风险。包括以下几种具体的方法：现场调查法、问卷调查法、咨询法。7.1 风险因素辨识的基本方法7.1.4 风险因素的识别方法(4)实验法。指通过试点，小范围来了解信息，为风险防范提供信息基础。实验法包括：试点，即投石问路、试销、比较实验法7.1 风险因素辨识的基本方法7.1.4 风险因素的识别方法(5)信息推断法。指根据少量的、不完整的信息来进行推断，以扩大信息量、提高信息的真实度，把握风险的本质，以便采取措施规
35、避风险，是风险识别中的重要方法。信息推断法的具体方式有：由部分推断整体、由目前推断未来、由现在推断过去、由表面推断本质。7.1 风险因素辨识的基本方法7.1.4 风险因素的识别方法(6)幕景分析法。是一种能在风险分析中帮助识别引起风险的关键因素及其影响程度的方法。幕景分析法在风险识别中的具体应用包括筛选、监测和诊断三大步骤。7.1 风险因素辨识的基本方法7.1.4 风险因素的识别方法(7)故障树分析法。是利用图形对目标问题的风险因素进行查找和分析。它的基本方法是采用树枝图形将大的故障风险分解成各种小的故障，从而便于对引起故障的各种原因进行分解。树枝图形由上朝下分枝，越分越细，可一步一步找出导致
36、风险的各个因素。7.1 风险因素辨识的基本方法7.1.4 风险因素的识别方法(8)SWOT法。是将研究对象作为一个系统，通过分析外部环境和内部条件从而分析风险发生状况的有效工具和方法。以企业风险分析为例，SWOT法可以通过比较分析企业内部条件和外部环境的相互关系，确定企业风险发生的领域和影响状况。7.2 风险程度的估计方法风险程度的估计方法7.2.2 期望值法期望值法 期望值法主要采用的是主观概率，它是根据经验设定各种情况发生的概率，计算方案效果指标的期望值大于或等于最低标准的累计概率。其一般步骤：（1）列出各种要考虑的不确定性或风险因素，并设定各不确定因素可能发生变化的几种情况。（2）分别确
37、定每种情况出现的概率，确定概率值时应利用同类问题的历史统计资料认真分析，尽量避免概率的主观性，各种不确定因素的概率之和必须等于1。（3）分别求出各种情况下的效果指标（如项目决策的经济效益指标净现值），并根据各种情况发生的概率计算效果指标的加权平均数。（4）求出效果指标值大于或等于最低标准的累计概率，分析方案风险的情况，并绘制累计概率分析图。7.2 风险程度的估计方法风险程度的估计方法7.2.3 模拟法模拟法 模拟法是用数学方法在计算机上模拟实际概率过程，通过随机模拟各种变量之间的动态关系，解决某些具有不确定性的复杂问题，被公认为是一种经济而有效的方法。其基本做法是：用适当的方法确定不确定事件及
38、各种可能结果的主观概率，即确定变量及其概率分布。通过模拟试验，独立地随机抽取各输入变量的值，并使所抽取的随机数值符合既定的概率分布。建立数学模型，确定试验次数以满足预定的精度要求，用逐渐积累的较大样本来模拟输出函数的概率分布。7.3 决策方案的敏感性分析7.3.1盈亏平衡分析盈亏平衡分析 盈亏平衡分析是通过对产量（或销售量）、成本和利润之间关系的分析来说明盈亏状况的方法。用这种方法进行投资项目风险与不确定性分析时，主要是研究各种不确定性因素，如投资、成本、销售量、产品价格等的变化对所选择方案的经济效果的影响。盈亏平衡分析就是要找到这种临界值，判断所选方案的对不确定因素的变化的敏感程度，决策的可
39、靠性提供依据。7.3 决策方案的敏感性分析7.3.1盈亏平衡分析盈亏平衡分析 在确定相应的盈亏平衡点的基础上，可以通过计算经营安全系数，进行风险分析、评价及敏感性分析。经验安全系数=1盈亏平衡点比率100%该指标预测值分析指标的盈亏平衡值盈亏平衡点比率7.3 决策方案的敏感性分析7.3.2 敏感性分析敏感性分析 敏感性分析的步骤（1）首先确定分析指标。（2）选择需要分析的不确定因素。（3）研究并设定不确定因素的变动范围，并列示不确定因素不同变化率或不同取值的几个点态。（4）计算分析不确定因素变动对效果指标的影响程度。（5）对方案作进一步的评价，进一步寻找相应的控制风险的对策。7.3 决策方案的
40、敏感性分析7.3.2 敏感性分析敏感性分析 单因素敏感性分析 假设影响方案效果指标的其它因素保持在某一水平不变，仅考察其一因素变化对方案效果指标的影响，这种敏感性分析称为单因素敏感性分析。在单因素敏感性分析中，最核心的是要确定敏感性因素，从而对方案风险作出评价。具体的方法有：7.3 决策方案的敏感性分析7.3.2 敏感性分析敏感性分析 单因素敏感性分析（1）变动幅度测定法 设定要分析的各种不确定因素均从其预测结果的具体数值开始变动（在令某个因素变动时，假定其它因素保持不变），且各因素每次变动的幅度（增加或减少的百分数）相同，比较在同一变动幅度下各因素变动对方案效果指标的影响，据此判断方案效果治
41、病对各因素变动的敏感程度。一般将结果用图或表的形式表示出对应的数量关系，以判断敏感性因素。7.3 决策方案的敏感性分析7.3.2 敏感性分析敏感性分析 单因素敏感性分析（2）悲观值测定法。是指设各因素均向对方案不利的方向变动、并取其有可能出现的对方案最不利的数值，据此计算方案的效果指标，看其是否可达到使方案无法接受的程度，若某因素可能出现的最不利的数值会使方案变得不可接受，则表明该因素是该方案的敏感因素。7.3 决策方案的敏感性分析7.3.2 敏感性分析敏感性分析 单因素敏感性分析（3）临界值测定法。先设有关方案效果指标为临界值，然后求待分析的不确定因素的最大允许变动幅度，并与其可能出现的最大变动幅度相比，若某因素可能出现的变动幅度超过最大允许变动幅度，则说明该不确定因素是敏感因素。7.3 决策方案的敏感性分析7.3.2 敏感性分析敏感性分析 多因素敏感性分析 即考察多个不确定因素同时变动对方案效果指标的影响，以分析方案的风险情况。多因素敏感性分析要考虑可能发生的各种因素不同变动幅度的多种组合，计算起来比单因素复杂一些。但其依然是在单因素分析的基础上进行的，核心是求出方案效果指标等于临界点（可接受的最低值）时两因素变化率的一系列组合。
