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决策树(DMT)分析:制定项目决策

2008/4/10 9:37:53 |  5483次阅读 |  来源:网友转载   【已有0条评论】发表评论

人有所不为,而后可以有所为。
              ——《孟子》

1.为什么使用决策树分析?

当项目需要做出某种决策、选择某种解决方案或者确定是否存在某种风险时,决策树(decision making tree)提供了一种形象化的、基于数据分析和论证的科学方法,这种方法通过严密地逻辑推导和逐级逼近地数据计算,从决策点开始,按照所分析问题的各种发展的可能性不断产生分枝,并确定每个分支发生的可能性大小以及发生后导致的货币价值多少,计算出各分枝的损益期望值,然后根据期望值中最大者(如求极小,则为最小者)作为选择的依据,从而为确定项目、选择方案或分析风险做出理性而科学的决策。

2.决策树分析有哪些作用?
    决策树分析清楚显示出项目所有可供选择的行动方案,行动方案之间的关系,行动方案的后果,后果发生的概率,以及每种方案的损益期望值;
    使纷繁复杂的决策问题变得简单、明了,并且有理有据;
    用数据说话,形成科学的决策,避免单纯凭经验、凭想象而导致的决策上的失误。

3.怎么用?
(1)    决策树包含了决策点,通常用方格或方块表示,在该点表示决策者必须做出某种选择;机会点,用圆圈表示,通常表示有机会存在。先画一个方框作为出发点,叫做决策点;
(2)    从决策点向右引出若干条支线(树枝线),每条支线代表一个方案,叫做方案枝;
(3)    在每个方案枝的末端画一个圆圈,叫做状态点;
(4)    估计每个方案发生的概率,并把它注明在在该种方案的分支上,称为概率枝;
(5)    估计每个方案发生后产生的损益值,收益用正值表示,损失用负值表示;
(6)    计算每个方案的期望价值,期望价值=损益值x该方案的概率;
(7)    如果问题只需要一级决策,在概率枝末端画△表示终点,并写上各个自然状态的损益值; (8)    如果是多级决策,则用决策点□代替终点△重复上述步骤继续画出决策树,如图1所示。 (9)    计算决策期望值,决策期望值=由此决策而发生的所有方案期望价值之和;
(10)    根据决策期望值做出决策。 

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图1 决策树
4.举例:
某承包商向某工程投标,计划采取两种策略:一种是投高标,中标机会为0.2,不中标机会为0.8;另一种是投低标,中标与不中标机会均为0.5。投标不中时,则损失投标准备费5万元。根据下表数据,用决策树做出决策。 

方案
效果
可能获利
(万元)
概率
高标
500
0.3
一般
300
0.5
-100
0.2
低标
350
0.2
一般
200
0.6
-150
0.2
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计算的结果表明,
高标: 
500×0.3+300×0.5-100×0.2=280万,280×0.2-5×0.8=52万;
低标:
350×0.2+200×0.6-150×0.2=160万,160×0.5-5×0.5=77.5万;
最大损益期望值为77.5万,也就是上说若投高标,可能最多只能赚到52万,而若投低标则有可能赚到77.5万,故应采取低标策略。 按此在新窗口浏览图片按此在新窗口浏览图片

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