(三)風險型決策方法

　　風險型決策是一種隨機決策。一般要具備五個條件：①有一個明確的決策目標，如最大利潤、最低成本、最短投資回收期;②存在兩個以上可供選擇的方案;③存在著不以決策人意志為轉移的各種自然狀態;④可測算不同方案在不同自然狀態下的損益值;⑤可測算出種種自然狀態發生的客觀概率。對于風險型決策，有收益矩陣、決策樹、敏感性分析等方法，應用最廣泛的是前兩種。

　　1.收益矩陣

　　利用收益矩陣進行決策的順序是：先分別設定各方案在不同自然狀態下的收益，然后按客觀概率的大小，加權平均計算出各方案的期望收益值，通過比較，從中選擇一個最佳方案。

　　2.決策樹

　　決策樹方法也是以期望收益計算為依據，進行選優決策。所不同的是，決策樹是一種圖解方式，更適合于分析復雜問題。

　　決策樹的優點是：①可以明確地比較決策問題的各種可行方案的優劣;②對于某一方案有關的事件一目了然;③可以表明每一方案實現的概率;④每一方案的執行結果均能算出預期的收益;⑤特別適合于多級決策的分析。

　　決策樹的構成有四個要素：決策點、方案枝、狀態節點和概率枝(見圖3—8)。決策樹是以決策節點為出發點，引出若干方案枝，每條方案枝代表一個方案。方案枝的末端有一個狀態節點，從狀態節點引出若干概率枝，每條概率枝代表一種自然狀態。概率枝上標明每種自然狀態的概率收益值。這樣層層展開，形如樹狀，由此得名。

　　決策樹的分析程序如下：

　　第一步，繪制樹形圖。繪制程序是自左至右分層展開。在進行決策條件分析的基礎上，確定有哪些方案可供決策時選擇，以及各種方案將會發生哪幾種自然狀態。如遇多級決策，則要確定是幾級決策，并逐級展開其方案枝、狀態節點和概率枝。

　　第二步，計算期望值。期望值的計算要由右向左依次進行。首先將每種自然狀態的收益值分別乘以各自概率枝上的概率，再乘以計算期限，最后將各概率枝的值相加，標于狀態節點上。

　　第三步，剪枝決策。比較各方案的期望值(如方案實施有費用發生，應將狀態節點減去方案費用后再進行比較)。剪掉期望值小的方案，最終只剩下一條貫穿始終的方案枝，它的期望值最大，是最佳方案，將此最大值標于決策點上。

　　3.敏感性分析

　　敏感性分析也稱靈敏度分析，在經營決策中，用于研究決策方案受概率變動影響的程度。概率稍有變動，方案損益值變動幅度較大，往往導致改變決策方案，即被認為是敏感的;否則是不敏感的，方案的敏感性差，決策的穩定性好而風險小，是決策者希望的最佳方案。

　　(四)不確定型決策方法

　　不確定型決策，具備風險型決策的前四個條件，但不能根據資料測算各種自然狀態的客觀概率。這種情形下的最佳方案選擇，取決于決策者的主觀概率估計與態度以及他對某決策方案所持的決策標準。

　　決策者可根據不同的標準和方法進行方案選擇。

　　1.悲觀決策標準

　　這是按照“保守”態度采用“小中取大”法(或稱“不利中求有利”準則)，也稱“華德決策準則”，即寧可把情況估計得壞一些，先選取各方案收益最低值，經比較，再從中選一個收益最高或最有利的方案，該決策穩妥可靠。

　　2.樂觀系數決策標準

　　這個準則是決策者對未來情況持較樂觀的態度，且又考慮到不利形勢產生的影響，又稱赫威斯(Hurwitz)準則。

　　按此準則，決策者根據市場情況和個人經驗，預先確定一個樂觀系數α作為主觀概率，然后選出每個方案的最大和最小損益值。用a乘以最大損益值，加上(1—a)乘以最小損益值，作為該方案的期望收益，比較各方案的期望收益值，大者為最佳方案。α一般取0.667。

　　3.中庸決策標準

　　此法是由決策者先對各方案的自然狀態做出最樂觀的、最保守的以及最有可能的三種估計，然后再將計算出的期望值進行比較、選優。其計算公式為：　　

　　4.最小后悔決策標準

　　此種方法是“后悔值大中取小”法，也稱薩凡奇(Sayag)決策準則。它以各方案機會損失的大小來判斷方案的優劣。所謂機會損失，指由于市場上出現高需求而決策采取較保守方案，或市場出現低需求而決策采取投資較大的方案所造成的收益差額。

　　5.同等概率標準(機會均等標準)

　　此標準也稱為拉普拉斯決策標準。它認為在沒有理由說明哪個事件有更多的發生機會時，只能認為它們發生的機會是均等的。這時各種自然狀態的概率就是：1/n，以此概率去計算各方案的期望值，比較后選擇期望值大的方案作為決策方案。

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