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        非確定型決策

        2017-12-25 13:44:02趙青青
        關(guān)鍵詞:期望值決策者決策樹

        趙青青

        非確定型決策

        趙青青

        決策是人類社會(huì)所固有的行為,小至個(gè)人生活,大至治國(guó)安邦,都存在著決策問(wèn)題。在我國(guó)悠久的歷史長(zhǎng)河中,就有許多成功決策的案例。在21世紀(jì),決策活動(dòng)更是體現(xiàn)在生活中各個(gè)領(lǐng)域,合理、成功的決策將推動(dòng)社會(huì)的穩(wěn)步發(fā)展,反之則可能給社會(huì)帶來(lái)沉重的負(fù)擔(dān)。而我們要采取正確的且是最優(yōu)化的決策要怎么做,就成為我們研究的主要問(wèn)題。本文主要研究非確定決策,非確定型決策從不確定型決策和風(fēng)險(xiǎn)型決策來(lái)分別探討。主要介紹了不確定型決策和風(fēng)險(xiǎn)型決策的決策的定義及解決方法。

        非確定型決策是指決策者對(duì)未知事件的自然狀態(tài)有兩種理解:一種是決策者面臨的是多種可能的自然狀態(tài),可選方案在不同的自然狀態(tài)下的結(jié)果不同,未來(lái)會(huì)出現(xiàn)哪一種自然狀態(tài),事前雖然難以肯定,卻可以預(yù)測(cè)其出現(xiàn)的概率,在這種情況下所做的決策被稱為風(fēng)險(xiǎn)型決策;另一種與風(fēng)險(xiǎn)型決策條件基本相似,不同的只是不能預(yù)測(cè)未來(lái)自然狀態(tài)出現(xiàn)的概率,因而不確定因素更多,決策風(fēng)險(xiǎn)更大,在這種情況下所做出的決策被稱之為不確定型決策。本文主要對(duì)這兩種非確定型決策做出相應(yīng)的介紹。

        不確定型決策的決策方法

        當(dāng)決策者只能掌握可能出現(xiàn)的各種狀態(tài),而各種狀態(tài)發(fā)生的概率無(wú)從知曉時(shí),這類決策就是不確定型決策。不確定型決策由于有關(guān)因素難以計(jì)算,因此很大程度上取決于決策者的經(jīng)驗(yàn),其選擇帶有很大的主觀性。針對(duì)不確定型決策主要有5種常見的決策方法。

        樂(lè)觀決策準(zhǔn)則也稱為“好中求好”決策準(zhǔn)則,或稱“最大最小”決策準(zhǔn)則。這種決策準(zhǔn)則就是充分考慮各種可能出現(xiàn)的最大利益,在各個(gè)最大利益中選取最大者,將其對(duì)應(yīng)方案作為最優(yōu)方案。這種決策準(zhǔn)則的基礎(chǔ)就是決策者感到前途是樂(lè)觀的,有信心取得最佳的結(jié)果。

        悲觀決策準(zhǔn)則也稱為“壞中求好”決策準(zhǔn)則,或者“小中取大”準(zhǔn)則。這種決策準(zhǔn)則就是充分考慮可能出現(xiàn)的最壞情況,從每個(gè)方案的最壞的結(jié)果中選擇一個(gè)最佳值,將其對(duì)應(yīng)的方案作為最優(yōu)方案。

        赫威茲(Hurwitz)決策準(zhǔn)則。赫威茲準(zhǔn)則又稱為樂(lè)觀系數(shù)決策法,它的基本準(zhǔn)則是對(duì)未來(lái)的情況既不過(guò)分樂(lè)觀,也不極端悲觀。它是以一個(gè)樂(lè)觀系數(shù)α表示決策者的樂(lè)觀程度,0<α<1。α趨近1,則表示決策者對(duì)狀態(tài)的估計(jì)越樂(lè)觀,反之則越悲觀。

        若假設(shè)每種市場(chǎng)狀態(tài)發(fā)生的可能性是完全相等的,計(jì)算出各個(gè)行動(dòng)的期望收益值。而其中具有最大期望收益值得方案即最優(yōu)方案。這種方法為等概率決策法。

        在不確定型決策中,由于各種自然狀態(tài)的出現(xiàn)概率無(wú)法計(jì)算,所以一旦決策付諸實(shí)踐,必然會(huì)出在實(shí)際出現(xiàn)的某種自然狀態(tài)之中。若選擇的方案不是實(shí)際上的最優(yōu)方案,決策者就會(huì)感到后悔。后悔值是所選方案的收益值與該狀態(tài)下的真正的最優(yōu)方案的收益值之差。該方法的基本原理是決策者先計(jì)算出各個(gè)方案在不同自然狀態(tài)下的后悔值,然后分別找出各方案對(duì)應(yīng)不同自然狀態(tài)下的后悔值中的最大值,最后從這些最大后悔值中找出最小的最大后悔值,將其對(duì)應(yīng)的方案作為最優(yōu)方案。

        我們不能從理論上分辨出各種方法的孰優(yōu)孰劣,但是我們?cè)谶\(yùn)用各種方法時(shí),應(yīng)該充分考慮到客觀條件。一般對(duì)于規(guī)模較小、承擔(dān)不起大風(fēng)險(xiǎn)的企業(yè),對(duì)未來(lái)信心不足或者比較保守的決策者來(lái)說(shuō)較多的是采取悲觀決策法。而對(duì)于未來(lái)的發(fā)展形勢(shì)很樂(lè)觀,有充分信心取得理想結(jié)果,較多采取樂(lè)觀決策法。對(duì)未來(lái)形勢(shì)保持中性的決策者多采取赫威茲決策法。最大最小后悔值決策法多用于那些對(duì)決策失誤的后果看得比較重的決策者。

        風(fēng)險(xiǎn)型決策的決策方法

        風(fēng)險(xiǎn)型決策,是指決策者對(duì)決策對(duì)象的自然狀態(tài)和客觀條件比較清楚,也有比較明確的決策目標(biāo),但是實(shí)現(xiàn)決策目標(biāo)無(wú)法做出肯定的判斷,只能預(yù)測(cè)不同自然狀態(tài)下發(fā)生的概率以及條件收益。決策者在進(jìn)行選擇行為方案時(shí),不僅需要基于以上兩點(diǎn)決策基礎(chǔ),而且還應(yīng)遵循如下三個(gè)原則:可行性原則、經(jīng)濟(jì)性原則、理性原則 。

        常用的方法有:以期望值為標(biāo)準(zhǔn)的決策方法和決策樹法。

        期望值決策法

        定義。期望值決策法是風(fēng)險(xiǎn)型決策法中最簡(jiǎn)單、最方便的方法,是運(yùn)用概率分析法確定投資項(xiàng)目的各種方案期望值作為實(shí)際值的代表,根據(jù)決策指標(biāo)的期望值的大小來(lái)進(jìn)行投資決策的方法。

        計(jì)算步驟。該方法一般分為以下四個(gè)步驟:

        1.根據(jù)有關(guān)資料,確定不同自然狀態(tài)θj及其發(fā)生的概率P(θJ)。

        2. 估計(jì)各種方案Di在各種狀態(tài)下的收益值(損失值)Lij(Lij表示第i個(gè)方案在第j種自然狀態(tài)下的收益值)。

        3. 計(jì)算每種方案的期望損益值E(Di)。

        E(Di)=∑mj=1LijP(θj)

        4. 做出決策。

        若決策目標(biāo)是期望獲得最大利潤(rùn),則取期望收益最大值為決策目標(biāo)。

        E(D*)=max[E(Di)]

        若決策目標(biāo)是期望獲得最小成本,則取期望收益最小值為決策目標(biāo)。

        E(D*)=min[E(Di)]

        決策樹法

        決策樹法的定義。決策樹法是對(duì)風(fēng)險(xiǎn)型決策時(shí)常用的一種圖解法。它是把各種備選方案、可能出現(xiàn)的自然狀態(tài)及各種損益值簡(jiǎn)明地繪制在一張圖上,用樹形圖進(jìn)行決策。用決策樹可以使決策問(wèn)題形象化。

        決策樹法的計(jì)算步驟。該方法一般分為以下四個(gè)步驟:

        通過(guò)調(diào)查研究得出相關(guān)資料,列出損益表,計(jì)算出各種策略下的期望值;

        按決策過(guò)程將決策的基本要素以樹形的結(jié)構(gòu)繪制成圖;

        按決策樹的結(jié)構(gòu)計(jì)算各個(gè)決策方案枝的期望收益值或期望損失值,其計(jì)算公式為:各個(gè)狀態(tài)下的概率乘該狀態(tài)下?lián)p益值的總和;

        按照決策準(zhǔn)則進(jìn)行比較,用反推決策樹方式進(jìn)行分析,并做剪枝決策,最后選定合理的最佳方案。在未被選取的方案上畫上“\”號(hào),表示剪掉,最后決策點(diǎn)只留下一條樹枝,即為決策中的最優(yōu)方案。

        決策樹的優(yōu)點(diǎn)。決策樹實(shí)際上是期望損益法的一種圖示,它的優(yōu)點(diǎn)是:一方面它能夠形象、明確地表示出各個(gè)方案和每一個(gè)方案所可能發(fā)生的自然狀態(tài)的概率及損益值;另一方面通過(guò)計(jì)算,能夠清楚地反映出各個(gè)方案的損益值的結(jié)果。

        (作者單位:山東財(cái)經(jīng)大學(xué))

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