不确定性决策理论的研究及应用
不确定型决策方法在企业投资组合管理中的应用
不确定型决策方法在企业投资组合管理中的应用1、悲观主义决策模型在悲观主义决策准则下, 当面临各事件的发生概率难以预测时, 决策者从最保守的观点出发, 对每个方案按最不利的状态发生来考虑问题。
然后在最坏的情况下选出最优方案。
具体来说, 悲观主义决策方法是指在投资组合平均收益超过最低水平p的约束条件下, 极大化其极小收益。
悲观主义决策模型主要适用于绝对风险厌恶的投资者。
假设有N个证券在T 个期间的历史数据, 令:为第t 期证券j的收益率, 为证券j 的平均回报,为第t 期的平均收益, 为组合的平均收益, 为组合的极小收益, 最优化组合问题的可行区域为:R=。
则悲观主义模型的数学表达式为:在不允许卖空的条件下, 悲观主义决策组合可通过以下线性规划给出:其中, p 为投资者能够接受的最低期收益率, 第一个约束保证了Rp 为组合极小收益。
2、乐观主义决策模型持乐观主义决策准则的决策者对待风险的态度是从最乐观的态度出发, 绝不放弃任何一个可获得最好结果的机会, 决策就是在最有利中取最优。
乐观主义决策模型主要适用于绝对风险偏好的投资者。
其数学表达式为:在不允许卖空的条件下, 乐观主义决策组合可以通过以下线性规划给出解:满足约束条件：其中, p 为投资者能够接受的最低期望收益率,其它参数意义同上。
3、乐观系数决策模型当用悲观主义或乐观主义准则来处理投资问题时, 有投资者认为太极端了。
作为决策者不应该是完全乐观的, 同时即使是保守的决策者也不会是完全悲观的。
所以这里我们引入乐观系数, 它表示决策者的乐观程度, 。
设最有利状态发生的概率为, 最不利状态发生的概率为。
时,决策者感到完全悲观；当时, 决策者感到完全乐观。
令: 为组合的极大收益, 为组合的极小收益, 其数学表达式为:（5）在不允许卖空的条件下, 乐观系数决策组合可通过以下线性规划给出解:其中, p 为投资者接受的最低期望收益率, 第一个约束保证了为组合极大收益, 第二个约束保证了为组合极小收益。
运筹学课件第三节不确定型决策方法
01
小结：
02
不确定性决策方法。
03
效用函数法。
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一、效用概念的引入
问题2：方案A2：稳获10000元； 方案B2: 用掷硬币的方法，直到掷出正面为止，记所 掷次数为N，则当正面出现时，可获2N元. 当你遇到这两类问题时，如何决策？大部分会选择 A1 和 A2。 但不妨计算一下其期望值： 方案B1的收益为随机变量Y1。 则其期望收益为：
·
·
·
管理中不确定性决策的主要方法及案例分析
管理中不确定性决策的主要理论及案例分析摘要：决策指人们在从事各种活动过程中所采取的决定或者选择，根据决策结果的自然状态确定与否，决策又分为确定性决策、不确定性决策。
在管理实践当中，管理者需要根据所处的情况进行决策，而往往管理者无法掌握到完全的信息，于是管理者需要进行不确定性决策。
于是掌握不确定性决策的具体方法并且从各种方法中选择适当的方法进行决策，对于企业、组织、个人的发展具有重要的意义。
不确定性决策的主要方法包括：PERT决策法，赫威兹（Hurwicz）决策法，小中取大决策法，最小最大后悔值法，等概率决策法等在介绍各决策方法之前，先对决策问题进行一般性描述。
决策问题一般包括三个基本要素：行动方案、自然状态和损益函数(Alternative, State of Nature, Payoff)。
首先，任何决策问题都必须具有两个或两个以上的行动方案。
通常用A i（i=1，…，m）表示某一具体的可行方案，用A=｛A1，A2，…，A m｝表示方案集。
其次，任何决策问题，无论采取何种方案，都面临着一种或几种自然状态,对应着不同的收益。
决策问题中的自然状态是不可控制因素，因而是随机事件。
通常用S j（j=1，…，n）表示某一具体的状态，用S=｛S1，S2，…，S n｝表示状态集。
第三，在某一具体的状态下，作出某一具体的行动方案（决策），必然会生产相应的效果，这种效果通常用损益函数来描述。
设在状态S j下，作出决策为A i，则其产生的效果可用函数r ij=R（A i，S j）来表示。
一、PERT决策法PERT决策法需要对未来市场的三种状态进行估计，作出最乐观的估计、最保守的估计以及最可能的估计。
在行动方案A i下，最乐观的盈利为x i，最保守的盈利为y i，最可能的盈利z i，于是可以计算期望收益：i46i i i x z yE ++（A）= (1) 通过上述计算公式得到各方案的期望收益，从而选取期望收益最高的方案。
不确定型决策分析决策理论与方法
复杂性：不确定型决策问题通常比较复 杂，涉及多个因素和变量，难以全面分 析和评估。
风险性：不确定型决策涉及到风险，因 为未来的事件和结果是不确定的，可能 导致决策失败或产生不良后果。
不确定型决策的挑战包括
信息不完全：由于各种限制和障碍，决 策者可能无法获取完全的信息。
02 不确定型决策理论基础
概率论基础
05 不确定型决策的未来发展 与展望
人工智能在不确定型决策中的应用
机器学习
利用机器学习算法处理不确定型决策问题，通过训练数据集学习 决策规则和模式。
深度学习
深度学习技术可以处理大规模、高维度的不确定型决策问题，通 过神经网络模型进行决策。
强化学习
强化学习通过与环境的交互进行学习，寻找最优决策策略，适用 于具有复杂环境的不确定型决策问题。
决策制定
企业应基于投资项目评估和风险控制的结果 ，制定出科学合理的投资决策，确保企业的 长期发展。
风险评估与决策
风险识别
识别出可能影响决策结果的风险因素，包括市场风险、技 术风险、财务风险等。
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风险量化
对识别出的风险因素进行量化和评估， 以便更好地了解风险的性质和影响程度。
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风险应对
制定相应的风险应对策略，包括风险 规避、风险转移、风险控制等，以降 低风险对企业决策的影响。
贝叶斯定理的应用
贝叶斯定理在决策分析、统计学、机器学习等领域有广泛的应用。
贝叶斯定理的限制
在使用贝叶斯定理时，需要注意假设的合理性以及数据的可靠性。
决策树理论
决策树定义
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决策树是一种常用的决策分析工具，它通过树状图的形式表示
决策过程中的各种可能路径和结果。
不确定性决策理论与方法
不确定性决策理论与方法引言在现实生活中，决策者常常面临各种不确定性的情况。
不确定性决策理论与方法是一门研究如何在有限的信息下，进行理性决策的学科。
本文将介绍不确定性决策的基本概念、理论模型以及应用方法。
不确定性决策的基本概念不确定性决策是指在决策过程中，对于问题的关键参数或因素存在不确定性，并且可能会产生不同的结果。
决策者需根据有限的信息和知识，进行推理和判断，选择最优的决策方案。
不确定性可分为两种类型：随机性和模糊性。
随机性是指事件发生的概率是可计算的，但具体结果不确定；模糊性则是指无法对事件进行准确的概率计算，只能提供模糊的信息。
不同的不确定性类型需要采用不同的决策方法。
不确定性决策的理论模型概率决策模型概率决策模型是基于随机性不确定性的决策模型。
该模型通过计算事件发生的概率，对不同的决策方案进行评估和比较。
概率决策模型主要包括期望效用模型和风险模型。
期望效用模型是基于效用理论的模型，通过计算每个决策方案的期望效用值，选择效用最大的方案。
风险模型则是基于风险理论的模型，将风险度量引入决策过程中，选择风险度最小的方案。
模糊决策模型模糊决策模型是基于模糊性不确定性的决策模型。
该模型通过对事件的模糊信息进行处理，进行决策方案的评估和比较。
模糊决策模型主要包括模糊综合评判和模糊规划两种方法。
模糊综合评判通过构建模糊综合评判矩阵，对不同决策方案进行综合评价。
模糊规划则是将模糊目标和模糊约束引入决策过程中，通过模糊优化算法进行求解。
条件决策模型条件决策模型是基于条件不确定性的决策模型。
该模型主要用于处理决策问题的条件部分存在不确定性的情况。
条件决策模型主要包括判别分析和决策树两种方法。
判别分析通过对条件参数进行分析，确定决策方案的判别函数，选择判别函数最大值的方案。
决策树则是通过构建决策树模型，按照条件参数的不同取值进行分支，选择最优路径对应的方案。
不确定性决策的应用方法不确定性决策方法在实际应用中具有广泛的应用。
非确定型决策名词解释
非确定型决策名词解释
非确定型决策 (Uncertainty-based Decision Making) 是指在面临不确定性因素时，为了做出最优决策而采取的方法。
在这种方法中，决策者需要考虑可能出现的各种结果以及它们的概率，并根据这些结果和概率来评估不同的决策方案。
非确定型决策通常应用于风险管理、优化决策、人工智能等领域。
在风险管理中，决策者需要评估不同风险事件发生的概率和影响，并基于这些信息来做出决策。
在优化决策中，决策者需要考虑一系列可能的决策方案，并计算每个方案的期望收益或成本，以做出最优决策。
在人工智能中，非确定型决策通常用于机器学习模型的参数调整，以提高模型的准确性和性能。
非确定型决策的核心思想是，通过对不确定性因素的评估，来做出最优决策。
这种方法可以帮助决策者在面对不确定性时，更好地应对风险和实现最优决策。
非确定型多属性决策模型及应用研究
非确定型多属性决策模型及应用研究1. 引言随着社会经济发展的不断深入，以及信息技术的快速发展，人们所面临的决策问题越来越复杂化，越来越多地涉及到多个属性、多个因素和不确定性因素。
传统的单一属性决策模型已经难以应对这些复杂的决策问题。
因此，非确定型多属性决策模型应运而生，并成为当今决策理论研究的一个重要分支。
2. 非确定型多属性决策模型的基本概念非确定型多属性决策模型是指在决策过程中，因素之间存在不确定性关系，即无法精确测量它们之间的关联性、依赖性和影响程度。
同时，决策过程中涉及到多个属性，每个属性存在多种取值可能性。
因此，非确定型多属性决策模型是建立在模糊数学理论和概率论的基础上，用于处理这类复杂的决策问题。
在非确定型多属性决策模型中，常常需要采用模糊数学理论来描述各个属性之间的关系，并运用模糊综合评价方法来评估决策方案的综合效果。
同时，概率论可以用来描述决策过程中的随机性因素，例如对决策结果的不确定性进行估计、预测等。
3. 非确定型多属性决策模型的应用研究非确定型多属性决策模型已经在许多领域得到广泛应用。
以下列举几个应用案例。
3.1. 金融投资决策在金融领域，投资决策涉及到多个因素和风险因素，这些因素之间存在着一定程度的不确定性关系。
非确定型多属性决策模型可以用来分析和评估不同投资方案的风险和收益，并为投资决策提供科学依据。
3.2. 生态环境评估生态环境评估涉及到多个生态因素及其相互作用，这些因素之间的关系通常难以精确测量。
非确定型多属性决策模型可以用来综合各个指标的评价结果，为环境管理决策提供支持。
3.3. 企业绩效评估企业绩效评估是一个复杂的多属性决策问题，包括财务指标、市场表现、员工满意度等多个维度。
利用非确定型多属性决策模型，可以将各个维度的评估结果进行加权综合评价，并对企业表现进行科学分析。
4. 总结非确定型多属性决策模型是一个应用广泛且研究热点的领域，能够有效应对复杂的决策问题，并为决策者提供科学依据。
决策理论与方法-第4章不确定型决策分析
i , j ) ；
（4）选出各方案在不同自然状态下的最大收益值m
a
j
x
{
a
i
j
}
；
（5）比较各方案最大值，从中再选出最大期望
值 mai x{maj x{aij}} ,该值所对应的方案即为决策者所选取的方案。
.
4.2 乐观决策准则
二、乐观准则的评价
第四章 不确定型决策分析
4.1 不确定型决策的基本概念 4.2 乐观决策准则 4.3 悲观决策准则 4.4 折中决策准则 4.5 后悔值决策准则 4.6 等概率决策准则
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4.1 不确定型决策的基本概念
对于一些极少发生或应急的事件，在知道可能出现的各种自 然状态，但又无法确定各种自然状态发生概率的情况下做出 决策，称为不确定型决策。 不确定型决策应满足如下四个条件： （1）存在着一个明确的决策目标； （2）存在着两个或两个以上随机的自然状态； （3）存在着可供决策者选择的两个或两个以上的行动方案； （4）可求得各方案在各状态下的决策收益矩阵。
二、折中决策的评价
折中决策法，实际上是一种指数平均法，属于一种既稳 妥又积极的决策方法。 折中决策法存在两个缺陷：一是乐观系数不易确定；二是没 有充分利用收益函数所提供的全部信息。
.
4.5 后悔值决策准则
后悔值决策准则，又称萨凡奇准则，是指在 决策时，应当选择收益值最大或者损失值最 小的方案作为最优方案。
在不确定型决策问题的研究中，主要是确定衡量行动优劣的 准则。不确定型决策准则包括乐观决策准则、悲观决策准则、 折衷决策准则、后悔值决策准则和等概率决策准则等。
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4.2 乐观决策准则
一、乐观决策的步骤
乐观决策的基本步骤如下：
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不确定性决策理论的研究及应用
在生活和工作中，人们都会面临各种决策问题，而这些问题中充满了不确定性，即信息不充分或不确定。
不确定性决策理论就是研究如何处理这种情况下的决策问题。
在本文中，我们将探讨不确定性决策理论的研究及其在实际应用中的重要性。
一、不确定性决策理论的研究及原理
不确定性决策理论包括概率论、信息论、决策论等方面的研究。
其中，概率论
主要研究随机事件的概率和统计规律；信息论研究信息的传输与存储，例如熵等概念；决策论则研究如何面对各种不确定性因素做出最优的决策。
在处理不确定性决策时，需要了解以下几个基本原理：
1. 不确定性原则
人们通常不能确定各种可能性会出现的概率，因此需要考虑可能出现的各种情
况并进行相应的预测和决策。
2. 不完全信息原则
决策所依据的信息通常不完整、不准确或不可靠。
因此这种情况下，需要通过
各种观察、验证、推测以及模型等方法，来降低不确定性。
3. 偏好原则
由于人类的行为和思维都受制于心理和文化差异，因此个人在决策过程中通常
会受到其个人偏好和价值观的影响。
这种影响可以通过分析人的选择行为以及对不同选择项的评价来解释。
二、不确定性决策理论在实际中的应用
1. 金融领域
金融领域是不确定性决策理论的重要应用领域之一。
比如，股票、期货、外汇
等领域的投资，由于市场变化多端，信息不稳定，投资者都需要考虑决策所涉及的可能性。
应用不确定性决策理论可以减少投资风险，提高经济效益。
2. 工程领域
在工程领域中，往往涉及到对不确定性的处理，例如材料强度、温度、气候等
因素都可能会影响到工程结构的可靠性。
应用不确定性决策理论可以帮助工程师评估这些不确定因素，从而减少可能的损失风险。
3. 环境领域
在环境科学和保护领域，环境数据的收集通常是不确定的，同时环境变量也十
分复杂多变，因此应用不确定性决策理论可以帮助决策者更好地处理数据和量化环境变量之间的关系。
三、结语
以上三个领域仅仅是不确定性决策理论的应用场景之一。
随着科技的不断进步，人们越来越需要在处理决策时能够更好地体现信息不完整、不确定性和社会偏好等复杂的因素，因此，对不确定性决策理论的研究和应用仍将持续不断。