决策理论与方法
决策理论与方法——随机优势
但是在实际的决策过程中，由于决策人的认识偏差及 量化误差，确定惟一的、足够准确的效用函数存在较 大困难。
也就是说，决策分析人员经常得不到决策人偏好的完 全信息，只能获得关于偏好的部分信息；而由部分信 息，只能将各可行方案排成偏序。
3．Markowitz模型
由于E - V准则条件太强，很难满足，应 用范围很窄。
Markowitz（1952）提出的有价证券选择 (portfolio selection)模型大大扩大了E - V 准则的应用范围。
3．Markowitz模型
3．Markowitz模型
其中，ij 是Ri 和Rj 的协方差
5.7 随机优势小结
5.7 随机优势小结
5.7 随机优势小结
作业5:
P128: 五、决策人的效用函数 …
P128: 六、决策人所面临的决策问题收 益如下表所示
2 . 随机优势决策规则的有关概 念和定义
2 . 随机优势决策规则的有关概 念和定义
2 . 随机优势决策规则的有关概 念和定义
通常投资决策问题的求解包括两个步骤：
（1）第一步是决策分析人员根据决策人提供的偏 好信息，把可行集Fs中的所有方案先扫描（审核） 一遍，筛分成有效集Es和无效集Is。一般的有效集 Es中包含一个以上的投资方案；
E-V有效前沿
E
N
FS M
V
图5.1 E-V有效前沿
5.2 随机优势决策规则
1 . 为什么要研究随机优势决策规则 2 . 随机优势决策规则的有关概念和定义
1 . 为什么要研究随机优势决策 规则
1 . 为什么要研究随机优势决策 规则
决策理论和方法范文
决策理论和方法范文一、基本决策理论1.理性决策理论：理性决策理论认为人们在做出决策时是理性的，会权衡利弊并选择最佳选项。
这种理论假设人们追求自己的利益最大化，并具有坚定的目标。
2.不确定性理论：不确定性理论认为在决策过程中存在不确定因素，决策者无法准确预测未来结果。
这种理论通过概率和统计方法来处理不确定性，以帮助决策者做出决策。
3.边际效益理论：边际效益理论认为人们在做决策时会考虑每个决策的边际效益。
边际效益是指每个额外单位的投入所带来的效益变化。
决策者会在边际效益增加的情况下继续投入，直到边际效益减少。
二、常见决策方法1.基于直觉的决策：基于直觉的决策是基于经验和直觉来做出决策的方法。
这种方法适用于简单的问题，但在复杂问题和不确定性较大的情况下可能会产生偏见和错误判断。
2.经济学决策方法：经济学决策方法是基于经济学原理来做出决策的方法。
它考虑成本和效益，并通过比较不同方案的边际效益来选择最优方案。
3.策略性决策方法：策略性决策方法是基于长期目标和整体视角来做出决策的方法。
它考虑决策的长期影响，以及各种因素的相互关系，以找到最佳的综合解决方案。
4.群体决策方法：群体决策方法是在一个团队或群体中共同讨论和决策的方法。
这种方法可以帮助集体智慧的发挥，减少个人偏见和错误判断的可能性。
5.数据驱动决策方法：数据驱动决策方法是基于大数据和分析来做出决策的方法。
它利用数据和统计模型来识别问题和解决方案，并提供决策者需要的信息。
三、决策的影响因素1.价值观和道德：决策者的价值观和道德观会对决策产生重要影响。
不同的价值观会导致不同的优先级和决策偏好。
2.心理因素：个体的认知偏见、情绪和心理状态等因素会对决策产生影响。
理解这些心理因素可以帮助决策者意识到自己的偏见，并尽量消除它们。
3.环境因素：外部环境的不确定性、竞争状况、政策改变等因素会对决策产生影响。
决策者需要了解并适应不同的环境因素来做出更好的决策。
四、优化决策方法1.线性规划法：线性规划法是通过建立线性模型来寻找决策变量的最优解。
决策理论与方法
一、名词解释1、 决策分析：也称决策，就是决定一个对策，是人类的一种有目的的思维活动存在于人类的一切实践活动和人类历史的全过程中。
2、 追踪决策：是决策者在初始决策的基础上对已从事的活动、目标、方针及方案的重新调整。
3、 定性决策：指决策者在占有一定的事实资料、实验经验、理论知识的基础上，利用其直观判断能力和逻辑推理能力对决策问题进行定性分析的方法。
4、 定量决策：指决策者在占有历史数据和统计资料的基础上，运用数学和其他分析技术建立起可以表现数学关系的数学模型，并利用它进行决策的方法。
5、 系统仿真：就是根据系统分析的目的，在分析各要素性质及其相互关系的基础上，建立能描述系统结构或行为过程的、具有一定逻辑关系或数量关系的仿真模型。
6、 货币时间价值：是指货币经历一定时间的投资和再投资所增加的价值。
7、 现金流量：在投资决策中是指一个项目引起的企业现金支出和现金收入增加的数量，是指企业按现金收付实现制所反映的在一定会计期间，通过一定经济活动二产生的现金流入、现金流出情况的总称。
8、 现值：是指对未来现金流量以恰当的折现率进行折现后的价值。
9、 终值：是指现在一定量的资金在未来某一时点上的价值。
10、 年金：按一定的时间间隔支付的一系列付款。
11、 净现值：是指投资方案所产生的现金净流量以资金成本为贴现率折现之后与原始投资额现值的差额。
12、 内部收益率：就是资金流入现值总额与资金流出现值总额相等、净现值等于零时的折现率。
13、 外部收益率：是使一个投资方案原投资额的终值与各年的净现金流量按基准收益率或设定的折现率计算的终值之和相等时的收益率。
14、 风险型决策 ：是指决策者对决策对象的自然状态和客观条件比较清楚，也有比较明确的决策目标，但是实现决策目标必须冒一定风险。
15、 期望值：指一个人对某目标能够实现的概率估计。
16、 完整情报：理论上的确切可靠情报。
17、 完整情报价值：是完全信息条件下进行决策所得到的期望收益与没有这些信息的情况下选择最优方案的期望收益值之差。
多目标决策理论与方法
多目标决策理论与方法
多目标决策理论与方法是一种能够同时考虑多个目标和多个决策变量的决策模型和决策方法。
它的主要目标是在决策过程中寻找一种最优解，使得在给定的约束条件下，多个目标都能够得到最优的平衡。
多目标决策理论与方法主要包括以下几个方面：
1. 多目标决策模型：多目标决策模型是描述多个目标之间的关系和权衡的数学模型。
它可以通过建立目标函数和约束条件，并确定决策变量的取值来寻找最优解。
2. 多目标优化方法：多目标优化方法是为了求解多目标决策模型而设计的算法和技术。
它包括传统的多目标线性规划、多目标非线性规划、多目标动态规划等方法，以及基于进化算法的多目标优化方法如多目标遗传算法、多目标粒子群优化算法等。
3. 多目标决策分析：多目标决策分析是为了帮助决策者对多个目标进行评估和权衡的方法。
它可以通过建立决策树、层次分析法、模糊综合评价等方法来帮助决策者进行决策分析和决策评估。
4. 多目标决策支持系统：多目标决策支持系统是为了帮助决策者进行多目标决策而设计的计算机应用系统。
它通过结合多目标优化方法和决策分析方法，提供
了一种交互式的决策支持环境，帮助决策者进行决策方案的生成、评估和选择。
总之，多目标决策理论与方法为决策者提供了一种全面、系统和有效的决策工具，能够考虑多个目标和多个变量之间的复杂关系，帮助决策者做出更好的决策。
决策理论与方法之多属性决策
决策理论与方法之多属性决策多属性决策是决策理论与方法中的一种重要决策方法，主要用于解决具有多个评价指标的决策问题。
在实际生活和工作中，我们常常需要面对的是多因素影响下的决策问题。
多属性决策方法的应用可以帮助我们全面、客观、科学地对待问题，提高决策的准确性和决策结果的有效性。
多属性决策方法的核心思想是将决策问题中的多个属性进行定量化，并将各个属性的权重进行合理分配，最终得出综合评价结果，从而选择最优的决策方案。
在多属性决策中，常用的方法包括层次分析法、利用等价关系建立模型、TOPSIS方法等。
层次分析法是一种常用的多属性决策方法，其主要思想是将决策问题拆分成若干个子问题，并构建层次结构，通过比较不同层次的准则，得出最终的决策结果。
该方法的优点是能够考虑多个属性的重要性，并将其量化成权重，从而进行综合评估。
但是，层次分析法需要进行一系列的判断和计算，比较繁琐，容易受到主管者主观判断的影响。
利用等价关系建立模型是另一种常用的多属性决策方法，其主要思想是通过对各个属性之间的关系进行建模，从而得出最终的决策结果。
该方法的优点是能够考虑属性之间的相互影响，更加真实地反映决策问题的本质。
但是，建立等价关系模型需要对问题有一定的了解和分析能力，并且需要进行一定的计算，对于一些复杂问题来说，可能会存在一定的困难。
TOPSIS方法（Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution）是一种较为常用的多属性决策方法，其主要思想是将各个决策方案与最佳解和最差解进行比较，通过计算得出每个方案与最佳解和最差解的接近程度，并根据接近程度确定优劣排序。
TOPSIS方法具有计算简单、易于理解和应用的优点，但是在实际应用中，需要对决策问题进行一定的约束条件和假设。
综上所述，多属性决策方法是一种重要的决策理论和方法，可以帮助我们解决多因素影响下的决策问题。
决策理论与方法(精)
优先序——二元关系的种类
用R表示二元关系 传递性，若xRy, yRz则xRz 自反性reflectivity: xRx 非自反性：(Irreflexivity)非xRx 对称性(Symmetry)若zRy,则yRx 非对称性(asymmetry)若xRy，则非yRx 反对称性(anti-symmetry)若xRy且yRx则必有x = y 连通性(connectivity) completeness, Comparability：对x, y∈X xRy 或/和 yRx
向量规范化
决策理论与方法
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常用的数据预处理方法
决策理论与方法
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原始数据的统计处理
决策理论与方法
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方案筛选
优选法（Dominance、优势法）：淘汰劣 解 满意值法 属性值低于阈值，即刷。比如考研分数线 逻辑和法 属性值高于阈值，即留。 这些方法用于初始方案的预选，不能用于 方案排序。
决策理论与方法 6
多属性价值函数——基本概念
无差异类 给定a，无差异类I(a)是所有与a无差异方案的集合 偏好独立 例：购买收音机决策问题的两个属性：价格x与信 噪比y
偏好不独立 例： 菜：家常豆腐>青椒肉丝 汤：虾米豆腐汤>西红柿蛋汤 但——如果家常豆腐，则不虾米豆腐汤 边际偏好序——只有在偏好独立成立时
决策理论与方法
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线性变换——例子
决策理论与方法
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常用的数据预处理方法
决策理论与方法
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标准0-1变换
决策理论与方法
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最优值为给定区间时的变换
决策理论与方法
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最优值为给定区间时的变换
财务决策方法与理论
原值
其他
许多会计概念会误导财务决策：
财务决策的陷阱和误区(1)
从财务决策的角度看利润/净利概念的弱点：
忽视时间价值
忽视风险
忽视相关/无关成本的区别
主观性
虚假性（没有现金流的利润） 就算利润/净利数据是“真实的”也是如此！
财务决策的陷阱和误区(2)
财务决策的陷阱和误区(3)
案例—看似正确其实错误的财务决策 ： 产品类别 销售收入 变动成本 分摊的固定成本 营业利润 A 12000 6000 3000 3000 B 19000 11000 6000 2000 C 21000 18000 4000 -1000 合计 52000 35000 13000 4000 C应停产吗？（假设停产不对固定成本产生任何影响。）？
搜集与分析表外信息(2)
价格弹性（帮助定价）
01
营业杠杆（帮助鉴别风险及选择投资项目）
02
互补性（帮助选择合作甚至合并对象）
03
替代性（帮助选择竞争对手和设计特色产品）
04
产品特性：
搜集与分析表外信息(3)
其他
订单交货时间
距离
合作意愿
谁是最好的潜在供应商（全球范围）？
D
C
B
A
E
供应链：
搜集与分析表外信息(4)
投资于高风险资产就是拿未来做赌博，借债的话赌注会扩大。*
财务决策的陷阱和误区(9)
客户与市场（市场份额及其变动）
竞争对手
供应链
产品特性
成长潜力
技术平台的整合情况
其他—如非会计成本
许多表外因素比表内因素对企业更重要*
搜集与分析表外信息(1)
客户信息：
第04讲智能决策理论与方法
知识发现—空值估算
❖ 空值是指属性值未知且不可用、与其它任何值都不相同的符 号。在样本数据集中，空值在所有非主码属性中都可能出现。 空值出现的主要原因： 在信息收集时忽略了一些认为不重要的数据或信息提供 者不愿意提供，而这些数据对以后的信息处理可能是有 用的； 某些属性值未知； 数据模型的限制。
理
·粗糙集理论
·遗传算法
·据理论
·神经网络
可视化技术
数据库技术 ·面向数据集方 法 ·面向属性归纳 ·数据库统计
决策理论与方法-智能决策理论与方法
知识发现—基本概念
❖ 解释与评价阶段：
结果筛选：过滤(移去)不感兴趣的或显而易见的模式。 ❖利用描述规则特征的数值如信度、支持度或兴趣度等， 定义某个阈值，对规则进行筛选； ❖指定语义约束，规则的前件或后件只包含感兴趣的属 性，或者指定属性间的依赖性约束； ❖完全依靠用户对处理结果进行筛选。
聚类(相容关系)：聚类也叫分段，就是将数据库中的实 体分成若干组或簇，每簇内的实体是相似的。规则形式 为IF O1与O2相似 Then O1、O2在同一簇。对象相似的判 断方法有多种如距离法。典型方法：K-means
决策理论与方法-智能决策理论与方法
知识发现—基本概念
发现特征规则：特征规则是刻划某个概念的特征的断言， 它相当于分类规则的逆命题。例如病症是某种疾病的特 征。规则一般形式是：IF A类 Then 特征表达式。
抽样 数据中心
预处理
变换
数据挖掘
解释/评价
样本集
预处理结果
变换结果
挖掘结果
知识
任务描述
决策理论与方法-智能决策理论与方法
知识发现—基本概念
硕士研究生《决策理论与方法》课程教学改革尝试与探索
硕士研究生《决策理论与方法》课程教学改革尝试与探索一、引言决策理论与方法是管理学领域的重要课程之一，它涵盖了决策理论的基本概念、方法和应用，是培养学生分析和解决实际管理问题能力的重要课程。
在当前复杂多变的社会环境下，决策能力的重要性愈发凸显，因此如何通过课程教学改革来提升学生的决策能力成为了亟待解决的问题。
本文将就《决策理论与方法》课程的教学改革尝试与探索进行深入分析和探讨。
二、传统教学模式存在的问题传统的《决策理论与方法》课程教学模式通常采用“讲授-讨论-案例分析”等方式，侧重于理论知识的传授和案例的分析，理论与实践结合不紧密，学生的主体性和创造性参与较少。
这样的教学模式存在以下几个问题：1. 理论知识脱离实际：传统教学模式注重理论知识的传授，但往往缺乏实际案例和生动的教学实践，导致学生难以将理论知识与实际问题相结合，理解理论知识的深度和广度有限。
2. 学生参与度低：传统教学模式中，学生的被动接受较多，教师主导教学，学生参与度不高，教学效果有限。
3. 创新能力不足：传统教学模式未能有效激发学生的创新思维和解决问题的能力，学生对于实际决策问题的解决能力相对薄弱。
我们需要对《决策理论与方法》课程的教学模式进行改革，以提升学生的决策能力和创新能力。
三、改革尝试与探索1. 引入案例教学：案例教学是一种适合提升学生决策能力的教学方法，通过引入真实案例，充分激发学生的学习兴趣和主动性，加强学生对理论知识的理解和运用。
教师可以选取一些具有典型代表性的决策案例，用于展示和讨论，让学生将理论知识与实际问题进行结合，从而提升学生的理论水平和实践能力。
2. 开展团队合作学习：为了培养学生的团队协作和沟通能力，可以将学生分成小组，开展团队合作学习。
每个小组在教师的指导下选择一个真实的决策问题，进行调研、分析和提出解决方案，最后向全班进行汇报和讨论。
通过这种方式，不仅可以提升学生的分析和解决问题的能力，还能培养学生的团队协作意识和沟通能力。
决策理论与方法之多属性决策
决策理论与方法之多属性决策多属性决策是决策理论与方法中的一个重要分支，主要用于处理具有多个属性或标准的决策问题。
多属性决策注重综合各个属性或标准的信息，通过量化和加权的方式，对各个选择方案进行评价，从而找到最符合决策者要求的最佳方案。
多属性决策的基本框架包括问题定义、属性权重确定、方案评价和最优方案选择四个主要步骤。
问题定义是多属性决策的起点。
在这一步骤中，决策者需要明确决策的目标和各个属性或标准的要素。
例如，若要选取一家供应商，决策者可以将供应商的价格、品质、交货期等作为属性。
属性权重确定是多属性决策的关键步骤。
由于各个属性可能具有不同的重要性，因此需要对不同属性进行加权处理。
传统的方法包括主观加权法和客观加权法。
主观加权法主要依赖于决策者主观意愿，通过对不同属性进行比较排序来设定权重；客观加权法则基于统计分析或数学建模等方法，通过数据处理来确定各属性权重。
方案评价是对各个选择方案进行量化评价的过程。
在这一步骤中，可以使用评价函数、模型或指标来对各个属性进行量化和评估。
评价函数可以是线性函数、指数函数或对数函数等，可根据具体的决策问题选择适合的函数。
模型方法基于专家判断、经验法则或历史数据等，通过建立模型来对方案进行评价。
指标方法则是利用指标体系来评价方案的好坏。
最优方案选择是多属性决策的最终目标。
在这一步骤中，通常会使用其中一种决策方法或算法来确定最佳方案。
常用的方法包括加权总分法、熵权法、TOPSIS法和灰色关联法等。
加权总分法是最简单直观的方法，将各个属性的分数按权重加总，得到最终的总分，从而选择总分最高的方案。
熵权法则通过考虑属性之间的相关性，将熵指标作为属性权重的度量，从而选择最小熵的方案。
TOPSIS法则将方案与最佳方案和最差方案进行比较，根据各个属性的正负向离差距离，确定每个方案的综合指标，从而选择综合指标最大的方案。
灰色关联法则通过计算各个方案与最佳方案之间的关联度，从而选择关联度最高的方案。
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决策理论与方法
1 决策理论与方法
决策理论和决策方法是管理科学领域中重要的研究内容。
它是组
织和个体的过程，将可能的选择汇集。
它是从对对策制定中形成的定
量和定性决策。
决策理论用于描述和解释决策过程，它以不同的方式理解和描述
问题的特殊行为，从而有助于制定应对策略。
为此，它努力准备解决
方案，以实现更高效的决策。
决策方法是将决策理论应用到实际问题中，用来解决实际问题的
工具。
它可以依据决策者的行为和目标来指导策略制定，并根据当前
实际情况采用最新的决策方法来进行决策。
决策理论和方法本质上是一组影响组织的因素以及如何处理这些
因素的方法。
它是在不确定状态下，根据客观原则对业务决策进行分
析研究、决策方案制定和决策方法实施，具有良好的行动规划和决策
能力。
通过决策，组织可以由存在的复杂环境中获得新乐趣。
决策理论和方法也起着重要作用，它提供了一个更加全面的框架，有助于解决复杂的管理问题，并可以优化决策的有效性和正确性。
同时，它可以使人们的思维活跃，有利于形成一种以客观认识为主的视角。
通过一系列步骤排序目标、形成数据和信息、分析数据和信息、选择最佳方案和实施策略，可以进行有效的决策，但实现这一目标也不是一件容易的事。
在广泛的决策理论和方法的帮助下，业务决策的方向可以明确，精确和有效地实施，解决当今企业的大部分问题。
同时，也为组织长期发展奠定坚实的基础。