決策與風險的分析

⑴ 風險決策分析是什麼內容

是指決策者對決策對象的自然狀態和客觀條件比較清楚，也有比較明確的決策目標，但是實現決策目標必須冒一定風險。

在未來的決定因素，可能出現的結果不能作出充分肯定的情況下，根據各種可能結果的客觀概率作出的決策。決策者對此要承擔一定的風險。風險型問題具有決策者期望達到的明確標准，存在兩個以上的可供選擇方案和決策者無法控制的兩種以上的自然狀態，並且在不同自然狀態下不同方案的損益值可以計算出來，對於未來發生何種自然狀態，決策者雖然不能作出確定回答，但能大致估計出其發生的概率值。對這類決策問題，常用損益矩陣分析法和決策樹法求解。

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⑵ 分析和決策有什麼區別

市場分析、財務分析、敏感性分析和風險分析。詳細的，你可以去看劉秋雁編著的第二版《房地產投資分析》。我們上課就用這一本。不錯，聽老師說是同類書中較好的。你可以比較一下。

⑶ 決策風險的導致決策風險的因素

任何一種決策，都是在一定環境下，按照一定程序（流程），由單個人或多個人集內體做出的。決策不僅僅只容是一個客觀過程，還涉及大量的個人的情感以及價值判斷等主觀因素。因此，導致決策風險的因素有客觀方面的因素，也有主觀方面的因素。客觀因素如信息不充分不可預知的因素發生，決策機制不健全等，主觀因素如決策者的能力不足、受情緒、成見影響導致判斷失誤。隨著決策機制的不斷發展與完善，客觀因素在決策風險中所佔的比重將越來越小，而主觀方面因素將越來越重要。

⑷ 簡述風險決策的過程

風險決策是指存在一些不可控制的因素，有出現幾種不同結果的可能性，要冒一定風險的決策。 風險決策是在多種不定因素作用下，對2個以上的行動方案進行選擇，由於有不定因素存在，則行動方案的實施結果其損益值是不能預先確定的。「多種不定因素」在學術名詞上常稱為「自然狀態」（State of Nature) 風險決策可分為兩類：若自然狀態的統計特性（主要指概率分布）是可知的，則稱為概率型決策；若自然狀態的統計特性不知道，則稱為不定型決策。對不成熟的高新技術產業所進行的風險投資決策，有些屬於不定型決策，而有些則屬於概率型決策。 比較而言，不成熟的高新技術產業面臨風險決策的時候更多。但現實情況是，這個術語適用於所有和風險投資無關的普通人經濟生活：生活成本風險、購房風險、股市風險等等。 與風險型決策相關的概述 風險型決策是指每個備選方案都會遇到幾種不同的可能情況，而且已知出現每一種情況的可能性有多大，即發生的概率有多大，因此在依據不同概率所擬定的多個決策方案中，不論選擇哪一種方案，都要承擔一定的風險。 先驗概率：根據過去經驗或主觀判斷而形成的對各自然狀態的風險程度的測算值。 自然狀態：指各種可行方案可能遇到的客觀情況和狀態。 損益矩陣：一般有三部分組成：可行方案、自然狀態及其發生的概率、各種行動方案的可能結果。把這三部分內容在一個表上表現出來，這個表就是損益矩陣表。 不同標準的決策方法 常用的方法有：以期望值為標準的決策方法、以等概率（合理性）為標準的決策方法、以最大可能性為標準的決策方法等。 （一）各種方法描述 以期望值為標準的決策方法：以收益和損失矩陣為依據，分別計算各可行方案的期望值，選擇其中期望收益值最大（或期望損失值最小）的方案作為最優方案。設E(di)表示第 個方案的期望值；xij表示採取第i個方案，出現第j種狀態時的損益值；P(θj) 表示第j種狀態發生的概率，總共可能出現m種狀態，則期望損益的計算公式為： 以等概率（合理性）為標準的決策方法：由於各種自然狀態出現的概率無法預測，因此假定幾種自然狀態的概率相等，然後求出各方案的期望損益值，最後選擇收益值最大（或期望損失值最小）的方案作為最優決策方案。 以最大可能性為標準的決策方法：此方法是以一次試驗中事件出現的可能性大小作為選擇方案的標准，不是考慮其經濟的結果。 （二）各種方法的適用場合 1．以期望值為標準的決策方法一般適用於幾種情況： （1）概率的出現具有明顯的客觀性質，而且比較穩定； （2）決策不是解決一次性問題，而是解決多次重復的問題； （3）決策的結果不會對決策者帶來嚴重的後果。 2．以等概率（合理性）為標準的決策方法適用於各種自然狀態出現的概率無法得到的情況。 3．以最大可能性為標準的決策方法適用於各種自然狀態中其中某一狀態的概率顯著地高於其它方案所出現的概率，而期望值相差不大的情況。 風險型決策的決策樹 （一）簡述 決策樹是對決策局面的一種圖解。它是把各種備選方案、可能出現的自然狀態及各種損益值簡明地繪制在一張圖表上。用決策樹可以使決策問題形象化。 （二）決策樹圖的製作步驟 1．繪出決策點和方案枝，在方案枝上標出對應的備選方案； 2．繪出機會點和概率枝，在概率枝上標出對應的自然狀態出現的概率值； 3．在概率枝的末端標出對應的損益值，這樣就得出一個完整的決策局面圖。 （三）決策樹圖的分析 決策樹圖的分析程序是先從損益值開始由右向左推導，稱為反推決策樹法。 風險決策的敏感性分析 （一）簡述 在決策過程中，自然狀態出現的概率值變化會對最優方案的選擇存在影響。概率值變化到什麼程度才引起方案的變化，這一臨界點的概率稱為轉折概率。對決策問題做出這種分析，就叫做敏感性分析，或者叫做靈敏度分析。 （二）敏感性分析的步驟 1．求出在保持最優方案穩定的前提下，自然狀態出現概率所變動的容許范圍； 2．衡量用以預測和估算這些自然狀態概率的方法，其精度是否能保證所得概率值在此允許的誤差范圍內變動； 3．判斷所作決策的可靠性。 風險決策的的方法 一、效用概率決策方法 效用概率決策方法是以期望效用值作為決策標準的一種決策方法。 效用：決策人對於期望收益和損失的獨特興趣、感受和取捨反應就叫做效用。效用代表著決策人對於風險的態度，也是決策人膽略的一種反映。效用可以通過計算效用值和繪制效用曲線的方法來衡量。 效用曲線：用橫坐標代表損益值，縱坐標代表效用值，把決策者對風險態度的變化關系繪出一條曲線，就稱為決策人的效用曲線。 二、連續性變數的風險型決策方法 連續性變數的風險型決策方法是解決連續型變數，或者雖然是離散型變數，但可能出現的狀態數量很大的決策問題的方法。連續性變數的風險型決策方法可以應用邊際分析法和標准正態概率分布等進行決策。 方法的思想：設法尋找期望值作為一個變數隨備選方案依一定次序的變化而變化的規律性，只要這個期望值變數在該決策問題定義的區間內是單峰的，則峰值處對應的那一個備選方案就是決策問題的最優方案。這個方法類似於經濟學中的邊際分析法。 三、馬爾科夫決策方法 馬爾科夫決策方法就是根據某些變數的現在狀態及其變化趨向，來預測它在未來某一特定期間可能出現的狀態，從而提供某種決策的依據。馬爾科夫決策基本方法是用轉移概率矩陣進行預測和決策。 轉移概率矩陣：矩陣各元素都是非負的，並且各行元素之和等於1，各元素用概率表示，在一定條件下是互相轉移的，故稱為轉移概率矩陣。如用於市場決策時，矩陣中的元素是市場或顧客的保留、獲得或失去的概率。P(k)表示 步轉移概率矩陣。

⑸ 什麼是決策分析

決策分析，一般指從若干可能的方案中通過決策分析技術，如期望值法或決策樹法等，選擇版其一的決策過程的權定量分析方法。
決策分析一般分四個步驟：(1)形成決策問題，包括提出方案和確定目標；(2)判斷自然狀態及其概率；(3)擬定多個可行方案；(4)評價方案並做出選擇。常用的決策分析技術有：確定型情況下的決策分析，風險型情況下的決策分析，不確定型情況下的決策分析。

⑹ 確定型決策、非確定型決策和風險型決策三者的區別

存在著決策人希望達到的一個明確目標，只存在一個確定的自然狀態。

在實際決策中，有些客觀條件不由決策者控制，這類問題稱為非確定型決策

風險型決策：是指決策者對決策對象的自然狀態和客觀條件比較清楚，也有比較明確的決策目標，但是實現決策目標必須冒一定風險。

⑺ 決策風險的介紹

決策風險，是指在決策活動中，由於主、客體等多種不確定因素的存在，而導致決策活動不能達到預期目的的可能性及其後果。降低決策風險，減少決策失誤，一直以來都是為人們所關注和探討的問題。

⑻ 用決策樹的方法進行決策風險分析

決策樹學習是機器學習方法中的一種。這種方法將習得的訓練集函數表示內成樹結構，通過它來近似離散容值的目標函數。這種樹結構是一種有向樹，它以訓練集的一個屬性作節點，這個屬性所對應的一個值作邊。決策樹一般都是自上而下的來生成的。每個決策或事件（即自然狀態）都可能引出兩個或多個事件，導致不同的結果，把這種決策分支畫成圖形很像一棵樹的枝幹，故稱決策樹。選擇分割的方法有好幾種，但是目的都是一致的：對目標類嘗試進行最佳的分割。從根到葉子節點都有一條路徑，這條路徑就是一條「規則」。決策樹可以是二叉的，也可以是多叉的。對每個節點的衡量：1) 通過該節點的記錄數2) 如果是葉子節點的話，分類的路徑3) 對葉子節點正確分類的比例。有些規則的效果可以比其他的一些規則要好。決策樹對於常規統計方法的優缺點優點：1)可以生成可以理解的規則。2)計算量相對來說不是很大。3)可以處理連續和種類欄位。4)決策樹可以清晰的顯示哪些欄位比較重要缺點：1) 對連續性的欄位比較難預測。2) 對有時間順序的數據，需要很多預處理的工作。3) 當類別太多時，錯誤可能就會增加的比較快。4) 一般的演算法分類的時候，只是根據一個欄位來分類。

⑼ 風險型決策與非確定型決策的區別主要在於

不確定性下的決策

風險和不確定是兩個重要的概念，人們日常生活很多方面都會風險和不確定性，需要在不確定性下進行決策。對風險和不確定性的研究，最常見的是用數理統計進行分析。在數據統計裡面，有很多基礎的概念都跟風險和不確定相關。

1 期望損失和方差

隨機變數是具有不確定性結果的變數，變數可以是離散的也可以是連續的。可以包含某一特定價值和可以包含任意價值。如果選擇一個隨機變數的樣本數，我們可以繪制整個隨機變數的可能型分布，最常見的有正態分布，帕累托分布等。根據隨機變數的統計分布情況，我們可以預測特定事件的發送概率和產生特定值的信息，這就是風險定價的數理基礎。

期望值(Expected Value)是給定某一事件發生的概率計算出來的。其計算公式表示為：

其中xi,表示發生概率，pi表示發生結果。

概率分布的期望值代表了結果的平均水平。

從純粹損失的角度，我們可以建議一個損失的概率分布，損失分布的期望值相當於預期損失。保險公司在過往的經營過程中，積累了大量的損失數據作為及保險精算定價的基礎。

2 方差和標准差

方差，也成為標准差，（標准差等於方差開平方）。這個指標可以反映結果偏離預期期望值的程度。公式表示為：

期望值
其中 為期望值，xi,表示發生概率，pi表示發生結果

標准差等於方差開平方根，方差越小，在實際結果與期望值非常接近，如果方差較大，則可能與期望值較達且難以預測。我們想要考察一個損失觀察值落在特定區間范圍的可能性時，可以使用標准差，比如一個觀測值落在正負1標准差的概率是68%，落在正負1.96個標准差的概率是95%，因此，68%，95% 也可以成為置信區間。