决策方法应用结果分析

‘壹’ 列举两种决策方法及其使用

l．德尔菲法

德尔菲是古希腊传说中的神谕灵验，可以预卜未来的阿波罗神殿所在地。管理中借用德尔菲来比喻高超的决策能力。德尔菲法是直观预测法的一种，它要求先由预测机构选定专家，通过书面的方式向这些专家提出所要预测的问题，得到答复后，将意见集中整理，然后匿名反馈给各位专家，再次征询意见，然后再加以综合和反馈。如此多次循环，最终得到一个比较一致并且可靠性较大的预测结果。

2．头脑风暴法

头脑风暴法又称专家会议决策法，是指依靠一定数量专家的创造性思维来对决策对象本来的发展趋势及其状况作出集中的判断。

3．回归分析法

回归分析法是根据事物发展变化的因果关系，运用处理变量数学原理对事物的未来发展进行预测的方法。事物之间的因果关系有两类：一是确定的函数关系（如牛顿定律、欧姆定律等表述的变量之间的关系）。二是非确定的关系，即变量之间既存在着密切关系，又不能由一个变量的值精确地求出另一个变量的值，对于这种关系应当运用回归方程，通过大量统计数据的分析，找到它们之间相关性的关系，预见其未来的发展状况。

4．系统工程方法

系统工程方法是一门基本的决策技术。它把所要处理的问题和情况加以分门别类，确定边界，又强调把握各门类之间和各门类内部诸要素之间的内在联系和完整性、整体性，否定片面和静止的方法。在此基础上，它没有遗漏而有区别地针对主要问题、主要情况和全过程，运用有效工具进行全面的分析和处理。

优点：1、回归分析法在分析多因素模型时，更加简单和方便； 2、运用回归模型，只要采用的模型和数据相同，通过标准的统计方法可以计算出唯一的结果，但在图和表的形式中，数据之间关系的解释往往因人而异，不同分析者画出的拟合曲线很可能也是不一样的；3、回归分析可以准确地计量各个因素之间的相关程度与回归拟合程度的高低，提高预测方程式的效果；在回归分析法时，由于实际一个变量仅受单个因素的影响的情况极少，要注意模式的适合范围，所以一元回归分析法适用确实存在一个对因变量影响作用明显高于其他因素的变量是使用。多元回归分析法比较适用于实际经济问题，受多因素综合影响时使用。
缺点：
有时候在回归分析中，选用何种因子和该因子采用何种表达
式只是一种推测，这影响了用电因子的多样性和某些因子的不可测性，使得回归分析在某些 情况下受到限制。

头脑风暴－－四大原则、四大步骤及五大规则
四大原则：
1：围绕着一个中心议题，畅所欲言
2：在容许的时间内，尽量收集更多的观点
3：不要对观点作任何的评价，无论是好的还是坏的
4：在别人观点的基础上，提出更加完善的观点

四大步骤：
1：确定中心议题
2：确定参与的人（于议题相关的对议题感兴趣的）和人数（一般6－8人）
3：展开头脑风暴（参见五大规则）
4：整理
a：对观点进行分类，将相近的观点合并
b：制定评价指标，评价所有的观点，从而确定合理的并付之行动

五大规则：
1：头脑风暴分成几个轮回（视具体情况而定），每个轮回每个与会者提出一个观点，如果没有则本轮轮空等待下一轮
2：不要对提出的观点作任何的解释
3：每一轮结束后，要对中心议题进行回顾，确保与会者提出的观点符合中心议题
4：要将观点记录下来，组织者要对每个观点进行概述，确保组织者与观点提出者保持一致性
5：制造一些幽默，保持一个积极的、活跃的气氛

‘贰’ 决策方法有哪些

主要的决策方法有：

1、综合评分法

指通过选择对不同的决策方案影响都比较大的经济技术指标，根据在整个方案中所处的地位和重要性，确定各个指标的权重，在对各个方案的指标进行评分，最后跟据权重进行加权计算得出总分数，以总分数的高低选择决策方案的方法。

2、比较分析法

是将不同的方案所反映的经营目标实现程度的指标数值进行对比，从中选出最优的方案的一种方法。

主要的集体方法：

3、名义群体法

指在决策过程中对群体成员的讨论或人际沟通加以限制，确定主题之后进行会议，群体成员全部出席会议，首先进行个体决策，独立地写下对问题的看法，然后将自己的想法提交给集体，并向大家说明自己的想法。

4、特尔菲法

这种方法是采用匿名的方式，通过几轮函询来征求专家的意见，组织预测小组对每一轮的意见进行汇总整理后，作为参考再发给各位专家，供他们分析判断来提出新的论证。在经过几轮反复后，专家意见趋于一致，最后就供决策者进行最后的决策。

(2)决策方法应用结果分析扩展阅读

决策方法的必要性：

参与决策是培养管理人员的最好方法，比如某项工作涉及企业策略问题，年轻的管理人员通过参与决策可以逐渐熟悉公 司所面临的关键问题。

集体决策的方法还打破了一些部门之间的壁垒，促进了部门之间的协调。集体决策比个人决策更加民主，有年龄不同、经历不同、观点不同的人参加，可以鼓励管理人员采用比个人决策更多的 选择方案。

决策的基本原则：

1、可行性原则

2、瞄准和差异原则（准备备选方案是需要运用的原则）

3、“两最”、预后和时机原则（方案选优是运用）

4、跟踪和反馈原则（在决策实施过程中运用）

5、外脑和经济原则 （在决策的全过程必须运用）

6、系统原则

参考资料来源：网络-决策

网络-管理学

‘叁’ 什么是决策分析

决策分析，一般指从若干可能的方案中通过决策分析技术，如期望值法或决策树法等，选择其一的决策过程的定量分析方法。主要应用于大气科学中的动力气象学等学科。

决策分析一般分四个步骤：
(1)形成决策问题，包括提出方案和确定目标；
(2)判断自然状态及其概率；
(3)拟定多个可行方案；
(4)评价方案并做出选择。

常用的决策分析技术有：确定型情况下的决策分析，风险型情况下的决策分析，不确定型情况下的决策分析。
（1）确定型情况下的决策分析。
确定型决策问题的主要特征有4方面：一是只有一个状态，二是有决策者希望达到的一个明确的目标，三是存在着可供决策者选择的两个或两个以上的方案，四是不同方案在该状态下的收益值是清楚的。确定型决策分析技术包括用微分法求极大值和用数学规划等。

（2）风险型情况下的决策分析。
这类决策问题与确定型决策只在第一点特征上有所区别：风险型情况下，未来可能状态不只一种，究竟出现哪种状态，不能事先肯定，只知道各种状态出现的可能性大小（如概率、频率、比例或权等）。常用的风险型决策分析技术有期望值法和决策树法。期望值法是根据各可行方案在各自然状态下收益值的概率平均值有大小，决定各方案的取舍。决策树法有利于决策人员使决策问题形象化，可把各种可以更换的方案、可能出现的状态、可能性大小及产生的后果等，简单地绘制在一张图上，以便计算、研究与分析，同时还可以随时补充和修正。

（3）不确定型情况下的决策分析。
如果不只有一个状态，各状态出现的可能性的大小又不确知，便称为不确定型决策。常用的决策分析方法有：
①乐观准则。
比较乐观的决策者愿意争取一切机会获得最好结果。决策步骤是从每个方案中选一个最大收益值，再从这些最大收益值中选一个最大值，该最大值对应的方案便是入选方案。
②悲观准则。
比较悲观的决策者总是小心谨慎，从最坏结果着想。决策步骤是先从各方案中选一个最小收益值，再从这些最小收曾值中选出一个最大收益值，其对应方案便是最优方案。这是在各种最不利的情况下又从中找出一个最有利的方案。
③等可能性准则。
决策者对于状态信息毫无所知，所以对它们一视同仁即认为它们出现的可能性大小相等。于是这样就可按风险型情况下的方法进行决策。

‘肆’ 管理学原理中决策的主要方法

满意原则。决策遵循的是满意原则，而不是最优原则，为什么不是最优呢，因为对决策者来说，要使决策达到最优必须要做到：(1)获得与决策有关的全部信息;(2)真实了解全部信息的价值所在，并据此制定所有可能的方案;(3)准确预期到每个方案在未来的执行结果。通过这些条件可以得知，决策者在现实社会中进行决策时，因为每个人的能力是有限的，决策者很难获得与决策相关的全部信息，只能制定出数量有限的方案，一般也很难确切的把握每个方案的执行结果。三个条件无论哪一个都不可能完全做到，更何况三者都要满足，所以，在尽可能多的选择情况下，选择一个满意的方案即可。

2、系统原则。该原则强调决策者在进行决策时应该将各子系统的特性放到系统的整体中去权衡，用整体系统的特征和总目标去协调各子系统的目标，形成整体优化，站在一个全局的高度去考虑问题，进行决策，这样决策的结果才是较为完整的。

3、信息原则。管理者在决策时离不开信息，信息的数量和质量直接影响决策水平。信息数量太多，容易让人眩晕，找不到对决策有用的信息;如果信息数量太少，那么决策的结果容易偏颇，所以，适量的信息是最好的。毋庸置疑的是，信息的质量当然越高越好。这就要求管理者在决策之前以及决策过程中尽可能地通过多种渠道收集有用的信息，并系统地对搜集到的信息进行归纳整理、比较、选择和加工，最终作为决策的有效依据，为更好的决策服务。

4、预测原则。预测原则相对简单，它是指通过科学的预测，对未来事件的发展趋势和状况进行描述和分析，做出有根据的假设和判断，为决策提供科学依据和准则。决策的正确与否，很大程度上取决于对未来后果所作判断的正确程度。

5、比较优选原则。该原则有两层含义，比较是指方案提出过程是经过系统分析和综合，确定多个达到预定目标的方案;优选是指从多个备选方案中选择满意方案的决断过程。决策者只能在方案的利弊之间进行合理的选择。

6、反馈原则。它指根据变化了的实际情况和实践结果，对初始决策作出相应的调整或改变，使决策趋于合理的原则。反馈原则是实现动态平衡、提高决策质量以及实现决策科学化的保证。

7、效益原则。决策不能不做成本效益分析，决策的目标是以较低的成本获取较高的收益。当然，这种收益不能单纯以金钱作为衡量标准，决策既要讲经济效益，也要讲社会效益。

‘伍’ 如何运用决策理论解决问题

决策理论方法主要有定性决策和定量决策。
定性决策方法主要包括头脑风暴法、专家会议法、德尔菲法和电子会议法等等，定性决策的运用就不详说了。
定量决策主要有线性规划法、盈亏分析法、表格法和决策书法等等，主要说一下决策树法吧，这个很多都能用得到。
（1）决策树法

风险决策是指在不确定情况下的决策，在工商企业经营中经常需要进行风险决策，决策树法是风险决策中应用最广、效果最显着的方法。

决策树是决策问题的图形表达，对分析多阶段的决策问题十分有效，它指明了未来的决策点和可能发生的偶然事件，并用记号标明各种不确定事件可能发生的概率，它把可行方案、所冒风险及可能的结果直观地表达出来。 举例说明：预计今后几年市场对某公司产品的需求会扩大（概率0.7），但也存在销售量减少的可能（概率0.3）。公司面临几种可能的选择：
第一，扩建厂房更新设备，若以后公司产品的需求量扩大，公司将成为市场领先者，获得很大收益；若需求量减少，公司将亏损。
第二，使用老厂房，更新设备，无论需求量大小，公司都有一定的收益，只是收益大小问题。
第三，先更新设备，若销路好，再扩建厂房，主要问题是两次投资总和大于一次投资。

以上问题是现实问题的极大简化，但可以使我们对决策树有一个基本理解，当然决策树也能用于复杂问题的决策。上述问题的三种可行方案的具体情况见表：

现在看看如何根据这些情况选择最佳方案。根据三种可行方案情况画出决策树：
由决策点引出的若干条树枝称为方案枝。由状态结点引出的若干条树枝称为状态枝，状态枝上标明状态的情况和可能的概率。本例有两个决策，决策I是当前扩建厂房更新设备还是仅更新设备；决策II是一年后销路好时是扩建厂房增加设备还是维持原状。各状态结点的期望收益如下：

结点④：100×1.0×4 = 400（万元）
结点③：300×1.0×4－400 = 800（万元）
由于800＞400，所以决策II择扩建厂房增加设备。

结点②：（60×0.3×5＋100×0.7×1＋800×0.7）－400 = 320（万元）
结点①：[300×0.7×5＋(－50)×0.3×5] －700 = 275（万元）
决策结果为目前仅更新设备，并不急于扩建厂房，因为状态结点②的预期收益320万元大于状态结点①的预期收益275万元。

‘陆’ 如何使用最常用的决策方法

因此，决策者既要考虑数学模型中对决策有用的东西，也要强调人的因素在决策中的作用，即“硬技术”方法与“软科学”方法要合二为一，灵活运用。现代决策方法概括起来主要有两大类：一类属于“硬技术”方法（计量决策方法），另一类属于“软科学”方法（主观决策方法）。“硬技术”方法大多用于数量化决策，采用量化和数学模拟分析；“软科学”方法大多用于非数量化决策，主要对决策者的决策行为进行分析。1．“硬技术”方法“硬技术”方法是以数理统计、数学模型和量化指标为基础，使决策具有科学、精确的特点。常用的“硬技术”方法有决策树法、排队分析法、模拟法等。（1）决策树法。决策树法是利用了概率论的原理，并且利用一种树形图作为分析工具。其基本原理是用决策点代表决策问题，用方案分枝代表可供选择的方案，用概率分枝代表方案可能出现的各种结果，经过对各种方案在各种结果条件下损益值的计算比较，为决策者提供决策依据。（2）排队分析法。在许多情形下，人们对于排队买票或在饭店里排队等待就餐感到很无奈。拉奇（Ruch）发现排队论可应用于多种情形，如社团服务、机场、零售店和医院。排队论运用数学方法使等待的队列与提供的服务之间保持平衡。只要存在非稳定的需求，就会产生排队现象，这时管理者必须决定如何处理这种情况。如果排队等候的人得不到快速的服务，他们可能会去别的地方。另外，如果任何时候都动用所有的设施来保证提供快速的服务，这对一个公司来说可能是不经济的。因此管理者必须确定什么时候提供这种服务，什么时候只维持有限的或常规的服务。在这种情况下，排队论被用来帮助解决问题，通过运用数学公式为这类问题提供答案。应用公式可以得出适宜的排队长度及与此相关的成本。（3）模拟法。模拟法是通过建模技术对真实的或已经存在的系统进行模拟。这些模拟模型在评价备选方案和选择最优方案时是很有用的。建筑物的设计蓝图就是一个模拟的例子。近年来，电子计算机已被广泛地运用到模拟技术中。角色扮演、案例教学以及试验飞机模型都是模拟技术应用的一些形式。当某种情形含有许多变量和限制条件时，模拟技术就会运用到数学方法中。2．“软科学”方法“软科学”方法是直接利用人的知识、经验和能力，对问题进行分析综合而做出的主观判断。常用的“软科学”方法有头脑风暴法、德尔菲法、方案前提分析法、提喻法等。（1）头脑风暴法。头脑风暴法亦称畅谈会，是通过会议的形式，邀集有关专家就某一问题敞开思想，畅所欲言，从中收集决策方案或评估方案的方法。头脑风暴法分直接头脑风暴法和质疑头脑风暴法两种。直接头脑风暴法是集中专家进行专题研究的一种形式。会议在非常融洽和轻松的气氛中进行。会议有四条规定：一是鼓励每个人独立思考、开阔思路、自由发言；二是欢迎提出大量的方案；三是对别人提的方案不批评、不反驳、不作结论；四是可以结合别人的意见进行思维，补充或发展自己的意见。直接头脑风暴法的特点是鼓励创新和集思广益的决策方案。质疑头脑风暴法采取和直接头脑风暴法大体相同的会议形式。其不同之处在于：专家不是提出方案，而是对已经系统化的方案和设想提出质疑。质疑头脑风暴法的运用可以弥补方案设计中思考的不周，帮助决策者分析评估方案。（2）德尔菲法。德尔菲法又称专家意见法，是20世纪50年代初由美国着名咨询机构兰德公司发明的一种方法。德尔菲这一名称起源于古希腊有关太阳神阿波罗的神话。传说中阿波罗具有预见未来的能力，因此，这种预测方法被命名为德尔菲法。德尔菲法依据系统的程序，采用匿名发表意见的方式，即专家之间不得互相讨论，不发生横向联系，只能与调查人员发生关系，通过多轮次调查专家对问卷所提问题的看法，经过反复征询、归纳、修改，最后汇总成专家基本一致的看法，作为预测的结果。这种方法具有广泛的代表性，较为可靠。由于德尔菲法是以匿名及书信的方式进行的，因此避免了专家们聚集一堂时彼此产生的心理作用。但是，德尔菲法也有其不足之处。一方面用书信的方式咨询意见，使问题的讨论受到了很大的限制；另一方面，如果组织者不能很好地理解专家的意见，就有可能出现整理误差。（3）方案前提分析法。方案前提分析法是通过分析、评估决策方案赖以成立的前提，从而达到分析、评估决策方案本身的方法。由于方案前提分析法不是讨论方案本身，而是讨论方案的前提，这样就能较好地避免决策中一些人为因素的消极影响。方案前提分析法的关键在于找出方案的前提。另外，在讨论时对前提成立的条件要尽量刨根究底，以求对方案合理可行的根据了解得更详细、透彻。（4）提喻法。提喻法是通过讨论从其他角度提出的与方案有关或类似的其他方案，借助类比达到分析评估方案目的的方法。提喻法是20世纪60年代由美国学者哥顿首创的一种决策方法，因而也称哥顿法。提喻法主要包括两种具体的方法：一是将决策问题分为几个局部问题，只让与会者讨论其中的某些问题；二是采用类比的方法，即不讨论决策问题本身，而讨论与之相似的问题，以得出同样适用的结论。由于运用提喻法可以隐瞒决策问题的真相，因而可以防止与会者因个人利害关系而产生消极影响。同时还有利于与会者从新的角度和侧面探讨问题，进行创造性思维，避免他们囿于成见而束缚思想。企业管理的决策程序及其步骤并非一成不变，管理者在实际应用中要灵活掌握；企业管理中的决策方法也并不是独立的，应当注意“软”、“硬”结合，各尽所长，针对不同类型的决策问题，综合使用各种合适的方法，为企业决策更好地服务。学习要点：“硬技术”方法：决策树法；排队分析法；模拟法。“软科学”方法：头脑风暴法；德尔菲法；方案前提分析法；提喻法。

‘柒’ 如何运用决策树进行决策分析

决策树分析法是通过决策树图形展示临床重要结局，明确思路，比较各种备选方案预期结果进行决策的方法。

决策树分析法通常有6个步骤。

第一步：明确决策问题，确定备选方案。对要解决的问题应该有清楚的界定，应该列出所有可能的备选方案。

第二步：绘出决策树图形。决策树用3种不同的符号分别表示决策结、机会结、结局结。决策结用图形符号如方框表示，放在决策树的左端，每个备选方案用从该结引出的]个臂(线条)表示；实施每一个备选方案时都司能发生一系列受机遇控制的机会事件，用图形符号圆圈表示，称为机会结，每一个机会结司以有多个直接结局，例如某种治疗方案有3个结局(治愈、改善、药物毒性致死)，则机会结有3个臂。最终结局用图形符号如小三角形表示，称为结局结，总是放在决策树最右端。从左至右机会结的顺序应该依照事件的时间先后关系而定。但不管机会结有多少个结局，从每个机会结引出的结局必须是互相排斥的状态，不能互相包容或交叉。

第三步：明确各种结局可能出现的概率。可以从文献中类似的病人去查找相关的概率，也可以从临床经验进行推测。所有这些概率都要在决策树上标示出来。在为每一个机会结发出的直接结局臂标记发生概率时，必须注意各概率相加之和必须为1.0。

第四步：对最终结局用适宜的效用值赋值。效用值是病人对健康状态偏好程度的测量，通常应用0-1的数字表示，一般最好的健康状态为1，死亡为0。有时可以用寿命年、质量调整寿命年表示。

第五步：计算每一种备远方案的期望值。计算期望值的方法是从"树尖"开始向"树根"的方向进行计算，将每一个机会结所有的结局效用值与其发生概率分别相乘，其总和为该机会结的期望效用值。在每一个决策臂中，各机会结的期望效用值分别与其发生概率相乘，其总和为该决策方案的期望效用值，选择期望值最高的备选方案为决策方案。

第六步：应用敏感性试验对决策分析的结论进行测试。敏感分析的目的是测试决策分析结论的真实性。敏感分析要回答的问题是当概率及结局效用值等在一个合理的范围内变动时，决策分析的结论会不会改变。

‘捌’ 谁知道如何运用成本决策方法进行分析

1、新产品开发的决策分析
新产品开发的决策主要是利用企业现有剩余生产能力或老产品腾出来的生产能力开发新产品，对不同新产品开发方案进行的决策.这时，应采用差量损益分析法。
2、亏损产品应否停产决策分析
某种产品发生亏损是企业经常遇到的问题。亏损产品按其亏损情况分为两类，一是实亏损产品，即销售收入低于变动成本，这种产品生产越多，亏损越多，必须停止生产；但如果是国计民生急需的产品，应从宏观角度出发，技术亏损仍应继续生产；另一类是虚亏损产品，即销售收入高于变动成本，这种产品对企业还是有贡献的，应分别不同情况进行决策。这时，应采用差量损益分析法。
3、半成品是否进一步加工决策分析
半成品是企业连续生产的中间产品，有的既可以直接出售，也可以对其进一步加工后再出售，如纺织业的棉纱等。当然，完工产品的售价要比半成品售价高些，但继续加工要追加变动成本，有时还可能追加固定成本。对于这类问题的决策，需视进一步加工后增加的收入是否超过进一步加工过程中追加的成本而言，如果前者大于后者，则继续加工方案较优；反之。如果前者小于后者，则应选择直接出售半成品的方案。需要注意的是，决策中必须考虑半成品与产成品数量上的投入产出关系，以及企业现有的进一步加工能力。这时，应采用差量损益分析法。
4、联产品是否进一步加工决策分析
联产品是指利用同一材料，经过同一加工过程生产出来的若干种经济价值较大的多种产品的总称。通常联产品产出结构比较稳定，在分离后，有的联产品可以直接出售，有的可以继续加工再出售。联产品分离前的成本称为联合成本；分离后的继续加工的成本称为可分成本。进行此类问题的决策与半成品是否继续加工的决策类似，联产品分离前的联合成本属于沉没成本，决策中不予考虑，只有继续加工发生的可分成本才是决策相关的成本。这时，应采用差量损益分析法。
5、合理组织生产的决策分析
6、零部件自制或外购的决策分析
企业零部件的取得有两个途径，一是自制，一是外购。在既可自制又可外购的情况下，从节约成本的角度讲，就存在是自制合算还是外购合算的问题。这类问题的决策不需考虑原有的固定成本，它属于沉默成本，与决策无关，只要比较两个不同方案的相关成本即可。这时，应采用相关成本法。
7、采用几种工艺的决策分析
企业生产的产品或零件可能采用几种不同的方案进行生产或加工。在选择比较先进的生产方案时，一般设备比较先进，其单位变动成本可能较低，但固定成本会很高；而选择比较落后的生产工艺方案时，虽然固定成本较低，但单位变动成本却较高。不同工艺方案的选择与一定的产销量范围相联系。对于这类问题的决策可采用成本无差别点法进行分析比较。
8、最佳订货批量的决策分析
实际经营中，企业为了不使生产中断，需保持一定的存货，这样某种存货就存在全年采购几次，每次采购多少的问题，即订货批量（Q）的决策问题。与订货批量相关的成本是订货成本和储存成本。
9、最佳生产批量的决策分析
成批生产企业通常存在全你那应分几批组织生产，每批应生产多少件产品最为经济合理的决策问题。这类问题的决策类似于最佳订货批量的决策，可以利用边际分析法进行决策。
10、最佳质量成本的决策分析
产品质量是产品的生命，产品质量好，则产品畅销；否则，质量差，则产品滞销。但过高且过剩的质量会使产品成本上升，从而导致企业的利润下降，因此存在产品最佳质量成本的决策问题。

‘玖’ 决策的主要方法有哪些

两人同兼一职的现象是不存在的。同样，在晋升时，必须一个是胜利者，一个是失败者。

在瞬息万变的经营环境中，企业家要为自己的企业航船把握正确的方向，仅靠你的生活经验和直观感觉是不行的，要借助于现代成熟的定量分析方法，用以检验经验与直感的可靠性和正确性，并根据定量分析结果，进行正确的决策。哈佛商学院的管理经济学课程，教给学生们如何将主观的定性判断，与客观的定量分析相结合进行经营决策的技能。学生们通过这门课的学习，理解了定量分析对于决策的重要性。

哈佛认为，企业经营者，要做好企业的决策，必须了解企业三种经营状态。它们是“零和游戏”、“囚犯两难”和“自然淘汰”。企业面临的多数经营情况，都可归为这三种游戏类型。企业家须判断经营状况属于哪种游戏，从而决定应该采取的行动模式。

“零和游戏”就是一方得分他方失分，即合计为零的游戏。所有竞争项目都有价值，胜者得到价值。

掷硬币可谓典型的零和游戏。正面朝上，背面自然朝下。一方取胜，他方定败。这样便产生了零和游戏。同样，赌赛马、赛狗也可以说是零和游戏的一种。赌赛马取胜的人，从负者手中得到了钱，即赌注和找还钱的总和（当然要交跑道、维护费、赢马所有者的奖金、税款等）是零。

在企业中也是如此，两人同兼一职的现象是不存在的。同样，在晋升时，必须一个是胜利者，一个是失败者。

的确，在这种零和游戏中，选手可选择的战略只是一个，那就是取胜，另无他法。各选手必须竭尽全力，胜利者独享战利品，因此在这里毫无妥协的余地，谈判也毫无意义。

在“囚犯两难”的场合，如果各位参赛者都不想独占好处，那么全体选手就能得到最好的结果。如果大家齐心协力，就能取得对众人来说是最好的结局。如果每个人都姿意妄为，得到的将是最坏的结果。

犯人A、B分别在两间房子内受审。检察官要判犯人无期徒刑，由于种种原因暂时不能判决，于是，检察官向他们两人暗示：如果犯人坦白，省去了法院的时间和经费，就可以得到减刑。如果其中的一个囚犯坦白，提供了证词，此犯人就可得到特别减刑。但是实际上，如果二人都坦白，证词便无用了，所以不能得到相应的减刑。

假设犯人A坦白并提供了证词，但犯人B没有坦白，那么犯人A判刑10年，犯人B就会被判无期徒刑；反之，如果犯人B坦白并作证，犯人A缄默不语的话，则犯人B判10年刑，犯人A则判无期徒刑。如果二人都坦白，省去了二审费用，二人都会被判20年刑。但是假如二人都不坦白，就会因证据不足被免予起诉。

如上所述，如果二人相互配合都不坦白，就能得到最好的结果。然而，二人却分别被关在不同房间里受审，由于对对方不信任，二人都希望因自己坦白而减刑，这也许便招致了最坏的结果。只有信任对方，形成互相配合的状态时，犯人矩阵作战才能成功。

美国航空业在80年代中期，就陷人了这种“犯人两难”矩阵的状况。在实行严厉的管理措施时期，航空公司为缓和价格的航线竞争，就采取了相应措施。但是，管制措施一旦废除，各航空公司便想方设法增加哪怕是数目很少的飞行次数，各航空公司相对降价，来实现自己最大利润的欲望。其结果是，几乎所有的航空公司都得到了最坏的结果。原因是，各航空公司在管制措施取消以前，与职工订立了长期的工作合同，从而无法削减劳务成本。可如果航空公司都一起提高价格，整个航空公司的效益就会大为改观。但是，对消费者来说，幸运的是，在反托拉斯法中，已明确地禁止这样的价格协定。

“自然淘汰”是结婚或其他所有亲密关系中都存在的窘境。游戏中的选手A，希望得到与选手B同样的最好结果。这时对方如果放弃对最好结果的追求、，那么选手A就达到目的了。反之，选手B也亦然。

很多公司为满足各种特定的市场需求而制造产品，但实际上，往往只有一种产品幸存下来。这是因为生产方面的固定费用很高，各公司为了从投资中得到利益，就必须拥有较大的市场占有率。

在商场实战中，为了不让竞争对手进入市场，利害相关者之间的交流和暗示，就具有决定的作用了。让失败可能性很大的人在市场上竞争，是任何当事者都不喜欢的。因此，很多时候，将今后要投放市场的产品消息告诉竞争对手，使其放弃市场竞争，是一种明智而有效的方法。了解究竟谁弃权的最有效的手段，是你自己第一个进入市场。

因为不可能详细叙述所有的分析，我们这里所介绍的框架，只能将复杂的决策，分解为最简单的要素。这是应用于各种职能规范中所必需的决策方法。

管理经济学是数量分析类型学生们喜欢的科目。这是因为在分析过程中；他们可能会发现意想不到的“正确”答案。但是，习惯用主观判断和常识进行决策的学生们，也热衷于学习数量化方法和逻辑分析方法。利用数量分析法，可以避免片面性增加其准确性和可靠性。明白了一个很有趣的道理，那就是，要使决策的数量化过程正确而有效，你必须具备一种靠直觉判断各相关要素的能力。

虽然不能否认优秀的判断力和决策的关键，但管理经济学讲座的目的，是教授在若干个选择方案中，判断哪种方案最为合适的方法。哈佛将送给你一个理想的答案，送给你一个基本的方法。学生学到的定量化技术，适用于正确评价候补方案的价值；预测不确定的未来；防范风险的对策；并用游戏来预测竞争者的反应用线性规划法进行资源配置等等。

管理经济学不仅教授判断方案是否得当的方法，而且对如何向他人明确地表达自己的思考过程也有重大作用。用决策方法的一个最大好处是，如果在分析者之外，可以根据情况做出反应并能把所分析情况资料化，如果有人与分析家做出了不同的预测，是否应采取不同的行动方案，利用决策树方法便可一目了然地明确。所以，决策树利于传达思想和交流情报，可以说是非常好的系统方法之一。

管理经济学的另一个重要内容是敏感性分析。敏感性分析最终左右着判断的结果。对未来的假设和预测，并对这些预测和假设进行检验。利用敏感性分析，即使如果有人做出了错误的假设，也能检验出该假设的错误所在。

哈佛研究的决策方法，适用于非常广泛的领域，比如可以用于下面的各种职业和各种不同的决策问题。

你也许是一位着名的棒球队的市场部部长，你想要搞清几年来对主场比赛的入场观众最有影响的因素是什么？并从分析因素中判断今后该怎样进行市场活动。

你是一个对即将来临的暴风雨应采取对策的葡萄园营业部主任，暴风雨的长短与强弱和你采取的对策，可能造成葡萄全部被毁，也可能使今年成为历史上产量最高的丰收年。

假如你是一个在似乎有石油，又无充分证明的原野上，决定是否投标取得采掘石油权，而且如果投标，又必须决定价格水平的事业部长，你该如何进行决策呢？

哈佛商学院管理经济学的分析基础是决策树。

决策树由决策者必须做出决定的场合和可能出现的不确定事项的场合两部分构成。

利用决策树分析法，必须明确以下几个问题：

第一，描述决策和发生事情的顺序。

第二，应清楚选择列出的方案，与有可能发生的事情之间可能有矛盾。另外还要透彻地进行选择方案的调查。

第三，决策者应预定时间范围。在决策尚未决断时，其决策可根据不同情况而定。

在任何领域都会存在竞争对手。因此，在管理经济学讲座的案例讨论中，教授很重视训练学生们预测竞争对手可能作出的反应，并根据预测的反应来制定行动计划。学生们在各种方案中，要逐个评定各竞争对手的状况，从而选择出对自己公司有利的可靠的战略决策。

第四，在进行决策时，必须依照对某种事件的预测来筹划战略行动。所以，决策树是决定各阶段选择的指南。

在决策上列出选择方案和预想结果后，决策者必须计算所预算各种结果的现金价值。学生要进行的是分析由各种战略的实施所产生的现金收支的现值数额。

按决策的方法逐个分析备选方案，了解其合理的耗费和支出。不过在收益占两个格支出分析中，不包括埋没成本（即与决策无关的开支、应与投资决策分开考虑的财务费用等等）。

为了进行比较，教授还必须帮学生确定以税前或者税后（一般为后者）为甚准计算。其次指导学生在计算各种决策方案结果时，应如何考虑资金的时间价值，因为一切都要用现值表示。所利用的减价要素，不应与税前税后的现金收支发生矛盾。计算中还可能利用加权平均资本成本及再投资率（决策者将剩余资金用于再投资的比率）等指标。

作出“推进”决策的制造部长预计，如果新产品推进成功，税后的现金收入是550万美元，如果失败就要损失350万美元。这时如果放弃该产品，则仅损失开发阶段的埋没成本。

在现实中，要正确地评价末端值，恐怕要用到相当多的数据才行。因此用上述方式辅助判断，并记录各种假设和方案，是比较方便实用的方法。

将预计结果全部绘制于图中，便可预测各种结果的概率了。如掷硬币时，正、反面的概率各为一半，即50％，掷骰子的概率为六分之一。

评价概率时，主观判断同样重要，尽管每种可能结果的概率是根据预测、推测得来的，但是决策者要提高其精确度，还要充分利用以往的经验和数据。

那么，如何将以上步骤用于决策上去呢？哈佛的方法是：

根据预测结果和概率的所有情报，确定可能产生现金价值的行动方式。如果这样能做成决策树，然后再决定哪种行动战略能带来最大利益，而选择“惜售”或“甩卖”等行为，去“分解”决策树。进行这种作业时，哈佛的学生从计算末端值开始，即通过计算结果的加权平均值，得到该事项节的预想现金值。

回归分析比预测更为复杂，一般要借助计算机进行数据计算。也许有人一听就会皱眉头，确实，回归分析技术有些高深，如果你在企业中看到一群人在谈论回归分析的话，差不多可以肯定其中有一两位企业管理硕士或经济学博士。

回归分析是将预想的可能出现的结果，在计算机上实际摸拟的一种技术。采用此技术，能分析出现在的情况及与过去类似的情况，搞清所有对事项可能产生影响的要素。

下面我们来看看美国职业棒球队比赛时，主场比赛观念的预测方法。

首先要考虑对观众数量有影响的各种因素，如比赛球队、比赛时间、比赛季节、星期几、平均票价、客队和主队的明星队员、气温、电视转播、全部比赛场次数量等。

其次，在计算机上输入有关各要素的各种变量数据和各场的观念数，以及过去各比赛季节等信息。

使用回归分析方法，须用计算机进行数千个数据的处理，才可知道哪种变量对观念数量影响最大。根据回归分析所得出的影响要素及其结果的关系，可以说明今后的趋向。

哈佛1981年秋天进行的有关这一问题的调查分析结论是，对观众数量最具影响力的，是有无明星选手参加比赛以及该场比赛是否为决赛两个主要因素{而电视是否转播，对观众的数量影响并不很大。这个调查结果，对承办者来说是很有意义的。

由以上结果可知，纽约·尼克思队给着名球星哈特里克·阿温很高的年薪无可厚非，达克·富罗蒂的年薪猛增也理所当然。因为人们大多是来看他们表演的。可见回归分析证明了直感的正确性。

决策者为收集预测数据还有一个方法，就是选择对于结果有象征性的若干实例，以此来预测结果。相信此技术效果的人们，称之为推销试验。

生产新型口香糖的制造部长，为预测产品实际在全国有无反响，准备在一些地区进行推销试验。抽样越多，收集的情报就越准。另外，试销和抽样要花费大量的时间和金钱，但产品实际投入市场后却不一定能够成功。经营者不断盘算的是“为获得更准确的情报，准备花多少钱？”

哈佛的管理经济学讲座，教给学生们对此类问题应采取的正确方法。决策者对不完整的情报，是不会投入很多资金的。而要获得完整的情报，能使决策者作出正确的判断，又必须投入相当多的资金。

分析两种情况，但在说明之前有一点必须明确，那就是并非分析者描述了决策树就可万事大吉了，而是要把输入公式中的重要情报整体作一下重新分析。

例如，制造部长虽已得出成功和失败的概率，但是不能判断其结果是否正确。为检查这种假设的敏感性，部长会自问，怎样才能开拓一个具有取消中止计划的充分魅力的市场呢？盈亏平衡分析应是解决这一问题的不可缺少的分析方法。

如果用管理经济学的语言来说，就是有多大的成功概率时，投放战略会处于同一水平之上。

制造部长要考虑的另一个因素是非货币价值分析，在这判断新型口香糖的生产会使公司对零售业可施加多大的影响力方面是非常重要的。当他们改变中止投放市场的决定时，这种影响力在何种程度上才为必要。

例如，假定投放市场的成功率为30％，公司为使产品投放市场并获得在功，必须拥有相当于270万美元以上价值的影响力，即在市场上要产生相当的反响。如果制造部长认为没有270万美元以上的市场效果，那么，不能投放市场的决断也就成立了。

但是，尽管如此，制造部长依然担心自己的判断不准时该怎么办呢？除计算预想现金值之外，就没有其他判断标准了吗？此时最好把风险的概率及对风险的讨厌程度也考虑在内。

即便冒风险也不愿放过增加收益的机会的话，就应事先考虑投放后发生什么事情，如果搞得好可赚550万美元。可是如果考虑到企业预算比较紧张，即使是350万美元的损失，也不能小看的话，就要谨慎地考虑投放市场的决策了。

哈佛商学院告诉那些未来的经营者们，每个人及每个企业单位所承担的风险性质，以及对风险的忍耐度，对决策过程起着重要的作用。如果决策不是时常根据预想现金的最大值进行的，那么在开始分析之前，就必须要确定决策的基准是什么。

哈佛商学院还教授以下两种解决问题的技术。因为实际上可选择的方案很多，只靠大脑和笔记本是解决不了问题的，因此这两种技术都要利用电子计算机进行辅助计算。

第一种技术是利用模拟实验模型。这种模型的典型事例，就是计算某年必须生产多少呼拉圈。呼拉圈是一种深受欢迎的产品，生产量相当大，解决此类问题要使用计算机进行。

模拟模型往往用于不确定因素的预测。通过模拟实验，可能对各种战略结果给出实际影响的状况，解决决策树中的很多问题。当然，对产品的新价格总是经常存在着不确定性，但基于各种实验中产生的平均利益，总能找到各种战略的预想现金值，因为用计算机能较容易地验证假设和进行敏感性分析。

第二种技术是线性规划法，一般适用于生产性资源的分配决策。经营目标通常是以最小的支出获得最大的收益。在这种情况下，就要考虑机器设备、从业人员某时期内的生产能力、营业时间、各产品的原材料数量、仓库贮藏能力等资源约束条件。

然后再通过计算机求解学生们提出的诸多联立方程式。学生们通过解释其演算结果，不仅可知全部产品中，哪种产品能达到最大收益；哪个生产部门应完全发挥生产能力；投放新产品能否获利等等，而且还能得出与决策有关的其他各种答案。线性规划模型可用于使系列投资带来最大收益的场合。

模拟实验模型和线性规划模型是经营管理中经常使用的两种定量化模型。

前面分析了各种可能的情况，下面就是怎样决策了。选择战略时，头脑中应思考以下二个问题：

第一，决策树只反映特定决策者的看法，因而判断行动时机和各种不确定事项因人而异。

第二，输入新情报时，情况变了，有时须随之变更决策树。

无论多么优异的决策树，都不过是解决问题的一种方法。

在决定行动战略时，按以下步骤做则很方便。

步骤之一，根据决策基准实行明确的决策，如目的是要获得最大限度的预想现金值？还是最小限度的经济损失？总之必须选择对战略及价值最合适的决策标准。

步骤之二，决策应在一定时间中确实地贯彻执行。在设定目标时，要考虑预计的是长期风险和利益，还是短期和结果？期限多长？要六个月、一年、二年，还是更长的时间。

步骤之三，把可能发生的主要问题都放在决策树中是很困难的，但必须认真和反复地思考各种战略中所能想到的问题和价值。必须考虑对预计行动的竞争反应和结果。为了提高决策树计算的概率的可靠性，还要看看有没有收集到更多情报的选择方案。假如将抽样技术用于结果预测，就要分析一下该结果对作了决断是否具备足够的现实性。

企业的决策多数是很复杂的，往往需要深思熟虑和调查。因此，出色的判断力是决策时不可缺少的要素。在需要考虑与找出与问题有关的各种要素，同时明确各要素问的相互关系的场合，数量分析会成为很好的决策工具。

定量分析技术可能会有意想不到的威力，但如果过于偏信，或漫不经心滥用的话，也可能出现误导决策的危险。判断和直感，是包括数量决策在内的，所有正确的经营决策所不可缺少的要素。、

‘拾’ 基于灰色关联分析的几种决策方法及其应用

多属性决策方法己经成功地应用于工程、经济、市场分析、管理等实际问题中。人们时常要面对众多指标，从许多可供选择的方案中做出决策，也就是要对所有的方案进行比较、排序或择优。对多属性决策方法进行系统深入的研究对于解决实际问题具有重要的意义。本文在深入分析主成分分析、理想解法等经典决策方法的基础上，引入灰色系统理论，基于灰色关联分析提出了几种决策模型，为贫信息环境下的决策问题提供了几点新思路。 基于灰色关联分析系数矩阵和理想解法，提出了一种新的理想解法。该方法以原始数据样本与理想方案之间的灰色关联系数矩阵为新的决策矩阵，利用理想解法对方案进行排序。克服了传统理想解法仅仅基于原始数据，难以挖掘数据内在规律的缺点，为有限样本条件下的决策问题提供了一种新思路。 将主成分分析和灰色关联聚类分析相结合提出了基于灰色关联聚类分析和主成分分析的决策方法，在进行多指标分析和评价的过程中，首先对指标进行灰色关联聚类分析，将指标分成若干可以定义的类，每个聚类代表同一类指标；其次对每个聚类进行主成分分析，提取主成分，获得该类指标的主成分集合；最后基于权重思想综合所有聚类的主成分集合，形成既反映全体指标信息又体现指标聚类差异性的综合指标。通过一个算例说明该方法计算方便，客观合理。 引入灰色系统理论对传统理想解法(TOPSIS)进行了拓展，提出了一种基于组合权重的灰色关联理想解法(GC-TOPSIS)。首先利用AHP和熵值法对决策指标进行组合赋权，其次依据灰色关联分析理论，以灰色关联度为决策单元构造GC-TOPSIS模型，最后通过一个供应商选择的实例验证了方法的有效性和可行性。 建立了基于灰色关联度和理想解法的决策方法。该方法将欧氏距离和灰色关联度有机结合，构造了一种新的相对贴近度以实现对方案的评价。新贴近度同时反映了方案与理想方案和负理想方案之间的位置关系和数据曲线的相似性差异，物理含义更加明确。最后仍然通过供应商选择的示例进一步说明了方法的应用步骤。 硕士研究生：孙晓东(管理科学与工程)指导教师：胡劲松教授