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2、风险型决策方法
风险型决策也叫 统计型决策、随机型决策，是指已知决策方案所需的条件，但每种方案的执行都有可能出现不同后果，多种后果的出现有一定的概率。
● 风险型决策的标准是损益期望值。所谓损益期望值实质上是各种状态下加权性质的平均值。
● 风险型经营决策方法的构成：决策收益表法和决策树分析法。
(1)决策收益表法(掌握)：又称决策损益矩阵。
【例4】某厂在下一年拟生产某种产品，需要确定产品批量。根据预测估计，这种产品市场状况的概率是：畅销为0.3，一般为0.5，滞销为0.2。产品生产采取大、中、小三种批量的生产方案，如何决策使本厂取得最大的经济效益，其有关数据如下表所示。
数据表
 | 畅销 | 一般 | 滞销 | 期望值 |
| 0.3 | 0.5 | 0.2 | ||
| 大批量I | 40 | 28 | 20 | 30 |
| 中批量Ⅱ | 36 | 36 | 24 | 33.6 |
| 小批量Ⅲ | 28 | 28 | 28 | 28 |
选择方案的过程如下：
大批量生产期望值=40×0.3+28×0.5+20×0.2=30
中批量生产期望值=36×0.3+36×0.5+24×0.2=33.6
小批量生产期望值=28×0.3+28×0.5+28×0.2=28
中批量生产的期望值要高于大批量生产和小批量生产的期望值，最终企业的经营决策应当选择中批量生产。
(2)决策树分析法
决策树分析法， 是将构成决策方案的有关因素，以树状图形的方式表现出来，并据以分析和选择决策方案的一种系统分析法。它以损益值为依据。该方法特别适于分析比较复杂的问题。
第一、决策树的构成
由 决策结点“口”、方案枝、状态结点“○”和概率枝构成。
第二、决策步骤
决策树分析法的程序主要包括以下步骤：
①绘制决策树图形，按上述要求由左向右顺序展开。
②计算每个结点的期望值，计算公式为：
状态结点的期望值=Σ(损益值×概率值)×经营年限
③剪枝，即进行方案的选优。
方案净损益值=该方案状态结点的损益期望值-该方案投资额
【例5】某企业为了扩大某产品的生产，拟建设新厂。据市场预测，产品销路好的概率为0.7，销路差的概率为0.3。有三种方案可供企业选择：
方案1：新建大厂，需投资300万元。据初步估计，销路好时，每年可获利100万元;销路差时，每年亏损20万元。服务期为10年。
方案2：新建小厂，需投资140万元。销路好时，每年可获利40万元，销路差时，每年仍可获利30万元。服务期为10年。
方案3：先建小厂，3年后销路好时再扩建，需追加投资200万元，服务期为7年，估计每年获利95万元。
问：哪种方案最好?
方案1(结点①)的期望收益为：[0.7×100+0.3×(-20)]×10-300=340(万元)
方案2(结点②)的期望收益为：(0.7×40+0.3×30)×10-140=230(万元)
方案3，由于结点④的期望收益465(95×7-200)万元大于结点⑤的期望收益280(40×7)万元，所以销路好时，扩建比不扩建好。方案3(结点③)的期望收益为：(0.7×40×3+0.7×465+0.3×30×10)-140=359.5(万元)
计算结果表明，在三种方案中，方案3最好。
3、不确定型决策方法
不确定型决策是指在决策所面临的自然状态难以确定而且各种自然状态发生的概率也无法预测的条件下所做出的决策。不确定型决策常遵循以下几种思考原则： 乐观原则、悲观原则、折中原则、后悔值原则和等概率原则。
(1)乐观原则
愿承担风险的决策者在方案取舍时以各方案在各种状态下的 最大损益值为标准(即假定各方案最有利的状态发生)，在各方案的最大损益值中取最大者对应的方案。
【例6】某企业拟开发新产品，有三种设计方案可供选择。因不同的设计方案的制造成本、产品性能各不相同，在不同的市场状态下的损益值也各异，如下表。
 | 畅销 | 一般 | 滞销 | max |
| Ⅰ | 50 | 40 | 20 | 50 |
| Ⅱ | 70 | 50 | 0 | 70 |
| Ⅲ | 100 | 30 | -20 | 100 |
乐观原则决策过程：
①在各方案的损益中找出最大者(如上表中的最后一列);
②在所有方案的最大损益值中找最大者。max{50，70，100}=100，它所对应的方案Ⅲ就是用该方法选出的方案。
(2)悲观原则
决策者在进行方案取舍时以每个方案在各种状态下的 最小值为标准(即假定每个方案最不利的状态发生)，再从各方案的最小值中取最大者对应的方案。
悲观原则决策过程：
①在各方案的损益中找出最小者(如下表中的最后一列);
②在所有方案的最小损益值中找最大者。max{20，0，-20}=20，它所对应的方案Ⅰ就是用该方法选出的方案。
(3)折中原则
折中原则的决策步骤如下：
①找出各方案在所有状态下的最小值和最大值;
| 方案 | min | max |
| Ⅰ | 20 | 50 |
| Ⅱ | 0 | 70 |
| Ⅲ | -20 | 100 |
②决策者根据自己的风险偏好程度给定最大值系数α(0 <α<1)，最小值的系数随之被确定为l-α。α也叫乐观系数，是决策者乐观程度的度量。
③用给定的乐观系数α和对应的各方案最大最小损益值计算各方案的加权平均值;
| 方案 | min | max | 加权平均值（α=0.75） |
| Ⅰ | 20 | 50 | 20×0.25+50×0.75=42.5 |
| Ⅱ | 0 | 70 | 0×0.25+70×0.75=52.5 |
| Ⅲ | -20 | 100 | （-20）×0.25+100×0.75=70 |
④取加权平均最大的损益值对应的方案为所选方案。
对应的方案Ⅲ为最大值系数α=0.75时的折中原则方案。
用折衷原则选择方案的结果，取决于反映决策者风险偏好程度的乐观系数的确定。当α=0时，结果与悲观原则相同;当α=1时，结果与乐观原则相同。这样，悲观原则与乐观原则便成为折中原则的两个特例。
(4)后悔值原则
后悔值原则是用后悔值标准选择方案。所谓 后悔值是指在某种状态下因选择某方案而未选取该状态下的最佳方案而少得的收益。
用后悔值法进行方案选择的步骤如下：
①计算损益值的后悔值矩阵。方法是用各状态下的最大损益值分别减去该状态下所有方案的损益值，从而得到对应的后悔值。
 | 畅销 | 一般 | 滞销 |
| Ⅰ | 50 （50） | 10 （40） | 0 （20） |
| Ⅱ | 30 （70） | O （50） | 20 （0） |
| Ⅲ | 0 （100） | 20 （30） | 40 （-20） |
②从各方案中选取最大后悔值。
 | 畅销 | 一般 | 滞销 | max |
| Ⅰ | 50 | 10 | 0 | 50 |
| Ⅱ | 30 | O | 20 | 30 |
| Ⅲ | 0 | 20 | 40 | 40 |
③在已选出的最大后悔值中选取最小值，对应的方案即为用最小后悔值法选取的方案。对应的方案Ⅱ即为用最小后悔值原则选取的方案。
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