決策樹和預期貨幣值分析軟體

① 某企業擬推出產一種新產品,現有三個方案可供選擇,有關資料如下表,試畫出決策樹並進行決策。

選擇方案C。

方案A的預期貨幣價值EMV=0.4*200+0.35*80+0.25*(-30)=100.5

方案B的預期貨幣價值EMV=0.4*100+0.35*40+0.25*0=54

方案C的預期貨幣價值EMV=0.4*50+0.35*40+0.25*30=41.5

每年預計收益方案A:100.5-250/6=58.8

每年預計收益方案B:54-90/6=39

每年預計收益方案C:41.5-40/6=34.8

例題：

A項目如果一切順利，贏利20萬元的概率為20%；正常條件下，贏利l8萬元的概率為35%；在全部風險都將發生的情況下，損失20萬元的概率為l5%。則項目的 EMV=20x20%+18x35%+(一20x15%)=3．3(萬元)。 B項目如果一切順利，贏利20萬元的概率為l5%；

正常條件下，贏利40萬元的概率為50%；在全部風險都將發生的情況下，損失30萬元的概率為20%。則項目的EMV=20x15%+40x50%+(一30x20%)=17(萬元)。兩個EMV值相比，B項目更值得做，因為B項目的EMV值更高。

以上內容參考：網路-預期貨幣值

② 什麼是期望貨幣值EMV

期望貨幣價值（EMV），為了確定一項投機的期望貨幣價值，計算每一種可能出現的結果的貨幣收益（或損失）與其出現的概率相乘以後的和。
利用了概率論的原理，並且利用一種樹形圖作為分析工具。其基本原理是用決策點代表決策問題，用方案分枝代表可供選擇的方案，用概率分枝代表方案可能出現的各種結果，經過對各種方案在各種結果條件下損益值的計算比較，為決策者提供決策依據。
要素：整個決策樹由決策結點、方案分枝、狀態結點、概率分枝和結果點五個要素構成。
步驟：
1、繪制決策樹圖。從左到右的順序畫決策樹，此過程本身就是對決策問題的再分析過程。
2、按從右到左的順序計算各方案的期望值，並將結果寫在相應方案節點上方。期望值的計算是從右到左沿著決策樹的反方向進行計算的。
3、對比各方案的期望值的大小，進行剪枝優選。在捨去備選方案 枝上，用「=」記號隔斷。

③ 決策樹分析法的利用決策樹評價生產方案

決策樹是確定生產能力方案的一條簡捷的途徑。決策樹不僅可以幫助人們理解問題，還可以幫助人們解決問題。決策樹是一種通過圖示羅列解題的有關步驟以及各步驟發生的條件與結果的一種方法。近年來出現的許多專門軟體包可以用來建立和分析決策樹，利用這些專門軟體包，解決問題就變得更為簡便了。
決策樹由決策結點、機會結點與結點間的分枝連線組成。通常，人們用方框表示決策結點，用圓圈表示機會結點，從決策結點引出的分枝連線表示決策者可作出的選擇，從機會結點引出的分枝連線表示機會結點所示事件發生的概率。
在利用決策樹解題時，應從決策樹末端起，從後向前，步步推進到決策樹的始端。在向前推進的過程中，應在每一階段計算事件發生的期望值。需特別注意：如果決策樹所處理問題的計劃期較長，計算時應考慮資金的時間價值。
計算完畢後，開始對決策樹進行剪枝，在每個決策結點刪去除了最高期望值以外的其他所有分枝，最後步步推進到第一個決策結點，這時就找到了問題的最佳方案。
下面以南方醫院供應公司為例，看一看如何利用決策樹作出合適的生產能力計劃。
南方醫院供應公司是一家製造醫護人員的工裝大褂的公司。該公司正在考慮擴大生產能力。它可以有以下幾個選擇：1、什麼也不做；2、建一個小廠；3、建一個中型廠；4、建一個大廠。新增加的設備將生產一種新型的大褂，目前該產品的潛力或市場還是未知數。如果建一個大廠且市場較好就可實現$100，000的利潤。如果市場不好則會導致$90，000的損失。但是，如果市場較好，建中型廠將會獲得$ 60,000，小型廠將會獲得$40，000，市場不好則建中型廠將會損失$10,000，小型廠將會損失$5，000。當然，還有一個選擇就是什麼也不幹。最近的市場研究表明市場好的概率是0.4，也就是說市場不好的概率是0.6。參下圖：
在這些數據的基礎上，能產生最大的預期貨幣價值（EMV）的選擇就可找到。
EMV（建大廠）=（0.4）*($100,000)+(0.6)*(-$90,000)=-$14,000 EMV（中型廠）=(0.4) *($ 600,000))+(0.6)* (-$10,000)=+$18,000 EMV(建小廠)=(0.4)* ($40,000)+(0.6)*(-$5,000)=+$13,000 EMV(不建廠)=$0 根據EMV標准，南方公司應該建一個中型廠。

④ 什麼是Expected_monetary_value

預期貨幣值 (Expected Monetary Value; EMV) 預期貨幣值，又稱風險暴露值、風險期望值，是 定量風險分析 的一種 技術 ，常和 決策樹 一起使用，它是將特定情況下可能的 風險 造成的 貨 幣 後果和發生概率相乘，此 項目 包含了風險和 現金 的考慮。 正值表示機會，負值表示風險。 每個可能結果的數值與發生機率相乘後加總即得到。

麻煩採納，謝謝!

⑤ 什麼是預期貨幣價值根據它來做決策是理性的嗎

什麼是預期貨幣價值
預期貨幣值 (Expected Monetary Value; EMV) 預期貨幣值，又稱風險暴露值、風險期望值，是 定量風險分析的一種技術 ，常和決策樹 一起使用，它是將特定情況下可能的風險造成的 貨幣後果和發生概率相乘，此項目包含了風險和現金的考慮。
正值表示機會，負值表示風險。
每個可能結果的數值與發生機率相乘後加總即得到。
根據它來做決策是理性的嗎？
最優決策並不是不可行的，然而社會現實不等於理論假設，理性決策模型的假設條件遭遇到諸多障礙，人們逐漸發現政策實踐中的許多現象都難以解釋。其原因不在於它的邏輯體系，而在於其前提假設有問題。因此它遭到了許多學者的強烈批評。其中最突出的是查爾斯·林德布洛姆與赫伯特·西蒙。 林德布洛姆指出：決策者並不是面對一個既定問題，而只是首先必須找出和說明問題。問題是什麼，不同的人會有不同的認識與看法。比如物價迅速上漲，需要對通貨膨脹問題做出反應。
首先，明確這一問題的症結所在，往往十分困難。因為不同的利益代表者，會從各自的利益看待這些問題，圍繞著通貨膨脹存在不存在，若存在，其程度和影響怎樣，以及產生通貨膨脹的原因是什麼等問題，人們都會有不同的回答。
其次，決策者受到價值觀的影響，選擇方案往往會發生價值沖突。比較，衡量，判斷價值沖突中的是與非是極其困難的。靠分析是無法解決價值觀矛盾的，因為分析不能證明人的價值觀，也不可能用行政命令統一人們的價值觀。
再次，有人認為"公共利益"可以作為決策標准，林德布洛姆批評了這種認識，認為在構成公共利益要素這個問題上，人們並沒有普遍一致的意見，公共利益不表示一致同意的利益。
第四，決策中的相關分析不是萬能的。決策受時間與資源的限制，對復雜決策講，不會做出無窮盡的，甚至長時間的分析，也不會花費太昂貴代價用於分析，或者等待一切分析妥當再作決定，否則會貽誤時機。
西蒙進一步補充，決策過程中要收集到與決策狀況有關的全部信息是不可能的。
供參考。

⑥ 什麼是預期貨幣價值

預期貨幣值 (Expected Monetary Value; EMV) 預期貨幣值，又稱風險暴露值、風險期望值，是 定量風險分析 的一種 技術 ，常和 決策樹 一起使用，它是將特定情況下可能的 風險 造成的 貨 幣 後果和發生概率相乘，此 項目 包含了風險和 現金 的考慮。 正值表示機會，負值表示風險。 每個可能結果的數值與發生機率相乘後加總即得到。

⑦ 某商場要經營一種全新產品,請用決策樹法進行決策.數據如下：

依據y坐標將六個點劃分為兩個子類，水平線上面的兩個點是同一個分類，但是水平線之下的四個點是不純凈的。對這四個點進行再次分類，以x左邊分類，通過兩層分類，現了對樣本點的完全分類。

決策樹是一種具有樹狀結構的分類和預測工具，其中每個內部節點表示對一個屬性的測試，每個分支表示測試的結果，每個葉節點(終端節點)持有一個類標簽。

例如：

方案A的預期貨幣價值EMV=0.4*200+0.35*80+0.25*(-30)=100.5

方案B的預期貨幣價值EMV=0.4*100+0.35*40+0.25*0=54

方案C的預期貨幣價值EMV=0.4*50+0.35*40+0.25*30=41.5

每年預計收益方案A：100.5-250/6=58.8

每年預計收益方案B：54-90/6=39

每年預計收益方案C：41.5-40/6=34.8

(7)決策樹和預期貨幣值分析軟體擴展閱讀：

一個決策樹包含三種類型的節點：

決策節點：通常用矩形框來表示

機會節點：通常用圓圈來表示

終結點：通常用三角形來表示

決策樹學習也是資料探勘中一個普通的方法。在這里，每個決策樹都表述了一種樹型結構，它由它的分支來對該類型的對象依靠屬性進行分類。每個決策樹可以依靠對源資料庫的分割進行數據測試。這個過程可以遞歸式的對樹進行修剪。 當不能再進行分割或一個單獨的類可以被應用於某一分支時，遞歸過程就完成了。另外，隨機森林分類器將許多決策樹結合起來以提升分類的正確率。

⑧ PMP中，決策樹工具是什麼 什麼環境下用用來解決什麼問題有同類別的工具嘛各自優缺點是什麼

11章風險裡面的，定量風險分析

⑨ 決策樹法的優缺點

決策樹法是管理人員和決策分析人員經常採用的一種行之有效的決策工具。它具有下列優點：
1.決策樹列出了決策問題的全部可行方案和可能出現的各種自然狀態，以及各可行方法在各種不同狀態下的期望值。
2.能直觀地顯示整個決策問題在時間和決策順序上不同階段的決策過程。
3.在應用於復雜的多階段決策時，階段明顯，層次清楚，便於決策機構集體研究，可以周密地思考各種因素，有利於作出正確的決策。
當然，決策樹法也不是十全十美的，它也有缺點，如使用范圍有限，無法適用於一些不能用數量表示的決策；對各種方案的出現概率的確定有時主觀性較大，可能導致決策失誤；等等。