决策树和预期货币值分析软件

① 某企业拟推出产一种新产品,现有三个方案可供选择,有关资料如下表,试画出决策树并进行决策。

选择方案C。

方案A的预期货币价值EMV=0.4*200+0.35*80+0.25*(-30)=100.5

方案B的预期货币价值EMV=0.4*100+0.35*40+0.25*0=54

方案C的预期货币价值EMV=0.4*50+0.35*40+0.25*30=41.5

每年预计收益方案A:100.5-250/6=58.8

每年预计收益方案B:54-90/6=39

每年预计收益方案C:41.5-40/6=34.8

例题：

A项目如果一切顺利，赢利20万元的概率为20%；正常条件下，赢利l8万元的概率为35%；在全部风险都将发生的情况下，损失20万元的概率为l5%。则项目的 EMV=20x20%+18x35%+(一20x15%)=3．3(万元)。 B项目如果一切顺利，赢利20万元的概率为l5%；

正常条件下，赢利40万元的概率为50%；在全部风险都将发生的情况下，损失30万元的概率为20%。则项目的EMV=20x15%+40x50%+(一30x20%)=17(万元)。两个EMV值相比，B项目更值得做，因为B项目的EMV值更高。

以上内容参考：网络-预期货币值

② 什么是期望货币值EMV

期望货币价值（EMV），为了确定一项投机的期望货币价值，计算每一种可能出现的结果的货币收益（或损失）与其出现的概率相乘以后的和。
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。
要素：整个决策树由决策结点、方案分枝、状态结点、概率分枝和结果点五个要素构成。
步骤：
1、绘制决策树图。从左到右的顺序画决策树，此过程本身就是对决策问题的再分析过程。
2、按从右到左的顺序计算各方案的期望值，并将结果写在相应方案节点上方。期望值的计算是从右到左沿着决策树的反方向进行计算的。
3、对比各方案的期望值的大小，进行剪枝优选。在舍去备选方案 枝上，用“=”记号隔断。

③ 决策树分析法的利用决策树评价生产方案

决策树是确定生产能力方案的一条简捷的途径。决策树不仅可以帮助人们理解问题，还可以帮助人们解决问题。决策树是一种通过图示罗列解题的有关步骤以及各步骤发生的条件与结果的一种方法。近年来出现的许多专门软件包可以用来建立和分析决策树，利用这些专门软件包，解决问题就变得更为简便了。
决策树由决策结点、机会结点与结点间的分枝连线组成。通常，人们用方框表示决策结点，用圆圈表示机会结点，从决策结点引出的分枝连线表示决策者可作出的选择，从机会结点引出的分枝连线表示机会结点所示事件发生的概率。
在利用决策树解题时，应从决策树末端起，从后向前，步步推进到决策树的始端。在向前推进的过程中，应在每一阶段计算事件发生的期望值。需特别注意：如果决策树所处理问题的计划期较长，计算时应考虑资金的时间价值。
计算完毕后，开始对决策树进行剪枝，在每个决策结点删去除了最高期望值以外的其他所有分枝，最后步步推进到第一个决策结点，这时就找到了问题的最佳方案。
下面以南方医院供应公司为例，看一看如何利用决策树作出合适的生产能力计划。
南方医院供应公司是一家制造医护人员的工装大褂的公司。该公司正在考虑扩大生产能力。它可以有以下几个选择：1、什么也不做；2、建一个小厂；3、建一个中型厂；4、建一个大厂。新增加的设备将生产一种新型的大褂，目前该产品的潜力或市场还是未知数。如果建一个大厂且市场较好就可实现$100，000的利润。如果市场不好则会导致$90，000的损失。但是，如果市场较好，建中型厂将会获得$ 60,000，小型厂将会获得$40，000，市场不好则建中型厂将会损失$10,000，小型厂将会损失$5，000。当然，还有一个选择就是什么也不干。最近的市场研究表明市场好的概率是0.4，也就是说市场不好的概率是0.6。参下图：
在这些数据的基础上，能产生最大的预期货币价值（EMV）的选择就可找到。
EMV（建大厂）=（0.4）*($100,000)+(0.6)*(-$90,000)=-$14,000 EMV（中型厂）=(0.4) *($ 600,000))+(0.6)* (-$10,000)=+$18,000 EMV(建小厂)=(0.4)* ($40,000)+(0.6)*(-$5,000)=+$13,000 EMV(不建厂)=$0 根据EMV标准，南方公司应该建一个中型厂。

④ 什么是Expected_monetary_value

预期货币值 (Expected Monetary Value; EMV) 预期货币值，又称风险暴露值、风险期望值，是 定量风险分析 的一种 技术 ，常和 决策树 一起使用，它是将特定情况下可能的 风险 造成的 货 币 后果和发生概率相乘，此 项目 包含了风险和 现金 的考虑。 正值表示机会，负值表示风险。 每个可能结果的数值与发生机率相乘后加总即得到。

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⑤ 什么是预期货币价值根据它来做决策是理性的吗

什么是预期货币价值
预期货币值 (Expected Monetary Value; EMV) 预期货币值，又称风险暴露值、风险期望值，是 定量风险分析的一种技术 ，常和决策树 一起使用，它是将特定情况下可能的风险造成的 货币后果和发生概率相乘，此项目包含了风险和现金的考虑。
正值表示机会，负值表示风险。
每个可能结果的数值与发生机率相乘后加总即得到。
根据它来做决策是理性的吗？
最优决策并不是不可行的，然而社会现实不等于理论假设，理性决策模型的假设条件遭遇到诸多障碍，人们逐渐发现政策实践中的许多现象都难以解释。其原因不在于它的逻辑体系，而在于其前提假设有问题。因此它遭到了许多学者的强烈批评。其中最突出的是查尔斯·林德布洛姆与赫伯特·西蒙。 林德布洛姆指出：决策者并不是面对一个既定问题，而只是首先必须找出和说明问题。问题是什么，不同的人会有不同的认识与看法。比如物价迅速上涨，需要对通货膨胀问题做出反应。
首先，明确这一问题的症结所在，往往十分困难。因为不同的利益代表者，会从各自的利益看待这些问题，围绕着通货膨胀存在不存在，若存在，其程度和影响怎样，以及产生通货膨胀的原因是什么等问题，人们都会有不同的回答。
其次，决策者受到价值观的影响，选择方案往往会发生价值冲突。比较，衡量，判断价值冲突中的是与非是极其困难的。靠分析是无法解决价值观矛盾的，因为分析不能证明人的价值观，也不可能用行政命令统一人们的价值观。
再次，有人认为"公共利益"可以作为决策标准，林德布洛姆批评了这种认识，认为在构成公共利益要素这个问题上，人们并没有普遍一致的意见，公共利益不表示一致同意的利益。
第四，决策中的相关分析不是万能的。决策受时间与资源的限制，对复杂决策讲，不会做出无穷尽的，甚至长时间的分析，也不会花费太昂贵代价用于分析，或者等待一切分析妥当再作决定，否则会贻误时机。
西蒙进一步补充，决策过程中要收集到与决策状况有关的全部信息是不可能的。
供参考。

⑥ 什么是预期货币价值

预期货币值 (Expected Monetary Value; EMV) 预期货币值，又称风险暴露值、风险期望值，是 定量风险分析 的一种 技术 ，常和 决策树 一起使用，它是将特定情况下可能的 风险 造成的 货 币 后果和发生概率相乘，此 项目 包含了风险和 现金 的考虑。 正值表示机会，负值表示风险。 每个可能结果的数值与发生机率相乘后加总即得到。

⑦ 某商场要经营一种全新产品,请用决策树法进行决策.数据如下：

依据y坐标将六个点划分为两个子类，水平线上面的两个点是同一个分类，但是水平线之下的四个点是不纯净的。对这四个点进行再次分类，以x左边分类，通过两层分类，现了对样本点的完全分类。

决策树是一种具有树状结构的分类和预测工具，其中每个内部节点表示对一个属性的测试，每个分支表示测试的结果，每个叶节点(终端节点)持有一个类标签。

例如：

方案A的预期货币价值EMV=0.4*200+0.35*80+0.25*(-30)=100.5

方案B的预期货币价值EMV=0.4*100+0.35*40+0.25*0=54

方案C的预期货币价值EMV=0.4*50+0.35*40+0.25*30=41.5

每年预计收益方案A：100.5-250/6=58.8

每年预计收益方案B：54-90/6=39

每年预计收益方案C：41.5-40/6=34.8

(7)决策树和预期货币值分析软件扩展阅读：

一个决策树包含三种类型的节点：

决策节点：通常用矩形框来表示

机会节点：通常用圆圈来表示

终结点：通常用三角形来表示

决策树学习也是资料探勘中一个普通的方法。在这里，每个决策树都表述了一种树型结构，它由它的分支来对该类型的对象依靠属性进行分类。每个决策树可以依靠对源数据库的分割进行数据测试。这个过程可以递归式的对树进行修剪。 当不能再进行分割或一个单独的类可以被应用于某一分支时，递归过程就完成了。另外，随机森林分类器将许多决策树结合起来以提升分类的正确率。

⑧ PMP中，决策树工具是什么 什么环境下用用来解决什么问题有同类别的工具嘛各自优缺点是什么

11章风险里面的，定量风险分析

⑨ 决策树法的优缺点

决策树法是管理人员和决策分析人员经常采用的一种行之有效的决策工具。它具有下列优点：
1.决策树列出了决策问题的全部可行方案和可能出现的各种自然状态，以及各可行方法在各种不同状态下的期望值。
2.能直观地显示整个决策问题在时间和决策顺序上不同阶段的决策过程。
3.在应用于复杂的多阶段决策时，阶段明显，层次清楚，便于决策机构集体研究，可以周密地思考各种因素，有利于作出正确的决策。
当然，决策树法也不是十全十美的，它也有缺点，如使用范围有限，无法适用于一些不能用数量表示的决策；对各种方案的出现概率的确定有时主观性较大，可能导致决策失误；等等。