决策量化方法陈丽华陈丽华 博士博士 北京大学光华管理学院北京大学光华管理学院 Tel:62765141Tel:62765141 chenlhgsm.pku.edu.cnchenlhgsm.pku.edu.cn http:/http:/www.gsm.pku.edu.cn/chenlhwww.gsm.pku.edu.cn/chenlh培养和训练决策者在决策过程中定量分析的思维 形式及所需要的量化技能。灵活掌握决策过程中的量化技术以提升决策者解决企业经营实际问题的决策能力；使用现代信息技术 及工具（计算机软件）以增强决策者决策速度和决策准确性；使决策者能独立解决企业经营中出现的一般决策问题。课程目的授课方式 结合计算机软件讲授决策量化技术的基本思路和方法； 案例讨论及分析； 课堂专题讨论； 课程报告。研讨方式 进行课堂讨论，发表见解； 课下练习和准备； 阅读教材、案例及有关资料； 分小组（每组不超过5人），进行研讨和报告； 方案的报告和研讨。效果与成绩评定课堂研讨、课下练习（发表见解、自选案例、 收集资料、作业、读书等），15分；小组的组织与协调（规则、分工、效率、效果 等），10分；基本理念、思路、方法的闭卷测试，25分；企业量化决策方案报告及交流（15个案例中抽 签选题、作投影、分组报告、共同评价），50 分。基本教材管理科学务实教程 A Practical Introduction to Management Science 作者：加Donald Walters, 张志强译 出版社： 华夏出版社，2000年6月教学参考书： 企业决策经济实务，苏伟伦主编，中国纺织出版社 2000年12月； Quantitative Business Analysis-Text and Cases, Samuel E. Bodily et al., McGraw-Hill, 东北财经大学出版社模型决策法优化模型max (min) 目标函数s. t. 约束条件第一章 决策量化方法总论决策准则、程序及方法定量分析量化方法概论量化工具简介案例分析决策准则、程序及方法决策准则： 独立决策（决策）：只是面向自然量因素、内部因素的决策，不考虑社会因素。 互动性决策（对策论）：即考虑自然对象，又考虑社会（竞争对手）的因素，决策取决于决策者对社会其它决策者决策的猜度。 不同的决策，遵守不同的决策准则。独立决策原则及程序开始是否信息充足？使用信息充足的独立决策原则及方法 原则：最优化原则等 方法：模型化决策法、决策分析法等执行信息不充足决策原则及方法 决策原则：考虑广泛影响性、随机性 方法：(1) 数据挖掘(2) 边际性决策法(3) 不确定性决策法(4) 不完备信息决策法等结束否是互动决策准则、程序与方法开始信息充足？对抗？总体原则：综合原则、类型原则战否？战而必胜 的原则不战而胜 的原则合作？补偿？对抗性原则 及方法非合作原则 及方法非补偿原则 及方法补偿原则 及方法结束yesyesyesyesyesNoNoNoNoNo制定决策/解决问题的步骤观察决策方法识别问题设定目标数据挖掘量化方法量化方法决策方案控制实施决策选择备选方案量化方法量化方法量化方法定量分析组织内存在 的问题定量分析定性分析决策者经验，不能 用量化的因素决策者技巧 知识和经验综合评价 与评估决策管理科学的方法，挖掘现有数据 产生的信息进行分析，决策支持动态反馈控制决策量化方法概论量化方法概论量化工具简介(1) 数据处理及挖掘 数据 信息 支持Excel SAS SPSS OR软件(2) 模型：在数据处理的基础上，挖掘决策变量与处在变量的深层关系（应用规划、决策方法）(3) 计算机模拟案例分析案例1：制造公司的营业利润康里德公司生产一系列特制的压力容器，他们计划1998年生产400件，这是他们的最高记录。他们扩大生产的依据之一就是预期的经济规模 。换句话说，他们制造的数量越多，单位成本就越低。该公司以自己的论点做了几种分析，其中一种分析是基于过去的利润 ，可以总结如下：1995年生产200件，获利3百万美元；1996年生产250件 获利4百万美元。他们相信获利P与他们制造产品件数N有关，用方程式表 示为：P=50N2+1000 N+600，000因此生产400件的毛利应是：P=504002+1000 400+600，000=9百万美元问题你能从所给出的数字中得到什么其他信息？结果的可靠性如何？第二章 决策量化方法准备知识 商业电子表格制模（Excel) 概率与统计简介 基础运筹学 数据挖掘技术概率与概率分布(1) 数权归纳：更易理解、直观、总体状态与趋势，比较结果，应用于量化方法。(2) 平均数 mean =中位数众 数变动幅度：最大数值最小数值绝对商差均值：标准差 = 方差i=1nABSxi-xin= i=1n nxi-2ni=1 n误差平均均值 =数据-原始数值数据-有用形式信息处理数据解释概率与概率分布(3) 概率： 事件A发生概率P(A)独立事件概率： P(AB)=P(A)+P(B)(A、B独立事件） P(AB)=P(A)P(B)条件概率（贝叶斯定律）：P(A/B)=P(A)=0 P(A)=1 0x2), x1 P(xx1)-P(xx2), x1X1- X2- x1 x2X- 概率分布实例一个中型超市日销售500品脱牛奶，标准差为50品脱。(a)如果在一天的开门时，该超市有600品脱的牛奶存货，这一天牛奶脱销的概率有多少？(b)一天中牛奶需求在450到600品脱之间的概率有多大？(c)如果要使脱销概率为0.05，该超市应该准备多少品脱的牛奶存货？(d)如果要使脱销概率为0.01，应准备多少品脱的牛奶存货？0.02280.15870.8185f(x)x450 500 600统计抽样与检验方法系统可靠性分析可靠性：1-(1-R)2 可靠性：R2RRRR统计抽样与检验方法抽样：目的是通过收集式考察少数几个观察值(样本)，而不是全部可能的观察值(总体)，得出可靠的数据。抽样分布：由随机样本得出的分布。中心极限定理(central limit theorem)：无论原来总体的分布如何，总体中抽样取大量的随机样本，样本的均值符合正态分布。假设总体：个数N，均值，标准差；样本：个数n，均值X，标准差S；则：X=，S=/ n1/2 -(抽样标准误差)统计抽样与检验方法置信区间： 总体均值在某一范围内的可信水平。总体均值的95%置信区间为：(X-1.96 S ，X+1.96 S)统计抽样与检验方法案例：全面质量管理传统上，有大量的抽样方法应用于质量控制。近年来，许多组织改变了他们对质量的认识。他们不再设定一个残次品水 平，出不再认为达到了这样一个水平就说明组织运转良好。相反，他们代之以“零残次品”为目标，其实施方法是全面质量 管理(Total Quality Management,TQM)，这要求整个组织一起努力，系统改进产品质量。爱德华戴明(Edward Deming)是开创了全面质量管理工作的专家之一，他将自己的实践经验总结为以下14条。1 将产品质量作为一贯性的目的。 2 杜绝即使是客户允许的差错、延误、残次和误差。 3 停止对于成批检验的依赖，从生产开始的第一步就树立严格的质量意识。 4 停止依据采购价格实施奖励的作法-筛选供应商，坚持切实有效的质量检测。 5 开发成本、质量、生产率和服务的持续改进项目。 6 对全体职员进行正规培训。 7 监督工作的焦点在于帮助职员把工作做得更好。 8 通过倡导双向沟通，消除各种惧怕。 9 打破部门间的障碍，提倡通过跨部门的工作小组解决问题。 10 减少以至消除那些并不指明改进和实现目标方法的数字目标、标语和口号。 11 减少以至消除会影响质量的武断的定额。 12 消除有碍于职员工作自豪的各种障碍。 13 实现终身教育、培训和自我改进的正规的有活力的项目。 14 引导职员为实现上述各条而努力工作。有许多应用TQM后获得成功的实例。例如，在广岛的日本钢铁厂(Japan Steel Works)，实施TQM后，在人员数量减少 20%的情况下，产量增长50%，同时，残次品费用由占销售额的1.57%下降到0.4%。美国福特公司实施TQM后，减少了保修期 内实际修理次数45%，根据用户调查，故障减少了50%。惠普公司实施TQM后，劳动生产率提高了40%，同时，在集成电路环 节减少质量差错89%，在焊接环节减少质量差错98%，在最后组装环节减少质量差错93%。统计抽样与检验方法假设检验：对总体的某种认识是否得到样本数据的支持。 检验的步骤： 定义一个关于实际情况的简明、准确的表述（假设）。 从总体中取出一个样本。 检验这个样本，看一看它是支持假设，还是证明假设不大可能。 如果证明假设情况是不大可能的，拒绝这一假设，否则，接受这 一假设。 实例：一种佐料装在包装盒中，名义重量为400克。实际重量与这一名 义重量可能略有出入，呈正态分布，标准差为20克。通过在生产 线上定期抽取样本的方法确保重量均值为400克。一个作为样本抽 出的盒子中佐料重量为446克。这能说明现在佐料填装过量了吗？统计抽样与检验方法假设检验的误差（增大样本，减少误差）原假设实际上是对的 错的不拒绝 正确的决策 第二类错误拒 绝 第一类错误 正确的决策决 策统计抽样与检验方法实例：据说，某行业从业人员平均工资为每周300英镑，标准差为60英镑。有人认为这一数据已经过时了，为检验实际情况究竟如何，一个36份工资的随机样本从该行业中抽取出来。研究确定如果样本工资均值小于270英镑或大于330英镑，就拒绝原假设。犯一类错误的概率有多大？统计抽样与检验方法显著水平：是根据观察值证明样本是取自某一假设总体 的最低可接受概率。（5%） 0.955%0.025(拒绝)(拒绝) 0.025接受假设统计抽样与检验方法假设检验的步骤： 表述原假设和备选假设。 确定拟采用的显著性水平。 计算待检验变量的可接受范围。 取得待检验变量的样本值。 决定是否拒绝原假设。 说明结论。统计抽样与检验方法实例：某地区公布的人均收入为15，000英镑。一个45人的样本的平均收入是14，300英镑，标准差为2000英镑。按照5%的显著性水平检验公布的数字。按1%的显著性水平检验结果又如何？统计抽样与检验方法(a)双边检验 (b)单边检验f(x)xf(x)0.0250.025-1.96- -1.96-0.05x -1.64-统计抽样与检验方法实例：一个邮递公司对某客户按平均每份邮件1.75公斤，标准差为0.5公斤的情况确定每份邮件的收费水平。邮费现在很高，而有人提出该客户邮件重量均值不止1.75公斤。随机抽取该客户100份邮件的样本，平均重量为1.86公斤。这是否说明重量均值确实已超过1.75公斤？f(x)x1.75 1.83 1.861%5%5%显著性1%显著性2.331.64基础运筹学(OR Software)线性规划 运输问题 存 贮 论整数规划 指派问题 决策分析0 - 1 规划 非线性规划 对 策 论动态规划 目标规划 排 队