前言：中文期刊网精心挑选了风险型决策分析范文供你参考和学习，希望我们的参考范文能激发你的文章创作灵感，欢迎阅读。
风险型决策分析范文1
一、模型简介
(一)决策树算法
决策树是对已知类别的数据样本进行归纳学习获得的树形结构，树内每个非叶节点代表对一个属性取值的测试，每个叶节点代表一个类别。决策树方法利用信息理论的信息增益选择具有最大信息量的属性来建立决策树的一个节点，再根据属性字段的不同取值来建立树的分枝，如此对每个分枝重复递归建立整个决策树。产生决策树的基本算法如下：输入：训练样本，各属性均取离散数值，可供归纳的备选属性集合为attribute_list。输出：决策树算法：Gen_decision—tree创建一个节点Node；IF该节点中的所有样本均为同一类别cTHEN返回Node作为一个叶节点并标志为类别c；IFattribute_list为空THEN返回Node作为一个叶节点并标记为该节点所含样本中类别个数最多的类别；从atribute_list选择一个信息增益最大的属性test_atribute；将节点Node标记为teste：_atribut根据test_atribute=Vi条件，从节点Node产生相应的一个分枝，且设si为根据该分枝条件所获得的样本集合；IFsi为空THEN将相应叶节点标志为该节点所含样本中类别个数最多的类别，ELSE，将相应叶节点标志为由Gen_decision_tree(Si，attribute_list，test_atribute)返回的值。其中，信息增益的计算方法为：设S为一个包含S个数据样本的集合，类别属性可以取N个不同的值，对应于N个不同的类别ci，j∈{1，2，3，…，Nl，S为类~lJlcj中的样本个数。那么对一个给定数据对象进行分类所需的信息量为：Infor(S1，S2，…SN)=一pjlog2(pj)(1)j：1其中，PJ是任意一个数据对象属于类SJc；的概率，~pj=Sj／S。设属性V取v个不同的值{vv：…，V}，则利用属性V可以将集合s划分为v个子集{s，s…，s}，其中S包含了集合S中属性V取V值的那些样本。设S为子集Si中属于c；类别的样本个数。那么利用属性v划分当前样本集合所需要的信息熵可以计算如下Entr(v)：∑Sil+Si2+""*+SiNInfor(sS，…SN)(2)Infor(Sil,s一SiR)一pijlog2(p)(3)pSi…i+s(4)这样利用属性v对样本集合进行划分所获得的信息增益为：Cain(V)=Infor(S1S2，…SN)一Entr(V)(5)
(二)K最近邻法
K最近邻法简称KNN算法，在理论上是比较成熟的方法，最初于1968年由Cover和Hart提出，其思路非常简单直观。KNN方法是一种有监督学习的分类算法，它并不需要产生额外的数据来描述规则，它的规则就是数据(样本)本身，并不要求数据的一致性问题，也就是说K最近邻法在一定程度上减小了噪声样本对分类的干扰。KNN根据未知样本的K个最近邻样本来预测未知样本的类别，K个最近邻样本的选择是根据一定的距离公式判定的。KNN分类算法的基本原理为：首先将待分类样本Y表达成和训练样本库的样本一致的特征向量；然后根据距离函数计算待分类样本Y和每个训练样本的距离，选择与待分类样本距离最小的K个样本作为y的K爪最近邻；最后根据Y的K个最近邻判断y的类别。KNN算法必须明确两个基本的因素：最近邻样本的数目K和距离的尺度。K表示选择参考样本的数目，距离尺度对应一个非负的函数，用来刻画不同数据问的相似性程度。在KNN算法里对于模型的选择(尤其是K值)往往是通过对大量独立的测试数据、多个模型来验证最佳选择。
(三)Logistic回归模型
Logistic回归模型是一种非线性概率模型，其因变量是分类变量只有0和1两个取值。回归模型可表述为1ps=∑ckx其中x(k=1…2．，m)为上市公司信用风险评定中的影响变量，c(j=l，2…，m)为回归系数，通过回归或极大似然估计获得，Logisticl~归值P∈(0，1)为信用风险分析的判别结果。P是的连续增函数，S∈(一，+∞)。并且p=丽1=1p=1=0对某上市公司i(i=l…2．，n)来说，如果其Logistic回归值P。接近于0或(P一0)，则被判定为一类经营差的企业，若其Logistic回归值pl接近于l或(Pl一1)，则被判定为经营好的企业。并HPi／l~越远离0，表示该企业陷入财务困境的可能性越小；反之，表示该企业陷入则务困境的可能性越大。
二、基于决策树的上市公司信用风险评估模型实证分析
(一)指标体系建立
通过综合考虑信用风险的各种影响因素，借鉴我国财政部统计评价司的企业效绩评价指标体系和国有商业银行企业资信评估指标体系以及国内外有关文献的相关指标，在分类、汇总、整理的基础上，同时兼顾数据的可获取性原则和可量化原则，从企业盈利能力、偿债能力、营运能力和发展能力4个方面，选取了lO+财务指标。(1)盈利能力指标。企业获利能力是企业信用的基础，企业只有盈利，才有可能按时偿还债务。本文选取的反映企业赢利能力的指标有净资产收益率x1、销售(营业)利润率X2。(2)偿债能力指标。偿债能力是企业资信的保证，企业偿债能力如何，通常是评估企业资信评级最直接的依据，偿债能力归根结底是企业自有资产的变现能力。本文选取的反映企业偿债能力的指标有流动比率X3、速动比率X4和资产负债率X5。(3)营运能力指标。营运能力分析是对企业资金周转状况进行的分析，资金周转得越快，说明资金利用效率越高，企业的经营管理水平越好。本文选取的反映企业营运能力的指标有总资产周转率X6、存货周转率x7和应收账款周转率X8。(4)发展能力指标。发展能力反映企业未来发展前景及潜力。本文选取的反映企业发展能力的指标有资本积累率X9和总资产增长-~Xl0。将上市公司分为两组，第1组包含sT公司，认为该类企业具有较大的财务风险。非ST公司作为第2组，认为该类企业财务状况正常。若模型将sT组样本判为非sT组，则称为犯第一类错误；将非sT组样本判为ST$1~I，则称为犯第二类错误。
(二)样本选取
样本的选取为两分类模式，即违约和不违约。将ST上市公司作为财务状况异常一类，也即会发生违约的一类；将非sT公司作为财务状况正常的一类，即不会发生违约的一类。sT公司是指出现财务状况或其他状况异常，导致投资者难于判断公司的前景，权益可能受到损害的公司。本文实证分析中的原始数据来自于色诺芬数据库，随机选取我国深、沪两市交易所2009年公布的6O家sT公司作为一类经营“差”的企业，同时另随机选取75家不亏损公司作为一类经营“正常”的企业与之相匹配，因此，数据样本集由135家上市公司组成，然后从中任选30家sT公司及38家非sT公司组成训练样本集，余下的67家公司组成测试样本集。
(三)模型构造与检验
构造决策树，关键是找到样本空间的最优划分，ID3算法的属性选择策略就是选择信息增益最大的属性作为测试属性，从而确定样本空间的一个划分。但ID3算法存在着输出分支多，预测可靠性性差的问题。C4．5算法从ID3算法演变而来，提出用信息增益比来作为测试属性选择的依据，通过大量的实验测试表明：用C4．5算法构造的决策树较ID3算法的预测效果有更好的可靠性和健壮睦。实验模型运用数据挖掘软件WEKA3．6．3，根据C4．5算法以信息增益比最大为原则选取节点生成决策树，如图1所示。最终选出了6个好的属性作为决策树节点，x5为根节点，也就是资产负债率对于违约和履约分类的贡献程度是最大的。括号中的数代表平均有几个样本数据根据条件被分到了相应的类中，用10次迭代交叉验证法来验证模型的误差率，验证结果如下：正确分类的样本数5886．5671％错误分类的样本数913．4328％
(四)结果分析
风险型决策分析范文2
Philosophia(哲学)是距今2500年前古希腊人创造的术语,是从希腊字“Φιλοσοφíα”(philo-sophia)转变而来,希腊语Philosophia是由philo和sophia两部分构成的动宾词组,philo是动词,指爱和追求,sophia指智慧。哲学是为具体科学提供世界观和方法论的指导。形象的说,哲学就是在你不知向左拐还是向右拐时,告诉你左拐有左拐的好处和坏处,右拐有右拐的好处和坏处,并没有为我们指明向哪个方向拐,却全面分析了利弊,以便权衡得失,给我们解决问题提供了一种思维方式[1]。
2临床医学决策分析
2.1概述
临床医学决策是医务人员在临床诊疗过程中,根据自己掌握的国内、外医学科研的最新进展,进行诊疗方案的比较,并将自己认为最优者进行实践的过程。为什么要进行临床决策分析?在临床医疗实践中,许多事件的发生是随机的,对个体患者来说诊疗措施的疗效、远期预后常常是不确定的和不可准确预测的,究竟采用何种方案最好,很难简单作出决定。例如文献报道某种新的治疗措施可以提高疗效,但风险大,可能伴有严重的不良反应或者价格昂贵,然而传统的治疗方法疗效稍低但风险小,如何选择治疗方案?这都需要正确的决策分析[2]。
2.2步骤
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。临床上最难的是风险型情况下的快速决策分析,这其中又以评价方案并做出选择为最难。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、比例或权数等)。常用的风险型决策分析技术有期望值法和决策树法。期望值法是根据各种可行方案在自然状态下收益值的概率平均值大小决定方案的取舍。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、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不确定型情况下的决策分析[3]。但都较复杂和不为医务人员所熟悉。
3医学决策中的哲学思考
3.1哲学思考
医学发展的历史,实质就是不断自我反思———哲学思考加科学验证的过程,临床医学尤其是外科决策中,如何认识并解决患者的疾病,做到最优化处理,往往涉及到哲学的思考即了解事物发生、发展的本质,抓住主要问题,最直接以最小损害或损失获得最大利益的目的。
3.2利弊论
3.2.1利弊论原理
唯物辩证法认为事物因内部矛盾引起发展[4]。事物矛盾的法则,即对立统一的法则是自然和社会的根本法则,因而也是思维的根本法则。矛盾论着重辩证的统一,一分为二的看问题。利弊论的原理是从不同的角度或立场来看与其利益相关联的矛盾即利弊,故利弊本质仍是矛盾,有矛盾的绝大部分特性,是矛盾的一种特殊形式。针对同一对象从不同利益角度或立场会存在不同的利弊结论。患者的利益总是在科学及社会利益之上(赫尔辛基宣言),故医学决策从医患双方角度作出最主要的利弊分析结论,尤以后者为基准。概括起来,临床医学决策中的哲学思考就是分析矛盾、比较利弊、权衡得失,从而得出最优化、最大获益处理策略即利弊论,其正确决策必须遵循利大于弊且差值尽可能大的原则。它必须建立在有丰富的医学理论知识和实践经验基础之上,且随医学知识和技术的不断提高而不断丰富其内容,从而使其得出的结论也更加全面、准确。它相当于效用分析决策法,后者是风险型决策的基本方法之一,是利用效用价值的理论和方法,对风险和收益进行比较,从而进行决策的方法。利弊论主要针对决策分析最难的地方即评价方案并做出选择,它用最简单的内容做最直接的比较,得出最实质的结果,具有精简、直接、非传统性特点。
3.2.2利弊论分析
利弊论分析方法关键是:①确定期望达到的主要获益目标;②分析可能出现的主要严重后果;③掌握各自的发生概率;④了解医患双方对目标及后果出现的支持与满意度。医方:设备条件、技术水平包括同病种医疗组实践成功率、严重并发症的防治能力等;患方:各脏器功能状态、伴随病、活动能力、经济能力、家人亲属的配合、患者及家人亲属文化教育程度、对风险的理解和承受力等。利弊论的分析步骤是从决策问题的整体出发,充分运用决策者的主观认识能力、经验、直觉等,用人类认识客观事物的逻辑推理规律指导决策过程[3]。其要求首先明确决策问题的基本结构,抓住关键要素,将问题简化。然后由浅入深、循序渐进地进行多轮分析,全面分析矛盾、比较利弊、权衡得失、得出决策。必要时运用决策树、效用函数、概率计算等简便的决策技术做出判断与推理,使决策分析快速见效。它强调对决策问题的整体思考和结构化,注重运用正确的分析过程。根据需要,利弊论循环运用思考(think)、分解(decom-pose)、简化(simplity)、具体论证(spceify)和反思(re-think)五个步骤,不断深入决策问题的本质,得出符合实际的结果。①思考:决策者必须花费一定的时间,认真考虑决策问题的性质,明确问题的结构,才能着手处理问题。②分解:将问题分解为若干要素,对这些要素做逐一探究,然后再将这些要素重新组合起来,分析彼此间的相互联系,弄清决策问题的来龙去脉。③简化:决策者的注意力应始终放在对最重要的决策要素的鉴别工作上。这些要素包括:主要的备选方案,可能达到的目的(获益———利)和可能发生的不确定性后果(损害———弊),掌握其发生概率,评估对医患双方的主观效用(支持和满意度)。④具体论证:对主要的备选方案及其可能结果(利与弊),医方和患方(患者及其家属)共同探讨、分析、确认和具体化,比较利弊、权衡得失,确定对医患双方的主观效用(支持和满意度),重视患方参与决策,必要时甚至让患方作出最后决策,既充分尊重患方的知情同意权,又让其共担风险。⑤反思:决策者应认识到在一般的决策问题中,决策者对方案的选择通常是比较不同方案的期望获益值的大小,然后选择其中较大者为最佳方案。但在许多场合,情况并不是这样,最佳方案的选择往往因决策者的价值判断而异。因为对同等收益,在不同风险的情况下,决策可能不同;在同等风险的情况下,不同的人对待风险的态度也不同,其决策也将不同。故决策过程的各个环节都包括了决策者的主观判断和预测,所以在各轮分析之间和决策终了之时,都要不断思考,找出分析过程中不符合逻辑思维规律的环节,根据新掌握的信息来修正原来的预测结果,如系患方做最后决策时医方需要作适当解释、引导、提供相关信息以供参考,以利其做出最有利的决策。但必须尊重患方合情、合理、合法的决定,即使它不是最好的决策。
3.2.3利弊论原则
利弊论必须遵循以下原则:①真实性,即制定及评价决策方案的依据必须是真实的,经过科学试验验证的;②先进性,即决策的全过程必须充分利用现代信息手段,必须是在尽可能收集并严格评价国内、外证据即在循证医学的基础上进行,使决策摆脱个体经验的局限性;③效益性,即决策过程中应遵循“汰劣选优”的原则,选择的方案必须是更有效、更安全、更经济的,以获得最大的社会效益与经济效益者为首选;④重要性,即对重要的临床问题进行决策分析,所选择的方案与其他备选方案相比,其差别应该具有重要的临床意义。
4利弊论的应用
医疗活动中我们总是在有意无意中已经使用了或正在使用利弊论来处理一些常见问题,如用药、补液、外科手术时机、术式的选择、术前签字谈话等。利弊论对于临床诊疗工作亦是一个很好的评估鉴定方法和手段。下面运用利弊论分析1例外伤后重度肝破裂引起失血性休克患者[5]的临床诊治情况。首先明确早期处理的关键问题是控制失血,保证体内有足够的血氧供应,维持生命;进一步再细分为出血与输血之间的比例,如何尽快控制出血以达到尽可能少的继续失血或不失血,分钟失血量与输血量之比将决定患者的生命。必须很好地作出手术决策包括手术时机、手术方式等。需明确以下几点:①患者创面大且可能已伤及肝门血管故不手术难以止血;②患者入院到输血估计要多少时间;③血量供应是否充足;④有无相应的肝外科人员、技术、设备等。传统观念是快速输液、输血,等生命体征稍平稳后再手术,其“利”为生命体征平稳后手术较安全,“弊”为可能在达生命体征稍平稳前患者即因失血过多而死亡。解剖上肝静脉直径为0.7~2.0cm,门静脉约1.0~1.2cm[6],普通输液管管径为0.3cm,输血管管径0.3~0.4cm,远小于肝内主要血管直径。如肝创面大而深且呈裂开状态,则创面出血血管总横截面积大,出血量多。
风险型决策分析范文3
一、引言
所谓风险投资，是指把资金投向蕴藏着较大失败危险的高新技术开发领域，以期成功后取得高资本收益的一种商业投资行为[1]。风险投资的整个过程贯穿一系列的投资决策，决策正确，则投资成功；决策失误，必导致投资失败。因此，现代风险投资理论与方法的一个重要研究方向就是构建风险投资决策模型。准确构建决策模型不但需要利用恰当的研究方法，还要注重研究影响风险投资决策的重要因素。正确识别评估风险，有效挖掘投资潜力，可以帮助投资者规避风险，使收益做到最大化。
二、国外风险投资决策本文由收集整理研究
国外关于风险投资决策的研究主要分为三个阶段：即一般风险企业投资决策体系研究，不同类型、不同阶段风险企业投资决策体系研究和高科技风险企业成功关键因素研究等。
（一）一般风险企业投资决策体系研究
国外对vc的研究是从上世纪80年代中期开始的。tyebjee&bruno[2]对41位风险投资家进行调查和谈访，从市场吸引力、产品差异性、管理能力、逆境承受能力以及退出风险等5个方面建立风险投资评估体系，为其他学者奠定了研究基础。风险投资是高风险与高收益并举的投资，投资决策是风险与收益之间的平衡。damodaran认为风险投资决策中一方面需要评估风险企业的总体预期风险与收益水平；另一方面是评估风险投资家的预期收益。macmillanl、siegel & narasimha（1985）沿用了tyebjee&bruno的研究方法，通过调研他们把风险投资家所关注的风险指标分为六类主要指标：竞争风险、投资风险、退出风险、执行风险、管理风险、领导者风险等。macmillanl、zemann& subbanarasimha（1987）在之前的研究基础上，通过对150个风险投资公司调查研究，研究表明新合资企业获得成功的标准与两大因素密切相关：初创期的竞争程度，产品的市场接受程度。
对于之前的研究成果，仁者见仁，智者见智。vance&robert（1995）认为之前的投资标准过于复杂，他通过自己的采访，从产品战略思想、管理能力、收益三个方面建立了一套简易的风险投资评估体系。风险投资虽兴起于美国，研究成果却跨越了国界。在韩国风险投资较为萧条时，joongdoug、jung&lee（1994）为了识别现有的风险投资评估指标中重要的投资标准，作者研究了现有风险投资的评估标准，实证研究结果表明创业者的管理能力、融资能力、产品的市场吸引力、产品或技术的优越性、原材料的可获得性、生产能力等六个因素在风险投资中较为重要。
（二）不同类型、不同阶段风险企业投资决策体系研究
风险企业处在不同阶段，发展所面临的风险不尽相同，随着科学研究的深入发展，有学者开始针对不同类型、不同阶段的风险企业进行研究。m.kakati（2003）针对高科技风险企业设置了38个评价指标，m.kakati教授把38个评价指标分为六类，分别为：企业家素质，组织资源能力，竞争战略，产品特征，市场特征，融资能力。研究表明企业家素质、组织资源的能力、竞争战略是企业生存能力和成就的关键性决定因素。chorev&anderson（2006）研究影响以色列高科技初创企业成功的关键因素，发现在管理、客户关系、产品研发是比较重要的，然而通常所强调的经济政策、商业环境却不太重要，但最为重要的是核心团队的创业态度和创业能力。
（三）高科技风险企业成功关键因素研究
随着科学研究的深入发展，对投资决策的研究越来越细致，有学者开始研究影响高科技企业成功的关键因素，这些关键因素无疑是做决策时的重要参考因素。创业企业通常以技术取胜，cohen&levinthal（1990）为缺乏技术优势，即便有外部网络资源和金融资本的支持，也难以在市场中获得优势地位。mcdougall、robinson& denisi（1992）认为新企业拥有强大的技术优势就有获得成长的机会并相对竞争对手有进入市场的优势。hironori&sue（2002）研究风险投资家和创业者的认知和情感对绩效的影响。研究结果表明，认知上的不一致的冲突有助于绩效的增加，但是组织内部私人之间的情感冲突则对合作绩效起着负作用。chen、zou&wang（2009）研究表明，技术能力、人际网络关系、金融资本是企业发展的三大引擎。
三、国内风险投资决策研究
管理学决策理论认为，一个完整的决策过程包括存在先后顺序的三个阶段，即问题的识别与选择—决策分析过程—决策与实施方案，决策分析过程在整个决策问题中出于最重要的地位[3]。由于风险投资具有投资周期长、风险大的特点，而且投资资金有限，因此面对纷繁复杂的项目需要谨慎筛选。如果风险投资家能在投资决策时充分考虑到各种风险因素并正确分析评价和科学决策，那么就能有效降低投资风险。国内学者对风险投资决策的研究，主要集中在风险投资影响因素和决策模型构建两个方面：
（一）风险投资影响因素研究
国内学者对风险投资影响因素的研究，多数是参考国外现有相关研究文献并根据自己的认识形成决策指标体系。汤京华和王玉珍[4]分析美国、荷兰、台湾等国家或地区的风险投资项目评估因素，结合国内实际，从产品差异度、市场吸引力、管理能力、经济绩效、环境影响等五个方面建立指标体系。资金一直被视为企业运作的血脉，财务状况是企业运作效果的直观反映，客观、有效的财务记录能揭示公司运作的好坏情况。马扬等（1999）在以往研究的基础上增加财务状况等影响因素，建立了自己的评价指标体系。邹辉文等[5]通过对风险投资项目的投资政策和投资阶段的风险的分析，设置人员素质、市场前景、技术水平、财务状况、退出机制、社会环境等6个一级指标、29个二级指标，建立风险投资项目评价指标体系。投资处在不同阶段、不同行业企业的风险是不一样的，彭卫民[6]研究高科技企业风险因素，认为高科技企业风险因素主要包括：管理能力因素、技术与产品因素、市场因素、退出及收获的可能性因素。风险投资既有高风险性，同时还存在高收益性，风险投资决策分析时不仅要考虑风险因素，还应考虑收益因素。liu et al.（2011）针对高科技初创企业风险建立了指标体系，经实证研究得到了17个影响投资的关键因素。张春英和姜丹（2001）从风险和效益两个方面构建风险投资评估的多目标评估指标体系。钱水土和周春喜[7]从企业发展角度，引入成长风险和道德风险因素，分析成长过程和环境以及企业道德对投资者投资风险的影响。
（二）风险投资决策模型构建
风险投资决策分析过程中，充分预计到各种风险因素是关键，但识别到风险因素之后，如何使用科学的方法衡量风险与收益也至关重要。在国内的研究文献中，张春英和姜丹（2001）运用层次分析法和模糊数学的集值统计原理分别进行指标权数确定和专家打分的数学处理，建立了定量评估模型；王世良和王世波[8]利用ahp构建了一个具体的层次分析评价模型；魏星等（2004）[9]运用层次分析法求出各个指标的权重并利用模糊数学建立模糊综合评价模型。层次分析法和模糊数学是一种比较简单实用的研究方法，但排列各指标的相对重要性时受人为的影响因素比较重，而且一致性检验难以通过，因此即便是同一套指标体系在不同的风险投资家所得出的结论也莫衷一是。针对上述弊端，王学军和郭亚军[10]运用序关系分析法（g1法）分析造成ahp判断矩阵不一致的原因，指出了g1法与构造判断矩阵的本质区别，解决了层次分析法的应用难题。随着科学研究的进一步深入，张丰和段玮婧[12]运用因子分析法对风险投资评价决策程序中初步评价阶段的评价指标进行研究。孙晓梅[13]利用神经元网络建立投资决策模型，实证研究的科学性已经被国外学者所证实，神经网络能弱化人的主观因素、降低人为因素在求权重中的影响。
四、对国内外风险投资决策研究基本评述
（一）从研究方法角度来看，
从研究方法角度来看，国外对风险投资项目评估决策的研究可以分为三类：①调查法，即采用对风险投资家面谈或填写调查表的方法，来总结风险投资项目评估决策指标；②实证法，即采用对实践案例分析的方法，提炼总结风险投资项目评估决策的指标；③理论法，即采用理论推导的方式来得出评估决策指标。国外现有相关文献中，风险投资决策的研究已经有了从实证到理论、从宏观到微观、从定性到定量的转变，影响因素的研究更具针对性和更可操作性。
（二）国内文献研究内容有效性偏若
风险投资实践在我国起步较晚，文献研究相比国外较为滞后[14]，因此国内研究文献多数借鉴国外现有研究成果基础上形成自己的理论。我国风险投资决策研究得到的结论缺乏检验论证，研究成果难以保证与客观实际相吻合。总之，上述还处于定性研究阶段，投资决策影响因素的可操作性不强、难以量化[14]。不同发展阶段、不同产业背景的创业企业风险因素不尽相同，国内现有文献研究的针对性较弱。
（三）国内文献研究方法的科学性不强
国内学者在研究投资决策方法时，普遍采取层次分析法、模糊数学、德尔菲打分法及主成分分析法等方法，对项目风险或投资收益进行评估。在使用这些方法求权重时，没有统一的标准，仁者见仁，智者见智，得到的结论莫衷一是。
五、研究结论
针对以上国内学者的研究不足，拟开展以下四个方面的研究工作：
（一）加强科学研究，建立符合我国实际投资影响环境的投资决策指标体系。不同国家、不同地区的市场发育程度不一样、投资者风险偏好不一样，影响投资决策的因素不尽一致。因此，亟需根据我国的实践环境，研究符合我国投资实际的决策影响因素，建立具有普遍适用性和内在统一性的投资决策指标体系。
（二）加强针对性研究，满足不同投资主体的需要。风险投资主要支持高技术风险企业的开拓与成长[1]，高新技术分布广泛，处在不同发展阶段的风险不尽一致，没有放之四海而皆准的理论成果。因此，需要根据不同行业、不同发展阶段的实际影响因素，加强研究的针对性。
风险型决策分析范文4
[关键词] 房地产 房地产投资 决策支持系统
一、引言
房地产开发项目投资决策是房地产开发企业的一项重大决策行为，其正确与否对投资的经济效益影响很大，同时也直接影响着企业的生存与发展，而房地产投资评估又是项目投资决策的前提和基础。随着市场经济渐行渐深，房地产开发市场的竞争也将越来越激烈，特别是在中国最大的经济特区海南省，建立一套房地产投资评估与决策模型及其系统，对科学评估，高效决策，辅助决策者了解和分析房地产的市场状况，全面、综合、协调处理大量的复杂数据，少走弯路，及时确定房地产投资项目的最佳方案，提高决策效率，具有重要的理论意义和现实价值。
二、DSS基本理论
DSS (Decision Support System ，决策支持系统)是辅助决策者通过数据、模型和知识，以人机交互方式进行半结构化或非结构化决策的计算机应用系统。它是管理信息系统(MIS)向更高一级发展而产生的先进信息管理系统。它为决策者提供分析问题、建立模型、模拟决策过程和方案的环境，调用各种信息资源和分析工具，帮助决策者提高决策水平和质量。是给某个特定的行业的领导层提供辅助决策的软件系统，主要是以管理学、运筹学、控制论和行为科学为基础，以计算机技术模拟技术和信息技术为手段，面对半结构化和非机构化的决策问题，支持决策活动的具有智能作用的人机系统。它能为决策者提供决策所需要的数据、信息和背景资料。帮助决策者明确决策的目标和进行问题的识别，建立或修改决策模型，提供各种备选方案，并对各种方案进行评价和选优，通过人机对话进行分析、比较和判断，为正确决策提供有益的帮助。
三、系统分析
1.海口房地产投资系统目标
房地产投资决策支持系统的作用主要在于为投资者提供项目内部和市场现状与变化预测的信息及其应采取的策略、方案和措施等。因此，海口房地产投资决策支持系统的目标，即系统要解决的问题主要在于: (1)借助过去和现时海口房地产业经营状况及其它相关资料和数据，通过科学方法，对项目目标市场的未来发展趋势进行分析和预测。(2)以过去和现时海口房地产开发投资资料和数据，采用有效方法，对项目开发投资的资金需求情况和开发周期等进行预测。(3)通过测算模型库，将海口房地产投资管理的成熟经验和方法融入系统，为项目开发投资的成本费用、运营能力、盈利能力和风险等提供固定和半固定的预测和分析。(4)充分利用计算机的强大数据处理能力，为某一目的开发投资决策提供多个预选方案，并分析、预测和模拟每一个方案的执行效果。(5)建立决策模型库，将房地产投资决策成熟经验和方法及专家的知识融入系统，为投资提供固定和半固定的决策方法。(6)对房地产投资项目及方案测算和决策结果等，进行汇总、查询和输出。
2.系统功能要求
为实现上述目标，海口房地产投资决策支持系统应该由海口市场分析、项目(或方案)开发经营测算分析及其优劣评价、比较和决策分析等三大业务功能以及系统维护、初始化和结果输出两大辅助功能组成。遵循目标明确，体现系统总体功能;结构先进合理,考虑各方面主客观因素的限制；数据流程简单、明了、快捷;独立性、内聚性强,尽量减少不同功能间的耦合性和关联性等原则。
四、系统设计
1.系统总体结构
本系统采用结构化程序设计方法，其基本思想结构化、模块化、自顶向下、逐级细化、逐级抽象，切断每一层次与较低层次的联系，由这种方法设计出来的系统，既可作为单独的子系统存在，也可受上级模块调用和控制。
根据上述设计思想和系统分析的要求，可以将海口房地产投资决策支持系统总体结构设计图设计为：
海口房地产投资决策支持系统总体结构图，很清晰的反应了四库的耦合以及之间的联系，可以看出海口房地产投资决策支持系统由海口房地产投资信息模型、海口市场分析模型、方案测算和分析模型、方案决策分析模型和结果输出模型五部分组成，如上图所示。
2.人机对话系统设计
人机界面，就要从用户着手，满足基本的一些要求：
(1)在与决策者交互的过程中，起辅助作用。(2)作为数据库、模型库、知识库以及方法库的中枢。(3)提供友好的，便于理解的对话过程。(4)协调用户和系统各模块的控制操作，随时能提供使用帮助。
人机界面主要作用有3个:①接受处理决策者提出的请求;②与四库系统交互得到决策信息;③返回辅助信息给用户
3.模型及模型库设计
(1)海口房地产投资信息模型。包括数据编辑、信息浏览、索引查询。数据编辑模块用以实现所有市场信息的数据追加、修改和删除；信息浏览模块用以浏览指定的市场信息内容，市场信息包括土地供给、建筑材料、施工队伍、基础设施等；索引查询模块可以根据用户的需求，检索出特定的市场信息供使用者参考。
(2)海口市场分析模型。包括市场供给分析模块，市场需求分析模块，市场供需平衡分析模块，方案规划设计和分析模块四个模块。其中，市场供给分析模块用以按时序、地域、工程进度、物业类型等对海口房地产市场供给进行分析、统计和预测。市场需求分析模块用以按时序、地域、人群、物业类型等对海口房地产市场供给进行分析、统计和预测。市场供需平衡分析模块用以在供给和需求分析基础上， 按不同组合进行供需平衡分析。方案规划设计和分析模块用以根据海口本地和投资者等的有关规定和要求， 对投资开发地块进行规划和设计； 然后采用多种模型， 以项目(方案)收益最大化为准则， 对项目(方案) 物业类型和档次比例等进行初步分析和决策。
(3)方案测算和分析模型。方案测算和分析模型主要对海口房地产投资进行方案测算和投资分析。包括土地投资测算和分析模块，建设投资测算和分析模块，经营销售估算和分析模块，财务估算、评价和分析模块，风险不确定性测算和分析模块五个模块。土地投资测算和分析模块用以采用成本法、比较法和剩余法等多模型对项目(方案)土地获取成本、开发成本和总成本等进行测算与分析。建设投资测算和分析模块用以首先对项目(方案)建设项目、子项目及其建设计划等进行分割和确定；然后采用价格指数法、比较法和简化工程概预算法对项目(方案)建设成本进行测算和分析。经营销售估算和分析模块用以采用比较法、回归分析预测法等对项目(方案)各物业销售价格、进度进行分析和预测；项目经营方案和策略的效果模拟、比较和决策。财务估算、评价和分析模块用以项目财务及主要报表的生成， 投资评价指标的测算和分析。风险不确定性测算和分析模块包括项目(方案)单变量和三项预测值灵敏度分析；损益分歧点分析；蒙特卡洛风险模拟分析。
(4)方案决策分析模型。方案决策分析模型主要返回给决策者简要的结果报告。它包括单项目(方案)决策分析模块和多项目(方案)比选和决策分析模块。其中单项目(方案)决策分析模块是根据在决策人员人工干预下确定海口房地产投资决策评价的标准，对项目(方案)投资可行性进行决策和分析，并生成简要的结果报告。多项目(方案)比选和决策分析模块则首先对决策人员所定决策的定性准则进行数值量化，然后对各项目(方案)优劣状况进行分析和决策，并生成简要的结果报告。
(5)结果输出模型。分析结果的输出，结果(包括文字和图表) 查询和打印。
(6)以上模型都以数据的形式存放在数据库中。结构如下：
4.数据库设计
本系统处理的项数多，为保证以最优的方式组织数据，提高完整性、一致性和可修改性，形成合理流程，可设计多种数据库。通过对数据库的调实现数据的传递和存贮，同时设置少量内存变量对系统过程进行控制。按照规范化数据库设计原理，结合本系统的需要，共设置项目概况、建筑类型、成本费用、财务指标、敏感分析等五类，共9种数据库。其中：项目概况数据库作为系统维护时对旧有项目查询的一种标识；建筑类型数据库用于各种类型的选择及各类建筑参数的输入与输出；成本费用数据库作为投资估算的基础；财务指标的数据库是各种类型数据库的核心，它将成本分析与盈亏分析的各阶段成果加以汇总、传递、反馈，在此基础上进行敏感性分析，起到一种枢纽作用；敏感分析数据库的作用是便于用各种表格形式将各类敏感性分析结果打印输出。
5.知识库设计
随着时间的变化，投资都会有不同的经验和技巧知识，可以把积累的知识以库存储，并按照简单的表示格式，可以将知识保存在知识库中，积累多了知识库获取的知识也越多，一些问题可直接进行推理求解。
知识库的结构如下：
6.方法库设计
首先将海口房地产投资数据输入到内部数据库中，然后方法库管理系统中的数据处理程序从内部数据库中提取数据并从方法字典中选择要用的方法，再把数据放入方法体进行加工处理，最后将数据送出到数据库，最终输出数据。
五、系统实现
1.开发环境
系统主要采用VC为开发工具，在windows平台下，以ms-sql2005为数据库支撑数据和模型都保存在数据库中。
2.开发计划
本系统开发期计划在6个月之内完成，前1个月进行系统整体框架构建，中期需要3个月时间设计和开发数据库。程序块和模型库要1个月左右，最后一个月主要目的就是进行测试和一般的维护阶段。
六、结束语
总之，本决策支持系统将按照需求分析、常规的软件开发程序，预计将达到以下功能：
1.能较精确地完成海口房地产开发项目的投资评估、成本分析、现金流计算、财务指标计算、敏感性分析。
2.系统既可用于单项工程投资评估，也可用于多项工程的比较。
3.系统操作方便，并具有良好的扩充和维护功能。
参考文献：
风险型决策分析范文5
[关键词] 房地产投资风险效用多目标决策
随着我国社会主义市场经济的发展和改革开放的不断深入，房地产业得到了迅速的发展。房地产作为一种投资工具，其风险性受到房地产投资者越来越普遍的关注。因此本文对房地产投资风险决策方法进行了深入研究。
一、房地产投资决策的特点
房地产投资决策就是运用有效的决策方法在若干个投资方案中选择出最优的投资方案。房地产投资决策同时具有多目标决策和风险型决策的特点。
1.房地产投资决策的多目标性
由于房地产投资者所追求目标有多个：收益 、回收期 、信誉价值、环境保护等。 所以房地产投资决策具有多目标性，属于多目标决策。
2.房地产投资决策的风险性
房地产投资过程中有许多风险因素：土地价格的不确定性、工程建设费用的不确定性、投资收益的不确定性及工期、投资回收期的不确定性等。这些风险因素是客观存在的，但并不是完全不可知的。决策者可以根据自己的经验和科学的方法预先估计和计算出其概率分布，再计算出益损值的概率分布。因此，房地产投资决策应该被认为是风险型决策，而不是不确定性决策。
二、多属性效用理论
现代风险型决策理论已从期望值准则阶段发展为期望效用准则阶段。期望效用准则充分考虑了风险型决策问题的两个基本特点，即后果的风险性和后果的效用。由于风险型决策问题的自然状态是不确定的，所以不论决策者采取什么决策，都可能产生各种不同的后果，因此他要承担一定的风险，但对后果并非是全然不知，可以预测它的概率分布。不同的决策者对风险的态度往往不相同，同样的后果对不同的决策者会产生不同的效用。
基于期望效用准则的效用理论能很好地解决风险决策问题，效用理论已从单属性效用理论阶段发展到多属性效用理论阶段。多属性效用理论可很好地解决多目标风险决策问题。运用多属性效用理论进行风险决策的基本步骤如图所示。
三、房地产投资多目标风险决策模型的建立
下面运用多属性效用理论来解决房地产投资多目标风险决策问题，建立房地产投资多目标风险决策模型。
1.建立多目标分层递阶结构
(1)选定目标
通过询问决策者，选择出决策者关心的三个投资目标：收益、回收期、信誉价值。
①收益最大化。收益(Return)是一个较为笼统的概念，它一方面含有绝对的收益值的意思，另一方面也含有投资收益率的意思，因此将收益最大化具体表述为以下两个方面：
一是净现值最大化。净现值(NPV)是一个反映投资收益的绝对指标，它直接描述了一个投资方案可能获得的利润的现值。其表达式为：
在风险条件下，需要确定净现值的概率分布。
二是内部收益率最大化。内部收益率是反映投资经济效益的相对指标。由于房地产投资者的资金总是有限的，因此投资者总是希望尽可能有效地运用有限的资金，获得尽可能高的收益。
内部收益率(IRR)是使净现值为零的折现率，它反映了项目自身的获利能力，其值可由式(1)中令NPV=0计算得出。在风险条件下，需要确定内部收益率的概率分布。
②回收期最小化。房地产投资资金占用很大，投资者往往利用负债经营，利息负担沉重，因此投资者往往希望尽快收回投资，把回收期最小化作为一个主要目标。回收期是指净收益抵偿初期投资所需要的时间。回收期有静态和动态之分，区别在于前者没有考虑资金的时间价值，而后者考虑了资金的时间价值。动态回收期较为常用，可通过令式(1)中NPV=0，求其中的t得到。在风险条件下，需要确定内部收益率的概率分布。
③信誉价值最大化。拥有地段好、规模大、档次高、性能优异的房地产往往被视为一种荣耀，而且这样的房地产也能够给其拥有者或者投资者带来无形的收益。我们将这种荣耀和无形收益统称为房地产的信誉价值。
信誉价值的估计通常由投资者本人根据自己的偏好确定。通常可由投资者对各备选方案的信誉价值进行打分，分数越高表明信誉价值越高，对投资者越有利。
(2)递阶结构
对于收益这个目标，用净现值和内部收益率作为它的属性。显然，这两个属性具有可理解性和可测性。同时，由于这两个属性分别从绝对值的角度和相对值的角度体现了收益这一目标的两个重要方面――实际收益值和投资收益率，因此它们是完全的。而且它们是非多余的和最小的。
对于回收期和信誉价值这两个目标，分别采用动态回收期和信誉价值的值作为它们的属性。这两个属性具有可理解性和可测性。
对于这些目标所设定的一集属性我们认为它是完全的、可运算的、非多余的和最小的。所有这些目标和属性构成了房地产投资决策的多目标分层递阶结构。
2.建立决策模型
选定房地产投资决策的目标集为：
①收益最大化;
②回收期最小化;
③信誉价值最大化。
为具体表述上述三个目标，我们设定一个完全的、可运算的、非多余的和最小的属性集：
这样，我们就得到了一个表达简单、意义明确的房地产投资多目标风险决策模型。我们只需先求出每个方案的各属性的概率分布，再根据决策者的偏好确定多属性效用函数，进而得出各方案的期望效用值，就可以据此期望效用值进行方案的优劣排序，从而进行有限个方案的多目标风险决策。
参考文献:
[1]彭勇行:管理决策分析.科学出版社,2000
[2]徐水师:预测方法与决策分析.西北大学出版社,1997
[3]杨剑波:多目标决策方法与应用.湖南出版社,1996
风险型决策分析范文6
【关键词】本量利分析 决策树分析
西蒙曾经说过：“管理就是决策。”管理活动本身无时无刻不渗透着决策过程，决策决定企业的前景。从财务管理的角度说决策分为筹资决策、投资决策、营运活动决策。企业投资决策的基本程序：1.确定决策目标。2.探索、确定备选方案。3.对各备选方案进行评价、比较。4.对各备选方案进行初步选择。5.对进入第二轮评定的方案进行论证，考虑非计量因素和不易预测情况。6.选择最终方案，制定行动计划。
一、本量利分析
成本按其性态分类可以分为固定成本、变动成本、混合成本。固定成本又可以分为约束性固定成本和酌量性固定成本。约束性固定成本是企业为维持一定的业务量所必须负担的最低成本，如管理人员工资、固定资产折旧费等。酌量性固定成本是指根据企业的经营方针由经理人员决定的成本，如广告费、人员培训费。同理变动成本可以分为技术性变动成本和酌量性变动成本（如按销售额一定比例确定的销售佣金）。混合成本因产量变动而变动，但不是成正比例关系，主要可以分为三个类别：半变动成本（Y=A+BX）、阶梯式成本、延期变动成本。成本估计方法有回归线法和工业工程法。
确定完成本后，就可以根据销售额计算出利润。利润、收入、成本之间的关系可以有三种形式表示。一是损益方程式，利润=单价*销量-单位变动成本*销量-固定成本。二是边际贡献方程式，利润=边际贡献-固定成本。三是本量利图又称盈亏临界图，横轴表示销售量，纵轴表示成本和收入。本量利图有多种形式：基本本量利图、正方形本量利图、边际贡献式本量利图.
增加销售额，销售收入超过成本，形成利润区，反之形成亏损区。因为利润=销量*（单价-单位变动成本）-固定成本=销售收入*边际贡献率-固定成本=盈亏临界点销售量*单价边际贡献率-固定成本=0，所以盈亏临界点销售量=固定成本/单位边际贡献。本量利关系经常用于敏感性分析，即研究有关参数发生多大变化会使盈利转为亏损，单个参数变化对利润变化的影响程度等问题。
单价的降低、单位变动成本的提高、固定成本的提高、销售量的降低都有可能使盈利转为亏损。我们要做的就是分别确定单价最小值、单位成本最大值、固定成本最大值、销量最小值使得企业刚好不盈利不亏损。举例分析如下：某企业计划生产新产品，单价为10元，估计单位变动成本为6元，固定成本为200000，预计销量为100000件，则它的利润为100000*（10-6）-200000=200000（元）。
单价最小值：100000*（X-6）-200000=0， X=8（元）
单位变动成本最大值：100000*（10-X）-200000=0， X=8（元）
固定成本最大值：100000*（10-6）-X=0， X=400000（元）
销量最小化：X*（10-6）-200000=0， X=50000（件）
二、决策树分析法
决策树方法可用于一步决策问题，最常用的是解决多步决策问题。多阶段决策问题即每一阶段做出一个选择，下一步决策取决于上一步的决策及其结果。下图即为决策树：
A为决策点，决策点用方形节点表示，从这类节点引出的边表示不同的决策方案，边上的数字表示进行该项决策时的费用支出。B为状态点，状态点用圆形节点表示，从这类节点引出的边表示不同的状态，边上的数字表示对应状态出现的概率。C为结果点，结果点用三角形节点表示，在这类三角形节点里注明各种结果的损益值。利用决策树进行多阶段风险型决策问题的一般程序为：从树的末梢开始，计算每个状态点的期望收益，选择最大值并将其标注在相应的的决策点里，将处于同一阶段的其它决策“剪枝”。同理依次从后向前进行“剪枝”，直到最开始的决策点，得到使期望收益最大的方案。
由上述图可以看出决策树比较突出的优点是方便简洁、层次清楚、一目了然、易于处理较复杂的决策问题。
三、总结
投资决策要科学民主，讲究方法和程序，要抓住时机避免失去市场。每个人的能力有限，对于企业重大的决策，任何个人很难独立做出有效决策。所以企业投资决策必须做到深入调查研究、广泛听取意见、充分论证、集中讨论做出最后的决定。
参考文献：
