決策理論與決策方法

1、決策理論和方法（章節(jié)目錄）Decisi on Theory and Tech no logy引言第一章決策的差不多概念1-1引論一、決策與決策分析的定義1. Decision的本義:（牛津詞典）2.蘇聯(lián)大百科全書(shū)3. 現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)辭典4. 美國(guó)大百科全書(shū)的“Decision Theory”條:5.美國(guó)現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)謁典6.喑綁治理 Z7.決策的政治含義二、進(jìn)展簡(jiǎn)史三、地位（與其他學(xué)科的關(guān)系）1.是運(yùn)籌學(xué)的一支2.操縱論的延伸3.治理科學(xué)的重要組成部分4.系統(tǒng)工程中的重要部分5.是社會(huì)科學(xué)與自然科學(xué)的交叉，典型的軟科學(xué)1-2決策問(wèn)題的差不多特點(diǎn)與要素一、特點(diǎn)二、要素1-3決策問(wèn)題的分類一、按容易區(qū)分的

2、因素劃分二、按涉及面的寬窄三、個(gè)人事務(wù)決策與公務(wù)決策1-4決策人與決策分析人一、問(wèn)題的復(fù)雜性：二、微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)和決策論關(guān)于經(jīng)濟(jì)人的假定: 三、 決策人和決策分析人的分工1-5分析方法和步驟一、決策樹(shù)與抽獎(jiǎng)二、分析步驟習(xí)題進(jìn)一步閱讀的文獻(xiàn)第二章主觀概率和先驗(yàn)分布Subjective Probability and Prior Distributi on2-1差不多概念一、概率(probability).頻率Laplace在概率的理論分析 公理化定義二、主觀概率(subjective probability, likelihood)1.什么緣故引入主觀概率2.主觀概率定義三、概率的數(shù)學(xué)定義 四、主客

3、觀概率的比較(1812)中的定 2-2先驗(yàn)分布(Prior distributen)一、設(shè)定先驗(yàn)分布時(shí)的幾點(diǎn)假設(shè)二、離散型隨機(jī)變量先驗(yàn)分布的設(shè)定三、連續(xù)型RV的先驗(yàn)分布的設(shè)定1.直方圖法2.相對(duì)似然率法3.區(qū)間對(duì)分法4.與給定形式的分布函數(shù)相匹配5.概率盤(pán)法(dart)2-3無(wú)信息先驗(yàn)分布一、什么緣故要研究無(wú)信息先驗(yàn)二、如何設(shè)定無(wú)信息先驗(yàn)分布2.4利用過(guò)去的數(shù)據(jù)設(shè)定先驗(yàn)分布一、有。的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)二、狀態(tài)。不能直接觀看時(shí)習(xí)題及其設(shè)定進(jìn)一步閱讀的文獻(xiàn)第三章效用、損失和風(fēng)險(xiǎn)(Utility,Loss and Risk)31效用的定義和公理系統(tǒng)一、引言什么緣故要引入效用二、效用的定義三、 效用存在性公理理

4、性行為公理VonNeuma nn-More nstern, 1994 169四、基數(shù)效用與序數(shù)效用(Cardi nal & Ordi nal Utility)3.2效用函數(shù)的構(gòu)造一、離散型的概率分布二、連續(xù)型后果集3.3風(fēng)險(xiǎn)與效用一、效用函數(shù)包含的內(nèi)容1.對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的態(tài)度2.對(duì)后果的偏好強(qiáng)度3.效用表示時(shí)刻偏好二、可測(cè)價(jià)值函數(shù)三、相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度四、風(fēng)險(xiǎn)酬金五、鈔票的效用3.4損失、風(fēng)險(xiǎn)和貝葉斯風(fēng)險(xiǎn)一、損失函數(shù)L二、風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)三、貝葉斯風(fēng)險(xiǎn)習(xí)題進(jìn)一步閱讀的文獻(xiàn)第四章貝葉斯分析Bayesea n An alysis確定性后果偏好強(qiáng)度的量化 4.1引言、決策問(wèn)題的表格表示損失矩陣二、 決策原則三、

5、決策問(wèn)題的分類：四、 按狀態(tài)優(yōu)于4.1不確定型決策問(wèn)題-、微小化極大（wald）原則二、 微小化微小三、Hurwitz準(zhǔn)則四、 等概率準(zhǔn)則（Laplace）五、 后悔值微小化極大準(zhǔn)則（svage-Nieha ns）六、Krelle準(zhǔn)則：七、 莫爾諾（Molnor）對(duì)理想決策準(zhǔn)則的要求（1954）4.2風(fēng)險(xiǎn)型決策問(wèn)題的決策原則一、 最大可能值準(zhǔn)則二、 貝葉斯原則三、 貝努利原則四、E V（均值一方差）準(zhǔn)則五、 不完全信息情況下的決策原則（Hodges丄ehmann原則）4.3貝葉斯定理一、條件概率二、貝葉斯定理 4.4貝葉斯分析的正規(guī)型與擴(kuò)展型一、正規(guī)型分析二、擴(kuò)展型貝葉斯分析(Exte nsi

6、ve Form An alysis)三、例4.5非正常先驗(yàn)與廣義貝葉斯規(guī)則一、非正常先驗(yàn)(Improper Prior)二、廣義貝葉斯規(guī)則(General Bayesean Rule)4.6一種具有部分先驗(yàn)信息的貝葉斯分析法一、概述二、分析步驟三、幾何意義 4.7序貫決策習(xí)題進(jìn)一步閱讀的文獻(xiàn)第五章隨機(jī)優(yōu)勢(shì)Stochastic Dominance5.1 Markowitz模型5.2優(yōu)勢(shì)原則(Dominance Principle)一、最簡(jiǎn)單的優(yōu)勢(shì)原則：(強(qiáng)隨機(jī)優(yōu)勢(shì))1.按狀態(tài)優(yōu)于：2. EV排序3. Markowitz模型二、什么緣故要研究?jī)?yōu)勢(shì)原則三、優(yōu)勢(shì)原則的一般表示5.3一、二、三等隨機(jī)優(yōu)勢(shì)

7、一、第一等隨機(jī)優(yōu)勢(shì)FSD (First-Degree S D)1.第一類效用函數(shù)U2.第一等隨機(jī)優(yōu)勢(shì)定義:3.例：二、 第二等隨機(jī)優(yōu)勢(shì)SSD三、 第三等隨機(jī)優(yōu)勢(shì)TSD四、N等隨機(jī)優(yōu)勢(shì)習(xí)題進(jìn)一步閱讀的文獻(xiàn)第六章 隨機(jī)性決策的應(yīng)用(The Application of Probabilistic Decision-making)Murphy s law & Callaha ns corollary 6.1常用的決策模型 6.2幾種與決策過(guò)程有關(guān)的結(jié)構(gòu)模型一、Y、C、Ho二、考慮、計(jì)算、決策 三、Howard的模型四、西蒙關(guān)于決策的模型五、幾點(diǎn)講明1.好的決策二好的結(jié)果2.理論是規(guī)范化、規(guī)定性的，而非描述性的（人文學(xué)科）3.決策分析人是建立決策的模型的專家而非作決策的專家六、評(píng)估過(guò)程（估值）6.3行為決策理論一、引言二、要緊研究?jī)?nèi)容習(xí)題進(jìn)一步閱讀的文獻(xiàn)第七章多目標(biāo)決策的差不多概念Foun dati onal Con cept of Multi-criterio n Decisio n-mak ing本章要緊參考文獻(xiàn):68, 111, 112 7.0概述一、 特點(diǎn)二、 分類三、 幾個(gè)術(shù)語(yǔ)的含義7.2多目標(biāo)決策與多目標(biāo)評(píng)價(jià)一、 多目標(biāo)決策的求解過(guò)程二、 多目標(biāo)評(píng)價(jià)7.3多目標(biāo)決策問(wèn)題的五要素一、 決策單元(Decision-makin