中级经济师决策模型计算方法

定量决策的方法包括线性规划法、敏感性分析法、其他数学模型、数据挖掘等。

1、线性规划法：线性规划法是一种优化方法，基于给定的约束条件，通过建立一个数学模型，来最大化或最小化一个目标函数。该方法可应用于资源分配、产业经济等多个领域，包括生产、运输、库存等。它通过数学模型的优化，使企业在有限的资源下实现最大利润或最小成本。

2、敏感性分析法：敏感性分析法是一种常用于金融和投资领域的定量分析方法。它通过对决策模型中参数的改变，来评估这种变化对决策结果的影响。该方法可以帮助投资者评估投资风险，并制定相应的策略。

3、其他数学模型：除了线性规划法外，还有其他一些数学模型，例如非线性规划、多目标决策、决策分析、时间序列分析、回归分析等。这些方法主要应用于实现更多的目标、评估决策风险以及预测未来的情况。

4、数据挖掘：数据挖掘是使用人工智能和机器学习技术来分析数据，发现其中的模式，并提取出有用的信息。通过数据挖掘，企业可以优化决策流程、识别趋势、降低成本和提高效率，从而提高决策的准确性和效率。

定量决策含义

定量决策（Quantitative Decision Making）是指使用数学和统计学方法来进行决策的过程。与定性决策相比较，定量决策更加注重基于数据分析和计算的精确性、可重复性和科学性。通过运用多种数学方法如线性规划、数据挖掘、风险分析等，能够提高决策的准确度并减少决策的偏见和主观性。

定量决策可广泛应用于不同领域、行业和阶段。例如，在金融领域中，收入和资产的预测通常基于风险管理和资产负债表的统计数据。 在供应链和物流管理中，定量技术可以实现合理的库存控制和物料需求计划。而在市场营销中，定量技术可用来分析市场细分、产品定价和推广效果等方面。

定量决策是指基于数据和数学模型进行决策的方法。它通过定量分析和计算，评估各种决策选项的优劣，并选择最佳的决策方案。以下是一些常见的定量决策方法：

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决策树思维模型：由一个决策图和可能的结果（包括资源成本和风险）组成，用来创建到达目标的规划。决策树建立并用来辅助决策，是一种特殊的树结构。下面举个具体实例：     为了适应市场的需要，某地准备扩大电视机生产。市场预测表明：产品销路好的概率；销路坏的概率。备选方案有三个： 1、建设大工厂，需要投资600万，可使用10年，销路好，每年盈利200万，销路不好，每年亏损40万； 2、建设小工厂，需要投资280万元，销路好每年可盈利80万，销路不好每年也会盈利60万。 3、先建设小工厂，但是如果销路好，三年后扩建，需投资400万，可使用7年，扩建后每年盈利190万。 下面使用决策树思维模型来判断选哪种方案，具体思路如下： 一、先把相关的逻辑模型屡清楚，以及各种可能的概率以及盈利计算清楚，具体如下图所示：二、计算各点期望值： 点②：✖️200✖️10＋（-40）✖️10-600 = 680万 点⑤：✖️190✖️7-400=930万 点⑥：✖️80✖️7=560万 三、先比较决策树种的子节点数据值： 比较决策点4的情况可以看到，由于点⑤（930万）与点⑥（560万）相比，点⑤的期望利润更大，因此应采用扩建的方案，而舍弃不扩建的方案，把点⑤的930万移到点4来，可计算出点3的期望利润值。 点③：✖️80✖️3＋✖️930＋✖️60✖️（3+7）-280=719万 最后比较决策的情况，由于点③（719万）比点②（680万）利润值更多，因此取点③，相比较之下，建设大工程的方案不是最优方案，合理的策略应该是前三年建小工厂，如果销路好，后七年进行扩建。