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第1篇 决策分析绪论 3

第1章 决策：竞争策略与经营管理的核心 3

1.1 决策的本质 3

1.1.1 决策与策略的关联 4

1.1.2 结构化、半结构化与非结构化决策问题 4

1.1.3 经常面临的或独特的决策问题 5

1.1.4 预期的或偶发的决策问题 6

1.1.5 深思熟虑的或必须实时决定的决策问题 6

1.1.6 决策者与受决策影响者 6

1.1.7 主观的或客观的决策 7

1.1.8 理性的或非理性的决策 8

1.1.9 规范的、处方的或叙述的决策研究 8

1.2 决策型组织 9

1.3 决策的王道与决策质量的提升 10

1.4 本书架构 11

问题与讨论 13

第2章 决策问题的类型 14

2.1 决策者的人数 14

2.2 方案的多少与可选择的数量 17

2.3 决策环境的状态 18

2.4 信息的特性 19

2.5 决策的思考纵深 20

2.6 决策的层级关系 21

2.7 决策的对手 22

2.8 决策负面后果的风险 23

2.9 决策的目的和应用 24

2.10 价值中心法决策分析 25

问题与讨论 25

第3章 决策陷阱 27

3.1 决策陷阱的种类 27

3.1.1 没有找对问题的偏差 27

3.1.2 过度自信的偏差 28

3.1.3 框架效应的偏差 28

3.1.4 基准点偏差 29

3.1.5 可得性偏差 29

3.1.6 证实偏差 30

3.1.7 忽视偏差 30

3.1.8 近期偏差 31

3.1.9 代表性偏差 31

3.1.10 保守性偏差 31

3.1.11 随机偏差 32

3.1.12 推论偏差 32

3.1.13 现状偏差 33

3.1.14 满意偏差 33

3.1.15 难以权衡不同层次目标的偏差 33

3.1.16 想讨好每一个人的偏差 33

3.1.17 局部思考的偏差 34

3.2 决策陷阱的应对 35

3.3 结论 36

问题与讨论 36

第2篇 系统化决策分析 39

第4章 架构问题与系统化决策过程 39

4.1 紫式决策分析架构 39

4.2 了解问题与问题定义 41

4.3 优势发掘与问题范围界定 43

4.3.1 目标 44

4.3.2 不确定因子 45

4.3.3 策略和决策方案 45

4.4 架构影响关系 46

4.4.1 目标层级架构 46

4.4.2 不确定因子间的关联 47

4.4.3 方案 47

4.5 感受和客观叙述 47

4.5.1 属性 47

4.5.2 可能的状态 48

4.5.3 方案的预期成果 48

4.6 综合判断与权衡 48

4.6.1 属性相对权重 51

4.6.2 可能状态发生的概率 51

4.6.3 决策者的主观价值与主观效用 51

4.7 最佳决策与执行回馈 51

4.8 应用实例——科技发展计划绩效评估机制的建立 52

4.8.1 案例简介 52

4.8.2 案例分析 52

4.8.3 案例小结 59

4.9 结论 59

问题与讨论 60

第5章 决策目标与评估属性 61

5.1 目标的定义 61

5.2 目标的应用 62

5.3 目标的类型 63

5.4 产生目标的方法 64

5.5 架构决策目标的关系 67

5.5.1 根本目标层级 67

5.5.2 工具目标网络 68

5.6 评估属性 70

5.7 目标与属性集合的效度 72

5.7.1 完整性 72

5.7.2 可衡量性 72

5.7.3 可分解性 72

5.7.4 不重复性 72

5.7.5 最小化 73

5.8 决策型组织与绩效指标 73

5.9 目标层级架构应用实例——建构频谱使用效益评估指标 76

5.10 结论 78

问题与讨论 78

第6章 方案产生与决策创意 80

6.1 创意产生的概念和阶段 80

6.2 方案创新的思维方式 81

6.2.1 价值专注 81

6.2.2 习惯领域 81

6.2.3 创意检查表 82

6.2.4 隐喻思维 82

6.2.5 策略生成表 83

6.2.6 群体决策技术 83

6.2.7 TRIZ法 84

6.3 产生更好方案的关键 84

6.3.1 善用目标 84

6.3.2 挑战（真实或假想的）限制 85

6.3.3 改变游戏规则与破坏式创新 85

6.3.4 强烈的灵感和高度的想象力 85

6.3.5 发掘潜意识和更深层的思考 86

6.3.6 从经验学习 86

6.3.7 导师与专家意见 86

6.3.8 多元化思考与分散方案 86

6.3.9 先产生方案然后再评估 87

6.3.10 不放弃寻求新方案 87

6.4 方案的类型 87

6.4.1 过程方案 87

6.4.2 双赢方案 88

6.4.3 信息搜集方案 88

6.4.4 买时间方案 88

6.4.5 两边下注方案 88

6.4.6 串行化方案 88

6.4.7 组合方案 89

6.4.8 风险分担方案 89

6.4.9 保险方案 89

6.4.10 撤出方案 89

6.5 方案产生过程中可能发生的错误 89

6.6 自我检验，进入下一个决策步骤 90

6.7 结论 91

问题与讨论 91

第7章 结果衡量与权衡 94

7.1 建立结果表 94

7.2 评估属性值的尺度 95

7.3 建构尺度的衡量工具 96

7.4 衡量尺度的种类与转换 97

7.5 尺度误差 98

7.5.1 集中误差 99

7.5.2 刺激与反应等同误差 99

7.5.3 压缩误差 99

7.5.4 等距反应误差 99

7.5.5 对数误差 99

7.6 效度检验 99

7.6.1 内容效度 100

7.6.2 建构效度 100

7.6.3 实证效度 100

7.7 等值交换法 101

7.8 结论 103

问题与讨论 103

第3篇 多属性决策分析 107

第8章 简易多属性评等技术与多属性评估模型 107

8.1 SMART 107

8.1.1 找出决策者以决定谁的价值应被考虑 107

8.1.2 确定决策元素与决策目标 108

8.1.3 决定可供选择的方案 108

8.1.4 找出相关的评估属性 108

8.1.5 将属性依其重要性予以排序 109

8.1.6 按各属性的重要程度给予相对权重 109

8.1.7 将相对权重予以标准化 109

8.1.8 在每一属性下衡量各方案的价值 109

8.1.9 对于不同的方案，计算其加权后的总价值 110

8.1.10 决定最佳方案，规划执行策略与配套方案 110

8.2 SMARTER和简易权重给定法 110

8.3 SMARTS 112

8.4 SMART应用实例——设备评估与采购决策 113

8.4.1 案例简介 113

8.4.2 紫式SMART机台多属性评估 114

8.4.3 结果讨论 116

8.5 多属性评估模型 117

8.5.1 价值衡量 117

8.5.2 决定属性权重 127

8.5.3 多属性价值聚合模型 131

8.6 常见多属性评估模型的比较 132

8.7 结论 133

问题与讨论 134

第9章 层次分析法 136

9.1 层次分析法概论 136

9.2 紫式AHP法的分析架构及步骤 136

9.2.1 架构问题与厘清决策元素 137

9.2.2 目标定义与层级架构 138

9.2.3 方案产生与层级架构 138

9.2.4 属性成对比较以建立相对权重 139

9.2.5 方案成对比较以建立个别属性下的方案衡量 144

9.2.6 汇总模型与方案总排序 146

9.2.7 求近似权重向量的方法 146

9.3 AHP法的特性及ANP法 148

9.4 ANP法应用实例——网络通信产业代工厂评选决策 151

9.4.1 案例简介 151

9.4.2 分析过程 151

9.4.3 案例小结 158

9.5 AHP法及ANP法的软件分析工具 158

9.6 结论 158

问题与讨论 159

第10章 数据包络分析法 160

10.1 数据包络分析法简介 160

10.2 DEA法的基本模型 162

10.2.1 CCR模型 162

10.2.2 BCC模型 170

10.3 紫式DEA法的决策分析架构及步骤 174

10.3.1 了解问题与发掘优势 174

10.3.2 决策单位的选取 175

10.3.3 投入属性与产出属性的筛选 175

10.3.4 综合判断与DEA模型选择 176

10.3.5 评估结果分析与解释 177

10.4 DEA法的衍生模型 179

10.4.1 交叉效率模型 180

10.4.2 A＆P模型 181

10.5 DEA法的应用实例——半导体晶圆制造厂跨厂绩效评估 182

10.5.1 案例简介 182

10.5.2 分析过程 182

10.5.3 评估结果分析与解释 183

10.5.4 案例小结 185

10.6 偏好顺序评估法 186

10.6.1 偏好顺序评估法的概述 186

10.6.2 偏好顺序评估法的操作步骤 187

10.7 DEA法的分析工具 189

10.8 结论 189

问题与讨论 190

第4篇 不确定情况下的决策 195

第11章 完全不确定决策 195

11.1 完全不确定情况下决策的决策准则 195

11.1.1 小中取大准则 196

11.1.2 大中取大准则 196

11.1.3 乐观－悲观指标 196

11.1.4 最小化最大后悔 197

11.1.5 拉普拉斯决策原则 198

11.2 概率的种类 198

11.2.1 古典概率 198

11.2.2 重复试验与频率概率 199

11.2.3 主观概率 199

11.3 概率给定与修正 200

11.3.1 离散的主观概率 200

11.3.2 连续的主观概率 201

11.4 概率认知的陷阱 202

11.4.1 Allais矛盾 202

11.4.2 Ellsberg矛盾 204

11.5 实证案例——半导体产能规划 205

11.6 结论 206

问题与讨论 207

第12章 风险下的决策与信息的价值 208

12.1 影响图 209

12.1.1 影响图的构成元素 209

12.1.2 影响图的建构方法 209

12.2 决策树 210

12.2.1 决策树的构成元素与建构方法 210

12.2.2 决策树的解读 212

12.2.3 敏感度分析 216

12.2.4 决策树应用案例——制造策略决策 218

12.3 贝氏决策分析与信息的价值 221

12.3.1 概率修正 222

12.3.2 贝氏决策 223

12.3.3 信息的价值 225

12.4 结论 228

问题与讨论 228

第13章 贝氏决策分析与贝氏网络 230

13.1 贝氏决策分析 230

13.1.1 贝氏决策分析的理论架构 230

13.1.2 最佳决策法则的决策 235

13.2 贝氏网络 241

13.2.1 贝氏网络的理论基础 242

13.2.2 贝氏网络的不一致性修正 247

13.3 贝氏网络应用实例——台电馈线事故定位系统 248

13.3.1 案例简介 248

13.3.2 分析过程 248

13.3.3 案例小结 251

13.4 结论 252

问题与讨论 253

第14章 决策风险偏好与效用理论 255

14.1 效用 256

14.2 期望效用理论 257

14.2.1 价值理论 257

14.2.2 期望效用理论的基础 258

14.3 属性效用值的衡量 259

14.3.1 属性效用值的衡量方法 259

14.3.2 衡量方法的应用 260

14.3.3 效用函数建立方法的应用 260

14.4 决策者偏好与风险态度 262

14.4.1 决策者对风险的态度 263

14.4.2 风险补偿值 263

14.4.3 效用函数形态 265

14.5 多属性效用模式 265

14.6 风险下的决策实例——生产组合决策分析 267

14.6.1 了解决策问题 267

14.6.2 优势发掘 268

14.6.3 厘清所有决策元素及其影响关系 268

14.6.4 构建决策树 269

14.6.5 敏感度分析 269

14.6.6 风险态度与方案评估 270

14.7 风险决策分析时可能的错误 271

14.8 其他相关的决策理论 272

14.9 结论 273

问题与讨论 273

第15章 模糊理论、灰色系统理论及粗糙集理论 275

15.1 模糊理论简介 275

15.1.1 模糊集合 275

15.1.2 模糊数 277

15.2 模糊数排序 278

15.2.1 输入模糊数 278

15.2.2 分解模糊数 279

15.2.3 衡量要素 279

15.2.4 指定各要素的权重 280

15.2.5 加总各要素以获得模糊数的总衡量 280

15.2.6 定义比较的规则 280

15.3 模糊多属性决策分析 283

15.4 灰色系统理论 287

15.4.1 灰关联 287

15.4.2 灰色多属性决策分析 290

15.5 灰色多属性决策分析应用案例 291

15.5.1 问题定义与架构 291

15.5.2 数据搜集 291

15.5.3 灰色多属性决策分析 291

15.6 粗糙集理论 292

15.6.1 信息系统与决策表 293

15.6.2 等价关系 293

15.6.3 近似空间 294

15.6.4 近似集的准确率 295

15.6.5 分类的准确率 296

15.6.6 简化 297

15.7 结论 297

问题与讨论 297

第5篇 数字决策与决策信息系统 301

第16章 数字决策与决策信息系统 301

16.1 数据、信息、知识与决策 301

16.1.1 数据 301

16.1.2 信息 301

16.1.3 知识 301

16.2 决策信息系统的定义和类型 302

16.3 专家系统 303

16.3.1 专家系统简介 303

16.3.2 专家系统应用实例 304

16.4 主管信息系统 306

16.4.1 主管信息系统简介 306

16.4.2 主管信息系统应用实例 308

16.5 决策支持系统 311

16.5.1 决策支持系统简介 311

16.5.2 决策支持系统应用实例 312

16.6 群体决策支持系统 315

16.6.1 群体决策支持系统简介 315

16.6.2 群体决策支持系统应用实例 316

16.7 决策信息系统的发展与比较 317

16.7.1 决策信息系统开发 317

16.7.2 DSS、EIS、ES建立决策模型的差异 318

16.8 数字决策、数据挖掘与商业智能 321

16.8.1 数字决策 321

16.8.2 数据挖掘 322

16.8.3 商业智能 325

16.9 数字决策与知识管理 325

16.10 决策信息系统的整合实例 327

16.11 结论 332

问题与讨论 334

参考文献 335

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