决策树法

　　决策树法（DecisionTree）是在不确定的情况下，以序列方式表示决策选择和结果的一种方法。类似于事件树法，决策树法始于初始事项或最初决策，之后对可能发生的事件及可能做出的决策的各种路径和结果进行建模。决策树法用于项目风险管理，有助于在不确定的情况下选择最佳的行动步骤。

　　决策树法始干最初决策。假定需要对项目A和项目B做出投资决策，随着对假定项目投资条件和效果分析的展开，预计不同的事项会发生，需要做出不同的预见性决定，并用树形格式表示。事项发生的可能性能够与路径最终结果的成本或用途一起估算。有关最佳决策路径的信息是富有逻辑性的。考虑各条路径上的条件概率和结果值可以产生最高的期望值。决策树显示采取不同选择的风险逻辑分析，同时给出每一个可能路径的预期值计算结果。

　　决策树法适用于对不确定性投资方案期望收益的定量分析。

　　如图所示，决策树中的方块代表决策节点，从它引出的分枝叫方案分枝。每条分枝代表一个方案，分枝数就是可能的方案数。圆圈代表方案的节点，从它引出的是概率分枝，每条概率分枝上标明了状态及其发生的概率。概率分枝数反映了该方案面对的可能状态数。根据右端的损益值和概率分枝的概率，计算出期望值的大小，确定方案的期望结果，然后根据不同方案的期望结果做出选择。计算完毕后，开始对决策树进行剪枝，在每个决策结点删除了最高期望值以外的其他所有分枝，最后步步推进到第一个决策结点，这时就找到了处理问题的最佳方案。方案的舍弃称作修枝，被舍弃的方案用“≠”的记号表示。最后的决策点留下一条树枝，此为最优方案。

　　1.主要优点。

　　（1）对于决策问题的细节提供了一种清楚的图解说明；

　　（2）能够计算到达一种情形的最优路径。

　　2.局限性。

　　（1）大的决策树可能过于复杂，不容易与其他人交流；

　　（2）为了能够用树形图表示，可能有过于简化环境的倾向。