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需求预测讲述第1页，此课件共58页哦主要内容主要内容2010/10/1 1 需求预测概论 2 预测中的定性方法 3 预测中的定量方法 4 预测方法的选择 5 生产管理决策主要内容主要内容第2页，此课件共58页哦一、概论一、概论 预测的重要性预测的重要性2010/10/1玛雅人（玛雅人（MayanMayan）中美洲地区和墨西哥）中美洲地区和墨西哥印印第安人第安人的一支。又译的一支。又译“马亚人马亚人”,“马马雅人雅人”公元前约公元前约25002500年就已定居今墨西哥南年就已定居今墨西哥南部、危地马拉、伯利兹以及萨尔瓦多部、危地马拉、伯利兹以及萨尔瓦多和洪都和洪都拉斯的部分地区。约有拉斯的部分地区。约有200200万人。万人。属蒙古人种美洲支。使用玛雅语，属属蒙古人种美洲支。使用玛雅语，属印第安语系玛雅印第安语系玛雅-基切语族。基切语族。分布在尤卡坦中部和北部，伯利兹、分布在尤卡坦中部和北部，伯利兹、洪都拉斯南部及塔瓦斯科和洪都拉斯南部及塔瓦斯科和恰帕斯恰帕斯的的一部分，危地马拉低地和高地及恰帕斯一部分，危地马拉低地和高地及恰帕斯和萨尔瓦多的最南端。和萨尔瓦多的最南端。第3页，此课件共58页哦一、概论一、概论 预测的重要性预测的重要性2010/10/11：玛雅文明的终结。也就是他自己的末日，自己预测到了。却改变不了。（已实现）2：汽车，飞机，火箭的出现时期。（已实现）3：大魔头（希特勒）的出生和死亡的大致时期。（已实现）毁灭性战争的爆发时期（一二战）（已实现）。5：2012年12月21日太阳落下以后。第4页，此课件共58页哦一、概论一、概论 预测的重要性预测的重要性2010/10/1地球并非人类所有，人类却是属于地球所有 地球将在第五太阳纪迎向完全灭亡的结局 在埃及的阿列基沙特亚市有一条历史悠久的大街勒比坦尼亚大街.发生的数十起新娘无故在大街上的小洞里失踪;百摹大三角都是于这个空间有关.还有瞬间转移也是.我叫做精神空间.也就是我们灵魂的世界.我看过有一个未解之谜,说有一个女的投胎了三次,还记得第一个母亲,这是真的只是我一时想不起来在什么书上了,我们说的鬼就是和这个空间有关.我叫做运动时间空间,时空穿越就是从这个空间里过.梦就是在4.5空间里,所以有的梦可以预言的.玛雅人有5个预言，前4个都实现了，最后一个就是世界末日，玛雅人说2012年12月21日的黑夜降临以后，12月22日的黎明永远不会到来。第5页，此课件共58页哦一、概论一、概论 预测的重要性预测的重要性2010/10/1 企业编制长期计划的基础 为预算和成本控制提供依据 为开发新产品提供信息 为补充销售人员提供依据 是作出关键决策的基础 用于编制生产作业计划第6页，此课件共58页哦一、概论一、概论 概概 念念2010/10/1预测的概念预测的概念是对未来可能发生的情况的预计和推测。是对未来可能发生的情况的预计和推测。科学性：客观事物发展的惯性；随机现象的统计规律性。第7页，此课件共58页哦一、概论一、概论 种种 类类2010/10/1预测的种类预测的种类（1）科学预测：是对科学发展情况的预计和推测。（2）技术预测：是对技术进步情况的预计和推测。（3）经济预测：是政府部门以及其它一些社会组织经常 就未来的经济状况发展经济预测报告。（4）需求预测：不仅为企业给出了其产品在未来的一段时间里的需求期望水平，而且为企业的计划和控制决策提供了依据。（5）社会需求：是对社会未来的发展状况的预测和推测。第8页，此课件共58页哦一、概论一、概论 影响预测的因素影响预测的因素2010/10/1影响预测的因素影响预测的因素 1 1、商业周期：从复苏到高潮到衰退到萧条、商业周期：从复苏到高潮到衰退到萧条,周而复始。周而复始。2 2、产品生命周期：任何成功的产品都有、产品生命周期：任何成功的产品都有 导入期、成长期、成熟期和衰退期导入期、成长期、成熟期和衰退期4 4个阶段。个阶段。复苏复苏高潮高潮衰退衰退萧条萧条复苏复苏导入期导入期成长期成长期成熟期成熟期衰退期衰退期第9页，此课件共58页哦一、概论一、概论 需求的构成需求的构成2010/10/1第10页，此课件共58页哦一、概论一、概论 典型的趋势需求典型的趋势需求2010/10/1有四种典型的趋势需求：（1 1）线性趋势）线性趋势反映了因果关系反映了因果关系(或时间）的需求或时间）的需求第11页，此课件共58页哦2010/10/1有四种典型的趋势需求：（2 2）S S型趋势型趋势产品成长并到达成熟时期的需求产品成长并到达成熟时期的需求一、概论一、概论 典型的趋势需求典型的趋势需求第12页，此课件共58页哦2010/10/1有四种典型的趋势需求：（3 3）渐进趋势）渐进趋势以优质产品大量投放市场时出现以优质产品大量投放市场时出现一、概论一、概论 典型的趋势需求典型的趋势需求第13页，此课件共58页哦2010/10/1有四种典型的趋势需求：（4 4）指数增长）指数增长产品销售势头特好的产品产品销售势头特好的产品一、概论一、概论 典型的趋势需求典型的趋势需求第14页，此课件共58页哦一、概论一、概论 步步 骤骤2010/10/1预测的步骤预测的步骤1 1、决定预测的目的和用途；、决定预测的目的和用途；2 2、对产品及其性质分类；、对产品及其性质分类；3 3、决定影响因素；、决定影响因素；4 4、收集分析资料；、收集分析资料；5 5、选择预测方法和模型；、选择预测方法和模型；6 6、计算并核实预测结果；、计算并核实预测结果；7 7、设定外在因素；、设定外在因素；8 8、求出预测值；、求出预测值；9 9、应用预测结果；、应用预测结果；1010、预测监控。、预测监控。第15页，此课件共58页哦 定性预测 定量预测 仿真预测一、概论一、概论 预测的分类预测的分类2010/10/1 长期预测(五年或五年以上)中期预测(一个季度以上两年以下)短期预测(一个季度一下)预测种类：按性质分按时间分第16页，此课件共58页哦预测方法预测方法定性预测定性预测方法方法定量预定量预测方法测方法德尔菲法德尔菲法部门主管讨论法部门主管讨论法用户调查法用户调查法销售人员意见汇总法销售人员意见汇总法因果模型因果模型时间序时间序列模型列模型时间序列时间序列平滑模型平滑模型时间序列时间序列分解模型分解模型移动平均法移动平均法一次指数平滑法一次指数平滑法二次指数平滑法二次指数平滑法乘法模型乘法模型加法模型加法模型需求预测的分类需求预测的分类2010/10/1第17页，此课件共58页哦2010/10/1二、预测中的定性方法二、预测中的定性方法（1 1）德尔菲法）德尔菲法RandRand公司首创于公司首创于2020世纪世纪4040年代末，步骤如下：年代末，步骤如下：首先，挑选专家，具体人数视预测课题大小而定。选择具有代首先，挑选专家，具体人数视预测课题大小而定。选择具有代 表性的专家（不同背景表性的专家（不同背景的人）为调查对象；的人）为调查对象；第一轮函询调查：第一轮函询调查：通过问卷（或通过问卷（或E-mailE-mail），邮寄预测目标），邮寄预测目标 背景材料，提出需要预测的具体项背景材料，提出需要预测的具体项目。注：专家可以以各种方式回答，也可索取详细资料，无任何框框。目。注：专家可以以各种方式回答，也可索取详细资料，无任何框框。汇总专家结果，修改问卷，再度发给专家；统一术语，统一口径，统一描述。将结果反馈专家。汇总专家结果，修改问卷，再度发给专家；统一术语，统一口径，统一描述。将结果反馈专家。第二轮函询调查第二轮函询调查：专家对预测目标的各有关事件发生的时间、空间、规模大小等提供具体预专家对预测目标的各有关事件发生的时间、空间、规模大小等提供具体预测，并说明理由。测，并说明理由。主管单位整理分析资料，预测结果主管单位整理分析资料，预测结果第三轮询函调查第三轮询函调查：专家再次得到函询综合统计报告后，对预测单位提供的综合意见和论据加以评价，修正原：专家再次得到函询综合统计报告后，对预测单位提供的综合意见和论据加以评价，修正原预测值预测值 经经3-43-4轮，预测主持者要求依据个专家提供的全部资料提出最后预测意见。轮，预测主持者要求依据个专家提供的全部资料提出最后预测意见。第18页，此课件共58页哦2010/10/1（1 1）德尔菲法）德尔菲法 原则：原则：匿名性匿名性 反馈性反馈性 收敛性收敛性优点：优点：简明直观简明直观 不随大流，作出自己判断不随大流，作出自己判断 二、预测中的定性方法二、预测中的定性方法第19页，此课件共58页哦（2 2）部门主管集体讨论法）部门主管集体讨论法 由高级决策人员召集销售、生产、采购、财务、研究与开发等各部门主管开会讨论。与会人员充分发表意见，提出预测值 对各预测值进行分析处理。2010/10/1（3 3）用户调查法）用户调查法 通常是对现实的或潜在的顾客所进行的调查。市场调研主要用于对新产品或缺乏销售记载的产品进行 预测采用此法，了解对现有产品的评价了解顾客对现有产品的好恶，了解特定层次的顾客偏好 以确定哪些商品具有竞争性。数据收集方法有数据收集方法有问卷调查问卷调查和和上门访谈两种。两种。二、预测中的定性方法二、预测中的定性方法第20页，此课件共58页哦（4 4）销售人员意见汇总（基层意见法）销售人员意见汇总（基层意见法）由各地的销售人员根据其个人的判断或与地区有关部门交换意由各地的销售人员根据其个人的判断或与地区有关部门交换意见并判断后所作出的预测。见并判断后所作出的预测。2010/10/1（5 5）历史类比）历史类比 预测某些新产品的需求时，如果有同类型产品可 用来作为类比模型，那是最理想的情况。类比法可用于很多产品类型互补产品，替代产品等 竞争性产品等。二、预测中的定性方法二、预测中的定性方法第21页，此课件共58页哦时间序列时间序列趋势成分趋势成分季节成分季节成分周期成分周期成分随随 机机 波波 动动成分成分2010/10/1 三、预测中的定量方法第22页，此课件共58页哦时间序列时间序列2010/10/1 三、预测中的定量方法第23页，此课件共58页哦（1）简单移动平均（2）加权移动平均法（3）指数平滑法（4）线性回归分析（5）因果回归模型（6）时间序列分解2010/10/1 三、预测中的定量方法第24页，此课件共58页哦（1 1）简单移动平均）简单移动平均(simple moving average)(simple moving average)2010/10/1简单移动平均简单移动平均适用场合：产品需求为突发增长或下降，且不存在季节性因素时。移动平均法能有效消除预测中的随机波动。选择移动平均的最佳区间很重要。其主要缺点是在于每一因素都必须以数据表示。简单移动平均的计算公式为：简单移动平均的计算公式为：SMAt+1:t周期末简单移动平均值，可作为周期末简单移动平均值，可作为t+1周期的预测值周期的预测值Ai:i周期的实际值；周期的实际值；n:移动平均采用的周期数移动平均采用的周期数第25页，此课件共58页哦2010/10/1简单移动平均简单移动平均简单移动平均算例简单移动平均算例周次 需求 3周 9周12345678910111213141580014001000150015001300180017001300170017001500230023002000106713001333143315331600160015671567163318332033136714671500155616441733第26页，此课件共58页哦简单移动平均的各元素权重都相等，而加权移动平均的权重值可以不同。当然，其权重之和必须等于1。权重的选择：经验法和试算法是选择权重的最简单的方法。一般而言，最近期的数据最能预示未来的情况，因而其权重应大些。但是，其需求是季节性的，故权重也应是季节性的，一般对季节性产品季节权重系数要大。由于加权移动平均能区别对待历史数据，因而在这方面要优于简单移动平均。2010/10/1加权移动平均加权移动平均（2 2）加权移动平均法）加权移动平均法(weighted moving average)(weighted moving average)第27页，此课件共58页哦2010/10/1加权移动平均加权移动平均加权移动平均法公式及算例加权移动平均法公式及算例计算公式计算实例一家百货店发现在某4个月的期间内，其最佳预测结果由当月实际销售额的40%，倒数第2个月销售额的30%，倒数第3个月的20%和倒数第4个月的10%，其四个月的销售额分别为100,90,105,95。第五个月的预测值为WMAt+1:为为t周期末加权移动平均值，作为周期末加权移动平均值，作为t+1周期末的预测值周期末的预测值A1 a2 a3 an 为实际需求的权系数为实际需求的权系数第28页，此课件共58页哦2010/10/1指数平滑法指数平滑法（3 3）指数平滑法）指数平滑法前两种预测方法（简单移动平均和加权移动平均）中，主要点在于根据大量连续的历史数据预测未来，即随着模型中新数据的增添及过期数据的剔除，新的预测结果就可以预测出来。有的情况下，最近期的情况远比较早期的更能预测未来。如果越远的数据其重要性就越低，则指数平滑法就是逻辑性最强且最为简单的方法。第29页，此课件共58页哦2010/10/1指数平滑法指数平滑法（3 3）指数平滑法）指数平滑法一次指数平滑的平均值公式为：一次指数平滑的预测公式为：SFSFt+1t+1为为t+1t+1期一次指数平滑预测值期一次指数平滑预测值A At t:为为t t期的预测值期的预测值A:A:平滑系数，权重（平滑系数，权重（0a0a1 1）可以改写为：第30页，此课件共58页哦2010/10/1指数平滑法指数平滑法之所以称之为指数平滑是因为每靠后一期其权重就降低 1-。例如，设=0.05，则各个时期的权重如下所示最近期的权重=（1-）0 0.0500最近期的权重=（1-）1 0.0475最近期的权重=（1-）2 0.0451最近期的权重=（1-）3 0.0429权重因子第31页，此课件共58页哦2010/10/1指数平滑法指数平滑法指数平滑法算例：指数平滑法算例：假设所研究的产品的长期需求相对稳定，平滑常数=0.05也较合适，并假设上个月的预测值（）为1050个单位，如果实际需求为1000而不是1050，那么本月的预测值为：由于平滑自相关很小，所以新预测值对误差为50单位的响应仅使得下月的预测值减少了2.5个单位。第32页，此课件共58页哦时期 某期实际需求某期预测需求 时期总数2010/10/1预测误差预测误差误差测量误差测量用来描述误差程度的常用术语有标准差、均方差（或方差）和平均绝对偏差平均绝对偏差（MAD）简单明了并且可以获得跟踪信号，故再度受宠。MAD是预测误差的平均值，用绝对值表示。与标准偏差一样，MAD的优点还在于它度量了观测值与期望值的离差。在不考虑符号的情况下，MAD由实际需求和预测需求间的差异计算而得。它等于用绝对偏差总和除以数据点个数，以等式形式给出为：第33页，此课件共58页哦线性回归分析法线性回归分析法2010/10/1q 定义：两个或两个以上相关变量之间的函数关系。线性关系是指变量呈严格直线关系的一种特殊回归形式。q 优点：对主要事件或综合计划的长期预测很有用q 用处：时间序列预测和因果预测中都用线性回归。q 例子：手拟回归直线、最小二乘分析和模型分解。（4 4）线性回归分析法）线性回归分析法q 局限性：假设历史数据和未来预测值都在一条直线上。第34页，此课件共58页哦方程方程方程方程2010/10/1（4 4）线性回归分析法）线性回归分析法第35页，此课件共58页哦手拟趋势线手拟趋势线 例：某公司某产品过去3年12季度的销售量如下表所示，该企业希望预测第4季度的销售情况：2010/10/1线性回归分析法线性回归分析法手拟趋势线手拟趋势线季度季度 销售量销售量季度季度 销售量销售量 1 600 2 1550 3 1550 4 1500 5 2400 6 3100 7 2600 8 2900 9 3800 10 4500 11 4000 12 4900第36页，此课件共58页哦 y=a+bx a=400 b=(4950-750)/(12-1)=382 y=400+382x2010/10/1线性回归分析法线性回归分析法手拟趋势线手拟趋势线解：首先建立坐标系统，取横坐标为季度，众坐标为销售额，则将过去12个季度的销售额对应的数据点在坐标系统中画出，相应散点图，如图所示，这就是回归直线，下一步是确定截距a和斜率b。第37页，此课件共58页哦设 为实测值，y 为公式值，则 为误差，令 根据最小二乘法，则：2010/10/1最小二乘法最小二乘法 最小二乘法最小二乘法OLSOLS基本思想是试图使各数据点与回归直线上的相应点间的垂直距离平方和最小手拟趋势线是根据图中确定截距a和斜率b，而最小二乘法求解的公式为：得：令：第38页，此课件共58页哦2010/10/1最小二乘法最小二乘法第39页，此课件共58页哦根据最小二乘回归的思想，可以计算出上例中a和b的值，最终得b=359.6，a=441.6，这表明x每变化1单位，y改变359.6单位。严格按上述方程计算，可以可以推广到后一年的四个季度，下面的结果分别对应第1，2，3，4季度：2010/10/1最小二乘法最小二乘法第40页，此课件共58页哦因果预测因果预测2010/10/1年份 新房屋（x平方码）地毯销量（y平方码）1989 18130001990 15 12000 1991 12 110001992 10 100001993 20 140001994 28 160001995 35 190001996 30 170001997 20 13000第41页，此课件共58页哦因果预测因果预测2010/10/1方程：y=7000+350 x设1998年新建房为25，则 y=7000+350 25=15750码第42页，此课件共58页哦多元线性回归模型设定多元线性回归模型设定设定设定b 数学形式（一般形式）：数学形式（一般形式）：也成为也成为k变量模型变量模型1.变量变量 （1）Y 名称：因变量、被解释变量、名称：因变量、被解释变量、预测子、回归子、响应变量预测子、回归子、响应变量 个数：一个个数：一个（2）x2xk 名称：自变量、解释变量、名称：自变量、解释变量、刺激变量、控制变量刺激变量、控制变量 个数：个数：k-1个个（x1=1）第43页，此课件共58页哦多元回归：多元回归：考虑多个变量，以及它们各自对问题的影响。家具行业里：新结婚数、新建房屋数、可支的收入、趋势有关系，则 S=B+Bm(M)+Bh(H)+Bi(I)+Bt(T)式中：S每年总销售量；B基本销售额；M年中结婚数；H年中新造房屋数；I可供自由支配的收入；T趋势多元回归多元回归2010/10/1第44页，此课件共58页哦四、预测方法的选择四、预测方法的选择预测可以做的事：预测可以做的事：（1）新产品市场销售 （2）库存量 （3）人力资源 （4）预算 基本的就是市场销售量。2010/10/1 时间序列：时间序列：（1）简单移动 （2）加权移动 （3）指数平滑 线性回归趋势项 因果关系一定要弄清楚确实的因果关系。第45页，此课件共58页哦HerbigHerbig曾做过问卷调查，曾做过问卷调查，10001000万到万到5 5亿美元的企业亿美元的企业 预测方法举例预测方法举例 用到的用到的 重要性使用情况排列重要性使用情况排列 高层管理讨论高层管理讨论 86 6 86 6 2.9 2.9 销售人员销售人员 68 68 5 5 2.22.2 顾客调查顾客调查 72 72 4.7 4.7 2.22.2 时间序列时间序列 45 45 4.3 4.3 1.51.5 加权平均加权平均 46 46 3.8 3.8 1.41.4 指数平滑指数平滑 36 36 2.8 2.8 0.9 0.9 线性回归线性回归 38 38 4.0 4.0 1.31.3 多元回归多元回归 35 35 3.6 3.6 1.01.0四四 预测方法的选择预测方法的选择2010/10/1第46页，此课件共58页哦一.产品决策一切机构存在基础：提供产品或服务。一切机构存在基础：提供产品或服务。最终维持：最终维持：选择，确定和设计产品。选择，确定和设计产品。新产品的开发和选择，受下列因素影响：新产品的开发和选择，受下列因素影响：（1）经济的改变；（2）家庭规模缩小；（3）工艺的改变；（4）政策，法律的改变；（5）其它变化；五、管理决策五、管理决策 影响产品变化的因素影响产品变化的因素2009/10/1第47页，此课件共58页哦二.产品生命周期 产品生命周期产品生命周期2010/10/1第48页，此课件共58页哦三.新产品开发的要求：（1）快速响应市场 （2）降低产品的复杂性；（3）增加零部件标准化程度；（4）改善产品的功能；（5）提高产品使用舒适性，安全性，可靠性 （6）质量鲁棒性（robust）减少制造变异对性能影响。新产品开发的要求新产品开发的要求2010/10/1第49页，此课件共58页哦管理过程是决策过程决策方法：多目标优化 决策树多层决策 简单决策单层决策决策类型：不确定决策 风险决策概率决策决策类型和方法决策类型和方法2010/10/1第50页，此课件共58页哦不确定决策 对未来情况难以预测，发生的概率也不清楚对未来情况难以预测，发生的概率也不清楚 一般有一般有三种决策方法：三种决策方法：（1）悲观决策准则 从最不利中求较好的Maximin （2）乐观决策准则 从最好中求较好的Maximax （3）平均输出准则 从最好和最坏之差选择最大者2010/10/1不确定决策不确定决策第51页，此课件共58页哦选择自然态平均输出市场好市场不好大车间200,000-180,00020,000小车间100,000-20,00080,000乐观（大车间）悲观（小车间）平均（小车间）2010/10/1不确定决策例不确定决策例例：某公司想生产一种储货架，做了预算：建大车间：市场好（全部货出）赢利200,000元 市场不好（卖不出）亏损180,0000元 建小车间：市场好（全部货出）赢利100,000元 市场不好（卖不出）亏损20,000元第52页，此课件共58页哦2010/10/1不确定决策例不确定决策例风险决策中的理论风险决策中的理论（期望货币价值）理论即对各种方案可能发生的情况做出（期望货币价值）理论即对各种方案可能发生的情况做出概率估计，再根据各种情况的收益值，应用概率中的数学期望公概率估计，再根据各种情况的收益值，应用概率中的数学期望公式得出各种方案的期望货币价值。决策者可根据得到的期望货币式得出各种方案的期望货币价值。决策者可根据得到的期望货币价值的高低对方案选择，并做出决策。价值的高低对方案选择，并做出决策。理论是早期人们进行风险决策时比较简单的一种数学方法，理论是早期人们进行风险决策时比较简单的一种数学方法，这种方法对决策可能发生的各种情况的概率数据的准确性要求很这种方法对决策可能发生的各种情况的概率数据的准确性要求很高，而且仅仅根据最大的原则来做决策忽略了人们对待风高，而且仅仅根据最大的原则来做决策忽略了人们对待风险的态度，所以现在理论通常作为决策者初步决策时的一险的态度，所以现在理论通常作为决策者初步决策时的一个参考标准。个参考标准。第53页，此课件共58页哦风险决策多种自然态出现，每种具有某种概率计算出期望赢利：多种自然态出现，每种具有某种概率计算出期望赢利：例：例：上例假设各种自然态出现的概率均为0.5，对三种选择的EMV计算如下：EMV（1）=200,0000.5+(-180,000)0.5=10,000元 EMV（2）=100,0000.5+(-20,000)0.5=40,000元 EMV（3）=0 （不建厂）按EMV值为最大取：建小厂2010/10/1风险决策风险决策MiMi：为预测值：为预测值PiPi：为概率：为概率第54页，此课件共58页哦决策树 存在两个以上的顺序决策时，决策树是个好办法。决策树是一种形存在两个以上的顺序决策时，决策树是个好办法。决策树是一种形象化的图示，决策因素还要计算。而前面讲的象化的图示，决策因素还要计算。而前面讲的EMVEMV是一种较好的评是一种较好的评判因素。步骤如下：判因素。步骤如下：（1）定义问题；（2）画决策树；（3）决定每一种自然态出现的概率；（4）估算每一自然态和选择的联合的赢利；（5）计算EMV，解出。2010/10/1决策树决策树第55页，此课件共58页哦12建大厂建大厂建小厂建小厂不建厂不建厂状态点状态点市场好市场好 0.5市场不好市场不好 0.5市场好市场好 0.5市场不好市场不好 0.5决策点决策点200,000元元-180,000元元100,000元元-20,000元元赢利赢利EMV（1）=200,0000.5+(-180,000)0.5=10,000元元 EMV（2）=100,0000.5+(-20,000)0.5=40,000元元0元元2010/10/1简单决策树分析简单决策树分析第56页，此课件共58页哦更复杂的模型（多层决策）上例没有做过市场调查和分析（假定上例没有做过市场调查和分析（假定0.5概率）要做市场概率）要做市场调查需要费用。好情报的期望值为：调查需要费用。好情报的期望值为：EVPI=确定期望值确定期望值 EMV的最大值的最大值 见下例：见下例：图中的概率是条件概率。例在市场调查（花10,000美元）中，在好市场前境中仍有22属不好市场。在不好市场中仍有27属好市场。2010/10/1多层决策多层决策第57页，此课件共58页哦市场好（市场好（0.78)市场好（市场好（0.22)市场好（市场好（0.78)市场好（市场好（0.22)市场好（市场好（0.27)市场不好（市场不好（0.73)市场好（市场好（0.27)市场不好（市场不好（0.73)市场好（市场好（0.50)市场不好（市场不好（0.50)市场好（市场好（0.50)市场不好（市场不好（0.50)不办不办不办不办不办不办 大厂大厂小厂小厂 大厂大厂 大厂大厂小厂小厂小厂小厂123456740,0002400106400第一决策点第一决策点第二决策点第二决策点190,000190,00090,000-30,000190,000-190,00090,000-30,000200,000180,000100,000-20,00047800调查调查不做市场不做市场 调查调查调查结果调查结果好好不好不好第58页，此课件共58页哦