05-第三章做出决策
第三章：做出决策
决策分析的目的是帮助您做出更好的决策。但“更好的决策”到底意味着什么？这不仅仅是关于得到一个“好结果”。一个好的结果可能是运气好的结果，而不是好的决策的结果。例如，您可能在没有经过深思熟虑的情况下，随便选择了一只股票，结果它暴涨了。这是一个好结果，但它不一定是好决策的产物。
我们关注的是“好的决策过程”。一个好的决策过程是指在已知信息和可用资源下，您尽最大努力做出的选择。即使最终结果不尽如人意（因为不确定性总是存在的），但如果您遵循了一个好的决策过程，您仍然可以认为您做出了一个好的决策。
决策分析的核心思想是：
- 清晰地思考问题： 明确您正在解决的问题，以及您的目标。
- 识别所有合理的替代方案： 探索所有可能的行动方案，而不仅仅是显而易见的。
- 量化不确定性： 尽可能地理解和评估可能影响结果的不确定性因素。
- 根据您的偏好（价值观）评估后果： 衡量不同结果对您的重要性。
通过这些步骤，决策分析提供了一个系统化的框架，帮助您做出“好的决策”。
决策的组成部分
在决策分析中，我们通常将任何决策分解为几个关键组成部分。理解这些组成部分是成功应用决策分析的第一步。它们是：
- 决策（Decision）： 这是您需要做出的选择，通常用方框表示。决策是您能够控制的变量。
- 不确定性（Uncertainty）： 这些是您无法控制的事件，但它们会影响决策的结果，通常用圆圈表示。您需要估计这些事件发生的可能性。
- 结果（Consequence）： 这是决策和不确定性结合后产生的最终状态或结果。这些结果是您关心的，通常用菱形或三角形表示。
- 价值或偏好（Value or Preference）： 这是您对不同结果的重视程度。您需要量化这些结果对您的价值。
- 信息（Information）： 任何可以帮助您减少不确定性的数据或知识。
我们来看一个简单的例子：投资。
假设您有一笔钱可以投资，您可以选择投资股票或债券。未来市场是上涨还是下跌是不确定的。您的目标是最大化您的投资回报。
- 决策： 投资股票还是投资债券。
- 不确定性： 未来市场是上涨还是下跌。
- 结果： 投资股票在市场上涨时的回报，投资股票在市场下跌时的回报，投资债券在市场上涨时的回报，投资债券在市场下跌时的回报。
- 价值： 您对不同回报金额的偏好。
- 信息： 您可以获取关于市场趋势的经济报告。
决策分析帮助您系统地将这些组成部分组合起来，以便您能够做出最佳选择。
决策框、机会和结果
为了形象化决策过程，决策分析使用了一些图形符号。最常见的是决策树，它通过图形方式表示决策、不确定性和结果的序列。
- 决策框（Decision Box）： 一个正方形（□）代表一个决策点。在决策点，您需要选择一个可用的行动方案。从决策框中引出的分支代表不同的备选方案。
- 机会节点（Chance Node）： 一个圆形（○）代表一个不确定性事件。在机会节点，结果是由概率决定的，您无法控制。从机会节点引出的分支代表不同的可能结果或状态。
- 结果节点（Consequence Node）： 一个三角形（△）或菱形（◇）代表最终的结果或结束点。在这里，您可以量化决策和不确定性事件所带来的最终价值或后果。
例如，在投资股票与债券的例子中，一个简单的决策树可能看起来像这样：
□ (投资决策)
/ \
/ \
股票 债券
/ \ / \
○ ○ ○ ○
/ \ / \ / \ / \
上涨 下跌 上涨 下跌
△ △ △ △
结果1 结果2 结果3 结果4
在这个简化的图中：
- 第一个方框是您的投资决策。
- “股票”和“债券”是您的两个选择。
- 从每个选择延伸出的圆圈是市场不确定性（上涨或下跌）。
- 每个三角形是最终的结果（例如，您在每种情境下能赚多少钱）。
决策分析就是要帮助您沿着这些分支，评估每条路径的期望价值，从而选择一条能够为您带来最大期望价值的路径。
第一步：明确决策
任何一个好的决策分析都始于对要解决的决策问题清晰的陈述。这听起来很简单，但实际上却经常被忽视。人们常常在没有真正理解问题之前就开始寻求解决方案。
一个清晰的决策陈述应该包括：
- 决策者是谁？ 谁将负责做出这个决策？
- 决策的范围是什么？ 这个决策的边界在哪里？什么被包括在内，什么被排除在外？
- 决策的时间框架是什么？ 这个决策何时需要做出？其影响将持续多久？
- 为什么现在需要做出这个决策？ 是什么促使了对这个问题的思考？
一个好的决策陈述应该避免预设解决方案或将问题定义得过于狭隘。例如，如果一个公司面临销售下滑的问题，决策陈述不应该是“我们应该削减成本吗？”，而应该是“我们如何提高盈利能力？”或“我们如何解决销售下滑的问题？”。后者的陈述提供了更广阔的思考空间，允许探索更多的替代方案。
第二步：确定关键不确定性
一旦您明确了决策问题和目标，下一步就是识别所有可能影响决策结果的关键不确定性。不确定性是您无法控制的事件或因素，但它们会影响您的决策有多成功。
例如，在开发新药的案例中，关键不确定性可能包括：
- 临床试验成功率： 药物通过各个阶段临床试验的可能性
- 市场接受度： 药物上市后，患者和医生是否会接受它。
- 竞争对手的反应： 其他公司是否会推出类似药物，以及他们何时推出。
- 监管环境： 监管机构的批准流程和要求是否会发生变化。
- 经济环境： 整体经济状况是否会影响药物的定价和销售。
识别这些不确定性并评估它们发生的可能性是决策分析的关键一步。忽略重要的不确定性可能会导致决策失误。
第三步：生成备选方案
一旦您明确了决策问题和关键不确定性，下一步就是生成一系列可行的替代方案。替代方案是您可以选择的不同行动方案。这是决策分析中最具创造性的部分之一。
在生成替代方案时，关键是要：
- 避免过早地排除选项： 即使某个方案看起来不太可能，也暂时将其包括在内，以免错失潜在的优势。
- 鼓励多样性： 尝试提出多种不同类型的解决方案，而不是仅仅对现有方案进行微调。
- 思考“做什么”和“不做什么”： “不采取任何行动”也常常是一个重要的备选方案。
- 考虑不同的规模或范围： 例如，如果决策是关于投资一个项目，可以考虑小规模投资、中等规模投资或大规模投资。
例如，如果一家公司正在考虑扩大生产线，可能的替代方案可能包括：
- 建造新工厂
- 租赁现有工厂
- 外包生产
- 升级现有设备
- 不扩大生产（维持现状）
有效的替代方案生成是确保您不会遗漏最佳解决方案的关键。
第四步：评估结果和价值
在您明确了决策、不确定性和备选方案之后，下一步就是评估每个备选方案在不同不确定性情境下可能产生的后果。这通常意味着要量化这些后果对您的价值。
评估结果涉及：
- 预测： 对每种情境下可能发生的事情进行预测。这可能涉及财务预测、市场预测、工程预测等等。
- 建模： 构建模型来表示决策、不确定性和结果之间的关系。这可以是简单的表格，也可以是复杂的计算机模拟。
- 量化价值： 将结果转化为可衡量的价值单位。这通常是金钱（例如，净现值、利润），但也可能是非货币价值（例如，市场份额、客户满意度、声誉、员工士气）。对于非货币价值，您需要考虑如何将其纳入您的评估体系。
期望值
决策分析中一个核心概念是“期望值”（Expected Value，EV）。期望值是考虑了所有可能结果及其相应概率的加权平均值。它提供了一个单一的数字，代表了某个决策在长期来看预期的平均结果。
计算期望值的公式是：
\(EV=∑_{i=1}^nPi×Vi\)
其中：
- Pi 是第 i 种结果发生的概率
- Vi 是第 i 种结果的价值
例如，假设您正在考虑是否投资一个新的广告活动。该活动可能成功或失败：
- 成功： 可能性为 60% (P1 = 0.6)，如果成功，您将获得 $100,000 的额外利润 (V1 = $100,000)。
- 失败： 可能性为 40% (P2 = 0.4)，如果失败，您将损失 \(20,000 (V2 = -\)20,000)。
期望值 = (0.6×\(100,000)+(0.4×−\)20,000) 期望值 = \(60,000−\)8,000 期望值 = $52,000
这意味着，从长期来看，如果多次重复这个广告活动，您平均每次可以期望获得 $52,000 的利润。期望值帮助决策者在面临不确定性时，对不同的选择进行客观的比较。
第五步：选择最佳行动方案
在您已经明确了问题，识别了替代方案和不确定性，并评估了不同结果的价值之后，最后一步就是根据您的分析选择最佳行动方案。这通常意味着选择期望值最高的方案。
然而，仅仅选择期望值最高的方案可能并不总是最佳选择。您还需要考虑您的风险承受能力。例如，一个期望值很高的方案可能伴随着极大的风险，即可能导致巨大的损失。如果您的组织无法承受这种损失，那么即使期望值高，也可能不是最好的选择。决策分析提供了工具来帮助您权衡期望值和风险（在第十六章“风险承受度”中会更详细讨论）。
选择最佳方案还涉及：
- 敏感性分析： 检查决策结果对关键假设（例如，某个不确定性发生的概率，或某个结果的价值）变化的敏感程度。如果结果对一个小小的假设变化非常敏感，那么您可能需要投入更多精力来获取更准确的信息。
- 价值信息： 评估获取额外信息（例如，进行更多市场研究或原型测试）的价值。决策分析可以帮助您判断，为了减少不确定性而花费的成本是否值得。
- 与利益相关者沟通： 将您的分析结果清晰地呈现给所有相关的利益相关者，解释您的推理过程，并获得他们的支持。
最终目标是做出一个明智、透明且可辩护的决策。
我们已经介绍了决策分析的主要步骤。它们是：
- 明确决策
- 确定关键不确定性
- 生成备选方案
- 评估结果和价值
- 选择最佳行动方案
这些步骤构成了决策分析的核心框架。在接下来的章节中，我们将更深入地探讨这些步骤中的每一个，并介绍更多实用的工具和技术。
本章总结
本章探讨了决策分析的核心概念和步骤。我们强调了“好的决策过程”的重要性，它与偶然的“好结果”有所不同。
本章关键点：
- 好的决策过程： 即使结果不尽如人意，一个好的决策过程仍然意味着您在可用信息下做出了最佳选择。
- 决策的组成部分： 任何决策都可以分解为决策点、不确定性、结果、价值（偏好）和信息。
- 图形表示： 决策分析使用决策框（方框）、机会节点（圆圈）和结果节点（三角形/菱形）来图形化地表示决策树。
- 决策分析的五步法：
- 明确决策： 清晰地定义问题，包括决策者、范围和时间框架，避免过早预设解决方案。
- 确定关键不确定性： 识别所有可能影响决策结果的无法控制的因素。
- 生成备选方案： 探索所有合理可行的行动方案，鼓励多样性。
- 评估结果和价值： 预测每种方案在不同不确定性情境下的后果，并量化其价值（通常通过期望值）。
- 选择最佳行动方案： 根据期望值、风险承受能力、敏感性分析和价值信息，做出明智、透明且可辩护的选择。
通过遵循这些步骤，决策者可以系统地处理复杂性，提高决策质量，并增加实现预期结果的可能性。
本章练习
- 考虑您生活中的一个重要个人决策（例如，选择大学、购买房屋、换工作）。尝试使用本章中描述的五步法来分解这个决策。
- 您将如何“明确决策”？
- 有哪些“关键不确定性”？
- 您考虑了哪些“备选方案”？
- 您会如何“评估结果和价值”？
- 您最终会“选择最佳行动方案”吗？为什么？
- 期望值是一个强大的概念。假设您正在考虑参加一个商业竞赛。如果您赢了，您将获得 $10,000；如果您输了，您将损失 $1,000。您估计赢得比赛的概率是 30%。这个比赛的期望值是多少？您会参加吗？为什么？如果赢得比赛的概率是 15% 呢？
- 讨论在商业决策中，仅仅依靠“期望值”来做决策可能存在的问题。在哪些情况下，您可能不会选择期望值最高的方案？
