决策树分析法是运用树状图形分析和选择决策方案的决策方法，即通过决策树图形，把各种可行方案、可能出现的自然状态以及各种自然状态出现的概率和产生的后果，简明地绘制在一张图表上，使决策问题的表达方式生动形象、清晰明了，便于研究讨论和修改补充。决策树分析法一般适用于比较复杂情况下的决策。
（1）决策树的构成要素
决策树的构成有四个要素，即决策点、方案枝、自然状态结点和状态（概率）枝。
决策树以决策点（用“磱”表示）为起点；从决策点引出方案枝，每条方案枝代表不同的方案，并将投资数额标于方案枝下方；方案枝的末端有一个状态结点，状态结点用“○”表示，并标上号数；状态结点引出概率枝，每条概率枝代表一种自然状态，将状态的概率标于其上方；各概率分枝的损益值写在结果结点的后面。这样层层展开，形如树状，故名“决策树”。
（2）决策树分析法的基本步骤
第一步，绘制决策树图形，并在图上标明有关情况，如在方案枝上标明方案，在概率枝上标明各种自然状态及其可能发生的概率等。绘图的前提是对决策条件进行细致分析，确定有哪些方案可供决策时选择以及各种方案的实施会发生哪几种自然状态。如遇多级决策，则要确定是几级决策，并逐级展开。
第二步，计算各概率枝的期望值，计算公式为：期望值＝年收益×收益年限×概率。期望值的计算要由右向左依次进行：首先将每种自然状态收益值分别乘以各自的概率，再乘以决策有效期限，最后将各概率枝的值相加，标于状态结点上。
第三步，剪枝决策。比较各方案期望值，如方案实施有费用发生，则应将状态结点值减去方案费用再进行比较。计算公式为：综合期望值＝各概率枝期望值之和－方案投资额。凡是期望值较小的方案枝一律剪枝，最后只剩下一条贯穿始终的方案枝，其期望值最大，将此最大值标于决策点上，即为最佳方案。
例3 某市为发展本地经济，组织了一些专家讨论，以确定该上哪些项目。专家对本地的自然资源、人力资源、外部环境等条件分析后，提出了两个方案：A.发展旅游业；B.发展生态农业。两个方案的一次投资有效期都是10年。其中A方案发展旅游业总投资需3000万元，以年度为核算单位，成功概率是80%，成功获利500万元；失败概率20%，失败受损100万元。B方案发展生态农业总投资需2500万元，以年度为核算单位，成功概率是60%，成功获利700万元；失败概率40%，失败受损150万元。也可以选择C方案，即无所作为，但无所作为等于自甘落后，每年仅流动资金空置，预期损失50万元。问合理的决策是什么？
计算各方案的期望值：
A方案的期望值：［500×0.8＋（－100）*0.2］*10－3000＝800（万元）
B方案的期望值：［700*0.6＋（－150）*0.4］*10－2500＝1100（万元）
C方案的期望值：（－50）倡10＝－500（万元）
由于B方案的投入少，期望值高，所以，合理的决策是选择B方案。
决策树是决策分析的有效工具，具有方便简洁、直观明了、逻辑思路清楚的特点，在问题复杂的多阶段的决策及决策的定量分析中，应用相当广泛。但在运用时应注意它作用范围的有限性，如无法运用于一些不能用数量表示的决策领域；当决策者无法准确预测未来自然状态时，对各方案出现概率的确定会发生主观片面性等。
3.不确定型决策方法
不确定型决策方法，是指在自然状态发生的概率难以确定的情况下的决策。因此，最佳方案的选择，主要取决于决策者的态度和经验。其具体方法一般有悲观决策法、乐观决策法、折衷法、最小后悔值决策法等。
例4 某企业准备生产某种新产品，拟定了建立流水线大量生产、购置专用设备成批生产和采用通用设备小批生产三种生产方案。产品未来市场销售情况可能出现好、中、差三种自然状态，三种自然状态出现的概率无法确定。
（1）悲观决策法，也称小中取大法。其基本思路是，未来自然状态不容乐观，事情的发展可能会不顺利，因此采取保守态度，应把事情的最坏结果估计清楚，并以此作为决策的依据，因而称之为悲观决策法。但该方法又主张在各种最坏的情况下尽量找个好一点的方案，因此又叫小中取大法。运用此法进行决策时，首先要确定每一可行方案的最小收益值，然后从这些最小收益值中选出一个最大值，与该最大值对应的方案就是决策所选择的方案。
按此标准，前例中三个方案的最小收益值分别为－20万元、30万元和35万元，其中最大者为小批生产方案，获利35万元。因此，应该选择小批生产为最优方案。
（2）乐观决策法，也叫大中取大法。其思想基础是对客观情况总是抱最好的希望，对每一件事情都有较高的期望值，主张着眼于方案中的收益最大值或损失最小值，作为选择的最优化方案，因而称之为乐观决策法。它总想在各种最好的情况下找出一个最最好的方案，因此也称之为大中取大法。运用此法进行决策时，首先要确定每一可行方案的最大收益值，然后在这些方案的最大收益值中再选出最大值，与该最大值对应的方案就是决策所选择的方案。由于根据这种原则决策也可能得到损失最大的结果，因而还被称为“冒险法”。
如前例，三个备选方案的最大收益值分别为120万元、80万元和50万元，因此，流水线大量生产方案是满意方案。
（3）折衷决策法也叫决策系数法。这种方法对未来自然状态的估计既不那么乐观，也不那么悲观，主张在上述两种方法之间进行折衷。决策者根据市场化预测资料及经验，选用一个乐观系数α（0≤α≤1），用1－α表示最不利情况发生的概率，即悲观系数。然后计算各备选方案的乐观期望值，再通过比较各方案的期望值，从中选择最大者为满意方案。其计算公式如下：
期望值＝最大收益值×α＋最小期望值×（1－α）
现仍用上例，设α＝0.7，则三个方案的期望值如下：
大量生产：期望值＝120×0.7＋（－20）×（1－0.7）＝78（万元）
成批生产：期望值＝80×0.7＋（30）×（1－0.7）＝65（万元）
小批生产：期望值＝50×0.7＋（35）×（1－0.7）＝45.5（万元）
比较各方案的计算结果，应选择流水线大量生产为最优方案。
（4）最小后悔值法。决策者在制定决策后，如果情况未能符合理想，必将会有一种后悔的感觉，因此应设法使这种后悔的感觉变得最小。运用此法进行决策时，首先要计算出各方案在每种自然状态下的后悔值（用某自然状态下各方案的最大收益值减去同一自然状态下各方案的收益值），从而将决策矩阵从收益矩阵转变为机会损失矩阵，然后确定每一可行方案的最大机会损失。最后，在这些方案的最大机会损失中选择一个最小值，与该最小值对应的方案即是决策选择的方案。其计算公式为：
后悔值＝某自然状态下各方案中最高收益值－各方案收益值
4.优选理论
在实际中，决策者往往并不完全按决策树法或支付矩阵法得出的结果行事，越是重要决策，越是如此。例如有两个方案，方案A的预期利润为1000万元，成功概率0.2，若不成功的话损失100万元，那么期望值为：1000×0.2＋（－100）×0.8＝120（万元）；方案B的预期利润为100万元，成功概率0.9，若不成功的话既无收益也不损失，那么期望值为90万元。若按决策树或支付矩阵的思路，应该选择方案A；但实际上，许多决策者会选择较平稳的方案B。因为方案A的风险比较大，一旦失败，会影响决策者在公司内的声誉和前途。可见，这种选择取决于决策者对待风险的态度。
根据优选理论，决策者对待风险的态度是因人、因事、因级别地位、因资金性质的不同而不同的。有些人很不喜欢承担风险，而有些人则勇于冒风险；有些人对某些情况不敢冒风险，而对别的情况却有极强的冒险心理。这种情况表明，决策者的风险偏好性在他们认定概率时起关键作用。个人偏好曲线是一般人在个人生活方面的风险偏好曲线，在风险小的时候，多数人愿意冒险；当风险增大时，他们很快就变成风险谨慎者了。平均曲线是完全按成功把握的正比例承担风险，只是数学上的理想状态而已。
在实际工作中，大多数管理者的风险偏好曲线并不是平均曲线，而是谨慎者曲线。
管理者可以通过评估自己在实际中的处事方法或想象情况下的应对策略，绘出自己的风险偏好曲线，然后就可以根据实际决策中的估计概率决定自己的行动了。当然，即使管理者不能系统地画出个人风险偏好曲线，若能粗略地知道自己与同事或下属对待风险的态度，对制定决策也是十分有益的。
7.3 决策的程序
决策是面向未来的。未来具有不确定、多种发展可能的特征，人们可以从各自的立场出发，对它作判断与选择。因此，要使决策有效就必须遵循科学的决策程序。具体地说，决策程序一般可以分成以下几个主要步骤，这是任何完整的决策过程所必不可少的，否则决策就不能认为是合理的。
7.3.1 明确问题
决策始于对问题的发现。如果没有需要解决的问题，也就不需要进行决策了。找出决策者期望解决的问题，这是决策中最重要的一环，是决策首先要面临的问题。要找出为什么要针对这个问题而不是针对其他问题做决策的理由。任何决策总是为了解决一定问题而制定的，关键要找出：希望解决的问题是什么，必须在什么时间解决它，为什么要解决这一问题，为解决这一问题愿付出多大代价。
7.3.2 收集信息
明确问题意味着对一定量信息的搜集，但通过调查研究、搜集信息是对问题更详尽完备的认识。信息是决策的原料，详尽而可靠的信息是科学决策的前提和保证，信息的质量直接影响到决策的质量。决策所需的信息，首先应该是客观真实的；其次，它应该是轻重有别、主次明确的。因此，在搜集信息过程中，去伪存真、去粗取精、比较判别、研究归纳是不可忽略的工作内容。决策面对的问题越复杂，信息的搜集、加工、处理过程也越复杂。
7.3.3 确定目标
决策目标是管理者希望通过决策活动所要取得的成果或所要达到的预期状态。目标是决策的方向，没有目标的决策是盲目的决策。决策目标的正确与否对决策的成败关系极大。决策目标选择不准确，势必导致决策的失误；有了合理的目标，才能着手拟定可行性方案。设计合理的目标时应该注意以下几个方面的问题：
（1）决策目标必须建立在必要和可能的基础上。在确定决策目标之前，必须弄清组织内部是否具有实现目标所需的人力、技术、物资、资金、信息等必备条件，建立这样的目标是否必要，目标是否符合外部条件的规定，等等。
（2）制定决策目标必须明确具体，尽可能数量化。对于那些难以数量化的目标，可以采用间接表示的方法使其数量化，如用百分比法、评分法等。
（3）在进行多目标决策时，注意必须分清决策目标的主次。要通过剔除从属目标、削减重复目标、合并类似目标，以及把次要目标降为约束条件的办法，来减少决策目标数量。对保留下来的目标还可以根据重要性的大小区分为达到的目标和希望达到的目标，并协调好多元目标之间的关系，以保证决策者要解决的核心问题。
7.3.4 拟定各种可行性方案
决策的本质是选择，而进行正确的选择就必须提供多种备选的可行性方案。若只有一种方案而无选择余地的话，也就无所谓决策。可行性方案的拟定是决策的关键。
所谓可行性方案，是指能够解决某一问题、保证决策目标实现、具备实施条件的方案。
在制订可行性方案时，应满足整体详尽性和相互排斥性的要求，即要在条件允许的情况下，尽量考虑所有可能的方案，同时各个可行方案要能相互替代、排斥，不能相互包容。
7.3.5 方案评价
对可行性方案的评价不能凭个人的主观好恶，而应采取科学的态度，依据科学的标准来进行。管理决策中，通常通过成本与收益来衡量方案效益。成本是方案实施过程中所需消耗的资源——资金、人员、机器等；收益则是由某些行动的结果而产生的价值。
确立了各可行方案的效益衡量标准后，就可据此对每个方案的预期结果进行测量，以供方案评价和选择之用。
7.3.6 选择满意方案
在对各个可行性方案分析评价的基础上，决策者最后要从中选择一个满意方案。
满意方案的选择是就每一方案的结果进行比较，选出最可能实现决策预期目标或期望收益最大的方案，作为初步最佳方案。管理者须对备选方案可能带来的经济、社会效益及可能付出的代价进行综合评价，分析比较各方案的优劣，并从中选择最佳方案；应注意采用“有限合理原则”，以“满意”标准代替“最优”标准。
