1. 案例定位

整合表 8.1、表 8.2、圖 8.1–8.2 與第 8.3–8.4 節的模型架構案例。

2. 學習目標

掌握定量模型的四個組成、常見模型類型,以及確定性、不確定性與風險三種決策環境。

3. 案例情境

在建立處方性模型前,必須先分清哪些變數可以控制、哪些無法控制、要最佳化哪個結果,以及中間結果如何連接最終結果。

4. 開始資料

模型組成 原書定義
結果變數 衡量系統成效或目標達成程度
決策變數 由決策者控制的替代方案或行動
不可控制變數/參數 由外部環境決定,並可能形成限制條件
中間結果變數 連接決策與最終結果的中間結果
表 8.1 模型類型 代表方法
少數替代方案最佳化 決策表/決策樹、層級分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)
以演算法最佳化 線性規劃/數學規劃、網路模型
以解析公式最佳化 部分存貨模型
模擬 對不同替代方案進行實驗
啟發式方法 啟發式程式設計、專家系統
預測模型 預測、馬可夫分析
其他模型 財務模型、等候線模型

5. 分析方法

先定義四類變數,再判斷決策環境:確定性表示每個替代方案的結果已知;不確定性表示有多個可能結果但機率未知;風險則表示各結果的機率可以估計。

6. 計算結果

原書現在值範例:5 年後收到 $100,000,利率 10%,則現在值為 100,000/(1+0.1)^5 = 62,092。

7. 結果分析與管理解讀

模型結構與決策環境會影響可使用的方法。若把不確定性誤當成確定性,輸出看起來可能更精確,但不代表風險真的消失。

8. AI 提問詞

對一個管理問題依序辨識結果變數、決策變數、不可控制變數與中間結果變數,再判斷屬於確定性、不確定性或風險;沒有機率證據時不得自行假設。

9. 思考/假設情境

問題: 若未來結果有三種可能,但無法估計各自機率,屬於哪種決策環境?

參考解答: 依原書定義屬於不確定性,而不是風險。