进行经营决策，应当选用适当的决策方法，使定性分析法和定量分析法相结合。定性分析法，是建立在人们经验基础上的对决策方案进行评价和判断的一种方法。定量分析法，是根据已有的实际数据以及各个变量的相互关系，建立一定的数学模型，然后通过运算，对不同方案进行判断的一种方法。两者各有其优缺点，应使其结合起来灵活运用。下面仅就定量分析法中一些主要方法作些介绍。
（一）确定型决策方法前面讲过，确定型决策是指决策的影响因素和结果都是明确和肯定的。所以一般可根据已知条件直接计算出各个方案的损益值，并通过比较选出满意的方案。例如，某厂拟添置一台新设备，有甲、乙两种可供选择。这两种设备的使用寿命相同，但由于技术先进性不同，其购置费和使用中对产品成本的影响却不同。见表4—4。表4—4单位：万元根据表4—4资料，可以计算两个方案的投资回收期加以比较作出判断。投资回收期是指利用投资所带来的收益收回全部投资所需的时间。据此可计算如下：甲设备投资回收期＝10/2＝5（年）乙设备投资回收期＝14/3＝4.7（年）由此可见，乙设备投资回收期比甲设备短，该方案效果较好。确定型决策比较简单。但实际工作中遇到的情况常常是复杂的，不确定因素是大量的。所以，此种类型决策方法和适用范围是有限的。
（二）风险型决策方法风险型决策，一般先预计在方案末来实施过程中可能出现的各种自然状态，如市场销售状况可能有好、中，差三种情况，估计这三种状态可能出现的概率；然后，根据决策目标提出各种决策方案，并按每个方案计算出在不同的自然状态下的损益值，称为条件损益值；最后，按下式计算出每个方案的损益期望值，并通过比较，择优选用。式中：EVMj——第j个方案的损益期望值，j＝1，2，3……N；Pi——第i种自然状态出现的概率，i＝1，2，3……M；Qij——第j个方案在i种自然状态下的条件损益值。风险型决策的具体方法，主要有以下两种：
1.决策表法。此法是利用决策矩阵表（又叫期望值表），计算各方案的损益期望值进行选择的一种方法。决策矩阵表的格式如表4—5所示。表4—5决策矩阵表现举例说明决策表法的运用如下：设某厂对一种产品的生产批量需要作出决策。根据市场预测，该产品的市场销售可能有好、中、差三种自然状态，市场形势好，年销货量可达10万件；市场形势中等，年销货量为8万件；市场形势差时，年销货量只有5万件，其概率分别为0.2、0.5、0.3，与之相对应，产品的年生产量可以有10万件、8万件、5万件三种方案。年产10万件时，单件成本为6元，但如果卖不出去，则未卖出的产品就积压报废，其成本由已销产品承担。年产8万件时，单件成本为7元。年产5万件时，因规模更小，成本增大，每件成本为8元。产品售价预计为10元。根据以上条件计算其条件损益值并进行决策如下：方案Ⅰ：年产10万件，其条件损益值为：销售好时：10×10-10×6＝100-60＝40（万元）销售中等时：8×10-10×6＝80-60＝20（万元）销售差时：5×10-10×6＝50-60＝-10（万元）方案Ⅱ：年产80万件，其条件损益值为：销售好和中等时：8×10-8×7＝80-56＝24（万元）销售差时：5×10-8×7＝50-56＝-6（万元）方案Ⅲ：年产5万件，不论市场销售出现好、中、差，均只能售出5万件，其条件损益值为：5×10-5×8＝50-40＝10（万元）现列出决策矩陈表，如表4—6所示。表4—6单位：万元方案Ⅰ：EVM1＝（0.3×40）＋（0.5×20）＋0.2×（-10）＝20（万元）方案Ⅱ：EVM2＝（0.3×24）＋（0.5×24）＋0.2×（-6）＝18（万元）方案：ⅢEVM3＝（0.3×10）＋（0.5×10）＋（0.2×10）＝10（万元）由表4—6可知，方案Ⅰ期望值20万元最大，故应选择方案Ⅰ。
2.决策树法。决策树法是利用树枝状图形列出决策方案、自然状态、自然状态概率及其条件损益值，然后计算各个方案的期望损益值，并进行比较和选择。其原理与决策表法相同，但它能形象地分析决策的过程，解决复杂的多级决策的问题。决策树图形由决策点、方案枝、自然状态点和概率枝组成，如图4—4所示。图4—4决策树图利用决策树法决策的步骤如下：第一步，绘制决策图。由决策点（用符号“□”表示）开始，自左至右展开，从决策点引出方案枝，有多少方案就有多少分枝。方案枝后面接上自然状态点（用“○”表示）。再从自然状态点引伸出可能遇到的自然状态，称为概率枝，并把可能出现的概率写在上方。如此顺次进行（如果是多级决策），直至最后的概率枝，并在其末端写上它的条件损益值。第二步，计算期望值。由右向左接逆向顺序计算，并把计算的结果填在自然状态点上面。在期望值计算时，如果有投资额，则应减去投资额并将投资写在方案枝下方。各方案期值的计算公式如下方案期望值＝Σ（自然状态的损益值×相应的概率）×方案实施期限-方案投资额第三步，比较不同方案的期望值，选出合理的决策方案。保留期望值最大的方案，未被选中的方案，用两条平行短线将其方案枝截断，称为“剪枝”。现以前面生产批量决策的数据为例，说明决策树法的应用。如图4—5所示。图4—5决策树法（1）大批生产期望值＝（40×0.3）＋（20×0.5）＋（-10）×0.2＝20（万元）中批生产期望值＝（24×0.3）＋（24×0.5）＋（-6）×0.2＝18（万元）小批生产期望值＝（10×0.3）＋（10×0.5）＋（10×0.2）＝10（万元）其结果与上述决策表法相同。该例为单级决策，如果是多级决策（序贯决策），决策表法则无法解决，必须采用决策树法。下面再举一例说明用决策树法解决多么决策的问题。例：假设某厂生产销售一新产品，根据市场预测，该产品销路好的概率为0.7，销售差的概率为0.3。该厂为了生产此种产品有两个方案可供选择，甲方案是大规模扩建厂房，需要投资200万元，可使用10年，如销路好，每年可获利70万元，如销路差，每年则亏损15万元。乙方案是分两步走，先小规模扩建厂房，只需投资100万元，也可使用10年，如销路好，每年可获利32万元，销路差，每年仍可获利10万元。若投产2年后销路仍好，则追加投资80万元进一步扩建，可使用8年，每年可获利60万元。这样，就把问题分为前两年和后八年两段时间来考虑，成为多级决策问题，现将其给制成决策树如图4—6并进行计算如下：图4—6决策树法（2）计算各自然状态点的期望值：点2：［（70×0.7）×10＋（-15）×0.3×10］-200＝245（万元）点5：（60×1）×8-80＝400（万元）点6：（32×1）×8＝256（万元）点3：［（32×0.7）×2＋（400×0.7）＋（10×0.3）×10］-100＝254.8（万元）计算结果可以看出，先小规模扩建，两年后销路好再扩建为好，其期望值254.8万元，大于大规模扩建的期望值245万元，故应选择乙方案风险型决策主要受估计的概率影响，概率不准或发生变化，决策的结果就会不一样以上例来说，如果销路好的概率不是0.7而是0.8，就会得出相反的结论。为了验证决策方案选择的可靠性，需要测定一下概率变化的幅度对决策方案选择的影响。它需要计算出一个临界概率进行分析。所谓临界概率是指使两个方案的期望值相等时的概率，如果达到这个概率，则两个方案的效果相同。现以上例数据为例，说明临界概率的求法如下：设销路好的概率为P，则销路不好的概率为（1-P），两方案的期望值相等时，其恒等式如下：［（p×70）×10＋（1-p）（-15）×10］-200＝［（p×32）×2＋（p×400）＋（1-p）×10×10］-100整理后得：486p＝350P＝350/486＝0.72这个0.72和0.28（即1-0.72）就是临界概率。即销路好的概率大于0.72时，选用甲方案（大规模扩建）好；如果销路好的概率小于0.72时，选用乙方案（先小规模扩建）好。把原定的销路好和销路差的概率值0.7和0.3分别与临界概率值0.72和0.28相比，可以知道其相等幅度很小，只有0.02。这就意味着原定的概率略为不准，比方说误差3％就会突破临界概率，从而也就不可能作出选择乙方案的决策。所以，在实际工作中，往往需要把概率值、损益值等在可能发生误差的范围内，作多次不同的变动，并反复进行计算，检查期望值的变化程度是否会影响最优方案的选择。如果概率和期望值略有变化，所选方案就会改变，那就说明该方案不够稳定，不太可靠，需要作进一步的分析；反之，则说明该方案是比较稳定和可靠的。决策是一个十分复杂的问题，它与决策者的素质有着密切的关系。决策者的知识、经验预测能力、判断能力、承担风险的魄力等的不同，其决策的结果就会不一样。决策者的这些素质，是正确解决决策问题的关键，它不是任何决策方法所能代替得了的。当然，各种决策方法可把不同决策方案的结果简单、明确、形象地表达出来，帮助决策者做出合理决策。