Multichoice Modeling: Exploring Decision Configuration Space under Uncertainty
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摘要
本文提出多选择建模框架，将相互依赖的决策配置空间与外部不确定性共同纳入蒙特卡洛模拟，并结合基于方差的敏感性分析和条件分布分析，探索不同选择组合在多种未来情景下的绩效、风险与交互效应。制造升级、并购战略和抵押贷款三个案例表明，显式拓展决策空间能够发现非线性互补关系、风险特征不同的近优配置以及传统固定策略分析难以识别的行动路径，从而将决策支持从评估既定方案转向设计和发现策略。[page::0][page::2][page::10][page::30]
