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做决策前有效评估风险的方法 WCCA与WADM

做决策前有效评估风险的方法 WCCA与WADM

作者: su9257_海澜 | 来源:发表于2020-11-29 07:39 被阅读0次

    做决策前人们往往摇摆不定或意气用事,不会根据当时的环境进行冷静分析作出判断,正因如此,其结果常常事与愿违,造成或多或少的损失乃至改变自己人生的轨迹。

    以为笔者列出两条对决策非常有效的方法。其简单性和适用于都不错。


    WCCA(Worst Case Circuit Analysis 最坏情况分析)

    其中心思想是在做决策前迅速对一下三种状况进行分析

    • 这个选择最坏的后果是什么?
    • 这种后果的概率是多少?
    • 这是一个可以接受的风险吗?

    虽然这三个问题看起来有点冗长,但其实你的分析过程用不上几秒钟,你不需要拿出纸和笔,仅凭大脑思考即可作出有意识的选择。当你习惯于用 WCCA 方法分析问题时,那些潜在的不良因素就会暴露无遗,你就可以选择更优的方案。

    以下以炒黄金为例

    状况 结果 备注
    这个选择最坏的后果是什么? 价格持续下跌,可能跌到3年来的最低点(下降5%) 备注
    这种后果的概率是多少? 10% 目前经济低迷,且有可能发生局部战争的风险(俗话说:大炮一响,黄金万两),升值空间巨大
    这是一个可以接受的风险吗? 可以接受,不会对我的生活造成很大的波动 备注

    WCCA(最坏情况分析)适用于日常生活中一些相对简单事情的决策,对于一些重大的决策,你需要使用WADM(加权平均决策矩阵)


    WADM(The Weighted Average Decision Matrix 加权平均决策矩阵)

    加权平均决策矩阵是全世界人民用来制定更好决策的公式。它用于商业环境以及个人生活选择。如果你面临一个艰难的决定,即你必须在两个或多个选项之间做出选择,则WADM允许你基于数学计算上的结果,进行最佳选择。

    WADM适用于重大的决定,所以你可能在一年中只会用到寥寥几次,而WCCA可以每天使用。
    要想使用WADM,至少需要两个选项。选择越多越好。

    使用WADM分为以下几步

    • 列出加权平均决策矩阵的因素和选项
    因素 公司0 公司1 公司2
    • 列出加权平均决策矩阵的具体决定因素
    因素 公司0 公司1 公司2
    公司前景
    团队氛围
    薪资
    上升空间
    距离居住远近
    不加班
    • 对加权平局决策矩阵的决定因素赋予权重
    因素 公司0 公司1 公司2
    公司前景(7)
    团队氛围(9)
    薪资(7)
    上升空间(10)
    距离居住远近(6)
    不加班(7)
    • 对加权平局决策矩阵的每个决定因素赋值(不超过对应权重上限)
    因素 公司0 公司1 公司2
    公司前景(7) 5 5 6
    项目前景(8) 4 6 7
    团队氛围(9) 7 7 6
    薪资(7) 7 5 6
    上升空间(10) 6 6 8
    距离居住远近(6) 5 5 5
    不加班(7) 3 5 5
    • 将加权平局决策矩阵的每个决定因素的评分乘以权重
    因素 公司0 公司1 公司2
    公司前景(7) 5[35] 5[35] 6[42]
    项目前景(8) 4[32] 6[48] 7[56]
    团队氛围(9) 7[63] 7[63] 6[54]
    薪资(7) 7[49] 5[35] 6[42]
    上升空间(10) 6[60] 6[60] 8[80]
    距离居住远近(6) 5[30] 5[30] 5[30]
    不加班(7) 3[21] 5[35] 5[35]
    • 为加权平局决策矩阵的每一个选项计算总分
    因素 公司0 公司1 公司2
    公司前景(7) 5[35] 5[35] 6[42]
    项目前景(8) 4[32] 6[48] 7[56]
    团队氛围(9) 7[63] 7[63] 6[54]
    薪资(7) 7[49] 5[35] 6[42]
    上升空间(10) 6[60] 6[60] 8[80]
    距离居住远近(6) 5[30] 5[30] 5[30]
    不加班(7) 3[21] 5[35] 5[35]
    综合得分: 331 341 374
    根据得分,公司2胜出,选择公司2是最优解。

    WCCA是为了让你远离危险的弯路和叛逆的选择。

    WADM是用来帮助你对重大的突发事件作出更好的决定。


    更多文章详见:https://aihailan.com/

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