期望效用理论现世以来,很快受到了主流经济学家和管理学家的青睐,期望效用理论被应用到不确定性决策活动的理论基础研究中。但是,最近几十年来,伴随着行为科学的发展与实验经济学的兴起且逐渐融入到主流研究中,陆续出现了大量与期望效用理论相矛盾的实证性证据。所以,期望效用理论作为不确定性决策活动的理论基础,受到了广大经济学家与管理学家广泛的质疑。各个学科在努力寻找期望效用理论的替代理论的过程中,产生了各种不同的非期望效用理论。其中,范围依赖效用理论是其中的杰出代表。虽然由于期望效用理论在实际决策中表现出的种种局限性,出现了很多悖论,如共同比率效应、共同后果效应、保险与赌博并存,导致人们替换或者弱化了其中的多数理性偏好条件,但一阶随机占优这一理性要求是人们一直所不愿放弃的。范围依赖效用理论出现之前,人们普遍认为,为了解释这些悖论,有必要引入某种概率权重(评估函数具有非线性概率)。而范围依赖效用模型不需要概率加权,就可以解释这些悖论,这也是范围依赖效用理论相较于非线性概率非期望效用理论的优势所在,因为这样更加容易满足一阶随机占优这一理性要求。在解决复合前景相关问题时,经常需要将其简化为简单前景,这将为问题解决提供必要的简便性。西格尔提出的复合独立公理与传统的复合前景简化公理不同,不改变复合前景的基本结构,不会造成诸多异象,是一种比较客观且实用的简化方法。本文以范围依赖效用理论为基础,依托于复合独立公理,构造了基于范围依赖效用的决策树模型。模型基本思想就是在分析决策树的底层前景时,以范围依赖效用模型中决策效用函数求出前景的评价值,由于复合独立公理的存在,可以将所有底层前景评价值作为上层前景的结果,故而将上层复合前景简化为又一个简单前景,再次使用范围依赖效用模型中的决策效用函数求得上层前景的评价值。根据这个思路依次从决策树的低端往上递归,最终可以求得决策树的决策枝对应的各个方案的评价值,最终决策人可以通过选优来选择评价值最大的那个方案。在第四章模型案例应用中,利用以上基本思想将模型应用在实际决策案例中,得出决策方案的最优选择,并分析阐述了模型对传统基于期望效用理论的决策树模型的改进之处。如上所言,本模型具有较高的应用价值,同时也具有一定的理论价值,将非期望效用理论引入决策树模型中,更加贴合实际决策过程。