Đang tải... (xem toàn văn)
Phương pháp phân tích định lượng - Chương 3 Cây ra quyết định và lý thuyết độ vi lợi
Chương Cây Quyết Định & Lý Thuyết Độ Vị Lợi C3 Cây Quyết Định & Lý thuyết Độ Vị Lợi Khái niệm chung Cây Quyết Định (Decision Tree) Xác định xác suất QĐ Lý thuyết Độ Vị Lợi (Utility Theory) Khái niệm chung Khi cần dùng Cây định (Decision Tree)? Thăm dò thị trường TD cho tốt TD cho xấu TT tốt TT tốt Không thăm dò TT tốt TT xấu Nhà máy lớn 200 -180 Nhà máy nhỏ 100 -20 0 Không xuất sản TT xấu TT xấu Cây Quyết Định (Decision Tree) 2.1 Các ký hiệu & quy ước TTtốt : Nút định : Nút trạng thái/tình Nhà máy lớn TT xấu VD: Xét lại Công ty gỗ Thompson Nhà máy nhỏ Khơng làm Cây Quyết Định (tt1) 2.2 Các bước phân tích tốn theo QĐ B1 Xác định vấn đề B2 Vẽ QĐ (xác định PA, trạng thái) B3 Gán xác suất cho trạng thái B4 Ước tính lợi nhuận, chi phí cho PA với tình kèm theo B5 Dùng phương pháp Max EMV, để tìm PA cách tính EMV nút, tìm nhánh có Max EMV Cây Quyết Định (tt2) TT tốt (0.5) 10.000 200.000 Nhà máy lớn TT xấu (0.5) 40.000 TT tốt (0.5) Nhà máy nhỏ TT xấu (0.5) - 180.000 100.000 -20.000 Khơng làm Cây Quyết Định (tt3) 2.3 Cây QĐ có nhiều nút QĐ VD: QĐ có nên thăm dị thị trường? (trước QĐ chọn phương án.) Chi phí thăm dị 10.000 Đơn vị tính: 1000 Thăm dị thị trường TD tốt Khơng thăm dị TD xấu TT tốt TT xấu TT tốt TT xấu TT tốt TT xấu Nhà máy lớn 190 -190 190 -190 200 -180 Nhà máy nhỏ 90 -30 90 -30 100 -20 Không sản xuất -10 -10 -10 -10 0 Cấp QĐ Cấp QĐ Cây định Xác định xác suất QĐ 3.1 Công thức Bayes: (xem lại thống kê) S: Không gian mẫu A1, …, Ai, …, Ak: Tập đầy đủ k biến cố S B: Biến cố S B = (B ∩ A1 ) ∪ ∪ (B ∩ A i ) ∪ ∪ (B ∩ A k ) k P(B/A i )P(A i ) P(B) = ∑ P(B/A i ) x P(A i ) P(A i /B) = P(B) i =1 Xác định xác suất QĐ (tt1) 3.2 Tính xác suất trạng thái QĐ Dựa vào: - Kinh nghiệm nhà QL - Số liệu thống kê khứ - Công thức xác suất Bayes Ký hiệu: TD: thăm dò TT: thị trường 10 Xác định xác suất QĐ (tt2) VD: Giải tốn (tt) Nếu khơng thăm dị, theo kinh nghiệm nhà QL: P(TT tốt) = P(TT xấu) = 0,5 Trong khứ, thị trường thực tốt, 70% thăm dị cho kết Khi thị trường thực xấu, 80% thăm dò cho kết đúng, nghĩa là: P(TD tốt/TT tốt) = 0,7 P(TD xấu/TT tốt)=0,3 P(TD xấu/TT xấu) = 0,8 P(TD tốt/TT xấu) = 0,2 Dùng công thức xác suất Bayes, có: P(TD tốt) = … = 0,45 P(TD xấu) = … = 0,55 P(TT tốt/TD tốt) = … = 0,78 P(TT tốt/TD xấu) = … = 0,27 P(TT xấu/TD tốt) = … = 0,22 P(TT xấu/TD xấu) = … = 0,73 11 Kết luận: QĐ thăm dò; kết cho TT tốt, chọn nhà máy lớn; kết cho TT xấu, chọn nhà máy nhỏ 3 Xác định xác suất QĐ (tt4) 3.3 Giá trị kỳ vọng thông tin mẫu thăm dị mà có (EVSI – Expected Value of Sample Information) Câu hỏi: Có nên thăm dị thị trường với giá 10.000 không? So sánh trường hợp: Không thăm dị -> EMV = 40.000 Có thăm dị -> EMV = 59.200 (khi chưa tính phí 10.000) EVSI = 19.200 => Vậy, chi phí thăm dị cịn nhỏ 19.200, thăm dị 13 Lý thuyết Độ Vị Lợi (Utility Theory) VD: Có phương án kinh doanh Tình Tình Phương án 5.000.000 Phương án 2.000.000 2.000.000 0.5 0.5 Xác suất Theo Max EMV => Chọn PA nào? Theo người học => Chọn PA nào? -> Độ vị lợi/hữu ích… 14 Lý thuyết Độ Vị Lợi (tt1) Cách xác định Độ vị lợi/hữu ích • • • Kết tốt gán độ vị lợi = -> U(5.000.000) = Kết xấu gán độ vị lợi = -> U(0) = Các kết khác có độ vị lợi khoảng (0-1) Cách tính sau: (dựa vào Standard Gamble) Giả sử p xác suất xảy kết tốt (1 – p) xác suất xảy kết xấu Ứng với kết khác đó, xác định p cho người RQĐ định chọn PA 15 Lý thuyết Độ Vị Lợi (tt2) Xác định p = ?, chọn PA PA 16 Lý thuyết Độ Vị Lợi (tt3) VD: Tính U(2.000.000) cách so sánh cách: Nhận 2.000.000 Nhận 5.000.000 với xác suất p, nhận với xác suất (1 – p) Giá trị p làm cho cách gọi U(2.000.000) Giả sử người RQĐ chọn p = 0.8 -> U(2.000.000) = 0.8 Tương tự, tính cho U(x) cịn lại, có Tình Phương án Phương án Chọn PA có Max EU Xác suất Tình EU 0.5 0.8 0.8 0.8 0.5 0.5 17 Lý thuyết Độ Vị Lợi (tt4) EU1 = 0.5, EU2 = 0.8 Chọn PA 2, với Max EU = Max (EU1, EU2) = Max (0.5, 0.8) 18 Lý thuyết Độ Vị Lợi (tt5) Ba dạng đường độ vị lợi U U U $ Người RQĐ tránh rủi ro Người RQĐ Người RQĐ thích rủi ro thiên lệch rủi ro 19 END 20 ...C3 Cây Quyết Định & Lý thuyết Độ Vị Lợi Khái niệm chung Cây Quyết Định (Decision Tree) Xác định xác suất QĐ Lý thuyết Độ Vị Lợi (Utility Theory) Khái niệm chung Khi cần dùng Cây định (Decision... TT tốt TT xấu Nhà máy lớn 190 -1 90 190 -1 90 200 -1 80 Nhà máy nhỏ 90 -3 0 90 -3 0 100 -2 0 Không sản xuất -1 0 -1 0 -1 0 -1 0 0 Cấp QĐ Cấp QĐ Cây định Xác định xác suất QĐ 3. 1 Công thức Bayes: (xem lại... Cách xác định Độ vị lợi/ hữu ích • • • Kết tốt gán độ vị lợi = -> U(5.000.000) = Kết xấu gán độ vị lợi = -> U(0) = Các kết khác có độ vị lợi khoảng ( 0-1 ) Cách tính sau: (dựa vào Standard Gamble)