Phân tích cây quyết định pptx

1. Phân tích cây quyết định
Các số liệu và kết quả được biểu diễn dưới dạng hình cây
Cây quyết định bao gồm:
 Nút quyết định
 Nút bất định
 Các nhánh
 Con đờng hành động
Nguyên tắc xây dựng cây quyết định: Quá trình xây dựng cây quyết
định được bắt đầu đi từ gốc đến ngọn cây và sử dụng những ký hiệu sau:
 Điểm quyết định. Điểm ra quyết định được mô tả bằng hình vuông.
Các cành xuất phát từ điểm quyết định là các tình huống lựa chọn. Tại
đây nhà quản lý dự án phải chọn một trong các phương án với chuỗi các
khả năng khác nhau.
 Điểm lựa chọn. Điểm lựa chọn được mô tả bằng hình tròn. Các cành
xuất phát từ điểm nút này phản ánh các khả năng có thể xảy ra và nó
không chịu sự chi phối của người ra quyết định.
Nguyên tắc phân tích cây quyết định: quá trình phân tích cây quyết
định được bắt đầu đi từ ngọn cây về gốc cây (hay từ phải qua trái) theo
nguyên tắc sau:
 Phân tích điểm nút lựa chọn (vòng tròn). Tại điểm nút tròn tính các giá
trị dự đoán bằng cách nhân xác suất trên từng nhánh xuất phát từ nút đó
với mức lợi nhuận ghi ở tận cùng của nhánh. Sau đó cộng tất cả các kết
quả tính được của các nhánh xuất phát từ nút này và ghi vào nút tròn.
 Phân tích điểm nút quyết định. Lựa chọn giá trị kết quả lớn nhất trong
số tất cả các giá trị của các cành xuất phát từ điểm nút này đặt vào ô
vuông và loại bỏ các cành còn lại bằng việc đánh dấu hai gạch nhỏ trên
từng cành.
Vẽ cây quyết định
 Điểm nút quyết định đầu tiên (gốc cây) có hai cành tương ứng với việc
có nên mua hay không nên mua thông tin thị trường của công ty tư vấn.
Trong trường hợp không mua thì tại điểm nút này cũng có hai nhánh: một

nhánh thể hiện việc doanh nghiệp có đầu tư phát triển sản phẩm mới,
nhánh kia phản ánh trường hợp doanh nghiệp không đầu tư. Điểm nút lựa
chọn nằm trên nhánh đầu tư phát triển sản phẩm mới. Có hai khả năng
cầu cao và thấp, xác suất tương ứng mỗi trường hợp được ghi trên mỗi
nhánh và giá trị lãi / lỗ ghi phía tận cùng của nhánh. Trường hợp mua
thông tin của công ty tư vấn thì có ba khả năng xảy ra là: kết quả thông
tin rất chính xác, trung bình và chất lượng kém. Cây quyết định tại đây
được thiết kế điểm nút lựa chọn trên “cành mua thông tin” và 3 điểm nút
quyết định trên 3 nhánh xuất phát từ cành này. Các nhánh nhỏ hơn xuất
phát từ điểm nút quyết định này tương tự như ở điểm nút lựa chọn của
tình huống đầu tư phát triển sản phẩm mới đã trình bày ở trên.
Trình tự và cách giải bài toán:
Gặp nút , tính kết quả tổng các nhánh tại nút
Gặp nút , tính kết quả mỗi nhánh và lựa chọn nhánh có giá trị tối ưu
Ưu điểm:
 Biểu diễn rõ ràng các số liệu và kết quả giúp cho việc tính toán và ra
quyết định
ChiÒu bµi to¸n
ChiÒu lêi gi¶i
 Cây quyết định có tính đến các tình huống với xác suất khác nhau, nên
áp dụng trong tính toán rủi ro các dự án.
 Cây quyết định biểu diễn đợc tiến trình phân tích dự án
Nhược điểm:
 Trong trờng hợp bài toán nhiều thông số, nhiều tình huống, nhiều thời
kỳ, … biểu diễn trên cây quyết định sẽ quá phức tạp
 Việc lựa chọn quyết định liên quan nhiều đến phân bố xác suất tại các
nút. Sẽ khắc phục đợc nếu kết hợp với phơng pháp mô phỏng Monte
Carlo
I. Ra quyết định đầu tư trong điều kiện rủi ro
Giá trị kì vọng không phải là tiêu thức duy nhất để ra quyết định đầu

tư trong điều kiện rủi ro. Có thể xem xét ví dụ sau đây: Bạn có một tấm
vé sổ số có xác suất 50% trúng thưởng khi trúng được 1 triệu $. Có người
muốn mua lại tấm vé này với giá 400.000 $. Bạn có bán không? Đại đa số
người được phỏng vấn đều đồng ý bán. Mặc dù xét theo giá trị kì vọng thì
phương án không bán có lợi hơn. Điều này chứng tỏ bên cạnh giá trị kỳ
vọng người ta còn căn cứ vào nhiều tiêu thức khác.
Để xem xét các tiêu thức chúng ta nghiên cứu ví dụ sau: Một doanh
nghiệp đang cân nhắc phương án trang bị lại dây chuyền công nghệ, có ba
phương án đề xuất: Phương án A không tự động hóa, phương án A tự
động hóa một phần, phương án A tự động hóa toàn bộ. Lợi nhuận của
từng phương án phụ thuộc vào trạng thái nhu cầu thị trường thấp , trung
bình và cao được thể hiện trong bảng sau
1. Tiêu thức Maximax( tối đa hóa tối đa): trong tiêu thức này người
ta chỉ căn cứ vào các kết quả tốt nhất của từng phương án. Chọn phương
án nào có kết quả tốt nhất tốt nhất , tiêu thức này được áp dụng trong
trường hợp nhà đầu tư chấp nhận rủi ro với bất kỳ giá nào nhằm thực hiện
được mục tiêu của mình - được ăn cả ngã về không

2. Tiêu thức Maximin( tối đa hóa tối thiểu): : theo tiêu thức này
người ta chỉ nhìn vào các kết quả tồi của từng phương án . Chọn phương
án nào có kết quả tồi nhất ít tồi nhất. Tiêu thức này phù hợp trong trường
hợp nhà đầu tư cần có sự thận trọng
3. Tiêu thức Maximum Likelihood( tối đa hóa khả năng lớn): Theo
tiêu thức này người ta xác định trạng thái nhu cầu thị trường nào xảy ra
nhiều nhất. Khi trạng thái đó xảy ra thì phương án nào là tốt nhất. Đây
cũng là tiêu thước hay được lựa chọn trong đánh giá phương án.
Xác định Likelihood
Như vậy trạng thái nhu cầu thị trường trung bình là xảy ra nhiều nhất
. Khi nhu cầu trung bình xảy ra, ta có
4. Tiêu thức Minimax regret ( tối thiểu hóa thua thiệt) : tiêu thức này

tương tự như maximin tuy nhiên người ta lại nhìn vào bảng mất mát cơ
hội để đánh giá. Sau đó người ta xác định giá trị mất mát cơ hội lớn nhất
của từng phương án. Chọn phương án nào có giá trị mất mát cơ hội lớn
nhất nhỏ nhất
5. Trung bình ngẫu nhiên: theo tiêu thức này người ta coi xác suất
xảy ra từng trạng thái nhu cầu thị trường là như nhau. Phương án nào có
giá trị trung bình tốt nhất sẽ chọn
6.Trung bình có trọng số: theo tiêu thức này người ta sẽ căn cứ vào đánh
giá chủ quan của chủ đầu tư về tình hình nhu cầu thị trường trong tương
lai( chứ không theo các số liệu khách quan) để ra quyết định đầu tư. Ví dụ
chủ đầu tư cho rằng nhu cầu cao có khả năng xảy ra là 50% trung bình là
30% thấp là 20% từ đó có cách chọn như sau
6. Giá trị kỳ vọng EV: Nếu căn cứ vào phương án này thì phương án
A sẽ được lựa chọn vì nó có EV lớn nhất và EV nhỏ nhất.
 Như vậy với cùng một dữ liệu nếu căn cứ vào các tiêu thức khác
nhau chúng ta có thể có cách lựa chọn khác nhau.