Bài giảng phương pháp định lượng trong quản lý chương 3 PGS nguyễn thống

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP. HCM

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ

Khoa KTXD - Bộ môn KTTNN

Giảng viên: PGS. TS. NGUYỄN THỐNG
E-mail: or
Web: />11/26/2013

1

NỘI DUNG MÔN HỌC
Chương 1: Giới thiệu PPĐL trong quản lý
Chương 2: Quy hoạch tuyến tính.
Chương 3: Cơ sở lý thuyết RQĐ
Chương 4: Bài toán vận tải.
Chương 5: Quản lý kho.
Chương 6: Ra quyết định đ mục tiêu.
Chương 7: Lý thuyết sắp hàng.
11/26/2013

2

Tél. (08) 38 640 979 - 098 99 66 719

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH
LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH
LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ

NỘI DUNG MÔN HỌC (tt)

TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Phương pháp định lượng trong quản lý.
NXB Trẻ 1999. Tác giả PGS. Dr. Nguyễn
Thống & Dr. Cao Hào Thi.
2. Phân tích số liệu và áp dụng vào dự báo.
NXB Thanh Niên 2000. Tác giả PGS. Dr.
Nguyễn Thống
3. Phần mềm QSB, Crystal Ball

Chương 8: Phân tích thành phần chính (PCA).
Chương 9: Kiểm định Cronbach’s Alpha &
KMO
Chương 10: Phương pháp AHP
Chương 11: Qui hoạch động
Chương 12: Hoạch định dự án
Chương 13: Xích Markov
Chương 14: Lý thuyết trò chơi.
Chương 15: Mô phỏng Monte Carlo.
11/26/2013
3

11/26/2013

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

Giới thiệu

Lý thuyết quyết định là một phương pháp
phân tích có tính hệ thống dùng để
nghiên cứu việc tạo ra các quyết định.
Để có quyết định tốt cần dựa trên :
• Lý luận
• Tất cả số liệu có sẵn
• Tất cả mọi giải pháp có thể có
• Phương pháp định lượng thích hợp.
11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

5

4

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

NHỮNG ĐIỀU CƠ BẢN
TRONG
LT RA QUYẾT ĐỊNH

11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

6

1

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

CÁC BƯỚC TRONG LÝ THUYẾT RA
QUYẾT ĐỊNH
Lý thuyết ra quyết định thường được tiến
hành theo 6 bước :
- Xác định rõ vấn đề cần giải quyết.
- Liệt kê tất cả các phương án có thể có.
- Nhận ra tất cả các tình huống hay trạng
thái (state of nature).

Các bước trong lý thuyết ra quyết định
- Ước lượng tất cả lợi ích và chi phí của
từng phương án riêng về từng trạng
thái.
- Lựa chọn một mô hình toán học trong
phương pháp định lượng để tìm lời giải
tối ưu.
- Áp dụng mô hình để tìm lời giải và dựa
vào đó để ra quyết định.

11/26/2013

7

PGS. Dr. Nguyễn Thống

11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

8

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

Ví dụ : Ông A là một ông giám đốc của công ty X
muốn ra quyết định về một vấn đề sản xuất,
ông lần lượt thực hiện sáu bước như sau:
Bước 1
: Ông A nêu vấn đề : có nên sản xuất
một sản phẩm mới để tham gia thị trường hay
không ?
Bước 2 : Ông A cho rằng có 3 phương án sản
xuất là:
+ Phương án 1: lập 1 nhà máy có qui mô lớn để
sản xuất sản phẩm
+ Phương án 2 : lập 1 nhà máy có qui mô nhỏ để
sản xuất sản phẩm
11/26/2013
+

Phương
án 3 : không làm gì cả (do nothing) 9
PGS. Dr. Nguyễn Thống

Bước 3 : Ông A cho rằng có hai trạng thái của
thị trường sẽ xảy ra là:
+ Thị trường tốt
+ Thị trường xấu
Bước 4 : Ông A ước lượng lợi nhuận của các
phương án ứng với các trạng thái như trong
bảng sau.
Bước 5 và 6 : Chọn một mô hình toán học
trong phương pháp định lượng để áp dụng
vào bài toán này. Việc chọn lựa mô hình
được dựa vào sự hiểu biết, vào thông tin ít
hay nhiều về khả năng xuất hiện các trạng
thái của hệ thống.

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

SỐ LIỆU PHÂN TICH
Trạng thái Thị trường
Phương án
Nhà máy lớn
Nhà máy nhỏ
Không

11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

Tốt
200000
100000
0
Bảng 2.1

Xấu
-180000
-20000
0

11

11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

10

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định
CÁC MÔI TRƯỜNG RA QUYẾT ĐỊNH
Có ba loại môi trường đối với việc ra quyết định :
1. Trong điều kiện chắc chắn (certainty) :
Biết chắc chắn trạng thái nào sẽ xảy ra do đó dễ
dàng và nhanh chóng ra quyết định.
2. Trong điều kiện rủi ro (risk) :
Biết được xác suất xảy ra của mỗi trạng thái

3. Trong điều kiện không chắc chắn (uncertainty)
Không biết được xác suất xảy ra của mỗi trạng
thái hoặc không biết các dữ kiện liên quan
đến vấn đề cần giải quyết.
11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

12

2


PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định
RA QUYẾT ĐỊNH TRONG ĐIỀU KIỆN RỦI RO
• Khi ra quyết định trong điều kiện này ta biết
được xác suất xảy ra của mỗi trạng thái.
• Ra quyết định trong điều kiện này, người ta
thường dùng các phương pháp đơn giản sau:
 Làm cực đại giá trị kỳ vọng được tính bằng
tiền EMV (Expected Monetary Value)
 Làm cực tiểu thiệt hại cơ hội kỳ vọng EOL
(Expected Opportunity Loss)

11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

13

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

Ví dụ : Trở lại bài toán của ông giám đốc A
của công ty X với giả sử rằng thị trường
xấu cũng như thị trường tốt đều có xác
suất như nhau và bằng 0.5
Giải : Từ bảng 2.1 ta có:
EMV (p/á nhà máy lớn) = 0.5 x 200.000 + 0.5
(-180.000) = 10.000$
EMV (p/á nhà máy nhỏ)= 0.5 x 100.000 + 0.5
(-20.000) = 40.000$
EMV (không) = 0.5 x 0 + 0.5 x 0
=0
11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

15

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định
MÔ HÌNH MAX EMV(I)
Trong mô hình này, chúng ta sẽ chọn phương án i
có giá trị kỳ vọng tính bằng tiền lớn nhất.
m

EMV (i)   P( S j ).Pij
j 1

• EMV (i) : giá trị kỳ vọng tính bằng tiền của
phương án i.
• P(Sj) : xác suất để trạng thái j xuất hiện
• Pij : là lợi nhuận / chi phí của phương án i với
trạng thái j
• 11/26/2013
i=1n ,j=1m
14

PGS. Dr. Nguyễn Thống

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

Phương án
Qui mô nhà máy lớn
(i=1)
Qui mô nhà máy
nhỏ (i=2)
Không làm gì (i=3)
Xác suất của các
trạng thái Pj
11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

T/trường
tốt (j=1)

T/trường EMV(i)
xấu (j=2)

200000

-180000

10000

100000

-20000

40000

0
0.5

0
0.5

0

16

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

RA QUYẾT ĐỊNH
• EMV (i) > 0  phương án có lợi
• Max EMV (i) =EMV (i=2) = 40.000$
 Chọn phương án qui mô nhà máy
nhỏ

MÔ HÌNH EVPI
EVPI là giá trị kỳ vọng của thông tin hòan
hảo (Expected Value of Perfect
Information).
Trong mô hình này, ta dùng EVPI để chuyển
đổi môi trường có rủi ro  sang môi
trường chắc chắn và EVPI chính bằng
cái giá nào đó mà ta phải trả để mua
thông tin.

11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

17

11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

18

3

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

MÔ HÌNH EVPI
Giả sử có một Công ty tư vấn đến đề nghị
cung cấp cho ông A thông tin về tình
trạng thị trường tốt hay xấu với giá
65000$. Vấn đề đặt ra : ông A có nên
nhận lời đề nghị đó hay không? Giá mua
thông tin này đắt hay rẻ? Bao nhiêu là
hợp lý?
Để trả lời câu hỏi trên cần trang bị thêm 2
khái niệm về EVWPI và EVPI
11/26/2013

19

PGS. Dr. Nguyễn Thống

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

EVWPI (Expected value with perfect
information)
EVWPI là giá trị kỳ vọng với thông tin hoàn
hảo .
Nếu ta biết thông tin hoàn hảo trước khi
quyết định, ta sẽ có:

m

EVWPI (i)   P( S j ).Max( Pij )
j 1

Ví du: Áp dụng bảng trên ta có:
11/26/2013
EVWPI
= 0.5(200.000) + 0.5 x (0) = 100.000$20
PGS. Dr. Nguyễn Thống

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

MÔ HÌNH EVPI
(Expected Value of Perfect Information).
EVPI = EVWPI - Max EMV(i)
• EVPI : là sự gia tăng giá trị có được khi
mua thông tin và đây cũng chính là giá
trị tối đa có thể trả khi mua thông tin.

MÔ HÌNH MIN EOL (I) (Expecded Opporturnity
Loss, Thiệt hại cơ hội kỳ vọng)
Thiệt hại cơ hội OL (Opporturnity Loss)
OLij là thiệt hại cơ hội của phương án i ứng với
trạng thái j được định nghĩa như sau :
OLij = Maxj(Pij) - Pij

Đây cũng chính là số tiền ta phải chi thêm (ta bị
thiệt) khi ta không chọn được phương án tối ưu
mà phải chọn phương án i.
Pij : là lợi nhuận (chi phí) của phương án i với
trạng thái j

Ví dụ : EVPI = 100000 - 40000 = 60000$
 < 65000$  không mua thông tin
11/26/2013

21

PGS. Dr. Nguyễn Thống

11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

22

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

T/trường
tốt (j=1)

T/trường EMV(i)

xấu (j=2)

200000

-180000

10000

100000

-20000

40000

0
0.5

0
0.5

0

Ví dụ : Từ bảng 2.2 ta có :
OL11 = 200.000 - 200.000 =
0
OL12 =
0
- (-180.000) = 180.000
OL21 = 200.000 - 100.000 = 100.000
OL22 = 0

- (-20.000) = 20.000
OL31 = 200.000 0
= 200.000
OL32 = 0
0
=
0

Phương án
Qui mô nhà máy lớn
(i=1)
Qui mô nhà máy
nhỏ (i=2)
Không làm gì (i=3)
Xác suất của các
trạng thái Pj
11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

23

11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

24

4

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định
BẢNG THIỆT HẠI CƠ HỘI OLIJ

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định
THIỆT HẠI CƠ HỘI KỲ VỌNG EOL(I)
(Expected Opporturnity Loss)

Trạng thái j Thị trường tốt Thị trường xấu

m

Phương án i
Nhà máy lớn

0

180000

Nhà máy nhỏ

100000

20000

Không làm gì

200000

0

0.5

0.5

Xác suất của các
trạng thái
11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

Bảng 2.3

EOL(i)   P(Si ).OLij  Min
j1

Từ kết quả nêu trên:
EOL (lớn) = 0.5 x 0 + 0 .5 x 180.000 = 90.000
EOL (nhỏ) = 0.5x100.000 + 0.5 x 20.000 = 60.000
EOL (không) = 0.5 x 200.000 + 0.5 x 0 = 100.000
25

11/26/2013

26

PGS. Dr. Nguyễn Thống

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

Ra quyết định theo tiêu chuẩn Min EOL (i)
Min EOL(i)=Min (90.000, 60.000, 100.000) =
60.000
 Chọn phương án nhà máy nhỏ
Ghi chú : Phương pháp Min EOL (i) và phương
pháp EVPI sẽ cho cùng kết quả. Thật ra, ta
luôn có:
EVPI = Min EOL(i)
Bản chất bài toán của Ông A là bài toán Max lợi
nhuận. Đối với các bài toán Min ta sẽ hoán
đổi Max thành Min trong khi tính toán.

BÀI TẬP

11/26/2013

27

PGS. Dr. Nguyễn Thống

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

Phương án

Qui mô nhà máy lớn
(i=1)
Qui mô nhà máy
nhỏ (i=2)
Không làm gì (i=3)
Xác suất của các
trạng thái Pj
11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

T/trường
tốt (j=1)

T/trường
xấu (j=2)

250000

-150000

120000

-7000

0
0.4

0
0.6

Dùng mô hình EMV và EOL để
ra quyết định chọn phương
án cho số liệu sau.
Có nên mua thông tin với giá
40000$ để biết chắc chắn thị
trường tốt hay xấu ?
11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

28

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

RA QUYẾT ĐỊNH
TRONG ĐIỀU KIỆN
KHÔNG CHẮC CHẮN

29

11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

30

5

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

RA QUYẾT ĐỊNH TRONG ĐIỀU KIỆN
KHÔNG CHẮC CHẮN

Trong điều kiện không chắc chắn 
ta không biết được xác suất của
sự xuất hiện của mỗi trạng thái
hoặc các dữ kiện liên quan đến bài
toán không có sẵn.

11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

31

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định
MÔ HÌNH MAXIMAX
Tìm phương án i ứng với Max của max có nghĩa
là tìm giá trị lớn nhất trong bảng quyết định
Max (Max Pij)
i
j
Trong mô hình này ta tìm lợi nhuận tối đa có thể
có được bất chấp rủi ro, vì vậy tiêu chuẩn này
còn được gọi là tiêu chuẩn lạc quan (optimistic

decision criterion)
Ví dụ : Từ bảng 2.1 ta có Max (Max Pij) = 200.000
i
Ra
quyết định  chọn phương án nhà máy lớn 33
11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định
MÔ HÌNH MAXIMIN
Chọn phương án i ứng với Max của Min
Max ( Min Pij)
i
j
Nghĩa là tìm Min trong hàng i, sau đó lấy Max
những giá trị Min vừa tìm được. Cách làm
này phản ánh tinh thần bi quan, còn gọi là
quyết định bi quan (pessimistic decision)
Ví dụ : Từ bảng 2.1 ta có Max (Min Pij) = 0
i
Ra quyết định  không làm gì cả
11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

35

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ

Chương 2: Ra quyết định

RA QUYẾT ĐỊNH TRONG ĐIỀU KIỆN
KHÔNG CHẮC CHẮN
Trong trường hợp này ta có thể dùng 1
trong 5 mô hình sau :
1. Mô hình Maximax.
2. Maximin.
3. Đồng đều ngẫu nhiên (Equally -Likely)
4. Tiêu chuẩn hiện thực (criterion of
readism) hoặc Mô hình Hurwiez (trung
bình trọng số).
5.
Minimax.
11/26/2013
32

PGS. Dr. Nguyễn Thống

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

SỐ LIỆU PHÂN TICH
Trạng thái Thị trường
Phương án
Nhà máy lớn
Nhà máy nhỏ
Không

Tốt

200000
100000
0
Bảng 2.1

11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

Xấu
-180000
-20000
0

34

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định
MÔ HÌNH ĐỒNG ĐỀU NGẪU NHIÊN
Trong mô hình này, mọi trạng thái đều có xác suất
xuất hiện bằng nhau. Tìm phương án i ứng với :

Max( i )

m


Pij




j 1



So trang thai 





Nghĩa là tìm phương án làm cực đại giá trị trung
bình các lợi nhuận của từng phương án
11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

36

6


PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định
Ví dụ :Từ bảng 2.1 ta có :
Max ( 200.000 + (-180.0000) , 100.000 + (-20.000) , 0 + 0 )
i
2
2
2

= Max ( 10.000 , 40.000 , 0 ) =40.000
i
Ra quyết định  Chọn phương án xây nhà máy
nhỏ

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định
MÔ HÌNH HURWIEZ - CÒN ĐƯỢC GỌI LÀ MÔ HÌNH
TRUNG BÌNH CÓ TRỌNG SỐ (WEIGHTED
AVARAGE)
Đây là mô hình dung hòa giữa tiêu chuẩn lạc quan
và tiêu chuẩn bi quan.
Bằng cách chọn một hệ số  (0<  <1). Sau đó
chọn phương án i ứng với hệ số  sao cho :
Max  x Max Pij + (1 - ) x Min Pij 

11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

37

Min (Pij ) : giá trị nhỏ nhất ở hàng thứ i
i
Max (Pij ) : giá trị lớn nhất ở hàng thứ I
11/26/2013
j
PGS. Dr. Nguyễn
Thống

38

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

Hệ số  ( coefficient of realison) , 0<<1
+  = 1 : Người quyết định lạc quan về
tương lai
+  = o : Người quyết định bi quan về
tương lai
Phương pháp này có dạng mềm dẻo
hơn, giúp cho người ra quyết định
đưa được cảm xúc cá nhân về thị
trường vào mô hình.

Ví dụ : Chọn  = 0.8
• Max(i) [0.8 x 200.000 + 0.2 (-180.000) ,
0.8 x 100.000 + 0.2 (-20.000) , 0.8 x 0
+ 0.2 x 0]
• Max [124.000 , 76.000 , 0 ]=124.000
i
Ra quyết định  chọn phương án nhà
máy có qui mô lớn.

11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

39

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

MÔ HÌNH MINIMAX
Ta tìm phương án ứng với :
Min [Max Olij ]
i
j (theo hàng  p/a)
Tìm Max theo p/án i nghĩa là tìm giá trị lớn
nhất trong các cột j tính theo từng hàng
Olij : thiệt hại cơ hội của p/án i ứng với
t/thái j
OLij = Max Pij - Pij
Tìm p/án để làm cực tiểu cơ hội thiệt hại
11/26/2013
41
cực đại.
PGS. Dr. Nguyễn Thống

11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

40

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ

Chương 2: Ra quyết định

MÔ HÌNH MINIMAX
Ví dụ :Áp dụng bảng 2.3 (xem sau) ta có :
Min [Max Olij]= Min [180.000 ,100.000 ,200.000]=
100.000

Ra quyết định Chọn p/án n/máy có qui mô
nhỏ

11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

42

7


PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định
BẢNG THIỆT HẠI CƠ HỘI OLIJ

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

Trạng thái j Thị trường tốt Thị trường xấu

PHÂN TÍCH BIÊN SAI

Phương án i
Nhà máy lớn

0

180000

Nhà máy nhỏ

100000

20000

Không làm gì

200000

0

0.5

0.5

Xác suất của các
trạng thái
11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

Bảng 2.3

43

11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

44

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

Phân tích biên sai PTBS
(Marginal analysis)
• Khi bài toán có số phương án tăng lên
nhiều và mỗi phương án lại có nhiều
trạng thái thì việc ra quyết định theo
các phương pháp trước đây sẽ trở nên
phức tạp phương pháp phân tích
biên sai.
• Phân tích biên sai dựa trên lợi nhuận
biên sai và thiệt hại biên sai:
11/26/2013
45

PHÂN TÍCH BIÊN SAI PTBS
(Marginal analysis)

• Lợi nhuận biên sai (Marginal Profit MP) là lợi nhuận có được do ta bán
thêm được hay tồn trữ thêm được một
đơn vị sản phẩm
• Thiệt hại biên sai (Marginal Loss - ML)
là thiệt hại mà ta phải chịu khi không
bán được thêm một đơn vị sản phẩm.

PGS. Dr. Nguyễn Thống

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

Ví dụ: Giá mua một tờ báo là 1000đ, giá bán
một tờ báo là 1200đ thì:
• Lợi nhuận BS nếu bán được: MP = 1200 1000 = 200đ
• Thiệt hại BS nếu không bán được : ML =
1000đ.

11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

47

11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

46

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

Trong PTBS người ta thường PTBS với
phân phối xác suất rời rạc và PTBS với
phân phối chuẩn.
PTBS với phân phối xác suất rời rạc (khi số
trạng thái và số phương án là một số nhỏ
và biết được xác suất xảy ra của mỗi
trạng thái).
PTBS với phân phối chuẩn (số trạng thái và
số phương án là một số lớn và phân phối
xác suất của các trạng thái là phân phối
chuẩn).
11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

48

8


PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định
PHÂN TÍCH BIÊN SAI VỚI PHÂN PHỐI RỜI RẠC
Gọi p là xác suất để cho số cầu lớn hơn một số
cung đã cho trước, ta có:
p = P (số cầu > số cung cho trước)
Xác suất p này cũng chính là xác suất để bán

thêm ít nhất 1 đơn vị kể từ số cung cho trước
trở lên. Vậy :
(1 - p) = P(số cầu < số cung cho trước)
Lợi nhuận biên sai kỳ vọng EMP (Expected
Marginal Profit) :
EMP = p x MP
11/26/2013

49

PGS. Dr. Nguyễn Thống

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định
Ví dụ: Một cửa hàng kinh doanh sữa tươi với giá
mua một lọ sữa tươi là 4000đ và giá bán một lọ
sữa tươi là 6000đ. Sau một ngày nếu không bán
được thì phải bỏ đi các lọ sữa vì sữa này không
dùng được cho ngày hôm sau. Theo kinh
nghiệm, số lọ sữa bán ra được trong ngày 100
ngày trước đây được ghi nhận thức sau:
Số lọ sữa bán ra
hàng ngày

4

5

6

7

8

9

10

Số ngày bán 5
15 15 20 25 10 10
được
Cửa hàng nên đặt mua bao nhiêu lọ mỗi ngày ?
11/26/2013

51

PGS. Dr. Nguyễn Thống

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định
Thiệt hại biên sai kỳ vọng EML (Expected Marginal
Loss) :
EML = (1 - p) x ML
Ta chỉ trữ thêm 1 đơn vị vào mức tồn kho nếu lợi
nhuận biên sai kỳ vọng lớn hơn thiệt hại biên
sai kỳ vọng.
EMP  EML
hay :
p x MP  (1 - p) ML

p

ML
ML  MP

Tóm lại, để trữ thêm một đơn vị sản phẩm thì xác
suất p phải thỏa mãn điều kiện trên.
11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

50

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

Giải:
Bước 1: Xác định p
Ta có:
MP = 6000 - 4000 = 2000đ
ML = 4000đ
• p  ML /(ML + MP)
• p  4000 /(4000 + 2000)
p  66%

11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

52

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

Bước 2: Tìm xác suất để số lượng bán ra lớn
hơn hoặc bằng một số lượng đã cho trước.

Bước 3: Ra quyết định
Căn cứ vào kết quả tính toán của bảng
trên, ra quyết định mỗi ngày cửa hàng
nên đặt mua 6 lọ sữa.
Vì:
p = P (số lọ sữa bán ra hàng ngày  6)
= 80% > 66%

Số lọ sữa
bán (x)
4
5
6
7

5
15
15
20

5%
15%
15%
20%

Xác suất được số lọ sữa bán
ra hàng ngày lớn hơn hay
bằng x (lọ)
100%  66%
95%  66%
80%  66%
65%

8

25

25%

45%

9

10

10%

20%

10

10

10%

10%

Số ngày
bán được

Xác
suất

11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống
100

53

1

11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

54

9

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

PHÂN TÍCH BIÊN SAI VỚI
PHÂN PHỐI CHUẨN
• Mặc dù PTBS với phân phối rời rạc là
một công cụ phân tích hữu hiệu so với
bảng quyết định trong trường hợp có
nhiều trạng thái hay nhiều phương án,
nhưng khi số trạng thái hay số phương
án lớn hơn 15 đến 20 thì phân tích biên
sai với phân phối chuẩn.

PHÂN TÍCH BIÊN SAI VỚI
PHÂN PHỐI CHUẨN
• Trong PTBS với phân phối chuẩn, lượng
cầu hay lượng hàng bán ra phải tuân
theo phân phối chuẩn, đây cũng là tình
huống thường gặp trong kinh doanh.

11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

55

11/26/2013

56

PGS. Dr. Nguyễn Thống

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

Các bước trong PTBS với phân phối chuẩn:
Bước 1: Xác định các tham số của lượng
hàng bán ra, gồm có:
• Số trung bình 
• Độ lệch chuẩn 
• Lợi nhuận biên sai MP, thiệt hại biên sai
ML

Các bước trong PTBS với phân phối chuẩn:
Bước 2: Xác định xác suất p,
• p  ML /(ML + MP)
Bước 3: Từ xác suất p tra bảng phân phối
chuẩn ta có được giá trị Z với:

Z

X* 



Có Z,  và  ta tìm được X*(lượng hàng tối
ưu).
11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

57

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

Ví dụ: Một người bán báo nhận thấy rằng
số lượng báo bán ra hàng ngày tuân theo
phân phối chuẩn với số trung bình là 50
tờ và độ lệch chuẩn là 10 tờ.
Hãy xác định số lượng báo tối ưu mà người
bán báo cần mua hàng ngày để bán. Biết
giá mua và giá bán một tờ báo lần lượt là
4000đ và 10000đ.

11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

59

11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

58

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

Giải :
Bước 1: Xác định các tham số về lượng
báo bán ra:
Số trung bình  = 50
Độ lệch chuẩn  = 10
Lợi nhuận biên sai MP = 10000 - 4000 =
6000
Thiệt hại biên sai ML = 4000
11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

60

10


PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định
Bước 2: Xác định xác suất p
p  ML/(ML + MP)
p  4000 /10000= 0.4
Bước 3 Với p = 0.4. Tra bảng phân phối chuẩn ta

có Z = 0.25.
X* 
Từ

Z

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

CÂY QUYẾT ĐỊNH &
THUYẾT LỢI ÍCH



Ta có X*=53 tờ

11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

61

11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

62

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

NỘI DUNG
 Cây quyết định,
 Xác suất có điều kiện,
 Độ hữu ích.

CÂY QUYÊT ĐỊNH

11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

63

Các quy ước:
Nút quyết định:
Xuất phát ra các quyết định
còn gọi là phương án.
Nút trạng thái :
 Xuất phát ra các trạng thái:
11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

64

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ

Chương 2: Ra quyết định

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

 QUYẾT ĐỊNH hay còn gọi là
trạng thái được vẽ bằng 1 đoạn
nối từ NÚT QUYẾT ĐỊNH đến
NÚT TRẠNG THÁI.
 TRẠNG THÁI vẽ bằng 1 đoạn
nối từ NÚT TRẠNG THÁI đến
NÚT QUYẾT ĐỊNH hoặc đường
xuất phát ra từ NÚT TRẠNG
THÁI.

Mọi trạng thái có thể
ứng với 1 quyết định
hay phương án thì
được vẽ tiếp theo sau
p/án đó: bắt đầu từ 1
nút trạng thái.

11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

65

11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

66

11


PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

Lấy lại ví dụ trước về ông Giám đốc
A. Từ bảng quyết định 2.1  Cây
quyết định như sau:
TT tốt

CÁC BƯỚC CỦA VIỆC PHÂN
TÍCH BÀI TOÁN THEO CÂY
QUYẾT ĐỊNH

NM lớn 1

Gồm 5 bước:
Bước 1: Xác định vấn đề.
Bước 2: Vẽ cây quyết định.
Bước 3: Gán xác suất cho từng
trạng thái.

TT xấu
TT tốt

NM nhỏ

2

TT xấu

Không làm

3

11/26/2013

67

PGS. Dr. Nguyễn Thống

11/26/2013

68

PGS. Dr. Nguyễn Thống

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

Bước 4: Ước lượng lợi nhuận (chi phí)
cho một sự kết hợp giữa 1 p/án & 1
trạng thái.
Bước 5: Giải bằng p/p Max EMV(i)  tìm
p/án (i) có giá trị kỳ vọng tính bằng tiền
lớn nhất.
Tính EMV tại mỗi nút được thực hiện
từ PHẢI qua TRÁI theo các đường đến
từng nút, rồi lấy tổng từ núy ấy.
(Xem bài giải Ông Giám đốc A sau)

Bước 1: Như đã nêu ở trước.
Bước 2: Vẽ cây quyết định
(xem trước).

11/26/2013

69

PGS. Dr. Nguyễn Thống

11/26/2013

70

PGS. Dr. Nguyễn Thống

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

Bước 3: Gán xác suất cho các
loại thị trường.

Bước 4: Dùng giá trị số liệu ghi vào:
TT tốt (0,5)

TT tốt (0,5)

NM lớn 1

200000
NM lớn 1

TT xấu (0.5)
TT tốt (0.5)

NM nhỏ

2

11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

TT tốt (0.5) 100000

NM nhỏ

2

TT xấu (0.5)

Không làm

Không làm

3

71

11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

TT xấu (0.5) -180000

3

TT xấu (0.5) -20000
0
72

12


PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ

Chương 2: Ra quyết định

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

Bước 5: Tính EMV tại các nút (i):
EMV(1)=0.5x200000+0.5x(-180000)
=10000$
EMV(2)=0.5x100000+0.5x(-20000)
=40000$
EMV(3) =0$

Bước 5: Tính EMV tại các nút (i):
TT tốt (0,5)

10.000

200000

NM lớn 1
NM nhỏ

TT xấu (0.5) -180000

40.000

2

TT xấu (0.5) -20000

Không làm
11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

73

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

Kết luận:
Max EMV(i)  40.000$
Chọn p/án Nhà máy nhỏ.

11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

0

PGS. Dr. Nguyễn Thống

74

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

Trong trường hợp có nhiều p/án &
quyết định sau phụ thuộc kết quả
trước  cây quyết định nhiều nút

(có nhiều tầng quyết định).
 trong trường hợp này Cây quyết
định ưu điểm hơn Bản quyết định.
75

Xét lại ví dụ Ông A:
Trước khi quyết định chọn nhà
máy (lớn, nhỏ) hay không làm
 Có nên thăm dò thị trường với
chi phí là 10,000$ để giúp ra
quyết định.
 Tính xác suất có điều kiện 
11/26/2013

0

CÂY QUYẾT ĐỊNH CÓ NHIỀU
NÚT QUYẾT ĐỊNH

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

PGS. Dr. Nguyễn Thống

3

11/26/2013

TT tốt (0.5) 100000

77

11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

76

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

XÁC SUẤT CÓ ĐIỀU KIỆN

Pr(A  B)  Pr(B / A). Pr(A)
 Pr(A / B). Pr(B)
Với Pr(A/B) chỉ xác suất xảy ra A khi B đã
xảy ra.

11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

78

13


PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

TÍNH XÁC SUẤT CÁC TRẠNG THÁI
- Dùng định lý Bayes về xác suất có
điều kiện:

TÍNH XÁC SUẤT CÁC TRẠNG THÁI
- Dùng định lý Bayes về xác suất có
điều kiện:
Pr(B / A ). Pr(A )

Pr(A i / B) 

Pr(B / A i ). Pr(A i )
Pr(B / A i ). Pr(A i )
 k
Pr(B)
 Pr(B / Ai ). Pr(Ai )
i 1

Với Pr(A/B) chỉ xác suất xảy ra A khi B
đã xảy ra.
11/26/2013

79

PGS. Dr. Nguyễn Thống

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ

Chương 2: Ra quyết định

Trong ví dụ trên, để dễ theo dõi ta quy
ước:
TD  Thăm dò
TT  Thị trường
Nếu không thăm dò TT, dựa vào kinh
nghiệm quá khứ giả sử ta có:
Pr(TT Tốt) = Pr(TT Xấu) =0.5
11/26/2013

81

PGS. Dr. Nguyễn Thống

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

Pr(A i / B) 

i

i

k

 Pr(B / A ). Pr(A )
i 1

i

i

Với Pr(A/B) chỉ xác suất xảy ra A khi B
đã xảy ra.
11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

80

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

Kinh nghiệm các chuyên gia cho biết:
 nếu tất cả các sản phẩm có được
thị trường tốt thì 70% các cuộc thăm
các cuộc thăm dò trường cho kết
quả đúng.
 và 30% cho kết quả sai.
Có nghĩa là:
Pr(TD Tốt/TT Tốt) = 0.7
Pr(TD Xấu/TT Tốt) = 0.3
11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

82

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ

Chương 2: Ra quyết định

Tổng hợp số liệu nói trên như sau:
Kết quả TD
Tốt
Xấu

11/26/2013

Thị trường thật

TÍNH XÁC SUẤT
CÓ ĐIỀU KIỆN

TT Tốt
TT Xấu
Pr(TD Tốt/TT Tốt) Pr(TD Tốt/TT Xấu)
=0.7
=0.2
Pr(TD Xấu/TT Tốt) Pr(TD Xấu/TT Xấu)
=0.3
=0.8

PGS. Dr. Nguyễn Thống

83

11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

84

14


PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

Trên cơ sở này, xác suất các trạng thái
như sau:

Trên cơ sở này, xác suất các trạng thái
như sau:

Pr(TT Tot / TD Tot) 

Pr(TT Xau / TD Tot) 

Pr(TD Tot / TT Tot). Pr(TT Tot)
Pr(TD Tot / TT Tot). Pr(TT Tot)  Pr(TD Tot / TT Xau). Pr(TT Xau)



0.7 x 0.5
0.35


 0.78
0.7 x 0.5  0.2x 0.5 0.45

11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

85



0.2x 0.5
0.10

 0.22
0.7 x 0.5  0.2x 0.5 0.45

11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

86

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

Trên cơ sở này, xác suất các trạng thái

như sau:

Trên cơ sở này, xác suất các trạng thái
như sau:

Pr(TT Tot / TD Xau) 

Pr(TT Xau / TD Xau) 

Pr(TD Xau / TT Tot). Pr(TT Tot)
Pr(TD Xau / TT Tot). Pr(TT Tot)  Pr(TD Xau / TT Xau). Pr(TT Xau)



0.3x 0.5
0.15

 0.27
0.3x 0.5  0.8x 0.5 0.55

11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

87



0.8x 0.5
0.40


 0.73
0.3x 0.5  0.8x 0.5 0.55

11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

88

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

Trên cơ sở này, xác suất các trạng thái
như sau:

Trên cơ sở này, xác suất các trạng thái
như sau:

Pr(TD Tot)  Pr(TD Tot / TT Tot) * Pr(TT Tot)

Pr(TD Xau)  Pr(TD Xau / TT Tot) * Pr(TT Tot)

 Pr(TD Tot / TT Xau) * Pr(TT Xau)  0.45

 Pr(TD Xau / TT Xau) * Pr(TT Xau)  0.55
 Xem sơ đồ cây ở sau với các kết

quả xác suất tương ứng.

11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

89

11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

90

15


PHệễNG PHAP ẹềNH LệễẽNG TRONG QUAN LY
Chng 2: Ra quyt nh

CHU í
Cỏc giỏ tr tớnh toỏn ca cỏc
trng thỏi ng vi trng
hp thm dũ th trng ly
t bng s liu ban u
(xem sau) v TR bt chi
phớ thm dũ th trng
(10000$).

GI TR TNH TON CC

TRNG THI

11/26/2013

91

PGS. Dr. Nguyn Thng

PHệễNG PHAP ẹềNH LệễẽNG TRONG QUAN LY
Chng 2: Ra quyt nh

V DU
190000$ = 200000$ - 10000$
-190000$ =-180000$ - 10000$
90000$ = 100000$ - 10000$
-30000$ =-20000$ - 10000$
.
11/26/2013

PGS. Dr. Nguyn Thng

11/26/2013

11/26/2013

92

PGS. Dr. Nguyn Thng

PHệễNG PHAP ẹềNH LệễẽNG TRONG QUAN LY

Chng 2: Ra quyt nh

BNG S LIU BAN U (ly trc)
TT tt (0,5)

10.000

200000

NM ln 1
NM nh

TT xu (0.5) -180000

40.000

2

93

95

-190000

11/26/2013

PGS. Dr. Nguyn Thng

3

TT tt (0.5) 100000
TT xu (0.5) -20000

Khụng lm

PHệễNG PHAP ẹềNH LệễẽNG TRONG QUAN LY
Chng 2: Ra quyt nh
TT tt (0,78)
190000
-190000
2
Ln
Thm
TT xu (0.22)
dũ tt
TT tt (0,78)
90000
Thm dũ
Nh
0.45
1
3
TT xu (0.22)
-30000
Thm
Khụng
-10000
dũ xu
TT tt (0.27)
0.55

190000
Ln
4
Khụng thm dũ
TT xu (0.73)
PGS. Dr. Nguyn Thng

PHệễNG PHAP ẹềNH LệễẽNG TRONG QUAN LY
Chng 2: Ra quyt nh

0

0
94

PHệễNG PHAP ẹềNH LệễẽNG TRONG QUAN LY
Chng 2: Ra quyt nh
TT tt (0,27)
Thm dũ
0.55
90000
Nh
1
-30000
5
Thm
TT xu (0.73)
dũ xu
Khụng
TT tt (0,5)-10000

200000
Khụng thm dũ
6
TT xu (0.5)
Ln
-180000
TT tt (0.5)
Nh
100000
7
TT xu (0.5)
11/26/2013
96
Khụng
-20000
PGS. Dr. Nguyn Thng
0

16


PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

TÍNH EMV(I) TẠI MỖI NÚT I

KẾT LUẬN

 Trường hợp kết quả thăm dò
thị trường cho kết quả TỐT 
chọn p/a NM lớn vì EMV(2)
=EMV Max

1. Trường hợp kết quả thăm dò cho TT tốt:
EMV(2) =EMV(NM lớn/TD tốt)
=0.78*190000+0.22(-190000)
= 106400$
EMV(3) =EMV(NM nhỏ/TD tốt)
=0.78*90000+0.22(-30000)
=63500$
EMV(0) =-10000$
11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

97

11/26/2013

98

PGS. Dr. Nguyễn Thống

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

TÍNH EMV(I) TẠI MỖI NÚT I

TÍNH EMV(I) TẠI MỖI NÚT I

2. Trường hợp kết quả thăm dò cho TT xấu:
EMV(4) =0.27x190000+0.73(-190000)
= -87400$
EMV(5) =0.27x90000+0.73x(-30000)
=-10000$
EMV(0) =-10000$
 Kết luận: Nếu thăm dò TT xấu  chọn p/a
NM nhỏ vì EMV(5) =EMV max

3. Nếu CÓ TD thị trường:
EMV(1) =0.45x106400+0.55x2400 =49200$
4. Nếu KHÔNG TD thị trường:
EMV(6) =0.5x200000+0.5x(-180000) =10000$
EMV(7) =0.5x100000+0.5x(-20000)=40000$
EMV(0) =0
KẾT LUẬN: Nếu KHÔNG TD thị trường – chọn
p/a NM nhỏ vì EMV(7) =EMV Max

11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

99

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ

Chương 2: Ra quyết định

SO SÁNH 2 PHƯƠNG ÁN TẠI
NÚT QUYẾT ĐỊNH ĐẦU TIÊN
EMV(TD) =49200$
EMV( Không TD) =40000$
KẾT LUẬN CHUNG:
 Chọn phương án thăm dò
 Nếu kết quả TD thấy:
- TT Tốt  chọn p/a NM lớn
- TT Xấu  chọn p/a NM nhỏ
11/26/2013
(xem
đồ
sau)
PGS. Dr. sơ
Nguyễn
Thống

11/26/2013

100

PGS. Dr. Nguyễn Thống

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định
106400$

106400$

1

49200$

2400$

2
3

63500$

4

-10000$
-87000$

5
40000$

101

11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

6
7

2400$

-10000$
10000$
40000$
0$

102

17


PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

GIÁ TRỊ KỲ VỌNG CỦA THÔNG TIN MẪU
(EVSI, Expected Value of Sample
Information)
Vấn đề: Có nên thăm dò thị trường với giá
10000$ ?
EVSI =EMV(Thăm dò thị trường nhưng
không mất tiền) – EMV(không thăm dò)
 Giá tối đa mà Ông A phải trã khi thăm dò.

EMV(Thăm dò thị trường nhưng không
mất tiền) = EMV(Thăm dò thị trường CÓ
mất tiền) + Tiền thăm dò =
49200$+10000$=59200$
EVSI =59200$ - 40000$ = 19200$

KẾT LUẬN:
Nên thăm dò thị trường vì tiền thăm dò
10000$ < 19200$

11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

103

11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

104

PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ
Chương 2: Ra quyết định

HẾT CHƯƠNG

11/26/2013

PGS. Dr. Nguyễn Thống

105

18