Transcript Rozhodovací matice

Systémy pro podporu
managementu 2
Teorie a praktický příklad
Pravidla rozhodování za nejistoty
Nástroje stanovení dopadů
rizikových variant



Zprostředkování vymezení důsledků variant
vzhledem ke zvoleným kritériím hodnocení
Omezenost využití dílčích nástrojů
Vybrané nástroje:




Rozhodovací matice
Pravděpodobnostní strom
Scénář
Simulace Monte Carlo
Rozhodovací matice


Použití v případě, kdy jsou faktory rizika ovlivňující důsledky
jednotlivých variant diskrétní povahy
Rozhodovací matice je tabulka, kde jsou:



v řádcích jednotlivé rizikové varianty
ve sloupcích kombinace hodnot jednotlivých faktorů rizika
v políčkách důsledky rizikových variant (například hodnoty zisku,
rentability kapitálu nebo čisté současné hodnoty)
Varianty
rozhodování
Stavy světa
S1
S2
…
Sn
V1
d11
d12
…
d1n
V2
d21
d22
…
d2n
…
…
…
…
…
Vm
dm1
dm2
…
dmn
Pravidla rozhodování za nejistoty



Aplikace v případě neznalosti rozdělení
pravděpodobností kritéria hodnocení rizikových
variant
Monokriteriální charakter
Nejpoužívanější pravidla:





Minimaxu
Maximaxu
Laplaceovo
Hurwiczovo
Savageovo
Pravidlo minimaxu




Stanovení nejnižší hodnoty kritéria přes jednotlivé
rizikové situace (tzn. řádková minima)
Uspořádání variant podle klesajících hodnot
řádkových minim
Výběr optimální varianty - ta, pro kterou nabývají
řádková minima maximální hodnoty
Pravidlo minimaxu volí pesimistický rozhodovatel relativně nejvyšší efekt při nejméně příznivých
okolnostech
Pravidlo maximaxu




Stanovení nejvyšší hodnoty kritéria přes jednotlivé
rizikové situace (tzn. řádková maxima)
Uspořádání variant podle klesajících hodnot
řádkových maxim
Výběr optimální varianty - ta, pro kterou nabývají
řádková maxima maximální hodnoty
Pravidlo minimaxu volí optimistický rozhodovatel relativně nejvyšší efekt při předpokladu
nejpříznivější situace
Laplaceovo pravidlo




Stanovení očekávané (střední) hodnoty zvoleného
kritéria hodnocení
Uspořádání variant podle klesajících očekávaných
hodnot (v případě kritéria výnosového typu)
Uspořádání variant podle rostoucích očekávaných
hodnot (v případě kritéria nákladového typu)
Laplaceovo pravidlo použije rozhodovatel, který
nemá informace o tom, že některé rizikové situace
jsou pravděpodobnější - možnost předpokladu, že
všechny jsou stejně pravděpodobné
Hurwiczovo pravidlo




Rozhodovatel uvažuje pro každou variantu jí
příslušející nejvyšší a nejnižší hodnotu daného
kritéria hodnocení
Dále stanovení pomocné veličiny, kterou bude
vážený průměr nejvyšší a nejnižší hodnoty tohoto
kritéria, kde jako váhy použijeme tzv. koeficient
optimismu* a jeho doplněk do jedné
Další postup je stejný jako při aplikaci Laplaceova
pravidla
*koeficient nabývá hodnot od nuly do jedné,
optimistický rozhodovatel volí vyšší hodnoty tohoto
koeficientu
Savageovo pravidlo




Toto pravidlo vychází ze ztrát, které mohou nastat tím,
že volba rizikové varianty nebyla optimální vzhledem k
rizikové situaci, která po této volbě nastala
Sestavení tzv. matice ztrát - pro každou variantu a
rizikovou situaci jsou ztráty určeny jako rozdíl hodnoty
kritéria varianty, která je za této situace optimální, a
hodnot dalších variant
Dále stanovení nejvyšší hodnoty ztrát pro jednotlivé
varianty a jejich uspořádání podle rostoucích hodnot
těchto maxim
Optimální varianta je nejnižší hodnota této ztráty
ZÁVĚR

Preferenční uspořádání variant podle pravidel
rozhodování za nejistoty


Vhodné pro přehlednost srovnání výsledků
jednotlivých variant
Využitelnost

Zejména malé a střední podniky, kterým stačí tyto
prostředky pro podporu rozhodování a preferují je
oproti nákladnému softwaru