Bài giảng Khoa học quản lý ứng dụng: Chương 2 - ThS. Huỳnh Đỗ Bảo Châu

Chương 2 Phân tích ra quyết định của Bài giảng Khoa học quản lý ứng dụng với mục tiêu trình bày các thành phần của quyết định, chọn lựa được quyết định trong các tình huống không xác suất, có xác suất, có thông tin bổ sung.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Khoa học quản lý ứng dụng: Chương 2 - ThS. Huỳnh Đỗ Bảo Châu2/12/2017TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP.HCMKHOA HỆ THỐNG THÔNG TIN QUẢN LÝMục tiêu bài họcKHOA HỌC QUẢN LÝ ỨNG DỤNGTrình bày các thành phần của quyết địnhChọn lựa được quyết định trong các tình huốngkhông xác suất, có xác suất, có thông tin bổ sungCHƯƠNG 2PHÂN TÍCH RA QUYẾT ĐỊNHGV. ThS. Huỳnh Đỗ Bảo Châu12GV. Huỳnh Đỗ Bảo ChâuNội dung chínhGiới thiệu lý thuyết ra quyết địnhCác mô hình ra quyết địnhRa quyết định với xác suấtRa quyết định với thông tin bổ sungRa quyết định không xác suất1. Giới thiệu lý thuyết ra quyết địnhCây quyết định3GV.ThS.HuỳnhĐỗBảoChâuGV. Huỳnh Đỗ Bảo Châu4GV. Huỳnh Đỗ Bảo Châu12/12/2017Giới thiệuCác bước ra quyết địnhLý thuyết ra quyết định là phương pháp phân tích cótính hệ thống dùng để nghiên cứu việc tạo ra cácquyết định.Để quyết định tốt cần dựa trên:Lý luậnTất cả số liệu có sẵnTất cả giải pháp có thểPhương pháp định lượngB1. Xác định rõ vấn đề cần giải quyết.B2. Liệt kê mọi PA có thể chọn.B3. Xác định các tình huống/trạng thái có thể xảy ra.B4. Xác định mọi lợi ích/chi phí/thiệt hại phát sinhcủa từng PA ứng với mỗi tình huống.B5. Xác định một mô hình toán học trong PPĐL vàmôi trường RQĐ phù hợp để tìm lời giải.B6. Áp dụng mô hình tìm lời giải và RQĐ.5GV. Huỳnh Đỗ Bảo Châu6VD: Bài toán của Công ty xẻ gỗ ThompsonB1. Vấn đề: Có nên sản xuất một sản phẩm mới để kinh doanh.B2. Có tất cả 3 PA thực hiệnXây nhà máy lớn để sản xuất.Xây nhà máy nhỏ để sản xuất.Không sản xuất.B3. Các tình huống có thể cóThị trường thuận lợiThị trường bất lợiB4. Ước tính các lợi ích (chi phí) phát sinh khi chọn PA ứng với mỗi tình huống.Phương ánCác môi trường (điều kiện) ra quyết định• Điều kiện chắc chắn.• Điều kiện rủi ro– Biết xác suất xảy ra tình huống.– Biết thông tin bổ sung.Trạng tháiThị trường tốtThị trường xấuNhà máy lớn200.000-180.000Nhà máy nhỏ100.000-20.0000GV. Huỳnh Đỗ Bảo Châu0Không sản xuất• Điều kiện không chắc chắn.B5. và B6. Xác định mô hình toán để giải, tìm lời giải và RQĐ.7GV.ThS.HuỳnhĐỗBảoChâuGV. Huỳnh Đỗ Bảo Châu8GV. Huỳnh Đỗ Bảo Châu22/12/2017Phương pháp2. Các mô hình ra quyết địnhĐIỀU KIỆN RỦI RO9GV. Huỳnh Đỗ Bảo ChâuMÔ HÌNH MAX EMV(i)Kết quả của mô hình: Chọn phương án (i) có giá trị kỳvọng tính bằng tiền EMV(i) là lớn nhất.Công thức:Làm cực đại giá trị kỳ vọng được tính bằng tiền EMV(Expected Moneytary Value)Làm cực tiểu thiệt hại cơ hội kỳ vọng EOL (ExpectedOpportunity Loss)10GV. Huỳnh Đỗ Bảo ChâuMÔ HÌNH MAX EMV(i)Ví dụ minh họa: Bài toán của Công ty xẻ gỗ Thompson (tt)T.Trường tốtT.Trường xấuNhà máy lớn200.000-180.000Nhà máy nhỏ100.000-20.000Không sản xuất•••P(Sj): xác suất để trạng thái j xuất hiện000.5EMV0.5: lợi nhuận / chi phí của p/án I tương ứng trạng thái j∈ 1,; ∈ 1,11GV.ThS.HuỳnhĐỗBảoChâuGV. Huỳnh Đỗ Bảo Châu12GV. Huỳnh Đỗ Bảo Châu32/12/2017MÔ HÌNH MAX EMV(i)MÔ HÌNH MIN EOL(i)Bài giải ví dụ: Bài toán của Công ty xẻ gỗ Thompson (tt)Kết quả của mô hình: Chọn phương án (i) có thiệt hạicơ hội kỳ vọng EOL(i) là nhỏ nhất.Công thức:T.Trường tốtT.Trường xấuNhà máy lớn(i=1)200.000-180.000=0.5*200000+0.5*(-180.000)Nhà máy nhỏ(i=2)100.000-20.000=0.5*100000+0.5*(-20000)Không sản xuất(i=3)000.5Ra quyết định••EMV(i) >0  Phương án có lợiMax EMV(i) = EMV(i=2_ = 40.000 $  Quy mô nhà máy nhỏ1314Ví dụ minh họa: Bài toán của Công ty xẻ gỗ Thompson (tt)T.Trường tốtT.Trường xấu200.000100.000-20.000000.50.5Không sản xuấtP(Sj)OL11 = 200000 – 200000 =0$OL12 =0 – (-180000) = 180000 $OL21 = 200000 – (-180000) = 100000 $OL22 =0 – (- 20000) = 20000 $OL31 = 200000 –0 = 200000 $OL32 =0–0=0$15GV.ThS.HuỳnhĐỗBảoChâuGV. Huỳnh Đỗ Bảo ChâuBài giải ví dụ: Bài toán của Công ty xẻ gỗ Thompson (tt)-180.000Nhà máy nhỏ: xác suất để trạng thái j xuất hiện: lợi nhuận / chi phí của p/án I tương ứng trạng thái j∈ 1, ; ∈ 1,MÔ HÌNH MIN EOL(i)Nhà máy lớn•GV. Huỳnh Đỗ Bảo ChâuMÔ HÌNH MIN EOL(i)Thiệt hại cơ hội kỳ vọng:=0.5*0+0.5*0Thiệt hại cơ hội OL (Opportunity Loss):max∈ ,0.5P(Sj)EMVGV. Huỳnh Đỗ Bảo ChâuEOLT.Trường tốtT.TrườngxấuNhà máy lớn(i=1)OL = 0OL = 180.000=0.5*0+0.5*180000 = 90.000Nhà máy nhỏ(i=2)OL =100.000OL = 20.000=0.5*100000+0.5*20000 = 60000Không sản xuất(i=3)OL = 200.000OL = 00.50.5P(Sj)EOL=0.5*20000+0.5*0 = 100000Min EOL(i) = 60.000 $  Chọn nhà máy quy mô nhỏ16GV. Huỳnh Đỗ Bảo Châu42/12/2017MÔ HÌNH EVPI (Expected Value of Perfect Information)Mô hình được dùng để chuyển đổi từ điều kiện rủiro sang điều kiện chắc chắn  EVPI là giá trịphải trả để mua thông tin.Công ...