Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 2 - TS. Đinh Bá Hùng Anh

Bài giảng "Kinh tế lượng - Chương 2: Cây ra quyết định" cung cấp cho người học các kiến thức: Cây quyết định một cấp, cây quyết định đa cấp, ước lượng trị xác suất thông qua phân tích Bayes, lý thuyết dụng ích. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 2 - TS. Đinh Bá Hùng Anh Cây Quyết ĐịnhPhụ trách: TS. Đinh Bá Hùng AnhTel: 01647.077.055/090.9192.766 Mail: anhdbh_ise7@yahoo.com 1Nội dung 4.1 Cây quyết định một cấp 4.2 Cây quyết định đa cấp 4.3 Ước lượng trị xác suất thông qua phân tích Bayes 4.4 Lý thuyết dụng ích. 2Giới thiệu- Trong bài toán ra quyết định nhiều cấp, việc thiết lập bảng ra quyết định rấtphức tạp do có nhiều chiều và không phù hợp.- Cây quyết định thường được thiết lập theo trình tự thời gian và logic .Cây quyết định: dùng hai loại ký hiệu - Nút hình vuông: Biểu diễn một nút quyết định (decision node) - Nút hình tròn: Biểu diễn cho một trạng thái tự nhiên.Năm bước phân tích cây quyết định 1. Xác định vấn đề 2. Vẽ cây quyết định 3. Tính toán các xác suất của các trạng thái tự nhiên (biến cố) 4. Ước lượng trị EMV cho mỗi kết hợp giữa phương án và trạng thái tự nhiên 5. Ra quyết định dựa vào Max {EMVi} 3Cây quyết định một cấpBước 1: Vấn đề: quyết định cho vay của NHBước 2: Vẽ cây quyết định Cây quyết định của bài toán 2 4Cây quyết định một cấp Bước 3: Tính toán xác suất của mỗi trạng thái tự nhiên. 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 5Cây quyết định một cấp Bước 4: Ước lượng trị EMV 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 Bước 5: Ra quyết định dựa trên max {EMV}I Î Chọn phương án 2 6Cây quyết định đa cấp Nghiên cứu tính khả thi của bài toán 2 với chi phí 5$. - Kết quả nghiên cứu Tốt: xác suất 0,4 Xấu: 0,6. - Dựa vào thống kê trong quá khứ - Kết quả n.c. tốt thì xác suất xảy ra tốt: 0,8; - Kết quả xấu thì xác suất thị trường là xấu 0,7. Đây là bài toán ra quyết định đa (hai) cấp, với cây quyết định sau: 7Cây quyết định đa cấpB.2: Vẽ cây quyết định Cây quyết định hai cấp 8Cây quyết định đa cấpB.3: Tính xác suất củamỗi trạng thái tự nhiên (0.2) 9Cây quyết định đa cấpB.4: Ước lượng trị EMV 2 (0.2) EMV(1) = 95*0.8 + -85*0.2 = 59 EMV tại (2) = max{59, 31, -5} 10Cây quyết định đa cấp Quyết định tốt nhất trong trường hợp này là ngân hàng nên thực hiện nghiên cứu dự án, - Nếu kết quả nghiên cứu là tốt: tài trợ hoàn toàn, - Nếu kết quả nghiên cứu là xấu: tài trợ một phần Trị kỳ vọng của thông tin mẫu EVSI (Expected value of sample information) Giá trị kỳ vọng của quyết định tốt nhất trong điều Giá trị kỳ vọng của quyết định EVSI = kiện có thông tin mẫu tốt nhất trong điều kiện không nhưng không có chi phí có thông tin mẫu thu thậpỞ bài toán 2 - Giá trị kỳ vọng của quyết định tốt nhất khi có nghiên cứu là 38,8 - Giá trị kỳ vọng của quyết định tốt nhất khi không nghiên cứu là 15Vậy EVSI = 38,8 - 15 = 23,8 11Ước lượng trị xác suất bằng phân tích Bayes Định lý Bayes Xác suất Xác suất Dữ liệu mới Trước sau Công thức xác suất Bayes P(n.c tốt/t.t tốt). P(t.t tốt)P (t.t tốt – n.c tốt) = ( P(n.c tốt/t.t tốt). P(t.t tốt) ) +( P(n.c tốt/t.t xấu). P(t.t xấu) ) P(n.c tốt/t.t xấu). P(t.t xấu)P (t.t xấu – n.c tốt) = ( P(n.c tốt/t.t xấu). P(t.t xấu) ) +( P(n.c tốt/t.t tốt). P(t.t tốt) ) 12Ước lượng trị xác suấtXác suất tiền định: (Phỏng đoán trạng thái) - Dự án tốt: 0.5 - Dự án xấu: 0.5 Dữ liệu xác suấ ...