Báo cáo khoa học: Lý thuyết xác suất áp dụng trong phân tích rủi ro dự án

Tóm tắt: Lý thuyết xác suất là một công cụ cơ bản và quan trọng cho việc phân tích rủi ro. Hầu hết các ph-ơng pháp phân tích rủi ro đều liên quan và đ-ợc xây dựng trên cơ sở lý thuyết xác suất. Bài báo này trình bầy cơ sở lý luận chung về lý thuyết xác suất và ứng dụng của lý thuyết xác suất vào phân tích rủi ro dự án.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Báo cáo khoa học: "Lý thuyết xác suất áp dụng trong phân tích rủi ro dự án" Lý thuyÕt x¸c suÊt ¸p dông trong ph©n tÝch rñi ro dù ¸n NCS. TRÞnh thuú anh Bé m«n Qu¶n trÞ kinh doanh - §H GTVT Tãm t¾t: Lý thuyÕt x¸c suÊt lμ mét c«ng cô c¬ b¶n vμ quan träng cho viÖc ph©n tÝch rñi ro. HÇu hÕt c¸c ph−¬ng ph¸p ph©n tÝch rñi ro ®Òu liªn quan vμ ®−îc x©y dùng trªn c¬ së lý thuyÕt x¸c suÊt. Bμi b¸o nμy tr×nh bÇy c¬ së lý luËn chung vÒ lý thuyÕt x¸c suÊt vμ øng dông cña lý thuyÕt x¸c suÊt vμo ph©n tÝch rñi ro dù ¸n. Summary: Statistic theory is a basic and useful tool to study project risk analysis. Most of risk analysis methods are constructed based on the theory. This paper aims to present statistic theory and the methodology to apply it to project risk analysis. i. C¸c kh¸i niÖm vÒ x¸c suÊt X¸c suÊt chØ kh¸i niÖm kh¶ n¨ng xuÊt hiÖn cña mét sù kiÖn ngÉu nhiªn, x¸c suÊt cña c¸c sù kiÖn cã thÓ xuÊt hiÖn tõ c¸c nguån kh¸c nhau (xem b¶ng 1). B¶ng 1. X¸c suÊt sù kiÖn Lo¹i x¸c suÊt C¸ch x¸c ®Þnh Ph¹m vi øng dông CT 2 X¸c suÊt X¸c ®Þnh trªn c¬ së quan s¸t c¸c sù kiÖn ChØ ¸p dông víi c¸c sù kiÖn “kh¸ch quan” cïng lo¹i x¶y ra trong qu¸ khø mang tÝnh chÊt lÆp ®i lÆp l¹i X¸c suÊt “lý X¸c ®Þnh tõ viÖc quan s¸t c¸c sù kiÖn x¶y Tung ®ång xu sÊp ngöa lý t−ëng t−ëng” ra trong ®iÒu kiÖn lý t−ëng. Rót bµi, xóc x¾c lý t−ëng. X¸c ®Þnh trªn c¬ së tham kh¶o ý kiÕn vµ Cã thÓ ¸p dông víi bÊt cø sù ®¸nh gi¸ cña c¸c chuyªn gia vÒ kh¶ n¨ng kiÖn lo¹i nµo. xuÊt hiÖn mét sù kiÖn. X¸c suÊt “chñ Mang tÝnh chÊt chñ quan cña ng−êi ®¸nh quan” gi¸ (tuú thuéc vµo tr×nh ®é chuyªn gia vµ møc tin t−ëng cña hä vÒ kh¶ n¨ng x¶y ra sù kiÖn) 1.1. X¸c suÊt kh¸ch quan §Çu tiªn, ta nghiªn cøu x¸c suÊt “kh¸ch quan”, ®−îc tÝnh to¸n trªn c¬ së quan s¸t tÇn suÊt xuÊt hiÖn cña c¸c sù kiÖn cïng lo¹i trong qu¸ khø. VÝ dô: Sè ngµy xuÊt hiÖn cã m−a trªn 50 mm ë Hµ Néi vµo th¸ng 8 n¨m nay, hoÆc x¸c suÊt trong th¸ng 7 cã 1, 2, hoÆc 5 ngµy cã nhiÖt ®é cao trªn 380C. Lo¹i x¸c suÊt nµy chØ ®−îc ¸p dông ®èi víi c¸c sù kiÖn ®−îc x¸c ®Þnh lµ cã tÝnh chÊt lÆp ®i lÆp l¹i. Mét vÝ dô phæ biÕn ®−îc sö dông trong lý thuyÕt x¸c suÊt, ®ã lµ vÝ dô vÒ viÖc tung nhiÒu lÇn mét ®ång xu cã hai mÆt sÊp vµ ngöa. VÝ dô nµy ®−îc xem lµ mÉu mùc cña sù kh¸ch quan vµ khoa häc. Khi gieo mét ®ång xu lý t−ëng (®Òu ®Æn, ®ång chÊt, c©n ®èi) th× x¸c suÊt xuÊt hiÖn mÆt xÊp b»ng mÆt ngöa (b»ng 1/2). T−¬ng tù mét con xóc x¾c lý t−ëng (®Òu ®Æn, ®ång chÊt, ®èi xøng) x¸c suÊt xuÊt hiÖn mçi mÆt ®Òu b»ng nhau vµ b»ng1/6. Nh− vËy, x¸c suÊt lo¹i nµy cho thÊy nh÷ng con sè râ rµng, chuÈn x¸c ®−îc quan s¸t b»ng trùc gi¸c. Tuy vËy, khi hai ng−êi cïng tung mét ®ång xu 100 lÇn, ng−êi thø nhÊt ®−îc 535/100 mÆt sÊp trong khi ng−êi thø 2 cã thÓ ®−îc 456/100 mÆt sÊp. Sè mÉu lÊy ph¶i rÊt lín (v« h¹n) th× míi cã kh¶ n¨ng 50% x¶y ra mÆt sÊp vµ 50% x¶y ra mÆt ngöa. Khi chóng ta chØ tung ®ång xu cã mét lÇn th× kh«ng thÓ nãi ch¾c ®iÒu g× sÏ x¶y ra. ChÝnh v× vËy x¸c suÊt “kh¸ch quan” phï hîp víi phÇn lín c¸c sù kiÖn vµ hiÖn t−îng thùc tÕ trong cuéc sèng. 1.2. X¸c suÊt lý t−ëng Thø hai, ta nghiªn cøu x¸c suÊt “lý t−ëng” x¸c ®Þnh tõ viÖc quan s¸t sù kiÖn x¶y ra trong ®iÒu kiÖn lý t−ëng. ViÖc tung ®ång xu nhiÒu lÇn lµ mét ph−¬ng ph¸p kh¸ch quan, chø b¶n th©n kÕt qu¶ cña viÖc lµm Êy kh«ng ph¶i lµ kh¸ch quan. X¸c suÊt lý t−ëng chØ cã ®−îc khi thùc hiÖn phÐp thö v« h¹n lÇn. 1.3. X¸c suÊt chñ quan Lo¹i thø ba ®−îc gäi lµ x¸c suÊt “chñ quan v× nã tuú thuéc vµo tr×nh ®é cña c¸c chuyªn gia. Mäi ng−êi th−êng ®−a ra nh÷ng kÕt luËn cña m×nh vÒ c¸c sù kiÖn hoÆc t×nh huèng. C¸c quan ®iÓm vµ sù lùa chän nµy ph¶n ¸nh tr×nh ®é ®¸nh gi¸ vµ sù tin t−ëng cña hä vÒ kh¶ n¨ng xuÊt hiÖn sù kiÖn. Khi kh«ng cã c¬ së “lý t−ëng” ®Ó ®¸nh gi¸ quan ®iÓm chñ quan nµy, viÖc th¶o luËn vÒ sù kiÖn x¶y ra mét lÇn duy nhÊt ®−îc xem nh− ®èi víi mét sù kiÖn lÆp ®i lÆp l¹i lµ mét viÖc lµm cã ý nghÜa. V× thÕ ph−¬ng ph¸p x¸c suÊt “chñ quan” lµ mét c¸ch lµm duy nhÊt gi¶i quyÕt c¸c vÊn ®Ò, hiÖn t−îng, sù kiÖn x¶y ra trong cuéc sèng thùc tÕ, c¸c sù kiÖn nµy cã thÓ lÆp ®i lÆp l¹i vµ còng cã thÓ lµ duy nhÊt. VÝ dô nh− kh¶ n¨ng l·i suÊt ng©n hµng gi¶m xuèng trong n¨m tr−íc? Kh¶ n¨ng l¹m ph¸t gi÷ ë møc 5% trong n¨m tíi ?... CT 2 Cã rÊt nhiÒu tranh c·i vÒ vÊn ®Ò x¸c suÊt thèng kª xung quanh sù nghi ngê x¸c suÊt “chñ quan”. §èi víi c¸c t×nh huèng thùc tÕ, kh¶ n¨ng c¸c sù kiÖn t−¬ng tù x¶y ra nhiÒu lÇn lµ rÊt hiÕm. MÆt kh¸c, kh¶ n¨ng thu thËp, tËp hîp nhiÒu sè liÖu vÒ tÇn suÊt xuÊt hiÖn cña c¸c sù kiÖn lµ kh¸ khã kh¨n. V× thÕ, x¸c suÊt “chñ quan” lµ ph−¬ng ph¸p h÷u hiÖu vµ thÝch hîp nhÊt ®−îc sö dông ®Ó gi¶i quyÕt phÇn lín c¸c t×nh huèng x¶y ra trong thùc tÕ, ®Æc biÖt trong lÜnh vùc qu¶n lý dù ¸n x©y dùng. Do tÝnh ®a d¹ng vµ ®éc nhÊt cña dù ¸n, nªn mçi dù ¸n cã nh÷ng lo¹i rñi ro kh¸c nhau, ta kh«ng thÓ cã ®−îc th«ng tin vµ c¸c sù kiÖn t−¬ng tù x¶y ra ®Ó lµm c¬ së sè liÖu. V× vËy cã thÓ nãi x¸c suÊt kh¸ch quan kh«ng thÓ ¸p dông ®èi víi viÖc ph©n tÝch rñi ro dù ¸n. ChØ cã thÓ xem c¸c kinh nghiÖm vµ bµi häc trong qu¸ khø hoÆc tõ c¸c dù ¸n t−¬ng tù lµm c¬ së cho viÖc x¸c ®Þnh x¸c suÊt ...