Ing. Alena Šafrová Drášilová

Podobné dokumenty
Ing. Alena Šafrová Drášilová, Ph.D.

Rozhodování. Ing. Alena Šafrová Drášilová, Ph.D.

Firma a nejistota Aplikace rozhodování v podmínkách rizika a nejistoty na firmu

Vzorový příklad na rozhodování BPH_ZMAN

MANAŽERSKÉ ROZHODOVÁNÍ

ZÁKLADNÍ TYPY ROZHODOVACÍH PROBLÉMŮ

Jednokriteriální rozhodování za rizika a nejistoty

Rozhodovací procesy 3

VÍCEKRITERIÁLNÍ MANAŢERSKÉ ROZHODOVÁNÍ V PODMÍNKÁCH RIZIKA A NEJISTOTY

Rozhodovací procesy 2

Rozhodovací procesy 10

Charakteristika rizika

METODICKÝ APARÁT LOGISTIKY

Metody výběru variant

Rozhodovací procesy v ŽP ROZHODOVÁNÍ ZA RIZIKA RISK MANAGEMENT

Poděkování Na tomto místě bych ráda poděkovala Ing. Martinu Lampovi, Ph.D. za odborné připomínky a rady, kterými přispěl k vypracování této práce.

OVLÁDÁNÍ RIZIKA ANALÝZA A MANAGEMENT

MANAŽERSKÉ ROZHODOVÁNÍ. Zpracoval Ing. Jan Weiser

Management. Ing. Jan Pivoňka

Operační výzkum. Vícekriteriální programování. Lexikografická metoda. Metoda agregace účelových funkcí. Cílové programování.

Metody vícekriteriálního hodnocení variant

Otázky ke státní závěrečné zkoušce

Rozhodovací procesy 11

Rozhodnutí / Skutečnost platí neplatí Nezamítáme správně chyba 2. druhu Zamítáme chyba 1. druhu správně


Název školy: Střední odborná škola stavební Karlovy Vary Sabinovo náměstí 16, Karlovy Vary

Univerzita Pôlackého v Olomouci

Obsah. iii 1. ÚVOD 1 2. POJETÍ RIZIKA A NEJISTOTY A ZDROJE A TYPY RIZIKA 5

Postupy při hodnocení variant a výběru nejvhodnějšího řešení. Šimon Kovář Katedra textilních a jednoúčelových strojů

Statické okolí Dynamické okolí relativně stabilní faktory

Statistika, Biostatistika pro kombinované studium Letní semestr 2011/2012. Tutoriál č. 4: Exploratorní analýza. Jan Kracík

4EK311 Operační výzkum. 1. Úvod do operačního výzkumu

Charakteristika rizika

Simulační modely. Kdy použít simulaci?

Manažerské rozhodování

Operační výzkum. Teorie her cv. Hra v normálním tvaru. Optimální strategie. Maticové hry.

Systémy pro podporu rozhodování. Modelování a analýza

Pravděpodobnost vs. Poměr šancí. Pravděpodobnostní algoritmy: Bayesova věta. Bayesova teorie rozhodování. Bayesova věta (teorém) Vzorec. ...

Studijní text INVESTICE A AKVIZICE. Název předmětu: Zpracovala: Ing. et. Ing. Jana Boulaouad

Počítačová simulace logistických procesů II 11. přednáška Důsledky na reálný systém, Process Desinger

Náhodná veličina Číselné charakteristiky diskrétních náhodných veličin Spojitá náhodná veličina. Pravděpodobnost

Teorie her a ekonomické rozhodování. 7. Hry s neúplnou informací

7 Kardinální informace o kritériích (část 1)

Náhodné veličiny jsou nekorelované, neexistuje mezi nimi korelační vztah. Když jsou X; Y nekorelované, nemusí být nezávislé.

5 Informace o aspiračních úrovních kritérií

Metodické listy pro kombinované studium předmětu INVESTIČNÍ A FINANČNÍ ROZHODOVÁNÍ (IFR)

Rozhodovací procesy 6

ROZHODOVÁNÍ. Rozhodování bez alternativ je zoufalým tahem hazardního hráče."

ÚVOD DO ROZHODOVÁNÍ PŘEDNÁŠKA. OPTIMALIZACE A ROZHODOVÁNÍ V DOPRAVĚ Přednáška 1. Zuzana Bělinová

Pravděpodobnost, náhoda, kostky

PODNIKATELSKÝ ZÁMĚR A INVESTIČNÍ ROZHODOVÁNÍ

Teorie her a ekonomické rozhodování. 8. Vyjednávací hry

Projektová rizika. Jiří Skalický. ZČU v Plzni, Fakulta ekonomická

Role experimentu ve vědecké metodě

8. Rozhodovací procesy

POSKYTOVANÁ K VÝKONU PRÁVA UŽÍT ŠKOLNÍ DÍLO. uzavřená mezi smluvními stranami:

Projektové řízení a rizika v projektech

ÚVOD. Dokonalé informace známe všechny možné stavy světa Nereálné

fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na disciplíny společného základu (reg. č. CZ.1.07/2.2.00/28.

NÁSTROJE A TECHNIKY PROJEKTOVÉHO MANAGEMENTU. Projektová dekompozice

O autorech Úvodní slovo recenzenta Předmluva Redakční poznámka... 18

Rozhodovací procesy 8

LDF MENDELU. Simona Fišnarová (MENDELU) Základy lineárního programování VMAT, IMT 1 / 25

KALIBRACE. Definice kalibrace: mezinárodní metrologický slovník (VIM 3)

Z X H o d n o c e n í v l i v ů n a ž i v o t n í p r o s t ř e d í. Vybrané metody posuzování dopadu záměrů na životní

Teorie her a ekonomické rozhodování. 4. Hry v rozvinutém tvaru

Využití metod rozhodovací analýzy při návrhu optimálního rozhodnutí o výběru investorů pro realizaci výstavby na území tzv. Jižního centra města Brna

Aktivní detekce chyb

Pravděpodobnost, náhoda, kostky

Jednofaktorová analýza rozptylu

Normální (Gaussovo) rozdělení

Vícekriteriální hodnocení variant úvod

VYUŽITÍ PRAVDĚPODOBNOSTNÍ METODY MONTE CARLO V SOUDNÍM INŽENÝRSTVÍ

TEORIE PRAVDĚPODOBNOSTI. 2. cvičení

Ústav technicko-technologický. Obhajoba diplomové práce

KGG/STG Statistika pro geografy

Design of Experiment (DOE) Petr Misák. Brno 2017

Management. Rozhodování. Ing. Vlastimil Vala, CSc. Ústav lesnické a dřevařské ekonomiky a politiky

MULTIKRITERIÁLNÍ ROZHODOVÁNÍ KOMPLEXNÍ HODNOCENÍ ALTERNATIV

ZÁKLADY STATISTICKÉHO ZPRACOVÁNÍ ÚDAJŮ 5. hodina , zapsala Veronika Vinklátová Revize zápisu Martin Holub,


5 Vícerozměrná data - kontingenční tabulky, testy nezávislosti, regresní analýza

ORGANIZAČNÍ ÚTVARY STAVEBNÍHO PODNIKU, RIZIKA

Matematické modelování proudění podzemních vod a jeho využití ve vodárenské praxi

OPTIMALIZACE STRATEGICKÉHO ROZHODNUTÍ

Hodnocení rizika při přípravě podnikatelského projektu

Procesní řízení operačních sálů Mgr. Martin Gažar

1. dílčí téma: Rozhodování při riziku, neurčitosti a hry s neúplnou informací

Simplexová metoda. Simplexová tabulka: Záhlaví (účelová funkce) A ~ b r βi. z j c j. z r

Plánování sociálních služeb v Jihomoravském kraji

Statistická teorie učení

Inženýrská statistika pak představuje soubor postupů a aplikací teoretických principů v oblasti inženýrské činnosti.

You created this PDF from an application that is not licensed to print to novapdf printer (

4 Kriteriální matice a hodnocení variant

UNIVERZITA PARDUBICE. Fakulta ekonomicko správní

Lineární funkce, rovnice a nerovnice 4 lineární nerovnice

DIPLOMOVÁ PRÁCE. Vícekriteriální rozhodování za rizika. Multi Criteria Risk Analysis STUDIJNÍ PROGRAM. Řízení rozvojových projektů STUDIJNÍ OBOR

V Brně dne 10. a

Management projektu III. Fakulta sportovních studií přednáška do předmětu Projektový management ve sportu

Transkript:

Rozhodování II Ing. Alena Šafrová Drášilová

Obsah vztah jedince k riziku rozhodování v podmínkách rizika rozhodování v podmínkách nejistoty pravidlo maximin pravidlo maximax Hurwitzovo pravidlo Laplaceovo pravidlo víceetapové rozhodovací procesy

Vztah jedince k riziku objektivní pravděpodobnost založena na experimentu, matematických pokusech, statistickém pozorování, subjektivní pravděpodobnost intuitivní, vyjádřena zpravidla verbálně verbální Vyjádření subjektivní pravděpodobnosti číselné zcela vyloučeno 0,0 krajně nepravděpodobné 0,1 dost nepravděpodobné 0,2 0,3 spíše nepravděpodobné 0,4 spíše pravděpodobné 0,6 dost pravděpodobné 0,7 0,8 nanejvýš pravděpodobné 0,9 zcela jisté 1,0

Subjektivní vnímání rizika předpokládejme, že existuje 5 různých variant s různými pravděpodobnostmi úspěchu úspěchem je zisk 10 peněžních jednotek, neúspěchem ztráta vkladu úspěch neúspěch varianta pravděpodobnost hodnota pravděpodobnost hodnota očekávaná hodnota p x p x x O V 1 1,0 10 0,0 0 10 V 2 0,75 10 0,25 0 7,5 V 3 0,5 10 0,5 0 5 V 4 0,25 10 0,75 0 2,5 V 5 0,00 10 1,0 0 0

Subjektivní vnímání rizika V 1 : x O = 10,0 negativní vztah k riziku subjekt vloží 1,5 jednotek, i když je očekávaná hodnota 5 V 2 : x O = 7,5 V 3 : x O = 5,0 pozitivní vztah k riziku subjekt vloží 8,5 jednotek, i když je očekávaná hodnota pouze 5 V 4 : x O = 2,5 V 5 : x O = 0,0 2,5 5,0 7,5 10,0 neutrální vztah k riziku subjekt vloží 5 jednotek, je-li očekávaná hodnota 5 vklad

Rozhodování v podmínkách rizika Jednokriteriální rozhodování pravděpodobnost, že nastane k-tý scénář S 1 S 2 S 3 S k S t očekávaná hodnota kritéria p 1 p 2 p 3 p k p t V 1 x 11 x 12 x 13 x 1k x 1t x O1 V 2 x 21 x 22 x 23 x 2k x 2t x O2 V i x i1 x i2 x i3 x ik x it x Oi V m x m1 x m2 x m3 x mk x mt x Om hodnota kritéria ve 2. variantě, nastane-li 3. scénář

Rozhodování v podmínkách rizika riziko varianty vyjadřuje rozptyl hodnoty kritéria R i

Rozhodování v podmínkách rizika Vícekriteriální rozhodování 1) sestavení vícekriteriální matice zvlášť pro každý scénář (jako při rozhodování za jistoty) 2) stanovení celkových užitků pro všechny varianty v každém scénáři (jako při rozhodování za jistoty) 3) sestavení matice celkových užitků s pravděpodobnostmi (jako při jednokriteriálním rozhodování za rizika) 4) stanovení očekávané hodnoty užitku 5) výběr optimální varianty

Rozhodování v podmínkách rizika S 1 S 2 S 3 S k S t očekávaná hodnota kritéria p 1 p 2 p 3 p k p t V 1 U 11 U 12 U 13 U 1k U 1t U O1 V 2 U 21 U 22 U 23 U 2k U 2t U O2 V i U i1 U i2 U i3 U ik U it U oi V m U m1 U m2 U m3 U mk U mt U om

Analýza citlivosti odpovídá na otázku jak citlivý je celkový výsledek na změnu jednotlivých faktorů rizika kvantitativní analýza citlivosti postupnou změnou jednotlivých faktorů o 10 % (při zachování hodnot všech ostatních kritérií) a dopočítáním celkové hodnoty kritéria zjišťujeme, který faktor má na kritérium největší vliv analýza citlivosti metodou Monte Carlo počítačově simulovaná metoda pro velké množství kritérií, jež ovlivňuje řada kvantitativních faktorů

Rozhodování v podmínkách nejistoty chybí informace o pravděpodobnostech jednotlivých scénářů 1) sestavení rozhodovací matice (uvažujme jednokriteriální rozhodování) 2) volba pravidla pro výběr optimální varianty 3) jeho aplikace

Pravidla pro rozhodování v nejistotě

Pravidla pro rozhodování v nejistotě

Pravidla pro rozhodování v nejistotě

Pravidla pro rozhodování v nejistotě Laplaceovo pravidlo neznáme-li pravděpodobnost jednotlivých scénářů, jsou všechny stejně pravděpodobné sečteme hodnoty kritérií v jednotlivých řádcích výsledek vydělíme počtem scénářů vybereme variantu s nejvyšším užitkem

Víceetapové rozhodovací procesy rozhodovací proces není jednorázový, ale skládá se z více etap nejde o optimalizaci jednotlivých rozhodnutí, ale celkovou strategii v rámci celého procesu jednokriteriální rozhodování v podmínkách rizika nebo nejistoty

Rozhodovací strom grafický nástroj zobrazující rozhodovací proces skládá se z uzlů a hran rozhodovací uzly (kosočtverce) znázorňují volbu určité varianty z daného souboru variant (znázorněné hranami) situační uzly (kroužky) realizace určité varianty s možnými výsledky realizace (znázorněné hranami)

Rozhodovací strom U 2.1 p 2.1 4 V 4.1 V 4.2 8 9 U 8.1 p 8.1 U 8.2 p 8.2 U 9.1 p 9.1 2 U 9.2 p 9.2 V 1.1 U 2.2 p 2.2 5 V 5.1 V 5.2 10 11 U 10.1 p 10.1 U 10.2 p 10.2 U 11.1 p 11.1 1 U 11.2 p 11.2 V 1.2 U 3.1 p 3.1 6 V 6.1 V 6.2 12 13 U 12.1 p 12.1 U 12.2 p 12.2 U 13.1 p 13.1 3 U 13.2 p 13.2 U 3.2 p 3.2 7 V 7.1 14 U 14.1 p 14.1 U 14.2 p 14.2 V 7.2 15 U 15.1 p 15.1 U 15.2 p 15.2 1. etapa 2. etapa

Děkuji za pozornost!