Rozhodovací procesy 10



Podobné dokumenty
MANAŽERSKÉ ROZHODOVÁNÍ

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

Rozhodovací procesy 11

Rozhodování při riziku, neurčitosti a hry s neúplnou informací. Rozhodování při riziku

VÍCEKRITERIÁLNÍ MANAŢERSKÉ ROZHODOVÁNÍ V PODMÍNKÁCH RIZIKA A NEJISTOTY

Statické okolí Dynamické okolí relativně stabilní faktory

Rozhodovací procesy 2

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

UNIVERZITA PARDUBICE. Fakulta ekonomicko správní

(horizontální a vertikální integrace disciplín při využití v reengineeringu řízení logistických procesů)

OPTIMALIZACE STRATEGICKÉHO ROZHODNUTÍ

Ing. Alena Šafrová Drášilová, Ph.D.

Ing. Alena Šafrová Drášilová

Projektové řízení a rizika v projektech

Lineární programování

Semestrální projekt. do předmětu Statistika. Vypracoval: Adam Mlejnek Oponenti: Patrik Novotný Jakub Nováček Click here to buy 2

Prognóza poruchovosti vodovodních řadů pomocí aplikace Poissonova rozdělení náhodné veličiny

Vzorový příklad na rozhodování BPH_ZMAN


Jednokriteriální rozhodování za rizika a nejistoty

Rozhodovací procesy 1

Charakteristika rizika

Biostatistika a matematické metody epidemiologie- stručné studijní texty

Rozptyl. Pozn.: rozptyl je nezávislý na posunu hustoty pravděpodobnosti na ose x, protože Var(X) mi určuje jen šířku rozdělení.

Hodnocení efektivnosti investičního projektu

METODICKÝ APARÁT LOGISTIKY

TECHNICKÉ ZNALECTVÍ. Metody soudně znalecké analýzy. Prof. Ing. Jan Mareček, DrSc. ÚZPET

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

Téma 2: Pravděpodobnostní vyjádření náhodných veličin

Investice a akvizice

Rozhodovací procesy 8

6. T e s t o v á n í h y p o t é z

Experimentální metody EVF II.: Mikrovlnná

V praxi pracujeme s daty nominálními (nabývají pouze dvou hodnot), kategoriálními (nabývají více

1. Pravděpodobnost a statistika (MP leden 2010)

5. Maticová algebra, typy matic, inverzní matice, determinant.

Skalár- veličina určená jedním číselným údajem čas, hmotnost (porovnej životní úroveň, hospodaření firmy, naše poloha podle GPS )

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

ČSN EN (Eurokód 1): Zatížení konstrukcí Zatížení sněhem. Praha : ČNI, 2003.

MODELY ROZDĚLENÝCH ZPOŽDĚNÍ. FRIEDMANOVA SPOTŘEBNÍ FUNKCE A PERMANENTNÍ DŮCHOD.

1. Alternativní rozdělení A(p) (Bernoulli) je diskrétní rozdělení, kdy. p(0) = P (X = 0) = 1 p, p(1) = P (X = 1) = p, 0 < p < 1.

Poznámky k předmětu Aplikovaná statistika, 9.téma

Některé zákony rozdělení pravděpodobnosti. 1. Binomické rozdělení

Měnověpolitické doporučení pro 9. SZ 2005

JIHOČESKÁ UNIVERZITA V ČESKÝCH BUDĚJOVICÍCH EKONOMICKÁ FAKULTA VÍCEKRITERIÁLNÍ ANALÝZA VARIANT A JEJÍ APLIKACE V PRAXI

Univerzita Pardubice Fakulta ekonomicko-správní Ústav podnikové ekonomiky a managementu. Rizika v podniku - Václav Ježek - TRUHLÁŘSTVÍ.

Regresní a korelační analýza

Charakteristika rizika

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE. FAKULTA STAVEBNÍ, OBOR GEODÉZIE A KARTOGRAFIE KATEDRA SPECIÁLNÍ GEODÉZIE název předmětu

Bohuňovice Ing. Bc. Lenka Zábojová, daňový poradce č asistent auditora č. 4028/0

4EK211 Základy ekonometrie

ZNALECKÝ POSUDEK. Husitská 692/ Teplice. zjištění obvyklé ceny nemovitosti pro potřeby exekučního řízení (číslo jednací: 110 Ex 505/09-145)

6 Extrémy funkcí dvou proměnných

Elektrotechnická fakulta

FAKULTA STAVEBNÍ VUT V BRNĚ PŘIJÍMACÍ ŘÍZENÍ DO MNSP STAVEBNÍ INŽENÝRSTVÍ PRO AKADEMICKÝ ROK

Lenka Zalabová. Ústav matematiky a biomatematiky, Přírodovědecká fakulta, Jihočeská univerzita. zima 2012

Univerzita Pardubice Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie Licenční studium Management systému jakosti

Způsoby napájení trakční sítě

Farm Projekt Projektová a poradenská činnost, dokumentace a posudky EIA

VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE. Model tahové hry s finančními odměnami

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

1. Tři shodné obdélníky jsou rozděleny různými způsoby. První je rozdělen na 4 shodné části, poslední obdélník na 6 shodných částí.

Jazyk matematiky Matematická logika Množinové operace Zobrazení Rozšířená číslená osa

Posuzování posouzení rizik závažné havárie podle nového zákona o prevenci závažných havárií

Zpracování a vyhodnocování analytických dat

Svaz průmyslu a dopravy ČR

ROZDĚLENÍ SPOJITÝCH NÁHODNÝCH VELIČIN

Drsná matematika IV 7. přednáška Jak na statistiku?

Mikroekonomie. 1. Opakování příklad 1. Opakování - Příklad 2. Řešení. Řešení. Opakování příklad

Doporučení dívat se na menší podniky a trhy

a) Základní informace o souboru Statistika: Základní statistika a tabulky: Popisné statistiky: Detaily

Teoretická rozdělení

Modely diskrétní náhodné veličiny. Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie, FVL, UO Brno kancelář 69a, tel

Prohledávání stavového prostoru

DYNAMICKÁ ANALÝZA A OPTIMALIZACE

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

Výpočet hodnoty rizikově vážené sekuritizované expozice při používání přístupu IRB

skladbu obou směsí ( v tunách komponenty na 1 tunu směsi):

VÍCEROZMĚRNÝ STATISTICKÝ SOUBOR

Mendelova zemědělská a lesnická univerzita v Brně Institut celoživotního vzdělávání Fakulta regionálního rozvoje a mezinárodních studií

Rozhodovanie za rizika a neistoty. Identifikácia, analýza a formulácia rozhodovacích problémov

Strategický management

Kapitola 11. Vzdálenost v grafech Matice sousednosti a počty sledů

KGG/STG Statistika pro geografy

12. TESTOVÁNÍ STATISTICKÝCH HYPOTÉZ

FAKULTA EKONOMICKÁ ZČU PLZEŇ. Katedra ekonomie a financí. Mikroekonomie cvičení 8

8. Rozhodovací procesy

Novinky v programu MSklad 1.36

Robust ledna 5. února 2010, Králíky

Distribuční funkce je funkcí neklesající, tj. pro všechna

VI. Zatížení mimořádná

Teorie her a ekonomické rozhodování. Úvodní informace Obsah kursu 1. Úvod do teorie her

+ ω y = 0 pohybová rovnice tlumených kmitů. r dr dt. B m. k m. Tlumené kmity

PROVEDENÍ ANALÝZY RIZIK

Materiály charakteristiky potř ebné pro navrhování

Základy marketingu. vní. Ing. Miloslav Vaňák

PROJEKT DO STATISTIKY PRŮZKUM V TECHNICKÉ MENZE

STATUT KB vyvážený důchodový fond KB Penzijní společnosti, a.s. 1 Základní údaje o Fondu 2 Vymezení některých pojmů

2. Je dáno jevové pole (Ω;A) a na něm nezáporná normovaná funkce. Definujte distrubuční funkci náhodného vektoru.

PROTOKOL. č. C2858c. Masarykova univerzita PF Ústav chemie Chemie konzervování a restaurování 1 POPIS PRAKTICKÉHO CVIČENÍ. 1.

Transkript:

Rozhodovací procesy 10 Rozhodování za rizika a nejistoty Příprava předmětu byla podpořena projektem OPPA č. CZ.2.17/3.1.00/33253 X rozhodování 1

Rozhodování za rizika a nejistoty Cíl přednášky 10: Rozlišení rozhodovacích problémů Riziko nejistota: Postoj rozhodovatele k riziku Stanovení pravděpodobností Metody rozhodování za rizika Pravidlo očekávané hodnoty, rozptylu, Metody rozhodování za nejistoty Pravidlo maximax, minimax, LaPlace, Savageovo, Pravidla - riziko Pravidla - nejistota X rozhodování 2

Definujeme metody pro tuto oblast X rozhodování 3

Rozlišení rozhodovacích problémů Rozhodování za jistoty Rozhodovatel má úplnou informaci o okolní situaci (stav světa) a dokáže definovat budoucí stavy světa (zná s jistotou všechny informace) Rozhodovatel dokáže určit důsledky variant Rozhodování za rizika Rozhodovatel dokáže definovat možné budoucí stavy světa, které mohou nastat (pracuje s informacemi, které zná jen s určitou pravděpodobností) Je nutné umět stanovit pravděpodobnost jejich výskytu Předpokládá se neutrální postoj rozhodovatele k riziku Rozhodování za nejistoty Rozhodovatel nezná pravděpodobnost výskytu budoucích stavů světa (a někdy ani nezná všechny možné stavy světa) Rozhodovatel pracuje s neurčitými informacemi, jejichž pravděpodobnost pouze může odhadovat Při řešení takového rozhodovacího problému je důležité znát postoj rozhodovatele k riziku (optimista, pesimista, neutrál) X rozhodování 4

Rozlišení rozhodovacích problémů Rozhodování za: Jistoty Varianty dosažení výsledku Dosažený efekt (výsledek - zisk) Cíl: maximalizace zisku 1. Podpora prodeje 1,0 1 000 000,- 1 000 000,- 2. Bez podpory prodeje 1,0 200 000,- 200 000,- Rizika 1.Podpora prodeje 2. Bez podpory prodeje Velký trh (0,6) 1 000 000,- 600 000,- Očekávaná hodnota 680 000,- Malý trh (0,4) 200 000,- 80 000,- Velký trh (0,6) 200 000,- 120 000,- Očekávaná hodnota 140 000,- Malý trh (0,4) 50 000,- 20 000,- Nejistoty 1.Podpora prodeje 2.Bez podpory prodeje? nejistý? nejistý? nejistý? nejistý? nejistý? nejistý Výsledky Neznáme Výsledky Neznáme X rozhodování 5

Rozhodování za rizika a nejistoty Jsou rozhodovací situace, v nichž rozhodovatel počítá s určitou mírou nejistoty (ať se nejistota týká možných stavů okolního světa nebo i očekávaných důsledků) Úroveň poptávky po novém výrobku Reakce konkurenta na určitou úroveň ceny produktu Úroveň inflace nebo devizových kurzů Řešení takových situací: Použití pravidel pro rozhodování!!! Ale základem aplikace těchto pravidel je vždy stanovení pravděpodobnosti výskytu rizikové situace Teprve pak následuje výpočet funkce utility (za rizika či nejistoty) Důležité je také znát postoj rozhodovatele k riziku a nejistotě X rozhodování 6

Postoj rozhodovatele k riziku Pesimista - sklon k riziku (Vyhledávání rizikových variant) Neutrální postoj k riziku Optimista - averze k riziku (vyhýbání se rizikovým situacím) (většina dále uvedených metod z pravidla předpokládá spíše neutrální postoj rozhodovatele k riziku; výjimkou jsou některé metody používané při rozhodování za nejistoty) X rozhodování 7

Metody stanovení pravděpodobnosti budoucích situací Objektivní pravděpodobnost Stanovení je založeno na znalosti výskytu určitého jevu v minulosti (podrobněji statistická literatura) Subjektivní pravděpodobnost Není k dispozici dostatek informací z minulosti Pak se vyjadřuje subjektivní přesvědčení o tom, jak se určitý jev bude vyskytovat Dochází k výraznému uplatnění: znalostí, zkušeností intuice Subjektivní pravděpodobnost lze číselně vyjádřit: Metoda relativních velikostí Metoda kvantilů X rozhodování 8

Stanovení subjektivní pravděpodobnosti výpočtem Metoda relativních velikostí Použití když dochází k omezenému počtu pravděpodobnostních jevů (počet poruch výrobního zařízení) Základ určení pravděpodobnosti jevu (situace), který je nejpravděpodobnější Tato pravděpodobnost se pak použije pro vyjádření pravděpodobnosti jevů dalších dále se využije skutečnost, že součet dílčích pravděpodobností = 1 Vypočtené subjektivní pravděpodobnosti pak tvoří tzv. rozdělení pravděpodobnosti Metoda kvantilů Použití počet možných situací, které mohou nastat, je veliký (příp. nekonečný) (devizové kurzy, ceny surovin, výše poptávky) i se stanovují na základě rozhovoru analytika s příslušným odborníkem (ceny surovin - nákupčí, poptávka - marketingový odborník) 1. Analytik stanoví určité pevné pravděpodobnosti (např. 0,25 0,5 0,75) a marketingový odborník určí pro tyto pevné pravděpodobnosti velikost poptávky 2. Analytik se dotazuje na pravděpodobnost výskytu zvolených hodnot poptávky Výsledkem je subjektivní stanovení pravděpodobnosti poptávky X rozhodování 9

Metody statického rozhodování za rizika Při rozhodování se používají: Rozhodovací matice Pravidla rozhodování za rizika Používaná rozhodovací matice pravděpodobnost varianty p 1 p i S 1 S i V S p U V 1 U 11 U 1i V j U j1 U ji varianta rozhodování situace, která nastane s určitou pravděpodobností hodnota kriteria, stav světa pravděpodobnost příslušného stavu světa užitečnost (utilita důsledek) rizikové varianty X rozhodování 10

PRAVIDLA ROZHODOVÁNÍ ZA RIZIKA PRAVIDLO OČEKÁVANÉ STŘEDNÍ HODNOTY E i (K) = U ji * p i PRAVIDLO OČEKÁVANÉ STŘEDNÍ HODNOTY A ROZPTYLU D (K) = [ K i - E(K)] 2 * p i JESTLIŽE : E (V 1 ) E (V 2 ) a D (V 1 ) < D (V 2 ) E (V 1 ) > E (V 2 ) a D (V 1 ) D (V 2 ) PAK: V 1 budeme preferovat před V 2 ALE??: E (V 1 ) > E (V 2 ) a D (V 1 ) > D (V 2 ) X rozhodování 11

Metody statického rozhodování za nejistoty Při rozhodování se používají: Rozhodovací matice Pravidla rozhodování za nejistoty Používaná rozhodovací matice pravděpodobnost varianty????????????? S 1 S i V S p U V 1 U 11 U 1i V j U j1 U ji varianta rozhodování situace, která nastane s určitou pravděpodobností hodnota kriteria, stav světa pravděpod. neznáme, neznáme ani možný počet stavů užitečnost (utilita důsledek) rizikové varianty X rozhodování 12

PRAVIDLA ROZHODOVÁNÍ ZA NEJISTOTY PRAVIDLO MINIMAXU rozhodovatel=pesimista řádková minima optimum = max. hodnota z řádkových minim PRAVIDLO MAXIMAXU rozhodovatel=optimista řádková maxima optimum = max. hodnota z řádkových maxim LAPLACEOVO PRAVIDLO-ROZHODOVATEL=NEUTRÁL využijeme očekávanou střední hodnotu HURWICZOVO PRAVIDLO stanovíme koeficient optimismu α ( 0-1 ) obvykle 0,6 stanovíme koeficient pesimismu β ( 1 - α ) charakteristika varianty : max.* α + min * β SAVAGEOVO PRAVIDLO matice ztrát X rozhodování 13

Rozhodovací procesy 10 Rozhodování za rizika a nejistoty Příprava předmětu byla podpořena projektem OPPA č. CZ.2.17/3.1.00/33253 X rozhodování 14