Головна

 ІНСТРУМЕНТИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ |  ПРОЦЕС ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ |  МОДЕЛІ ДЛЯ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ |  ТЕОРІЯ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ |  ПРИКЛАД 1 |  ПРИКЛАД 2 |  ПРИКЛАД 6 |  ПРИКЛАД 7 |  УЗАГАЛЬНЕННЯ |  ЩО ТАКЕ ПРОГНОЗУВАННЯ? |

ПРИКЛАД 4

  1.  III. Приклади фізіологічного будови тварин
  2.  Nbsp; Приклад 7.3 / Змінивши умови прикладу 7.1: відсотки нараховуються 3 рази в рік за ставкою 15% річних і платежі по ренті здійснюються 3 рази в рік.
  3.  UML. Концептуальний рівень. Діаграма класів і правила її побудови. Приклад.
  4.  VII. Тематика випускних кваліфікаційних робіт з дисципліни. (Орієнтовна тематика).
  5.  VII. Тематика випускних кваліфікаційних робіт з дисципліни. (Орієнтовна тематика).
  6.  А раз МЕНЕ БОГА поки з Руху самі вигнали, стали під управління Темряви, то і Буду вам знову Показувати на прикладах - як воно жити без МЕНЕ, без БОГА.
  7.  А тепер відгадайте, хто їй сподобався і хто за нею інтенсивно доглядав? Правильно! Саме він - єдиний алкоголік в клініці. І таких прикладів можна навести безліч.

Менеджер П / ОМ-компанії вірить, що ймовірність успішного ринку така ж, як і несприятливого; це означає, що кожне стан природи має шанс .50. Тепер ми можемо визначити EMV для кожного варіанта (табл. 3.3).

1. EMV (A1) = (.5) ($ 200 000) + (.5) ($ - 180000) = $ 10000.

2. EMV (A2) = (.5) ($ 100 000) + (.5) ($ - 20000) = $ 40000.

3. EMV (A3) = (.5) ($ 0) + (.5) ($ 0) = $ 0.

Максимальний EMV - у варіанті А2. Відповідно до критерію рішення з використанням EMV ми будемо будувати малий завод.

Таблиця 3.3. варіанти вибору

 варіанти  стану природи
 Сприятливий ринок, $  Несприятливий ринок, $
 Будувати великий завод  -180000
 Будувати малий завод  - 20000
 Нічого не будувати
 Ймовірності станів природи  .50  .50

Тепер припустимо, що цей менеджер отримав пропозицію від фірми, що займається маркетинговими дослідженнями, допомогти йому прийняти рішення, будувати чи не будувати завод з виробництва складських навісів. Дослідники ринку стверджують, що їх технічний аналіз відповість компанії безумовно, буде чи ринок сприятливим для запропонованого продукту. Іншими словами, це дасть можливість перейти від прийняття рішення в умовах ризику до прийняття рішення в умовах визначеності. Ця інформація охоронить компанію від дуже дорогої помилки.

Фірма маркетингових досліджень запрошує $ 65000 за інформацію. Що порекомендувати компанії? Чи слід цього менеджеру найняти фірму, щоб провести дослідження? Навіть якщо інформація від цього дослідження буде абсолютно точною, чи варто вона $ 65000? Скільки це може коштувати?

Хоча на деякі з цих питань важко відповісти, визначення значення такої досконалої інформації може бути дуже корисно. Це встановить верхню межу суми, яку можна витратити на інформацію, пропоновану консультантом з маркетингу.

Яка ж концепція очікуваної цінності досконалої інформації?

Якщо менеджер здатний визначити, який стан природи з'явиться, то потім він зможе визначити, яке прийняти рішення. Якщо менеджер знає, яке прийняти рішення, то віддача від рішення збільшується, тому що ця віддача зараз означає визначеність, а не ймовірність. Оскільки ця віддача від рішення буде збільшуватися зі знанням, яке стан природи з'явиться, це знання має цінність. Тому подивимося, як визначити цінність цієї інформації.

Різницю між віддачею (від рішення) в умовах визначеності і віддачею в умовах ризику будемо називати очікуваної цінністю досконалої інформації. EVPI (Expected Value of Perfect Information).

EVPI = (Очікувана цінність в умовах визначеності) - (Max EMV).

Щоб знайти EVPI, ми повинні спочатку обчислити очікувану цінність в умовах визначеності, яка є очікувана або середня віддача, якщо ми маємо достовірну інформацію перед прийняттям рішення. Щоб обчислити це значення, ми вибираємо найкращу альтернативу для кожного стану природи і множимо викликану їй віддачу на ймовірність появи цього стану природи.

(Очікувана цінність в умовах визначеності) =

= (Найкращий результат для 1-го стану природи) х

х (Імовірність 1-го стану природи) +

+ (Найкращий результат для 2-го стану природи) х

х (Імовірність 2-го стану природи) +

+ ... + (Найкращий результат для останнього стану природи) х

х (Імовірність останнього стану природи).

Ми використовуємо ці дані і таблицю рішення з прикладу 4 для визначення очікуваної цінності достовірної інформації. Робимо це в прикладі 5.

 



 ПРИКЛАД 3 |  ПРИКЛАД 5
© um.co.ua - учбові матеріали та реферати