<<
>>

Анализ связанной группы решений в условиях частичной неопределенности

Предположим, что в рассматриваемой схеме известны вероятности pj того, что реальная ситуация развивается по варианту j. Именно такое положение называется частичной неопределенностью.
Как здесь принимать решение? Можно выбрать одно из следующих правил.

Правило максимизации среднего ожидаемого дохода.

Доход, получаемый фирмой при реализации /-го решения, является случайной величиной Qi с рядом распределения

Математическое ожидание М[Qi] и есть средний ожидаемый доход, обозначаемый также Qi. Итак, правило рекомендует принять решение, приносящее максимальный средний ожидаемый доход.

Предположим, что в схеме примера 2 вероятности есть -1/2, 1/6, 1/6, 1/6. Тогда Q1=29/6, Q2=25/6, Qз=7, Q4=17/6. Максимальный средний ожидаемый доход равен 7 и соответствует третьему решению.

Правило минимизации среднего ожидаемого риска.

Риск фирмы при реализации /-го решения является случайной величиной с рядом распределения

Математическое ожидание М[Щ и есть средний ожидаемый риск, обозначаемый также Я^ Правило рекомендует принять решение, влекущее минимальный средний ожидаемый риск.

Вычислим средние ожидаемые риски при указанных выше вероятностях. Получаем Я1=20/6, Я2=4, Я3=7/6, Я4=32/6. Минимальный средний ожидаемый риск равен 7/6 и соответствует третьему решению.

Замечание. Отличие частичной (вероятностной) неопределенности от полной неопределенности очень существенно. Конечно, принятие решений по правилам Вальда, Сэвиджа, Гурвица никто не считает окончательными, самыми лучшими. Это только лишь первый шаг, некоторые предварительные соображения. Далее пытаются узнать что-то о вариантах реальной ситуации, в первую очередь о возможности того или иного варианта, о его вероятности. Но когда мы начинаем оценивать вероятность варианта, это уже предполагает повторяемость рассматриваемой схемы принятия решений: это уже было в прошлом, или это будет в будущем, или это повторяется где-то в пространстве, на­пример, в филиалах фирмы.

10.4.

<< | >>
Источник: Малыхин В.И.. Финансовая математика: Учеб. пособие для вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА,. - 247 с. 1997

Еще по теме Анализ связанной группы решений в условиях частичной неопределенности:

  1. Модель репутации в условиях неопределенности
  2. Регулирование экономики в условиях неопределенности
  3. Поведение потребителя в условиях неопределенности и риска
  4. Уроки лидерства весеннего крокуса, или Разработка стратегии в условиях неопределенности
  5. Некоторые судебные решения, связанные с видами сделок
  6. Средства решения задач, связанных с оптимизацией структуры баланса
  7. 5.5. Анализ проблем, связанных с другими функциями
  8. 52. ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ О НЕОБХОДИМОСТИ ИНВЕСТИРОВАНИЯ ПРОЕКТОВ (БИЗНЕС‑ПЛАНОВ) ПО ПОКАЗАТЕЛЯМ ЭФФЕКТИВНОСТИ. ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ ПО РЕЗУЛЬТАТАМ АНАЛИЗА С ЦЕЛЬЮ ОПТИМИЗАЦИИ ДОХОДОВ, ЗАТРАТ
  9. Условия решения задач
  10. 51. СТАТИСТИЧЕСКИЙИ СЦЕНАРНЫЙ АНАЛИЗ. МОДЕЛИРОВАНИЕ УСЛОВИЙ, РАСЧЕТ И ИНТЕРПРЕТАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ СТАТИСТИЧЕСКОГО И СЦЕНАРНОГО АНАЛИЗА В СИСТЕМЕ PROJECT EXPERT
  11. Анализ поведения группы.
  12. 19.2. Анализ и оценка реальных опционов, связанных с инвестициями в развитие бизнеса
  13. 6.5. Технология решения задач финансового менеджмента в условиях АИТ
  14. РАЗДЕЛ I АНАЛИЗ ОШИБОК, СВЯЗАННЫХ С БИЗНЕС-ПЛАНИРОВАНИЕМ В ЦЕЛОМ
  15. 1. Группы интересов: понятие, типологии, роль в принятии политических решений.
  16. 1.2. Стратегические решения в условиях конкуренции