Xem mẫu

  1. TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP. HCM PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Khoa KTXD - Bộ môn KTTNN NỘI DUNG MÔN HỌC Chương 1: Giới thiệu PPĐL trong quản lý Chương 2: Quy hoạch tuyến tính. Chương 3: Cơ sở lý thuyết RQĐ Chương 4: Bài toán vận tải. Giảng viên: PGS. TS. NGUYỄN THỐNG Chương 5: Quản lý kho. E-mail: nguyenthong@hcmut.edu.vn or nthong56@yahoo.fr Chương 6: Ra quyết định đ mục tiêu. Web: http://www4.hcmut.edu.vn/~nguyenthong Chương 7: Lý thuyết sắp hàng. 11/26/2013 1 11/26/2013 2 Tél. (08) 38 640 979 - 098 99 66 719 PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ NỘI DUNG MÔN HỌC (tt) TÀI LIỆU THAM KHẢO Chương 8: Phân tích thành phần chính (PCA). 1. Phương pháp định lượng trong quản lý. Chương 9: Kiểm định Cronbach’s Alpha & NXB Trẻ 1999. Tác giả PGS. Dr. Nguyễn KMO Thống & Dr. Cao Hào Thi. Chương 10: Phương pháp AHP Chương 11: Qui hoạch động 2. Phân tích số liệu và áp dụng vào dự báo. Chương 12: Hoạch định dự án NXB Thanh Niên 2000. Tác giả PGS. Dr. Chương 13: Xích Markov Nguyễn Thống Chương 14: Lý thuyết trò chơi. 3. Phần mềm QSB, Crystal Ball Chương 15: Mô phỏng Monte Carlo. 11/26/2013 3 11/26/2013 4 PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định Chương 2: Ra quyết định Giới thiệu Lý thuyết quyết định là một phương pháp phân tích có tính hệ thống dùng để nghiên cứu việc tạo ra các quyết định. NHỮNG ĐIỀU CƠ BẢN Để có quyết định tốt cần dựa trên : TRONG • Lý luận • Tất cả số liệu có sẵn LT RA QUYẾT ĐỊNH • Tất cả mọi giải pháp có thể có • Phương pháp định lượng thích hợp. 11/26/2013 5 11/26/2013 6 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống 1
  2. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định Chương 2: Ra quyết định CÁC BƯỚC TRONG LÝ THUYẾT RA Các bước trong lý thuyết ra quyết định QUYẾT ĐỊNH - Ước lượng tất cả lợi ích và chi phí của Lý thuyết ra quyết định thường được tiến từng phương án riêng về từng trạng hành theo 6 bước : thái. - Xác định rõ vấn đề cần giải quyết. - Lựa chọn một mô hình toán học trong - Liệt kê tất cả các phương án có thể có. phương pháp định lượng để tìm lời giải tối ưu. - Nhận ra tất cả các tình huống hay trạng thái (state of nature). - Áp dụng mô hình để tìm lời giải và dựa vào đó để ra quyết định. 11/26/2013 7 11/26/2013 8 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định Chương 2: Ra quyết định Ví dụ : Ông A là một ông giám đốc của công ty X Bước 3 : Ông A cho rằng có hai trạng thái của muốn ra quyết định về một vấn đề sản xuất, thị trường sẽ xảy ra là: ông lần lượt thực hiện sáu bước như sau: + Thị trường tốt Bước 1 : Ông A nêu vấn đề : có nên sản xuất + Thị trường xấu một sản phẩm mới để tham gia thị trường hay Bước 4 : Ông A ước lượng lợi nhuận của các không ? phương án ứng với các trạng thái như trong bảng sau. Bước 2 : Ông A cho rằng có 3 phương án sản xuất là: Bước 5 và 6 : Chọn một mô hình toán học trong phương pháp định lượng để áp dụng + Phương án 1: lập 1 nhà máy có qui mô lớn để vào bài toán này. Việc chọn lựa mô hình sản xuất sản phẩm được dựa vào sự hiểu biết, vào thông tin ít + Phương án 2 : lập 1 nhà máy có qui mô nhỏ để hay nhiều về khả năng xuất hiện các trạng sản xuất sản phẩm thái của hệ thống. Phương Thống : không làm gì cả (do nothing) 9 + 11/26/2013 PGS. Dr. Nguyễn án 3 11/26/2013 PGS. Dr. Nguyễn Thống 10 PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định Chương 2: Ra quyết định SỐ LIỆU PHÂN TICH CÁC MÔI TRƯỜNG RA QUYẾT ĐỊNH Có ba loại môi trường đối với việc ra quyết định : Trạng thái Thị trường 1. Trong điều kiện chắc chắn (certainty) : Biết chắc chắn trạng thái nào sẽ xảy ra do đó dễ Phương án Tốt Xấu dàng và nhanh chóng ra quyết định. Nhà máy lớn 200000 -180000 2. Trong điều kiện rủi ro (risk) : Biết được xác suất xảy ra của mỗi trạng thái Nhà máy nhỏ 100000 -20000 3. Trong điều kiện không chắc chắn (uncertainty) Không 0 0 Không biết được xác suất xảy ra của mỗi trạng thái hoặc không biết các dữ kiện liên quan đến vấn đề cần giải quyết. Bảng 2.1 11/26/2013 11 11/26/2013 12 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống 2
  3. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định Chương 2: Ra quyết định RA QUYẾT ĐỊNH TRONG ĐIỀU KIỆN RỦI RO MÔ HÌNH MAX EMV(I) • Khi ra quyết định trong điều kiện này ta biết Trong mô hình này, chúng ta sẽ chọn phương án i có giá trị kỳ vọng tính bằng tiền lớn nhất. được xác suất xảy ra của mỗi trạng thái. m • Ra quyết định trong điều kiện này, người ta EMV (i)   P( S j ).Pij thường dùng các phương pháp đơn giản sau: j 1  Làm cực đại giá trị kỳ vọng được tính bằng • EMV (i) : giá trị kỳ vọng tính bằng tiền của tiền EMV (Expected Monetary Value) phương án i.  Làm cực tiểu thiệt hại cơ hội kỳ vọng EOL • P(Sj) : xác suất để trạng thái j xuất hiện (Expected Opportunity Loss) • Pij : là lợi nhuận / chi phí của phương án i với trạng thái j 11/26/2013 13 • 11/26/2013 n , j = 1  m i=1 14 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định Chương 2: Ra quyết định Ví dụ : Trở lại bài toán của ông giám đốc A T/trường T/trường EMV(i) của công ty X với giả sử rằng thị trường tốt (j=1) xấu (j=2) xấu cũng như thị trường tốt đều có xác Phương án suất như nhau và bằng 0.5 Qui mô nhà máy lớn 200000 -180000 10000 Giải : Từ bảng 2.1 ta có: (i=1) EMV (p/á nhà máy lớn) = 0.5 x 200.000 + 0.5 Qui mô nhà máy 100000 -20000 40000 (-180.000) = 10.000$ nhỏ (i=2) Không làm gì (i=3) 0 0 0 EMV (p/á nhà máy nhỏ)= 0.5 x 100.000 + 0.5 (-20.000) = 40.000$ Xác suất của các 0.5 0.5 trạng thái Pj EMV (không) = 0.5 x 0 + 0.5 x 0 =0 11/26/2013 15 11/26/2013 16 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định Chương 2: Ra quyết định RA QUYẾT ĐỊNH MÔ HÌNH EVPI EVPI là giá trị kỳ vọng của thông tin hòan • EMV (i) > 0  phương án có lợi hảo (Expected Value of Perfect • Max EMV (i) =EMV (i=2) = 40.000$ Information).  Chọn phương án qui mô nhà máy Trong mô hình này, ta dùng EVPI để chuyển nhỏ đổi môi trường có rủi ro  sang môi trường chắc chắn và EVPI chính bằng cái giá nào đó mà ta phải trả để mua thông tin. 11/26/2013 17 11/26/2013 18 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống 3
  4. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định Chương 2: Ra quyết định MÔ HÌNH EVPI EVWPI (Expected value with perfect Giả sử có một Công ty tư vấn đến đề nghị information) cung cấp cho ông A thông tin về tình EVWPI là giá trị kỳ vọng với thông tin hoàn trạng thị trường tốt hay xấu với giá hảo . 65000$. Vấn đề đặt ra : ông A có nên Nếu ta biết thông tin hoàn hảo trước khi nhận lời đề nghị đó hay không? Giá mua quyết định, ta sẽ có: thông tin này đắt hay rẻ? Bao nhiêu là m hợp lý? EVWPI (i)   P( S j ).Max( Pij ) j 1 Để trả lời câu hỏi trên cần trang bị thêm 2 khái niệm về EVWPI và EVPI Ví du: Áp dụng bảng trên ta có: 11/26/2013 PGS. Dr. Nguyễn Thống 19 EVWPI = 0.5(200.000) + 0.5 x (0) = 100.000$ 11/26/2013 PGS. Dr. Nguyễn Thống 20 PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định Chương 2: Ra quyết định MÔ HÌNH EVPI MÔ HÌNH MIN EOL (I) (Expecded Opporturnity Loss, Thiệt hại cơ hội kỳ vọng) (Expected Value of Perfect Information). Thiệt hại cơ hội OL (Opporturnity Loss) EVPI = EVWPI - Max EMV(i) OLij là thiệt hại cơ hội của phương án i ứng với • EVPI : là sự gia tăng giá trị có được khi trạng thái j được định nghĩa như sau : mua thông tin và đây cũng chính là giá OLij = Maxj(Pij) - Pij trị tối đa có thể trả khi mua thông tin. Đây cũng chính là số tiền ta phải chi thêm (ta bị thiệt) khi ta không chọn được phương án tối ưu Ví dụ : EVPI = 100000 - 40000 = 60000$ mà phải chọn phương án i.  < 65000$  không mua thông tin Pij : là lợi nhuận (chi phí) của phương án i với trạng thái j 11/26/2013 21 11/26/2013 22 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định Chương 2: Ra quyết định T/trường T/trường EMV(i) Ví dụ : Từ bảng 2.2 ta có : tốt (j=1) xấu (j=2) OL11 = 200.000 - 200.000 = 0 Phương án OL12 = 0 - (-180.000) = 180.000 Qui mô nhà máy lớn 200000 -180000 10000 (i=1) OL21 = 200.000 - 100.000 = 100.000 Qui mô nhà máy 100000 -20000 40000 OL22 = 0 - (-20.000) = 20.000 nhỏ (i=2) OL31 = 200.000 - 0 = 200.000 Không làm gì (i=3) 0 0 0 OL32 = 0 - 0 = 0 Xác suất của các 0.5 0.5 trạng thái Pj 11/26/2013 23 11/26/2013 24 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống 4
  5. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định Chương 2: Ra quyết định BẢNG THIỆT HẠI CƠ HỘI OLIJ THIỆT HẠI CƠ HỘI KỲ VỌNG EOL(I) Trạng thái j Thị trường tốt Thị trường xấu (Expected Opporturnity Loss) m Phương án i EOL(i)   P(Si ).OLij  Min Nhà máy lớn 0 180000 j1 Nhà máy nhỏ 100000 20000 Từ kết quả nêu trên: Không làm gì 200000 0 EOL (lớn) = 0.5 x 0 + 0 .5 x 180.000 = 90.000 Xác suất của các EOL (nhỏ) = 0.5x100.000 + 0.5 x 20.000 = 60.000 0.5 0.5 trạng thái EOL (không) = 0.5 x 200.000 + 0.5 x 0 = 100.000 11/26/2013 Bảng 2.3 25 11/26/2013 26 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định Chương 2: Ra quyết định Ra quyết định theo tiêu chuẩn Min EOL (i) Min EOL(i)=Min (90.000, 60.000, 100.000) = BÀI TẬP 60.000  Chọn phương án nhà máy nhỏ Dùng mô hình EMV và EOL để Ghi chú : Phương pháp Min EOL (i) và phương ra quyết định chọn phương pháp EVPI sẽ cho cùng kết quả. Thật ra, ta án cho số liệu sau. luôn có: EVPI = Min EOL(i) Có nên mua thông tin với giá Bản chất bài toán của Ông A là bài toán Max lợi 40000$ để biết chắc chắn thị nhuận. Đối với các bài toán Min ta sẽ hoán đổi Max thành Min trong khi tính toán. trường tốt hay xấu ? 11/26/2013 27 11/26/2013 28 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định Chương 2: Ra quyết định T/trường T/trường tốt (j=1) xấu (j=2) Phương án RA QUYẾT ĐỊNH Qui mô nhà máy lớn 250000 -150000 (i=1) TRONG ĐIỀU KIỆN Qui mô nhà máy nhỏ (i=2) 120000 -7000 KHÔNG CHẮC CHẮN Không làm gì (i=3) 0 0 Xác suất của các 0.4 0.6 trạng thái Pj 11/26/2013 29 11/26/2013 30 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống 5
  6. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định Chương 2: Ra quyết định RA QUYẾT ĐỊNH TRONG ĐIỀU KIỆN RA QUYẾT ĐỊNH TRONG ĐIỀU KIỆN KHÔNG CHẮC CHẮN KHÔNG CHẮC CHẮN Trong trường hợp này ta có thể dùng 1 Trong điều kiện không chắc chắn  trong 5 mô hình sau : ta không biết được xác suất của 1. Mô hình Maximax. sự xuất hiện của mỗi trạng thái 2. Maximin. hoặc các dữ kiện liên quan đến bài 3. Đồng đều ngẫu nhiên (Equally -Likely) toán không có sẵn. 4. Tiêu chuẩn hiện thực (criterion of readism) hoặc Mô hình Hurwiez (trung bình trọng số). 11/26/2013 31 5. Minimax. 11/26/2013 32 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định Chương 2: Ra quyết định MÔ HÌNH MAXIMAX SỐ LIỆU PHÂN TICH Tìm phương án i ứng với Max của max có nghĩa là tìm giá trị lớn nhất trong bảng quyết định Trạng thái Thị trường Max (Max Pij) Phương án Tốt Xấu i j Trong mô hình này ta tìm lợi nhuận tối đa có thể Nhà máy lớn 200000 -180000 có được bất chấp rủi ro, vì vậy tiêu chuẩn này còn được gọi là tiêu chuẩn lạc quan (optimistic Nhà máy nhỏ 100000 -20000 decision criterion) Không 0 0 Ví dụ : Từ bảng 2.1 ta có Max (Max Pij) = 200.000 i Ra quyết định  chọn phương án nhà máy lớn 33 11/26/2013 11/26/2013 Bảng 2.1 34 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định Chương 2: Ra quyết định MÔ HÌNH MAXIMIN MÔ HÌNH ĐỒNG ĐỀU NGẪU NHIÊN Chọn phương án i ứng với Max của Min Trong mô hình này, mọi trạng thái đều có xác suất xuất hiện bằng nhau. Tìm phương án i ứng với : Max ( Min Pij)  m  i j    Pij   Nghĩa là tìm Min trong hàng i, sau đó lấy Max Max( i )  j 1 những giá trị Min vừa tìm được. Cách làm So trang thai  này phản ánh tinh thần bi quan, còn gọi là     quyết định bi quan (pessimistic decision)   Ví dụ : Từ bảng 2.1 ta có Max (Min Pij) = 0 Nghĩa là tìm phương án làm cực đại giá trị trung i bình các lợi nhuận của từng phương án Ra quyết định  không làm gì cả 11/26/2013 35 11/26/2013 36 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống 6
  7. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định Chương 2: Ra quyết định Ví dụ :Từ bảng 2.1 ta có : MÔ HÌNH HURWIEZ - CÒN ĐƯỢC GỌI LÀ MÔ HÌNH Max ( 200.000 + (-180.0000) , 100.000 + (-20.000) , 0 + 0 ) TRUNG BÌNH CÓ TRỌNG SỐ (WEIGHTED i 2 2 2 AVARAGE) = Max ( 10.000 , 40.000 , 0 ) =40.000 Đây là mô hình dung hòa giữa tiêu chuẩn lạc quan và tiêu chuẩn bi quan. i Bằng cách chọn một hệ số  (0< 
  8. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định Chương 2: Ra quyết định BẢNG THIỆT HẠI CƠ HỘI OLIJ Trạng thái j Thị trường tốt Thị trường xấu Phương án i PHÂN TÍCH BIÊN SAI Nhà máy lớn 0 180000 Nhà máy nhỏ 100000 20000 Không làm gì 200000 0 Xác suất của các 0.5 0.5 trạng thái 11/26/2013 Bảng 2.3 43 11/26/2013 44 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định Chương 2: Ra quyết định Phân tích biên sai PTBS PHÂN TÍCH BIÊN SAI PTBS (Marginal analysis) (Marginal analysis) • Khi bài toán có số phương án tăng lên • Lợi nhuận biên sai (Marginal Profit - nhiều và mỗi phương án lại có nhiều MP) là lợi nhuận có được do ta bán trạng thái thì việc ra quyết định theo thêm được hay tồn trữ thêm được một các phương pháp trước đây sẽ trở nên đơn vị sản phẩm phức tạp phương pháp phân tích • Thiệt hại biên sai (Marginal Loss - ML) biên sai. là thiệt hại mà ta phải chịu khi không • Phân tích biên sai dựa trên lợi nhuận bán được thêm một đơn vị sản phẩm. biên sai và thiệt hại biên sai: 11/26/2013 45 11/26/2013 46 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định Chương 2: Ra quyết định Ví dụ: Giá mua một tờ báo là 1000đ, giá bán Trong PTBS người ta thường PTBS với phân phối xác suất rời rạc và PTBS với một tờ báo là 1200đ thì: phân phối chuẩn. • Lợi nhuận BS nếu bán được: MP = 1200 - PTBS với phân phối xác suất rời rạc (khi số 1000 = 200đ trạng thái và số phương án là một số nhỏ • Thiệt hại BS nếu không bán được : ML = và biết được xác suất xảy ra của mỗi 1000đ. trạng thái). PTBS với phân phối chuẩn (số trạng thái và số phương án là một số lớn và phân phối xác suất của các trạng thái là phân phối chuẩn). 11/26/2013 47 11/26/2013 48 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống 8
  9. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định Chương 2: Ra quyết định Thiệt hại biên sai kỳ vọng EML (Expected Marginal PHÂN TÍCH BIÊN SAI VỚI PHÂN PHỐI RỜI RẠC Loss) : Gọi p là xác suất để cho số cầu lớn hơn một số EML = (1 - p) x ML cung đã cho trước, ta có: Ta chỉ trữ thêm 1 đơn vị vào mức tồn kho nếu lợi p = P (số cầu > số cung cho trước) nhuận biên sai kỳ vọng lớn hơn thiệt hại biên Xác suất p này cũng chính là xác suất để bán sai kỳ vọng. thêm ít nhất 1 đơn vị kể từ số cung cho trước EMP  EML trở lên. Vậy : hay : p x MP  (1 - p) ML (1 - p) = P(số cầu < số cung cho trước) ML Lợi nhuận biên sai kỳ vọng EMP (Expected p ML  MP Marginal Profit) : EMP = p x MP Tóm lại, để trữ thêm một đơn vị sản phẩm thì xác suất p phải thỏa mãn điều kiện trên. 11/26/2013 49 11/26/2013 50 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định Chương 2: Ra quyết định Ví dụ: Một cửa hàng kinh doanh sữa tươi với giá Giải: mua một lọ sữa tươi là 4000đ và giá bán một lọ sữa tươi là 6000đ. Sau một ngày nếu không bán Bước 1: Xác định p được thì phải bỏ đi các lọ sữa vì sữa này không dùng được cho ngày hôm sau. Theo kinh Ta có: MP = 6000 - 4000 = 2000đ nghiệm, số lọ sữa bán ra được trong ngày 100 ngày trước đây được ghi nhận thức sau: ML = 4000đ Số lọ sữa bán ra 4 5 6 7 8 9 10 • p  ML /(ML + MP) hàng ngày • p  4000 /(4000 + 2000) Số ngày bán 5 15 15 20 25 10 10 p  66% được Cửa hàng nên đặt mua bao nhiêu lọ mỗi ngày ? 11/26/2013 51 11/26/2013 52 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định Chương 2: Ra quyết định Bước 2: Tìm xác suất để số lượng bán ra lớn Bước 3: Ra quyết định hơn hoặc bằng một số lượng đã cho trước. Số lọ sữa Số ngày Xác Xác suất được số lọ sữa bán Căn cứ vào kết quả tính toán của bảng bán (x) bán được suất ra hàng ngày lớn hơn hay trên, ra quyết định mỗi ngày cửa hàng bằng x (lọ) nên đặt mua 6 lọ sữa. 4 5 5% 100%  66% Vì: 5 15 15% 95%  66% 6 15 15% 80%  66% p = P (số lọ sữa bán ra hàng ngày  6) 7 20 20% 65% = 80% > 66% 8 25 25% 45% 9 10 10% 20% 10 10 10% 10% 11/26/2013 53 11/26/2013 54 PGS. Dr. Nguyễn Thống 100 1 PGS. Dr. Nguyễn Thống 9
  10. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định Chương 2: Ra quyết định PHÂN TÍCH BIÊN SAI VỚI PHÂN TÍCH BIÊN SAI VỚI PHÂN PHỐI CHUẨN PHÂN PHỐI CHUẨN • Mặc dù PTBS với phân phối rời rạc là • Trong PTBS với phân phối chuẩn, lượng một công cụ phân tích hữu hiệu so với cầu hay lượng hàng bán ra phải tuân bảng quyết định trong trường hợp có theo phân phối chuẩn, đây cũng là tình nhiều trạng thái hay nhiều phương án, huống thường gặp trong kinh doanh. nhưng khi số trạng thái hay số phương án lớn hơn 15 đến 20 thì phân tích biên sai với phân phối chuẩn. 11/26/2013 55 11/26/2013 56 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định Chương 2: Ra quyết định Các bước trong PTBS với phân phối chuẩn: Các bước trong PTBS với phân phối chuẩn: Bước 1: Xác định các tham số của lượng Bước 2: Xác định xác suất p, hàng bán ra, gồm có: • p  ML /(ML + MP) • Số trung bình  Bước 3: Từ xác suất p tra bảng phân phối • Độ lệch chuẩn  chuẩn ta có được giá trị Z với: • Lợi nhuận biên sai MP, thiệt hại biên sai X*  Z ML  Có Z,  và  ta tìm được X*(lượng hàng tối ưu). 11/26/2013 57 11/26/2013 58 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định Chương 2: Ra quyết định Giải : Ví dụ: Một người bán báo nhận thấy rằng số lượng báo bán ra hàng ngày tuân theo Bước 1: Xác định các tham số về lượng phân phối chuẩn với số trung bình là 50 báo bán ra: tờ và độ lệch chuẩn là 10 tờ. Số trung bình  = 50 Hãy xác định số lượng báo tối ưu mà người Độ lệch chuẩn  = 10 bán báo cần mua hàng ngày để bán. Biết Lợi nhuận biên sai MP = 10000 - 4000 = giá mua và giá bán một tờ báo lần lượt là 6000 4000đ và 10000đ. Thiệt hại biên sai ML = 4000 11/26/2013 59 11/26/2013 60 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống 10
  11. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định Chương 2: Ra quyết định Bước 2: Xác định xác suất p p  ML/(ML + MP) p  4000 /10000= 0.4 Bước 3 Với p = 0.4. Tra bảng phân phối chuẩn ta CÂY QUYẾT ĐỊNH & có Z = 0.25. THUYẾT LỢI ÍCH Từ X*  Z  Ta có X*=53 tờ 11/26/2013 61 11/26/2013 62 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định Chương 2: Ra quyết định NỘI DUNG CÂY QUYÊT ĐỊNH  Cây quyết định, Các quy ước: Nút quyết định:  Xác suất có điều kiện, Xuất phát ra các quyết định  Độ hữu ích. còn gọi là phương án. Nút trạng thái :  Xuất phát ra các trạng thái: 11/26/2013 63 11/26/2013 64 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định Chương 2: Ra quyết định  QUYẾT ĐỊNH hay còn gọi là Mọi trạng thái có thể trạng thái được vẽ bằng 1 đoạn nối từ NÚT QUYẾT ĐỊNH đến ứng với 1 quyết định NÚT TRẠNG THÁI. hay phương án thì  TRẠNG THÁI vẽ bằng 1 đoạn được vẽ tiếp theo sau nối từ NÚT TRẠNG THÁI đến p/án đó: bắt đầu từ 1 NÚT QUYẾT ĐỊNH hoặc đường xuất phát ra từ NÚT TRẠNG nút trạng thái. THÁI. 11/26/2013 65 11/26/2013 66 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống 11
  12. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định Chương 2: Ra quyết định Lấy lại ví dụ trước về ông Giám đốc CÁC BƯỚC CỦA VIỆC PHÂN A. Từ bảng quyết định 2.1  Cây TÍCH BÀI TOÁN THEO CÂY quyết định như sau: TT tốt QUYẾT ĐỊNH Gồm 5 bước: NM lớn 1 TT xấu Bước 1: Xác định vấn đề. TT tốt NM nhỏ Bước 2: Vẽ cây quyết định. 2 TT xấu Bước 3: Gán xác suất cho từng Không làm trạng thái. 11/26/2013 3 67 11/26/2013 68 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định Chương 2: Ra quyết định Bước 4: Ước lượng lợi nhuận (chi phí) Bước 1: Như đã nêu ở trước. cho một sự kết hợp giữa 1 p/án & 1 trạng thái. Bước 2: Vẽ cây quyết định Bước 5: Giải bằng p/p Max EMV(i)  tìm (xem trước). p/án (i) có giá trị kỳ vọng tính bằng tiền lớn nhất. Tính EMV tại mỗi nút được thực hiện từ PHẢI qua TRÁI theo các đường đến từng nút, rồi lấy tổng từ núy ấy. (Xem bài giải Ông Giám đốc A sau) 11/26/2013 69 11/26/2013 70 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định Chương 2: Ra quyết định Bước 3: Gán xác suất cho các Bước 4: Dùng giá trị số liệu ghi vào: loại thị trường. TT tốt (0,5) TT tốt (0,5) 200000 NM lớn 1 TT xấu (0.5) NM lớn 1 TT xấu (0.5) -180000 TT tốt (0.5) TT tốt (0.5) 100000 NM nhỏ NM nhỏ 2 TT xấu (0.5) 2 Không làm Không làm TT xấu (0.5) -20000 11/26/2013 3 71 11/26/2013 3 0 72 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống 12
  13. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định Chương 2: Ra quyết định Bước 5: Tính EMV tại các nút (i): Bước 5: Tính EMV tại các nút (i): EMV(1)=0.5x200000+0.5x(-180000) TT tốt (0,5) 10.000 =10000$ 200000 EMV(2)=0.5x100000+0.5x(-20000) NM lớn 1 TT xấu (0.5) -180000 =40000$ NM nhỏ 40.000 TT tốt (0.5) 100000 EMV(3) =0$ 2 Không làm TT xấu (0.5) -20000 0 11/26/2013 73 11/26/2013 3 0 74 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định Chương 2: Ra quyết định Kết luận: CÂY QUYẾT ĐỊNH CÓ NHIỀU Max EMV(i)  40.000$ NÚT QUYẾT ĐỊNH Trong trường hợp có nhiều p/án & Chọn p/án Nhà máy nhỏ. quyết định sau phụ thuộc kết quả trước  cây quyết định nhiều nút (có nhiều tầng quyết định).  trong trường hợp này Cây quyết định ưu điểm hơn Bản quyết định. 11/26/2013 75 11/26/2013 76 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định Chương 2: Ra quyết định XÁC SUẤT CÓ ĐIỀU KIỆN Xét lại ví dụ Ông A: Trước khi quyết định chọn nhà Pr(A  B)  Pr(B / A). Pr(A) máy (lớn, nhỏ) hay không làm  Pr(A / B). Pr(B)  Có nên thăm dò thị trường với Với Pr(A/B) chỉ xác suất xảy ra A khi B đã chi phí là 10,000$ để giúp ra xảy ra. quyết định.  Tính xác suất có điều kiện  11/26/2013 77 11/26/2013 78 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống 13
  14. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định Chương 2: Ra quyết định TÍNH XÁC SUẤT CÁC TRẠNG THÁI TÍNH XÁC SUẤT CÁC TRẠNG THÁI - Dùng định lý Bayes về xác suất có - Dùng định lý Bayes về xác suất có điều kiện: điều kiện: Pr(B / A ). Pr(A ) Pr(A i / B)  i i Pr(B / A i ). Pr(A i ) Pr(B / A i ). Pr(A i ) k Pr(A i / B)   k  Pr(B / A ). Pr(A ) i i  Pr(B / Ai ). Pr(Ai ) Pr(B) i 1 i 1 Với Pr(A/B) chỉ xác suất xảy ra A khi B Với Pr(A/B) chỉ xác suất xảy ra A khi B đã xảy ra. đã xảy ra. 11/26/2013 79 11/26/2013 80 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định Chương 2: Ra quyết định Trong ví dụ trên, để dễ theo dõi ta quy Kinh nghiệm các chuyên gia cho biết: ước:  nếu tất cả các sản phẩm có được TD  Thăm dò thị trường tốt thì 70% các cuộc thăm các cuộc thăm dò trường cho kết TT  Thị trường quả đúng. Nếu không thăm dò TT, dựa vào kinh  và 30% cho kết quả sai. nghiệm quá khứ giả sử ta có: Có nghĩa là: Pr(TT Tốt) = Pr(TT Xấu) =0.5 Pr(TD Tốt/TT Tốt) = 0.7 Pr(TD Xấu/TT Tốt) = 0.3 11/26/2013 81 11/26/2013 82 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định Chương 2: Ra quyết định Tổng hợp số liệu nói trên như sau: Kết quả TD Thị trường thật TT Tốt TT Xấu TÍNH XÁC SUẤT Tốt Pr(TD Tốt/TT Tốt) Pr(TD Tốt/TT Xấu) =0.7 =0.2 CÓ ĐIỀU KIỆN Xấu Pr(TD Xấu/TT Tốt) Pr(TD Xấu/TT Xấu) =0.3 =0.8 11/26/2013 83 11/26/2013 84 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống 14
  15. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định Chương 2: Ra quyết định Trên cơ sở này, xác suất các trạng thái Trên cơ sở này, xác suất các trạng thái như sau: như sau: Pr(TT Tot / TD Tot)  Pr(TT Xau / TD Tot)  Pr(TD Tot / TT Tot). Pr(TT Tot) Pr(TD Tot / TT Tot). Pr(TT Tot)  Pr(TD Tot / TT Xau). Pr(TT Xau) 0.2x 0.5 0.10    0.22 0.7 x 0.5  0.2x 0.5 0.45 0.7 x 0.5 0.35    0.78 0.7 x 0.5  0.2x 0.5 0.45 11/26/2013 85 11/26/2013 86 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định Chương 2: Ra quyết định Trên cơ sở này, xác suất các trạng thái Trên cơ sở này, xác suất các trạng thái như sau: như sau: Pr(TT Tot / TD Xau)  Pr(TT Xau / TD Xau)  Pr(TD Xau / TT Tot). Pr(TT Tot) Pr(TD Xau / TT Tot). Pr(TT Tot)  Pr(TD Xau / TT Xau). Pr(TT Xau) 0.8x 0.5 0.40    0.73 0.3x 0.5  0.8x 0.5 0.55 0.3x 0.5 0.15    0.27 0.3x 0.5  0.8x 0.5 0.55 11/26/2013 87 11/26/2013 88 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định Chương 2: Ra quyết định Trên cơ sở này, xác suất các trạng thái Trên cơ sở này, xác suất các trạng thái như sau: như sau: Pr(TD Tot)  Pr(TD Tot / TT Tot) * Pr(TT Tot) Pr(TD Xau)  Pr(TD Xau / TT Tot) * Pr(TT Tot)  Pr(TD Tot / TT Xau) * Pr(TT Xau)  0.45  Pr(TD Xau / TT Xau) * Pr(TT Xau)  0.55  Xem sơ đồ cây ở sau với các kết quả xác suất tương ứng. 11/26/2013 89 11/26/2013 90 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống 15
  16. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định Chương 2: Ra quyết định CHÚ Ý Các giá trị tính toán của các GIÁ TRỊ TÍNH TOÁN CÁC trạng thái ứng với trường TRẠNG THÁI hợp thăm dò thị trường lấy từ bảng số liệu ban đầu (xem sau) và TRỪ bớt chi phí thăm dò thị trường (10000$). 11/26/2013 91 11/26/2013 92 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định Chương 2: Ra quyết định VÍ DỤ BẢNG SỐ LIỆU BAN ĐẦU (lấy ở trước) 190000$ = 200000$ - 10000$ 10.000 TT tốt (0,5) 200000 -190000$ =-180000$ - 10000$ NM lớn 1 TT xấu (0.5) -180000 90000$ = 100000$ - 10000$ -30000$ =-20000$ - 10000$ NM nhỏ 40.000 TT tốt (0.5) 100000 2 …………………………………. Không làm TT xấu (0.5) -20000 0 11/26/2013 93 11/26/2013 3 0 94 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định Chương 2: Ra quyết định TT tốt (0,78) Thăm dò TT tốt (0,27) 190000 0.55 Nhỏ 90000 1 2 -190000 Thăm 5 -30000 Thăm Lớn TT xấu (0.22) TT xấu (0.73) dò tốt dò xấu Không TT tốt (0,78) TT tốt (0,5)-10000 Thăm dò Nhỏ 90000 200000 1 0.45 3 TT xấu (0.22) Không thăm dò 6 -30000 TT xấu (0.5) Thăm Lớn Không -10000 -180000 dò xấu 0.55 TT tốt (0.27) TT tốt (0.5) 190000 Nhỏ 100000 Không thăm dò Lớn 4 7 TT xấu (0.73) TT xấu (0.5) 11/26/2013 95 11/26/2013 Không -20000 96 PGS. Dr. Nguyễn Thống -190000 PGS. Dr. Nguyễn Thống 0 16
  17. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định Chương 2: Ra quyết định TÍNH EMV(I) TẠI MỖI NÚT I KẾT LUẬN 1. Trường hợp kết quả thăm dò cho TT tốt:  Trường hợp kết quả thăm dò EMV(2) =EMV(NM lớn/TD tốt) thị trường cho kết quả TỐT  =0.78*190000+0.22(-190000) = 106400$ chọn p/a NM lớn vì EMV(2) EMV(3) =EMV(NM nhỏ/TD tốt) =EMV Max =0.78*90000+0.22(-30000) =63500$ EMV(0) =-10000$ 11/26/2013 97 11/26/2013 98 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định Chương 2: Ra quyết định TÍNH EMV(I) TẠI MỖI NÚT I TÍNH EMV(I) TẠI MỖI NÚT I 2. Trường hợp kết quả thăm dò cho TT xấu: 3. Nếu CÓ TD thị trường: EMV(4) =0.27x190000+0.73(-190000) EMV(1) =0.45x106400+0.55x2400 =49200$ = -87400$ 4. Nếu KHÔNG TD thị trường: EMV(5) =0.27x90000+0.73x(-30000) EMV(6) =0.5x200000+0.5x(-180000) =10000$ =-10000$ EMV(7) =0.5x100000+0.5x(-20000)=40000$ EMV(0) =-10000$ EMV(0) =0  Kết luận: Nếu thăm dò TT xấu  chọn p/a KẾT LUẬN: Nếu KHÔNG TD thị trường – chọn NM nhỏ vì EMV(5) =EMV max p/a NM nhỏ vì EMV(7) =EMV Max 11/26/2013 99 11/26/2013 100 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định Chương 2: Ra quyết định 106400$ SO SÁNH 2 PHƯƠNG ÁN TẠI 106400$ 2 NÚT QUYẾT ĐỊNH ĐẦU TIÊN 1 63500$ 3 EMV(TD) =49200$ -10000$ EMV( Không TD) =40000$ 4 -87000$ 49200$ 2400$ KẾT LUẬN CHUNG:  Chọn phương án thăm dò 2400$ 5  Nếu kết quả TD thấy: 40000$ -10000$ - TT Tốt  chọn p/a NM lớn 6 10000$ - TT Xấu  chọn p/a NM nhỏ 40000$ 7 (xem sơ đồ sau) 11/26/2013 PGS. Dr. Nguyễn Thống 101 11/26/2013 PGS. Dr. Nguyễn Thống 0$ 102 17
  18. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định Chương 2: Ra quyết định GIÁ TRỊ KỲ VỌNG CỦA THÔNG TIN MẪU EMV(Thăm dò thị trường nhưng không (EVSI, Expected Value of Sample mất tiền) = EMV(Thăm dò thị trường CÓ Information) mất tiền) + Tiền thăm dò = Vấn đề: Có nên thăm dò thị trường với giá 49200$+10000$=59200$ 10000$ ? EVSI =59200$ - 40000$ = 19200$ EVSI =EMV(Thăm dò thị trường nhưng KẾT LUẬN: không mất tiền) – EMV(không thăm dò) Nên thăm dò thị trường vì tiền thăm dò 10000$ < 19200$  Giá tối đa mà Ông A phải trã khi thăm dò. 11/26/2013 103 11/26/2013 104 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định HẾT CHƯƠNG 11/26/2013 105 PGS. Dr. Nguyễn Thống 18
nguon tai.lieu . vn