ПРИЛОЖЕНИЕ 1. Метод « Дерево решений» (Decision Tree)

Метод «Дерево решений» (Decision Tree)

Дерево решений – это древовидная диограмма, т.е. структура позволяющая проанализировать различные варианты воздействий или принятий решений на конечный результат, например возникновение риска с тяжелыми последствиями.

Рисунок 1 – Пример изображения «Дерева решений»

Метод «Дерево решений» применим и при индивидуальном, и при групповом принятии решений. Он используется для разрешения сложных проблем, при анализе развития рисков, которые характеризуются большой неопределенностью и требуют точной последовательности решений. Данный метод использует модель разветвляющегося по каким-либо условиям процесса. Диограмма представляет собой графическое изображение связей основных и последующих вариантов (рис. 1). В ней приводятся сведения о наименованиях управленческих решений, основных предполагаемых результатах каждого решения и ожидаемой эффективности. Таким образом, данный метод используют тогда, когда результат одного решения заставляет принять нас следующее; это принятое решение, в свою очередь, влияет на принятие третьего, четвертого и т.д., вплоть до достижения приемлемого результата.

Данный метод хорошо сочетается с экспертным методом и методом «Могового штурма», т. к. ряд этапов требует оценки результатов специалистами. Построение дерева решений дает возможность провести анализ рисков по каждой альтернативе при условии, что все соответствующие решения уже имеют количественное выражение.

Основные правила построения «Дерева решений»:

1. «Дерево решений» располагаются слева направо.

2. Основные структурные элементы «Дерева решений» – «узлы» и «ветви».

3. «Ветви» обозначают возможные альтернативные решения, которые могут быть приняты, и возможные исходы, возникающие в результате этих решений.

4. «Узлы» обозначают места, где принимается решение, круглые – появление исходов. Разграничение этих «узлов» необходимо, т. к. принимающий решение может влиять только на выбор решения, а относительно появления исходов может лишь вычислять вероятность их появления.

5. Когда все решения и их исходы указаны на «дереве», просчитывают каждый из вариантов и в конце проставляют его денежный доход или иной показатель, который выбран в качестве целевого. Все расходы (затраты), вызванные решением, проставляют на соответствующей «ветви».

6. Необходимо иметь в виду, что в бизнесе часто возникают ситуации, в которых экспериментальных данных нет, а значит, определение вероятности какого-либо события носит субъективный характер.

7. Требования в области теории вероятностей для правильного использования метода «Дерева решений» сводятся только к знанию того, что вероятность возникновения всех благоприятных и неблагоприятных исходов равны единице.

Алгоритм построения «Дерева решений»:

· Этап 1 – Построим «Дерево», как показано на (рис. 1). Для этого в квадрат помещаем решение (проблему) которое надо принять. От квадрата слева направо располагаем «ветви» – вероятности, т.е. варианты возможных решений и исходы (результат) данных решений.

· Этап 2 – Используя имеющиеся данные, вычислим вероятность каждого исхода.

· Этап 3 – Проставляем слева направо, денежные исходы каждого из «узлов», используя конечные результаты, вычисленные ранее. Любые встречающиеся расходы вычитаем из ожидаемых доходов. Таким образом, просчитываем все «дерево», опираясь на ранее полученные результаты.

· Этап 4 – После того как пройдены квадраты «решений», выбираем «ветвь», ведущую к наиболее (из возможных при данном решении) ожидаемому доходу. Другую «ветвь» зачеркиваем, а ожидаемый доход проставляем над квадратом решения.

ПРИМЕР РАСЧЕТА «ДЕРЕВА РЕШЕНИЙ» (к рисунку 1):

С целью расширения производственных мощностей перед предприятием стоит дилема: строить новый завод или модернизировать действующий. С этой цель просчитываются маркенговые риски по сбыту продукции.

ДАНО:

- Затраты на строительство нового завода – 120 млн. долл.;

-Модернизация существующего завода – 50 млн. долл.;

-Предварительные данные на спрос продукции при строительстве нового завода:

а) значительный 200млн. долл.– вероятность 65%;

б) незначительный 90 млн. долл. – вероятность 35%.

Предварительные данные на спрос продукции при модернизации старого завода:

а) значительный 120 млн. долл.– вероятность 65%;

б) незначительный 60 млн. долл – вероятность 35%.

1.Расчитаем стоимость решения – строить новый завод (1 вариант).

1.1 Определим ожидаемый доход от реализации данного решения:

Ожидаемый доход =(Доход_{значительный спрос}*коэффициент_{значительного спроса}) + (Доход_{незначительный спрос}*коэффициент_{незначительного спроса})

Ожидаемый доход = (200* 0,65)+ (90*0,35) = 130+31,5 = 161,5 млн. долл.

1.2 Определим ожидаемую чистую стоимость данного решения (EMV):

Ожидаемая чистая стоимость EMV = Ожидаемый доход – Стоимость решения

EMV =161,5 – 120 = 41,5 млн. долл.

2.Расчитаем стоимотсть решения – модернизировать существующий завод (2 вариант).

2.1 Определим ожидаемый доход от реализации данного решения:

Ожидаемый доход =(120* 0,65) + (60* 0,35) = 78 + 21 = 99 млн. долл.

2.2Определим ожидаемую чистую стоимость данного решения (EMV):

EMV =99 – 50 = 49 млн. долл.

Ответ: построение дерева решений показало, что предпочтительным является вариант модернизации существующего завода

Дата добавления: 2015-07-26