managerial decision modeling with spreadsheetsbencha/887310/ch08decision theory.pdf · types of...
TRANSCRIPT
Decision Model
Introduction
• ตวแบบการตดสนใจ(Decision Model) เปนวธการทางวทยาศาสตรอยางหนงทน ามาใชชวยในการตดสนใจ โดยอาศยรปแบบทางคณตศาสตรมาชวยอธบายถงสภาพของปญหาทตองตดสนใจ แสดงทางเลอก ตลอดจนผลของทางเลอกนนๆ
• การตดสนใจทดจะตองมลกษณะ ดงน:
– อยบนพนฐานของตรรกศาสตร(Logic)
– ตดสนใจโดยพจารณาจากทางเลอกทงหมดทเปนไปได – พจารณาขอมลทงหมดทมเกยวกบเหตการณทจะเกดขนไดในอนาคต – น าตวแบบในการตดสนใจมาประยกตใช
3
ลกษณะการแสดงขอมล •เมทรกซการตดสนใจ(Decision matrix)
แถวนอน(i) แสดงทางเลอกตางๆทมอย แถวตง(j)แสดงถงเหตการณตางๆทจะเกดขนหลงจากทมการตดสนใจแลว
ผลตอบแทนของทางเลอกท i เมอเกดเหตการณ j จะแสดงดวยคา Cij
•แขนงการตดสนใจ(Decision tree) แสดงจดทตองมการตดสนใจ แสดงการเกดเหตการณตางๆ แสดงทางเลอกในการตดสนใจและเหตการณทจะเกดขนหลงการเลอกทางเลอกนนๆ
เหตการณ
ทางเลอก
1 2... n
1 C11 C12 C1n
2… C21 C22 C2n
m Cm1 Cm2 Cmn
C11
C12
C21
C22
ขนตอนในการตดสนใจ
1. ก าหนดปญหาทตองการตดสนใจใหชดเจน
2. ก าหนดทางเลอก
3. ระบเหตการณทจะเกดขนในอนาคต(State of Nature)
4. ค านวณผลตอบแทน(Payoff)ของแตละทางเลอก
5. ตดสนใจเลอกทางเลอกทตองการ
Types Of Decision Making Environments
Type 1: การตดสนใจภายใตสภาวะความแนนอน ในสภาวการณนผตดสนใจจะทราบแนนอนวาจะเกดเหตการณใด และจากขอมลผลตอบแทนของแตละทางเลอกทมอยแลว การตดสนใจจะท าไดงาย
Type 2: การตดสนใจภายใตสภาวะความเสยง หมายถงการทผตดสนใจไมทราบแนชดวาเหตการณใดจะเกดขน แตสามารถทราบโอกาสหรอความนาจะเปน(Probability)ทจะเกดเหตการณเหลานนได โดยอาศยขอมลในอดต ประสบการณ หรอวจารณญาณของผตดสนใจ
Type 3: การตดสนใจภายใตสภาวะความไมแนนอน หมายถงผตดสนใจไมสามารถทราบไดวาเหตการณใดจะเกดขนภายหลงจากทตดสนใจแลว และไมอาจก าหนดหรอประมาณคาความนาจะเปนในการเกดเหตการณเหลานนไดเลย
6
การตดสนใจภายใตสภาวะความแนนอน
• ถาผตดสนใจทราบแนนอนวาจะเกดเหตการณใดแน กจะสามารถเลอกทางเลอกทใหก าไรสงสดไดทนท อยางไรกตามการตดสนใจภายใตความแนนอนไมเกดขนบอยนก สวนใหญมความไมแนนอนหรอความเสยงเขามาเกยวของดวยเสมอ
ทางเลอก ก าไร(ลานบาท)
ขายบตรหมด ขายบตรได 50%
โครงการขนาดเลก 8 4
โครงการขนาดกลาง 15 12*
โครงการขนาดใหญ 25* 10
7
วเคราะห
ตวแบบตดสนใจ
ภายใต
สภาวะความเสยง
8
สภาวะเสยง ( ตอ )
1. วเคราะหขอมลเหตการณทเกดขน
ตวแบบตดสนใจภายใตสภาวะเสยง
เหตการณความตองการดอกกหลาบของลกคา( ดอก )
จ านวนวนทขายได ( วน )
1,000 181,100 361,200 271,300 9รวม 90
9
ตวแบบตดสนใจภายใตสภาวะเสยง สภาวะเสยง ( ตอ )
2. ค านวณหาคาความนาจะเปนการเกดขนเหตการณ
3. แจกแจงทางเลอกและเหตการณทงหมดทเปนไปได
เหตการณความตองการดอกกหลาบของลกคา( ดอก )
จ านวนวนทขายได ( วน ) ความนาจะเปนการเกดเหตการณ
1,000 18 18 / 90 = 0.21,100 36 36 / 90 = 0.41,200 27 27 / 90 = 0.31,300 9 9 / 90 = 0.1รวม 90 1.0
10
สภาวะเสยง ( ตอ )
4. ถาขายดอกไมราคาดอกละ 8 บาท ตนทนดอกละ 3 บาท จะค านวณผลตอบแทน
ก าไรระบลงตารางไดจากสตร ก าไร = ( จ านวนดอกทขายได X ราคาขายตอดอก ) -
( จ านวนดอกทขายได X ตนทนตอดอก )
ตวแบบตดสนใจภายใตสภาวะเสยง
11
สภาวะเสยง ( ตอ )
5. ค านวณคาคาดคะเนของผลตอบแทน(Expected Monetary Value ; EMV หรอ EV)
จากสตร คาคาดคะเนผลตอบแทน = ผลตอบแทน Xความนาจะเปนการเกดเหตการณ
ดงนนจากตารางจะไดวา คา Max EV = 5,360 บาท (คาคาดคะเนของก าไรทมากทสด)
ตวแบบตดสนใจภายใตสภาวะเสยง
12
ตวแบบตดสนใจภายใตสภาวะเสยง สภาวะเสยง ( ตอ )
6. ค านวณคาคาดคะเนของผลตอบแทนเมอมขาวสารสมบรณ หรอ Expected Profit
with Perfect Information (EPPI) = 1,000 + 2,200 + 1,800 + 650 = 5,650 บาท
13
สภาวะเสยง ( ตอ )
7. ค านวณมลคาของขาวสารทสมบรณหรอทเรยกวาคาคาดคะเนของขาวสารทสมบรณ (Expected Value of Perfect Information : EVPI) ไดจากสตร EVPI = EPPI - Max EV = 5,650 - 5,360 = 290 8. อกกรณสามารถ ค านวณหาคา EVPI จากสตร EVPI = Min EOL โดยท Min EOL คอ คาเสยโอกาสคาดคะเนนอยทสด หรอ Expected Opportunity Loss สามารถหาคา EOL ไดดงน
ตวแบบตดสนใจภายใตสภาวะเสยง
14
สภาวะเสยง ( ตอ )
8. EOL ( ตอ ) ค านวณคาเสยโอกาสของแตละทางเลอก เมอเกดเหตการณตางๆกน
โดยพจารณาเลอกผลตอบแทนมากทสดจากทางเลอกทงหมดภายใตเหตการณหนงๆ
เปนตวตง ลบออกดวยผลตอบแทนของแตละทางเลอกนน
ตวแบบตดสนใจภายใตสภาวะเสยง
15
ตวแบบตดสนใจภายใตสภาวะเสยง สภาวะเสยง ( ตอ )
8. EOL ( ตอ ) ระบคาเสยโอกาสทงหมด ดงน
16
สภาวะเสยง ( ตอ )
8. EOL ( ตอ ) ระบคา EOL ลงตาราง จากสตร คาเสยโอกาสคาดคะเน = คาเสยโอกาสทเราสนใจ X ความนาจะเปนเกดเหตการณ
ตวแบบตดสนใจภายใตสภาวะเสยง
17
ตวแบบตดสนใจภายใตสภาวะเสยง สภาวะเสยง ( ตอ )
9. สรปคา EVPI = Min EOL
โดยท Min EOL มคาเทากบ 290 บาท
ดงนน
EVPI = Min EOL
= EPPI - Max EV
18
Thompson Lumber Company
Step 1. ก าหนดปญหา: ควรขยายสายการผลตโดยการผลตและท าการตลาดสนคาตวใหม “backyard storage sheds” หรอไม
Step 2. ก าหนดทางเลอก : (1) สรางโรงงานขนาดใหญเพอผลตสนคาใหม
(2) สรางโรงงานขนาดเลกเพอผลตสนคาใหม หรอ (3) ไมสรางโรงงานใหม
Step 3. ระบเหตการณทจะเกดขนในอนาคตของทางเลอกตางๆ
19
Thompson Lumber Company
Step 4. ค านวณผลตอบแทนทจะไดรบจากแตละทางเลอก โดยมวตถประสงคเพอใหเกดก าไรสงสด
Step 5. เลอกตวแบบทจะน ามาใชในการตดสนใจ ส าหรบปญหาน ก าหนดคาผลตอบแทนทจะไดรบในแตละทางเลอกภายใต
เหตการณตางๆดงน
20
• การค านวณหาคาคาดคะเนของผลตอบแทน(EMV) ท าไดดงตาราง • ก าหนดใหความนาจะเปนทตลาดจะชอบ/ไมชอบสนคาใหมเทากน
• ดงนนแตละเหตการณมความนาจะเปนเทากบ 0.50 • ในการใชเกณฑคาคาดคะเน จะเลอกทางเลอกทมคาคาดคะเนของผลตอบแทน(EMV)สงทสด
ในตวอยางนไดแก การเลอกสรางโรงงานขนาดเลก ซงมคา EMV สงทสด คอ $40,000
Expected Monetary Value (EMV) Decision Thompson Lumber Company
21
Expected Opportunity Loss (EOL) Decision
• การค านวณหาคาเสยโอกาสทคาดคะเนของคาเสยโอกาส(EOL) ท าไดดงตาราง
• ในการใชเกณฑคาเสยโอกาส จะเลอกทางเลอกทมคาคาดคะเนของคาเสยโอกาส(EOL)ต าทสด ในตวอยางนไดแก การเลอกสรางโรงงานขนาดเลก ซงมคา EOL ต าทสด คอ $60,000
• ขอสงเกต ไมวาผตดสนใจจะใชเกณฑคาคาดคะเนของผลตอบแทน(EMV)สงสด หรอเกณฑคาคาดคะเนของคาเสยโอกาส(EOL)ต าสด จะไดผลการตดสนใจทเหมอนกนเสมอ
Thompson Lumber Company
22
EV with PI and EVPI
ผลลพธทดทสดภายใตเหตการณ “ตลาดพอใจสนคา" คอ “สรางโรงงานขนาดใหญ" โดยใหผลตอบแทน $200,000
ผลลพธทดทสดภายใตเหตการณ " ตลาดไมพอใจสนคา " คอ " ไมสรางโรงงาน" โดยใหผลตอบแทน $0
สามารถค านวณคาคาดคะเนเมอมขาวสารสมบรณได ดงน
คาคาดคะเนของผลตอบแทนเมอมขาวสารสมบรณ(EPPI)
= ($200,000)(0.50) + ($0)(0.50) = $ 100,000
หากผตดสนใจมขาวสารสมบรณ จะไดผลตอบแทนเฉลยเทากบ $100,000
และคาผลก าไรคาดคะเน(EMV) หรอทเราเรยกวาคาคาดคะเนเมอไมมขาวสารทสมบรณทมคามากทสด มคาเทากบ $40,000 จงสามารถค านวณคา EVPI ได ดงน
EVPI = EPPI - maximum EMV = $100,000 - $40,000
= $60,000
23
Using Excel to Solve Decision Making Problems
Under Risk Formulas View
24
Using Excel to Solve Decision Making Problems
Under Risk Formulas View
25
วเคราะห
ตวแบบตดสนใจ
ภายใต
สภาวะไมแนนอน
26
ตวแบบตดสนใจภายใตสภาวะไมแนนอน สภาวะไมแนนอน ( ตอ )
1. เกณฑตดสนใจประเภทผลไดอยางมาก ( Maximax )
มสมมตฐานในดานด โดยเปรยบเทยบก าไรสงสดของแตละทางเลอก และเลอก
ทางเลอกทใหก าไรสงทสด ทางเลอก เหตการณความตองการตลาด
สง ปานกลาง ต า ไมมผลลพธ
เกณฑ Maximaxขยายโรงงาน 50 25 -25 -45 50สรางโรงงาน** 70 30 -40 -80 70**
จางบรษทอน 30 15 -1 -10 30
27
สภาวะไมแนนอน ( ตอ )
2. เกณฑตดสนใจประเภทผลไดอยางต า ( Maximin )
เปนเกณฑของผ ทมความระมดระวง โดยพจารณาคาก าไรต าสดของแตละทางเลอก
แลวเลอกทางทใหก าไรสงสด
ตวแบบตดสนใจภายใตสภาวะไมแนนอน
ทางเลอก เหตการณความตองการตลาด สง ปานกลาง ต า ไมม
ผลลพธเกณฑ Maximin
ขยายโรงงาน 50 25 -25 -45 -45สรางโรงงาน 70 30 -40 -80 -80
จางบรษทอน** 30 15 -1 -10 -10**
28
สภาวะไมแนนอน ( ตอ )
3. เกณฑตดสนใจประเภทผลเสยอยางสงของคาเสยโอกาส
( Minimax Regret ) โดยพจารณาตารางแสดงผลตอบแทนเดม
ตวแบบตดสนใจภายใตสภาวะไมแนนอน
เหตการณความตองการตลาดทางเลอกบรษท
สง ปานกลาง ต า ไมม
ขยายโรงงาน 50 25 -25 -45สรางโรงงาน 70 30 -40 -80จางบรษทอน 30 15 -1 -10
29
ตวแบบตดสนใจภายใตสภาวะไมแนนอน สภาวะไมแนนอน ( ตอ )
3. Minimax Regret ( ตอ ) ค านวณคาเสยโอกาสของแตละ
เหตการณ ทางเลอก เหตการณความตองการตลาด
สง ปานกลาง ต า ไมมขยายโรงงาน 70 – 50 = 20 30 - 25 = 5 -1 – ( -25 ) = 24 -10 – ( -45 ) = 35สรางโรงงาน 70 – 70 = 0 30 – 30 = 0 -1 – ( -40 ) = 39 -10 – ( -80 ) = 70จางบรษทอน 70 – 30 = 40 30 – 15 = 15 -1 – ( -1 ) = 0 -10 – ( -10 ) = 0
30
ตวแบบตดสนใจภายใตสภาวะไมแนนอน สภาวะไมแนนอน ( ตอ )
3. Minimax Regret ( ตอ ) พจารณาคาเสยโอกาสสงทสดของแตละ
ทางเลอก แลวเลอกทางเลอกทมคาเสยโอกาสต าทสด ทางเลอก เหตการณความตองการตลาด
สง ปานกลาง ต า ไมม
ผลลพธเกณฑ Minimax
Regretขยายโรงงาน** 20 5 24 35 35**
สรางโรงงาน 0 0 39 70 70จางบรษทอน 40 15 0 0 40
31
สภาวะไมแนนอน ( ตอ )
4. เกณฑตดสนใจประเภทแบงเทากน หรอ
Equally Likely หรอ Laplace ค านวณหาผลตอบแทนเฉลย แลวใช
เกณฑผลตอบแทนเฉลยสงสด
ตวแบบตดสนใจภายใตสภาวะไมแนนอน
ทางเลอก เหตการณความตองการตลาด
สง ปานกลาง ต า ไมม
ผลลพธเกณฑ Laplace
ขยายโรงงาน 50 25 -25 -45 1.25สรางโรงงาน 70 30 -40 -80 -5
จางบรษทอน** 30 15 -1 -10 8.5**
(50+25-25-45)/4
32
ตวแบบตดสนใจภายใตสภาวะไมแนนอน สภาวะไมแนนอน ( ตอ )
5. เกณฑตดสนใจประเภทหลกการความเปนจรง หรอ
Criterion of Realism หรอ Hervictz ผตดสนใจก าหนดระดบการเลงผลเลศดวยคา ถา อยใกล 0 แสดงวาผตดสนใจมแนวคดไปทางวธ Maximin
ถา อยใกล 1 แสดงวาผตดสนใจมแนวคดไปทางวธ Maximax
ผลตอบแทนเฉลยถวงน าหนก = ผลตอบแทนสงสด)+1-)ผลตอบแทนต าสด)
ทางเลอก เหตการณความตองการตลาด
สง ปานกลาง ต า ไมม
ผลลพธเกณฑ Hervictz
ขยายโรงงาน 50 25 -25 -45 18.5สรางโรงงาน** 70 30 -40 -80 25**
จางบรษทอน 30 15 -1 -10 19
21.5
25*
18 = 0.7
(0.7)*(50)+(0.3)*(-45)
33
Maximax Criterion
• Maximax criterion selects alternative that maximizes
maximum payoff over all alternatives.
• First alternative, "construct a large plant”, $200,000 payoff is
maximum of maximum payoffs for each decision alternative.
Thompson Lumber Company
34
Maximin Criterion
• Maximin criterion finds alternative maximizes minimum
payoff over all alternatives.
• First locate minimum payoff for each alternative, and select
alternative with maximum number.
Thompson Lumber Company
35
Minimax Regret Criterion
• Table illustrates computations and shows complete
opportunity loss table.
Thompson Lumber Company
36
Minimax Regret Criterion
• Once opportunity loss table has been constructed, locate
maximum opportunity loss within each alternative.
• Pick alternative with minimum number.
• Minimax regret choice is second alternative, "construct a
small plant." Regret of $100,000 is minimum of maximum
regrets over all alternatives.
Thompson Lumber Company
37
Equally Likely (Laplace) Criterion
• Equally likely criterion finds decision alternative with highest
average payoff.
• Calculate average payoff for every alternative.
• Pick alternative with maximum average payoff.
Thompson Lumber Company
38
Criterion of Realism (Hurwicz)
• Coefficient of realism =0.80.
• $124,000 = (0.80)($200,000) + (0.20)(- $180,000).
•
Thompson Lumber Company
39
Using Excel to Solve Decision Making
Problems Under Uncertainty Formulas
40
Using Excel to Solve Decision Making
Problems Under Uncertainty Solutions
41
วเคราะห
ตวแบบตดสนใจ
ดวย
แขนงตดสนใจ
42
แขนงตดสนใจ สวนประกอบแขนงตดสนใจ
1. จดเรมตน
2. จดสนสดหรอปลายแขนง
3. ผลตอบแทนทปลายแขนง
4. จดเชอมทเปนจดตดสนใจ
5. จดเชอมทเปนเหตการณ
6. เสนเชอมระหวางจดเชอม
43
ขนตอนค านวณแขนงตดสนใจ
1. เปลยนตารางแสดงผลตอบแทนเปนแขนงตดสนใจ
แขนงตดสนใจ
เหตการณความตองการตลาดทางเลอกบรษท
สง ปานกลาง ต า
ขยายโรงงาน 50 25 -25สรางโรงงาน 70 30 -40จางบรษทอน 30 15 -1
44
แขนงตดสนใจ ขนตอนแขนงตดสนใจ ( ตอ )
2. แจกแจงทางเลอกและเหตการณทเปนไปไดทงหมด
จากตารางแสดงผลตอบแทนดงกลาว
ขยายโรงงาน
สรางโรงงาน
จางบรษทอน
1
2
3
4
45
ขนตอนแขนงตดสนใจ ( ตอ )
3. ลากเสนเชอมเหตการณไปยงผลตอบแทนปลายแขนง
หมายเหต : คาทอยในวงเลบ คอ คาความนาจะเปนการเกดของเหตการณ
ผลตอบแทน ( ลานบาท ) ความตองการตลาดอตราสง ( 0.3 ) 50 ขยายโรงงาน ความตองการตลาดอตราปานกลาง ( 0.4 ) 25
ความตองการตลาดอตราต า ( 0.3 ) -25
สรางโรงงาน ความตองการตลาดอตราสง ( 0.3 ) 70 ความตองการตลาดอตราปานกลาง ( 0.4 ) 30 ความตองการตลาดอตราต า ( 0.3 ) -40
จางบรษทอน ความตองการตลาดอตราสง ( 0.3 ) -25 ความตองการตลาดอตราปานกลาง ( 0.4 ) -40
ความตองการตลาดอตราต า ( 0.3 ) -1
1
2
3
4
แขนงตดสนใจ
46
ขนตอนแขนงตดสนใจ ( ตอ )
4. เลอกทางเลอกตดสนใจทดทสด โดยพจารณาทางเลอกทมมลคาการตดสนใจสง
ทสด กลาวคอ
ผลตอบแทนคาดหวงขยายโรงงาน = ( 0.3 X 50 ) + ( 0.4 X 25 ) + ( 0.3 X –25 ) = 17.5 ลานบาท ผลตอบแทนคาดหวงสรางโรงงาน = ( 0.3 X 70 ) + ( 0.4 X 30 ) + ( 0.3 X –40 ) = 21 ลานบาท ผลตอบแทนคาดหวงจางบรษทอน = ( 0.3 X -25 ) + ( 0.4 X -40 ) + ( 0.3 X –1 ) = -23.8 ลานบาท สรปไดวา ผลตอบแทนคาดหวงของทางเลอกสรางโรงงานมคามากทสดเทากบ 21 ลานบาท ดงนนทางเลอกดงกลาวจงเปนทางเลอกทดทสดนนเอง
แขนงตดสนใจ
47
Decision Tree
• Tree usually begins with decision node.
• Decision is determine whether to construct large plant, small
plant, or no plant.
• Once decision is made, one of two possible states of nature
(favorable or unfavorable market) will occur.
Thompson Lumber Company
48
Folding Back a Decision Tree
• In folding back decision tree, use following two rules:
– At each state of nature (or chance) node, compute expected
value using probabilities of all possible outcomes at that
node and payoffs associated with outcomes.
– At each decision node, select alternative that yields better
expected value or payoff.
Thompson Lumber Company
49
Reduced Decision Tree
• Using rule for decision nodes, select alternative with highest
EMV.
• Corresponds to alternative to build small plant.
• Resulting EMV is $40,000.
Thompson Lumber Company
50
Using TREEPLAN To Solve
Decision Tree Problems With Excel
• Use TreePlan, an add-in for Excel, to set up and
solve decision tree problems.
• Creating a Decision Tree Using TreePlan
– Once TreePlan is installed and loaded, follow
these steps to set up and solve decision tree
problem.
1. Starting TreePlan.
• Start Excel and open blank worksheet.
• Place cursor in any blank cell (say, cell A1).
• Select Tools|Decision Tree from Excel’s main menu.
51
Using TREEPLAN
2. Starting a new tree.
Select New Tree.
3. Adding decision nodes, state of nature nodes,
decision alternative branches, and state of
nature branches.
To bring up TreePlan menu, either select Tools|Decision
Tree or press Control (Ctrl) and T keys at same time.
Actual TreePlan menu that appears each time depends on
location of cursor when menu is accessed.
52
Using TREEPLAN
53
Using TREEPLAN
54
Solving Using TreePlan Thompson Lumber Company
55
Solved Decision Tree
56
Summary • Introduced decision theory to study decision making.
• Studied (1) decision making under certainty, (2) decision making under uncertainty, and (3) decision making under risk.
• Identified best alternatives using criteria: maximax, maximin, equally likely, criterion of realism, and minimax regret.
• Discussed computation and use: expected monetary value (EMV), expected opportunity loss (EOL), and expected value of perfect information (EVPI).
• Decision trees were used for larger decision problems in which decisions had to be made in sequence.
• Computed expected value of sample information (EVSI).
• Bayesian analysis used to revise or update probability values.
• Discussed how decision trees can be set up and solved using TreePlan, an Excel add-in.