Bài giảng Phương pháp định lượng trong quản lý - Chương 5: Lý thuyết quyết định

Nội dung text: Bài giảng Phương pháp định lượng trong quản lý - Chương 5: Lý thuyết quyết định

1. 5.1. Giới thiệu Ví dụ về các bƣớc ra quyết định . Bƣớc 5 và Bƣớc 6. Lựa chọn phương pháp ra quyết định thích hợp áp dụng và ra quyết định. . Việc chọn phương pháp nào phụ thuộc vào môi trường ra quyết định (Chắc chắn, rủi ro và bất định) . Giám đốc phải lựa chọn được phương pháp ra quyết định trong từng môi trường ra quyết định cụ thể - tiêu chuẩn sử dụng để ra quyết định . Phải tính toán được cụ thể các lợi ích đạt được và chỉ rõ phương án sẽ được lựa chọn (Phương án xây nhà máy quy mô lớn, nhỏ hay không xây?)
2. 5.2. Ra quyết định trong điều kiện chắc chắn . Người ra quyết định biết chắc chắn kết quả của từng phương án lựa chọn thì việc ra quyết định sẽ phụ thuộc mục tiêu cần đạt đến của người ra quyết định (Cực đại hóa lợi nhuận, chi phí cực tiểu, hòa vốn, mở rộng thị trường ) . Người ra quyết định sẽ cực đại hóa lợi ích hoặc kết quả theo phương án có lợi ích đạt được tốt nhất. . Ví dụ: Có 1 khoản tiền 1000$ được đầu tư trong vòng 1 năm cần lựa chọn nên gửi Ngân hàng với mức lãi suất 6%/năm hay mua trái phiếu Chính phủ với mức 10%/năm. Nếu cả 2 hình thức này đều được đảm bảo và an toàn như nhau thì rõ ràng người ra quyết định sẽ chọn mua trái phiếu Chính phủ vì có lãi suất cao hơn so với gửi tiết kiệm.
3. 5.3. Ra quyết định trong điều kiện rủi ro . Người ra quyết định biết xác suất xảy ra của mỗi tình huống trong từng phương án . Ra quyết định theo tiêu chuẩn: . Cực đại kỳ vọng giá trị bằng tiền (Maximize Expected Monetary Value - max EMV) . Cực tiểu kỳ vọng thiệt hại cơ hội (Minimize Expected Oppotunity Loss - min EOL) . Hai tiêu chuẩn để lựa chọn phƣơng án là tƣơng đƣơng nhau . Xác định EMV theo công thức: m  Max EMVi  Max  Pij P(S j ) j 1  . EMVi: Kỳ vọng giá trị bằng tiền của phương án (i) . Pij: Lợi nhuận (Kết quả) của phương án (i) ở tình huống (j) . P(Sj): Xác suất xảy ra tình huống (j)
4. 5.3. Ra quyết định trong điều kiện rủi ro . Ví dụ: Giám đốc công ty xây dựng cần quyết định có phát triển sản phẩm mới không và theo quy mô nào nếu biết rằng xác suất xảy ra tình huống thị trường thuận lợi và bất lợi đều bằng 0.5? . Bảng ra quyết định TÌNH HUỐNG PHƢƠNG ÁN TIÊU CHUẨN Max{EMV(i)} TT thuận lợi TT bất lợi Nhà máy lớn 200000 -180000 200000*0.5+(-180000)*0.5 = 10000 Nhà máy nhỏ 100000 -20000 100000*0.5+(-20000)*0.5 = 40000 Không xây 0 0 0*0.5+0*0.5 = 0 Xác suất 0.5 0.5 Max(EMVi) = 40000 Nhà máy nhỏ
5. 5.3. Ra quyết định trong điều kiện rủi ro . Cực tiểu kỳ vọng thiệt hại cơ hội Min{EOL(i)} . Thiệt hại cơ hội (Opportunity Loss - OL) Chênh lệch của lợi nhuận tối ưu và lợi nhuận thu được thực tế OLij = (Max Pij) -Pij i . Cực tiểu kỳ vọng thiệt hại cơ hội Min{EOL(i)} m  Min EOLi  Min OLij P(S j ) j 1 
6. 5.3. Ra quyết định trong điều kiện rủi ro . Ví dụ: Lựa chọn phương án theo tiêu chuẩn Min{EOL(i)} (1000$) Tình huống (j) Tiêu chuẩn OLij Min{EOLi} Phƣơng án (i) Thuận lợi Bất lợi Thuận lợi Bất lợi Nhà máy lớn 200 -180 200 – 200 0 - (-180) 0*0.5+180*0.5 = 90 Nhà máy nhỏ 100 -20 200 – 100 0 – (–20) 100*0.5+20*0.5 = 60 Không xây 0 0 200 - 0 0 - 0 200*0.5+0*0.5 = 100 Xác suất 0.5 0.5 Min{EOL(i)} = 60
7. 5.3. Ra quyết định trong điều kiện rủi ro . Kỳ vọng giá trị của thông tin hoàn hảo (Expected Value of Perfect Information – EVPI) EVPI = EVWPI – Max{EMV(i)} EVPI: Kỳ vọng giá trị của thông tin hoàn hảo EVWPI (Expected Value With Perfect Information): Kỳ vọng giá trị với thông tin hoàn hảo (Kỳ vọng giá trị khi có thông tin hoàn hảo) m EVWPI [Max Pij ]P(S j ) j 1 i Max EMV: Cực đại kỳ vọng giá trị bằng tiền EVPI chính là giá trị lợi ích được kỳ vọng tăng thêm khi có thêm thông tin hoàn hảo liên quan đến vấn đề cần ra quyết định và cũng chính là giá trị làm cơ sở để định giá thông tin EVPI = Min {EOL(i)}
8. 5.3. Ra quyết định trong điều kiện rủi ro . Ví dụ: Giám đốc công ty xây dựng đã tiếp cận với công ty chuyên nghiên cứu tư vấn Marketing, công ty này sẽ giúp giám đốc ra quyết định đầu tư xem có nên xây dựng nhà máy hay không. Công ty tư vấn cam kết rằng với các kỹ thuật phân tích của họ sẽ cho giám đốc biết một cách chắc chắn thị trường có đón nhận sản phẩm của công ty xây dựng hay không. Nói cách khác là chuyển môi trường quyết định của giám đốc từ điều kiện rủi ro sang điều kiện chắc chắn. Thông tin này giúp giám đốc không mắc sai lầm nghiêm trọng. Công ty tư vấn yêu cầu trả 65000$ cho các thông tin này. Với tư cách là trợ lý giám đốc thì bạn có thể tham mưu gì cho giám đốc công ty xây dựng? Ông ta có nên thuê công ty tư vấn đó không? Ngay cả khi các thông tin từ công ty tư vấn đó là hoàn toàn chính xác thì giá của thông tin đó có đáng 65000$ không? Giá của các thông tin này là bao nhiêu?
9. 5.3. Ra quyết định trong điều kiện rủi ro TÌNH HUỐNG PHƢƠNG ÁN Thị trƣờng thuận lợi Thị trƣờng bất lợi Nhà máy lớn 200000 -180000 Nhà máy nhỏ 100000 -20000 Không xây 0 0 Xác suất 0.5 0.5 . Để xác định giá trị kỳ vọng của thông tin cần so sánh . Kỳ vọng giá trị khi có thông tin hoàn hảo (EVWPI) . Cực đại kỳ vọng giá trị (Max EMV) - Khi không có thông tin hoàn hảo EVPI = EVWPI – Max{EMV(i)} . m EVWPI [Max Pij ]P(S j ) 200000 *0.5 0*0.5 100000$ j 1 i . Max{EMV(i)} = 40000$ EVPI = 100000 – 40000 = 60000$ = Min EOL . Cần cân nhắc khi chi phí tăng khi mua thông tin sẽ là 65000$ nhưng giá trị lợi nhuận kỳ vọng tăng thêm khi có thông tin đó chỉ tăng thêm 60000$ so với khi không có thông tin
10. 5.3. Ra quyết định trong điều kiện rủi ro Phân tích độ nhạy . Ra quyết định trong điều kiện rủi ro phụ thuộc nhiều vào xác suất xảy ra các tình huống . Phân tích độ nhạy nghiên cứu sự thay đổi của việc ra quyết định trong điều kiện rủi ro khi xác suất xảy ra các tình huống thay đổi . Ví dụ: Quyết định của giám đốc công ty xây dựng theo Tiêu chuẩn EMV sẽ thay đổi như thế nào khi xác suất xảy ra các tình huống thị trường thuận lợi hoặc bất lợi được đánh giá khác? TÌNH HUỐNG PHƢƠNG ÁN Thị trƣờng thuận lợi Thị trƣờng bất lợi Nhà máy lớn 200000 -180000 Nhà máy nhỏ 100000 -20000 Không xây dựng nhà máy 0 0 Xác suất 0.5 0.5
11. 5.3. Ra quyết định trong điều kiện rủi ro Phân tích độ nhạy . Gọi Xác suất xảy ra tình huống thị trường thuận lợi là (P) . Xác suất xảy ra tình huống thị trường bất lợi sẽ là (1-P) . Kỳ vọng giá trị bằng tiền của từng phƣơng án có thể lựa chọn: EMV (NM lớn) = 200000*P - 180000*(1-P) = 380000*P - 180000 EMV (NM nhỏ) = 100000*P - 20000*(1-P) = 120000*P - 20000 EMV (Không xây dựng) = 0*P + 0*(1-P) = 0 EMV 200 Nhà máy lớn 100 Nhà máy nhỏ Không xây 0 20 0.166 0.473 0.615 1 P 180
12. 5.4. Ra quyết định trong điều kiện bất định . Ra quyết định trong điều kiện bất định là khi người ra quyết định không ước lượng được hoặc không đủ số liệu để xác định xác suất xảy ra các tình huống . Các tiêu chuẩn có thể lựa chọn để ra quyết định bao gồm: Maximax; Maximin; Đồng đều nhƣ nhau (Equally Likely); Tiêu chuẩn bình quân gia quyền (Tiêu chuẩn Hurwicz – Tiêu chuẩn thực tế); Minimax . Các tiêu chuẩn này không tƣơng đƣơng nhau (Không có cùng lựa chọn khi sử dụng các tiêu chuẩn để ra quyết định khác nhau) . Các tiêu chuẩn này có thể sử dụng bảng tính Excel hoặc phần mềm QM
13. 5.4. Ra quyết định trong điều kiện bất định Tiêu chuẩn Maximax . Tiêu chuẩn Maximax lựa chọn phương án có lợi nhuận lớn nhất trong số các phương án với các tình huống khác nhau. Max(MaxPij) i j . Cách xác định phƣơng án theo tiêu chuẩn Maximax: . Tìm giá trị lợi nhuận cực đại của từng phương án (So sánh các tình huống cùng 1 phương án, chọn giá trị lớn nhất) . Chọn phương án có giá trị lợi nhuận cực đại lớn nhất (So sánh giá trị cực đại của các phương án ở bước trên, chọn phương án có giá trị cực đại lớn nhất) . Tiêu chuẩn này sẽ lựa chọn được phương án có khả năng thu lợi/kết quả cao nhất có thể - Tiêu chuẩn quyết định lạc quan . Tiêu chuẩn này chỉ ra phương án có khả năng tối đa có thể được hay Tốt nhất trong số tốt nhất
14. 5.4. Ra quyết định trong điều kiện bất định Tiêu chuẩn Maximax . Ví dụ: Tìm phương án theo tiêu chuẩn Maximax TÌNH HUỐNG (j) PHƢƠNG ÁN (i) TIÊU CHUẨN Max(MaxPij) TT thuận lợi TT bất lợi i j Nhà máy lớn 200000 -180000 200000 Nhà máy nhỏ 100000 -20000 100000 Không xây 0 0 0 . i = 1 P11 P12 Max(P11, P12) . i = 2 P21 P22 Max(P21, P22) . i = 3 P31 P32 Max(P31, P32) . Maximax = Max{Max(P11, P12); Max(P21, P22); Max(P31, P32)}
15. 5.4. Ra quyết định trong điều kiện bất định Tiêu chuẩn Maximax BẢNG RA QUYẾT ĐỊNH TÌNH HUỐNG Tiêu chuẩn Tiêu chuẩn PHƢƠNG ÁN Thuận lợi Bất lợi EMV Ra quyết định Maximax Ra quyết định Nhà máy lớn 200000 -180000 =B5*$B$8+C5*$C$8 =IF(D5=$D$8,A5,"") =MAX(B5:C5) =IF(F5=$F$8,A5,"") Nhà máy nhỏ 100000 -20000 =B6*$B$8+C6*$C$8 =IF(D6=$D$8,A6,"") =MAX(B6:C6) =IF(F6=$F$8,A6,"") Không xây 0 0 =B7*$B$8+C7*$C$8 =IF(D7=$D$8,A7,"") =MAX(B7:C7) =IF(F7=$F$8,A7,"") Xác suất 0.5 0.5 =MAX(D5:D7) =MAX(F5:F7) BẢNG RA QUYẾT ĐỊNH TÌNH HUỐNG Tiêu chuẩn Tiêu chuẩn PHƢƠNG ÁN Thuận lợi Bất lợi EMV Ra quyết định Maximax Ra quyết định Nhà máy lớn 200000 -180000 10000 200000 Nhà máy lớn Nhà máy nhỏ 100000 -20000 40000 Nhà máy nhỏ 100000 Không xây dựng 0 0 0 0 Xác suất 0.5 0.5 40000 200000
16. 5.4. Ra quyết định trong điều kiện bất định Tiêu chuẩn Maximin . Tiêu chuẩn Maximin lựa chọn phương án có giá trị lợi nhuận lớn nhất trong số các giá trị lợi nhuận nhỏ nhất của từng phương án với các tình huống khác nhau. Max(MinPij) i j . Cách xác định phƣơng án theo tiêu chuẩn Maximin: . Tìm giá trị lợi nhuận cực tiểu của từng phương án (So sánh các tình huống cùng 1 phương án, chọn giá trị nhỏ nhất) . Chọn phương án có giá trị lợi nhuận cực đại lớn nhất (So sánh giá trị cực tiểu của các phương án ở bước trên, chọn phương án có giá trị cực tiểu lớn nhất) . Tiêu chuẩn này sẽ chỉ ra phương án có tổn thất ít nhất có thể- Tiêu chuẩn quyết định bi quan - Tối đa hóa những kết quả tối thiểu có đƣợc
17. 5.4. Ra quyết định trong điều kiện bất định Tiêu chuẩn Maximin . Ví dụ: Tìm phương án theo tiêu chuẩn Maximin TÌNH HUỐNG (j) PHƢƠNG ÁN (i) TIÊU CHUẨN Max(MinPij) TT thuận lợi TT bất lợi i j Nhà máy lớn 200000 -180000 -180000 Nhà máy nhỏ 100000 -20000 -20000 Không xây 0 0 0 . i = 1 P11 P12 Min(P11, P12) . i = 2 P21 P22 Min(P21, P22) . i = 3 P31 P32 Min(P31, P32) . Maximin = Max{Min(P11, P12); Min(P21, P22); Min(P31, P32)}
18. 5.4. Ra quyết định trong điều kiện bất định Tiêu chuẩn đồng đều nhƣ nhau (Tiêu chuẩn Laplace) . Tiêu chuẩn đồng đều như nhau coi khả năng xảy ra các tình huống là như nhau và xác suất là bằng nhau. . Tiêu chuẩn đồng đều như nhau chỉ ra phương án có giá trị lợi nhuận hay kết quả trung bình cao nhất . Các xác định phƣơng án theo tiêu chuẩn đồng đều nhƣ nhau: . Tính giá trị kết quả trung bình cho từng phương án ∑Pij / số tình huống trong 1 phƣơng án j . Chọn phương án có giá trị kết quả trung bình lớn nhất Max {∑Pij / số tình huống trong 1 phƣơng án} i j
19. 5.4. Ra quyết định trong điều kiện bất định Tiêu chuẩn đồng đều nhƣ nhau (Tiêu chuẩn Laplace) . Ví dụ: Tìm phương án theo tiêu chuẩn đồng đều như nhau TÌNH HUỐNG (j) TIÊU CHUẨN ĐỒNG ĐỀU PHƢƠNG ÁN (i) NHƢ NHAU TT thuận lợi TT bất lợi Nhà máy lớn 200000 -180000 (200000-180000)/2 = 10000 Nhà máy nhỏ 100000 -20000 (100000-20000)/2 = 40000 Không xây 0 0 (0+0)/2 = 0
20. 5.4. Ra quyết định trong điều kiện bất định Tiêu chuẩn thực tế (Tiêu chuẩn Hurwicz) . Tiêu chuẩn thực tế dung hòa giữa tiêu chuẩn quyết định bi quan và tiêu chuẩn quyết định lạc quan . Tiêu chuẩn thực tế bản chất là tiêu chuẩn trung bình trọng số (Tiêu chuẩn bình quân gia quyền) . Cách xác định phương án theo tiêu chuẩn thực tế Tiêu chuẩn thực tế = Max{α*(MaxPij) + (1-α)*(MinPij)} i j j . Hệ số α thể hiện cảm nhận tương đối của người ra quyết định về tương lai (α =0 hoàn toàn bi quan về tương lai, α = 1 hoàn toàn lạc quan về tương lai) . Ví dụ: Tìm phương án theo tiêu chuẩn thực tế với α = 0.8 TÌNH HUỐNG (j) PHƢƠNG ÁN (i) TIÊU CHUẨN THỰC TẾ TT thuận lợi TT bất lợi Nhà máy lớn 200000 -180000 (0.8*200000+0.2*(-180000) = 124000 Nhà máy nhỏ 100000 -20000 (0.8*100000+0.2*(-20000) = 76000 Không xây 0 0 0.8*0+0.2*0 = 0
21. 5.4. Ra quyết định trong điều kiện bất định Tiêu chuẩn Minimax . Tiêu chuẩn Minimax lựa chọn phương án trên cơ sở Tổn thất cơ hội (OL) . Tiêu chuẩn này chỉ ra phương án có giá trị nhỏ nhất trong các giá trị tổn thất cơ hội cực đại của các phương án với các tình huống khác nhau Min{Max(OLij)} i j . Cách xác định phương án theo tiêu chuẩn Minimax . Tìm giá trị tổn thất cơ hội cực đại của từng phương án (So sánh các tình huống cùng 1 phương án, chọn giá trị tổn thất cơ hội lớn nhất) . Chọn phương án có giá trị tổn thất cơ hội cực đại nhỏ nhất (So sánh giá trị cực đại của các phương án ở bước trên, chọn phương án có giá trị cực đại nhỏ nhất) . Tối thiểu hóa những tổn thất tối đa có thể bị mất
22. 5.4. Ra quyết định trong điều kiện bất định Tiêu chuẩn Minimax . Ví dụ: Tìm phương án theo tiêu chuẩn Minimax (1000$) Tình huống (j) Tiêu chuẩn Phƣơng án OLij Min{Max(OLij)} (i) Thuận lợi Bất lợi Thuận lợi Bất lợi Nhà máy lớn 200 -180 200 – 200=0 0 - (-180)= 180 180 Nhà máy nhỏ 100 -20 200 – 100=100 0 – (–20) = 20 100 Không xây 0 0 200 – 0 = 200 0 – 0 = 0 200 . i = 1 OL11 OL12 Max (OL11, OL12) . i = 2 OL21 OL22 Max(OL21, OL22) . i = 3 OL31 OL32 Max(OL31, OL32) . Minimax = Min{Max(OL11, OL12); Max(OL21, OL22); Max(OL31, OL32)}
23. 5.5. Cây quyết định . Bất kỳ một vấn đề nào thể hiện ở dạng Bảng quyết định cũng có thể biểu diễn ở dạng cây quyết định . Cây quyết định là mô hình đồ họa về quá trình ra quyết định . Phương pháp này được gọi là Cây quyết định do xuất phát từ hình dáng mô tả theo hình cây của phương pháp . Cây quyết định có thể mô tả các phương án, tình huống, kết quả của từng tình huống, xác suất xảy ra các tình huống . Sử dụng cây quyết định để xác định giá trị kết quả kỳ vọng từ các phương án khác nhau có thể lựa chọn
24. 5.5. Cây quyết định . Quy ƣớc biểu diễn Cây quyết định . Hình vuông biểu diễn điểm ra quyết định (Từ điểm nút hình vuông vẽ các "cành cây" biểu hiện cho các phương án có thể, Người ra quyết định lựa chọn phương án trong các phương án có thể) - Nút quyết định . Hình tròn thể hiện các tình huống (khả năng) có thể xảy ra (Từ điểm nút hình tròn vẽ các "nhánh" biểu diễn cho các tình huống có thể của 1 phương án - Nút tình huống Thuận lợi 0.5 . Ví dụ: 200000$ Bất lợi 0.5 -180000$ Thuận lợi 0.5 100000$ Bất lợi 0.5 -20000$ 0$
25. 5.5. Cây quyết định . Các bƣớc trong phân tích cây quyết định: . Xác định vấn đề cần ra quyết định . Vẽ cấu trúc Cây quyết định . Điền xác suất của các tình huống . Xác định kết quả của từng phương án với các tình huống khác nhau . Tính (EMVi) cho từng phương án với các tình huống tại nút tình huống, tại nút ra quyết định lựa chọn phương án có Max(EMVi) . Nguyên tắc phân tích Cây quyết định: . Bắt đầu từ bên phải của Cây quyết định phân tích về phía bên trái cây . Tại các nút tình huống (Nút hình tròn) tính các giá trị kỳ vọng bằng cách nhân xác suất trên mỗi nhánh bắt nguồn từ điểm nút ấy với lợi nhuận (kết quả) ghi ở cuối nhánh và lấy tổng của tất cả các nhánh . Tại nút quyết định (Nút hình vuông) đặt vào hình vuông giá trị kỳ vọng lớn nhất trong tất cả giá trị của các cành bắt nguồn từ nút này. Chọn cành có giá trị lớn nhất, loại bỏ và đánh dấu cành có giá trị kỳ vọng nhỏ hơn.
26. 5.5. Cây quyết định . Ví dụ: Thuận lợi 0.5 200000$ 0.5*200000 +0.5*(-180000) = 10000 Bất lợi 0.5 -180000$ Thuận lợi 0.5 100000$ 40000 NM nhỏ 40000 Bất lợi 0.5 -20000$ 0 0$
27. 5.6. Lý thuyết lợi ích . Thực tế sử dụng tiêu chuẩn Kỳ vọng giá trị bằng tiền EMV có thể dẫn đến các quyết định sai trong nhiều trƣờng hợp! . Ví dụ: Bạn là người có số may mắn trong chơi cá cược. Bạn có thể được cược 5tr$ nếu tung đồng tiền được mặt sấp hoặc không được gì nếu là mặt ngửa. Có 1 người đề nghị trả 2tr$ cho vé cược của bạn. Vậy bạn có đồng ý không? Nếu giả thiết bạn là người bướng bỉnh và ham mê cá cược đủ để giữ lại vé cược và bị mất trắng. Vậy bạn có thể giải thích như thế nào cho vợ về việc này? 2tr$ không đủ để bạn thỏa mãn trong giây lát sao? . Giải quyết tình huống: Phần lớn mọi người sẽ bán ngay vé cá cược đó để lấy 2tr$. Trong thực tế là phần lớn chúng ta đều sẵn sàng chấp nhận như vậy vì 2tr$ là điều chắc chắn chúng ta sẽ có được nếu chúng ta quyết định phương án có thể được lựa chọn.
28. 5.6. Lý thuyết lợi ích . Nhưng vẫn có người không chấp nhận như vậy và giữ vé lại để rồi có thể không được gì! Vậy vấn đề ở đây là gì? 2tr$ 2.5tr$ Ngửa (0.5) 0 $ 5tr$ EMV = 0.5*0+0.5*5 = 2.5 Sấp (0.5) . Vấn đề quan trọng ở đây là ý thích của mỗi ngƣời, nói cách khác là sự chấp nhận mạo hiểm của mỗi người khác nhau. . Mỗi ngƣời có cảm giác khác nhau với rủi ro và tránh rủi ro . Trƣờng hợp này EMV không phải là tiêu chuẩn ra quyết định tốt
29. 5.6. Lý thuyết lợi ích . Ví dụ: Chủ một nhà máy mới có giá trị 2tỷđồng, giả định chỉ có 0.1% khả năng nguy cơ nhà máy bị cháy trong năm. Công ty bảo hiểm yêu cầu chủ nhà máy bảo hiểm nhà máy với giá 2.25trđồng/năm, nếu áp dụng "cứng nhắc" nguyên tắc tối thiểu hóa thiệt hại kỳ vọng thì chủ nhà máy sẽ từ chối (Vì tổn thất kỳ vọng chỉ là 0.1%*2tỷ = 2trđồng). Nhưng nếu chủ doanh nghiệp nhận thấy nếu xảy ra hỏa hoạn thì sẽ bị mất trắng thì ông sẽ từ bỏ nguyên tắc coi thiệt hại kỳ vọng là tiêu chuẩn ra quyết định và sẽ mua bảo hiểm với giá cao hơn thiệt hại kỳ vọng. Trong trường hợp này tiêu chuẩn Tối thiểu hóa thiệt hại kỳ vọng cũng không phải là tiêu chuẩn ra quyết định tốt. . Cần có các tiêu chuẩn ra quyết định phụ thuộc vào tính cách của mỗi ngƣời ra quyết định và thái độ đối với rủi ro
30. 5.6. Lý thuyết lợi ích Đo lƣờng lợi ích và xây dựng đƣờng lợi ích . Lợi ích của từng ngƣời thể hiện thái độ đối với rủi ro và cũng thể hiện sự ƣu tiên cho từng lựa chọn của mỗi ngƣời . Quy ước lợi ích tốt nhất có giá trị là 1 và tồi nhất là 0 . Khi xác định lợi ích kỳ vọng của các phương án Lý thuyết lợi ích sử dụng Tiêu chuẩn cá cƣợc (Standard Gamble) thay cho các tiêu chuẩn cực đại EMV hoặc cực tiểu EOL P Tình huống tốt nhất Lợi ích =1 1-P Tình huống xấu nhất Lợi ích = 0 Tình huống khác Lợi ích = ? . Nếu như không có sự khác biệt giữa lựa chọn 2 phương án thì lợi ích 2 phương án này là như nhau
31. 5.6. Lý thuyết lợi ích . Lợi ích kỳ vọng phƣơng án 2 = Lợi ích kỳ vọng phƣơng án 1 . Lợi ích kỳ vọng của phương án 1 = P*Lợi ích tình huống tốt nhất+(1- P)*Lợi ích tình huống xấu nhất = P*1+(1-P)*0 = P . Lợi ích phương án 2 = P . Như vậy, việc xác định lợi ích phương án 2 hoặc phương án khác hoàn toàn phụ thuộc vào P. Việc xác định (P) bằng bao nhiêu mang tính chất chủ quan phụ thuộc vào người ra quyết định. . Đƣờng lợi ích là đồ thị biểu diễn mối quan hệ giữa các điểm giá trị lợi ích và giá trị tiền. . Mỗi người có một đường lợi ích; Một người có thể có những đường lợi ích khác nhau cho những tình huống khác nhau hoặc chỉ cũng có thể chỉ có một đường duy nhất cho tất cả các tình huống . Đƣờng lợi ích có 3 dạng: Tránh rủi ro; Rủi ro như nhau không khác biệt; Thích rủi ro (Bảo thủ, thận trọng EMV>0; Được mất như nhau MaxEMV; Mạo hiểm, chấp nhận rủi ro để có lợi nhuận cao EMV<0)
32. 5.6. Lý thuyết lợi ích . Ví dụ: Một nhà đầu tư muốn xây dựng đường lợi ích của mình cho số tiền từ 0-10000$. Nhà đầu tư này có thể gửi tiền vào ngân hàng để lấy lãi hoặc đầu tư cùng một khoản tiền vào bất động sản. Nếu gửi tiền vào ngân hàng để lấy lãi trong 3 năm sẽ được 5000$. Nếu đầu tư vào bất động sản sau 3 năm có thể có được 10000$ hoặc không có gì cả. Đây là nhà đầu tư khá dè dặt, cẩn trọng. Trừ khi có 80% cơ hội để thu được 10000$ từ đầu tư bất động sản thì mới quyết định đầu tư vào bất động sản, còn nếu không sẽ quyết định gửi tiết kiện cho an toàn. Như vậy khi có 80% cơ hội kiếm 10000$ từ đầu tư bất động sản thì đối với nhà đầu tư này không có sự khác biệt lợi ích giữa việc gửi tiết kiệm hay đầu tư bất động sản. . Lợi ích của nhà đầu tư này đối với 5000$ là 0.8. Lợi ích này là như nhau đối với 2 lựa chọn đầu tư bất động sản hay gửi tiết kiệm . Các giá trị lợi ích khác có thể đánh giá tương tự