Phương pháp định lượng trong quản lý

1 11/26/2013 1 TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP. HCM Khoa KTXD - Bộ môn KTTNN Giảng viên: PGS. TS. NGUYỄN THỐNG E-mail: nguyenthong@hcmut.edu.vn or nthong56@yahoo.fr Web: Tél. (08) 38 640 979 - 098 99 66 719 11/26/2013 2 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. Chương 5: Quản lý kho. Chương 6: Ra quyết định đ mục tiêu. Chương 7: Lý thuyết sắp hàng. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ 11/26/2013 3 NỘI DUNG MÔN HỌC (tt) Chương 8: Phân tích thành phần chính (PCA). Chương 9: Kiểm định Cronbach’s Alpha & KMO Chương 10: Phương pháp AHP Chương 11: Qui hoạch động Chương 12: Hoạch định dự án Chương 13: Xích Markov Chương 14: Lý thuyết trò chơi. Chương 15: Mô phỏng Monte Carlo. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ 11/26/2013 4 TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Phương pháp định lượng trong quản lý. NXB Trẻ 1999. Tác giả PGS. Dr. Nguyễn Thống & Dr. Cao Hào Thi. 2. Phân tích số liệu và áp dụng vào dự báo. NXB Thanh Niên 2000. Tác giả PGS. Dr. Nguyễn Thống 3. Phần mềm QSB, Crystal Ball PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ 11/26/2013 5 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. Để có quyết định tốt cần dựa trên : • Lý luận • Tất cả số liệu có sẵn • Tất cả mọi giải pháp có thể có • Phương pháp định lượng thích hợp. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 11/26/2013 6 NHỮNG ĐIỀU CƠ BẢN TRONG LT RA QUYẾT ĐỊNH PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 2 11/26/2013 7 CÁC BƯỚC TRONG LÝ THUYẾT RA QUYẾT ĐỊNH Lý thuyết ra quyết định thường được tiến hành theo 6 bước : - Xác định rõ vấn đề cần giải quyết. - Liệt kê tất cả các phương án có thể có. - Nhận ra tất cả các tình huống hay trạng thái (state of nature). PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 11/26/2013 8 Các bước trong lý thuyết ra quyết định - Ước lượng tất cả lợi ích và chi phí của từng phương án riêng về từng trạng thái. - Lựa chọn một mô hình toán học trong phương pháp định lượng để tìm lời giải tối ưu. - Áp dụng mô hình để tìm lời giải và dựa vào đó để ra quyết định. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 11/26/2013 9 Ví dụ : Ông A là một ông giám đốc của công ty X muốn ra quyết định về một vấn đề sản xuất, ông lần lượt thực hiện sáu bước như sau: Bước 1 : Ông A nêu vấn đề : có nên sản xuất một sản phẩm mới để tham gia thị trường hay không ? Bước 2 : Ông A cho rằng có 3 phương án sản xuất là: + Phương án 1: lập 1 nhà máy có qui mô lớn để sản xuất sản phẩm + Phương án 2 : lập 1 nhà máy có qui mô nhỏ để sản xuất sản phẩm + Phương án 3 : không làm gì cả (do nothing) PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 11/26/2013 10 Bước 3 : Ông A cho rằng có hai trạng thái của thị trường sẽ xảy ra là: + Thị trường tốt + Thị trường xấu Bước 4 : Ông A ước lượng lợi nhuận của các phương án ứng với các trạng thái như trong bảng sau. Bước 5 và 6 : Chọn một mô hình toán học trong phương pháp định lượng để áp dụng vào bài toán này. Việc chọn lựa mô hình được dựa vào sự hiểu biết, vào thông tin ít hay nhiều về khả năng xuất hiện các trạng thái của hệ thống. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 11/26/2013 11 SỐ LIỆU PHÂN TICH Bảng 2.1 PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống Trạng thái Thị trường Phương án Tốt Xấu Nhà máy lớn 200000 -180000 Nhà máy nhỏ 100000 -20000 Không 0 0 11/26/2013 12 CÁC MÔI TRƯỜNG RA QUYẾT ĐỊNH Có ba loại môi trường đối với việc ra quyết định : 1. Trong điều kiện chắc chắn (certainty) : Biết chắc chắn trạng thái nào sẽ xảy ra do đó dễ dàng và nhanh chóng ra quyết định. 2. Trong điều kiện rủi ro (risk) : Biết được xác suất xảy ra của mỗi trạng thái 3. Trong điều kiện không chắc chắn (uncertainty) 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. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 3 11/26/2013 13 RA QUYẾT ĐỊNH TRONG ĐIỀU KIỆN RỦI RO • Khi ra quyết định trong điều kiện này ta biết được xác suất xảy ra của mỗi trạng thái. • Ra quyết định trong điều kiện này, người ta thường dùng các phương pháp đơn giản sau:  Làm cực đại giá trị kỳ vọng được tính bằng tiền EMV (Expected Monetary Value)  Làm cực tiểu thiệt hại cơ hội kỳ vọng EOL (Expected Opportunity Loss) PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 11/26/2013 14 MÔ HÌNH MAX EMV(I) Trong mô hình này, chúng ta sẽ chọn phương án i có giá trị kỳ vọng tính bằng tiền lớn nhất. • EMV (i) : giá trị kỳ vọng tính bằng tiền của phương án i. • P(Sj) : xác suất để trạng thái j xuất hiện • Pij : là lợi nhuận / chi phí của phương án i với trạng thái j • i = 1  n , j = 1  m PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống    m j ijj PSPiEMV 1 ).()( 11/26/2013 15 Ví dụ : Trở lại bài toán của ông giám đốc A của công ty X với giả sử rằng thị trường xấu cũng như thị trường tốt đều có xác suất như nhau và bằng 0.5 Giải : Từ bảng 2.1 ta có: EMV (p/á nhà máy lớn) = 0.5 x 200.000 + 0.5 (-180.000) = 10.000$ EMV (p/á nhà máy nhỏ)= 0.5 x 100.000 + 0.5 (-20.000) = 40.000$ EMV (không) = 0.5 x 0 + 0.5 x 0 =0 PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 11/26/2013 16 PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống Phương án T/trường tốt (j=1) T/trường xấu (j=2) EMV(i) Qui mô nhà máy lớn (i=1) 200000 -180000 10000 Qui mô nhà máy nhỏ (i=2) 100000 -20000 40000 Không làm gì (i=3) 0 0 0 Xác suất của các trạng thái Pj 0.5 0.5 11/26/2013 17 RA QUYẾT ĐỊNH • EMV (i) > 0  phương án có lợi • Max EMV (i) =EMV (i=2) = 40.000$  Chọn phương án qui mô nhà máy nhỏ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 11/26/2013 18 MÔ HÌNH EVPI EVPI là giá trị kỳ vọng của thông tin hòan hảo (Expected Value of Perfect Information). Trong mô hình này, ta dùng EVPI để chuyển 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. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 4 11/26/2013 19 MÔ HÌNH EVPI Giả sử có một Công ty tư vấn đến đề nghị cung cấp cho ông A thông tin về tình trạng thị trường tốt hay xấu với giá 65000$. Vấn đề đặt ra : ông A có nên nhận lời đề nghị đó hay không? Giá mua thông tin này đắt hay rẻ? Bao nhiêu là hợp lý? Để trả lời câu hỏi trên cần trang bị thêm 2 khái niệm về EVWPI và EVPI PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 11/26/2013 20 EVWPI (Expected value with perfect information) EVWPI là giá trị kỳ vọng với thông tin hoàn hảo . Nếu ta biết thông tin hoàn hảo trước khi quyết định, ta sẽ có: Ví du: Áp dụng bảng trên ta có: EVWPI = 0.5(200.000) + 0.5 x (0) = 100.000$ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống )().()( 1    m j ijj PMaxSPiEVWPI 11/26/2013 21 MÔ HÌNH EVPI (Expected Value of Perfect Information). EVPI = EVWPI - Max EMV(i) • EVPI : là sự gia tăng giá trị có được khi mua thông tin và đây cũng chính là giá trị tối đa có thể trả khi mua thông tin. Ví dụ : EVPI = 100000 - 40000 = 60000$  < 65000$  không mua thông tin PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 11/26/2013 22 MÔ HÌNH MIN EOL (I) (Expecded Opporturnity Loss, Thiệt hại cơ hội kỳ vọng) Thiệt hại cơ hội OL (Opporturnity Loss) OLij là thiệt hại cơ hội của phương án i ứng với trạng thái j được định nghĩa như sau : OLij = Maxj(Pij) - Pij Đây cũng chính là số tiền ta phải chi thêm (ta bị thiệt) khi ta không chọn được phương án tối ưu mà phải chọn phương án i. Pij : là lợi nhuận (chi phí) của phương án i với trạng thái j PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 11/26/2013 23 PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống Phương án T/trường tốt (j=1) T/trường xấu (j=2) EMV(i) Qui mô nhà máy lớn (i=1) 200000 -180000 10000 Qui mô nhà máy nhỏ (i=2) 100000 -20000 40000 Không làm gì (i=3) 0 0 0 Xác suất của các trạng thái Pj 0.5 0.5 11/26/2013 24 Ví dụ : Từ bảng 2.2 ta có : OL11 = 200.000 - 200.000 = 0 OL12 = 0 - (-180.000) = 180.000 OL21 = 200.000 - 100.000 = 100.000 OL22 = 0 - (-20.000) = 20.000 OL31 = 200.000 - 0 = 200.000 OL32 = 0 - 0 = 0 PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 5 11/26/2013 25 BẢNG THIỆT HẠI CƠ HỘI OLIJ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống Trạng thái j Thị trường tốt Thị trường xấu Phương án i Nhà máy lớn 0 180000 Nhà máy nhỏ 100000 20000 Không làm gì 200000 0 Xác suất của các trạng thái 0.5 0.5 Bảng 2.3 11/26/2013 26 THIỆT HẠI CƠ HỘI KỲ VỌNG EOL(I) (Expected Opporturnity Loss) Từ kết quả nêu trên: EOL (lớn) = 0.5 x 0 + 0 .5 x 180.000 = 90.000 EOL (nhỏ) = 0.5x100.000 + 0.5 x 20.000 = 60.000 EOL (không) = 0.5 x 200.000 + 0.5 x 0 = 100.000 PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống MinOL).S(P)i(EOL ij m 1j i   11/26/2013 27 Ra quyết định theo tiêu chuẩn Min EOL (i) Min EOL(i)=Min (90.000, 60.000, 100.000) = 60.000  Chọn phương án nhà máy nhỏ Ghi chú : Phương pháp Min EOL (i) và phương pháp EVPI sẽ cho cùng kết quả. Thật ra, ta luôn có: EVPI = Min EOL(i) Bản chất bài toán của Ông A là bài toán Max lợi nhuận. Đối với các bài toán Min ta sẽ hoán đổi Max thành Min trong khi tính toán. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 11/26/2013 28 BÀI TẬP Dùng mô hình EMV và EOL để ra quyết định chọn phương án cho số liệu sau. Có nên mua thông tin với giá 40000$ để biết chắc chắn thị trường tốt hay xấu ? PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 11/26/2013 29 PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống Phương án T/trường tốt (j=1) T/trường xấu (j=2) Qui mô nhà máy lớn (i=1) 250000 -150000 Qui mô nhà máy nhỏ (i=2) 120000 -7000 Không làm gì (i=3) 0 0 Xác suất của các trạng thái Pj 0.4 0.6 11/26/2013 30 RA QUYẾT ĐỊNH TRONG ĐIỀU KIỆN KHÔNG CHẮC CHẮN PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 6 11/26/2013 31 RA QUYẾT ĐỊNH TRONG ĐIỀU KIỆN KHÔNG CHẮC CHẮN Trong điều kiện không chắc chắn  ta không biết được xác suất của sự xuất hiện của mỗi trạng thái hoặc các dữ kiện liên quan đến bài toán không có sẵn. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 11/26/2013 32 RA QUYẾT ĐỊNH TRONG ĐIỀU KIỆN KHÔNG CHẮC CHẮN Trong trường hợp này ta có thể dùng 1 trong 5 mô hình sau : 1. Mô hình Maximax. 2. Maximin. 3. Đồng đều ngẫu nhiên (Equally -Likely) 4. Tiêu chuẩn hiện thực (criterion of readism) hoặc Mô hình Hurwiez (trung bình trọng số). 5. Minimax. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 11/26/2013 33 MÔ HÌNH MAXIMAX Tìm phương án i ứng với Max của max có nghĩa là tìm giá trị lớn nhất trong bảng quyết định Max (Max Pij) i j Trong mô hình này ta tìm lợi nhuận tối đa có thể có được bất chấp rủi ro, vì vậy tiêu chuẩn này còn được gọi là tiêu chuẩn lạc quan (optimistic decision criterion) Ví dụ : Từ bảng 2.1 ta có Max (Max Pij) = 200.000 i Ra quyết định  chọn phương án nhà máy lớn PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 11/26/2013 34 SỐ LIỆU PHÂN TICH Bảng 2.1 PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống Trạng thái Thị trường Phương án Tốt Xấu Nhà máy lớn 200000 -180000 Nhà máy nhỏ 100000 -20000 Không 0 0 11/26/2013 35 MÔ HÌNH MAXIMIN Chọn phương án i ứng với Max của Min Max ( Min Pij) i j Nghĩa là tìm Min trong hàng i, sau đó lấy Max những giá trị Min vừa tìm được. Cách làm 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 i Ra quyết định  không làm gì cả PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 11/26/2013 36 MÔ HÌNH ĐỒNG ĐỀU NGẪU NHIÊN Trong mô hình này, mọi trạng thái đều có xác suất xuất hiện bằng nhau. Tìm phương án i ứng với : Nghĩa là tìm phương án làm cực đại giá trị trung bình các lợi nhuận của từng phương án PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống                thaitrangSo P Max m j ij i 1 )( 7 11/26/2013 37 Ví dụ :Từ bảng 2.1 ta có : Max ( 200.000 + (-180.0000) , 100.000 + (-20.000) , 0 + 0 ) i 2 2 2 = Max ( 10.000 , 40.000 , 0 ) =40.000 i Ra quyết định  Chọn phương án xây nhà máy nhỏ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 11/26/2013 38 MÔ HÌNH HURWIEZ - CÒN ĐƯỢC GỌI LÀ MÔ HÌNH TRUNG BÌNH CÓ TRỌNG SỐ (WEIGHTED AVARAGE) Đây là mô hình dung hòa giữa tiêu chuẩn lạc quan và tiêu chuẩn bi quan. Bằng cách chọn một hệ số  (0<  <1). Sau đó chọn phương án i ứng với hệ số  sao cho : Max  x Max Pij + (1 - ) x Min Pij  Min (Pij ) : giá trị nhỏ nhất ở hàng thứ i i Max (Pij ) : giá trị lớn nhất ở hàng thứ I j PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 11/26/2013 39 Hệ số  ( coefficient of realison) , 0<<1 +  = 1 : Người quyết định lạc quan về tương lai +  = o : Người quyết định bi quan về tương lai Phương pháp này có dạng mềm dẻo hơn, giúp cho người ra quyết định đưa được cảm xúc cá nhân về thị trường vào mô hình. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 11/26/2013 40 Ví dụ : Chọn  = 0.8 • Max(i) [0.8 x 200.000 + 0.2 (-180.000) , 0.8 x 100.000 + 0.2 (-20.000) , 0.8 x 0 + 0.2 x 0] • Max [124.000 , 76.000 , 0 ]=124.000 i Ra quyết định  chọn phương án nhà máy có qui mô lớn. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 11/26/2013 41 MÔ HÌNH MINIMAX Ta tìm phương án ứng với : Min [Max Olij ] i j (theo hàng  p/a) Tìm Max theo p/án i nghĩa là tìm giá trị lớn nhất trong các cột j tính theo từng hàng Olij : thiệt hại cơ hội của p/án i ứng với t/thái j OLij = Max Pij - Pij Tìm p/án để làm cực tiểu cơ hội thiệt hại cực đại. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 11/26/2013 42 MÔ HÌNH MINIMAX Ví dụ :Áp dụng bảng 2.3 (xem sau) ta có : Min [Max Olij]= Min [180.000 ,100.000 ,200.000]= 100.000 Ra quyết định Chọn p/án n/máy có qui mô nhỏ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 8 11/26/2013 43 BẢNG THIỆT HẠI CƠ HỘI OLIJ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống Trạng thái j Thị trường tốt Thị trường xấu Phương án i Nhà máy lớn 0 180000 Nhà máy nhỏ 100000 20000 Không làm gì 200000 0 Xác suất của các trạng thái 0.5 0.5 Bảng 2.3 11/26/2013 44 PHÂN TÍCH BIÊN SAI PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 11/26/2013 45 Phân tích biên sai PTBS (Marginal analysis) • Khi bài toán có số phương án tăng lên nhiều và mỗi phương án lại có nhiều trạng thái thì việc ra quyết định theo các phương pháp trước đây sẽ trở nên phức tạp phương pháp phân tích biên sai. • Phân tích biên sai dựa trên lợi nhuận biên sai và thiệt hại biên sai: PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 11/26/2013 46 PHÂN TÍCH BIÊN SAI PTBS (Marginal analysis) • Lợi nhuận biên sai (Marginal Profit - MP) là lợi nhuận có được do ta bán thêm được hay tồn trữ thêm được một đơn vị sản phẩm • Thiệt hại biên sai (Marginal Loss - ML) là thiệt hại mà ta phải chịu khi không bán được thêm một đơn vị sản phẩm. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 11/26/2013 47 Ví dụ: Giá mua một tờ báo là 1000đ, giá bán một tờ báo là 1200đ thì: • Lợi nhuận BS nếu bán được: MP = 1200 - 1000 = 200đ • Thiệt hại BS nếu không bán được : ML = 1000đ. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 11/26/2013 48 Trong PTBS người ta thường PTBS với phân phối xác suất rời rạc và PTBS với phân phối chuẩn. PTBS với phân phối xác suất rời rạc (khi số trạng thái và số phương án là một số nhỏ và biết được xác suất xảy ra của mỗi 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). PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 9 11/26/2013 49 PHÂN TÍCH BIÊN SAI VỚI PHÂN PHỐI RỜI RẠC Gọi p là xác suất để cho số cầu lớn hơn một số cung đã cho trước, ta có: p = P (số cầu > số cung cho trước) Xác suất p này cũng chính là xác suất để bán thêm ít nhất 1 đơn vị kể từ số cung cho trước trở lên. Vậy : (1 - p) = P(số cầu < số cung cho trước) Lợi nhuận biên sai kỳ vọng EMP (Expected Marginal Profit) : EMP = p x MP PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 11/26/2013 50 Thiệt hại biên sai kỳ vọng EML (Expected Marginal Loss) : EML = (1 - p) x ML Ta chỉ trữ thêm 1 đơn vị vào mức tồn kho nếu lợi nhuận biên sai kỳ vọng lớn hơn thiệt hại biên sai kỳ vọng. EMP  EML hay : p x MP  (1 - p) ML Tóm lại, để trữ thêm một đơn vị sản phẩm thì xác suất p phải thỏa mãn điều kiện trên. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống MPML ML p   11/26/2013 51 Ví dụ: Một cửa hàng kinh doanh sữa tươi với giá mua một lọ sữa tươi là 4000đ và giá bán một lọ sữa tươi là 6000đ. Sau một ngày nếu không bán được thì phải bỏ đi các lọ sữa vì sữa này không dùng được cho ngày hôm sau. Theo kinh nghiệm, số lọ sữa bán ra được trong ngày 100 ngày trước đây được ghi nhận thức sau: PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống Số lọ sữa bán ra hàng ngày 4 5 6 7 8 9 10 Số ngày bán được 5 15 15 20 25 10 10 Cửa hàng nên đặt mua bao nhiêu lọ mỗi ngày ? 11/26/2013 52 Giải: Bước 1: Xác định p Ta có: MP = 6000 - 4000 = 2000đ ML = 4000đ • p  ML /(ML + MP) • p  4000 /(4000 + 2000) p  66% PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 11/26/2013 53 Bước 2: Tìm xác suất để số lượng bán ra lớn hơn hoặc bằng một số lượng đã cho trước. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống Số lọ sữa bán (x) Số ngày bán được Xác suất Xác suất được số lọ sữa bán ra hàng ngày lớn hơn hay bằng x (lọ) 4 5 5% 100%  66% 5 15 15% 95%  66% 6 15 15% 80%  66% 7 20 20% 65% 8 25 25% 45% 9 10 10% 20% 10 10 10% 10% 100 1 11/26/2013 54 Bước 3: Ra quyết định Căn cứ vào kết quả tính toán của bảng trên, ra quyết định mỗi ngày cửa hàng nên đặt mua 6 lọ sữa. Vì: p = P (số lọ sữa bán ra hàng ngày  6) = 80% > 66% PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 10 11/26/2013 55 PHÂN TÍCH BIÊN SAI VỚI PHÂN PHỐI CHUẨN • Mặc dù PTBS với phân phối rời rạc là một công cụ phân tích hữu hiệu so với bảng quyết định trong trường hợp có nhiều trạng thái hay nhiều phương án, nhưng khi số trạng thái hay số phương án lớn hơn 15 đến 20 thì phân tích biên sai với phân phối chuẩn. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 11/26/2013 56 PHÂN TÍCH BIÊN SAI VỚI PHÂN PHỐI CHUẨN • Trong PTBS với phân phối chuẩn, lượng cầu hay lượng hàng bán ra phải tuân theo phân phối chuẩn, đây cũng là tình huống thường gặp trong kinh doanh. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 11/26/2013 57 Các bước trong PTBS với phân phối chuẩn: Bước 1: Xác định các tham số của lượng hàng bán ra, gồm có: • Số trung bình  • Độ lệch chuẩn  • Lợi nhuận biên sai MP, thiệt hại biên sai ML PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 11/26/2013 58 Các bước trong PTBS với phân phối chuẩn: Bước 2: Xác định xác suất p, • p  ML /(ML + MP) Bước 3: Từ xác suất p tra bảng phân phối chuẩn ta có được giá trị Z với: Có Z,  và  ta tìm được X*(lượng hàng tối ưu). PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống    *X Z 11/26/2013 59 Ví dụ: Một người bán báo nhận thấy rằng số lượng báo bán ra hàng ngày tuân theo phân phối chuẩn với số trung bình là 50 tờ và độ lệch chuẩn là 10 tờ. Hãy xác định số lượng báo tối ưu mà người bán báo cần mua hàng ngày để bán. Biết giá mua và giá bán một tờ báo lần lượt là 4000đ và 10000đ. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 11/26/2013 60 Giải : Bước 1: Xác định các tham số về lượng báo bán ra: Số trung bình  = 50 Độ lệch chuẩn  = 10 Lợi nhuận biên sai MP = 10000 - 4000 = 6000 Thiệt hại biên sai ML = 4000 PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 11 11/26/2013 61 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 có Z = 0.25. Từ Ta có X*=53 tờ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống    *X Z 11/26/2013 62 CÂY QUYẾT ĐỊNH & THUYẾT LỢI ÍCH PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 11/26/2013 63 NỘI DUNG  Cây quyết định,  Xác suất có điều kiện,  Độ hữu ích. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 11/26/2013 64 CÂY QUYÊT ĐỊNH Các quy ước: Nút quyết định: Xuất phát ra các quyết định còn gọi là phương án. Nút trạng thái :  Xuất phát ra các trạng thái: PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 11/26/2013 65  QUYẾT ĐỊNH hay còn gọi là trạng thái được vẽ bằng 1 đoạn nối từ NÚT QUYẾT ĐỊNH đến NÚT TRẠNG THÁI.  TRẠNG THÁI vẽ bằng 1 đoạn nối từ NÚT TRẠNG THÁI đến NÚT QUYẾT ĐỊNH hoặc đường xuất phát ra từ NÚT TRẠNG THÁI. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 11/26/2013 66 Mọi trạng thái có thể ứng với 1 quyết định hay phương án thì được vẽ tiếp theo sau p/án đó: bắt đầu từ 1 nút trạng thái. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 12 11/26/2013 67 Lấy lại ví dụ trước về ông Giám đốc A. Từ bảng quyết định 2.1  Cây quyết định như sau: PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 2 1 3 NM lớn NM nhỏ Không làm TT tốt TT tốt TT xấu TT xấu 11/26/2013 68 CÁC BƯỚC CỦA VIỆC PHÂN TÍCH BÀI TOÁN THEO CÂY QUYẾT ĐỊNH Gồm 5 bước: Bước 1: Xác định vấn đề. Bước 2: Vẽ cây quyết định. Bước 3: Gán xác suất cho từng trạng thái. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 11/26/2013 69 Bước 4: Ước lượng lợi nhuận (chi phí) cho một sự kết hợp giữa 1 p/án & 1 trạng thái. Bước 5: Giải bằng p/p Max EMV(i)  tìm 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) PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 11/26/2013 70 Bước 1: Như đã nêu ở trước. Bước 2: Vẽ cây quyết định (xem trước). PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 11/26/2013 71 Bước 3: Gán xác suất cho các loại thị trường. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 2 1 3 NM lớn NM nhỏ Không làm TT tốt (0,5) TT tốt (0.5) TT xấu (0.5) TT xấu (0.5) 11/26/2013 72 Bước 4: Dùng giá trị số liệu ghi vào: PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 2 1 3 NM lớn NM nhỏ Không làm TT tốt (0,5) TT tốt (0.5) TT xấu (0.5) TT xấu (0.5) 200000 -180000 100000 -20000 0 13 11/26/2013 73 Bước 5: Tính EMV tại các nút (i): EMV(1)=0.5x200000+0.5x(-180000) =10000$ EMV(2)=0.5x100000+0.5x(-20000) =40000$ EMV(3) =0$ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 11/26/2013 74 Bước 5: Tính EMV tại các nút (i): PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 2 1 3 NM lớn NM nhỏ Không làm TT tốt (0,5) TT tốt (0.5) TT xấu (0.5) TT xấu (0.5) 200000 -180000 100000 -20000 0 10.000 40.000 0 11/26/2013 75 Kết luận: Max EMV(i)  40.000$ Chọn p/án Nhà máy nhỏ. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 11/26/2013 76 CÂY QUYẾT ĐỊNH CÓ NHIỀU NÚT QUYẾT ĐỊNH Trong trường hợp có nhiều p/án & 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. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 11/26/2013 77 Xét lại ví dụ Ông A: Trước khi quyết định chọn nhà máy (lớn, nhỏ) hay không làm  Có nên thăm dò thị trường với chi phí là 10,000$ để giúp ra quyết định.  Tính xác suất có điều kiện  PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 11/26/2013 78 XÁC SUẤT CÓ ĐIỀU KIỆN Với Pr(A/B) chỉ xác suất xảy ra A khi B đã xảy ra. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống )APr().A/BPr()BAPr(  )BPr().B/APr( 14 11/26/2013 79 TÍNH XÁC SUẤT CÁC TRẠNG THÁI - Dùng định lý Bayes về xác suất có điều kiện: Với Pr(A/B) chỉ xác suất xảy ra A khi B đã xảy ra. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống    k 1i ii iiii i )APr().A/BPr( )APr().A/BPr( )BPr( )APr().A/BPr( )B/APr( 11/26/2013 80 TÍNH XÁC SUẤT CÁC TRẠNG THÁI - Dùng định lý Bayes về xác suất có điều kiện: Với Pr(A/B) chỉ xác suất xảy ra A khi B đã xảy ra. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống    k 1i ii ii i )APr().A/BPr( )APr().A/BPr( )B/APr( 11/26/2013 81 Trong ví dụ trên, để dễ theo dõi ta quy ước: TD  Thăm dò TT  Thị trường Nếu không thăm dò TT, dựa vào kinh nghiệm quá khứ giả sử ta có: Pr(TT Tốt) = Pr(TT Xấu) =0.5 PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 11/26/2013 82 Kinh nghiệm các chuyên gia cho biết:  nếu tất cả các sản phẩm có được thị trường tốt thì 70% các cuộc thăm các cuộc thăm dò trường cho kết quả đúng.  và 30% cho kết quả sai. Có nghĩa là: Pr(TD Tốt/TT Tốt) = 0.7 Pr(TD Xấu/TT Tốt) = 0.3 PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 11/26/2013 83 Tổng hợp số liệu nói trên như sau: PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống Kết quả TD Thị trường thật TT Tốt TT Xấu Tốt Pr(TD Tốt/TT Tốt) =0.7 Pr(TD Tốt/TT Xấu) =0.2 Xấu Pr(TD Xấu/TT Tốt) =0.3 Pr(TD Xấu/TT Xấu) =0.8 11/26/2013 84 TÍNH XÁC SUẤT CÓ ĐIỀU KIỆN PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 15 11/26/2013 85 Trên cơ sở này, xác suất các trạng thái như sau: PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống )TotTD/TotTTPr( )XauTTPr().XauTT/TotTDPr()TotTTPr().TotTT/TotTDPr( )TotTTPr().TotTT/TotTDPr(  78.0 45.0 35.0 5.0x2.05.0x7.0 5.0x7.0    11/26/2013 86 Trên cơ sở này, xác suất các trạng thái như sau: PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống )TotTD/XauTTPr( 22.0 45.0 10.0 5.0x2.05.0x7.0 5.0x2.0    11/26/2013 87 Trên cơ sở này, xác suất các trạng thái như sau: PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống )XauTD/TotTTPr( )XauTTPr().XauTT/XauTDPr()TotTTPr().TotTT/XauTDPr( )TotTTPr().TotTT/XauTDPr(  27.0 55.0 15.0 5.0x8.05.0x3.0 5.0x3.0    11/26/2013 88 Trên cơ sở này, xác suất các trạng thái như sau: PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống )XauTD/XauTTPr( 73.0 55.0 40.0 5.0x8.05.0x3.0 5.0x8.0    11/26/2013 89 Trên cơ sở này, xác suất các trạng thái như sau: PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống )TotTTPr(*)TotTT/TotTDPr()TotTDPr(  45.0)XauTTPr(*)XauTT/TotTDPr(  11/26/2013 90 Trên cơ sở này, xác suất các trạng thái như sau:  Xem sơ đồ cây ở sau với các kết quả xác suất tương ứng. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống )TotTTPr(*)TotTT/XauTDPr()XauTDPr(  55.0)XauTTPr(*)XauTT/XauTDPr(  16 11/26/2013 91 GIÁ TRỊ TÍNH TOÁN CÁC TRẠNG THÁI PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 11/26/2013 92 CHÚ Ý Các giá trị tính toán của các trạng thái ứng với trường hợp thăm dò thị trường lấy từ bảng số liệu ban đầu (xem sau) và TRỪ bớt chi phí thăm dò thị trường (10000$). PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 11/26/2013 93 VÍ DỤ 190000$ = 200000$ - 10000$ -190000$ =-180000$ - 10000$ 90000$ = 100000$ - 10000$ -30000$ =-20000$ - 10000$ …………………………………. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 11/26/2013 94 BẢNG SỐ LIỆU BAN ĐẦU (lấy ở trước) PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 2 1 3 NM lớn NM nhỏ Không làm TT tốt (0,5) TT tốt (0.5) TT xấu (0.5) TT xấu (0.5) 200000 -180000 100000 -20000 0 10.000 40.000 0 11/26/2013 95 PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống TT tốt (0,78) TT tốt (0.27) TT xấu (0.22) TT xấu (0.73) 190000 -190000 190000 -190000 TT tốt (0,78) TT xấu (0.22) 90000 -30000 Lớn Nhỏ Không Lớn 2 3 4 1 Thăm dò Không thăm dò Thăm dò tốt Thăm dò xấu 0.45 0.55 -10000 11/26/2013 96 PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống TT tốt (0,27) TT tốt (0.5) TT xấu (0.73) TT xấu (0.5) 90000 -30000 100000 0 TT tốt (0,5) TT xấu (0.5) 200000 Lớn Nhỏ Không 5 6 7 1 Thăm dò Không thăm dò Thăm dò xấu 0.55 -180000 Nhỏ Không -20000 -10000 17 11/26/2013 97 TÍNH EMV(I) TẠI MỖI NÚT I 1. Trường hợp kết quả thăm dò cho TT tốt: EMV(2) =EMV(NM lớn/TD tốt) =0.78*190000+0.22(-190000) = 106400$ EMV(3) =EMV(NM nhỏ/TD tốt) =0.78*90000+0.22(-30000) =63500$ EMV(0) =-10000$ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 11/26/2013 98 KẾT LUẬN  Trường hợp kết quả thăm dò thị trường cho kết quả TỐT  chọn p/a NM lớn vì EMV(2) =EMV Max PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 11/26/2013 99 TÍNH EMV(I) TẠI MỖI NÚT I 2. Trường hợp kết quả thăm dò cho TT xấu: EMV(4) =0.27x190000+0.73(-190000) = -87400$ EMV(5) =0.27x90000+0.73x(-30000) =-10000$ EMV(0) =-10000$  Kết luận: Nếu thăm dò TT xấu  chọn p/a NM nhỏ vì EMV(5) =EMV max PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 11/26/2013 100 TÍNH EMV(I) TẠI MỖI NÚT I 3. Nếu CÓ TD thị trường: EMV(1) =0.45x106400+0.55x2400 =49200$ 4. Nếu KHÔNG TD thị trường: EMV(6) =0.5x200000+0.5x(-180000) =10000$ EMV(7) =0.5x100000+0.5x(-20000)=40000$ EMV(0) =0 KẾT LUẬN: Nếu KHÔNG TD thị trường – chọn p/a NM nhỏ vì EMV(7) =EMV Max PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 11/26/2013 101 SO SÁNH 2 PHƯƠNG ÁN TẠI NÚT QUYẾT ĐỊNH ĐẦU TIÊN EMV(TD) =49200$ EMV( Không TD) =40000$ KẾT LUẬN CHUNG:  Chọn phương án thăm dò  Nếu kết quả TD thấy: - TT Tốt  chọn p/a NM lớn - TT Xấu  chọn p/a NM nhỏ (xem sơ đồ sau) PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 11/26/2013 102 PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 49200$ 1 40000$ 106400$ 2400$ 2 3 4 5 6 7 106400$ 63500$ -10000$ -87000$ 2400$ -10000$ 10000$ 40000$ 0$ 18 11/26/2013 103 GIÁ TRỊ KỲ VỌNG CỦA THÔNG TIN MẪU (EVSI, Expected Value of Sample Information) Vấn đề: Có nên thăm dò thị trường với giá 10000$ ? EVSI =EMV(Thăm dò thị trường nhưng không mất tiền) – EMV(không thăm dò)  Giá tối đa mà Ông A phải trã khi thăm dò. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 11/26/2013 104 EMV(Thăm dò thị trường nhưng không mất tiền) = EMV(Thăm dò thị trường CÓ mất tiền) + Tiền thăm dò = 49200$+10000$=59200$ EVSI =59200$ - 40000$ = 19200$ KẾT LUẬN: Nên thăm dò thị trường vì tiền thăm dò 10000$ < 19200$ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống 11/26/2013 105 HẾT CHƯƠNG PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 2: Ra quyết định PGS. Dr. Nguyễn Thống