metode ¥i tehnici de fundamentare a deciziilor metode ¥i tehnici de fundamentare a...

Download Metode ¥i tehnici de fundamentare a deciziilor Metode ¥i tehnici de fundamentare a deciziilor - clasificari

Post on 30-Aug-2019

8 views

Category:

Documents

0 download

Embed Size (px)

TRANSCRIPT

  • Metode i tehnici de fundamentare a deciziilor - clasificari

    54

    In conditii de incertitudine In conditii de risc

    Unicriteriale Multicriteriale

    Unisecventiale Multi-secventiale

    Individuale

    Colective

    Unice

    Repetitive

  • Formalizarea matematica

    55

    mulimea variantelor decizionale (modurile posibile de aciune la un moment dat n vederea soluionrii problemei)

    criteriile de decizie (punctele de vedere luate n consideraie de ctre decideni n evaluarea alternativelor i folosite n selectarea variantei celei mai potrivite);

    strile naturii (condiiile externe / interne ale firmei care determin consecinele necorespunztoare unei alternative, din mulimea consecinelor posibile;

    obiectivele (nivelurile consecinelor n raport cu care se evalueaz calitatea unei variante ca bun sau nesatisfctoare;

    consecinele (rezultatele obinute atunci cnd se manifest diferite stri ale naturii i sunt alese diferite variante decizionale.

  • Elementele tipice ale unui model decizional n CONDIII DE RISC si/sau INCERTITUDINE - form matriceal:

    Matricea C=[Cij] descrie consecina alegerii alternativei/variante decizionale

    Ai i=1,,m daca apare/se manifesta starea naturii Sj, j=1,,n.

    Pentru modelul decizional in conditii de risc apar probabilitatile asociate starilor naturii: pj, j=1,,n astfel incat 0

  • Tehnici/reguli/criterii de decizie

    n condiii de incertitudine:

    57

    Criteriul Wald (pesimist)

    Criteriul Laplace

    Criteriul Savage (al minimizrii regretelor)

    Criteriul Hurwicz

    Criteriul superoptimist (maxmax)

    Criteriu de decizie in conditii de risc:

    Max sau min din indicatorul speranta matematica (valoare asteptata)

  • Metode de raionalizare a deciziilor n condiii de risc

    58

    metoda speranei matematice (a valorii ateptate) - Expected value; Neutralitate/aversiune/prudenta fata de risc Calculul probabilitatilor

    metoda arborelui decizional Identificarea starilor naturii; construirea

    scenariilor

  • Utilitatea asteptat i axiomatica von Neumann Morgenstern

    59

    Maximizarea speranei matematice bazat pe teoria utilitii sperate corespunde unei situaii de alegere n care fiecare dintre aciuni este considerat o variabil aleatorie cu mai multe rezultate posibile sau o distribuie de probabilitate asupra unor rezultate, numit i loterie sau perspectiv.

    Sperana de utilitate a fiecrei aciuni (sau loterii) este suma indicilor de utilitate calculai pentru rezultate sau consecine i ponderate cu probabilitile acestor rezultate. Aciunea optim este cea a crei speran de utilitate este cea mai ridicat.

    Indicii de utilitate au proprietatea de a exprima atitudinea decidentului fa de risc, adic aversiunea sa fa de risc, preferina ssa pentru risc sau neutralitatea sa fa de risc. Aceste comportamente sunt reprezentate printr-o funcie u(X) concav, convex sau liniar.

  • Utilitatea

    60

    Noiunea de utilitate a aciunilor i evenimentelor n raport cu un scop reprezint un concept de prim importan ce apare n sudiul fenomenelor economice i sociale, a interaciunii dintre diferite grupuri de indivizi raionali.

    D. Bernoulli - unul dintre primii cercettori care s-au ocupat de ideea general de utilitate - a analizat principiul speranei matematice, dominant n teoria comportamentului n condiii de incertitudine, potrivit cruia se prefer varianta care conduce la ctig mediu maxim, principiu care s-a dovedit a nu fi general valabil (de exemplu, paradoxul de la Petersburg).

    J. Von Neumann i O. Morgenstern (1947) au fost primii care au considerat utilitatea ca o cuantificare a preferenelor, formulnd primul sistem de axiome pentru aceasta. Ulterior au fost propuse i alte axiomatizri pentru utilitate, toate converg ctre aceeai concluzie: funcia utilitate este unic pn la o transformare liniar pozitiv. Mai departe, nu se poate elabora pe ideea unicitii utilitii deoarece nu exist nici o definiie natural a valorii zero i a utilitii pentru unitate.

    Conceptul de utilitate a fost introdus n teoria deciziei pentru a compara ntre ele variante decizionale caracterizate prin mai multe consecine.

    Utilitatea unei aciuni determin o anumit conduit a decidentului, orientndu-l spre decizii bune n condiii de risc. Mrimea aceasta este subiectiv i asociat fiecrei variante va determina prin valoarea sa maxim, care este varianta decizional optim. Dac strilor ce determin diferitele aciuni le corespund probabiliti subiective, iar rezultatelor respective li se asociaz valori ale utilitii (maxim pentru rezultatul cel mai favorabil, minim pentru cel mai defavorabil, iar pentru cele intermediare se determin prin metoda grafic sau prin interpolare), atunci sperana matematic a utilitii determin utilitatea alegerii unei variante decizionale (prin cutarea celei mai mari sperane matematice de utilitate).

  • Utilitatea

    61

    Este evident caracterul relativ i subiectiv al conceptului de utilitate; aceasta este definit ca o funcie cu valori n [0, 1] reflectnd prin valoarea maxim 1 preferina maxim i prin 0 pe cea minim.

    Utilitatea este o mrime subiectiv (depinde de aprecierea decidentului) i se exprim, n acest caz, prin gradul de satisfacie pe care l obine decidentul cnd opteaz pentru una sau alta dintre variantele decizionale, n raport cu obiectivele sale i ale organizaiei.

    - poate fi aplicat att n cazul existenei a mai multor criterii de evaluare pentru a face posibil compararea diferitelor evaluri, precum i pentru a exprima atitudinea decidentului fa de riscul adoptrii unei variante decizionale.

  • Formalizare - utilitate

    62

    Funciile de utilitate u(Vi) asociaz fiecrei variante (V1, V2,. ...,Vm) o valoare din mulimea numerelor reale (R) i au urmtoarele proprieti:

    Vi va fi preferat lui Vj dac i numai dac u(Vi) > u(Vj); u[pVi, (1-p)Vj] = pu(Vi) + (1-p)u(Vj), unde p este probabilitatea cu valori n [0,

    1]; Dac proprietile 1 i 2 sunt ndeplinite atunci se poate construi transformarea

    liniar u(Vi) = au(Vi) +b, pentru a>0 i b atun

    0. n cazul funciilor de utilitate liniare, procedura practic de determinare a utilitilor

    const n a considera cunoscute utilitile a dou valori (minim = 0 i maxim = 1), i obinerea prin interpolare a utilitilor pentru celelalte valori.

  • Metoda speranei matematice (a valorii ateptate), Expected value - eng

    63

    n cazul n care decidentul are o atitudine neutr fa de risc pentrualegerea variantei decizionale se poate aplica metoda valorii ateptate(sperana matematic) maxime:

    1. Pentru fiecare variant/alternativ Ai se determin valoarea ateptat(sperana matematic) venitului:

    pentru i = 1, ..., m 2. Se alege varianta/alternativa A* corespunztoare valorii ateptate

    maxime a venitului:

    max {E1, E2, ..., Em} => A*

    ,1

    11

    n

    j

    ijjCp

  • Metoda arborelui de decizie

    64

    se aplica la situatiile decizionale de mare complexitate, n care sunt implicate evenimente aleatoare care se produc succesiv.

    este folosita n cazul unei succesiuni de decizii interconditionate n timp.

    se bazeaza pe reprezentarea grafica a tuturor combinatiilor posibile de variante decizionale si stari ale naturii corespunzatoare fiecarui moment de timp.

    se descriu procesele decizionale multisecventiale sub forma unor diagrame n care, pentru reprezentare, se utilizeaza RAMURI si NODURI

  • Example: A DISEASE WITH PROGRESSIVEHEALTH STATES AND AT LEAST TWO

    PATHWAYS (from: GBD 2005 STUDY OPERATIONS MANUAL FINAL JANUARY 2009 )

    65

    an example of a diagram for a disease with progressive health states. It is a diagram used in the Dutch and Australian Burden of Disease studies for breast cancer with a tumour size greater than 5 cm at diagnosis. Each of the boxes (apart from Cured and Death) represents disease sequelae used in the analysis of YLD.

    p = proportion of cases who survive;

    1 p = proportion of cases dying

    The period of disability was set to five years in survivors. The average duration of those who die is determined from follow-up data of cancer registry. The durations for initial diagnosis and treatment, disseminated disease and the terminal phase were set after discussions with cancer experts. Each of the health states in the diagram had a separate disability weight.

  • Tipuri de noduri

    66

    Noduri de decizie (D)

    Noduri de tip incertitudine: eveniment sau sansa (C - chance)

    Noduri de tip consecinta (noduri finale)

  • Nodurile de tip decizie (D) Ramuri = variantele

    decizionale:

    pornesc din noduri de tip D i ajung n noduri de tip eveniment (C) sau n noduri terminale

    67

  • Noduri de incertitudine (C)

    Ramuri = stri ale naturii (au probabiliti asociate)

    pornesc din noduri de tip (C) i ajung n noduri de tip decizie (D) sau n noduri terminale

    68

  • La construirea arborelui trebuie s se aib n vedere respectarea urmtoarelor cerine:

    69

    valoarea nodurilor de incertitudine (n care natura face alegerea) s depind numai de evenimentele viitoare i nu de deciziile precedente;

    succesiunea proceselor decizionale la diferite momente de timp face ca deciziile intermediare s fie condiionate de rezultatele estimate ale deciziilor finale (la ultimele procese decizionale reprezentate n arbore);

    decizia iniial (corespunztoare primului nod de decizie) depinde de efectele cumulate ale tuturor deciziilor intermediare

View more