6. ROZHODOVÁNÍ ZA NEJISTOTY

1. 6. ROZHODOVÁNÍ ZA NEJISTOTY Motivace: Máme na výběr ze dvou her založených na jednom hodu mincí. Pro kterou se rozhodnete (hraje se jen jednou)? Problémy: - neznáme s jistotou budoucnost, někdy ani (objektivní) pravděpodobnost (dále jen „pst“) - vliv individuality rozhodovatele - vztah k riziku (většinou odpor), subjektivní názor na budoucí vývoj (subjektivní pravděpodobnosti)

2. Rozhodování za nejistoty • rozhodování zajistoty – všechny faktory známe jistě • rozhodování zanejistoty – faktory náhodné, známe s větší či menší nejistotou • za rizika – známe aspoň rozdělení pravděpodobností • za neurčitosti – neznáme rozdělení, krajní nejistota

3. 6.1 Subjektivní pravděpodobnosti Pravděpodobnost • objektivní − vyjadřuje míru výskytu nějakého jevu − z minulých (statistických) údajů, symetrie • subjektivní − vyjadřuje míru osobního přesvědčení rozhodovatele ve výskyt nějakého jevu − stanovení různými odhady dle znalostí subjektu

4. Vyjádření subjektivních pravděpodobností • číselné − přímé: 0 ≤ p ≤ 1 − poměr: m/n (m případů z n možných) − poměr sázek (šancí): p/q=p/1−p • slovní − např. tabulkou (zcela vyloučeno − 0, krajně nepravděpodobné − 0,1 atp.)

5. Stanovení subjektivních pravděpodobností • metoda relativních velikostí − nejprve se určí nejpravděpodobnější jevu (modus) − ostatní psti se vyjadřují relativně k psti modu • metoda kvantilů − pro mnoho diskrétních hodnot i pro spojité veličiny − určujeme kvartily rozdělení • metoda volby typu rozdělení pravděpodobnosti − různá běžná, co nejjednodušší rozdělení, diskrétní n. spojité veličiny

6. 6.2 Pravděpodobnostní stromy • Zobrazují v podobě grafu - stromu možnosti budoucího vývoje, jejich pravděpodobnosti a důsledky pro dané kritérium • Rizikové situace znázorňujeme uzly (kroužky) a jejich možné výsledky hranami pravděpodobnostního stromu. • Při počítání výsledných (nepodmíněných) pravděpodobností jednotlivých variant se užívá pravidlo násobení (podmíněných) pravděpodobností.

7. Příklad Podnik zvažuje zavedení nového výrobku. Náklady na_jeho vývoj jsou 5 mil. Kč a jeho úspěch 80 %, náklady na zahájení výroby 2 mil. Kč s pstí neúspěchu 10 %, náklady na uvedení na trh jsou 1 mil. Kč a zisk z_prodeje na trhu se očekává 10, 15, n. 20 mil. Kč s_pstmi 25, 50 a 25 %. Znázorněte možné scénáře - varianty budoucího vývoje pomocí pravděpodobnostního stromu a určete jejich pravděpodobnosti a zisky.

8. Řešení - pravděpodobnostní strom

9. Celkem tedy může v tomto případě nastat 5 možných scénářů A-E. Jejich pravděpodobnost je dána součinem dílčích pravděpodobností (příslušných hran od kořene k větvím) a hodnota kritéria součtem jeho dílčích hodnot, např. výsledek C (úspěšný vývoj i výroba, ale nízký prodej) má pravděpodobnost: pC = 0,8 ∙ 0,9 ∙ 0,25 = 0,18 a hodnotu celkového zisku ZC = 10 − 1 − 2 − 5 = + 2 (mil. Kč)

10. Výsledky analýzy můžeme shrnout do následující tabulky: Pak lze spočítat např. střední hodnotu zisku apod..: E(Z) = ∑ pizi = −5 ∙ 0,2 − … + 12 ∙ 0,18 = +3,48 (MKč)

11. 7. ROZHODOVACÍ MATICE Příklad: Máme na výběr ze dvou her založených na jednom hodu mincí. Pro kterou se rozhodnete (hraje se jen jednou)? Často čelíme podobným rozhodnutím, navíc neznáme ani pravděpodobnosti „stavů světa“ (líc, rub).

12. Rozhodovací matice Znázorňuje hodnotu kritéria rozhodování v závislosti na variantě rozhodování a stavech světa, tj. náhodných vzájemně se vylučujících možnostech budoucího vývoje, jejich pravděpodobnosti jsou většinou neznámé.

13. Pravidla rozhodování za neurčitosti Uvádíme pro kritérium výnosového typu, jinak obdobné. • Pravidlo nedostatečného důvodu (Laplace) − předpokládáme, že všechny stavy světa jsou stejně možné (rovnoměrné rozdělení pstí) a rozhodujeme pomocí pravidla střední hodnoty: ∑j (1/n)zij = MAX! ∑jzij = MAX!

14. Příklad: Podnikatel se rozhoduje o variantách velikosti nového podniku, ale zisk závisí na neznámé velikosti poptávky podle následující tabulky: Určete optimální rozhodnutí podle Laplaceova aj. pravidla.

15. Pravidlo optimismu (maximax) − pro každé rozhodnutí předpokládáme, že nastane nejpříznivější situace, tzn. hledáme maximum v každém řádku a vybereme řádek s maximální hodnotou MAXjzij = MAX! − hledáme vlastně maximum celé matice − jedná se o extrémně optimistický přístup

16. Pravidlo pesimismu (mininax/maximin, Wald) − pro každé rozhodnutí předpokládáme, že nastane nejhorší situace, takže v každém řádku nalezneme minimum a volíme řádek s jeho maximální hodnotou minjzij = MAX! − jedná se o extrémně pesimistický přístup

17. Pravidlo ukazatele optimismu (Hurwicz) − zobecňuje předchozí krajní pravidla pomocí ukazatele optimismu α,0 ≤ α ≤ 1: α.MAXjzij + (1- α).minjzij = MAX! − pro α=100%přechází na p. optimismu, pro α=0%na p. pesimismu

18. Pravidlo minimaximální lítosti/ztráty (Savage) − pokud víme, jaká situace nastala, tak víme, jaké rozhodnutí by bylo nejlepší, rozdíl mezi jeho hodnotou a hodnotou našeho minulého rozhodnutí vyjadřuje jakousi ztrátu, lítost; chceme, aby byla co nejmenší (ochrana před těmi, kteří jsou „po bitvě generály“) − nejprve se vypočte matice ztrát (lítosti) tak, že pro každý prvek určíme rozdíl mezi příslušným sloupcovým maximem a tímto prvkem, a na ni aplikujeme princip pesimismu (minimax, jedná se o kritérium nákladového typu): sij = zij− MAXizij MAXjsij = min!

19. Úloha: Vydavatel časopisu se rozhoduje o velikosti jeho nákladu - zvažuje 3 varianty: 20, 30 a 40 tis. výtisků měsíčně. Prodej je nejistý, předpokládá se také 20, 30 anebo 40 tis. ks za měsíc. Měsíční fixní náklady výroby jsou 1 mil. Kč, variabilní náklady na jeden výtisk jsou 50 Kč/ks a jeho prodejní cena 100 Kč/ks. Vydavatel se rozhoduje na základě zisku, neprodané časopisy nepřinášejí žádné dodatečné náklady ani výnosy. Sestavte rozhodovací matici a najděte optimální rozhodnutí pomocí všech známých pravidel rozhodování za neurčitosti.

20. Řešení:

21. 8. ROZHODOVACÍ STROMY • nástroj pro víceetapové rozhodování za nejistoty, zahrnují více navazujících rozhodnutí • zobecňují rozhodovací matice i pravděpodobnostní stromy, • varianty neznámého budoucího vývoje se znázorňují (stejně jako u pravděpodobnostních stromů) pomocí tzv. situačních uzlů (kroužky), rozhodování pomocí tzv. rozhodovacích uzlů (čtverce) • rozhodovací strom se vyhodnocuje od konce (zezadu, zprava, od větví), situační uzly se v nejjednodušším případě nahrazují střední hodnotou kritéria a podle ní se rozhodujeme v_rozhodovacích uzlech • výsledkem je výchozí rozhodnutí na počátku (ostatní rozhodnutí se mohou změnit podle budoucího vývoje)

22. Příklad Vedení podnik rozhoduje, jestli 1000 ks dané součásti vyrobit anebo dovézt (za cenu 2000 Kč/ks). Výroba vyžaduje jednorázovou investici ve výši 1 mil. Kč, a v případě jejího úspěchu (pravděpodobnost je odhadnuta na 80 %) budou variabilní náklady činit jen 600 Kč/ks. Při neúspěchu výroby nelze investici využít jinak a je nutno součást koupit, hrozí však zvýšení ceny na 2200 Kč/ks vlivem změny devizového kurzu (s_pravděpodobností 50 %). Znázorněte rozhodovací problém pomocí rozhodovacího stromu a najděte optimální rozhodnutí pomocí pravidla střední hodnoty.

23. Řešení

24. Postup Postupujeme od konce, situačního uzlu týkajícího se kurzu – střední hodnota ceny je (2000+2200)/2=2100 (Kč/j). Touto hodnotou situační uzel vlastně nahradíme a postupujeme dál k_uzlu týkajícího se úspěchu výrobní investice. Střední hodnota nákladů je 0,8∙600+0,2∙2100=900 (Kč/j). Po přičtení průměrných fixních nákladů 1000 Kč/j dostáváme hodnotu 1900 Kč/j a v_rozhodovacím uzlu volíme mezi touto hodnotou a cenou2000_Kč/j v případě nákupu, takže volíme v průměru levnější (ale rizikovější) variantu investovat.