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제 8 장 완전정보의 기대가치 (EVPI). 완전정보 (perfect information) 란 : 불확실한 상황이 내포하고 있는 불확실성 ( uncertainty ) 을 완전하게 없앨 수 있는 정보로써 임의의 사건에 관한 확실한 결과를 얻게 한다 . ※ 정보의 가치는 정보를 획득하여 이를 토대로 결정된 의사결정 대안이 초기의 대안과 다를 경우에 존재하게 된다 .
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완전정보(perfect information)란: 불확실한 상황이 내포하고 있는 불확실성(uncertainty)을 완전하게 없앨 수 있는 정보로써 임의의 사건에 관한 확실한 결과를 얻게 한다. ※정보의 가치는 정보를 획득하여 이를 토대로 결정된 의사결정 대안이 초기의 대안과 다를 경우에 존재하게 된다. 그러므로 완전정보의 가치는(expected value of perfect information: EVPI)는 완전정보를 획득한 상태에서 구한 기대 값과 정보가 없는 상태에서 얻은 최선의 대안에 관한 기대 값의 차이로 정의할 수가 있다. 즉, EVPI=(완전정보 하에서 기대치) – (정보가 없는 상태 하에서 얻은 최적대안의 기대치)
무더위(S1) 한파(S2) EMV (0.75) (0.25) 대규모(d1) 10 -5 5.5 중규모(d2) 8 -3 4.7 소규모(d3) 4 -2 2.2 무더위(S1) 한파(S2) EMV (0.75) (0.25) 대규모(d1) 0 3 0.9 중규모(d2) 2 1 1.7 소규모(d3) 6 0 4.2 기회비용과 완전정보가치 기대값을 포함한 공장확장문제의 청산표 최적대안 기회손실표
S1 (0.75) S1 (0.75) S2 (0.25) S2 (0.25) EMV EOL d1 d2 d3 대규모(d1) 중규모(d2) 소규모(d3) 40,000 -5,000 0 0 45,000 40,000 -20,000 100,000 0 120,000 0 100,000 25,000 21,250 0 30,000 33,750 55,000 게임의 행동대안에 따른 청산표 기회비용
d1 d2 d3 EMV EOL 25,000 30,000 21,250 33,750 0 55,000 계 55,000 55,000 55,000 EOL과 EMV의 관계 EOL + EMV = 일정값
관찰: 최적대안 d1은 최대의 EMV값과 최소의 EOL값을 갖고 있다. EMV + EOL = C(일정값), EPVI = MinEOL(di) 혹은 =(완전정보하에서 최대의 EMV) - (정보가 없는 상황에서 최대의 EMV)
임의사건 정보가 없는 상태 완전정보 하에서 청산표 최적대안 최적대안 변화값 확률 S1 d1 d1 0 0.75 S2 d1 d2 120,000 0.25 정보의 가치개념을 이용한 완전정보가치 계산 기대변화값=(0.75)(0) + (0.25)(120,000)=30,000(EVPI)
