Tóm tắt Chương 12: Risk and uncertainty

Môn Performance Management (PM), chương 12/21

Rủi ro, bất định và thái độ với rủi ro

  • Risk: biết các kết quả có thể xảy ra và ước được xác suất từ số liệu quá khứ. Uncertainty: không có cơ sở thống kê để gán xác suất.
  • Risk seeker chọn theo maximax, risk neutral chọn theo EV, risk averse chọn theo maximin.
  • Market research (dữ liệu thứ cấp và sơ cấp) và focus group giúp giảm bất định; chỉ nên chi tiền khi giá trị thông tin lớn hơn chi phí.

Expected value và payoff table

EV = Σpx
  • Tổng xác suất bằng 1; lợi nhuận chọn EV cao nhất, chi phí chọn EV thấp nhất.
  • EV hợp với quyết định lặp lại nhiều lần; EV có thể không trùng kết quả nào, phụ thuộc xác suất ước tính, bỏ qua độ phân tán và thái độ rủi ro.
  • Payoff table: hàng là tình huống, cột là phương án, mỗi ô một kết quả; tính EV theo từng cột. Không dùng nhu cầu kỳ vọng để tính lợi nhuận kỳ vọng.
  • Hai biến độc lập: joint probability = P(A) × P(B); bảng hai chiều cho cả EV lẫn xác suất vượt một ngưỡng.
  • Payoff table phức tạp: giá bán và chi phí bán hàng theo số bán; biến phí sản xuất và setup theo mẻ theo số sản xuất; giá đổi "cho tất cả đơn vị" thì áp cho toàn bộ số bán.
  • Độ phân tán của kết quả đo bằng standard deviation, EV không đo được.

Maximax, maximin, minimax regret

  • Maximin: chọn phương án có kết quả tệ nhất cao nhất. Maximax: chọn phương án có kết quả tốt nhất cao nhất.
  • Regret = payoff tốt nhất trong cùng tình huống − payoff của phương án; chọn phương án có regret lớn nhất nhỏ nhất.
  • Ba quy tắc này không dùng xác suất.

Cây quyết định

  • Hình vuông là điểm quyết định, hình tròn là điểm kết quả; tổng xác suất các nhánh từ một hình tròn bằng 1.
  • Mỗi kết quả có giá trị và xác suất; EV ghi cho phương án tại điểm kết quả, không gán cho từng kết quả.
  • Vẽ từ trái sang phải, tính rollback từ phải sang trái: EV tại hình tròn, chọn nhánh tốt nhất tại hình vuông sau khi trừ chi phí trên nhánh.

Giá trị thông tin

Value of perfect information = EV có perfect information − EV không có thông tin
  • EV có perfect information: mỗi tình huống chọn payoff cao nhất, nhân xác suất ban đầu, cộng lại.
  • Value of perfect information bằng EV của regret ứng với phương án đang chọn.
  • Value of perfect information gộp là phí tối đa nên trả ("maximum fee", "ignoring the cost"). Đề cho sẵn phí và hỏi giá trị của việc mua thông tin thì trả lời giá trị ròng = gộp − phí; ròng âm thì không mua.
  • Value of imperfect information = EV có imperfect information − EV không có thông tin; dùng xác suất có điều kiện theo từng kết quả dự báo; luôn ≤ value of perfect information.

Sensitivity analysis và simulation

  • Sensitivity = Lợi nhuận dự kiếnGiá trị của khoản mục đang xét × 100%; với sản lượng, mức giảm tối đa là margin of safety.
  • Sensitivity analysis đổi một biến mỗi lần, không cho biết xác suất thay đổi, không có quy tắc chọn.
  • Simulation (phương pháp Monte Carlo) gán dải số ngẫu nhiên tỷ lệ với xác suất, cho nhiều biến thay đổi cùng lúc, chạy nhiều lần để có phân phối kết quả; không tự đưa ra quyết định tốt nhất.
  • Sensitivity analysis dùng khi quan hệ giữa các biến đã xác lập; simulation dùng khi nhiều biến bất định và quan hệ giữa chúng không dự đoán được.

Bản đầy đủ gồm

Bài giảng chi tiết, flashcard lặp lại ngắt quãng, ngân hàng câu hỏi luyện thi, lộ trình theo ngày thi. Dùng trọn 1 năm.

690.000đ490.000đ/ năm-29%

Hoàn 100% trong 7 ngày nếu bạn chưa dùng quá 30% khoá học.

Giá kỳ đầu tiên 490.000đ, cho 100 học viên đầu

Đổi lại, mình xin phản hồi trong quá trình học và kết quả thi tháng 12. Sau 100 người, giá về 690.000đ.

690.000đ490.000đ/ năm
Mua ngay