В более сложных ситуациях в анализе используют так называемый метод построения дерева решений. Логику этого метода рассмотрим на простейшем примере. [c.139]
| Рис.7.5. Пример анализа риска методом построения дерева решений |  |
МЕТОДЫ ТЕОРИИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ 2.9.1. Метод построения дерева решений [c.106]
Этот метод входит в систему методов ситуационного анализа и используется в случаях, когда прогнозируемая ситуация может быть структурирована таким образом, что выделяются ключевые моменты, в которых либо нужно принимать решение с определенной вероятностью (роль аналитика или менеджера активна), либо также с определенной вероятностью наступает некоторое событие (роль аналитика или менеджера пассивна, однако значимы некоторые не зависящие от его действий обстоятельства). Именно для формализованного описания подобных ситуаций и используется так называемый метод построения дерева решений. Логику метода рассмотрим на примере 2.14. [c.106]
Метод построения дерева решений проекта Предполагает пошаговое разветвление процесса реализации проекта с оценкой рисков, затрат, ущерба и выгод [c.243]
Мы рассмотрели наиболее общие подходы к формализации процесса принятия управленческих решений, во-первых, сделав акцент на моделях имитационного характера, и во-вторых, безотносительно к тому, принимаются ли эти решения в отношении инвестиционных проектов или в какой-то другой области. В частности, метод построения деревьев решений весьма полезен в управленческом учете и, особенно, анализе на рынке ценных бумаг. Более подробно с возможностями этого метода, как в теоретическом, так и в практическом аспектах, можно ознакомиться по имеющейся оригинальной и переводной литературе [10,18,25]. [c.16]
Метод построения дерева решений и прочие [c.592]
Метод построения дерева решений проекта [c.617]
Принятие решений Экономико-математические модели Метод таблиц решений Метод построения деревьев решений Методы сравнения альтернатив [c.24]
Ожидаемые результаты управленческого решения всегда реализуются с определенной степенью вероятности, в связи с чем рассматриваемые альтернативы характеризуются известным риском, т.е. неопределенностью. Для оценки вероятности можно воспользоваться методом построения дерева решений, придав определенный вес каждому результату с точки зрения его желательности и вероятности достижения. Стохастичность в реализации решений существенно влияет на поиски компромисса между имеющимися альтернативами. В некоторых случаях следует отдавать предпочтение той из них, которая может быть реализована с наибольшей степенью вероятности. Тем не менее, имея в виду, что информация и анализ при обосновании решения довольно часто весьма субъективны, а стремление к формализации выбора альтернативы может увести далеко в сторону от существа проблемы, хорошим инструментом в этом деле может служить и опыт, и здравое суждение. [c.256]
Мы рассмотрели наиболее общие подходы к формализации процесса прогнозирования возможных действий, основанные на построении дерева решений. Этот метод весьма полезен в различных областях деятельности менеджеров и аналитиков, например в управленческом учете, при со- [c.140]
Кроме рассмотренных методов анализа рисков проектных решений можно использовать и другие метод экспертных оценок, анализ целесообразности затрат, проверку устойчивости проекта, корректировку параметров, построение дерева решений и т.д. [c.282]
Методы принятия решений Экономико-математические модели Таблицы решений Построение дерева решений Сравнение альтернатив [c.705]
Тема 4. Технология принятия управленческих решений. Этапы принятия управленческого решения. Признание необходимости управленческих решений. Целевая ориентация управленческих решений. Миссия и цели организации. Анализ ситуации. Проблема - исходный момент принятия решений. Различные методы обнаружения проблем наблюдение, эксперимент, анализ. Виды проблем проблема - кризис, проблема - возможность, проблема -рутина. Структурированные и неструктурированные проблемы. Дерево проблем. Ранжирование проблем, определение приоритетов. Восприятие и признание проблемы. Интерпретация и формулирование проблемы. Признание необходимости управленческого решения. Анализ возможностей организации в реализации решения. Определение критериев успеха. Выработка проекта решения. Разработка альтернатив. Оценка альтернатив. Учет прошлого опыта, анализ и исследования, проведение эксперимента в процессе выбора альтернативы. Влияние факторов среды на выбор альтернативы. Выбор альтернативы по критериям время, ресурсы, возможности, эффективность, риски, ответственность. Построение дерева решения. Оценка ожидаемой эффективности управленческого решения. Оформление проекта принимаемого решения. Типы проектов программы, планы, положения, приказы, [c.6]
Для достижения целей прогноза нужно иметь полную картину возможностей производства при существующем уровне требований, которые предъявляются к продукции. Располагая данными и опираясь на установившиеся тенденции в развитии, исследователи получают возможность определить направления технического совершенствования и развития науки. Процесс построения дерева решений принуждает исследователя заниматься деталями и процессами, которые он мог бы легко упустить, если бы ограничился абстрактными соображениями. Это в общем случае. В случае применения метода, например для крупных проектов топливно-энергетического комплекса (ТЭК) стоит вопрос о практически безграничном числе возможностей развития событий (это было рассмотрено выше), теряются и точность, и актуальность, и наглядность. [c.22]
Заметим, что одним из вопросов построения дерева решений является определение стоимости каждого этапа, которое зависит не только от правильности предварительной информации о ключевых моментах и длительности этапов реализации решений, но и от принимаемых в. расчете цен и методов их дисконтирования, если осуществление принятого решения будет продолжительно по времени. [c.387]
В общем случае построение деревьев целей и решений является сложной, самостоятельной и плохо формализуемой проблемой принятия решений. Традиционно методы построения деревьев целей и решений, как правило, основаны на разработке и применении экспертных процедур или систем. [c.21]
Сегодня работа систем поддержки процесса принятия решений, так или иначе, основана на формализации методов получения исходных и промежуточных оценок, даваемых ЛПР и алгоритмизации самого процесса выработки решения в любой вершине графа построенного дерева решений. [c.22]
В случае небольшого числа переменных и возможных сценариев развития проекта для анализа рисков можно также воспользоваться методом дерева решений. Преимущество данного метода — в его наглядности. Последовательность сбора данных для построения дерева решений при анализе рисков включает следующие шаги [c.617]
Задание 4. Подкрепите соответствующие шаги рационального подхода к решению проблем предыдущего задания использованием вспомогательных методов — составлением списков возможных решений, построением дерева решений и изображением причинно-следственных связей. [c.175]
Какова логика применения метода анализа проектного риска путем построения дерева решений [c.279]
Методы, позволяющие оценить форму распределения вероятностей (профиль риска) метод сценариев, построение дерева решений, имитационное моделирование. В процессе применения этих методов анализируется некоторое множество вариантов развития событий, в результате аналитик получает в свое распоряжение кривую вероятностей в виде графика или таблицы. В зависимости от точности исходных данных и достоверности предположений, с той или иной степенью уверенности по этой кривой можно оценить параметры риска инвестиций (стандартное отклонение, асимметрию кривой риска и др.). Вероятностные оценки риска, которые можно получить с использованием данных методов, являются наиболее удобными для восприятия менеджеров и обеспечения принятия инвестиционных решений. [c.655]
Обнаруженные соотношения, закономерности находят применение в самых различных областях экономики. С их помощью можно решать задачи по построению наилучшего плана перевозок продукции от поставщика к потребителям, вырабатывать маршруты различных перевозок, рассчитывать наилучшее распределение рабочих по машинам на производстве и т.д. На Т.г. основаны, в частности, сетевые методы планирования и управления, использование в различных разделах экономико-математических методов таких средств, как дерево целей, дерево решений. [c.356]
Зачастую метод дерева решений отождествляется с разновидностью метода сценариев, так как построение сценария также можно рассматривать как метод, с помощью которого пытаются установить логическую последовательность событий, чтобы показать, как исходя из существующей ситуации может шаг за шагом развертываться будущее состояние. Основное назначение такого сценария - определение генеральной цели развития объекта прогнозирования, формулирование критериев оценки верхних уровней дерева решений. Здесь используются заранее подготовленные прогнозы и материалы по развитию объекта прогнозирования. К ним относятся, в первую очередь, результаты технико-экономического анализа основных производственных процессов. [c.8]
Однако существует проблема достоверности экспертных оценок. Насколько безошибочно может быть определена экспертом точечная вероятность конкретного факта или события Такую точечную вероятность предлагается определять, например, в методах дерева решений и анализа сценариев. Методу дерева решений также присущи другие особенности. Популярность метода дерева решений связана с наглядностью и понятностью. Но очень остро для него стоит проблема значимости. Дело в том, что отдельным узлам на каждом новом построенном уровне дерева соответствует все меньшее число записей данных дерево решений дробит данные на большое количество частных случаев. Чем больше этих частных случаев, чем меньше обучающих примеров попадает в каждый такой частный случай, тем менее уверенной становится их классификация. Если построенное дерево слишком кустистое , т. е. состоит из неоправданно большого числа мелких веточек, то оно не будет давать статистически обоснованных ответов. Как показывает практика, в большинстве систем, использующих дерево решений, эта проблема не нахо- [c.21]
Однако недостаточно оценить каждый из рассматриваемых вариантов решений по критериям вероятности, затрат и прибыли. Наиболее сложным является выбор такого из них, в котором отклонения от критериальных оценок окажутся минимальными. Для решения подобной задачи можно использовать один из методов комбинаторики — построение дерева возможностей , позволяющий быстро перебрать возможные показатели, количественно оценивающие риск, затраты и время на осуществление проекта (или любой иной набор количественных и качественных оценок), и увидеть наиболее приемлемый. Покажем построение дерева возможностей , исходя из рассмотренных критериальных оценок (рис. 9.13). [c.384]
Следовательно, в нашем примере имеются двадцать семь возможностей выбрать наиболее предпочтительный путь. Построение дерева возможностей значительно облегчает решение подобной и иных задач, связанных с перебором вариантов планируемых или происходящих событий, процессов, явлений, показателей. Данный метод прост, имеет низкую трудоемкость, нагляден. [c.386]
У Для выбора наименее рискованного решения возможно применение различных аналитических методов, например построение дерева возможностей , экспертного метода, средних и др. [c.420]
Ряд методов отражает нормативный подход к разработке научно-технических прогнозов. При таком подходе перспективы развития науки и техники определяются исходя из заранее установленной цели. В этом случае задача прогноза состоит в том, чтобы сформировать структуру взаимосвязанных элементов, обеспечивающих безусловное и наиболее рациональное достижение установленной цели. Структура взаимосвязанных элементов образует иерархическую систему, графическое изображение которой называют деревом целей . На каждом его уровне располагаются элементы, раскрывающие содержание или средства решения проблем вышестоящего уровня. Примером нормативного подхода к разработке прогноза развития науки и техники на уровне отрасли может служить метод взвешенных оценок. Его содержание заключается в построении дерева целей, состоящего из пяти уровней общие цели развития, основные задачи развития научных исследований и разработок, главные научно-технические проблемы и важнейшая тематика научных и опытно-конструкторских работ. Элементы каждого уровня оцениваются через систему взвешенных оценок. [c.53]
Оценка риска методом "дерева решений" представляет собой моделирование задачи выбора вариантов решений графическим способом. Построив "дерево" из ветвей или путей развития возможных событий, оценивают каждый путь и выбирают наименее рискованный. Данный метод представляется наиболее трудоемким и неточным из-за опасности не учесть при построении "дерева" какой-либо путь развития событий. [c.289]
К числу графических относится и графо-математический метод (метод построения дерева решений. Процесс принятия решения в этом случае осуществляется в несколько этапов 1) определение цели 2) определение набора возможных действий (организационных, технических, технологических), с помощью которых может быть реализована поставленная задача 3) оценка возможных исходов и их вероятностей (носят случайный характер) при реализации вариантов действий 4) оценка математического ожидания возможного исхода (выполняется с помощью дерева решений) и наиболее эффективного варианта решения задачи. [c.15]
Метод ПАТТЕРН имеет многочисленные модификации и аналоги ПРОФАЙЛ, КПЕ, КУЕСТ, ПРОПЛЕН, МАРСЕН, ЭЛЕКТРЕ, КАРИ и др. Однако и рассматриваемый метод не лишен недостатков недостаточная определенность в построении дерева решений , отсутствие барьеров в проявлении конформизма, нечеткость в подборе экспертов и др. Из-за своих недостатков этот метод не получает в нашей литературе полного признания (в частности, при оценке качества товаров). [c.214]
Мы рассмотрели наиболее общие подходы к формализации процесса прогнозирования возможных действий, основанные на построении дерева решений. Этот метод весьма полезен в различных областях деятельности менеджеров, например, в управленческом учете, при составлении бюджета капиталовложений и особенно в анализе на рынке ценных бумаг. Более подробно с возможностями этого метода как в теоретическом, так и в практическом аспектах можно ознакомиться по имеющейся оригинальной и переводной литературе (см., например, [Бригхем, Гапенски]). [c.107]
Возникает естественный вопрос "А зачем вообще нужна нейронная сеть для данного алгоритма " Ведь он может просто использовать обучающую выборку - известно же, какому классу принадлежит каждый пример. Более того, как бы хорошо ни была обучена сеть, она все равно будет делать ошибки, неправильно классифицируя некоторые примеры. Дело в том, что именно использование нейросетей в качестве Оракула дает возможность получать деревья решений, имеющих более простую структуру, чем у деревьев, обученных на исходных примерах. Это является следствием как хорошего обобщения информации нейронными сетями, так и использования при их обучении операции исправления данных ( LEARNING). Кроме того, алгоритмы построения деревьев, исходя из тренировочного набора данных, действительно разработаны и с их помощью такие деревья строятся путем рекурсивного разбиения пространства признаков. Каждый внутренний узел подобных деревьев представляет критерий расщепления некоторой части этого пространства, а каждый лист дерева - соответствует классу векторов признаков. Но в отличие от них TREPAN конструирует дерево признаков методом первого наилучшего расширения. При этом вводится понятие наилучшего узла, рост которого оказывает набольшее влияние на точность классификации генерируемым деревом. Функция, оценивающая узел п, имеет вид F(n) = r(n)( - f(n)), где r(ri) - вероятность достижения [c.181]
Смотреть страницы где упоминается термин Метод построения дерева решений
: [c.559] [c.314] [c.34] [c.358] [c.108]Смотреть главы в:
Финансовый анализ - методы и процедуры -> Метод построения дерева решений
Анализ хозяйственной деятельности предприятия -> Метод построения дерева решений