Аналіз чутливості

На рис. 9.16 видно, що при
Р(Б) = 0 очікувані значення дорівнюють платежам у разі несприятливої ситуації на
ринку, а при Р(Б) = 1 — платежів за сприятливої ситуації. На рис. 9.16 також
легко визначити оптимальне рішення для будь-якого значення ймовірності Р(Б). Наприклад,
якщо Р(Б) = 0,45, то на рис.9.16 видно, що при цьому значенні ймовірності
виконуються нерівності ER(В)> ER(C) > ER(A). Отже, при
даному значенні ймовірності Р(Б) оптимальним буде рішення (базова
стратегія). Але якщо Р(Б) = 0,8, то виконуються нерівності ER(A)> ER(B) > ER(C), і оптимальним буде рішення А (агресивна стратегія).
На рис. 9-16 видно, що якщо ймовірність Р(Б) більше
значення Р(Ъ), при якому перетинаються графіки функцій ER(A) і ER(B),
то слід вибрати в якості оптимального
рішення А. Це значення Р(Б), при якому стає оптимальним рішення А,
можна знайти, прирівнявши функції ER(A) і ER(B) і визначивши з допомогою цього рівняння значення Р(Б).
ER(A)=ER(B)
-8 + 38P(Б)= 7 + 13P(Б)
25P(Б)=15
P(Б) = 0,6
Аналогічно можна
визначити, що графіки функцій ER(B) і ER(C) перетинаються при Р(Б) = 0,348. Таким чином, оптимальним
буде рішення, якщо ймовірність Р(Б) лежить у межах від 0,348 до 0,6.
В цей же інтервал входить значення ймовірності 0,45, для якого ми раніше
визначили той же оптимальне рішення В. Та графіки на рис. 9.16 дають додаткову
інформацію. Наприклад, у випадку оптимального рішення при Р(Б) = 0,45
видно, що це рішення не дуже чутливо до точності визначення значення
даної ймовірності — це рішення залишається оптимальним, навіть якщо справжнє
значення ймовірності Р(Б) відрізняється від значення на 0,45 ОД в більшу або меншу сторону.
Хоча графіки, подібні показаним на рис, 9.16, можна
використовувати тільки при двох станах природи, проведений аналіз показує
методику оцінки чутливості рішень в залежності від значень ймовірності
цих станів. Для моделей, що враховують більшу кількість станів природи,
також існують відповідні методи проведення аналізу чутливості, але
їх опис виходить за рамки даної статті, яку можна розглядати лише
як вступну для теми імовірнісних моделей прийняття рішень.
Автор – XoseErnest
Джерело – Search Engine News