УПРАВЛЕНИЕ ФИНАНСАМИ В ЛС Метод дерева решений и его использование при финансировании проектов в логистике.

ИНСТИТУТ МЕЖДУНАРОДНОГО И ДИСТАНЦИОННОГО
ОБРАЗОВАНИЯ
КАФЕДРА УПРАВЛЕНИЯ
КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА
по дисциплине «Управление финансами в логистических
системах»
на тему «Метод дерева решений и его использование при
финансировании проектов»
Выполнил студент 5-го курса
группы МЗКБ-17
Автин Владимир Александрович
Дата выполнения ______________
Королев
2021
2
Оглавление
Введение ................................................................................................................... 3
1. Теоретические основы метода «Дерево решений» .......................................... 4
2. Практическое применение метода «дерево решений» на примере
фермерского хозяйства ........................................................................................... 9
Заключение ............................................................................................................ 12
Список использованных источников .................................................................. 13
3
Введение
Одной из ключевых причин нерешительности и сомнительности при
принятии решения является множественный исход событий. Другими
словами, одно решение может повлечь собой целую череду разных событий,
и в конце этой цепочки часто видится большая неопределенность.
А ошибиться в своем решении не хочется, особенно если речь идет о
каком-то глобальном вопросе, в котором неверный выбор может повлечь за
собой серьезные потери, в том числе и финансовые.
Также бывает, что необходимо сразу принять целую цепочку решений,
в котором выбор каждого следующего направления зависит от исхода
предыдущего, и это тоже очень затрудняет принятие решения.
Существенно снизить подобные неопределенности помогает метод
дерева решений. Рассмотреть применение «дерева решений» и является
целью данной части исследования.
Задачи исследования:
- раскрыть теоретические основы метода «дерево решений»
- применить метод на практическом примере из фермерского ведения
хозяйства
4
1. Теоретические основы метода «Дерево решений»
Риск проекта — комплекс возможных обстоятельств, которые могут
стать причиной снижения эффективности (доходности) проекта или его
полной неосуществимости [4, c.70].
«Дерево решений» – это графическое изображение последовательности
решений и состояний окружающей среды с указанием соответствующих
вероятностей и выигрышей для любых комбинаций альтернатив и состояний
сред. С его помощью часто оценивают риск по проектам, при реализации
которых инвестирование средств происходит в течение длительного периода
времени.
Метод впервые предложили Ховиленд и Хант в 50-е годы 20 столетия.
В простейшем виде дерево решений представляет собой ответ «Да» или
«Нет» на ряд вопросов (рис. 1).
Рис. 1. Простейший вид дерева решений
При
реализации
метода
предусматривается
определенная
последовательность формирования необходимых данных для построения
дерева решений [1, c.18]:
– определение состава и продолжительности этапов осуществления
(развития) проекта;
– определение ключевых событий, которые могут повлиять на
дальнейшее развитие проекта (на проведение последующих этапов);
5
– определение времени наступления ключевых событий;
– формулирование всех возможных решений, которые могут быть
приняты в результате наступления каждого ключевого события, и
определение их вероятности;
– определение стоимости каждого этапа осуществления проекта
(стоимости работ между ключевыми событиями) в текущих ценах.
Для построения дерева решений используются элементы, указанные в
таблице 1.
Таблица 1 - Элементы построения дерева решения
Название
Точка принятия
решений
Обозначение
Квадрат
Точка случайного
события
(точка
возникновения
последствий, узел)
Ветвь
Круг
Вероятность
Ожидаемое
значение
(последствия)
Сплошная линия соединяет
возможные исходы события
(круги); пунктирная линия
соединяет
возможные
решения (квадраты).
Число
Число
Описание
(Место, где принимается решение)
Момент
времени,
когда
принимается
решение,
т.е.
выбирается одна альтернатива из
множества возможных альтернатив
(Место появления возможного
исхода события) Момент времени,
когда
наступает
случайное
событие.
Связь между точкой принятия
решения и точкой случайного
событиями
Числовое значение на ветви дерева,
которое обозначает вероятность
наступления
события.
Сумма
вероятностей в каждой точке
принятия решений должна быть
равна 1
Количественное
выражение
каждой
альтернативы,
расположенное в конце ветви.
Принятие решений с помощью дерева возможных вариантов
производится поэтапно [3, c.28]:
– Построение дерева решений (графа без циклов). Дерево строится по
определенным правилам: вершины альтернативных решений, вершины
6
событий, дуги решений, конечные решения - листья вводятся и обозначаются
определенным образом в нужном порядке.
– Анализ дерева решений: подсчет вероятностей и математических
ожиданий (стоимостных оценок решения, EMV), расчет оптимистического и
пессимистического прогноза, выбор оптимального решения.
Рассмотрим алгоритм построения дерева решений. Дерево создается
слева направо. Оно не должно содержать циклических элементов, т.е. новый
лист или ветвь могут только расщепляться.
1.
Отобразить точку принятия решения (квадрат) - «ствол» дерева.
2.
Построить «ветви» дерева: из точки принятия решения
изобразить количество ветвей, равное количеству альтернативных решений.
3.
Изобразить точку случайного события (круг) в конце каждой
ветви и отобразить по две ветви из каждой точки (круга). Это будут
возможные результаты случайного события.
4.
значение
Определить вероятность принятия каждого решения и ожидаемое
каждой
альтернативы.
Вероятность
Pi
определяется
как
произведение двух значений вероятности по каждой из полученных «ветвей».
5.
Если есть необходимость, то от каждой из полученных «ветвей»
построить новое разветвление и к каждой вновь полученной «ветви»
достроить необходимое количество «ветвей». Их количество может быть
различным но, иногда, когда дерево получается слишком «ветвистым»,
второстепенные ветви отсекают.
Таким образом, ветви берут начало в точке принятия решений и
разрастаются до получения конечного результата, а путь вдоль ветвей состоит
из последовательности отдельных решений и случайных событий.
6.
Для оценки риска проекта необходимо рассчитать ожидаемую
величину чистой текущей стоимости Е(NVP) и ее среднеквадратическое
отклонением  (NPV). Чистая текущая стоимость Е(NPV) находится как
средневзвешенная по вероятности событий (путей) [2, c.192]:
7
m
 ( NPV )   NPVi * Pi
i 1
где Е (NPV) - ожидаемое значение чистой текущей стоимости; NPVi значение чистой текущей стоимости для i-го варианта исхода; Pi- вероятность
принятия i-ого решения.
Среднеквадратическое отклонение (или стандартное отклонение)
чистой текущей стоимости характеризует степень разброса возможных
результатов по проекту. Чем меньше среднеквадратическое отклонение, тем
меньше риск проекта. Для проектов, имеющих разные масштабы, лучше
использовать относительный показатель - коэффициент вариации CVAR.
Показатель
NPV получаем путем суммирования  NPV.
Среднеквадратическое
отклонение
чистой
текущей
стоимости
определяется по формуле:
NPV 
m
 ( NPV
i 1
i
 E ( NPV )) 2 * Pi
где  NPV - среднеквадратическое отклонение чистой текущей
стоимости по проекту; Рi - вероятность i-ro исхода; Е (NPV) - ожидаемое
значение чистой текущей стоимости; NPVi - значение чистой текущей
стоимости для i-ro варианта исхода.
Коэффициент вариации определяется по формуле:
CVAR 
NPV
E (NPV )
Где CVAR-коэффициент вариации; Е(NPV) - ожидаемое значение чистой
текущей стоимости;  NPV - среднеквадратическое отклонение чистой
текущей стоимости по проекту;
Чем больше коэффициент вариации, тем выше риск проекта.
7.
Составить аналитическое заключение, дающее характеристику
уровню рискованности проекта на основе показателей стандартного
отклонения  NPV и коэффициента вариации (CVAR).
8
Составляя дерево решений, необходимо осознавать, что число
вариантов развития ситуации должно быть обозримым. Кроме того,
эффективность применения данного метода зависит от качества информации,
положенной в схему.
9
2. Практическое применение метода «дерево решений» на примере
фермерского хозяйства
Фермерское хозяйство может выращивать либо пшеницу, либо рожь.
Вероятность того, что цены на будущий урожай этих культур повысятся,
останутся на том же уровне или понизятся, равна соответственно 0,25, 0,30 и
0,45. Если цены возрастут, урожай пшеницы даст 30 000 долл. чистого дохода,
а урожай ржи - 10 000 долл. Если цены останутся неизменными, фермер лишь
покроет расходы. Но если цены станут ниже, урожай пшеницы и ржи
приведет к потерям в 35 000 и 5 000 долл. соответственно.
Перед фермерским хозяйством стоят 2 вопроса:
– в условиях риска (повышение и понижение цен) какую культуру
следует выращивать?
– какую прибыль ожидать?
Решение будет вычислено и оформлено в Excel.
Построим дерево решений (рис.1).
Рисунок 1
10
Рассчитаем ожидаемую величину дохода E(NPV) по каждой культуре
(рис.2):
Рисунок 2
E(NPV)пшеница= 0,25*30000+0,3*0,0-0,45*35000= - 8250,00
E(NPV)рожь = 0,25*10000+0,3*0,0-0,45*5000=250
Получаем, что выбрав пшеницу, фермерское хозяйство потеряет 8250
долларов, а выбрав рожь, выиграет 250 долларов. Выбираем наибольшее.
11
Рисунок 3
Таким образом, фермерскому хозяйству необходимо выбрать рожь,
ожидаемый доход в этом случае составит 250 долларов.
12
Заключение
Метод деревьев решений является одним из наиболее популярных
методов и используется для анализа риска проектов, имеющих небольшое
(обозримое) количество вариантов развития.
При реализации этого метода аналитику проекта, осуществляющему
построение дерева решений, необходимо иметь достаточно полную
информацию, дающую представление о возможных сценариях развития
проекта с учетом вероятности и времени наступления конкретных событий
рассматриваемых сценариев.
Преимущества: метод обеспечивает точное графическое представление
всех деталей решения проблемы; метод позволяет рассчитать лучшие пути
решения проблемы.
Недостатки: большие деревья решений слишком сложны для обмена
информацией с заинтересованными сторонами; применение диаграммы
дерева решений может привести к излишнему упрощению ситуации.
Метод можно применять во всех сферах, где первоначальное решение
может повлечь за собой целую цепочку событий и необходимостей принятия
новых решений. Например, в финансовой сфере: при выборе вариантов
вложения капитала, накопления нужной суммы; при выборе направления
открытия или расширения бизнеса; при выборе вариантов кредитования; при
построении личного финансового плана; при выборе стратегии достижения
глобальной цели и т.д.
Графическое представление может быть обоснованием принятых
решений.
13
Список использованных источников
1. Берестнева О. Г. Построение логических моделей с использованием
деревьев решений // Известия Томского политехнического университета. 2018. - №2. – c.17-21
2. Васин С.М. Управление рисками на предприятии: учебное пособие / СМ.
Васин, ВС. Шутов. - М.: КНОРУС, 2020. - 304 с.
3. Дерево
решений
/Н.С.Куприянов,
Т.С.Щербакова //Разработка
управленческого решения - М.:ИНФРА-М, 2018.
4. Программный модуль учета рисков проекта на основе дерева решений
//Ползуновский вестник. – 2020. - №3/2. – с.70-73