Drevesa odločanja so glavne sestavine financ, filozofije in analize odločitev v univerzitetnih razredih. Kljub temu veliko študentov in diplomantov ne razume svojega namena, čeprav imajo ti statistični predstavki neizogibno vlogo pri financah podjetij in gospodarskem napovedovanju.
Osnove drevesa odločitve
Drevesa odločitev so organizirana na naslednji način: Posameznik sprejme veliko odločitev, kot je na primer kapitalski projekt ali izbira med dvema konkurenčnimi podjetji. Te odločitve, ki so pogosto upodobljene z odločitvenimi vozlišči, temeljijo na pričakovanih rezultatih izvajanja določenih ukrepov. Primer takega izida bi bil nekaj takega, kot je "Pričakuje se, da se bo zaslužek povečal za 5 milijonov dolarjev." Ker pa so dogodki, ki jih označujejo končna vozlišča, špekulativne narave, naključna vozlišča določajo tudi verjetnost, da bo določena projekcija uresničena.
Ko postane seznam možnih izidov - ki so odvisni od predhodnih dogodkov - s kompleksnimi odločitvami bolj dinamičen, je treba za določitev prednostnih verjetnosti uporabiti Bayesove verjetnostne modele.
Uporaba dreves odločitev v financah
Cene binomnih možnosti v analizi drevesa odločitve
Analiza dreves odločitev se pogosto uporablja za določanje cen opcij. Na primer, model določanja cene binomnih opcij uporablja diskretne verjetnosti, da določi vrednost opcije ob poteku veljavnosti. Najosnovnejši binomni modeli predvidevajo, da se bo vrednost osnovnega sredstva povečala ali znižala na podlagi izračunanih verjetnosti na datum zapadlosti evropske opcije.
Vendar pa stanje postane bolj zapleteno z ameriškimi možnostmi, kjer je možnost uveljaviti na kateri koli točki do zrelosti. Binomno drevo bi vplivalo na več poti, da lahko cena osnovnega sredstva prevzame čas. Ko se število vozlišč v binomskem drevesu odločanja povečuje, se model sčasoma približa formuli Black-Scholes.
Čeprav formula Black-Scholes ponuja lažjo alternativo cenovnim opcijam nad odločitvenimi drevesi, lahko računalniška programska oprema ustvari modele z binomnimi opcijami z "neskončnimi" vozlišči. Ta vrsta izračuna pogosto zagotavlja natančnejše informacije o cenah, zlasti za Bermude Options in zaloge za izplačilo dividend.
Uporaba dreves odločitev za analizo realnih možnosti
Vrednotenje resničnih možnosti, kot so možnosti razširitve in možnosti opustitve, je treba izvesti z uporabo odločitvenih dreves, saj njihove vrednosti ni mogoče določiti s formulo Black-Scholes. Realne možnosti predstavljajo dejanske odločitve, ki jih lahko sprejme podjetje, na primer, ali bo razširil ali sklenil pogodbo. Na primer, naftno in plinsko podjetje lahko danes kupi kos zemlje in če bodo vrtalne operacije uspešne, lahko poceni kupijo dodatne parcele zemlje. Če vrtanje ni uspelo, podjetje ne bo uveljavilo možnosti in bo poteklo brez vrednosti. Ker resnične možnosti podjetjem prinašajo veliko vrednost, so sestavni del odločitev o kapitalskih proračunih.
Posamezniki se morajo pred začetkom projekta odločiti, ali bodo kupili možnost ali ne. Na srečo, ko so ugotovljene verjetnosti uspehov in neuspehov, drevesa odločitev pomagajo razjasniti pričakovano vrednost možnih odločitev o kapitalskih proračunih. Podjetja pogosto sprejemajo projekte, ki se sprva zdijo kot negativna neto sedanja vrednost (NPV), a ko se upošteva dejanska vrednost opcije, NPV dejansko postane pozitiven.
Vloge za drevo odločitev za konkurenčne projekte
Podobno so drevesa odločanja uporabna tudi za poslovanje. Podjetja nenehno sprejemajo odločitve glede vprašanj, kot so razvoj izdelkov, osebje, poslovanje ter združitve in prevzemi. Organiziranje vseh obravnavanih alternativ z drevesom odločitev omogoča sočasno sistematično vrednotenje teh idej.
To ne pomeni, da bi bilo treba drevesa odločanja uporabljati za razmišljanje o vsaki mikro odločitvi. Toda odločitvena drevesa zagotavljajo splošne okvire za določanje rešitev problemov in za upravljanje realiziranih posledic večjih odločitev. Na primer, drevo odločitev lahko upravljavcem pomaga določiti pričakovani finančni vpliv najema zaposlenega, ki ne izpolni pričakovanj in ga je treba odpustiti.
Cene instrumentov obrestnih mer z binomnimi drevesi
Čeprav ni natančno odločilno drevo, je binomno drevo zgrajeno na podoben način in se uporablja za podoben namen določanja vpliva nihajoče / negotove spremenljivke. Gibanje obrestnih mer navzgor in navzdol pomembno vpliva na ceno vrednostnih papirjev s fiksnim donosom in izvedenih finančnih instrumentov. Binomska drevesa investitorjem omogočajo, da natančno ocenijo obveznice z vgrajenim klicem in dajo rezervacije, ki uporabljajo negotovost glede prihodnjih obrestnih mer.
Ker model Black-Scholes ni uporaben za vrednotenje obveznic in opcij na osnovi obrestnih mer, je binomski model idealna alternativa. Korporativni projekti so pogosto ovrednoteni z drevesi odločitev, ki upoštevajo različna možna alternativna stanja v gospodarstvu. Prav tako lahko vrednost obveznic, obrestnih mer in zgornjih mej, zamenjave obrestnih mer in drugih vrst naložbenih orodij določimo z analizo učinkov različnih obrestnih okolij.
Drevesa odločitev in korporativna analiza
Drevesa odločitev omogočajo posameznikom, da raziskujejo elemente, ki bi lahko pomembno vplivali na njihove odločitve. Preden je predstavil večmilijonsko reklamo Super Bowl, podjetje želi določiti različne možne izide svoje trženjske kampanje. Na končni uspeh ali neuspeh odhodkov lahko vplivajo različna vprašanja, na primer privlačnost reklame, ekonomski obeti, kakovost izdelka in konkurenca. Ko je ugotovljen vpliv teh spremenljivk in dodeljene ustrezne verjetnosti, se lahko podjetje uradno odloči, ali bo oglas prikazal ali ne.
Spodnja črta
Ti primeri ponujajo pregled tipične ocene, ki lahko koristi uporabo drevesa odločitev. Ko so določene vse pomembne spremenljivke, postanejo ta drevesa odločitev zelo zapletena. Vendar so ti instrumenti pogosto bistveno orodje pri analizi naložb ali upravljalskih odločitev.
