Quản trị rủi ro trong cơ sở sản xuất kinh doanh nông nghiệp: Kinh nghiệm và giải pháp (Phần 2)



Trưng ði hc Nông nghip Hà Ni - Giáo trình Qan tr ri

ro -------------------------------------------------



CHƯƠNG III-3

QUYT ðNH DƯI ðIU KIN RI RO

Mc ñích ca chương:

Hc xong chương này sinh viên s hiu:

- Mt s mô hình quyt ñnh khác nhau

- Cách xác ñnh giá tr kỳ vng

- Cách sp xp thông tin trong phân tích ri ro

- Các qui tc quyt ñnh dưi ñiu kin ri ro

Chương 2 chúng ta ñã ñ cp ñn các thái ñ khác nhau ca ngưi ra quyt ñnh ñi

vi ri ro và các phương pháp ñánh giá thái ñ ca h ñi vi ri ro. Trong chương này

chúng ta s bàn ñn ba mô hình quyt ñnh. Và như ñã nói  chương trưc, mc tiêu ca

ngưi ra quyt ñnh là tho mãn giá tr kỳ vng, vì vy chương này cũng s trình bày mt s

cách xác ñnh các giá tr kỳ vng da trên cơ s áp dng các qui tc quyt ñnh dưi ñiu

kin ri ro.

1. Các mô hình quyt ñnh

Trong phn này s ñ cp ñn các qui tc quyt ñnh gn vi 3 mô hình quyt ñnh:

(1) quyt ñnh không ñòi hi có thông tin xác sut, (2) an toàn ñt lên hàng ñu, (3) ti ña

hoá li ích kỳ vng

1.1. Quyt ñnh không ñòi hi thông tin xác sut

Halter và Dean (1971) ñã ñưa ra 4 qui tc quyt ñnh không ñòi hi thông tin v xác sut, ñó

là:

- Qui tc kt qu tt nht trong các kt qu xu nht (Maximin)

- Qui tc kt qu tôt nht trong các kt qu tt nht (Maximax)

- H s α ca Hurwicz

- Nguyên tc lý do không ñy ñ (nguyên tc LaPlace)

a) Qui tc Maximin

Qui tc này hưng vào chn kt qu xu nht ca mi chin lưc và b qua các kt

qu khác. Trong trưng hp này ngưi quyt ñnh cho rng kt qu xu s xy ra bt k anh

ta chn chin lưc nào, do ñó anh ta la chn kt qu tt nht trong các kt qu xu nht.

b) Qui tc Maximax

Nguyên tc này ngưc li vi nguyên tc trên vì ch chú ý ñn kt qu tt nht ca

mi chin lưc và b qua các kt qu khác. Qui tc này la chn giá tr cao nht trong các

giá tr tt nht .

c) Qui tăc h s α ca Hurwicz

Qui tc h s α - Hurwicz th hin như sau:

max [I

= α (M

) + (1- α)(m

)] (3.1.)

H s α do ngưi quyt ñnh ñưa ra vi ñiu kin 0 <α <1

là giá tr thu ñưc ln nht ca hot ñng j

là giá tr thu ñưc nh nht ca hot ñng j



Trưng ði hc Nông nghip Hà Ni - Giáo trình Qan tr ri

ro -------------------------------------------------



d) Nguyên tc LaPlace

Nguyên tc này có th s! dng khi không bit xác sut ca t"ng kt qu và do ñó

ngưi quyt ñnh coi như xác sut ca các kt qu là như nhau. Trong trưng hp này giá tr

ln nht s ñưc la chn, ñó là giá tr bình quân ñơn gin.

1.2. Mô hình quyt ñnh an toàn ñt lên hàng ñu

Như ñã tóm tt  chương 2, ñây là nguyên tc ngưi quyt ñnh trưc tiên mun tho mãn s

thích ca mình là an toàn trong kinh doanh sau ñó mi là mc tiêu li nhun, hay nói cách

khác là phi tho mãn ràng buc ri ro. Khái nim ri ro trong mô hình quyt ñnh này là

kh năng thit hi. Ràng buc ri ro trong mô hình an toàn ñt lên hàng ñu ñưc biu th

như sau:

P(∏ ≤ d) ≤ α (3.2)

Trong ñó ∏ là thu nhp ng%u nhiên ca mt hot ñng, d là ngư&ng thu nhp cn ñt ñưc

vi xác sut α . Các ñ' th 3.1a và 3.1b ch ra s trái ngưc nhau rt quan trng gi(a kh

năng thit hi và phương sai (variance) - là nh(ng thưc ño ri ro. Kh năng thit hi  phân

phi 1a cao hơn  2a và 1b cao hơn 2b vì α

> α

 c hai ñ' th. Ngưc li phương sai 

vùng 2a cao hơn  vùng 1a, còn  1b và 2b là như nhau vì σ

< σ

 ñ' th 3.1a và σ

 ñ' th 3.1b.



Trưng ði hc Nông nghip Hà Ni - Giáo trình Qan tr ri

ro -------------------------------------------------



1 >

< σ

(Xác sut)

∏= thu nhp thun

d = M*c thu nhp “tai ha”

; σ

; (Mi)i = trung bình; phương sai; ñ lch ca phân phi i

= Pi(∏ <d) ca phân phi i

1 >

12=

(Mi)

< …< (Mi)

(Xác sut)

ð' th 3.1: kh năng t,n tht và phương sai

1.3.Ti ña hoá li ích kỳ vng

Li ích kỳ vng ca mt hot ñng Aj ñưc th hin như sau:

(EU) = ∑ [ ∏(Si, Aj) P(Si)] (3.3)

j=1

Trong ñó EU là li ích kỳ vng, ∏ ( S

i , Aj

) là m*c thu nhp th* i ca ñc tính S

và hot

ñng A

U[∏(S

i , Aj

)] là li ích tương ñương ca m*c thu nhp ñó ; P(S

) là xác sut xy ra

















∏











Phân phi

ð

∏



Phân phi





Trưng ði hc Nông nghip Hà Ni - Giáo trình Qan tr ri

ro -------------------------------------------------



ca ñc tính th* i. Theo dãy s m rng ca Taylor , li ích kỳ vng ca hot ñng A

cũng

ñưc th hin như sau:

(EU) = f(µ

, σ

, M3j, M4

j ….

) (3.4.)

Trong ñó EU là li ích kỳ vng, µ

, σ

, M3j, M4

tương *ng là trung bình, phương sai, ñ

lch, kurtosis. Hoc ñơn gin hơn ta có hàm li ích:

(EU) = f(µ

, σ

) (3.5)

Trong ñó EU là li ích kỳ vng, µ

là trung bình, σ

là phương sai.

Và hot ñng có li ích kỳ vng ti ña (3.4) và (3.5) s ñưc la chn.

2. Quyt ñnh dưi ñiu kin ri ro

2.1. Kt qu kỳ vng và s bin ñ ng

S t'n ti ca ri ro làm cho quyt ñnh thêm ph*c tp và khó khăn hơn. Nhưng

quyt ñnh thì v%n phi làm và phi cân nhc ñn ri ro và ñiu không chc chn. Trong mt

môi trưng t'n ti ri ro thì các quyt ñnh thưng ñưc da trên các giá tr kỳ vng như

năng sut kỳ vng, chi phí kỳ vng và giá kỳ vng. Không có gì ñm bo các giá tr kỳ vng

s là kt qu thc ca quyt ñnh vì mi kt qu tim năng có mt xác sut riêng ca nó. Kt

qu ca quyt ñnh ch ñưc bit trong tương lai. ð ra quyt ñnh trong mt th gii ñy ri

ro, nhà quyt ñnh phi hiu cách th hin nh(ng kỳ vng như th nào, s! dng xác sut ra

sao và phân tích s bin ñng ca các kt qu tim năng th nào. Sau ñây là mt s cách th

hin kt qu kỳ vng

2.2. Phương pháp xác ñnh giá tr kỳ vng

Có nhiu phương pháp biu th gía tr kỳ vng v năng sut, v giá hoc các giá tr

khác khi không bit chúng mt cách chc chn. Khi có ñưc các giá tr kỳ vng thì ta có th

s! dng nó ñ lp k hoch và ra quyt ñnh vì ñó là các”ưc lưng tt nht” cho các giá tr

chưa bit và ch xác ñnh chính xác trong tương lai.

a) S trung bình

Có 2 loi con s trung bình có th s! dng ñ tính kỳ vng. Mt là s trung bình/bình

quân ñơn gin ñưc tính t" s liu qúa kh*, như s liu v năng suât hoc gía. ðây là

phương pháp ñơn gin thưng ñưc s! dng khi có s.n s liu thng kê. Vn ñ  ñây là la

chn s liu ñ tính toán. Tính s trung bình trong 3 năm, 5 năm hay 10 năm? không có mt

qui tc tr li nào cho câu hi này và s la chn ph thuc vào ưc lưng ch quan ca

ngưi ra quyt ñnh.

Hai là, phương pháp s trung bình hiu ch nh. Có 2 vn ñ cn x! lý khi s! dng h

thng này. Th* nht, s! dng s liu bao nhiêu năm? Hai là, s! dng h thng hiu ch nh

nào là tt nht ?. Ngưc li, ch có kinh nghim, kh năng phán ñoán và s thích ca ngưi

ra quyt ñnh cùng vi s hiu bit v s liu mi cung cp cho chúng ta nh(ng hưng d%n

d/ dàng áp dng.

Bng 3.1 là mt ví d ñơn gin áp dng 2 phương pháp trên. Giá kỳ vng ñưc xác

ñnh theo phương pháp s bình quân ñơn gin là 2,96$, và theo phương pháp s bình quân

hiu ch nh là 3,11$, cao hơn s bình quân ñơn gin.



Trưng ði hc Nông nghip Hà Ni - Giáo trình Qan tr ri

ro -------------------------------------------------



Bng 3.1: Áp dng phương pháp s trung bình ñ th hin kỳ vng

Năm Giá trung bình hàng

năm ($)

H s hiu ch nh Giá x H s hiu

ch nh

4 năm trưc

3 năm trưc

2 năm trưc

1 năm trưc

T,ng cng

2,43

3,02

2,94

3,46

11,85

2,43

6,04

8,82

13,84

31,13

Giá tr kỳ vng

S trung bình ñơn gin 11,85 $ : 4 = 2,96$

S trung bình hiu ch nh 31,11$ :10 = 3,11$

b) Gía tr kỳ vng chc chn nht

Mt cách khác ñ biu th kỳ vng là chn giá tr có kh năng xy ra nht. Phương

pháp này cn có xác sut ca t"ng kt qu có kh năng xy ra. Kt qu có xác sut cao nht

s ñưc chn vì có kh năng xy ra nht. Ví d  bng 3.2 (hãy chưa nói ñn ct cui cùng)

áp dng phương pháp trên ñ biu th kỳ vng, thì năng sut 24t/ha s ñưc chn, vì có xác

sut cao nht do ñó có kh năng xy ra nht.

Bng 3.2: S! dng xác sut ñ xác ñnh kỳ vng

Năng sut có kh năng Xác sut Xác sut x Kt qu

T,ng s

0,1

0,3

0,4

0,2

1,0

1,2

5,4

9,6

6,0

22,2

Không chc rng năng sut này xy ra  mi năm, vì nu xác sut là chính xác thì trong dài

hn 40% thi gian s xy ra như vy.

c) Kỳ vng toán hc

Nu có xác sut (hoc ch quan hoc khách quan) ca các kt qu kỳ vng thì có th

tính kỳ vng toán hc. Kỳ vng toán hc là giá tr trung bình ca các kt qu thí nghim

hoc nhc li các s kin nhiu ln.

Phương pháp tính kỳ vng toán hc ñưc th hin  ct phi ca bng 3.3. Mi kt

qu có kh năng xy ra ñưc nhân vi xác sut ca nó và các kt qu ñưc cng li thành kỳ

vng toán hc. Cn chú ý là kỳ vng toàn hc  ñây là 22,2t/ha và nh hơn năng sut chc

chn nht (24t/ha) vì phân phi xác sut  ñây không ñi x*ng mà b lch v phía năng sut

thp. S liu  bng 3.2 th hin phân phi xác sut ri rc và không ñi x*ng mà lch v

phía năng sut thp. Chúng ta có th minh ha phân phi xác xut liên tc, không ñi x*ng

và lch v phía năng sut thp bng ñ' thi 3.2 dưi ñây. 0 ñ' th 3.2 giá tr M là giá tr hay

xy ra nht vì có xác sut ln nht, nhưng giá tr trung bình ca nó li nh hơn, vì phân phi

xác sut là phân phi lch (không phi phân phi chu1n), và giá tr trung bình là giá tr A.

Quản trị rủi ro trong các cơ sở sản xuất kinh doanh nông nghiệp: Phần 2

Chủ đề:

Tài liệu liên quan

Tài liêu mới

AI tóm tắt

Giới thiệu tài liệu

Đối tượng sử dụng

Từ khoá chính

Nội dung tóm tắt

Hỗ trợ

Phương thức thanh toán

Theo dõi chúng tôi