Дерево решений для оценки рисков
Одним из способов оценки рисков является дерево решений, которое представляет собой иерархическую последовательную структуру. Каждому определенному объекту соответствует исключительно единственный узел. Данный метод используется для прогнозирования в условиях риска и неопределенности.
Итак, дерево решений является инструментом управления последовательными рисками.
Оно включает в себя:
- Корневой узел
- Узлы решений
- Узлы событий
- Конечные узел
Этапы разработки дерева решений:
1. Разделить анализ на отдельные фазы риска
2. Оценить вероятность результатов на каждой отдельной фазе
3. Определить точки принятия решений
4. Вычислить денежные потоки/стоимость в конечных узлах
5. Пройти дерево решений в обратном порядке
Плюсы дерева решений:
- быстрый процесс обучения;
- ясная классификационная модель;
- высокая точность прогноза, которая сопоставима также и с другими методами, такие как статистика или нейронные сети;
- построение непараметрических моделей.
Таким образом, как следует думать при построении дерева решений: если — то. В нашем примере: если мы принимаем решение об участии в игре, то у нас есть два исхода: первый — мы играем и в конечном итоге есть вероятность 50%, что мы выиграем 50 долларов, что на 20 долларов больше, нежели у нас было изначальное, второй исход: мы принимаем фиксированную сумму 20 долларов.
Области, где может применяться дерево решений:
1. Банковское дело, здесь можно произвести оценку кредитоспособности клиентов банка при выдаче им кредитов.
2. Промышленность, здесь можно произвести контроль качества продукции, т.е. выявить количество брака, дефектов.
3. Медицина, здесь можно произвести диагностику болезней.
4. Молекулярная биология, здесь можно проанализировать строение аминокислот.
5. Бизнес, здесь можно спрогнозировать, насколько выгоден тот или иной проект. Если говорить о дереве решений при оценке проектов, то здесь следует рассчитывать NPV (net present value) — чистую приведенную стоимость.
Дерево решений — это теория игр, раздел прикладной математики, который с точки зрения математики помогает строить прогнозы.
Я всегда оцениваю риски свои в большую сторону с преувеличением, потому как потом, когда получаю хоть на 1 процент лучше результат, как-то проще становится на душе. Поэтому возможно всегда себя стоит настраивать только на негатив и это правильная будет установка. Лучше так во всяком случае, чем наоборот, когда надеешься на что-то сверх, а получаешь взамен ничего.
У меня всё намного проще происходит. Я всегда оцениваю свои риски как можно с максимальным процентом. Если торгую сам, то оцениваю примерно риски на 50 на 50, если же торговать при помощи роботов, каких-то других программ, которые помогают автоматизировать торговлю, то в процентном соотношении будет другой результат.