Uporaba dreves odločanja v financah

Drevesa odločanja so glavni sestavni deli financ, filozofije in analiza odločitve v univerzitetnih razredih. Kljub temu mnogi študenti in diplomanti ne razumejo svojega namena, čeprav imajo te statistične predstavitve pomembno vlogo pri financah podjetij in gospodarskih napovedih.

Osnove odločilnega drevesa

Drevesa odločanja so organizirana na naslednji način: Posameznik sprejme veliko odločitev, na primer podjetje a kapitalni projekt ali izbira med dvema konkurenčnima podvigoma. Te odločitve, ki so pogosto prikazane z vozlišči odločanja, temeljijo na pričakovanih rezultatih sprejetja določenih ukrepov. Primer takega izida bi bil nekaj takega, "pričakuje se, da se bo zaslužek povečal za 5 milijonov dolarjev." Toda od dogodkov označena s končnimi vozlišči, so špekulativne narave, naključna vozlišča določajo tudi verjetnost, da bo prišlo do določene projekcije sadje.

Ker se seznam možnih rezultatov, ki so odvisni od predhodnih dogodkov, s kompleksnimi odločitvami bolj dinamično,

Bayesova verjetnost Za določitev je treba uporabiti modele apriorne verjetnosti.

Binomske možnosti določanja cen pri analizi drevesa odločitev

Analiza drevesa odločitev se pogosto uporablja za določanje cen opcij. Na primer, binomski model določanja cen uporablja diskretne verjetnosti za določitev vrednosti opcije ob izteku. Najosnovnejši binomski modeli predvidevajo, da se bo vrednost osnovnega sredstva povečala ali znižala na podlagi izračunanih verjetnosti na dan zapadlosti Evropska možnost.

Vendar pa se s tem situacija še bolj zaplete Ameriške možnosti, pri čemer se možnost lahko uveljavi kadar koli do zapadlosti. The binomsko drevo bi na več načinov vplivali na to, da lahko cena osnovnega sredstva traja čez čas. Ko se število vozlišč v binomskem drevesu odločanja poveča, model sčasoma preide na formulo Black-Scholesa.

Čeprav formula Black-Scholes ponuja lažjo alternativo oblikovanju cen na drevesih odločanja, lahko računalniška programska oprema ustvari binomski modeli opcijskih cen z "neskončnimi" vozlišči. Ta vrsta izračuna pogosto zagotavlja natančnejše informacije o cenah, zlasti za Bermudske možnosti in delnice, ki plačujejo dividende.

Uporaba dreves odločitev za analizo realnih možnosti

Vrednotenje resničnih možnosti, kot je npr možnosti razširitve in možnosti opustitve, je treba opraviti z uporabo dreves odločanja, saj njihove vrednosti ni mogoče določiti s formulo Black-Scholesa. Dejanske možnosti predstavljajo dejanske odločitve, ki jih lahko sprejme podjetje, na primer, ali naj razširi ali sklene pogodbe. Na primer, naftno in plinsko podjetje lahko danes kupi košček zemlje in če so vrtalne operacije uspešne, lahko poceni kupi dodatne zemlje. Če vrtanje ni uspešno, podjetje ne bo izkoristilo te možnosti in bo prenehalo veljati. Ker realne možnosti dajejo korporativnim projektom pomembno vrednost, so sestavni del odločitev o kapitalskem proračunu.

Posamezniki se morajo odločiti, ali bodo možnost kupili pred začetkom projekta. Na srečo, ko se določijo verjetnosti uspeha in neuspeha, drevesa odločitev pomagajo razjasniti pričakovana vrednost možnih odločitev o proračunu kapitala. Podjetja pogosto sprejmejo tisto, kar se sprva zdi negativno čista sedanja vrednost (NPV), toda ko se upošteva dejanska vrednost opcije, NPV dejansko postane pozitiven.

Prijave dreves odločitev za konkurenčne projekte

Podobno se drevesa odločitev uporabljajo tudi za poslovne operacije. Podjetja se nenehno odločajo o vprašanjih, kot so razvoj izdelkov, zaposlovanje, poslovanje ter združitve in prevzemi. Organiziranje vseh obravnavanih alternativ z drevesom odločanja omogoča hkratno sistematično vrednotenje teh idej.

To ne pomeni, da je treba drevesa odločitev uporabiti za razmišljanje o vsaki mikro odločitvi. Drevesa odločanja pa zagotavljajo splošne okvire za določanje rešitev težav in za obvladovanje uresničenih posledic večjih odločitev. Drevo odločitev lahko na primer pomaga menedžerjem pri določanju pričakovanega finančnega učinka najema zaposlenega, ki ne izpolnjuje pričakovanj in ga je treba odpustiti.

Cene instrumentov obrestne mere z binomskimi drevesi

Čeprav ni strogo odločitveno drevo, je binomsko drevo zgrajeno na podoben način in se uporablja za podoben namen ugotavljanja vpliva nihajoče/negotove spremenljivke. Gibanje obrestnih mer navzgor in navzdol pomembno vpliva na ceno vrednostnih papirjev s fiksnim donosom in obrestno mero odvod. Binomska drevesa vlagateljem omogočajo natančno oceno obveznic z vgrajenim klicem in dajati določbe z uporabo negotovosti glede prihodnjih obrestnih mer.

Ker model Black-Scholes ne velja za vrednotenje obveznic in obrestnih opcij, je binomski model idealna alternativa. Korporativni projekti se pogosto vrednotijo ​​z drevesi odločanja, ki vplivajo na različna možna alternativna stanja gospodarstva. Prav tako vrednost obveznic, spodnje meje obrestnih mer in kape, obrestne zamenjavein druge vrste naložbenih orodij je mogoče določiti z analizo učinkov različnih obrestnih okolij.

Drevesa odločitev in analiza podjetij

Drevesa odločanja posameznikom omogočajo raziskovanje elementov razpona, ki bi lahko pomembno vplivali na njihove odločitve. Preden predvaja večmilijonsko reklamo za Super Bowl, želi podjetje ugotoviti različne možne rezultate tržna akcija. Na končni uspeh ali neuspeh odhodkov lahko vplivajo različna vprašanja, kot so privlačnost reklame, gospodarski izgledi, kakovost izdelka in oglasi konkurentov. Ko je vpliv teh spremenljivk določen in ustrezne verjetnosti dodeljene, se lahko podjetje uradno odloči, ali bo oglas prikazoval ali ne.

Spodnja črta

Ti primeri ponujajo pregled tipične ocene, ki bi ji lahko koristila uporaba drevesa odločanja. Ko so določene vse pomembne spremenljivke, postanejo ta drevesa odločitev zelo zapletena. Vendar so ti instrumenti pogosto bistveno orodje v analiza naložb ali proces odločanja vodstva.