Karar ağacı

Bu makalede karar ağaçlarının ne olduğu ve ne için kullanıldığı açıklanmaktadır. Ek olarak, bir karar ağacının nasıl oluşturulacağını ve adım adım çözülmüş bir alıştırmayı da gösterir. Son olarak karar ağacı kullanmanın avantaj ve dezavantajlarının neler olduğunu görebileceksiniz.

Karar ağacı nedir?

Karar ağacı , verilmesi gereken kararları, oluşabilecek farklı senaryoları ve tüm olası sonuçları temsil eden bir diyagramdır. Bu nedenle bir karar ağacı, çeşitli olası senaryoların dikkate alınması gereken bir karar yardımcısı olarak hizmet eder.

Karar ağacı, karar vermek için çok yararlı bir araçtır çünkü her alternatifin olası tüm sonuçlarını ve alınan her kararla hangi sonuçların elde edilebileceğini görselleştirmenize olanak tanır.

Bu nedenle karar ağacı, ekonomik kararların analizinde yaygın olarak kullanılan bir diyagram türüdür, çünkü her olası senaryonun olası ekonomik maliyetlerinin veya beklenen faydalarının grafiksel olarak temsil edilmesine olanak tanır.

Tipik olarak, bir karar verildiğinde çeşitli senaryolar mümkündür. Yani bir karar ağacı, tüm olası senaryoların neler olduğunu ve her birinin gerçekleşme olasılığının ne kadar olduğunu genel olarak görmenize yardımcı olur, bu da her kararın ne kadar riskli olduğunu bilmenizi sağlar.

Karar ağacının ağaç diyagramından farklı olduğunu, ancak benzer adlara sahip olduklarını ve aslında çeşitli özellikleri paylaştıklarını unutmayın. Karar ağacının ne olduğunu ve karar ağacından nasıl farklı olduğunu öğrenmek için burayı tıklayın:

Karar ağacının unsurları

Bir karar ağacı aşağıdaki unsurlardan oluşur:

• Karar düğümü (□) : Verilmesi gereken bir karara karşılık gelir. Karar ağacında kare ile temsil edilir.
• Olasılık düğümü (○) – birden fazla senaryonun gerçekleşebileceğini sembolize eder; olasılık düğümünden çıkan dalların her biri farklı bir senaryoyu temsil eder. Karar ağacında boş bir daire ile çizilir.
• Son düğüm (△) : bir sonucu temsil eder, böylece hiçbir dal onları terk etmediğinden kolayca tanımlanabilirler. Karar ağacında üçgenlerle temsil edilirler.

Karar ağacı nasıl yapılır

Karar ağacı oluşturmak için aşağıdaki adımlar izlenmelidir:

1. Ana kararı temsil edin : Karar ağacı oluşturmanın ilk adımı, verilmesi gereken ilk kararın diyagramda temsil edilmesidir. Bunu yapmak için, karar verilebilecek olası seçeneklerin her biri için bir kare ve karenin içinden çıkan bir ok çizmeniz yeterlidir.
2. Düğüm ekleme : Önceki adımda çizilen dalların her birine, karar ve olasılık düğümlerini ekleyerek karar ağacını genişletin.
3. Sonuçlara erişim : Her dal bir nihai düğüme veya sonuca ulaşana kadar karar ve olasılık düğümleri eklemeye devam edin. Tüm yollar bir sonuca ulaştığında karar ağacını tamamlamış olacaksınız.
4. Karar verin : Karar ağacını tamamladıktan sonra analiz edin ve yapılacak en iyi şeyin ne olduğuna karar verin.

Karar ağacının bir karar vermediğini, sadece karar vermeye yardımcı olduğunu unutmayın. Nihai karar sizin tarafınızdan verilmelidir. Aşağıda farklı olası senaryoları analiz etmek ve en iyi kararı vermek için karar ağacını nasıl kullanacağımızı göreceğiz.

Karar ağacı örneği

Karar ağacının tanımını ve nasıl elde edildiğine dair teoriyi gördükten sonra kavramı tam olarak anlamak için somut bir örnek göreceğiz.

Bir şirket önümüzdeki 5 yıl için kapasitesini artırmayı planlıyor. Mevcut büyüme iyi ancak sonunda ekonominin yükselişe geçtiği ortaya çıkarsa önemli ölçüde artabileceği tahmin ediliyor (bunun gerçekleşme olasılığı %40 olarak tahmin ediliyor).

Seçenekler eskisi gibi devam etmek, daha büyük bir konuma taşınmak veya mevcut olanı genişletmektir. İlk yılda neler olacağını bekleyip görmek ve büyüme varsa genişlemeye devam etmek de mümkün olacaktır. Her durumda elde edilecek ekonomik avantaj aşağıdaki gibidir:

• Aktar:
  • Güçlü büyüme: 800.000$
  • Düşük büyüme: 100.000 $
• Eklenti:
  • Güçlü büyüme: 800.000$
  • Düşük büyüme: 100.000 $
• Hiçbir şey yapmayın:
  • Güçlü büyüme + genişleme 2. yıl: 500.000 $
  • Güçlü büyüme + Hiçbir şey yapma: 450.000 $
  • Düşük büyüme: 400.000 $

Sorun tanımının bize verdiği tüm bilgilere dayanarak, alınacak kararları, dikkate alınan çoklu senaryoları ve olası tüm sonuçları bir karar ağacında temsil edebiliriz.

Bu durumda karar ağacı şu şekildedir:

Artık karar ağacını oluşturduğumuza göre, onu analiz edip nihai kararı vermenin zamanı geldi. Bir sonraki bölümde kararınızı belirlemek için kullanabileceğiniz farklı kriterleri size göstereceğiz.

Karar ağacındaki karar kriterleri

Karar ağacını kullanarak hangi kararın alınacağına karar vermek için temel olarak üç kriter vardır: kötümser kriter, iyimser kriter ve matematiksel beklenti kriteri. Aşağıda her birinin nelerden oluştuğunu göreceğiz.

kötümser kriter

Kötümser veya muhafazakar kriter, olabilecek en kötü senaryonun gerçekleşeceğini söylüyor. Dolayısıyla bu kriterde, senaryonun dikkate alınan senaryolar arasında en olumsuz olduğu durumda en iyi sonucu veren seçenek seçilir.

Yukarıda görülen örneği takip edersek, kötümser kriteri kullanarak, eskisi gibi devam etmeye ve hiçbir şey yapmamaya karar veririz çünkü şirketin büyümesi düşükse daha fazla kar (400.000 $) elde ederiz.

Kötümser kriteri kullanarak, bu durumda 400.000$ olan minimum sonucu garanti ediyoruz. Yani eğer şanslıysak ve daha iyi bir senaryo gerçekleşirse daha iyi bir sonuç elde edeceğiz. Ancak hiçbir durumda daha kötü sonuçlar elde etmeyeceğiz.

Unutmayın, bu kriteri kullanırken gelecek senaryosunun olumsuz olacağını düşünsek bile, bu karamsar senaryoda daha iyi sonuç elde edeceğimiz seçeneği mantıksal olarak seçmeliyiz. En kötü sonucu veren seçeneği tercih etmek hata olur; kontrolümüz altındaki her şeyi en üst düzeye çıkarmalıyız.

iyimser kriter

İyimser kriter, gerçekleşecek senaryonun mümkün olan en iyi senaryo olacağını ifade eder. Dolayısıyla bu kriter kullanıldığında senaryo uygun olduğunda daha iyi sonuç elde etmemizi sağlayacak seçeneği seçiyoruz.

Önceki örneği takip ederek şirketi taşımaya karar vereceğiz çünkü şirketin büyümesi güçlüyse, özellikle de şirketin karı 800.000 $ ise daha iyi bir sonuç elde edeceğiz.

İyimserlik kriteri karar vermek için kullanıldığında sonuç çok iyi olabilir, ancak senaryonun olumsuz sonuçlanması durumunda genellikle çok kötü bir sonuç elde edilir.

Matematiksel beklenti testi

Bu kriter, tüm alternatiflerin matematiksel beklentisinin hesaplanmasından oluşur, böylece daha yüksek sonuç elde eden seçenek seçilir.

Makaledeki gibi seçmemiz gereken seçenek hiçbir şey yapmamak ve şirketi olduğu gibi bırakmaktır çünkü bu, beklenen değeri en yüksek olan seçenektir. yüksek (440.000 $).

Bu kriter, karar sürecinin birkaç kez tekrarlanması gerektiğinde çok faydalıdır çünkü bu durumda matematiksel beklenti ortalama olarak en iyi kararları sağlar. Ancak karar yalnızca bir kez veriliyorsa bu en uygun kriter olmayabilir.

Karar ağacının yanı sıra karar matrisi gibi başka karar araçlarını da kullanabileceğinizi unutmamak gerekir. Karar matrisi, verilecek kararın farklı kriterlere göre değerlendirilmesi açısından oldukça pratiktir, bunun nasıl yapıldığını görmek için aşağıdaki bağlantıya tıklayın:

Karar ağacının avantajları ve dezavantajları

Avantajı:

• Karar ağaçlarının anlaşılması kolaydır.
• Karar ağacı, tüm olası senaryoları ve her senaryoda beklenen sonucun ne olduğunu genel olarak görselleştirmenize olanak tanır.
• Bu tür bir diyagram çok etkilidir çünkü oluşturulması fazla zaman almaz ancak tamamlanması hızlıdır.
• Sonuca yeni fikirler veya senaryolar da eklenebilir ve bu da onu esnek bir diyagram haline getirir.
• Son olarak karar ağacı diğer karar araçlarıyla kolaylıkla birleştirilebilir.

Dezavantajları:

• Karar ağacının çok sayıda karar düğümü veya birçok olası senaryosu varsa, karmaşık bir diyagram haline gelebilir.
• Çoğunlukla her senaryonun gerçekleşme olasılığı tam olarak belirlenemez ve bu nedenle kesin olmayabilir.
• Karar ağacı yalnızca bir karar verme aracıdır ancak nihai kararın birisi tarafından verilmesi gerekir.