Note the key elements in the decisi

Note the key elements in the decision tree. First, only the event nodes represent uncertain outcomes and have probabilities attached to them. Second, the decision node represents a choice. On a pure expected value basis, the gamble is better (with an expected value of $ 30) than the guaranteed amount of $20; the double slash on the latter branch indicates that it would not be selected. While this example may be simplistic, the elements of building a decision tree are in it.
Step 1: Divide analysis into risk phases: The key to developing a decision tree is outlining the phases of risk that you will be exposed to in the future. In some cases, such as the FDA approval process, this will be easy to do since there are only two outcomes –the drug gets approved to move on to the next phase or it does not. In other cases, it will be more difficult. For instance, a test market of a new consumer product can yield hundreds of potential outcomes; here, you will have to create discrete categories for the success of the test market.
Step 2:In each phase, estimate the probabilities of the outcomes: Once the phases of risk have been put down and the outcomes at each phase are defined, the probabilities of the outcomes have to be computed. In addition to the obvious requirement that the probabilities across outcomes has to sum up to one, the analyst will also have to consider
whether the probabilities of outcomes in one phase can be affected by outcomes in earlier phases. For example, how does the probability of a successful national product introduction change when the test market outcome is only average?
Step 3: Define decision points: Embedded in the decision tree will be decision points
where you will get to determine, based upon observing the outcomes at earlier stages, and expectations of what will occur in the future, what your best course of action will be.
With the test market example, for instance, you will get to determine, at the end of the test market, whether you want to conduct a second test market, abandon the product or move directly to a national product introduction.
Step 4: Compute cash flows/value at end nodes: The next step in the decision tree process is estimating what the final cash flow and value outcomes will be at each end node. In some cases, such as abandonment of a test market product, this will be easy to do and will represent the money spent on the test marketing of the product. In other cases, such as a national launch of the same product, this will be more difficult to do since you will have to estimate expected cash flows over the life of the product and discount these cash flows to arrive at value.
Step 5: Folding back the tree: The last step in a decision tree analysis is termed “folding back’ the tree, where the expected values are computed working backwards through the tree. If the node is a chance node, the expected value is computed as the probability weighted average of all of the possible outcomes. If it is a decision node, the expected value is computed for each branch, and the highest value is chosen (as the optimal decision). The process culminates in an expected value for the asset or investment today.
There are two key pieces of output that emerge from a decision tree. The first is the expected value today of going through the entire decision tree. This expected value will incorporate the potential upside and downside from risk and the actions that you will take along the way in response to this risk. In effect, this is analogous to the risk adjusted value that we talked about in the last chapter. The second is the range of values at the end nodes, which should encapsulate the potential risk in the investment.
Use in Decision Making
There are several benefits that accrue from using decision trees and it is surprising that they are not used more often in analysis.

Kết quả (Việt) 1:

Lưu ý các yếu tố chủ chốt trong cây quyết định. Đầu tiên, chỉ có nút sự kiện đại diện cho kết quả không chắc chắn và có xác suất gắn liền với chúng. Thứ hai, quyết định nút đại diện cho một sự lựa chọn. Trên cơ sở giá trị kỳ vọng tinh khiết, gamble là tốt hơn (với một giá trị kỳ vọng của $ 30) so với số tiền bảo đảm là $20; đôi slash trên các chi nhánh sau này cho thấy rằng nó sẽ không được chọn. Trong khi ví dụ này có thể được đơn giản, các yếu tố xây dựng một cây quyết định là ở đó.Bước 1: Chia phân tích rủi ro giai đoạn: chìa khóa để phát triển một cây quyết định phác thảo các giai đoạn của nguy cơ mà bạn sẽ được tiếp xúc với trong tương lai. Trong một số trường hợp, chẳng hạn như trình phê chuẩn của FDA, đây sẽ là dễ dàng để làm kể từ khi có những chỉ có hai kết quả-các loại thuốc được chấp thuận để chuyển sang giai đoạn tiếp theo hay không. Trong các trường hợp khác, nó sẽ khó khăn hơn. Ví dụ, một thị trường thử nghiệm của một sản phẩm tiêu dùng mới có thể mang lại hàng trăm kết quả tiềm năng; ở đây, bạn sẽ phải tạo ra các thể loại rời rạc cho sự thành công của thị trường thử nghiệm.Bước 2: trong mỗi giai đoạn, ước tính xác suất của các kết quả: một khi các giai đoạn của các rủi ro đã được đưa và kết quả tại mỗi giai đoạn được xác định, các xác suất của các kết quả phải được tính toán. Ngoài các yêu cầu rõ ràng rằng các xác suất trên kết quả có số tiền lên đến một, các nhà phân tích cũng sẽ phải xem xét cho dù các xác suất của các kết quả trong một giai đoạn có thể bị ảnh hưởng bởi kết quả trong giai đoạn trước đó. Ví dụ, làm thế nào có xác suất của một giới thiệu thành công sản phẩm quốc gia thay đổi khi các kết quả thử nghiệm thị trường chỉ là trung bình? Bước 3: Xác định điểm quyết định: nhúng trong cây quyết định sẽ là điểm quyết định nơi mà bạn sẽ nhận được để xác định, dựa trên quan sát kết quả ở các giai đoạn trước đó, và sự mong đợi của những gì sẽ xảy ra trong tương lai, những gì khóa học tốt nhất của hành động sẽ. Với ví dụ thị trường thử nghiệm, ví dụ, bạn sẽ nhận được để xác định, ở phần cuối của các thị trường thử nghiệm, cho dù bạn muốn tiến hành một thị trường thử nghiệm thứ hai, từ bỏ các sản phẩm hoặc di chuyển trực tiếp đến một giới thiệu sản phẩm quốc gia.Bước 4: Tính toán dòng chảy tiền mặt/giá trị tại các nút kết thúc: các bước tiếp theo trong quá trình quyết định cây là ước tính những gì cuối cùng dòng tiền mặt và giá trị kết quả sẽ tại mỗi nút kết thúc. Trong một số trường hợp, chẳng hạn như bị bỏ rơi của một thị trường thử nghiệm sản phẩm, điều này sẽ được dễ dàng để làm và sẽ đại diện cho số tiền chi tiêu vào việc tiếp thị thử nghiệm sản phẩm. Trong trường hợp khác, chẳng hạn như một khởi động quốc gia của cùng một sản phẩm, điều này sẽ khó khăn hơn để làm vì bạn sẽ có để ước tính các dòng tiền dự kiến trong cuộc sống của các sản phẩm và chiết khấu các dòng tiền mặt để đi đến giá trị. Bước 5: Xếp lại cây: bước cuối cùng trong một phân tích cây quyết định được gọi là "gấp lại ' cây, nơi các giá trị kỳ vọng là tính làm việc ngược trở lại thông qua các cây. Nếu nút là một nút cơ hội, giá trị dự kiến được tính như là xác suất trọng của tất cả các kết quả có thể. Nếu đó là một quyết định nút, giá trị được tính cho mỗi chi nhánh, và giá trị cao nhất được lựa chọn (như quyết định tối ưu). Quá trình này culminates trong một giá trị kỳ vọng đối với tài sản hoặc đầu tư vào ngày hôm nay.Không có hai phần chính của sản lượng nổi lên từ một cây quyết định. Đầu tiên là giá trị dự kiến vào ngày hôm nay đi qua cây toàn bộ quyết định. Giá trị này dự kiến sẽ kết hợp upside tiềm năng và nhược điểm từ rủi ro và những hành động mà bạn sẽ mất trên đường đi để đáp ứng với nguy cơ này. Trong thực tế, điều này là tương tự như các giá trị điều chỉnh rủi ro mà chúng tôi nói chuyện về trong chương cuối cùng. Thứ hai là phạm vi giá trị tại các nút kết thúc, nên đóng gói các rủi ro tiềm năng trong việc đầu tư.Sử dụng trong các quyết địnhCó một số lợi ích mà tích lũy từ việc sử dụng cây quyết định và nó là đáng ngạc nhiên rằng họ không được sử dụng thường xuyên hơn trong phân tích.

Kết quả (Việt) 2:

Lưu ý các yếu tố chính trong cây quyết định. Đầu tiên, chỉ có các nút sự kiện đại diện cho kết quả không chắc chắn và có xác suất gắn liền với chúng. Thứ hai, các nút quyết định đại diện cho một sự lựa chọn. Trên cơ sở giá trị kỳ vọng thuần túy, đánh bạc là tốt hơn (với giá trị dự kiến là $ 30) so với số tiền bảo lãnh là $ 20; các dấu gạch chéo kép trên các chi nhánh thứ hai chỉ ra rằng nó sẽ không được lựa chọn. Trong khi ví dụ này có thể đơn giản, các yếu tố của việc xây dựng một cây quyết định là ở trong đó.
Bước 1: Phân tích Chia thành các giai đoạn rủi ro: Chìa khóa để phát triển một cây quyết định được phác họa các giai đoạn rủi ro mà bạn sẽ được tiếp xúc với trong tương lai. Trong một số trường hợp, chẳng hạn như quá trình phê duyệt của FDA, đây sẽ là dễ vì chỉ có hai kết quả -the thuốc được chấp thuận để chuyển sang giai đoạn tiếp theo hoặc nó không. Trong trường hợp khác, nó sẽ khó khăn hơn. Ví dụ, một thị trường thử nghiệm của một sản phẩm tiêu dùng mới có thể mang lại hàng trăm kết quả tiềm năng; ở đây, bạn sẽ phải tạo các danh mục riêng biệt cho sự thành công của thị trường thử nghiệm.
Bước 2: Trong mỗi giai đoạn, ước tính xác suất của các kết quả: Sau khi giai đoạn rủi ro đã được đưa xuống và kết quả ở mỗi giai đoạn được xác định, các xác suất của các kết quả phải được tính toán. Ngoài những yêu cầu rõ ràng rằng các xác suất trên kết quả đã tổng hợp một, các nhà phân tích cũng sẽ phải xem xét
liệu các xác suất của kết quả trong một giai đoạn có thể bị ảnh hưởng bởi kết quả ở giai đoạn trước đó. Ví dụ, làm thế nào xác suất của một sự thay đổi giới thiệu sản phẩm quốc gia thành công khi kết quả thị trường thử nghiệm chỉ là trung bình?
Bước 3: Xác định các điểm quyết định: nhúng trong cây quyết định sẽ là điểm quyết định
nơi bạn sẽ nhận được để xác định, dựa trên quan sát kết quả ở các giai đoạn trước đó, và mong đợi của những gì sẽ xảy ra trong tương lai, những gì hành động tốt nhất của bạn sẽ được.
với ví dụ trên thị trường kiểm tra, ví dụ, bạn sẽ nhận được để xác định, vào cuối của thị trường kiểm tra, cho dù bạn muốn để tiến hành một thị trường thử nghiệm thứ hai, từ bỏ sản phẩm hoặc chuyển trực tiếp đến một giới thiệu sản phẩm quốc gia.
bước 4: Tính toán dòng tiền / giá trị tại các nút cuối: bước tiếp theo trong quá trình cây quyết định được ước tính những gì các dòng tiền và giá trị kết quả cuối cùng sẽ được ở mỗi node. Trong một số trường hợp, chẳng hạn như từ bỏ một sản phẩm thị trường thử nghiệm, điều này sẽ dễ dàng để làm và sẽ đại diện cho số tiền chi cho việc tiếp thị thử nghiệm của sản phẩm. Trong trường hợp khác, chẳng hạn như một mắt quốc gia của cùng một sản phẩm, điều này sẽ khó khăn hơn để làm vì bạn sẽ phải ước tính dòng tiền kỳ vọng trong cuộc sống của các sản phẩm và chiết khấu dòng tiền để đi đến giá trị.
Bước 5: Gấp lại cây: bước cuối cùng trong một phân tích cây quyết định được gọi là "gấp lại 'cây, nơi các giá trị dự kiến sẽ được tính làm ngược qua cây. Nếu nút là một nút cơ hội, giá trị dự kiến sẽ được tính là bình quân gia quyền xác suất của tất cả các kết quả có thể. Nếu nó là một nút quyết định, giá trị dự kiến sẽ được tính cho từng ngành, và giá trị cao nhất được chọn (như các quyết định tối ưu). Quá trình này lên đến đỉnh điểm trong một giá trị dự kiến cho nội dung hoặc tư ngày hôm nay.
Có hai phần quan trọng của sản lượng mà nổi lên từ một cây quyết định. Đầu tiên là giá trị dự kiến ngày nay đi qua toàn bộ cây quyết định. Giá trị dự kiến này sẽ kết hợp các khả năng tăng và sụt giảm từ rủi ro và các hành động mà bạn sẽ mất trên đường đi để đáp ứng với nguy cơ này. Trong thực tế, điều này là tương tự với giá trị rủi ro điều chỉnh mà chúng tôi nói đến trong chương cuối cùng. Thứ hai là phạm vi của các giá trị tại các nút kết thúc, mà nên gói gọn những nguy cơ tiềm ẩn trong đầu tư.
Sử dụng trong việc ra quyết định
có một số lợi ích mà tích luỹ từ việc sử dụng cây quyết định và thật ngạc nhiên là họ không được sử dụng thường xuyên hơn trong phân tích.