Phân tích Decision Tree (Cây quyết định) là gì?

Điểm nhấn chính:

- “Phân tích cây quyết định” được nhiều doanh nghiệp sử dụng để đưa ra các quyết định liên quan đến quản lý, tiếp thị, đầu tư vốn hoặc lựa chọn chiến lược.

- Đây là một cách hữu ích để doanh nghiệp cân nhắc những ưu và nhược điểm của mỗi phương án hành động.

Tìm hiểu cùng Tititada!

Đối với các nhà phân tích tài chính, ba khái niệm “chi phí”, “lợi nhuận” và “xác suất” rất quan trọng trong việc đưa ra quyết định hàng ngày của họ. Những người đứng đầu doanh nghiệp luôn cân nhắc về những ưu và nhược điểm khi chọn phương án tốt nhất cho doanh nghiệp của họ. Việc quy trình hóa cách tư duy ra quyết định của họ được các chuyên gia tài chính gọi là Phân tích “Cây Quyết định” (Decision Tree).

Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về Decistion Tree và tầm quan trọng của nó trong việc đưa ra quyết định tài chính hiệu quả.

Phân tích cây quyết định là gì?

Phân tích quyết định (Decision analysis) là một phương pháp tiếp cận mang tính hệ thống, định lượng và trực quan để giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định kinh doanh và đánh giá các tác động của mỗi quyết định.

Quá trình phân tích quyết định được thực hiện bằng cách sử dụng “Cây Quyết định”. Đây là một lưu đồ bắt đầu với một ý tưởng chính và sau đó phân nhánh ra thành các kết quả, chi phí và tác động có thể xảy ra của một quyết định kinh doanh. Bằng cách so sánh các kết quả khác nhau, bạn có thể nhanh chóng đánh giá phương án tốt nhất.

Ví dụ phân tích cây quyết định

Giả sử một doanh nghiệp đang xem xét đầu tư vào một dự án mới. Họ có thể sử dụng phân tích cây quyết định để đánh giá lợi nhuận tiềm năng dựa trên các yếu tố khác nhau và đưa ra quyết định đầu tư sáng suốt.

Trong cây quyết định này, doanh nghiệp có bốn kịch bản cần xem xét: Kịch bản A, Kịch bản B, Kịch bản C và Kịch bản D. Những kịch bản này thể hiện các điều kiện thị trường hoặc kết quả dự án khác nhau có khả năng ảnh hưởng đến lợi nhuận tài chính của khoản đầu tư.

Đối với mỗi kịch bản, có các kết quả tiềm năng khác nhau được chỉ ra bởi Kết quả 1, Kết quả 2, v.v. Những kết quả này có thể thể hiện các kết quả tài chính khác nhau như lợi nhuận, lợi nhuận đầu tư (ROI) hoặc các chỉ số liên quan khác.

Doanh nghiệp sẽ chỉ định các mức xác suất xảy ra cho từng kịch bản dựa trên đánh giá về điều kiện thị trường, những rủi ro cũng như sự không chắc chắn hay rủi ro tiềm ẩn của dự án. Doanh nghiệp cũng sẽ ước tính các kết quả tài chính tiềm năng cho từng kịch bản.

Khi sử dụng cây quyết định, bạn có thể tính giá trị dự kiến cho mỗi nhánh bằng cách nhân xác suất của kịch bản với kết quả tương ứng. Sau đó, bạn sẽ cộng các giá trị dự kiến cho từng nhánh để có được giá trị dự kiến tổng thể cho từng quyết định (chấp nhận hoặc từ bỏ khoản đầu tư).

Giá trị dự kiến (EV) = (Kết quả đầu tiên có thể xảy ra x Khả năng xảy ra kết quả) + (Kết quả thứ hai có thể xảy ra x Khả năng xảy ra kết quả) – Chi phí

Bằng cách so sánh các giá trị dự kiến của việc “chấp nhận” hay “từ bỏ” khoản đầu tư, doanh nghiệp có thể đưa ra quyết định từ các số liệu dựa trên lợi nhuận tài chính tiềm năng và rủi ro liên quan.

Tầm quan trọng của Phân tích Cây Quyết định

1. Giúp xác định mức độ rủi ro bao gồm trong mỗi quyết định. Trước khi đưa ra quyết định cuối cùng, bạn có thể đo lường mức độ tác động của việc thay đổi một biến số đến những biến số khác như thế nào. Đồng thời, dữ liệu từ cây quyết định cũng có thể được sử dụng để xây dựng các mô hình dự phóng hoặc phân tích một kết quả kỳ vọng.

2.Mối tương quan giữa các yếu tố trong mô hình phân tích. Mô hình này giúp các nhà hoạch định chính sách doanh nghiệp thấy được dễ dàng hơn sự khác biệt giữa các quyết định và kết quả tiềm năng của chúng tương quan với nhau như thế nào.

3. Tập trung cải thiện. Các bước hiệu quả nhất giúp đạt được kết quả mong muốn được thể hiện trong cây quyết định, có thể giúp các chuyên gia tập trung vào các lĩnh vực cần cải thiện. Ngoài ra, vì cây quyết định có thể được tạo nhanh chóng và tốn ít nguồn lực nên phương pháp phân tích này được coi là hiệu quả hơn so với các công cụ ra quyết định khác. Từ đó giúp doanh nghiệp có thể nhanh chóng định hình những yếu tố cần phát triển hơn.

Những cân nhắc khác

- Phức tạp: Mặc dù các cây quyết định thường có một điểm dừng nhất định – là một kết quả cụ thể, chúng có thể trở nên phức tạp nếu bạn thêm quá nhiều quyết định vào cây. Nếu các nhánh cây rẽ ra nhiều hướng khác nhau, bạn sẽ gặp khó khăn trong việc giữ cho cây được kết thúc ở kết quả tối ưu nhất và nằm trong các kết quả tính toán giá trị dự kiến của bạn.

- Rủi ro: Vì cây quyết định dựa vào các thuật toán xác suất, nên giá trị dự kiến bạn tính chỉ là một ước tính chứ không phải là một dự đoán chính xác của mỗi kết quả.