ใช้ต้นไม้ตัดสินใจด้านการเงิน

ต้นไม้ตัดสินใจเป็นองค์ประกอบสำคัญของการเงินปรัชญาและการวิเคราะห์การตัดสินใจในชั้นเรียนของมหาวิทยาลัย ถึงกระนั้นนักเรียนและบัณฑิตหลายคนก็ล้มเหลวในการเข้าใจวัตถุประสงค์ของพวกเขาแม้ว่าการเป็นตัวแทนทางสถิติเหล่านี้มีบทบาทสำคัญในด้านการเงินขององค์กรและการพยากรณ์เศรษฐกิจ

พื้นฐานการตัดสินใจของต้นไม้

ต้นไม้ตัดสินใจมีการจัดระเบียบดังนี้: บุคคลตัดสินใจครั้งใหญ่เช่นดำเนินการกโครงการเงินทุนหรือเลือกระหว่างสองกิจการแข่งขัน การตัดสินใจเหล่านี้ซึ่งมักจะปรากฎด้วยโหนดการตัดสินใจขึ้นอยู่กับผลลัพธ์ที่คาดหวังของการดำเนินการตามหลักสูตรเฉพาะ ตัวอย่างของผลลัพธ์ดังกล่าวจะเป็นเช่นนั้น "คาดว่ารายได้จะเพิ่มขึ้น 5 ล้านดอลลาร์" อย่างไรก็ตามเนื่องจากเหตุการณ์ที่ระบุโดยโหนดปลายจะมีการเก็งกำไรในธรรมชาติโหนดโอกาสจึงระบุความน่าจะเป็นของการฉายภาพเฉพาะที่จะบรรลุผล

ในฐานะที่เป็นรายการของผลลัพธ์ที่อาจเกิดขึ้นซึ่งเกิดขึ้นกับเหตุการณ์ก่อนหน้านี้กลายเป็นไดนามิกมากขึ้นด้วยการตัดสินใจที่ซับซ้อนความน่าจะเป็นแบบเบย์ต้องดำเนินการแบบจำลองเพื่อกำหนดความน่าจะเป็นเบื้องต้น-

การกำหนดราคาตัวเลือกทวินามในการวิเคราะห์ต้นไม้การตัดสินใจ

การวิเคราะห์ต้นไม้การตัดสินใจมักใช้กับการกำหนดราคาตัวเลือก ตัวอย่างเช่นไฟล์รูปแบบการกำหนดราคาตัวเลือกทวินามใช้ความน่าจะเป็นแบบไม่ต่อเนื่องเพื่อกำหนดค่าของตัวเลือกเมื่อหมดอายุ แบบจำลองทวินามพื้นฐานที่สุดสมมติว่ามูลค่าของสินทรัพย์พื้นฐานจะเพิ่มขึ้นหรือลดลงตามความน่าจะเป็นที่คำนวณได้ ณ วันครบกำหนดของตัวเลือกยุโรป-

อย่างไรก็ตามสถานการณ์มีความซับซ้อนมากขึ้นด้วยตัวเลือกอเมริกันซึ่งสามารถใช้ตัวเลือกได้ ณ จุดใด ๆ จนกว่าจะครบกำหนดที่ต้นไม้ทวินามจะคำนึงถึงหลายเส้นทางที่ราคาสินทรัพย์พื้นฐานอาจใช้เวลาเมื่อเวลาผ่านไป เมื่อจำนวนโหนดในแผนผังการตัดสินใจทวินามเพิ่มขึ้นในที่สุดโมเดลก็มาบรรจบกันในสูตรสีดำ

แม้ว่าสูตร Black-Scholes จะให้ทางเลือกที่ง่ายกว่าสำหรับการกำหนดราคาตัวเลือกเหนือต้นไม้ตัดสินใจซอฟต์แวร์คอมพิวเตอร์สามารถสร้างได้ทวินามโมเดลการกำหนดราคาตัวเลือกที่มีโหนด "ไม่มีที่สิ้นสุด" การคำนวณประเภทนี้มักจะให้ข้อมูลการกำหนดราคาที่แม่นยำยิ่งขึ้นโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับตัวเลือกเบอร์มิวดาและหุ้นจ่ายเงินปันผล

ใช้ต้นไม้ตัดสินใจสำหรับการวิเคราะห์ตัวเลือกจริง

ประเมินมูลค่าตัวเลือกจริงเช่นตัวเลือกการขยายตัวและตัวเลือกการละทิ้งต้องทำด้วยการใช้ต้นไม้ตัดสินใจเนื่องจากไม่สามารถกำหนดค่าของพวกเขาผ่านสูตร Black-Scholesตัวเลือกจริงแสดงถึงการตัดสินใจที่แท้จริงที่ บริษัท อาจทำเช่นว่าจะขยายหรือดำเนินการตามสัญญา ตัวอย่างเช่น บริษัท น้ำมันและก๊าซสามารถซื้อที่ดินได้ในวันนี้และหากการขุดเจาะประสบความสำเร็จก็สามารถซื้อที่ดินเพิ่มเติมได้อย่างถูก หากการขุดเจาะไม่ประสบความสำเร็จ บริษัท จะไม่ใช้ตัวเลือกและจะหมดอายุอย่างไร้ค่า เนื่องจากตัวเลือกที่แท้จริงให้คุณค่าที่สำคัญแก่โครงการขององค์กรพวกเขาจึงเป็นส่วนหนึ่งของการตัดสินใจเกี่ยวกับการจัดทำงบประมาณเงินทุน

บุคคลจะต้องตัดสินใจว่าจะซื้อตัวเลือกก่อนการเริ่มต้นของโครงการหรือไม่ โชคดีที่เมื่อมีการกำหนดความสำเร็จและความล้มเหลวของความสำเร็จต้นไม้ตัดสินใจช่วยชี้แจงมูลค่าที่คาดหวังของการตัดสินใจเกี่ยวกับการจัดทำงบประมาณเงินทุนที่มีศักยภาพ บริษัท มักจะยอมรับสิ่งที่ดูเหมือนว่าจะเป็นลบในขั้นต้นมูลค่าปัจจุบันสุทธิ (NPV)โครงการ แต่เมื่อพิจารณาค่าตัวเลือกจริง NPV จะกลายเป็นบวก

แอปพลิเคชันแผนผังต้นไม้สำหรับโครงการแข่งขัน

ในทำนองเดียวกันต้นไม้ตัดสินใจก็ใช้กับการดำเนินธุรกิจ บริษัท ต่างๆกำลังตัดสินใจอย่างต่อเนื่องเกี่ยวกับปัญหาต่าง ๆ เช่นการพัฒนาผลิตภัณฑ์พนักงานการดำเนินงานและการควบรวมกิจการและการซื้อกิจการ การจัดระเบียบทางเลือกที่พิจารณาทั้งหมดด้วยแผนผังการตัดสินใจช่วยให้การประเมินความคิดเหล่านี้เป็นระบบพร้อมกัน

นี่ไม่ได้เป็นการชี้ให้เห็นว่าควรใช้ต้นไม้ตัดสินใจเพื่อพิจารณาการตัดสินใจของไมโครทุกครั้ง แต่ต้นไม้การตัดสินใจให้กรอบทั่วไปสำหรับการพิจารณาวิธีแก้ปัญหาและสำหรับการจัดการผลที่เกิดขึ้นจากการตัดสินใจที่สำคัญ ตัวอย่างเช่นแผนผังการตัดสินใจสามารถช่วยผู้จัดการกำหนดผลกระทบทางการเงินที่คาดหวังจากการจ้างพนักงานที่ไม่สามารถคาดหวังและต้องถูกไล่ออก

การกำหนดราคาเครื่องมืออัตราดอกเบี้ยด้วยต้นไม้ทวินาม

แม้ว่าจะไม่ได้เป็นต้นไม้ตัดสินใจอย่างเคร่งครัด แต่ต้นไม้ทวินามนั้นถูกสร้างขึ้นในลักษณะที่คล้ายกันและใช้เพื่อวัตถุประสงค์ที่คล้ายกันในการกำหนดผลกระทบของตัวแปรที่ผันผวน/ไม่แน่นอน การเคลื่อนไหวของอัตราดอกเบี้ยที่สูงขึ้นและลดลงมีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อราคาหลักทรัพย์ตราสารหนี้และอัตราดอกเบี้ยอนุพันธ์- ต้นไม้ทวินามให้นักลงทุนประเมินพันธบัตรอย่างแม่นยำด้วยการโทรแบบฝังตัวและใส่บทบัญญัติใช้ความไม่แน่นอนเกี่ยวกับอัตราดอกเบี้ยในอนาคต

เนื่องจากโมเดล Black-Scholes ไม่สามารถใช้กับการประเมินมูลค่าพันธบัตรและตัวเลือกตามอัตราดอกเบี้ยแบบจำลองทวินามจึงเป็นทางเลือกที่เหมาะ โครงการขององค์กรมักจะให้ความสำคัญกับต้นไม้ตัดสินใจซึ่งเป็นปัจจัยต่าง ๆ ทางเลือกที่เป็นไปได้ของเศรษฐกิจ ในทำนองเดียวกันมูลค่าของพันธบัตรชั้นอัตราดอกเบี้ยและหมวกการแลกเปลี่ยนอัตราดอกเบี้ยและเครื่องมือการลงทุนประเภทอื่น ๆ สามารถกำหนดได้โดยการวิเคราะห์ผลกระทบของสภาพแวดล้อมอัตราดอกเบี้ยที่แตกต่างกัน

ต้นไม้ตัดสินใจและการวิเคราะห์องค์กร

ต้นไม้ตัดสินใจให้บุคคลสำรวจองค์ประกอบที่หลากหลายซึ่งอาจส่งผลกระทบอย่างมากต่อการตัดสินใจของพวกเขา ก่อนที่จะออกอากาศเชิงพาณิชย์ Super Bowl หลายล้านดอลลาร์ บริษัท มีจุดมุ่งหมายเพื่อกำหนดผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ที่แตกต่างกันของพวกเขาแคมเปญการตลาด- ปัญหาต่าง ๆ สามารถมีอิทธิพลต่อความสำเร็จขั้นสุดท้ายหรือความล้มเหลวของค่าใช้จ่ายเช่นการอุทธรณ์ของเชิงพาณิชย์แนวโน้มเศรษฐกิจคุณภาพของผลิตภัณฑ์และโฆษณาของคู่แข่ง เมื่อผลกระทบของตัวแปรเหล่านี้ได้รับการพิจารณาและความน่าจะเป็นที่ได้รับมอบหมายที่สอดคล้องกัน บริษัท สามารถตัดสินใจอย่างเป็นทางการว่าจะเรียกใช้โฆษณาหรือไม่

ข้อ จำกัด ของต้นไม้ตัดสินใจ

ข้อเสียเปรียบที่สำคัญอย่างหนึ่งคือแนวโน้มของพวกเขาที่จะซับซ้อนเกินไปโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อต้องรับมือกับตัวแปรจำนวนมากและผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ นี่เป็นกรณีที่ชัดเจนกับตัวอย่าง 'การวิเคราะห์องค์กร' ด้านบน เมื่อจำนวนสาขาเพิ่มขึ้นสิ่งนี้สามารถนำไปสู่สิ่งที่เรียกว่า "คำสาปของมิติ" ซึ่งหมายความว่าข้อมูลมากเกินไปอาจทำให้การตัดสินใจซับซ้อนเกินไป

ข้อ จำกัด อีกประการหนึ่งคือการพึ่งพาการประเมินความน่าจะเป็นแบบอัตนัย สถานการณ์ทางการเงินจำนวนมากเช่นการทำนายการเคลื่อนไหวของตลาดหรือการประเมินความเสี่ยงเริ่มต้นเกี่ยวข้องกับการกำหนดความน่าจะเป็นตามข้อมูลในอดีตหรือการตัดสินจากผู้เชี่ยวชาญ สิ่งนี้อาจไม่เพียง แต่เป็นรูปธรรมหรือเป็นฟังก์ชั่นที่เชื่อถือได้ ตัวอย่างเช่นสาเหตุของภาวะถดถอยในอดีตอาจไม่จำเป็นต้องระบุความน่าจะเป็นของกภาวะเศรษฐกิจถดถอยในอนาคต-

ต้นไม้ตัดสินใจยังต่อสู้กับการจัดการตัวแปรที่มีความสัมพันธ์ซึ่งเป็นเรื่องธรรมดาในด้านการเงิน ตัวอย่างเช่นสิ่งต่าง ๆ เช่นอัตราดอกเบี้ยเงินเฟ้อและราคาหุ้นมักมีอิทธิพลต่อกันและกัน แบบจำลองต้นไม้การตัดสินใจมาตรฐานไม่ได้คำนึงถึงการพึ่งพาซึ่งกันและกันเหล่านี้โดยเนื้อแท้ซึ่งอาจนำไปสู่ข้อสรุปที่มากเกินไป

ในที่สุดต้นไม้การตัดสินใจอาจไม่ได้รับข้อมูลทางการเงินอย่างต่อเนื่องหรือความสัมพันธ์ที่ไม่ใช่เชิงเส้นระหว่างตัวแปร ตลาดการเงินมักจะแสดงรูปแบบที่ซับซ้อนซึ่งเป็นแบบจำลองที่ดีกว่าโดยใช้วิธีการทางสถิติขั้นสูงหรือวิธีการเรียนรู้ของเครื่องเช่นเครือข่ายประสาท ตัวอย่างเช่นเมื่อพยายามกำหนดความเสี่ยงด้านเครดิตอาจมีตัวแปรที่เชื่อมต่อถึงกันมากเกินไปทั้งหมดที่พึ่งพาซึ่งกันและกันเพื่อเป็นประโยชน์ในโครงสร้างการวิเคราะห์ต้นไม้

การตัดแต่งต้นไม้ตัดสินใจสำหรับการวิเคราะห์ทางการเงิน

การตัดแต่งกิ่งในแผนผังการตัดสินใจเป็นวิธีหลักในการปรับแต่งโมเดลโดยการลบสาขาที่ไม่ได้มีส่วนช่วยในการตัดสินใจอย่างมีนัยสำคัญ โดยการตัดกิ่งกิ่งที่ไม่จำเป็นต้นไม้การตัดสินใจจะมีความคล่องตัวมากขึ้นปรับปรุงความสามารถในการคาดการณ์ที่แม่นยำสถานการณ์จริง-

การตัดแต่งกิ่งมีสองประเภทหลัก: การเตรียมการเตรียมการและหลังการเตรียมการ การประเมินล่วงหน้าหรือที่เรียกว่าการหยุดเร็วเกี่ยวข้องกับการกำหนดข้อ จำกัด ในระหว่างกระบวนการสร้างต้นไม้ ตัวอย่างเช่นคุณสามารถ จำกัด ความลึกสูงสุดของต้นไม้หรือต้องการจำนวนจุดข้อมูลขั้นต่ำต่อการแยก สิ่งนี้จะช่วยป้องกันไม่ให้โมเดลมีขนาดใหญ่มากเกินไปตั้งแต่แรก

การโพสต์การโพสต์เกี่ยวข้องกับการปลูกต้นไม้อย่างเต็มที่จากนั้นจึงลบสาขาที่ไม่เพิ่มมูลค่าการทำนายที่สำคัญ โดยทั่วไปจะทำโดยใช้ข้อมูลการตรวจสอบความถูกต้องเพื่อพิจารณาว่าสาขาใดสามารถกำจัดได้ในขณะที่รักษาความแม่นยำ ไม่ใช่ว่าขั้นตอนหลังการแต่งกายนี้เป็นที่ที่คุณมีความเสี่ยงมากที่สุดที่จะทำให้ข้อมูลของคุณเกินกำหนด

เครื่องมือซอฟต์แวร์ที่ใช้กันทั่วไปสำหรับการวิเคราะห์ต้นไม้การตัดสินใจ

นักวิเคราะห์ทางการเงินสามารถใช้เครื่องมือซอฟต์แวร์ที่แตกต่างกันเพื่อสร้างและวิเคราะห์ต้นไม้ตัดสินใจMicrosoft Excelเป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ใช้กันอย่างแพร่หลายโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการสร้างแบบจำลองแผนผังทรีหลัก นักวิเคราะห์สามารถสร้างต้นไม้ตัดสินใจด้วยตนเองโดยใช้ฟังก์ชั่นในตัวของ Excel หรือใช้ส่วนเสริมเช่น XLMiner สำหรับการวิเคราะห์ขั้นสูง

สำหรับการวิเคราะห์ต้นไม้การตัดสินใจที่ซับซ้อนมากขึ้น R เป็นตัวเลือกยอดนิยม แพ็คเกจ RPART ใน R ช่วยให้คุณสร้างพรุนและเพิ่มประสิทธิภาพต้นไม้ตัดสินใจโดยใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง โดยทั่วไปแล้วมีความสามารถที่ดีขึ้นในการจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่และทำการคำนวณที่ซับซ้อนมากขึ้น Python โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับไลบรารี Scikit-learn เป็นอีกทางเลือกหนึ่ง Scikit-learn ช่วยให้คุณสามารถใช้ตัวจําแนกต้นไม้ตัดสินใจและ regressors นอกจากนี้ยังสามารถรวมเข้ากับเครื่องมือสร้างแบบจำลองทางการเงินอื่น ๆ

นอกเหนือจากภาษาการเขียนโปรแกรมที่มีวัตถุประสงค์ทั่วไปแล้วซอฟต์แวร์การสร้างแบบจำลองทางการเงินแบบพิเศษเช่นPalantir, SAS และ MATLAB ยังให้ความสามารถในการวิเคราะห์ต้นไม้การตัดสินใจ เครื่องมือประเภทนี้อาจเหมาะกับสถาบันที่ต้องการการวิเคราะห์ที่แข็งแกร่งมากขึ้นไม่เพียง แต่มีการวิเคราะห์เป็นแกนหลักของสิ่งที่ บริษัท ทำ (เช่นการวิเคราะห์องค์กรหรือการจัดจำหน่ายหลักทรัพย์)

บรรทัดล่าง

ตัวอย่างเหล่านี้ให้ภาพรวมของการประเมินทั่วไปซึ่งจะได้รับประโยชน์จากการใช้แผนผังการตัดสินใจ เมื่อมีการกำหนดตัวแปรที่สำคัญทั้งหมดแล้วต้นไม้การตัดสินใจเหล่านี้จะซับซ้อนมาก อย่างไรก็ตามเครื่องมือเหล่านี้มักจะเป็นเครื่องมือสำคัญในไฟล์การวิเคราะห์การลงทุนหรือกระบวนการตัดสินใจการจัดการ