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#1 16-01-2024 17:17:55
- Climax
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Analyse décisionnelle multicritères (MCDA)
L'analyse décisionnelle multicritère (MCDA) est un processus de prise de décision impliquant des critères multiples, souvent contradictoires.
Elle est utilisée dans les domaines où les décisions ne peuvent être prises sur la base d'un seul critère, comme l'économie, la finance, l'élaboration des politiques et la gestion.
Principaux enseignements
Évaluation holistique
L'analyse décisionnelle multicritère facilite la prise de décision en évaluant les options en fonction de critères multiples (souvent contradictoires).
Critères pondérés
Elle utilise des systèmes de pondération pour hiérarchiser les critères en fonction de leur importance relative.
Aligne la prise de décision sur les objectifs stratégiques.
Diverses techniques
Des techniques telles que le processus de hiérarchie analytique (AHP), la technique d'ordre de préférence par similarité à la solution idéale (TOPSIS) et la théorie de l'utilité multi-attributs (MAUT) sont utilisées.
Chacune de ces méthodes est adaptée à des contextes décisionnels différents.
Intégration quantitative et qualitative
La méthode MCDA associe des données quantitatives à des jugements qualitatifs.
Engagement des parties prenantes
En impliquant les parties prenantes dans la pondération des critères et le processus d'évaluation, la MCDA garantit que les décisions sont transparentes et consensuelles.
L'implication des différentes parties prenantes améliore l'acceptabilité et le succès de la mise en œuvre.
Principes fondamentaux de la MCDA
Cadre et méthodologie
La méthode MCDA repose sur un cadre structuré, dans lequel les décideurs évaluent diverses alternatives sur la base d'un ensemble de critères.
Ce cadre implique souvent:
la définition du problème
l'identification des alternatives
l'établissement de critères
l'évaluation de chaque alternative en fonction de ces critères
Pondération des critères
La pondération des critères est un aspect important de la méthode MCDA.
Les différents critères ont des niveaux d'importance variables, et les méthodes MCDA comprennent des techniques permettant d'attribuer des pondérations pour refléter cet état de fait.
Des techniques telles que le processus de hiérarchie analytique (AHP) et la comparaison par paire sont couramment utilisées à cette fin.
Techniques en MCDA
Théorie de l'utilité multi-attributs (MAUT)
La théorie de l'utilité multi-attributs (MAUT) est une technique de MCDA utilisée pour quantifier et agréger les préférences.
Elle consiste à convertir différentes mesures de critères en une seule valeur d'utilité.
Il est ainsi plus facile de comparer différentes alternatives.
Par exemple, si un trader suit la formule magique d'investissement, il peut prendre les deux critères (rendement des bénéfices et rendement du capital) et les combiner en une seule mesure pour faciliter la comparaison entre les titres.
Processus de hiérarchie analytique (AHP)
L'AHP simplifie les décisions complexes en les décomposant en une hiérarchie de sous-problèmes plus faciles à gérer.
Chaque élément de la hiérarchie est comparé par paire aux autres.
Ces comparaisons sont ensuite utilisées pour déterminer la pondération des critères.
Technique d'ordre de préférence par similarité à la solution idéale (TOPSIS)
TOPSIS est une méthode MCDA qui classe les alternatives en fonction de leur distance géométrique par rapport à une solution idéale.
Elle met l'accent sur la solution la plus proche de l'idéal et la plus éloignée du scénario le plus défavorable.
Programmation par objectifs
La programmation des objectifs est utilisée dans les situations où les décideurs cherchent à atteindre des objectifs spécifiques.
Dans cette technique, l'accent est mis sur la minimisation des écarts par rapport à ces objectifs en fonction de divers critères.
Applications du MCDA
Affaires et finances
Dans le domaine de la finance, les MCDA aident à prendre des décisions en matière de trading et d'investissement, de gestion de portefeuille et d'évaluation des risques.
Il permet une évaluation complète des options en tenant compte de multiples indicateurs financiers.
Politique publique et planification
Le MCDA joue un rôle essentiel dans les politiques publiques, en particulier dans des domaines tels que la planification environnementale et les soins de santé, où les décisions doivent équilibrer divers facteurs sociétaux, économiques et écologiques.
Technologie et innovation
Dans le domaine de la gestion technologique, les MCDA aident à la planification stratégique et à l'évaluation des technologies, en tenant compte de facteurs tels que le potentiel du marché, la faisabilité technologique et l'impact sur la société.
Exemple d'application de la méthode MCDA dans le domaine du trading
Dans le domaine du trading, le MCDA peut être utilisé pour sélectionner un portefeuille en évaluant les actions en fonction de critères multiples tels que le taux de rendement, le niveau de risque, la liquidité et la taille (capitalisation boursière).
Chaque critère est pondéré en fonction de son importance pour la stratégie du trader.
Par exemple, un investisseur qui a une aversion pour le risque peut accorder une plus grande importance à la stabilité et à la liquidité.
Le processus MCDA classe ensuite les actions en fonction de la manière dont elles satisfont à ces critères pondérés.
Cela peut aider le trader/l'investisseur à choisir un portefeuille diversifié qui corresponde à sa tolérance au risque, à ses objectifs d'investissement et aux attentes du marché.
Défis et limites
Complexité et subjectivité
L'un des principaux défis de la méthode MCDA est la complexité liée à la gestion de critères multiples.
Ces critères peuvent être subjectifs et difficiles à quantifier.
Exigences en matière de données
L'analyse MCDA nécessite souvent de nombreuses données.
La qualité de la décision dépend fortement de la précision et de l'exhaustivité de ces données.
En particulier dans le domaine du trading, il existe plusieurs inconnues connues (ce que vous savez que vous ne savez pas) et inconnues inconnues (ce que vous ne savez même pas que vous ne savez pas).
La finance se caractérise par des problèmes à haute dimensionnalité.
Biais du décideur
Le processus peut être influencé par les préjugés des décideurs, notamment en ce qui concerne la pondération des critères et l'évaluation des alternatives.
Conclusion
L'analyse décisionnelle multicritère est utilisée pour prendre des décisions éclairées dans des scénarios complexes impliquant plusieurs critères (qui représentent souvent des compromis).
Son efficacité réside dans sa capacité à décomposer des problèmes complexes et à évaluer objectivement différentes alternatives en fonction d'un ensemble de critères pondérés.
Néanmoins, son application nécessite un examen attentif de ses méthodologies, de la qualité des données utilisées et des biais potentiels dans la prise de décision.
Le trading de CFD implique un risque de perte significatif, il ne convient donc pas à tous les investisseurs. 74 à 89% des comptes d'investisseurs particuliers perdent de l'argent en négociant des CFD.
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