В условиях стохастической неопределенности, когда результаты принимаемых решений зависят от случайных факторов, классические детерминированные модели исследования операций теряют свою прогностическую ценность. Для структурирования сложных многоэтапных процессов выбора в экономике и риск-менеджменте был разработан аналитический аппарат деревьев решений (Decision Trees). Эта графическая и математическая методология позволяет лицу, принимающему решение (ЛПР), визуализировать последовательность альтернатив, возможных состояний внешней среды и их финансовых последствий, обеспечивая строгий количественный базис для минимизации убытков и максимизации ожидаемой полезности в условиях неполной информации.