Ensayo de dos paginas sobre la decision de inversiones, en administracion financieraFull description
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Important Decision
legal writing decision paperFull description
Trading based on Decision points, an alternative method more suitable for successful Day Trading by SMART TRADER. A must read book for every trader or whoever is interested in learning Day T…Descripción completa
ÁRBOLES ÁRBOLES DE DEC DECII SI ÓN
Universidad Nacional de Colombia Sede Medellí n
Módulo 12
Árbol es de Decisión Decisión
Profesora: Patricia Jaramillo A.
Son grafos que representan un proceso de decisión en forma extensiva Pueden ser aplicados a problemas generales de decisión y a juegos de estrategia, con uno o más decisores Facilita considerar de manera integrada la secuencia de las decisiones, los posibles resultados asociados con cada alternativa, las asignaciones de probabilidad, los efectos monetarios y las utilidades.
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ÁRBOLE ÁRBOLES S DE DEC DECI SI ÓN: Ej em plo
Alternativas:
Una compañía debe decidir si gastar 2 millones de dólares para continuar con un proyecto de investigación sobre la viabilidad viabilidad de un producto.
Primera etapa: Conti nuar con la investigación •A1: Conti Parar la investigación •A2: Parar
No es seguro el éxito del proyecto y según estimativos iniciales, solo solo hay un 70% de probabilidad de que se obtenga una patente. Si se obtiene obtiene la patente, la compañía compañía podrá invertir 10 millones adicionales para hacer la producción y mercadeo del producto directamente, o puede ceder la licencia por 25 millones. Si eligiera la primera de esas alternativas, existe una incertidumbre acerca acerca de la demanda que se se tendrá del producto.
si en la primera et apa se elige elige A1 hay que enfrent arse a otra decisión: decisión: A3 Producir Producir y vender el pr oducto o A4 ceder licencia 12-3
12-4
VPN en $millones -$2
No se consigue la patenteP=0.30
A1: continuar continuar investigación
Segunda etapa:
Baja demanda P=0.20 $9
$25
VPN en $millones -$2
No se consigue la patente patente P=0.30
$43
Alta demanda P=0.25
$15.5
$43
$21.7 A1: continuar continuar investigación
$21
Patente P=0.70
A3: producir y vender el producto
-$3
Demandamedia P=0.55
Baja demanda P=0.20
$21 -$3
A4: ceder licencia licencia
$23
A2: Parar investigación
$0
$23
$0 12-5
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ÁRBOLES DE DECI SI ÓN
ÁRBOLES DE DECI SI ÓN
Nodos : son nodos de decisión , representan los momentos de decisión. De él parten tantas ramas como acciones posibles que son llamadas acciones del decisor Nodos O: son nodos de chance o aleatorios , se desprenden ramas que representan posibles estados de la naturaleza. Movimientos de azar.
Es posible que de un nodo de chance se derive otro nodo de chance.
Los costos o beneficios asociados a cada rama terminal del árbol son evidentes de los datos del problema.
Es posible que el árbol de decisión pueda incluir varios nodos de decisión y varios nodos de chance.
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ÁRBOLES DE DECI SI ÓN
VENTAJAS
Etapas de constru cción:
Son un método muy efectivo porque:
• Dan claridad al problema y las opciones pueden ser cambiadas
1. El árbol se escribe en forma cronológica describiendo decisiones y procesos en el orden que tienen lugar
•Permiten analizar completamente todas las posibles consecuencias de las decisiones
2. Se asignan probabilidades a las ramas que parten de un nudo aleatorio
•Permiten un marco de trabajo para cuantificar los valores de los resultados y las probabilidades de alcanzarlos
3. Se asignan utilidades a las ramas finales del árbol 4. Se procede desde las ramas finales hacia la base tomando valores esperados en los nudos aleatorios y maximizando en los nudos de decisión determinándose así las mejores condiciones.
•Ayudan a hacer las mejores decisiones sobre la base de información existente y mejores beneficios 12-9
Análisis de sensibilidad sobre las probabili dades
Los errores en la estimación probabili dades son inevitabl es.
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•Pueden ser usados en conjunt o con el sentido común
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Otros criterios útiles para los árboles de Decisión ¿Porqué usar sólo el criterio de Valor esperado?
de
Se podría usar los criterios: Distancia al peor Arrepentimiento Maximin Maximax Etc.
Es bueno hacer un análisis de sensibilidad de la alternativa óptima a los valores de las probabilidades util izadas.
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Ejercicio: usar otros crit erios diferentes al valor esperado VPN en $millones -$2
No se consigue la patenteP=0.30 Alta demanda P=0.25 A1: continuar investigación
Patente P=0.70
A3: producir y vender el producto
Demanda media P=0.55
Baja demanda P=0.20
$43
¿Porqué usar sólo un objetivo?
$21 -$3
Evalúe como podría usarse los árboles de decisión en un problema discreto de múltiples objetivos e incertidumbre
