2010
TEORIA DE DECISIONES
Germán Pomachagua Pérez [Escribir el nombre de la compañía] 22/03/2010
CAPITULO I EL PROCESO DE DECISIÓN 1.1 INTRODUCCION El análisis de decisiones es una ciencia en crecimiento. En particular esta ciencia estudia y enfoca, desde diferentes puntos de vista, la toma de decisiones en el mundo social, político y de la empresa privada a través de principios sencillos y fáciles de aplicar. Todas las personas a cargo de puestos ejecutivos en una empresa decidida a crecer y sobrevivir en un mundo altamente cambiante y globalizado deberían conocer y manejar los principios teóricos de la toma de decisiones El proceso de la toma de decisiones es la piedra angular de la mayoría de los problemas técnicos, de negocio y de gobiernos. Los profundos cambios económicos, políticos y sociales de nuestra época, obligan a las organizaciones a replantearse y reconsiderar nuevas perspectivas de desarrollo de sus procesos tanto industriales como administrativos El aumento de la competitividad con el rápido y creciente desarrollo tecnológico, junto a la fuerte globalización del mercado hacen que la fuerza laboral sean, más innovadoras y a concentrar esfuerzos para convertir a sus recursos humanos en una verdadera ventaja competitiva. La actividad de las organizaciones en entornos, demandan de su gente una especial capacidad para adaptarse a los cambios y manejar la incertidumbre, tomando decisiones certeras en épocas turbulentas Los ingenieros deben tomar decisiones cuando consideran un cambio en el diseño de un producto, los ejecutivos de mercadotecnia deben decidir sobre los segmentos de la población en que deben intensificar las campañas de ventas, los funcionarios de gobierno deciden en que sector deben asignar más fondos para aliviar la crisis. Se pueden mencionar muchos más ejemplos de los cuales afirmar que todos los problemas en el mundo real son problemas de decisión. Por lo tanto en la vida personal como en la administración es necesario tomar importante decisiones cuyas consecuencias finales no se conocen con certeza. Ejemplo se selecciona a una compañera(o) para el matrimonio con la esperanza y expectativa pero no con la certeza de que llevará una relación completa y satisfactoria. Un ingeniero selecciona un plan para implementar un nuevo sistema de cómputo con la intención; pero no con la certeza.
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1.2 DEFINICIONES GENERALES DEFINICION 1: La toma de decisiones constituye un proceso de elección que conduce a la selección de una alternativa, que comprende el proceso de planeación. En términos más generales, constituye una actividad de solución de problemas que surge cuando uno o varios administradores comprenden que existe una gran diferencia entre lo que es y lo que debiera de ser o pudiera de ser. DEFINICION 2: El Análisis de Decisiones es el resultado de combinar aspectos del Análisis de Sistemas y la Teoría de Decisiones. El Análisis de Sistemas o en general, la metodología del modelaje de sistemas, brinda los medios para tratar las interacciones y el comportamiento dinámico de situaciones complejas. Por otro lado la Teoría de Decisiones trata situaciones inciertas simples de una manera lógica.
En conclusión el Análisis de Decisiones una forma de combinar la habilidad de tomar decisiones en situaciones de incertidumbre, con la de manejar características de complejidad y dinamismo en una sola disciplina. TEORIA DE DECISIONES
ANÁLISIS DE SISTEMAS
INCERTIDUMBRE
COMPLEJIDAD DINAMISMO
ANÁLISIS DE DECISIONES
Definición según algunos autores Moody Paul: Es una acción que debe tomarse cuando ya no hay más tiempo para recoger información. Kast Fremont: La toma de decisiones es fundamental para el organismo y la conducta de la organización y suministra los medios para el control y permite la coherencia en los sistemas.
La toma de decisiones es una actividad inherente al comportamiento de individuos, organizaciones y sociedades, se le consideran una característica de los sistemas sociales,
donde la extensión e importancia de la actividad de toma de decisiones dependerá de la motivación con la cual se busca alcanzar los objetivos o metas. Evidentemente un sistema, compuesto por personas, que no posee propósitos no tiene problemas de toma de decisiones.
1.3 FUNCIONES ADMINISTRATIVAS DE LA TOMA DE DECISIONES. La toma de decisiones en una organización comprende cuatro funciones administrativas que son: Planeación, Organización, Dirección y Control.
Planificación: Selección de misiones y objetivos así como de las acciones para cumplirlas. Esto implica "Toma de decisión". o ¿Cuál es el presupuesto para alcanzar las metas? o ¿Cuáles son los objetivos de la organización, a largo plazo? o ¿Qué estrategias son mejores para lograr este objetivo? o ¿Cuáles deben ser los objetivos a corto plazo?
Organización: Establecimiento de la estructura que desempeñan los individuos dentro de la organización. o ¿Cuánta centralización debe existir en la organización? o ¿Cómo deben diseñarse los puestos? o ¿Quién está mejor calificado para ocupar un puesto vacante?
Dirección: Proceso para dirigir e influir en las actividades de los miembros, el cumplimiento de las metas organizacionales y grupales. o ¿Cómo manejo a un grupo de trabajadores que parecen tener una motivación baja? o ¿Cuál es el estilo de liderazgo más eficaz para una situación dada? o ¿Cómo afectará un cambio específico a la productividad del trabajador?
Control: Es la medición y corrección del desempeño individual y organizacional de manera tal que se puedan lograr los planes o ¿Qué actividades en la organización necesitan ser controladas? o ¿Cómo deben controlarse estas actividades? o ¿Cuándo es significativa una desviación en el desempeño? o ¿Cuándo la organización está desempeñándose de manera efectiva?
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PLANIFICACION Y TOMA DE DECISIONES
CONTROL
ORGANIZACION
DIRECCION (EJECUCION)
1.3.1 SISTEMA ADMINISTRATIVO Es un sistema que a través del procesamiento de todos los elementos administrativos, produce la información necesaria para todos los niveles de la organización. Es el medio donde las políticas adoptadas por el nivel superior se traducen en múltiples decisiones que resuelven problemas cotidianos que conforman en conjunto la actividad de la organización. Estas decisiones hay que llevarlas a cabo teniendo en cuenta los conceptos de meta, eficacia eficiencia y efectividad
Proyecto: Conjunto de actividades orientadas a alcanzar objetivos y metas específicas, con un presupuesto definido, personas/entidades responsables y en un plazo determinado
Meta: Fin que pretende alcanzar la organización. Son elementos fundamentales de las organizaciones.
Eficacia: Capacidad para determinar los objetivos apropiados. "Hacer lo que se debe hacer"
Eficiencia: Capacidad de reducir al mínimo los recursos usados para alcanzar los objetivos de la organización "Hacer las cosas bien".
Efectividad: Generación sistemática de resultados consistentes integrando la eficacia y la eficiencia
Según Peter Drucker una de las personas más reconocidas por en el campo de Administración dice que la eficacia es la clave de éxito de una organización, antes de dedicarnos a hacer algo en forma eficiente, tenemos que estar seguros que hemos encontrado algo acertado. Por ejemplo un gerente elige una meta equivocada producir autos grandes, cuando esta creciendo la demanda de autos pequeños, es un gerente ineficaz aún cuando produzca autos grandes con gran eficiencia.
La administración es un proceso mediante el cual las metas organizacionales se alcanzan a través de los recursos
El grado de éxito de las organizaciones y la labor del administrador se mide en función de la productividad, (eficiencia) relación entre la producción de bienes y servicios y los recursos humanos y no humanos. Pr oducción(s alida) P Insumos(entrada)
“El medio principal mediante el cual la humanidad puede superar la pobreza y lograr un estado de relativo bienestar material es una mayor productividad”1
“Si no se puede medir no se puede administrar”2
El nivel de la productividad o éxito de la administración depende de la ejecución de funciones empresariales tales como la planeación, organización y control.
Dentro de la vida empresarial es muy significativo, el hecho de que las personas sean capaces de tomar decisiones, este es un factor que lo distingue, en muchas ocasiones, a las personas sobresalientes de las que no lo son muchos. Con la resolución de las siguientes preguntas podrás determinar que tan bueno eres tomando decisiones racionales en la siguiente dirección para ver que tipo de gerente eres. http://www.gestiopolis.com/recursos/checking/prueba27.asp
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Jhon W. Kendrick Tom Peters 5
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1.3.2 CUALIDADES PERSONALES PARA LA TOMA DE DECISIONES Sin lugar a dudas existen ciertas cualidades que hacen que los tomadores de decisión sean buenos o malos. Cuatro son las cualidades que tienen mayor importancia a la hora de analizar al tomador de decisiones: experiencia, buen juicio, creatividad y habilidades cuantitativas. Otras cualidades podrán ser relevantes, pero estas cuatro conforman los requisitos fundamentales.
EXPERIENCIA: Es lógico suponer que la habilidad de un mando para tomar decisiones crece con la experiencia. El concepto de veteranía en una organización con aquellos individuos que tienen el mayor tiempo de servicio, se funda en el valor de la experiencia y por lo tanto reciben un mayor salario. Cuando se selecciona a un candidato para algún puesto de la organización, la experiencia es un capítulo de gran importancia a la hora de la decisión.
BUEN JUICIO: Se utiliza el término juicio para referirnos a la habilidad de evaluar información de forma inteligente. Está constituido por el sentido común, la madurez, la habilidad de razonamiento y la experiencia del tomador de decisiones. Por lo tanto se supone que el juicio mejora con la edad y la experiencia. Un juicio se desarrolla de la siguiente manera: basado en la información disponible y en su propia experiencia anterior, el tomador de decisiones establece parámetros conformados por: los hechos, las opiniones y el conocimiento en general
CREATIVIDAD: La creatividad designa la habilidad del tomador de decisiones para combinar o asociar ideas de manera única, para lograr un resultado nuevo y útil. El tomador de decisiones creativo es capaz de captar y entender el problema de manera más amplia, aún de ver las consecuencias que otros pasan por alto. Sin embargo el mayor valor de la creatividad está en el desarrollo de alternativas. Son creativos y pueden generar suficientes ideas para encontrar el camino más corto y efectivo al problema.
HABILIDADES CUANTITATIVAS: Esta es la habilidad de emplear técnicas presentadas como métodos cuantitativos o investigación de operaciones, como pueden ser: la programación lineal, teoría de líneas de espera y modelos de inventarios. Estas herramientas ayudan a los mandos a tomar decisiones efectivas. Pero es muy importante no olvidar que las habilidades cuantitativas no deben, ni pueden reemplazar al buen juicio en el proceso de toma de decisiones
1.3.3 TOMA DE DECISIONES Y LOS SISTEMAS DE INFORMACIÓN La información es poder, y su aplicación, uso, significación y administración conveniente y eficaz conduce a un nivel superior: el conocimiento. Hoy en día las empresas que se consideran modernas, funcionan basando sus operaciones en una economía que tiene como columna vertebral al conocimiento. Al que entienden como información valiosa en su funcionamiento y que les permite alcanzar un grado de predicción en sus procesos de desarrollo y operación. Al mismo tiempo, el conocimiento dentro de las organizaciones surge de la combinación conveniente de dos variables: las capacidades humanas y la tecnología en que se apoyan. Se sabe que la información es resultado de las diversas colecciones de datos que componen sus sistemas de información y que gravitan como especies de feudos o parcelas, pero no es hasta que estas puedan ser integradas que dan paso al conocimiento, propiciando mayor calidad en la toma de decisiones, que es el objetivo a cumplir de parte de estos sistemas de información.
Los Sistemas de Información de una Empresa: Es un conjunto interrelacionado de medios que reúne, procesa y almacena información para apoya la toma de decisión y el control en una organización La información se obtiene luego de procesar los datos, estos reducen nuestra incertidumbre, sobre algún aspecto de la realidad y por lo tanto nos permite tomar mejores decisiones
CLASIFICACIÓN DE LOS SISTEMAS DE INFORMACIÓN
Los sistemas de información se desarrollan con diferentes propósitos, pueden ser: Sistemas de procesamiento de datos Son aquellos que se desarrollan para procesar grandes volúmenes de información. Ejecutan las actividades de carácter rutinario de las empresas; sin embargo, el elemento humano sigue participando en la captura de la información requerida. Sistemas de información gerencial, MIS Los sistemas de información gerencial (MIS, Management Information Systems), también llamados Sistemas de Información Administrativa (AIS) dan soporte a un espectro más amplio de tareas organizacionales, encontrándose a medio camino entre un DSS tradicional y una aplicación CRM (sistemas de gestión de clientes)/ERP (sistemas de gestión empresarial) implantada en la misma compañía. Son decisiones estructuradas y repetitivas 7
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Sistemas de soporte a la toma de decisiones, DSS: es una herramienta de Business Intelligence enfocada al análisis de los datos de una organización.estos sistemas combinan datos y modelos analíticos avanzados para apoyar los procesos de toma de decisiones. En principio, puede parecer que el análisis de datos es un proceso sencillo, y fácil de conseguir mediante una aplicación hecha a medida o un ERP sofisticado
Sistemas para la toma de decisión en grupo, GDSS: Un sistema de apoyo a decisiones en grupos (GDSS, Group Decision Support Systems) es "un sistema basado en computadoras que apoya a grupos de personas que tienen una tarea (u objetivo) común, y que sirve como interfaz con un entorno compartido". El supuesto en que se basa el GDSS es que si se mejoran las comunicaciones se pueden mejorar las decisiones.
Sistemas de apoyo a ejecutivos, EIS: es una herramienta de software basada en DSS, ayudan a los funcionarios de alto nivel a dirigir una organización. Su meta es proporcionar un acceso inmediato y fácil a información selectiva sobre factores clave que son fundamentalmente para el logro de los objetivos estratégicos de una empresa. A través de esta solución se puede contar con un resumen del comportamiento de una organización o área específica, y poder compararla a través del tiempo. Es posible, además, ajustar la visión de la información a la teoría de Balanced Scorecard o Cuadro de Mando Integral
Sistemas expertos de soportes a la toma de decisiones, EDSS Los sistemas expertos, también llamados sistemas basados en conocimiento, utilizan redes neuronales para simular el conocimiento de un experto y utilizarlo de forma efectiva para resolver un problema concreto. Este concepto está muy relacionado con el datamining.
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De acuerdo a su nivel de complejidad se pueden clasificar las soluciones de Business Intelligence en:
Consultas e informes simples (Querys y reports).
Cubos OLAP (On-Line Analytic Processing).
Data Mining o minería de datos.
Sistemas de previsión empresarial; predicción mediante estudio de series temporales (ejemplo: Previsión de ventas).
El datamining (minería de datos), es el conjunto de técnicas y tecnologías que permiten explorar grandes bases de datos, de manera automática o semiautomática, con el objetivo de encontrar patrones repetitivos, tendencias o reglas que expliquen el comportamiento de los datos en un determinado contexto. Técnicas de minería de datos Como ya se ha comentado, las técnicas de la minería de datos provienen de la Inteligencia artificial y de la estadística, dichas técnicas, no son más que algoritmos, más o menos sofisticados que se aplican sobre un conjunto de datos para obtener unos resultados. Las técnicas más representativas son:
Redes neuronales.- Son un paradigma de aprendizaje y procesamiento automático inspirado en la forma en que funciona el sistema nervioso de los animales. Se trata de un sistema de interconexión de neuronas en una red que colabora para producir un estímulo de salida. Algunos ejemplos de red neuronal son: o El Perceptrón. o El Perceptrón multicapa. o Los Mapas Autoorganizados, también conocidos como redes de Kohonen.
Regresión lineal.- Es la más utilizada para formar relaciones entre datos. Rápida y eficaz pero insuficiente en espacios multidimensionales donde puedan relacionarse más de 2 variables.
Árboles de decisión.- Un árbol de decisión es un modelo de predicción utilizado en el ámbito de la inteligencia artificial, dada una base de datos se construyen estos diagramas de construcciones lógicas, muy similares a los sistemas de predicción basados en reglas, que sirven para representar y categorizar una serie de condiciones que suceden de forma sucesiva, para la resolución de un problema. Ejemplos: o Algoritmo ID3. o Algoritmo C4.5.
Modelos estadísticos.- Es una expresión simbólica en forma de igualdad o ecuación que se emplea en todos los diseños experimentales y en la regresión para indicar los diferentes factores que modifican la variable de respuesta.
Agrupamiento o Clustering.- Es un procedimiento de agrupación de una serie de vectores según criterios habitualmente de distancia; se tratará de disponer los vectores de entrada de forma que estén más cercanos aquellos que tengan características comunes. Ejemplos: o Algoritmo K-means. o Algoritmo K-medoids.
Según el objetivo del análisis de los datos, los algoritmos utilizados se clasifican en supervisados y no supervisados (Weiss y Indurkhya, 1998):
Algoritmos supervisados (o predictivos): predicen un dato (o un conjunto de ellos) desconocido a priori, a partir de otros conocidos. Algoritmos no supervisados (o del descubrimiento del conocimiento): se descubren patrones y tendencias en los datos.
1.3.4 LA TOMA DE DECISIONES APLICADA A LOS SISTEMAS La toma de decisiones se presenta en nuestras vidas a todo momento en el que necesitemos escoger el mejor camino en el tema o actividad que estemos desarrollando, ya que se basa en el análisis de varias alternativas que se nos van presentando durante el proceso, y estas posibilidades pueden llevarnos a terminar el proceso ya sea de la mejor manera o conducirnos al error. Como todo proceso, la toma de decisiones tiene unos pasos o recomendaciones que se podrían tener en cuenta, como lo es el analizar y tener un buen conocimiento del problema o incógnita que se tiene para saber de verdad cual es la mejor manera de resolverlo; y también sería importante evaluar cada una de las alternativas que se irán a presentar, ya que así se sabrá escoger la que más le convenga al problema en análisis. Este proceso, aplicado al Análisis de los Sistemas, considero que siempre se va a presentar, quizás más frecuente de lo que uno piensa, ya que, primero que todo, al tratar de resolver alguna entropía o problema que presente el sistema, se van a presentar de seguro, varias alternativas, que pueden ser viables o no, de acuerdo a las características del proceso, y analizar cada una puede tomar un buen tiempo, porque se debe optar por lo que mas le convenga a todas las partes que tengan relación con dicha entropía. Un sistema, para que sea exitoso, debe tener varias relaciones de acuerdo al medio en el que se encuentre, por consiguiente, va a tener entradas de información o energía, que 11
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pueden ser, tanto de gran utilidad para todas sus partes, como también pueden ser perjudiciales para el proceso que se tenga en desarrollo, y en algunos sistemas se puede presentar que a varias de sus partes (subsistemas) estos datos pueden ser muy provechosos, pero para otras, puede incluso, llevar a la destrucción. Por eso, es importante usar la toma de decisiones para saber cuál es la información que le va a servir, y le va ayudar a tener una regularidad, no constante pero si a menudo estable a todo el sistema en general, teniendo en cuenta las necesidades de cada una de sus partes. En un sistema social, como los que se presentan en las empresas, se puede demostrar como interviene el proceso de toma de decisiones en el trabajo grupal, que en muchas ocasiones puede resultar más beneficioso que el trabajo individual, ya que se puede experimentar con las diferentes opciones que den cada uno de los miembros de dicha organización, y así llegar a una unanimidad, que va a llevar al sistema por el mejor camino. Pero si cuando el trabajo lo realiza uno, se toma un determinado tiempo, en una organización se incrementa mucho más, por las teorías o decisiones que tengan cada una de las personas, y por supuesto, en este tipo de sistemas se debe tener muy en cuenta la posición en la que se encuentre cada uno. En conclusión, la toma de decisiones se presenta en todo momento en nuestras vidas, cuando debamos seleccionar entre varias opciones o caminos, y este proceso se va a presentar mucho más para un analista de sistemas, ya que para realizar un sistema, o modificar errores (entropías) que encuentre en estos, va a tener que optar por la forma mas eficaz de resolverlo, teniendo en cuenta, tanto las necesidades que tenga, como todas las partes que lo constituyen. Además, la eficacia y eficiencia en tomar la decisión que al final va a ser la acertada, ya sea en un sistema, o cualquier problema que se nos presente, se forma en la objetividad y claridad que nos puedan mostrar los datos o la información que se tiene, porque si se conoce bien lo que se está realizando, no vamos a tener inconvenientes que sean perjudiciales
1.4 ELEMENTOS DE UN PROBLEMA DE DECISIONES ALTERNATIVAS (ACCIONES)
ESTADOS DE LA NATURALEZA
RESULTADOS
(GRADO DE INCERTIDUMBRE)
La persona que toma una decisión quiere lograr algo, es decir alcanzar una situación distinta a la de su estado original. Los elementos son:
El decisor: Es la persona o grupo responsable de tomar la decisión de seleccionar una alternativa, de la cartera de ellas que se tengan en un problema dado.
El analista: (Experto) Es la persona que auxilia al tomador de decisiones realizando los análisis que le permitan actuar racionalmente. En ocasiones el analista es la misma persona que toma las decisiones.
Alternativas: Es el conjunto de cursos de acción factibles entre las cuales el decisor debe elegir.
Estados de la naturaleza: Es un número finito de eventos (futuros) posibles; es decir un conjunto de escenarios posibles. Solo puede ocurrir un estado de la naturaleza y esta fuera del control del decisor.
Resultados: (Matriz de pagos) Son las consecuencias relacionadas con la elección de cada una de las alternativas.
Grado de incertidumbre: Se refiere al grado de conocimiento de las probabilidades de ocurrencia de cada uno de los estados de la naturaleza. FUENTE DE ERRORES EN LA TOMA DE DECISIONES: La fuente principal de errores en los problemas de toma de decisiones arriesgadas son las presunciones falsas, no tener una estimación exacta de las probabilidades, dificultades para medir la función de utilidad y analizar los errores de pronóstico .
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1.5 REPRESENTACION DE LOS MODELOS Existen dos modelos simbólicos para representar a los problemas reales de toma de decisiones, el primero de los cuales es de tipo matricial mientras que el segundo es gráfico a)
REPRESENTACION MATRICIAL DE LOS PROBLEMAS DE DECISION
Un problema de decisión se puede representar mediante una matriz. La matriz de decisión es un modelo general de la información requerida para resolver cualquier decisión. MATRIZ DE CONSECUENCIAS ESTADOS DE LA NATURALEZA CURSOS DE ACCION ESTRATEGIAS A1 A2 A3 . . . An
E1
E2
E3 .............. Em
r11
r12
r13 .............. r1m
rn1
rn2
rn3 .............. rnm
Donde Ai : son los cursos posibles de acción o las estrategias. Ej: son los estados de la naturaleza. rij : son los resultados.
b)
El decisor tiene control sólo de las alternativas. El decidor no tiene control sobre los estados de la naturaleza. Las consecuencias rij lo controlan en conjunto la naturaleza (factores externos) y el decisor. Modelo gráfico. Árbol de decisiones. Un árbol de decisiones es la representación gráfica de un problema de decisiones. La construcción de un árbol de decisiones sigue una secuencia cronológica definida, esto es, cada evento se coloca en el orden que ocurre. El árbol de decisiones permite un conocimiento rápido y conjunto del problema, además de que es posible representar problemas de etapas múltiples de decisiones
1.6 EL PROCESO RACIONAL DE LA TOMA DE DECISIONES 1.6.1 DEFINICIONES a. Racionalismo: (del latín ratio, razón), en filosofía, sistema de pensamiento que acentúa el papel de la razón en la adquisición del conocimiento, en contraste con el empirismo, que resalta el papel de la experiencia sobre todo el sentido de la percepción. Se identifica con la tradición que proviene del filósofo y científico francés Rene Descartes. b. Fremont E. Kast: el proceso racional es considerado como aquel que se basa en el razonamiento, es mas objetivo que subjetivo, entendiendo por objetivo tener en cuenta el objeto y no la manera de pensar o de sentir. En muchas situaciones de solución de problemas se supone que el objeto del que toma las decisiones puede ser evaluado en test cuantitativos, generalmente con el dinero como denominador común. La racionalidad en este sentido tiene que ver con la opción o medida que toma una persona con respecto a alternativas muy definidas. c. Harold Koonts: la toma eficaz de decisiones tiene que ser racional. Las personas que actúan o deciden racionalmente intentan alcanzar alguna meta que no puede lograrse sin acción. Deben comprender claramente los cursos alternativos mediante los cuales se puede lograr una meta en las circunstancias y con las limitaciones existentes. También tienen que contar con la información y la capacidad para analizar y evaluar alternativas de lo deseado.
El proceso de toma de decisiones se refiere a todas las actividades necesarias desde identificar un problema hasta finalmente resolverlo poniendo en práctica la alternativa seleccionada; por lo tanto, está enmarcado en la solución de problemas donde se debe encontrar alternativas de solución. Cuando se habla sólo de toma de decisiones se refiere a una etapa dentro del proceso y debe existir a lo menos más de una alternativa de solución, de lo contrario la decisión se reduciría a llevar o no a cabo la acción correspondiente. El proceso sistemático de la toma de decisiones presentado aquí debe tener una premisa, debe ser efectuado en forma racional o "como debería hacerse" lo que deriva en un modelo normativo o modelo prescriptivo para tomar decisiones que sirva como una guía objetiva para resolver un problema de la forma más óptima. Esta racionalidad en concordancia con un modelo normativo significa tomar las decisiones de acuerdo al criterio de coste y beneficio. Es decir, realizar la actividad únicamente cuando los beneficios esperados son superiores a los costos asociados, de esta forma se lleva a cabo aquella actividad que ofrece la mayor utilidad. En este contexto la utilidad como diferencia de los beneficios y los costos se asocia a una medida de bienestar o mejora lo que implica cuantificar siempre las opciones. Según el pensamiento económico en todas las decisiones hay, en mayor o en menor grado, un problema de escasez relativa con relación a las necesidades o deseos, no siendo el dinero el 15
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más crucial. El tiempo, por ejemplo, es un recurso escaso en el que sólo se puede seleccionar algunas actividades a llevar a cabo. Por ende, la racionalidad implica formular las decisiones de acuerdo a los beneficios y los costos tanto explícitos como implícitos tratando de expresar y cuantificar las alternativas de solución en términos monetarios, aún en situaciones que no involucra el desembolso o ingreso de dinero. De esta forma se pueden comparar las alternativas y escoger aquella que ofrece un valor de utilidad mayor. Dos importantes definiciones del concepto de racionalidad corresponden al de los objetivos inmediatos y al del egoísmo. En el primero, se es racional si se es eficiente en la realización de los objetivos que se tengan en el momento. Para el segundo criterio, se es racional cuando se produce mayores beneficios directos a la persona según sus preferencias y gustos El proceso puede ser simple como escoger qué desayunar en un día cualquiera o como qué carrera estudiar. De la experiencia personal se sabe que muchas decisiones se toman considerando otros aspectos no asociados con la racionalidad como las costumbres, preferencias, hábitos, fe e intuición, etc. Sin embargo, la racionalidad es una forma de justificar una decisión y ser entendida por otros. En el contexto de racionalidad, Herbert Simon (1957) sugiere que las decisiones son efectuadas en forma racional acotada, es decir las personas tratan de comportarse lo más racional posible dentro de las fronteras de la información limitada, restringida capacidad cognitiva y a veces con objetivos en conflictos, buscando soluciones satisfactorias y no óptimas según los criterios de selección establecidos. Sin embargo, la organización busca un comportamiento racional en término de sus metas y objetivos, por lo tanto ésta debe contribuir en establecer premisas de decisión y rutinas de decisión que simplifique las decisiones y minimice la brecha entre la racionalidad acotada de los individuos y la racionalidad deseada en la organización (March y Simon 1993). El administrador busca resultados y debe ser práctico, por ende el pensamiento racional debería aplicarse a problemas comunes de negocios. Sin embargo, en muchas áreas de la administración no existen modelos normativos detallados que sirvan de guía para tomar la mejor acción satisfactoria o la más óptima. En casos como éste, se deberá aceptar el uso de modelos descriptivos que más bien describen la realidad y explican el comportamiento del modelo según las variables asociadas a las alternativas sin hacer mención a buenas u óptimas alternativas. En la aplicación de la racionalidad, la disciplina del análisis cuantitativo o métodos cuantitativos ofrece los principales métodos y modelos normativos para apoyar a las ciencias de la administración que es más bien descriptiva, de esta forma se aplica el pensamiento racional para que guíe, ayude y automatice la toma de decisiones. La racionalidad es una de las fuerzas que mueve la conducta y las decisiones, pero no es la única. Existen hábitos, pasiones, apetitos, sentimientos, etc. que lleva a una conducta no racional en muchas situaciones. Cuando recoger información es costosa y la capacidad cognoscitiva para asimilarla es limitada, es irracional estar totalmente informado. En este sentido, aplicando el concepto de racionalidad acotada nuevamente, la toma de decisiones con información incompleta ha sido preponderante, justificada principalmente cuando los beneficios adicionales esperados son inferiores a los costos de aplicar métodos más racionales con mayor información
1.6.2 FASES DEL PROCESO DE TOMA DE DECISIONES Este proceso es una de las actividades que se realizan con mayor frecuencia en el mundo de los negocios, lo llevan a cabo todos los niveles de la organización y de acuerdo al nivel en el cual se tome una decisión será el efecto de esta. De acuerdo a Anthony, existen tres tipos de decisiones: planeación estratégica la cual se enfoca en el largo plazo, control administrativo dirigido al mediano plazo y control operacional enfocado en los problemas cotidianos es decir, a corto plazo. El objetivo de este proceso es encontrar una solución satisfactoria a un problema determinado. Hebert Simon, define "solución satisfactoria", como aquella solución que supera todos los niveles de aspiración exigidos por el decidor. El concepto de satisfactorio intenta reflejar de alguna manera el hecho de que en ocasiones, las limitaciones cognitivas del decidor llevan a pensar en términos de racionalidad limitada, la cual tiene en cuenta las limitaciones de los agentes decisores en términos de su capacidad para observar y comprender el sistema en el cual están actuando. El proceso de toma de decisiones puede resumirse a través de diferentes etapas, las cuales suelen presentarse de manera similar en la mayoría de las aplicaciones.
Las fase del proceso según SLADE:. 1.
IDENTIFICAR EL PROBLEMA: Una buena investigación cubre tres aspectos Definir el problema Diagnosticar las causas Identificar los objetivos, componentes e interrelaciones
2.
IDENTIFICAR ALTERNATIVAS Principio del factor limitante Bases de identificación y desarrollo de alternativas o Experiencia o Consejo externo. o Intuición, ingenio creatividad o Tormenta de ideas (brainstorm) Individual o grupal.
3.
EVALUAR ALTERNATIVAS El acto de generar alternativas es creativo. El proceso creativo requiere que se tenga un conocimiento adecuado del área del problema y de sus límites y de la motivación para resolver el problema.
4.
SELECCIONAR ALTERNATIVAS Análisis de factibilidad Criterios de evaluación. Ventajas /Desventajas.
5.
IMPLANTAR LA DECISION 17
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Obtención y asignación de recursos
Figura 1. - Modelo del proceso de toma de decisiones de Slade. Las fases del proceso sistemático según HEBERT SIMON
1.
INTELIGENCIA: En esta etapa los administradores identifican qué problema está ocurriendo en la organización (discrepancia de una situación real y una deseada), se efectúa un diagnóstico de la naturaleza del problema causas y consecuencias. Exploración del ambiente sobre las condiciones que requieren las decisiones. Los datos de entrada se obtienen, se procesan y se examinan, en busca de indicios que pueden identificar problemas u oportunidades Los M.I.S. o S.I.G. Managament Information System o Sistemas de Información para la Administración proporciona información para identificar los problemas, muestran información periódica para la planeación , el control y la Toma de Decisiones
2.
DISEÑO Invención, desarrollo y análisis de los posibles cursos de acción. Involucra los procesos para entender el problema, para generar las soluciones y para probar las soluciones según su factibilidad. Formular un modelo (suposiciones)
Se define los objetivos y criterios. Buscar alternativas de solución Los datos se utilizan para predecir y medir los resultados En esta etapa los SSD (Software de Soporte a las Decisiones) son ideales en esta etapa
Los SSD son herramientas de software, que permiten a personas en los diferentes niveles de la una empresa recolectar la DATA necesaria y procesarla de diferentes formas para poder simular una situación de la realidad. 3.
SELECCIÓN Selección de la mejora alternativa Un SSD permite aplicar mejor la información sobre una amplia variedad de alternativas y emplea diversos modelos analíticos para tomar en cuenta todas las consecuencias, costos y oportunidades.
4.
IMPLEMENTACIÓN En esta etapa el administrador lleva la decisión a la acción y da su informe sobre el progreso y la de la solución. Se debe monitorear la implementación de las alternativas.
Figura 1. - Modelo del proceso de toma de Simón Como se puede observar ambos modelos son similares iniciando con la identificación del problema y concluyendo con la implantación de una alternativa. Cuanto mayor sea la confianza en la solución dada, mayor motivación tendrá el decisor para su ejecución y su implantación con éxito. La confianza de un decisor en que una solución es la "mejor" depende de una gran variedad de factores, entre los que podemos destacar los siguientes: A mayor imprecisión e incertidumbre de un problema, menor confianza en su decisión. A menor correspondencia entre la formulación del problema y las características reales del mismo, menor confianza en su solución. A mayor número de alternativas factibles evaluadas en el proceso de decisión, mayor confianza en la elección final. A mayor número de alternativas similares, menor confianza en la elección final. 19
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A mayor correspondencia entre la formulación analítica del modelo y los juicios intuitivos del decisor, mayor nivel de confianza. Es importante no perder de vista que uno de los elementos más importantes en el proceso de toma de decisión es el objetivo, ya que este encaminará al decidor a realizar la selección adecuada, En general, los objetivos implican la maximización o minimización de las funciones correspondientes a los atributos que reflejan los valores del decisor. Con los elementos de toma de decisión y los modelos del proceso de toma de decisión, contamos con la información necesaria para generar nuestra propuesta, sin embargo, ahora nos enfrentamos a los diferentes estados que surgen de la conjugación de dichos elementos. LECTURAS RECOMENDADAS http://www.tuobra.unam.mx/publicadas/040920185320.html http://centrum.pucp.edu.pe/publicaciones/articulos/aalexander/Decisiones.htm
1.7 TIPOS DE PROBLEMAS En el mundo real pueden existir diferentes tipos de problemas que determinan los criterios y la forma como son tomadas las decisiones, pueden ser clasificadas en: a) Problemas No Estructurados: Estas decisiones no cuentan con un procedimiento definido para, tomarlas por lo tanto no existe una receta de solución. b) Problemas Estructurados: Son repetitivas, rutinarias cuentan con un procedimiento definido para tomarlas, de esta forma cada vez que se presentan no se manejan como si fuesen nuevas. c) Problemas Semiestructurados: En este tipo de decisiones sólo una parte tiene una respuesta ya definida proporcionada por un procedimiento ya aceptado.
1.7.1 TOMA DE DECISIONES: SEGÚN LA NATURALEZA DEL PROBLEMA DECISIONES PROGRAMADAS: Es una toma de decisiones por precedentes, se aplica a problemas estructurados o rutinarios por decir si una pieza se acepta o se rechaza. En la práctica existen una serie de situaciones bien definidas (programables) y repetitivas para las cuales hay información adecuada que permite desarrollar el proceso de decisión en forma sencilla; Es decir se toman de acuerdo con alguna costumbre, regla o procedimiento, lo que indican que ya están establecidas las decisiones a seguir. Por ejemplo el nivel de los inventarios, la determinación de los horarios de producción, determinación de una mezcla óptima de productos, una escala de salarios, un plan óptimo de transporte para los productos
enviados por las fábricas a los diversos puntos de almacenaje. Como ayuda a la toma de decisiones de este tipo, tenemos un instrumento que es la programación lineal, que parte de la formulación de un modelo matemático DECISIONES NO PROGRAMADAS: .Por otra parte hay situaciones no definidas (no programables) que ocurren pocas veces, y para los cuales no existe una información suficientemente estructurada. Esto puede suceder por que el decisor, desconocía muchas de sus alternativas cuando empezó el análisis, no disponía de la información relacionada con las consecuencias de sus distintas alternativas, un número de criterios de decisión que él hubiese deseado aplicar, no eran operables antes de que se enfrentara al problema. Podemos considerar un ejemplo: La multinacional IBM dispone de planes para ubicar y desarrollar una nueva sucursal en un país de Sudamérica. Hay un conjunto de ubicaciones posibles, hay factores no controlables como: la estabilidad política, la forma de gobierno, la situación económica del país, el nivel de capacitación de los empleados, en fin una serie de elementos que en el momento no son programables. Para decidir en estos casos usamos las estimaciones, que permiten un margen de error cuando son empleadas para describir los resultados. Se presentan problemas de multidimensionalidad, es decir el problema posee varias dimensiones a lo largo de las cuales uno puede medir las ejecuciones, y la más relevante no se conoce siempre por adelantado. También existe un ambiente o contexto dinámico del problema, el cual cambia rápidamente en el tiempo, que si se toma una decisión y no se ejecuta con rapidez, es muy probable que sea necesaria revisarla. ¿Que hacer cuando una línea de productos empieza a fallar? Existen interrelaciones complejas de las variables de interés lo cuál dificulta detectar la causa y el efecto entre ellas. La estimación estadística requiere de habilidad para obtener datos en forma objetiva, como puede ser por muestreo. En muchos casos la estimación estadística y la predicción parecen imposibles o son muy costosos. Por ejemplo no existe la demanda histórica, ni hay datos de costos para introducir un producto nuevo y el hacer una prueba de mercados puede ser muy costosa. Estos son algunos de los inconvenientes que se presentan en las organizaciones cuando hablamos del proceso de toma de decisiones. Las decisiones estratégicas son decisiones no programadas, puesto que requieren juicios subjetivos y son tomados por los administradores de niveles más altos. RESUMEN DECISION PROGRAMADA
DECISION NO PROGRAMADA
Problema rutinario y estructurado Contexto estable Se toma en base a políticas procedimientos o reglas Excluye o limita alternativas Fácil acceso a la información
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Problema poco o nada frecuente, no estructurado Contexto volátil Participa la intuición y la creatividad Plantea una diversidad de alternativas Difícil acceso a la información
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1.7.2 TOMA DE DECISIONES: SEGÚN NIVEL ORGANIZACIONAL La toma de decisiones es un área en la que los diseñadores de sistemas han hecho mucho énfasis. En este sentido, todas sus acciones son basadas en los niveles de la toma de decisiones y en los tipos de decisiones. Atendiendo los niveles de la toma de decisiones, éstos se clasifican en: DECISIONES ESTRATEGICAS: Determina los objetivos recursos y políticas de la organización. Un problema de este nivel es la predicción del futuro de la organización y su entorno, así como ajustar las características del entorno a éste. Generalmente, involucra a un pequeño grupo de directivos que tienen que ver con problemas muy complejos, no rutinarios. Este nivel se caracteriza porque los resultados pueden ser sorpresivos, porque los datos utilizados son semiestructurados, siendo su fuente tanto interna como externa y contando con muchos datos subjetivos DECISIONES TÁCTICAS: Se refiere a qué tan eficaz y eficientemente se emplean los recursos y qué tan bien se desempeñan las unidades operativas. En este nivel se requiere una interacción cercana entre aquellos que llevan a cabo las tareas organizacionales Requiere de un conocimiento íntimo de la toma de decisiones y de cómo se llevan a cabo las tareas. Involucra al nivel medio de la organización. Se caracteriza por utilizar algunos datos no estructurados, por hacer comparaciones con el pasado. La fuente de los datos es tanto interna como externa y cuenta con algunos datos subjetivos. Este nivel de decisión está orientado al control y asignación de recursos DECISIONES OPERACIONALES: Determina cómo llevar a cabo las tareas específicas establecidas por quienes toman las decisiones a niveles de mediana y alta gerencia. La determinación de qué unidades en la organización deberá llevar a cabo las tareas, estableciendo criterios para su conclusión y la utilización de los recursos y la evaluación de los resultados, requieren de decisiones sobre el control operativo. Los datos utilizados en este nivel son muy estructurados, siendo su fuente netamente interna, considerando información del pasado, con datos muy precisos (no subjetivos). Este nivel de decisiones está orientado a la tarea y son tomadas por los supervisores de primera línea.
PIRÁMIDE DE DECISIÓN (Robert Antony)
En el caso del proceso de toma de decisiones en la administración, éste es mayoritariamente no estructurado en los niveles gerenciales, debe plantearse y resolver el problema sobre la base de criterios y variables identificadas en el mismo momento tanto internas como del entorno. Estas decisiones están presentes desde el momento de planificación y en menor grado hasta en el control como decisiones de carácter correctivo. A medida que se desciende en los niveles organizacionales los problemas van siendo más estructurados y repetitivos CRITERIOS PARA LA TOMA DE DECISIONES SEGÚN EL MODELO DE TOMA DE DECISIONES Modelo normativo: Este modelo le dice al decisor como tomar una clase de decisión. El criterio para la selección entre alternativas en este modelo es la maximización u optimización ya sea de la utilidad o del valor esperado. Se asume una racionalidad completa del decisor quien siempre escogerá la decisión o la alternativa óptima. Modelo descriptivo: Este modelo describe la manera como se toman actualmente las decisiones. Dentro de este modelo el criterio para la toma de decisiones es la satisfacción. El supuesto del concepto de satisfacción es una racionalidad limitada. Los decisores tienen limitada habilidad cognoscitiva para percibir las alternativas y/o las consecuencias
1.7.3 TOMA DE DECISIONES: SEGÚN ESTADOS DE LA NATURALEZA La clasificación se basa en el grado de información que se encuentra al alcance del decisor con respecto a la probabilidad de ocurrencia de los diversos estados de la naturaleza. Los problemas de decisión teniendo en cuenta los estados de la naturaleza se pueden clasificar en: DECISIONES BAJO CERTEZA (DETERMINISTICO) La toma de decisiones en condiciones de certeza, llamados también determinísticos, se caracteriza porque el decisor ó grupo decisor conoce el estado de la naturaleza que ocurrirá 23
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con certeza, conoce el conjunto de sus estrategias posibles, los resultados de cada estrategia y conoce sus preferencias por los diversos resultados considerados. Los criterios que imperan en el proceso de toma de decisión son generalmente dos: a.) Minimización de costos, pérdidas, esfuerzos. b.) Maximización de ganancias, beneficios La programación lineal ayuda a la solución de estos problemas como: Problemas de asignación de recursos Problemas de determinación del lote óptimo de producción Determinación de un plan óptimo de transporte Determinación de una mezcla óptima de productos.
DECISIONES BAJO RIESGO (ESTOCÁSTICO) En el caso de riesgo, también conocido como estocástico, no se conoce perfectamente que adoptará la naturaleza pero se asignan probabilidades de ocurrencia a estos estados en base, a información pasada. En función a esto el grupo decisor selecciona aquella acción que maximiza la esperanza de acercarlo a la meta propuesta. Es común en las decisiones estratégicas de alto nivel, como la planificación Ejemplo: La frecuencia de artículos rechazados en un control de calidad La estimación de la demanda de pasaportes La medición de la productividad de un cierto sector La determinación de la demanda de puestos de trabajo DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE Es cuando se desconoce el estado de la naturaleza es decir nos sentimos incapaces de estimar o calcular una distribución de probabilidad a cada estado estos problemas se presentan cuando no se tienen referencias a experiencias pasadas, que se presentan por primera vez y que tal vez no volverán a repetirse en el futuro de la misma manera. Cuando las decisiones se toman con pura incertidumbre, el decisor no tiene conocimiento de los resultados de ninguno de los estados de la naturaleza y/o es costoso obtener la información necesaria. En tal caso, la decisión depende meramente del tipo de personalidad que tenga el decisor Ejemplo: La demanda a largo plazo de los consumidores de un nuevo producto. La previsión del comportamiento de la bolsa de valores La previsión de los cambios tecnológicos. DECISIONES BAJO CONFLICTO: Von Neumman y Oskar Morgestein (1944).desarrollaron la Teoría de Juegos, donde dos o más tomadores de decisiones, buscan maximizar su propio bienestar
RESUMEN
NOTA: Cuando el modelo es más complejo o dinámico el uso de modelos de simulación es el más apropiado, pero estos son modelos descriptivos y por lo tanto no buscan el óptimo. OTROS TIPOS. Los modelos multicriterios, sustentan que los agentes económicos no optimizan sus decisiones en base a un solo objetivo, sino que por el contrario pretenden buscar un equilibrio o compromiso entre un conjunto de objetivos, normalmente en conflicto, o bien pretenden satisfacer en la medida de lo posible una serie de metas asociadas a dichos objetivos. Para alcanzar este objetivo se expondrán, tanto desde un punto de vista teórico como práctico, las técnicas más usuales en decisiones multicriterio: Programación Multiobjetivo, Programación Compromiso, Programación por Metas, Método ELECTRA y Método AHP.
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EJERCICIOS 1. ¿Cuál asignatura es indispensable como antecedente para estudiar Teoría de decisiones? Probabilidad y Estadística. Álgebra Lineal. Topografía Economía. 2. La teoría de decisiones es el estudio de: Una guía Un método Un contexto Una psicología. 3. Cuál es la fase de la teoría de decisiones que se estudiará en este curso: Identificar las ocasiones para la toma de decisiones Hallar las alternativas posibles. Elegir entre las alternativas. Las tres anteriores 4. ¿Por qué el ingeniero tiene que saber de teoría de decisiones? Por abarcar otra área. Para aspirar a ser gerente. Porque maneja distintos cursos de acción Porque debe aspirar a superarse 5. ¿Cuál es un elemento del problema de la teoría de decisiones? El decisor Las alternativas Los estados de la naturaleza Todas las anteriores 6. ¿Qué es un árbol de decisiones? Un modelo gráfico. Un modelo matricial. Un algoritmo de solución. Un ordenamiento de decisiones tomadas.
7. ¿Cuál no es un tipo de problema de nuestro curso? Determinista. Incertidumbre Riesgo. Estocástico. 8. ¿Cuál es la diferencia entre Decisiones bajo Riesgo e Incertidumbre. Los tipos de Resultados La cantidad de objetivos. El conocer o no la distribución de probabilidad. El carácter del decisor.
LECTURA : http://www.monografias.com/trabajos17/toma-decisionesgerenciales/toma-decisiones-gerenciales.shtml
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CAPITULO II DECISIONES EN AMBIENTE DE RIESGO 2.1 INTRODUCCION Situaciones de decisión donde se consideran varios estados de la naturaleza y sus probabilidades de ocurrencia pueden ser explícitamente establecidas. 2.2 CRITERIOS PARA LA TOMA DE DECISIONES Para este tipo de toma de decisiones existen varios criterios, sin embargo, el criterio universalmente reconocido es maximizar o minimizar el valor esperado, siendo auxiliares todos los demás.
2.2.1 Maximización o Minimización del valor esperado y varianza. Este es el criterio que se utiliza en el tratamiento formal de los problemas de decisión bajo riesgo; el valor esperado debe entenderse como un criterio de toma de decisión. Sea X una variable aleatoria discreta definida para un número finito de valores y P(sj) la probabilidad de ocurrencia de un valor particular, entonces el valor esperado se define como: n
VE ( Ai ) p( s j ) xij j 1
EJEMPLO 2.2a Los valores esperados para cada una de las alternativas del ejemplo son los siguientes: Alternativas A1 A2 A3 P(si)
Estados de la Naturaleza E1 E2 E3 15,163 11,962 9,742 16,536 10,934 7,049 18,397 10,840 5,679 p(s1)=0.1 p(s2)=0.3 p(s3)=0.6
VE 10,950.10 9,163.20 8,499.10
VE(A1) = 15163(0.10) + 11962(0.30) + 9742(0.60) = 10950.10 VE(A2) = 16536(0.10) + 10934(0.30) + 7049(0.60) = 9163.20 VE(A3) = 18397(0.10) + 10840(0.30) + 5679(0.60) = 8499.10 Teniendo la alternativa A1 un valor esperado mayor, sería la alternativa a seleccionar, si los valores de la matriz fueran ingresos o ganancias.
2.2.2 Minimización de la varianza
En el caso de empate entre los valores esperados de dos o más alternativas, la varianza mínima deberá ser un criterio de decisión secundario; el argumento para este criterio de decisión es que a mayor varianza mayor riesgo. EJEMPLO 2.2b Si usted desea invertir en la bolsa de valores y le presenta la siguiente matriz de utilidades (miles de dólares) Decisión
Bonos Suben Rápido $20 $25 $10 0.5
Invertir en A Invertir en B Invertir en C Probabilidades
Bonos Suben Moderadamente $10 $5 $10 05
a) Cuál decisión elegiría justifiqué su respuesta Si la varianza V ( x) E ( xi ) E ( xi ) 2
2
n
n
j 1
j 1
Donde: E ( xi2 ) xij2 p( xi ) y E ( xi ) xij p( xi ) Decisión acelerado moderado VE = E(X) A 20 10 15 B 25 5 15 C 10 10 10 P(E) 0.5 0.5
E(x2) 250 325
V(X) 25 100
Luego escogemos la decisión invertir en A por tener menor varianza (riesgo) 2.2.3 Principio del nivel esperado En la mayoría de las decisiones del mundo real, los tomadores de decisiones fijan sus metas en términos de resultados que sean suficientemente buenos. En este sentido los decisores fijan niveles de aspiración y posteriormente evalúan sus alternativas contra estos niveles. Una interpretación de esta filosofía en términos de una decisión bajo riesgo es seleccionar una alternativa que maximice la probabilidad de alcanzar al menos el nivel de aspiración fijado. En el caso del ejemplo 2.1a un objetivo podría ser elegir la alternativa que maximice la probabilidad de que el valor del resultado, en este caso la utilidad, sea igual o mayor que 8,000. Para A1 P(utilidad >=8000) = P(E1) + P(E2) + P(E3) = 0.1+ 0.30 + 0.60 =1 Para A2 P(utilidad >= 8000) = P(E1) + P(E2) = 0.10 + 0.30 = 0.40 Para A3 P(utilidad >= 8000) = P(E1) + P(E2) = 0.10 + 0.30 = 0.40 29
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De acuerdo a este principio se elige la alternativa A1, por ser la que, con mayor probabilidad, asegura alcanzar al menos una utilidad de 8000. EJEMPLO 2.2c El Departamento de Marketing de la Compañía de cerveza Backus ha realizado un estudio de mercado sobre la venta de su producto en los 3 últimos años, en los cuales se ha determinado que las ventas han decaído en un 50% con relación a sus competidores. Asimismo el departamento de control de calidad al efectuar un análisis de las componentes que conforman el producto ha identificado que el agua que se utiliza en su elaboración contiene impurezas que no favorecen a la calidad del producto. Enterado de esta situación el Directorio de la compañía comunica a la Gerencia de Producción sobre este hecho y plantea la obligación de mejorar la calidad del producto. El Departamento de producción estudio el caso y ha decidido explorar en 3 pozos; donde considera que la calidad de agua es la mejor dentro de la zona de Lima, para esto a elegido 3 ubicaciones: La Molina, Vitarte y Chosica. FORMULACION Y SOLUCION DEL PROBLEMA ESTRUCTURA: Esta involucradas las siguientes entidades - Dpto. de Control de Calidad - Dpto. de Producción 1 - Dpto. de Marketing - Zonas donde se experimenta. AMBIENTE: Esta conformada por consumidores, competidores (Cías proveedores, etc.
Cerveceras),
ENTRADA: Se tiene información de 3 zonas donde existe bastante agua, y se conoce la calidad del agua, pero no el grado de impureza. NECESIDAD: Mejorar la calidad del producto. OBJETIVO: Elevar el nivel de ventas del producto. RECURSOS: Es una empresa de prestigio y de solvencia económica. Se tienen 3 terrenos en las zonas indicadas. CRITERIOS DE EVALUACION: - Se asigna una probabilidad subjetiva a los estados de la naturaleza. - Utiliza el Valor Esperado. para calcular cada alternativa. - Calculo de la mejor alternativa mediante la función objetivo. - Asigna probabilidades a las alternativas. PROCESO: Las ventas del producto son bajas debido a la calidad del agua y se tiene 3 zonas a explorar, se elegirá aquella que tenga el menor grado de impureza.
DIAGNOSTICO: - Baja del volumen de ventas. - La empresa se dedica a la producción y comercio de cerveza.
- Ubicación de los terrenos en Chosica, Vitarte y La Molina. - Se posee 3 pozos de agua, pero se desconoce en cual de ellos el agua es mejor. - Se conoce que hay abundancia de agua subterránea en esas zonas. PRONOSTICO: - Posibilidad de que las ventas del producto sigan bajando. - Posibilidad de que halla un impuesto de venta a la cerveza por parte del gobierno. - El alto grado de porcentaje de cloro es un factor negativo en la calidad del producto. - Posibilidad de ampliar la demanda a otros mercados. ALTERNATIVAS: Las posibilidades asignadas a cada alternativa están en función de la abundancia del agua, costo de adquisición del terreno, transporte etc. ESTADOS DE LA NATURALEZA: Son 3 de acuerdo a la calidad del agua: mala, regular y buena. Las probabilidades asignadas a los estados de la naturaleza están en función de la calidad del agua, para ello se ha considerado la siguiente probabilidad. MATRIZ DE LOS BENEFICIOS O PÉRDIDAS DECISION La Molina Vitarte Chosica P(E)
Mala 0.1 0.2 0.1 0.5
ESTADOS DE LA NATURALEZA Regular Buena 0.3 0.6 0.3 0.5 0.2 0.7 0.3 0.2
V. E. 0.26 0.29 0.25
MEDIDAS DE EFICIENCIA: Medimos la mejor alternativa por medio del Valor Esperado n
VE ( Ai ) p( s j ) xij j 1
Para la zona de La Molina VE(A1) = 0.1*0.5 +0.3*0.3 + 0.6*0.2 = 0.26 Para la zona de Vitarte VE(A2) = 0.2*0.5 +0.3*0.3 + 0.5*0.2 = 0.29 Para la zona de Chosica VE(A3) = 0.1*0.5 +0.2*0.3 + 0.7*0.2 = 0.25 FUNCION DE EFECTIVIDAD: Por lo tanto la mejor alternativa es elegir la zona de Vitarte por tener en ella el agua mejor calidad
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EJEMPLO 2.2d Javier es un pequeño inversionista tiene $1,100 dólares disponibles para invertir, ha estudiado el rendimiento de varios valores comunes en la BVL y a reducido a tres sus opciones invertir en Cementos Pacasmayo, Telefónica, Banco. Wiese. Estima que si invierte sus $1,100 en C. Pacasmayo y si el mercado de valores va a la alza a fin de año el valor de su inversión subirá a más del doble a $2,400, sin embargo si los valores de la bolsa van a la baja su inversión disminuirá a $1,000 a fin de año. Sus predicciones respecto al valor de sus $1,100 a invertir para los tres valores en un mercado al alza y un mercado a la baja se muestran en la TABLA 1 TABLA 1 Comprar Alza Baja C. Pacasmayo 2,400 1,000 Telefónica 2,200 1,100 Banco. Wiese 1,900 1150 Cualquier decisión respecto a la compra de acciones hechas con la sola base de la información en la tabla de ganancias esperadas, no tomaría en cuenta los valiosos registros históricos mantenidos Line-Bolsa, S&B y otros servicios de asesoría en inversiones. Un estudio de esos registros por ejemplo revelaría que durante los últimos 10 años los precios en el mercado de valores comunes aumentaron 6 veces y bajaron sólo cuatro, por lo tanto puede decirse que la probabilidad de alza en el mercado es de 0.60 y la probabilidad de baja es de 0.40. Los cálculos necesarios para determinar la ganancia esperada se muestran en la tabla2
Comprar C. Pacasmayo Telefónica Banco. Wiese P(E)
TABLA 2 Alza 2,400 2,200 1,900 0.6 0.4
Baja 1,000 1,100 1,150
VME 1840 1760 1600
Un análisis de las ganancias esperadas en la tabla anterior indica que la compra de acciones de Cementos de Pacasmayo puede rendir la ganancia esperada más alta . EJEMPLO 2.2d La compañía RENT CAR renta automóviles a los usuarios a razón de S/100 (cien soles) por día; esta compañía no tiene autos propios sino que los alquila de una gran compañía HERTZ a razón de 70 soles por día, esta es la que corre con los gastos de cada unidad alquilada por Rent Car. El gerente de Rent Car debe especificar a la compañía mayorista el número de vehículos que pretende alquilar, cada día y debe entregar su solicitud cuando menos con una semana de anticipación. El gerente de Rent Car se enfrenta con el problema de decidir diariamente el número de vehículos que debe alquilar para atender la demanda de la semana próxima. Como esa demanda varia no es fácil de resolver. Se dispone de una distribución de frecuencias del número de demandas o solicitudes de vehículos durante 100 días
Número de Número Probabilidad solicitudes de días p( X i ) Xi 11 10 0.10 12 25 0.25 13 30 0.30 14 35 0.35 Total 100 1.00 Se supondrá lo siguiente: - El período de observación de 100 días es una muestra representativa. Se sabe que el gerente quiere maximizar el beneficio. Para escoger el curso de acción más aconsejable el gerente utilizara el criterio del VME (valor monetario esperado). Ese criterio es el siguiente escoger el curso de acción (alternativa) que dará el máximo beneficio esperado. Por lo tanto el conjunto de alternativas factibles es éste: A1: alquilar 11 autos E1: demanda sea 11 autos A2: alquilar 12 autos E2: demanda sea 12 autos A3: alquilar 13 autos E3: demanda sea 13 autos A4: alquilar 14 autos E4: demanda sea 14 autos
OBJETIVO
PROBLEMA
Maximizar beneficios
¿Cuantos carros alquilar?
Considerando únicamente a estas alternativas se obtiene la siguiente Si A = Alquiler, D = Demanda Precio de Compra ~ PA = Precio de Alquiler = 70 Precio de Venta ~ PD = Precio de la demanda = 100 Construcción de la matriz: Sí A=D
r = PDxD – PAxA
A =11 y D =11, entonces r11 = 100x11 – 70x11 = 1100 - 770 = 330 A =12 y D =12, entonces r22 = 100x12 - 70x12 = 1200 - 840 = 360 A =13 y D =13, entonces r33 = 100x13 - 70x13 = 1300 - 910 = 390 A =14 y D =14, entonces r44 = 100x14 - 70x14 = 1400 - 980 = 420
Si A< D ( No hay penalidades por no alquilar mas autos)
Si A>D
A =12 y D =11; A =13 y D =11;
r =D(PD - PA) - (A-D)PA
r21 = 11(100 - 70) - (12 -11) (70)= 330 – 70 = 260 r31 = 11(100 - 70) - (13 -11) (70)= 330 - 140 =190 33
ESTRATEGIA Ai
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A =13 A =14 A =14 A =14
y D =12; y D =11; y D =12; y D =13;
r32 = 12(100 - 70) - (13 -12) (70)= 360 –70 = 290 r41 = 11(100 - 70) - (14 -11) (70)= 330 - 210 = 120 r42 = 12(100 - 70) - (14 -12) (70)= 360 - 140 = 220 r43 = 13(100 - 70) - (14 -13) (70)= 390 –70 = 320
MATRIZ DE LOS BENEFICIOS ALQUILAR
A1=11 A2=12 A3=13 A4=14 P(E)
DEMANDA
E1=11 330 260 190 120 0.10
E2=12 330 360 290 220 0.25
V..E E3=13 330 360 390 320 0.30
E4=14 330 360 390 420 0.35
330 350 345 310
EJEMPLO 2.2e En cierta ciudad se va a construir un aeropuerto en una de dos posibles ubicaciones A y B, que será elegida el próximo año. Una cadena hotelera está interesada en abrir un hotel cerca del nuevo aeropuerto, para lo cual tiene que decidir qué terrenos comprar. La siguiente tabla muestra el precio de los terrenos, el beneficio estimado que obtendrá el hotel en cada posible localización si el aeropuerto se ubica allí, y el valor de venta de cada terreno si finalmente el aeropuerto no se construye en ese lugar (los cantidades aparecen expresadas millones de $). ¿Cuál es la decisión más adecuada? Parcela en A
Parcela en B
Precio del terreno
18
12
Beneficio estimado del hotel
31
23
Valor de venta del terreno
6
4
SOLUCION: Las alternativas posibles de que dispone el decisor son las siguientes: Comprar la parcela en A. Comprar la parcela en B. Comprar ambas parcelas. No comprar ninguna parcela. Por otra parte, los posibles estados de la naturaleza son:
El aeropuerto se construye en A. El aeropuerto se construye en B.
Así, si la cadena hotelera compra el terreno en A y el aeropuerto se construye allí finalmente, obtendrá como rendimiento final el correspondiente a la explotación del hotel, 31, menos la inversión realizada en la compra del terreno, 18, es decir, 31-18 = 13. Por el contrario, si el
aeropuerto se construye en B, el terreno adquirido en A deberá ser vendido, por lo que se obtendrá un beneficio de 6, al que habrá que restar la inversión inicial en la compra, 18. Esto proporciona un rendimiento final de 6-18 = -12. De manera análoga se determinan los resultados de las restantes alternativas ante cada uno de los posibles estados de la naturaleza, dando lugar a la siguiente tabla de decisión: Alternativas
Estados de la Naturaleza
Terreno comprado
Aeropuerto en A
Aeropuerto en B
A
13
- 12
B
-8
11
AyB
5
-1
Ninguno
0
0
EJERCICIOS 1. La demanda de un determinado producto puede ser 120, 190, 240, 350 ó 380 unidades, con la siguiente estimación de probabilidades, 30%, 30%, 15%, 10% y 15%, respectivamente. Usted puede comprar este producto solo en lotes de 150 unidades a los siguientes precios: 150 unidades a 8 soles la unidad, 300 unidades a 6 soles la unidad, 450 unidades ó más, a 4 soles la unidad. Por otro lado el precio de venta al público es de 10 soles la unidad, así tenemos que si la demanda supera a la oferta, se puede conseguir un precio de 11 soles la unidad, para satisfacer esa demanda en caso contrario si la oferta supera a la demanda, estás causan pérdidas por este excedente. Formule esta situación como un proceso de decisión y determine a mejor alternativa 2. La fábrica J.J. Camet recientemente sufrió una pérdida grave debido a una explosión. Su cobertura de seguros permite a la compañía elegir entre su reubicación por una cierta cantidad de dinero, que después de meses de negociación se fijo en $800,000, o reconstruir la fábrica. Si no se reconstruye la fábrica, debe ser demolida a un costo de $100,000, después de esto el terreno puede ser vendido como inmueble comercial. Los administradores de la aseguradora creen que la cantidad de dinero que la compañía recibirá será el valor estimado del inmueble, esto depende del estado de la economía al momento de la venta. Alternativamente si se reconstruye la fábrica recibirá el valor estimado del negocio. Sea la tabla
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CONDICION ECOMONICA MALA MEDIO BUENA
VALOR ESTIMADO DEL INMUEBLE $400,000 $700,000 $1’100,00
VALOR ESTIMADO DEL NEGOCIO $900,000 $1’200,000 $2’000,000
a) Identifique las alternativas de decisión b) Identifique los posibles estados / resultados c) Determine la matriz de ganancias 3. El consejo de Lima está en proceso de decidir si reemplaza su flota de vehículos viejos mediante la adquisición de camiones nuevos a un costo de $18,000 c/u o usados a un costo de $10,000 por camión. Alternativamente, puede alquilar camiones por un periodo de 5 años a un costo de $2,500 al año por camión nuevo y de $1,500 anuales por vehículo usado. Después de ese periodo el consejo adquieren los camiones que estaban nuevos a $10,000 y los que eran usados a $5,000. De la experiencia pasada la administración del consejo sabe que el valor de la reventa de los camiones nuevos y usados depende de su condición al final de los 5 años CONDICION
d) e) f) g)
VALOR ESTIMADO DE REVENTA DE V. USADO MALA $2000 REGULAR $4000 BUENA $6000 Identifique las alternativas de decisión Identifique los posibles estados / resultados Determine la matriz de ganancias Construya un árbol de decisión
VALOR ESTIMADO DE REVENTA DE V. NUEVO $8,000 $10,000 $13,000
CAPITULO III DECISIONES EN AMBIENTE DE INCERTIDUMBRE 3.1 INTRODUCCION En un entorno con tanta escasez de información como es el de incertidumbre, a la hora de tomar decisiones ha de intervenir, en gran medida, la subjetividad. Para cada tipo de problema de decisión existe más de un criterio susceptible de emplearse, cada uno denotando una distinta filosofía, según la actitud del decisor y la naturaleza del problema. En cambio, en problemas de decisión bajo incertidumbre, como se mencionó antes, se atiende a problemas de decisiones, en los que no se conocen las probabilidades de ocurrencia de los estados naturales, por lo tanto, hay que recurrir a criterios empíricos para tomar la decisión. Los principales criterios de decisión en ambientes de incertidumbre estructurada son los siguientes 3.2 TIPOS DE DECISICONES BAJO INCERTIDUMBRE a)
Principios Maximin y Minimax.
Fue sugerido por Abraham Wald y representa una filosofía pesimista para alcanzar los resultados. Se trata de asegurar una ganancia o una pérdida conservadora. El criterio consiste en identificar el peor resultado de cada alternativa y de estos peores valores escoger el mejor, la alternativa correspondiente será la elegida, es decir: MAX [ Min A ] para ganancias ó MIN [ Max A ] para pérdidas. Escoger lo mejor de lo peor b) Principios Maximax y Minimin. Estos criterios denotan un optimismo extremo para los resultados de una decisión. La regla es seleccionar la alternativa que ofrece la oportunidad de obtener el mejor resultado. MAX [ Max A ] para ganancias ó MIN [ Min A ] para pérdidas. Escoger el mejor de lo mejor. c) Principio de Hurwicz Este criterio distingue los resultados máximos y mínimos posibles de cada alternativa; hecho esto aplica el factor de ponderación a llamado "índice de optimismo relativo", para llegar a la decisión mediante el cálculo de utilidades esperadas. El criterio se aplica siguiendo la siguiente secuencia: De la matriz de decisiones se seleccionan el mejor y el peor valor para cada alternativa, dando lugar a un vector de óptimos y a otro de pésimos. El vector de óptimos se afecta por el índice a y el vector de pésimos por (1 ) El índice a varia entre 0 y 1; = 0 para el caso más pesimista (criterio minimin) = 1 para el caso más optimista (criterio maximax) 37
38
0 < < 1 para los casos intermedios. La suma de los vectores (de óptimos y pésimos) ya ponderados, es el vector de valores esperados. La alternativa seleccionada es aquella que corresponde al máximo valor esperado. H = Máx + (1- ) Min
d) Minimizar el arrepentimiento: Es un criterio desarrollado por Savage señalaba que después que se ha tomado una decisión y de que ha ocurrido un evento, el tomador de decisión puede mostrar pesar debido a que conoce qué evento ha ocurrido y desea quizá haber seleccionado una acción diferente. e) Igualdad de verosimilitud : Asociada a la ocurrencia de cualquiera de los estados de la naturaleza. Este criterio asociado a Laplace por R.D. Luce y R.Raiffa supone que la ocurrencia de los diferentes estados de la naturaleza, tienen igual verosimilitud y se escoge la acción cuya suma aritmética de beneficios es mayor.
COMPORTAMIENTO SEGUN LOS TIPOS DE PERSONALIDAD EN LAS DECISIONES CON INCERTIDUMBRE
EJEMPLO 3.2a: Tomando como base el ejemplo probabilidades
ACCION E1=11 A1=11 330 A2=12 260 A3=13 190 A4=14 120
DEMANDA E2=12 E3=13 330 330 360 360 290 390 220 320
2.2a cuando no se conocen las
E4=14 330 360 390 420
MAX 330 360 390 420
MIN 330 260 190 120
a) Maximin: Luego la mejor opción es A1=11 alquilar 11 autos, este criterio es ultra conservador, el que sigue este criterio es preferible que deje los negocios ya que la mayor parte de las cosas que hace perdería dinero. b) Maximax: La mejor opción es escoger A4=14 alquilar 14 autos, este es un caso extremo de ser súper optimista. Desventaja ignora las pérdidas y no considera las oportunidades de ocurrencia de los diferentes eventos c) Criterio de Hurwicz:
Hi = Max + ( 1- )Min ó Hi = Min + ( Max - Min)
Donde = Índice de Optimismo. Si se desea tener un índice de 0.80 ACCION A1=11 A2=12 A3=13 A4=14
Max Min Índice de Hurwicz 330 330 330 360 260 340 390 190 350 420 120 360 0.80 0.20
Luego escogemos la acción A4=14 alquilar 14 autos. Hurwicz señala lo siguiente ¿porque siempre se ha de suponer que la naturaleza es malévola?, si un individuo se siente optimista, él es capaz de expresar inteligentemente esta situación mediante un cierto índice de optimismo. El coeficiente de optimismo es un medio en el cual el decisor considera los pagos grandes y pequeños luego los pondera y con sus propios sentimientos de optimismo y pesimismo. DESVENTAJAS: 1. La dificultad es asignar un valor específico a 2. Ignora el valor de las consecuencias, intermedias para cada acción cuando existen más de dos eventos 39
40
3. La dificultad para elegir una acción cuando todas las acciones tienen las mismas consecuencias. d) Criterio de Laplace o de la Indiferencia: Puesto que no conocemos las probabilidades de ocurrencia de los estados de la naturaleza, daremos como supuesto que las probabilidades son las mismas para cada estado. Después calculamos el V.E. de cada acción y escogemos aquel que sea mayor. * Estas situaciones de total incertidumbre no son muy comunes, en la vida empresarial ACCION A1=11 A2=12 A3=13 A4=14 P(E)
E1=11 330 260 190 120 1/4
E2=12 330 360 290 220 1/4
E3=13 330 360 390 320 1/4
E4=14 330 360 390 420 1/4
V.E. 330 335 315 270
e) Criterio Minimax de Arrepentimiento o Pérdida de Oportunidad (Savage) señalaba que después que se ha una decisión y producido el estado de la naturaleza, el decisor recibe el resultado indicado. Savage argumentaba que, después de saber el resultado el decisor puede arrepentirse de haber escogido esa estrategia, puesto que tal vez hubiera preferido escoger una estrategia diferente. Además sostiene que el decisor tiene que procurar que esta posible aflicción (arrepentimiento) se reduzca al mínimo. Construcción de la Matriz de Arrepentimiento 1. Se escribe un cero en las celdas de la matriz en donde este el mayor valor de la columna. 2. En sustitución de los valores de las otras celdas se escribe la diferencia entre el resultado óptimo y los resultados de las estrategias tomada. M. de Arrepentimiento =
RESULTADO OPTIMO – RESULTADO OBTENIDO
NOTA: El valor absoluto es cuando se trata de Minimizar 3. Luego se escoge la estrategia que tenga menor arrepentimientos MATRIZ DE ARREPENTIMIENTOS ACCION E1=11 E2=12 E3=13 E4=14 SAVAGE A1=11 0 360-330=30 390-330=60 420-330=90 90 A2=12 330-260=70 0 390-360=30 420-360=60 70 A3=13 330-190=140 360-290=70 0 420-390=30 140 A4=14 330-120=210 360-220=140 390-320=70 0 210 Luego se escoge la alternativa que da el menor arrepentimiento A2=12 pedir 12 autos Los costos de arrepentimiento se deben a la falta de “ información perfecta"
Reporte del WINQSB
EJEMPLO 3.2b Supongamos que usted es el propietario de un almacén de artículos de computo y debe decidir cuántas cajas de disquete pedir para la campaña escolar. Si pide 100 cajas de disquete su costo es de $10 dólares por caja Si pide 200 cajas de disquete su costo es de $9 dólares por caja Si pide 300 cajas de disquete su costo es de $8.5 dólares por caja Su precio de venta es de $12, pero si algunas se quedan sin vender al final de la campaña, éstas deben venderse a mitad de precio venta. Usted cree que la demanda sea 100, 150 y 200, esta claro que no puede vender más de lo que almacena. Hay una pérdida del buen nombre de $0.5 por cada caja que una persona desee comprar pero que no pueda hacerlo por no tenerla en el almacén. Se debe hacer el pedido antes de la campaña. SOLUCION: Donde: D: demanda S: Suministro PV es el precio de venta PC es el precio de compra $6 es el precio de venta al final de la campaña para los artículos no vendidos $0.5 es la pérdida de prestigio Si el suministro es mayor que la demanda (S >D) entonces la ganancia es igual a D (PV - PC) - (PC-6)(S-D) Si el suministro es menor que la demanda (S < D) entonces la ganancia es igual a: S (PV-PC)-0.5(D-S) Construcción de la matriz: Sí S=D S=100 y D=100, entonces r11 = 100x12 - 100x10 = 1200 - 1000 = 200 S= 200 y D=200, entonces r23 = 200x12 - 200x9 = 2400 - 1800 = 600 S< D S(PV-PC)-0.5(D-S) S=100 y D= 150 ; r12 = 100(12 -10) - 0.5(150-100)=200 - 25 = 175 41
42
S=100 y D=200; r13 = 100(12 -10) - 0.5(200-100)=200 - 50 = 150
S=200 S=200 S=300 S=300 S=300
S>D D(PV - PC) - (PC-6)(S-D) y D=100 ; r21 = 100(12 - 9) - (9 -6) (200 -100)= 300 -300 = 0 y D=150 ; r22 = 150(12 - 9) - (9 -6) (200 -150)= 450 -150 = 300 y D=100 ; r31 = 100(12 - 8.5) - (8.5-6) (300 -100)= 350 - 500 = -150 y D=150 ; r32 = 150(12 - 8.5) - (8.5-6) (300 -150)= 525 - 375 = 150 y D=200 ; r33 = 200(12 - 8.5) - (8.5-6) (300 -200)= 700 - 500 = 450 Acción Pedir(S) A1=100 A2=200 A3=300
Demanda (D) 150 175 300 150
100 200 0 -150
200 150 600 450
Por el principio de Dominación no es una manera de seleccionar una acción, sino es una manera de decidir que acciones o estrategias eliminar. Se elimina A3= 300 puesto que no importa cuál sea la demanda, esta acción resultará siempre en menor ganancia que la que resultaría si él escoge 200. La acción A3 es por consiguiente dominada por la acción A2, dejando al propietario que decida entre A1 y A2. Luego la matriz quedará así: Acción Pedir A1=100 A2=200
Demanda E2 = 150 175 300
E1 = 100 200 0
E3 = 200 150 600
Min
Max
150 0
200 600
a) Maximin (Wald): Escoge lo mejor de lo peor, escoge A1=100.puesto que esta acción tiene el pago máximo mínimo. b) Maximax: Escoge el mejor de lo mejor, toma la acción A2=200,. c) Criterio de Hurwicz: Si su grado de optimismo es. = 1/3 de su máximo pago 1 - = 2/3 de su mínimo pago Pedir
Max
Min
A1=100 A2=200
200 600 1/3
150 0 2/3
Pago Esperado 167 200
Luego se escoge la acción que da mejor pago esperado A2=200.
d) Criterio de Savage = Resultado Optimo - Resultado Obtenido Pedir Demanda E1 = 100 E2 = 150 E3 = 200 A1=100 0 300-175=125 600-150=450 A2=200 200-0=- 200 0 0
VE 450 200
Aquí se escoge la estrategia que da el mínimo de los arrepentimientos, la acción es A2=200 pedir 200 cajas.
EJEMPLO 3.2.3c La municipalidad de Bellavista utiliza una flota de 20 camiones recolectores, para atender la limpieza del distrito. El departamento de Logística quiere desarrollar un mantenimiento preventivo periódico para la flota. La probabilidad p de una avería, después de t meses desde el último mantenimiento preventivo se estima como. t 1 2 3 4 5 6 7 8 Pt 0.05 0.07 0.10 0.13 0.18 0.20 0.27 0.30 Una avería al azar cuesta $200 dólares por camión y un mantenimiento programado sólo cuesta $50. a) ¿Determinar el periodo óptimo (en meses) entre mantenimientos preventivos programados? b) Desarrolle el árbol de decisión asociado Solución Costo Costo de mantenimiento Costo de avería
1 camión $50 $200
20 camiones $1000 $4000
Sea “t”el número de meses entre mantenimientos preventivos (ciclo) Hay dos tipos de costo durante un ciclo de mantenimiento costo de avería durante (t-1) meses costo de mantenimiento preventivo al final del ciclo 43
44
t t 1
El costo de mantenimiento 50x20=1000
Costo de avería con probabilidad pt 1 200x20( ( p1 ....... pt 1 )
Hay dos estados de la naturaleza En el mes t avería con probabilidad pt En el mes t ninguna avería con probabilidad (1- pt ) Sea el E (t ) el costo total esperado por ciclo de mantenimiento Para t =1, entonces E(t)=1000 Para t =2, entonces E(t)=1000+4000x p1 =1200 0.05
0.05.0.07 Para t =3, entonces E(t)=1000+4000x ( p1 p 2 ) =1480 t 1
Generalizando E(t)=1000+4000 pi i 1
Para determinar la longitud del ciclo t que minimizará el costo, hacemos la siguiente tabla. E (t ) Luego será el costo total por mes t
t
OPTIMO
1 2 3 4 5 6 7 8
pi
t 1
p i 1
0.05 0.07 0.10 0.13 0.18 0.20 0.27 0.30
E (t )
E (t ) t
1000 1200 1480 1880 2400 3120 3920 5000
1000.00 600.00 493.33 470.00 480.00 520.00 560.00 625.00
i
0 0.05 0.12 0.22 0.35 0.53 0.73 1.00
Luego la flota de camiones tendrá un mantenimiento cada 4 meses
E(t)/t 1200 1000 800 MINIMO 600 400 200 0 0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
meses
3.3 ANALISIS DE SENSIBILIDAD Y EL VALOR DE LA INFORMACION
El Análisis de Sensibilidad consiste en procedimientos analíticos para medir el grado de impacto (sensibilidad) que tienen los cambios en una parte del modelo, sobre otras partes del mismo. El problema fundamental de Análisis de Sensibilidad es ¿cómo cambian los resultados de un modelo cuando cambian los datos, los parámetros? ¿Se justifica comprar la máquina A si los costos de mantenimiento aumentan en un 10%?
Costo de Mantenimiento C=13
C=12 C=11
Cantidad El análisis de sensibilidad identifica las variables para los cuales, la información será de gran valor. Si la decisión no es sensible al valor de una variable sobre una amplia escala de valores, entonces la información no tiene valor. 45
46
Si la decisión es altamente sensible a los cambios de los valores futuros de una variable, entonces aquí muestra el valor de la información para reducir la incertidumbre. La asignación de Probabilidades a los eventos es una tarea difícil que muchos administradores pueden mostrase evasivos al hacerlo. Para esto es útil usar análisis de sensibilidad para determinar como afecta a la decisión la asignación de las probabilidades. 3.3.1 ANALISIS DE SENSIBILIDAD PARA EL CITERIO DE HURWICZ Para el criterio de Hurwicz: Hi = Max + (1- )Min = Min + (Max - Min) Si =0 entonces somos totalmente pesimistas (MAXIMIN) Si =1 entonces somos totalmente optimistas (MAXIMAX)
A1 A2 A3
E1 5 4 9
E2 8 6 7
E3 7 1 2
E4 3 7 6
Min 3 1 2
Luego A1 = 3 + 5 A2 = 1 + 6 A3 = 2 + 7 A1 = A2 3+ 5=1 + 6 =2 A1=A3 3+ 5=2 + 7 =0.5 A2=A3 1 + 6=2 + 7 = -1
GRAFICA DE SIMULACION
Si escogemos < 0.5 entonces elegimos la estrategia A1
Max 8 7 9
>0.5 entonces elegimos la estrategia A3 No existe ningún valor para la estrategia A2 sea mejor 3.3.2 ANALISIS DE SENSIBILIDAD PARA HALLAR PROBABILIDADES ÓPTIMAS
EJEMPLO 3.3.2a del ejemplo 3.2b Acción Demanda Pedir E1 = 100 E2 = 150 A1=100 200 175 A2=200 0 300 P(E) p1 p2 VE A1 = 200p1 + 175p2 + 150[1-p1-p2] VE A2 = 0 p1 + 300p2 + 600[1-p1-p2]
E3 = 200 150 600 p3=1-p1-p2
La condición en que A1 se prefiere más que A2 es: VE A1 VE A2 (La intersección es el mayor valor esperado) 200p1 + 175p2 + 150[1-p1-p2] 300p2 + 600[1-p1-p2] Resolviendo y despejando 2p1 +p2 18/13 = 1.38 1.5 2p1+p2>=1.38
1 ( 0.38, 0.62) p1+p2<=1 0.5
A2 A1 0 0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
-0.5
-1
Si p1=0 p2= 18/13 = 1.38 y si p2=0 p1=9/13= 0.69
47
0.8
0.9
1
1.1
48
p1 + p2 1 -2p1 - p2 -1.38 -p1 - 0.38 p1 0.38 Luego debemos tomar la probabilidad donde tenga la mayor área. Valores a escoger p1 = 0.5 p2 = 0.38 p3 = 0.12
según 2p1+ p2 1.38 si se prefiere la decisión A2
EJEMPLO 3.3.2b Se tiene la siguiente tabla de utilidades en millones $ sobre la ampliación de una planta industrial.
DECISION PEQUEÑA A1 MEDIANA A2 GRANDE A3 a)
ACEPTACION ALTA S1 BAJA S2 8 7 14 5 20 -9
Por medio del Análisis de Sensibilidad ¿Cuáles son las probabilidades óptimas e intérprete? b) ¿Si fuesen costos cuales serían sus decisiones?
EJERCICIOS 1.
¿Cómo se caracterizan los problemas de decisión bajo incertidumbre? El decisor conoce el estado de la naturaleza que ocurrirá con absoluta certeza No se conocen las probabilidades de ocurrencia de los estados naturales. Si se conocen las probabilidades de ocurrencia de los estados naturales Se basan en criterios científicamente establecidos.
2.
¿Qué denotan los distintos criterios susceptibles de aplicarse en problemas de decisión bajo incertidumbre? Distintas filosofías para enfrentar racionalmente los posibles resultados La esperanza de que se presenten los resultados más favorables. La esperanza de que se presenten los resultados más probables. Distintas filosofías para conocer anticipadamente los posibles resultados.
3.
¿Qué criterio denota una filosofía conservadora? Maximax Maximin Aquel con un indice de optimismo alto Un arrepentimiento regular.
4.
¿Qué criterio denota una filosofía optimista? Maximax Maximin Aquel con un índice de pesimismo bajo. Un arrepentimiento máximo
5.
Para qué valor del Indice de Optimismo los criterios de Hurwicz y Maximax son equivalentes?
=0.0 = 1.5 = 1.0
= 0.5 6.
¿Qué criterio convierte un problema decisiones de incertidumbre en uno de decisiones bajo riesgo? Maximin 49
50
Hurwicz Laplace Savage 7.
¿Qué criterio de decisión utiliza el criterio de Savage de arrepentimiento?. El valor medio de los arrepentimientos máximos. Mínimo de los arrepentimientos máximos. El mínimo de los arrepentimientos mínimos. Ninguno, no necesita este tipo de criterios.
8.
Describa una necesidad de toma de decisión en condiciones de incertidumbre.
9.
Se propone una matriz de decisiones con tres alternativas y tres estados de la naturaleza, suponga que son costos. Recomiende la mejor alternativa bajo un filosofía conservadora:
A1 A2 A3
E1
E2
E3
345 432 543
553 321 221
124 657 234
Escriba el nombre del criterio solicitado. Después de haber hecho el análisis, escriba el valor del resultado después de la alternativa elegida. 10. Aplique cada uno de los criterios que se citan y proponga la alternativa, enseguida coloque el valor terminal. ..................... Minimin..................... Índice de optimismo ..................... Laplace..................... Arrepentimiento 11. La empresa HP Computer acaba de constituirse en sociedad. Su principal activo es una franquicia para vender computadoras de un importante fabricante norteamericano. El gerente de HP Computer esta pensando cuanto personal ocupará en las instalaciones del taller de reparaciones. A partir de información proporcionada por el fabricante y otros negocios cercanos, ha estimado el número de horas de reparación anuales que es probable que requiera el taller: Horas 10,000 Probabilidad 0.2
12,000 0.1
14,000 0.5
16,000 0.2
El Gerente planea pagar a cada ingeniero $10 dólares y cargar a su cliente $ 25 dólares Los ingenieros trabajan semanalmente 40 horas y tendrán vacaciones anuales de dos semanas a) Determinar cuántos ingenieros deben contratar
b) ¿Debería pagar $6,000 por obtener información perfecta sobre el número de ingenieros que necesita ¿ Justificar su respuesta NOTA: El año tiene 52 semanas 12. Para enfrentar el problema de contaminación en la capital de Lima se está proponiendo utilizar nuevas estaciones de monitoreo para medir el crecimiento de la capa de smog. Se piensa que si esta capa alcanza cierto nivel crítico de partículas, en los días que siguen se llegaría a un estado de emergencia. Por lo tanto, en el caso en que las estaciones de monitoreo detecten ese nivel crítico se tomaría la decisión de aplicar un plan ALFA (de alerta ambiental), con el objetivo de que no se produzca el estado de emergencia. El costo de operación de las estaciones es de US$ 500/día. El estado de emergencia significa un costo en la salud, la cual se ha estimado en US$ 1000/día. Hasta ahora, el estado de emergencia se ha producido con una frecuencia de 0.2. Por otra parte el plan ALFA es eficaz el 90% de las veces. Si se produce emergencia la probabilidad que las estaciones NO hayan detectado el nivel crítico es de 0.2. Si NO se produce emergencia la probabilidad que las estaciones NO hayan detectado el nivel crítico es de 0.85. ¿Conviene o no instalar las nuevas estaciones? 13. Una compañía de computadoras compra chips a dos suplidores, A y B. En cada orden de 1000 chips (independientemente del suplidor) puede haber 1%, 3%, o 5% de chips defectuosos. El suplidor A vende el paquete de 1000 chips por $300 y el suplidor B lo vende por $302. Cada chip defectuoso se devuelve a un costo de $0.15 por chip. ¿A cuál suplidor conviene comprar los chips? Supongamos que las probabilidades de que hayan 1%, 3%, o 5% defectuosos del suplidor A son .2, .4, y .4 respectivamente, y para el suplidor B son .6, .3, y .1 respectivamente. ¿Qué alternativa escogería? 14. Cierta empresa entrega un servicio computacional a corporaciones y departamentos de gobierno. Una de las tareas de su director de personal consiste en contratar representantes técnicos. Hasta el momento el éxito de estos representantes ha sido malo, pero no más malo que el de las otras compañías del rubro. Casi un 25% de los contratados no han servido, por lo que han tenido que dejar la compañía produciendo problemas de imagen. El director de personal ha buscado mejorar los métodos de selección de dichos representantes buscando el apoyo de una empresa consultora, la cual es capaz de discriminar con un 90% de seguridad si los entrevistados serán eficientes o no en el futuro. Esta empresa consultora cobra $30000 por cada entrevista realizada. Si el director estima en $100000 las pérdidas que la compañía sufre por cada representante que debe abandonar su puesto, ¿qué acción debería seguir la compañía si debe contratar 20 nuevos representantes de 50 postulantes?
51
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CAPITULO IV DECISIONES SECUENCIALES 4.1 INTRODUCCION No es corriente que los problemas relacionados con la toma de decisiones en las empresas se refieran a situaciones en las que es preciso adoptar una decisión aislada. Normalmente, en la configuración de cada proceso de toma de decisiones intervienen las consecuencias de decisiones que se adoptaron en el pasado, y sucesos aleatorios incontrolables para la empresa. Del mismo modo, la alternativa por la que se decante el decisor vendrá a limitar o a ampliar sus posibilidades de elección en futuras decisiones. Dado que puede resultar interesante estudiar, no ya el proceso de toma de decisiones como si éstas estuvieran aisladas unas de otras, sino su desarrollo secuencial, existe una herramienta que permite llevar a cabo esta labor, denominada árbol de decisión. 4.2 ÁRBOLES DE DECISIÓN Un árbol de decisión no es más que un sistema de representación del proceso secuencial de toma de decisiones, en el que se reflejan las distintas alternativas que se ofrecen al decisor, los diversos resultados a los que pueden conducirle, y los diferentes estados de la naturaleza que pueden afectarle. Los árboles de decisión están formados por nudos y ramas. Los nudos o vértices representan situaciones en las que se han de tomar decisiones (nudos decisionales, que se representan mediante cuadrados), o bien situaciones en las que el decisor se enfrenta a varios estados de la naturaleza o sucesos aleatorios (nudos aleatorios, que se representan mediante círculos. Numeraremos los nudos decisionales de izquierda a derecha y de arriba hacia abajo. Los nudos aleatorios los designaremos con letras para identificarlos, también de izquierda a derecha y de arriba hacia abajo. Los nudos se unen unos a otros mediante ramas o aristas, que representan cosas distintas en función de qué tipo sea el vértice del que parten. Las que se inician en uno decisional representan las distintas opciones entre las que puede decantarse el decisor en ese momento preciso. Las ramas que se inician en nudos aleatorios representan los distintos estados de la naturaleza que pueden condicionar el resultado final a que conduce la selección de una alternativa (no se puede elegir entre ellas). Éstas últimas deben de completarse indicando la probabilidad de ocurrencia del estado de la naturaleza que representan. Al final de cada camino, cada sucesión de vértices y aristas, se señala cual es el resultado al que conduciría esa sucesión de decisiones y sucesos. Representaremos los árboles de decisión horizontalmente, de izquierda a derecha, comenzando siempre con un vértice decisional. Una vez representado todo el proceso de decisión, calcularemos los resultados a que nos conduce cada camino. A continuación, calcularemos los valores de los vértices, bien seleccionando el mejor valor posible que se deriva de ellos (decisionales) o el valor esperado (aleatorios). Una vez realizada esta labor, podremos emplear el árbol como instrumento de apoyo en la toma de decisiones.
Es una representación gráfica de las alternativas, probabilidades, ganancias o pagos asociados con un problema de decisión, donde:
Un cuadrado se usa para representar un nodo de decisión a partir del cual se pueden seleccionar una o más alternativas. Un círculo, se utiliza para representar un nodo de estado de la naturaleza. 4.3 VENTAJAS Y DESVENTAJAS DEL ARBOL DE DECISON VENTAJAS Es un método directo y muy sencillo de aplicar Surge directamente del análisis del grafo. DESVENTAJAS Es complicado en aplicar en grafos grandes o muy ramificados
Ejemplo 4a: Desarrollar el árbol de decisión del problema 2.2c
ESTADOS DE LA NATURALEZA DECISION La Molina Vitarte Chosica P(E)
Mala 0.1 0.2 0.1 0.5
Regular 0.3 0.3 0.2 0.3
Usando el WinQSB
53
Buena 0.6 0.5 0.7 0.2
V.E. 0.26 0.29 0.25
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Ejemplo 4.b
La fabrica Topy Top esta avaluada en 150 millones, esta desea incorporar un nuevo producto al mercado. Existen tres estrategias para incorporar el nuevo producto: Alternativa A: Hacer un estudio de mercado del producto de forma de determinar si se introduce o no al mercado. Alternativa B: Introducir inmediatamente el producto al mercado (sin estudio). Alternativa C: No lanzar inmediatamente el producto al mercado (sin estudio). Sin estudio de mercado, la fábrica estima que el producto tiene un 55% de posibilidades de ser exitoso y de 45% de ser un fracaso. Si el producto es exitoso, la fabrica aumentara en 300 millones su valor, si el producto fracasa se devaluara en 100 millones. El estudio de mercado vale 30 millones. El estudio predice que existe un 60% de probabilidad de que el producto sea exitoso. Si el estudio de mercado determina que el producto será exitoso, existe un 85% de posibilidades de que efectivamente lo sea. Si el estudio de mercado determina que el producto será un fracaso, existe solo un 10% de posibilidades de que el producto sea exitoso. Si la empresa no desea correr riesgos (desea maximizar el valor esperado de la empresa) a) ¿Que estrategia deberá seguir? b) Construir un árbol de decisiones
EJERCICIO 1. La empresa Orion S.A. de dedica a la venta de útiles de escritorio, utiliza unas 50 computadoras, para administra todo su negocio en todo el Perú.. El ingeniero Enzo. P.P .para un mejor desempeño de las máquinas debe hacer un mantenimiento preventivo de todas las computadoras. La Probabilidad de una avería de una computadora, después de T meses desde su último mantenimiento esta dada por la siguiente tabla T> 1 2 3 4 5 6 PT 0.05 0.10 0.15 0..28 0.42 0.5 Si el desperfecto de un auto al azar cuesta $40 dólares por computadora y un mantenimiento preventivo en su debido tiempo cuesta $10 dólares a) Determinar el tiempo óptimo entre mantenimientos preventivos b) Desarrollar el árbol de decisión 2. Se le ha presentado a un fabricante una propuesta de un nuevo producto y debe decidir si desarrollarlo o no. El costo del proyecto de desarrollo es de $200,000 la probabilidad de éxito es de 0.70. Si el desarrollo no es exitoso, el proyecto será cancelado. Si es exitoso, el fabricante deberá decidir entonces si emprender la fabricación del producto a un nivel alto o bajo. Si la demanda es alta, el incremento en la ganancia dado un alto nivel de fabricación será de $700,000; dado un bajo nivel será de $150,000. Si la demanda es baja, el incremento en la ganancia dado un alto nivel será de $100,000, dado un bajo nivel será de $150,000. Todos estos valores de incremento en la ganancia son cifras brutas (es decir; se le debe restar el costo de desarrollo de $200,000). La probabilidad de una alta demanda se estima en 0.4, y la de baja demanda es de 0.6 a) Elabore un árbol de decisión de esta situación b) Determine si el fabricante debe desarrollar o no el proyecto 3. En los últimos años, un país ha visto declinar sus condiciones económicas y sociales producto de reiterados errores de conducción de sus autoridades. Basadas en un muy peculiar espíritu democrático, las autoridades han decidido consultar a la ciudadanía acerca de su continuidad en el poder mediante un plebiscito que se hará próximamente (60 a 90 días). Un grupo económico XYZ se ha caracterizado todos estos años por aprovechar al máximo las oportunidades financieras que se han presentado, pues su condición de proclives a la autoridad han contado con las garantías del caso. Actualmente, está estudiando la posibilidad de adquirir acciones de compañía ABC por un valor de $5000000 las que espera vender en el corto plazo (6 a 12 meses) por un valor de $7500000. Lo malo para sus peculiares intereses es que debe decidirse ahora pagando al contado el 10% y cancelando el resto en dos cuotas a 90 y 120 días (después del plebiscito). Evidentemente XYZ está pensando en el triunfo de la autoridad, pues en caso contrario deberá irse voluntariamente del país perdiendo, por consiguiente, el 10% por adelantado. XYZ está consciente de la escasa popularidad de la autoridad y estima que existe sólo un 30% de posibilidades de que triunfe el SI en la consulta, por lo que está considerando la posibilidad de contratar expertos de la firma ADIMARK para que realicen una encuesta 55
56
sabiendo que esta institución predice con un 80% de certeza. Si el costo de loa encuesta es de $100000, ¿qué debe decidir XYZ? (Construya un árbol de decisión).
CAPITULO V METODOLOGÍA BAYESIANA: 5.1 INTRODUCCIÓN La Estrategia Bayesiana permite incorporar a la información anterior que se posee, otra más actualizada proveniente de una investigación, beneficiando la decisión, ya que no desecha el conocimiento previo sino que por el contrario lo confronta con el nuevo. En general el área de decisión se focaliza como una decisión de tipo económica, pero no es excluyente de ser desarrollada en otras áreas, para las cuales sea válido recabar información adicional. En su aplicación general, se define el presente como momento para establecer una decisión, y futuro como escenarios a ocurrir y respecto a los cuales se toma la decisión presente. La decisión de lanzar un producto ahora o esperar a tener mayor información para disminuir los riesgos de fracaso, dependerá de los costos económicos y financieros que estemos dispuestos a asumir. Para enfocar el problema de toma de decisión bajo incertidumbre nos valdremos del Teorema de Bayes y las complejidades de sus cálculos pueden ser resueltas por los programas de computación. 5.2 RESOLUCIÓN DEL PROBLEMA POR EL MÉTODO DE LAS ESTRATEGIAS BAYESIANAS Esta metodología se basa en la utilización de mayor información, obtenida en investigaciones de mercado, las cuales deben permitir clarificar las probabilidades de ocurrencias de los escenarios. La nueva información se relaciona con la anterior mediante el Teorema de Bayes, que permite determinar las probabilidades “a posteriori” de los escenarios futuros. Se recalcula el Mejor Valor Esperado con la información adicional, y a partir del mismo se llega a una decisión. Conclusiones Puede observase que: - La aplicación de la metodología es sencilla. - Incorpora la última información disponible. - Evalúa la información anterior en función de la nueva. - El investigador mejora notablemente su decisión. La implementación de este tipo de análisis no requiere de un tecnicismo elevado, sólo el cuidado que se debe tener para el manejo correcto de los métodos estadísticos.
La principal ventaja del método es que permite utilizar toda la información disponible, proporcionando de esta manera la mejor herramienta para la toma de decisión en la condición planteada.
5.3 VALOR ESPERADO DE LA INFORMACION PERFECTA Hasta esta este punto se ha considerado situaciones en las cuales el tomador de decisiones elige la estrategia basándose en la información que posee (es decir su información previa) sin intentar adquirir información (encuesta) antes de que tome su decisión. El concepto de información perfecta es de gran importancia teórica ya que nos fija un límite a la posible cantidad de dinero que se puede gastar para reducir la incertidumbre, en resumen el VEIP sirve para determinar si vale o no la pena para comprar información. Razones en que se toma decisiones sin información correcta
La información que se necesita no esta disponible. El esfuerzo de adquirir información es muy grande y costoso. No hay conocimiento de la disponibilidad de información. La información no está disponible en la forma que se necesita.
5.4 ESTRUCTURACION DEL PROBLEMA DE DECISION La compañía CONSULTORES & ANDERSON, recién se ha establecido, en el Perú se especializa en asesoramiento de proyectos. La empresa está en las etapas finales para la selección de un sistema de computo para la ciudad de Lima, aunque está ya a tomado una decisión respecto a un fabricante de computadoras en estos momentos desea determinar el sistema de computo que le resulte más económico arrendar. d1 = sistema grande d2 = sistema mediano d3 = sistema pequeño Los administradores de la C&A consideran los siguientes estados de la naturaleza s1 = alta aceptación de los clientes s2 = baja aceptación de los clientes Tabla de resultados para el problema de arrendamiento Decisión S1 S2 d1 = sistema grande 200,000 -20,000 d2 = sistema mediano 150,000 20,000 d3 = sistema pequeño 100,000 60,000 P(E) p = 0.3 1-p =0.7 Luego la mejor decisión es usar un sistema pequeño 57
V.E. 46,000 59,000 72,000
58
Escogiendo p con el análisis de sensibilidad d1 = 200,000p + (1 - p)(-20,000) = 220,000p -20,000 d2 = 130,000p + 20,000 d3 = 40,000p + 60,000 Haciendo d1 = d2, 220,00p-20,000=130,000p+20,000 90,000p=40,000
p
40,000 0.44 90,000
Tomando d1 = d3 220,000p - 20,000 = 40,000p +60,000 Así 180,000p = 80,000
p
80,000 0.44 180,000
Si d2=d3 130,000p + 20,000=40,000p + 60,000
p
40,000 0.44 90,000
Si p < 0.44 entonces la alternativa d3 es la óptima Si p > 0.44 entonces la alternativa d1 es la óptima
El beneficio que se obtiene de al realizar el análisis de sensibilidad es que puede ofrecer una mejor perspectiva sobre la evaluación original de los administradores respecto a las probabilidades de estado de la naturaleza
Decisión d1 = sistema grande d2 = sistema mediano d3 = sistema pequeño P(E)
S1 200,000a 150,000 100,000 p = 0.3
S2 -20,000 20,000 60,000a 1-p =0.7
El valor esperado bajo certeza (VEBC) = 0.3 (200,000) + 0.7 (60,000) = 102,000 V.E. = 72,000 (valor esperado sin información perfecta) V.E.I.P. = VEBC VE = 102,000 - 72,000 = $30,000 El valor absoluto en caso de problemas de minimización En otras palabras $30,000 representa un valor adicional que puede obtenerse si esta disponible la información perfecta respecto a los estados de la naturaleza. Los estudios de investigación de mercados no proporcionan información “perfecta”, sin embargo, la información que se obtiene puede valer una buena porción de los $30,000. En cualquier caso los administradores de C&A saben que nunca pueden pagar mas de $30,000 por cualquier información, sin importar que tan buena sea. Suponiendo que el costo de la investigación de mercados está entre $5,000 y $10,000 parece que es económicamente rentable la posibilidad de llevar a cabo dicho estudio.
5.5 ANÁLISIS DE DECISIONES CON INFORMACIÓN MUESTRAL Recordamos que los administradores habían asignado P(S1) = 0.3 y P(S2) = 0.7 (Probabilidades previas), después usando estas probabilidades se encontró que la decisión optima era d3 = sistema pequeño y que el V.E.I.P es de 30,000. La empresa C&A desea considerar la posibilidad de contratar una empresa de mercados para estudiar la aceptación potencial del servicio que ofrece. El estudio de mercado ofrecería información nueva que podría combinarse con las probabilidades previas para obtener estimaciones de probabilidades actualizadas o modificadas a esto se les conoce como probabilidades posteriores. Probabilidades Previas P(Si)
Información nueva proveniente de una investigación o experimentación P(Ik / Sj)
Probabilidades modificadas P(Sj / Ik)
Modificación de probabilidades con base en información nueva A esta información que se obtiene mediante investigación o experimentación se le denomina indicador; también a menudo a la nueva información se le llama información muestral. Se puede identificar de la siguiente manera los resultados del estudio de investigación de mercados: 59
60
I1= reporte favorable de la investigación de mercados (es decir, en el estudio de las personas que se entrevistaron expresaron gran interés en los servicios de CPI). I2= reporte desfavorable de la investigación de mercados (es decir las personas expresaron que se entrevistaron expresaron poco interés en los servicios de CPI). Por probabilidades condicionales P(Sj / Ik) representa la probabilidad condicional de que ocurra el estado de naturaleza Sj dado que el estudio de investigación de mercado resultó Ik . Para utilizar de manera efectiva la información del indicador se debe conocer algo respecto a las relaciones de probabilidad entre indicadores y estados de la naturaleza. Por ejemplo dado que el estado de la naturaleza tiene una aceptación alta entre los clientes. ¿Cuál es la probabilidad de que el estudio de investigación de mercados origine un estudio favorable?. En este caso se pide la probabilidad condicional del indicador I1 dado que el estado de la naturaleza S1, que se expresa como P(I1 / S1) En el ejemplo de la compañía C&A, el historial de investigación sobre estudios similares ha conducido a las siguientes estimaciones de las probabilidades condicionales: REPORTE DE LA INVESTIGACIÓN DE MERCADOS ESTADO DE LA NATURALEZA Favorable ( I1 ) Aceptación alta (S1) P(I1 / S1 ) = 0.8 Aceptación baja (S2) P(I1 / S2 ) = 0.1
Desfavorable ( I2 ) P(I2 / S1 ) = 0.2 P(I2 / S2 ) = 0.9
Interpretación: Cuando el verdadero estado de la naturaleza es S1 el reporte de la investigación será favorable en un 80% y desfavorable en un 20%. Cuando el verdadero estado de la naturaleza es S2 el reporte hace la indicación correcta del 90%. Se observa ahora la forma en que se puede incorporar esa información adicional a la toma de decisiones. 5.6 DESARROLLO DE UNA ESTRATEGIA DE DECISIÓN Se utiliza el análisis del árbol de decisión para determinar la estrategia decisoria óptima de C&A FIG. 5.1 Árbol de decisiones de la C&A que incorpora los resultados de estudio de investigación de mercados Calculo de las probabilidades de las ramas Las probabilidades previas de los estados de la naturaleza fueron: P( S1 ) = 0.3 , P( S2 ) = 0.7 y las probabilidades condicionales P(I1 / S1 ) = 0.8 P(I1 / S2 ) = 0.1
P(I2 / S1 ) = 0.2 P(I2 / S2 ) = 0.9
Si: P( I1 ) = P( I1 S1 ) + P( I1 S2 ) = P(I1 / S1 )P(S1 ) + P(I1 / S2 )P(S2 ) P( I2 ) = P( I2 S1 ) + P( I2 S2 ) = P(I2 / S1 )P(S1 ) + P(I2 / S2 )P(S2 )
(*)
n
Generalizando tenemos P( Ik ) =
P(Ik / Sj )P(Sj )
j 1
Reemplazando de las probabilidades previas tenemos P( I1 ) = (0.8)(0.3) + (0.1)(0.7) = 0.31 P( I2 ) = (0.2)(0.3) + (0.9)(0.7) = 0.69 P( I1 ) ~ La probabilidad de un reporte favorable de la investigación de mercados es de 0.31 P( I2 ) ~ La probabilidad de un reporte desfavorable de la investigación de mercados es de 0.69 Resultados del WINQSB
61
62
Ahora que conocemos las probabilidades de las ramas indicadoras, se podrá calcular las probabilidades modificadas o posteriores Alta ( S1 ) 200,000 Grande d1
P(S1 / I1 ) 4 Baja (S2 )
-20,000
P(S2 / I1 ) Alta ( S1 ) 150,000 Favorable I1
Mediano d2 2
P(S1 / I1 ) 5
P(I1 )=0.31
Baja (S2 )
20,000
P(S2 / I1 ) Alta ( S1 ) 100,000 Pequeño d3
P(S1 / I1 ) 6 Baja (S2) P(S2 / I1 ) Alta ( S 1 )
1
60,000
200,000 Grande d1
P(S1 / I2 ) 7 Baja (S2) P(S2 / I2 ) Alta ( S1 )
-20,000
150,000 Desfavorable I2
Mediano d2 3
P(S1 / I2 ) 8
P(I2 ) =0.69
Baja (S 2 ) P(S2 / I2 ) Alta ( S1 )
20,000
100,000 Pequeño d3
P(S1 / I2 ) 9 Baja (S2) P(S2 / I2 )
60,000
FIG. 5.1 ARBOL DE DECISIONES DE LA C&A CON PROBABILIDADES EN LAS RAMAS P( S1 / I1 )
P( I1 S1 ) P( I1 / S1 ) P( S1 ) P( I1 ) P ( I1 )
(**)
P(S1 / I1 ) = ( 0.8 )( 0.3 ) / ( 0.31 ) = 0.24 / 0.31 =0.7742 Esto nos dice que si el indicador de la investigación de mercados es favorable hay que modificar la probabilidad de una alta aceptación del mercado para que sea P(S1 / I1 ) = 0.7742
Por ejemplo, la probabilidad modificada de una baja aceptación en el mercado S2 , dado que el indicador de la investigación de mercado es favorable, I1 se convierte en : P( S 2 / I1 )
P( I 1 / S 2 ) P( S 2 ) = (0.1)(0.7) /0.31=0.07 / 0.31= 0.2258 P( I 1 )
Luego: P( I 2 / S1 ) P( S1 ) = (0.2)(0.3)/0.69 = 0.06 / 0.69 = 0.0870 P( I 2 ) P( I 2 / S 2 ) P( S 2 ) =(0.9)(0.7)/0.69 =0.63 / 0.69 = 0.9130 P( S 2 / I 2 ) P( I 2 ) P( S1 / I 2 )
Generalizando (**) para cualquier estado de la naturaleza Sj y cualquier indicador Ik se tiene:
P( S j / I k )
P( I k / S j ) P( S j ) P( I k )
P( I k S j ) P( I k )
(*)
Los resultados de las probabilidades conjuntas del WINQSB son
Los resultados de las probabilidades posteriores o modificadas
Se puede efectuar el cálculo de las probabilidades de las ramas indicadoras y estado de la naturaleza utilizando un método tabular. En primer lugar, se forma una tabla para cada indicador Ik que contiene lo siguiente: Estados de la naturaleza Sj Probabilidades previas P(Sj ) Probabilidades condicionales P( Ik / Sj) Probabilidades conjuntas P( Ik Sj ) Probabilidades posteriores P( Sj / Ik )
63
64
FIG.5.2 Árbol de decisiones de la C&A con probabilidades en ramas Alta ( S1 ) 200,000 Grande d1
P(S1 / I1 )= 0.7742 4
Favorable I1
Baja (S2 ) -20,000 P(s2 / I1 )= 0.2258 Alta ( S1 ) 150,000 P(S1 / I1 )= 0.7742
Mediano d2 2
5
P(I1 )=0.31
Baja (S2 ) P(s2 / I1 )=0.2258 Alta ( S1 )
20,000
100,000 Pequeño d3
P(S1 / I1 ) =0.7742 6 Baja (S2) P(S2 / I1 )= 0.2258 Alta ( S 1 )
1
60,000
200,000 Grande d1
P(S1 / I2 )= 0.087 777
Baja (S2) P(S2 / I2 )= 0.913 Alta ( S1 )
-20,000
150,000 Desfavorable I2
Mediano d1 3
P(S1 / I2 ) = 0.087 8
P(I2 ) =0.69
Baja (S2 ) P(S2 / I2 )= 0.913 Alta (S1)
20,000
100,000 Pequeño d3
P(S1 / I2 ) =0.087 9 Baja (S2) P(S2 / I2 )= 0.913
60,000
5.7 ELECCIÓN DE LA DECISIÓN OPTIMA Ahora pueden emplearse las probabilidades de las ramas y el método de valor esperado para llegar a una decisión óptima para la C&A, calculándose de la siguiente manera los valores esperados para los nodos de 4 a 9 : VE (nodo 4) = 0.7742 (200,000) + 0.2258 (-20,000) = 150,324 VE (nodo 5) = 0.7742 (150,000) + 0.2258 (20,000) = 120,646 VE (nodo 6) = 0.7742 (100,000) + 0.2258 (60,000) = 90,968 VE (nodo 7) = 0.0870 (200,000) + 0.9130 (-20,000) = -860 VE (nodo 8) = 0.0870 (150,000) + 0.9130 (20,000) = 31,310 VE (nodo 9) = 0.0870 (100,000) + 0.9130 (60,000) = 63,480
En la FIG 5.2 se muestran los cálculos anteriores directamente en el árbol de decisión. Como el decisor trata de maximizar las utilidades esperadas, la decisión óptima en el nodo 2 es d1. Así como d1 conduce a un valor esperado de $150,324, se dice que VE (nodo 2) = $150,324. Un análisis similar del nodo 3 muestra que la rama óptima de decisión en este nodo es d3. Por lo tanto VE (nodo 3) = $63,480, suponiendo que toma la decisión d3. Como parte final, puede continuar trabajando hacia atrás hasta el nodo indicador y establecer su valor esperado. Se observa que, como el nodo 1 tiene ramas de probabilidad, no es posible elegir la mejor rama. En cambio debe calcularse el valor esperado de todas las ramas posibles. VE (nodo 1) = (0.31) VE (nodo 2) + (0.69) VE (nodo 3) VE (nodo 1) = (0.31) ($150,324) + (0.69)($63,480) = $90,402
@
Luego se considera a $90,402 como el valor esperado de la estrategia de la decisión óptima cuando se utiliza el estudio de investigación de mercados. En conclusión del estudio de mercado podemos decir: Si Entonces Reporte favorable ( I1 ) Arrendar el sistema grande d1 Reporte desfavorable ( I2 ) Arrendar el sistema pequeño d3
5.8 VALOR ESPERADO DE LA INFORMACIÓN MUESTRAL V.E.I.M = VE (nodo1) VE El valor absoluto en caso de minimización Donde: @= Valor esperado de la decisión óptima con información muestral V..E. = Valor esperada de la decisión óptima sin información muestral V.E.I.M. = $90,402 - $72,000 = $ 18,402. Por ello la compañía C&A esta dispuesta a pagar hasta $18,402 para obtener la información de dicha investigación. Si VEIM > Costo del Estudio entonces se llevara a cabo estudio de mercado
5.9 EFICIENCIA DE LA INFORMACIÓN MUESTRAL Se calcula de la siguiente manera:
65
66
E
VEIM 100 VEIP
18,402 100 61.3% 30,000 La información que se obtiene de la investigación de mercados es 61.3% eficiente; en comparación con la información perfecta. Para el ejemplo E
APLICACIÓN CON EL SOFTWARE WINQSB
Ir a WINQSB / Decision Analysis/ Luego
Ingresar los datos
Clic en Solve and Analyze / Solve the Problem o
67
68
EJEMPLO DE APLICACIÓN N º 2 Un deportista está estudiando la posibilidad de poner un gimnasio. La probabilidad de que un gimnasio tenga éxito en el área donde se quiere establecer es de 55%. Si tiene éxito (mercado es favorable), obtendrá una ganancia de $120,000, pero si fracasa perderá $40,000. Una compañía ofreció hacer un estudio de mercadeo por $5,000. La probabilidad de que el estudio resulte positivo si el mercado es favorable (tiene éxito) es de 0.90, y de que resulte negativo si no es favorable es de 0.80. ¿Qué debe hacer el deportista?
Calculemos las probabilidades: Sea: A – evento que el estudio resulte positivo B – evento que el mercado sea favorable (éxito) De la información dada conocemos las siguientes probabilidades: P( B) 0.55
P( A / B) 0.90
P( A / B ) 0.80
P( B ) 1 0.55 0.45
P( A / B) 1 0.90 0.10
P( A / B ) 1 0.80 0.20
Necesitamos calcular P( B / A) , P( B / A ) y P( A) Para esto usaremos la Ley de probabilidad total y la Regla de Bayes. P( A) P( A / B) P( B) P( A / B ) P( B ) 0.90 0.55 0.20 0.45 0.585 P( A / B ) P( B ) 0.90 0.55 0.495 P( B / A) 0.8462 P( A / B) P( B) P( A / B ) P( B ) 0.90 0.55 0.20 0.45 0.585
P( B / A )
P( A / B ) P( B ) 0.10 0.5 0.05 0.1325 P( A / B ) P( B ) P( A / B ) P( B ) 0.415 0.415
Conclusión: El deportista debe pagar por el estudio y decidir si poner o no el gimnasio de acuerdo al resultado del estudio. Si el estudio resulta positivo, debe poner el gimnasio. Si el estudio resulta negativo, no debe poner el gimnasio. ¿Hasta cuánto podría pagar por el estudio? EVSI = (50804+5000) - 48000= $7,804
EJERCICIOS 1. El gerente de Investigación & Desarrollo de la compañía Intel Corporatión esta tratando de decidir si debe financiar un nuevo procesador. Se supone que el proyecto puede tener un gran éxito, un éxito mediano, o ser un fracaso. La compañía ha estimado que el valor de un gran éxito es de $ 200,000, puesto que podría utilizar el procesador en las diversas mainboards que la compañía está fabricando. Si el proyecto resulta ser de un éxito mediano su valor es de $150,000, porque Intel Corp. considera que los conocimientos que se obtengan beneficiarían a algunos de los productos que se piensan lanzar al mercado la próxima temporada. Si el proyecto resulta un fracaso, costaría a la empresa $150,000. Teniendo como base la opinión de los ingenieros participantes en el proyecto y la propia evaluación subjetiva del Jefe del proyecto, las probabilidades previas asignadas son las siguientes. 69
70
P(éxito grande)= 0.15, P(éxito moderado)= 0.50 y P(fracaso)=0.35 a) Utilizando el valor medio esperado ¿se debe financiar el proyecto? Porque b) Suponga que podría contratarse a un grupo de asesores para estudiar el proyecto y formular una recomendación. Si el estudio cuesta $25,000 ¿Debe la compañía considerar la contratación de los asesores? Supóngase que puede realizarse un experimento para darse una idea técnica de la factibilidad técnica del proyecto. Se tienen tres posibles resultados del experimento. I1: El prototipo (del procesador) funciona bien en todas las placas I2: El prototipo procesador funciona bien solo en placas superiores al modelo XL400 I3: El prototipo no funciona bien con ninguna placa Considere que es posible determinar las siguientes probabilidades condicionales. P (I1 /éxito grande)= 0.80 P(I1 / éxito mediano)=0.20 P(I1 /fracaso)=0.10 P (I2 /éxito grande)= 0.15 P (I2 /éxito mediano)= 0.70 P (I2 /fracaso)= 0.40 P (I3 /éxito grande)= 0.05 P (I3 /éxito mediano)= 0.10 P (I3 /fracaso)= 0.50 c) Suponga que se realiza el experimento y que el prototipo del procesador funciona bien en todas las placas. ¿Debe financiarse el proyecto porque? c) Suponiendo que se realizo el experimento y que el prototipo del procesador funcionó bien solo en placas XL-400 ¿Se debe financiar el proyecto porque? d) Determinar el VEIM para el experimento ¿Qué tan eficiente es la información del mismo e intérprete? 2. La empresa Edel-Nor debe decidir si adquirirá un repuesto a un proveedor o si ha de fabricarla en su planta Santiago de Chile. Si la demanda es alta, le convendría fabricar el repuesto. Sin embargo si la demanda es reducida el costo de manufactura por unidad para la Edel-Nor sería elevado por la subutilización del equipo. Las utilidades proyectadas en miles de dólares, para la decisión de fabricar o comprar es la que se muestra en la siguiente tabla.
ALTERNATIVAS Fabricar el repuesto Adquirir el repuesto
BAJA -200 100
DEMANDA MEDIA ALTA 400 1000 450 700
Los estados de la naturaleza tienen la probabilidad P(D.B.)= 0.35; P(DM)= 0.35 y P(DA)= 0.30 a. Por medio del análisis de sensibilidad el ““ óptimo b. Hallar el VEIP para determinar una mejor estimación de la demanda de la empresa EdelNor. Se espera que un estudio de mercados sobre la demanda potencial del producto reporte un información favorable ( I1 )o desfavorable ( I2 ) . Las probabilidades importantes son: P( I1 /S1 ) = 0.10 P( I2 / S1) = 0.90
P( I1 /S2 ) = 0.40 P( I1 /S3 ) = 0.60
P( I2 / S2) = 0.60 P( I2 / S3) = 0.40
c. ¿ Cual es la probabilidad de que sea favorable el reporte sobre la investigación de mercados? d. ¿ Cual es la estrategia óptima de decisión de la empresa Edel-Nor? e. ¿Cual es el valor esperados de la información sobre la investigación de mercados? f. ¿Cual es la eficiencia de la información? 3. Una compañía procesadora de alimentos está considerando implantar una nueva línea de almuerzos instantáneos. Con una distribución nacional, se estima un beneficio neto de 50 millones de dólares si el producto tiene gran éxito, de 20 millones de dólares si el éxito es moderado y una pérdida de 14 millones si no tiene éxito. Si la compañía no implanta la línea, tendrá como pérdida los costos de investigaciones y desarrollo un total de 3 millones de dólares. a) ¿Qué acción tomar, bajo un criterio conservador? b) ¿Se mantiene la respuesta bajo un criterio optimista? Las estimaciones actuales indican una probabilidad de gran éxito 0.1, y una probabilidad de éxito moderado de 0.4. c) ¿Qué alternativa es la más adecuada, usando el criterio del futuro más probable? d) ¿Usando el método del valor esperado, ¿cuál es el curso de acción a seguir? La compañía podría aprobar el mercado para la nueva línea a nivel regional, antes de implantarlo a nivel nacional. Aunque los resultados de las pruebas pueden ser significativos, no son concluyentes. La confiabilidad de tal prueba está dada por las probabilidades condicionales de la tabla siguiente: Dado que el producto tendrá Éxito Gran éxito Sin éxito moderado Muy aceptado 0.6 0.2 0.1 Medianamente 0.4 0.6 0.3 aceptado No aceptado 0 0.2 0.6 La prueba predice que el producto será e) ¿Cuál es la alternativa que se debe escoger, bajo el criterio del valor esperado? f) ¿Qué costo (máximo) debería tener la encuesta?
71
72
CAPITULO VI TEORIA DE LA UTILIDAD 6.1 INTRODUCCION Hay situaciones en las que las alternativas de decisión con mayor valor esperado no es la decisión más deseable. Por “decisión más deseable” se entiende la que prefiere adoptar el decisor considerando no sólo el valor monetario esperado sino también muchos otros factores, como la posibilidad de obtener una ganancia enorme o de incurrir en una pérdida muy grande. Uno de esos ejemplos es la decisión que toma la mayoría de personas que adquieren seguros. Las personas que adquieren seguros participan, en juegos de loterías31 porque no están en posibilidades de determinar que alternativa de decisión conduce al mejor valor monetario esperado. Luego el valor monetario no es la única medida del verdadero valor de los resultados para el tomador de decisiones, por lo tanto el uso de la utilidad esperada es más recomendable para identificar la decisión óptima. Supóngase que el dueño de una casa evaluada en $60,000 dólares ha sido informado por una compañía de seguros, que existe una posibilidad de 0.005 de que su casa se incendie totalmente durante un año dado. Si el dueño puede comprar un seguro contra incendio cuya prima anual es de $350 ¿Debe asegurar su casa o no?
ALTERNATIVAS Comprar seguro No comprar seguro Probabilidad
MATRIZ DE COSTOS ESTADOS DE LA NATURALEZA Ocurra incendio E1 No ocurra incendio E2 $350 $350 $60,000 $0 0.005 0.995
VE $350 $300
n
VE ( Ai ) xij p( s j ) j 1
Basándose sólo en el VE el dueño no debería comprar seguro, pero estamos de acuerdo que cualquier persona compraría una póliza de seguro. La teoría de la utilidad se usa en aquellos problemas de decisión en los cuales pongan en serias dificultades económicas a las personas encargadas de decidir 6.2 DEFINICIONES BASICAS
TEORÍA DE LA UTILIDAD: Proporciona un modelo matemático que describe el comportamiento de una decisión racional en un marco completa de incertidumbre. Se
1
SUERTE DE LOTERIA: Una alternativa hipotética de inversión con una probabilidad p de obtener un mejor resultado ( o pago) posible y una probabilidad de (1-p) de obtener el peor resultado (o pago) posible. Escenarios complejos de toma de decisiones en IA
establecerá que para cualquier decisión racional existe una función numérica llamada función de utilidad. La Teoría de la utilidad es un auxiliar de la toma de decisiones bajo incertidumbre Se supone que el individuo maximiza el valor esperado de la utilidad, en donde el valor esperado depende de las probabilidades subjetivas de los diferentes sucesos aleatorios fuera de control y de la utilidad de las preferencias Cuando hablamos de valor, nos referimos a la utilidad de una alternativa. Evidentemente el criterio de utilidad no tiene que ser el mismo, no escogen las mismas inversiones un decisor con aversión al riesgo que otro que busca principalmente altas rentabilidades y prefiere asumir riesgos. Incluso el dinero no tiene el mismo valor: no tiene la misma utilidad $100 para un estudiante que para una persona rica. LOTERIA: La lotería de una etapa es un experimento aleatorio que tiene un conjunto de posibles eventos o resultados E e1, e2 ,............em cada evento e j con una probabilidad de m
ocurrencia p j tal que p j 1 , donde, j 1
0 pj 1
j 1............m
Se denota L {(e1, p1 ), (e2 , p2 ),................, (em , pm ) } DEFINICION 1: Dado un conjunto de eventos aleatorios E e1, e2 ,............em asociado a una lotería de una etapa, cualquier decisión es capaz de ordenarlos de acuerdo a cierta preferencia. Suponga que el orden es tal que e1 es el evento más preferido por el decisor y em es el menos preferido por el decisor. Considérese para cada evento e j existe una lotería de una etapa, con dos premios e1 y em es decir: L {(e1, ), (em , 1 ) }
0 1
Donde el estado e1 ocurre con una probabilidad de y el estado em ocurre con una probabilidad de 1- Finalmente se asocia a e1 (el premio más favorecido) el valor 1= 1 y a em (el menos favorecido) el valor m= 0. De esta manera se obtiene una función j f (e j ) cuyo dominio es E e1, e2 ,............em a esta función se le conoce como FUNCION DE UTILIDAD4 y j será la utilidad del evento ej
4
Función de Utilidad: Método para convertir cualquier ganancia en una utilidad asociada 73
74
DEFINICION 2: (Von Neumann y Oskar Morgenstern) Es una variable aleatoria que mide su actitud frente al riesgo, cuyo dominio es E e1 , e2 ,........em y su rango [0, 1].
6.3 CURVAS TIPICAS DE LA UTILIDAD
Si U(x) es derivable será estrictamente cóncava U ( x) 0 Si U(x) es derivable estrictamente convexa U ( x) 0 6.4 PRINCIPIOS DE TEORIA DE LA UTILIDAD Hay dos enfoques de la Utilidad: El enfoque cardinal: marginalistas dice la utilidad es medible y comparable cardinalmente la utilidad transmite información cuantitativa U(A)=2U(B) A es preferido dos veces que B El enfoque ordinal moderno (Hicks) dice la utilidad es medible pero comparable ordinalmente, la utilidad solo transmite información cualitativa. U(A)>U(B) A es preferido a B pero no dice cuanto
PRINCIPIO DE UTILIDAD: Existe una función U, asociada a cada consecuencia o resultado de tal forma que: U(A)>U (B) A>B (A es mejor que B) U(A)=U (B) A~B (A es indiferente a B)
PRINCIPIO DE MÁXIMA UTILIDAD ESPERADA Antes de enunciarlo hay que ver el concepto de utilidad esperada (UE) para una acción Ai que puede tener una serie de posibles resultados xij
n
UE( Ai ) p( Ai , xij )U ( xij ) j
Donde: p( Ai , xij ) es la probabilidad de cada resultado xij a partir de la acción Ai . U ( xij ) es la utilidad de cada resultado xij , correspondiente a la acción Ai .
Ahora si podemos enunciar el principio de máxima utilidad esperada: un agente racional debe elegir aquella acción que maximice la utilidad esperada. 6.5 AXIOMAS DE LA UTILIDAD ESPERADA Vamos a identificar una serie de propiedades, que si son satisfechas por las preferencias del decisor, implican que éstas pueden ser representadas mediante utilidades También conocidos como axiomas de Von Neumann-Morgestern: 1.
Orden:(Completitud) Se puede ordenar de acuerdo a la preferencia. (A>B) (B>A) (A~B) Se prefiere A a B A>B Se prefiere B a A B>A Se es indiferente A~B
2.
Transitividad: Es imprescindible mantener la racionalidad es decir las consistencias de las preferencias Si A>B y B>C A>C
3.
Continuidad: Si A>B>C, existe una probabilidad p que es indiferente entre obtener la lotería B o la lotería A y una probabilidad de (1-p) de obtener la lotería C [(A, p) ; (C,1-p)] ~ B
4.
Monotonía (Probabilidad desigual): Si hay dos loterías con los mismos resultados el agente (decisor) siempre preferirá la alternativa que tenga mayor probabilidad.
5.
Sustitución (Independencia): Si una persona es indiferente entre dos alternativas riesgosas A ~ B ellas son intercambiables en cualquier otra alternativa riesgosa Si A ~ B [(A, p); (C, 1- p )] ~ [ (B, p); (C, 1- p )]
6.
Descomposición: Las loterías compuestas pueden reducirse a loterías más simples mediante la aplicación de las leyes de la probabilidad
Los seis axiomas son denominados Axiomas del Comportamiento Racional ya que expresan la manera en la cuál una persona racional toma decisiones relacionadas a eventos riesgosos. Esta racionalidad se relaciona con la consistencia de manifestar sus preferencias frente alternativas riesgosas.
75
76
APLICACIONES Las aplicaciones más importantes han sido en el campo de finanzas y seguros Recientes descubrimientos han cuestionado seriamente los axiomas de la utilidad esperada, originando modelos de utilidad no esperada (Allais y Hagen 1979). La principal contribución de los psicólogos Daniel Kahneman y Amos Tversky, se basan en el cuestionamiento de la TUE que es la base de la gran mayoría de modelos económicos actuales. La TUE esta basada en hipótesis que los individuos son capaces de ordenar consistentemente sus alternativas y elegir aquellas, que dada sus posibilidades
Daniel Kahneman, psicólogo ha obtenido el Premio Nobel en Economia 2002 "por haber integrado los avances de la investigación psicológica en la ciencia económica especialmente en lo que se refiere al juicio humano y a la adopción de decisiones bajo incertidumbre". Kahneman afirma que cuando elegimos no siempre lo hacemos objetivamente. Mediante estudios experimentales ha demostrado que tales faltas de objetividad tienden a seguir patrones regulares que admiten una descripción matemática. En su artículo "Teoría de la Prospección" publicado en Econometrica en marzo de 1979, realizó una profunda crítica a la teoría de la utilidad como modelo de la adopción de decisiones bajo riesgo. En general, los individuos subestiman los resultados que son solo probables en comparación con los resultados que son obtenidos con seguridad. Esta tendencia, a la que llama "efecto certidumbre", contribuye a la aversión al riesgo en elecciones que implican ganancias seguras y a la preferencia por el riesgo en elecciones que implican pérdidas seguras. Señala también lo que llama "efecto aislamiento": la gente tiende a ignorar componentes que son compartidos por todas las alternativas por lo que aparecen inconsistencias en las preferencias cuando la misma elección es presentada de forma diferente. Las ponderaciones utilizadas para decidir son generalmente inferiores a las probabilidades correspondientes, excepto en el rango de las probabilidades muy bajas. La sobreestimación de las probabilidades bajas permite explicar el atractivo de los juegos de azar y de los seguros.
Estas fueron sus palabras No podemos suponer que nuestros juicios sean un buen conjunto de bloques sólidamente estructurados, sobre los cuales basar nuestras decisiones, porque los juicios mismos pueden ser defectuosos. Daniel Kahneman
LECTURAS http://digital.el-esceptico.org/leer.php?autor=145&id=1594&tema=13 http://www.psicothema.com/pdf/1070.pdf
EJEMPLO 6a
La compañía Grace S.A. está considerando la posibilidad de invertir en uno de los siguientes negocios una tienda de equipos fotográficos, una tienda de equipos de cómputo ó una tienda de aparatos electrodomésticos, el Departamento de finanzas ha recolectado las ganancias esperadas de cada alternativa TABLA DE GANANCIAS ($MILLONES) ALTERNTIVAS MERCADO Baja Media E. Fotográficos -5 4 E. Computo -1 2 E. Electrodomésticos -1 3
Alta 7 5 15
TABLA DE PROBABILIDADES CONDICIONALES ALTERNTIVAS MERCADO Baja Media Alta E. Fotográficos 0.3 0.5 0.2 E. Computo 0.4 0.4 0.2 E. Electrodomésticos 0.6 0.3 0.1
Aplicando la teoría de la utilidad SOLUCION 1.
Enumerando los eventos (ganancias) en orden descendente E = {15, 7, 5, 4, 3, 2, -1, -1, -5}
e1
e9
e1 = 15 el evento más favorable e9 = - 5 el evento menos desfavorable Por lo tanto: La utilidad de $15 millones = ($15)= 1 La utilidad de - $5 millones = (- $5)= 0 2.
CONVERSION DE GANANCIAS EN UTILIDADES Para determinar la utilidad de las ganancias restantes con relación a los dos extremos anteriores, se necesita llevar a cabo una entrevista con los tomadores de decisiones. Considerando la ganancia de $7 millones. Para determinar su probabilidad asociada se necesita saber la preferencia de los directivos de la empresa entre un pago garantizado de $7 millones, con respecto a la mayor ganancia $15 millones y con respecto a la menor ganancia -$5 millones. Este valor se obtiene de forma sistemática presentando a los directivos una secuencia de juegos ficticios de lotería. Por ejemplo empezarán pidiéndole que consideren un juego de lotería que le ofrezca la posibilidad de ganar $15 millones con probabilidad de 0.05 y de ganar (perder) -$5 millones con probabilidad de 0.95. ¿Preferirían, este juego de lotería a garantizar una ganancia de 7 millones (la ganancia de la cual se busca la utilidad)..En esté caso es más probable que la directiva prefiera la ganancia garantizada de $7 millones,, pero si la probabilidades en el juego de lotería se invirtieran probablemente los miembros preferirían jugar la lotería. 77
78
3.
OBJETIVO El objetivo es determinar la probabilidad p de ganar $15 millones (y la probabilidad 1p de ganar -$5 millones) de modo que a los miembros del directorio les dé igual jugar a la lotería que tener una ganancia garantizada de $7 millones. Se encuentra este valor p ofreciendo sistemáticamente a los miembros del directorio el juego con diferentes probabilidades cada vez, y preguntándole si prefieren jugar a al lotería o la ganancia garantizada. Para este ejemplo suponga que el resultado del proceso de entrevistas es un valor p = 0.75 es decir los directivos son indiferentes ante el hecho de tomar una ganancia garantizada de $7 millones o a jugar una lotería con un premio de $15 millones con una probabilidad de 0.75 de ganarlo y una ganancia (pérdida) de -$5 millones con una probabilidad de 0.25. La utilidad de $7 millones = ($7)= p ($15) + (1- p ) (-$5) = 0.75x1 + 0.25x0 = 0.75 Luego el valor esperado de la lotería es VE (LOTERIA)= 0.75x ($15) + 0.25x (-$5)= $10 millones. Esto es, los directivos optarían por un pago garantizado de $7 millones, a jugar la lotería cuya ganancia esperada es de $10 millones, lo cual indica que los directivos son conservadores con respecto a correr riesgos. Ahora debe repetirse este proceso de entrevistas para encontrar las utilidades de c/u de las ganancias restantes. TABLA DE UTILIDADES GANANCIA PROBABILIDAD UTILIDAD $15 1 ($15) = 1 $7 0.75 ($7) = 0.75 $5 0.70 ($5) = 0.70 $4 0.65 ($4) = 0.65 $3 0.55 ($3) = 0.55 $2 0.50 ($2) = 0.50 -$1 0.35 (-$1) = 0.35 -$5 0 (-$5) = 0
4.
CALCULO DE LAS UTILIDADES ESPERADAS Después de convertir las ganancias en utilidades, el paso final es seleccionar la alternativa que maximice la utilidad esperada n
UE( Ai ) xij p( s j ) j 1
UE (Fotográficos)= 0(0.3) + 0.65(0.5) + 0.75(0.2) = 0.475 UE (Computo) = 0.35(0.4) +0.50(0.4)+ 0.70(0.2) = 0.48 UE (Electrodomésticos)= 0.35(0.6) + 0.55(0.3) + 1(0.1)=0.475 Luego se elige el que da más utilidad, poner una tienda de equipos de cómputo
GRAFICO DE UTILIDAD PROBABILIDAD
1 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0 -10
-5
0
5
10
15
20
GANANCIAS
EJEMPLO 6b
Como ejemplo de un caso en que la utilidad puede ayudar a elegir la mejor alternativa de decisión, se considera el caso de la compañía GREMKO, una empresa inmobiliaria pequeña. En la actualidad GREMKO tiene dos oportunidades de inversión, que requieren la misma cantidad de dinero. Los requerimientos de dinero no permiten que GREMKO realice más de una inversión en este momento. En consecuencia hay 3 posibles alternativas. d1 = Invertir en A d2= Invertir en B d3 = No invertir. Los resultados monetarios correspondientes a las oportunidades de inversión dependen en gran medida de lo que suceda en la Bolsa de Valores en los siguientes 6 meses. Los precios en la bolsa subirán, permanecerán estables o bien bajarán, por lo tanto los estados de la naturaleza serán: s1 = suben los precios de los inmuebles s2 = permanecen estables los precios de los inmuebles s1 = bajan los precios de los inmuebles.
ALTERNATIVAS INVERTIR EN A INVERTIR EN B NO INVERTIR P(E)
ESTADOS DE LA NATURALEZA SUBEN IGUALES $30,000 $20,000 $50,000 -$20,000 0 0 0.3 0.5
BAJAN -$50,000 -$30,000 0 0.2
Los eventos de ambas inversiones se ordenan en una consecuencia de preferencias para el decisor siendo el siguiente, conjunto E={50,000, 30,000, 20,000, 0, -20,000, -30,000, 50,000} $0 si decide no hacer ninguna inversión. . 79
80
SOLUCION: 1.
Si e1 = 50,000 el más favorable e7 = -50,000 el menos favorable Por lo tanto: la utilidad de $50,000 = ($50,000) = (e1)= 1 la utilidad de -$50,000 = (-$50,000) = (e7)= 0 Para construir el resto de la función de utilidad se emplea la lotería de una etapa L = { (e1, ), (e7 , 1 - )} Además para cualquier evento ej E diferente de e1 y e7 se le preguntará al decisor para que valor de en L sería indiferente entre aceptar un ej con certeza o jugar la lotería L. Los valores de proporcionados formarán su función de utilidad.
2.
Establecer la utilidad para un resultado de $30,000. En primer lugar se pide al director de la GREMKO que plantee su preferencia entre un resultado garantizado de $30,000 y p la oportunidad de participar en le siguiente juego de lotería (30,000)= p($50,000) + (1- p)($-50,000) Si p tiende a 1 preferiría la suerte de lotería, al pago seguro de $30,000, ya que la empresa se garantizaría virtualmente un pago de $50,000. Si p tiende a 0 el director preferiría el pago seguro de $30,000. En cualquier caso, al variar p en forma continua desde 0 hasta, la preferencia por el pago garantizado de $30,000 cambiará en algún punto para convertirse en preferencia por la suerte de la lotería. Por ejemplo supóngase que cuando p=0.95, el director es indiferente entre el pago seguro de $30,000 y la lotería (30,000)= 0.95($50,000) + 0.05($-50,000) = 0.95x1 +0.05x0 = 0.95 (30,000)= 0.95 (*) El director asigna una utilidad de 0.95 a un pago de $30,000. Luego el valor esperado de la lotería es: VE(LOTERIA) = 0.95(50,000) + 0.05(-50,000) = 45,000 Se observa que el VE es 45,000 si p= 0.95, el director optaría igualmente por un pago garantizado de $30,000, así esta asumiendo un punto de vista conservador evitando el riesgo. La PRIMA DEL RIESGO = Valor Esperado - Cantidad Segura = $45,000 - $30,000= $15,000 Es decir lo que estaría dispuesto a pagar para evitar con probabilidad de 0.05 de perder $50,000 NOTA: Si se hubiera comenzado con una asignación distinta de utilidades para los resultados de $50,000 y - $50,000 se hubiera terminado con una utilidad diferente para $30,000, por lo que debe concluirse que la utilidad que se asigna a cada pago no es única.
3.
La utilidad de -$20,000 Se debe pedir al director que plantee su preferencia entre un pago garantizado de $20,000 y la oportunidad que participe en la lotería. Si p =0.95 es seguro que con esta elevada probabilidad de obtener un pago de $50,000 el director elegirá la suerte (-$20,000)= 0.90($50,000) + 0.105($-50,000) = 0.905x1 +0.10x0 = 0.90. Luego si asignamos a p = 0.81 de nuevo el director preferiría la lotería, supóngase que sé continúan hasta p =0.55 en donde se determina que con este valor de p =0.55 el funcionario no tiene preferencia entre un pago de $-20,000 y la lotería. (-$20,000)= 0.55($50,000) + 0.45($-50,000) = 0.55x1 +0.45x0 = 0.55 VE(LOTERIA)= 0.55($50,000) + 0.45(-$50,000) =$27,500 - $22,500 = $5,000 Continuando así sucesivamente obtenemos la siguiente tabla de utilidad. (50,000) = 1 (-20,000) = 0.55 (30,000) = 0.95 (-30,000) = 0.55 (20,000) = 0.90 (-50,000) = 0 (0)= 1 TABLA DE UTILIDADES ALTERNATIVAS INVERTIR EN A INVERTIR EN B NO INVERTIR
P(E)
SUBEN $30,000 $50,000 0
IGUALES
0.95 1 0.75
$20,000 -$20,000 0
0.3
0.5
0.90 0.55 0.75
BAJAN -$50,000 -$30,000 0
0 0.40 0.75
0.2
La utilidad esperada de cada inversión es : UE(d1) = 0.3(0.95)+ 0.5(0.900) + 0.2(0)= 0.735 UE(d2) = 0.3(1) + 0.5(0.55) + 0.2(0.40) = 0.655 UE(d3) = 0.3(0.75) + 0.5(0.75) + 0.2( 0.75) = 0.750 Como se trate de un decisor racional, elegirá aquella acción que maximiza su utilidad esperada por lo que seleccionará la alternativa d3 Si se hubiera utilizada el criterio puramente monetario el valor esperado de las ganancias sería: INVERTIR EN A= $9,000 INVERTIR EN B = - $1,000 NO INVERTIR = $0
81
82
GRAFICA DE LA UTILIDAD
$-50,000
$-30,000
1 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0 $-10,000
UTILIDAD
$10,000
$30,000
$50,000
EJEMPLO 6.c Si el dueño una consultoría tienen la alternativa de escoger entre dos contratos de trabajo A y B. Por limitación no puede aceptar ambos contratos y debe decidirse por uno u otro o ninguno Ha hecho una estimación de las posibles consecuencias de cada contrato, asociado a cada evento con una probabilidad subjetiva. Las consecuencias, dadas en posibles ganancias o pérdidas (descontados a valor presente) y sus probabilidades de ocurrencia son: CONTRATO A
GANANCI A $ 50,000 $ 10,000 -$ 20,000
CONTRATO B
PROBABILIDADES
GANANCIA
PROBABILIDADES
0.7 0.1 0.2
$ 40,000 $ 30,000 -$ 10,000
0.6 0.2 0.2
Los eventos de ambos contratos se ordenan en una consecuencia de preferencias para el decisor siendo este el siguiente conjunto. E={$50,000, $40,000, $30,000, $10,000, $0, -$10,000, -$20,000} $0 si decide no aceptar ninguno de los dos contratos tendrá $0 de utilidad. Se identifica al evento $50,000 por e1 (el mas favorable) y a -$20,000 por e7 (menos favorable) . Sea por lo tanto ( e1 )= 1 y ( e7 )= 0. Para construir el resto de la función de utilidad se emplea la lotería de una etapa. L = { (e1, ), (e7 , 1 - )} Para cualquier evento ej E diferente de e1 y e7 se le preguntará al decisor para que valor de en L 0 1 ), sería indiferente entre aceptar ej con certeza o jugar la lotería L. Los valores de proporcionados, formarían la función de utilidad. Suponga que su contestación es : ($40,000) = 0.95 ($30,000) = 0.80 ($10,000) = 0.50
($0) = 0.30 (-$10,000) = 0.20 Graficando la Función de Utilidad FUNCIO N DE UT ILIDAD 1 .0 0 0 .9 0 PROBABILIDAD
0 .8 0 0 .7 0 0 .6 0 0 .5 0 0 .4 0 0 .3 0 0 .2 0 0 .1 0 0 .0 0 -2 0 0 0 0
0
20000
40000
60000
EVENTO
La utilidad esperada de cada contrato es: CONTRATO A: 0.7(1)+ 0.1(0.50) + 0.2(0) = 0.75 CONTRATO B: 0.6(0.95) + 0.2(0.80) + 0.2(0.20) = 0.77 Como se trate de un decisor racional, elegirá aquella acción que maximiza su utilidad esperada por lo que seleccionará el contrato B. Si se hubiera utilizada el criterio puramente monetario el valor esperado de las ganancias sería: CONTRATO A: 50,000(0.7) + 10,000(0.1) - 20,000(0.2) = $32,000 CONTRATO B: 40,000(0.6) + 30,000(0.2) - 10,000(0.2) = $28,000 Luego se escogería el contrato A. 6.4 NUEVO ENFOQUE LA UTILIDAD ESPERADA La utilidad esperada puede graficarse cuando las loterías tienen dos resultados posibles. Por ejemplo, la lotería
p 1
X1 X2
La cual tiene utilidad esperada UE (p)= *U ( X 1 ) (1 ) *U ( X 0 ) Se representa como una cuerda en el gráfico
83
84
Ejemplo 6.4a Un individuo posee una riqueza de 36 y esta considerando invertir en un nuevo negocio el cual con
2 1 incrementará su riqueza en 13 mientras que con probabilidad de la reducirá en 3 3 11. Suponiendo que el individuo es adverso al riesgo con función de utilidad U(X)= X ¿Qué probabilidad de
decisión tomará el inversionista Solución
2 3 p 1 3
r
36 - 11 25
Calculando las utilidades esperadas UE(p)=
1
36 13 49
2 1 * 49 * 25 =6.33 3 3
UE(r)= 1 * 36 = 6 Por lo tanto el individuo decide invertir
36
Ejemplo 6.4b
Un estudiante debe escoger entre dos universidades A y B. Sus perspectivas laborales se resumen en el siguiente cuadro:
Buen trabajo ; con ingresos futuros de $1'0000,0000
0.6 Univ. A 0.4
Regular tr abajo con ingresos futuros de $250,000 1
Univ. B
Trabajo digno; ingresos futuros de $690,000
Suponiendo que el estudiante es adverso al riesgo con función de utilidad U(x)=Ln(x) Solución: Las utilidades esperadas en cada caso son: UE( A) 0.6 * Ln(1'000,000) 0.4 * Ln(250,000) 13.2616
UE( B) 1* Ln(690,000) 13.44 Entonces escoge la Universidad B Ejemplo 6.4c APLICACIÓN EVASIÓN DE IMPUESTOS
Una persona posee un ingreso bruto de I = $1000, y debe decidir si paga o no paga impuestos T = $200. Si paga, obtiene con seguridad un ingreso de “ I-T ”. si decide Si decide no pagar tiene una probabilidad , puede ser descubierto debiendo entonces pagar una multa M = 160. Si no paga se queda con su ingreso “I”.Si = 0.2 ¿Qué decisión tomara la persona si es adversa al riesgo? Solución: Sea I= Ingreso T = Impuesto M = multa Como es adverso al riesgo U(x)= x
I-T-M No paga 1 - I
Lo descubren No lo descubren
1
Paga
I-T
UE(paga) =1*U(I-T) UE(paga) =1* 800 28.28 UE(no paga) = *U(I-T-M)+ (1- )U(I) 85
86
UE(no paga) = * I T M + (1- ) I UE(no paga) =0.2 * 640 +0.8 1000 =0.2*25.2982 +0.8*31.6227 = 5.0596+25.2592 = 30.3578
Luego el individuo decide no pagar impuesto
¿Qué se puede hacer para evitar la evasión? Elevar las multas Mejorar la vigilancia (aumentar la probabilidad de descubrir la evasión) ¿Cuánto debería ser la multa M como mínimo para que no se evada? Matemáticamente la multa mínima M es la que resuelve la ecuación: UE(paga)= UE(no paga) 1*U(I-T) = *U(I-T-M)+ (1- )U(I) 28.28=0.2* 800 M +0.8 1000 28.28-25.26 = 0.2* 800 M 15.1= 800 M M = 571.99 Es decir; la multa debería incrementarse por lo menos hasta $571.99 dólares para que el individuo se vea incentivado a pagar sus impuestos Ejemplo 6.4d APLICACION DE DIVERSIFICACIÓN DE CARTERA
La diversificación de inversiones entre un conjunto de activos de distinto riesgo y rentabilidad Sea $1000 el capital de una persona la cual desea diversificar en dos activos:
Depositar una fracción en un banco ( activo seguro) el cual paga una tasa de
interés del 10% Invertir la fracción restante (1- )en un activo riesgoso donde con probabilidad 1/3 puede ganar 20% de lo invertido y con probabilidad 2/3 puede perder 5% de lo invertido. Supongamos que el individuo es adverso al riesgo con función de utilidad U(x)=Ln(x)
1
Solución
* 1000*1.1
Banco
1 3 Activo con renta variable = 2 3
(1 ) *1000 * (1.2) (1 ) *1000 * (0.95)
La utilidad total de la persona es la suma de las utilidades esperadas en cada caso: Utilidad Total =UE(Banco)+UE(Activo)
1 3
UE( )= U( *1100)+ U (1 ) * 1200)
2 U (1 ) * 950) 3
El problema consiste en encontrar la fracción que es invertida en el banco tal que maximice la utilidad esperada Derivando respecto a
UE ( x )
1100 1 1200 2 950 1100 3 1200(1 ) 3 950(1 )
UE ( x )
1 1 2 1 3 (1 ) 3 (1 )
UE ( x )
1
1
1 0 1
Tenemos que =0.5 Luego 0.5*1000=500, luego deposita $500 en el banco y $500 en un activo con renta variable
87
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EJERCICIOS 1.
Una empresa está considerando si introduce un nuevo producto al mercado o lo abandona. La introducción del producto tendría un costo de $50.000. Considera que existe una probabilidad de 0.6 de que tenga una aceptación rápida por parte del consumidor y de 0.4 de que la aceptación sea lenta. Si la aceptación del producto fuera rápida podría avanzar con su comercialización o no continuar, en cuyo caso perdería los costos de la introducción. Si avanza existen las siguientes probabilidades con respecto a las ventas: 50% de ganar $350.000, 30% de ganar $250.000 y 20% de perder $50.000, esto sin incluir los costos de introducción. Si la aceptación del producto fuera lenta podría avanzar con su comercialización o no continuar, en cuyo caso perdería los costos de la introducción. Si avanza existen las siguientes probabilidades con respecto a las ventas: 30% de ganar $250.000, 60% de perder $50.000 y 20% de perder $100.000, esto sin incluir los costos de introducción. a. Construya un árbol de decisión que modele este problema. b. ¿Qué decisión debe tomarse? ¿Cuál es la utilidad esperada? c. ¿Qué consideraciones con relación al riesgo pueden realizarse al tomar esta decisión?
2.
La empresa Orion esta pensando en adquirir una póliza de seguros para su nuevo edificio de oficinas en Miraflores. La póliza tiene un costo anual de $20,000 dólares. Si la empresa no adquiere el seguro y ocurre un pequeño daño, se espera un costo de $100,000 dólares, el costo en el caso de que ocurra un gran daño es de $300,000 dólares. Las probabilidades son: sino ocurre ningún daño 0.8, un daño pequeño 0.05 y un gran daño 0.15:
a) Suponga que Ud. encontró las siguientes probabilidades de indiferencia para la lotería ¿Qué decisión recomendaría? Justificar Costo Probabilidad de indiferencia 20,000 0.90 100,000 0.70 b) Esta usted, a favor de utilizar el valor esperado o la utilidad esperada par este problema de decisión justifique su respuesta? c) ¿Qué tipo de tomador de decisiones es de acuerdo a al probabilidad de indiferencia?
3.
Una empresa de televisión ha estado obteniendo índices bajos de audiencias para sus programas. Actualmente, los administradores consideran dos alternativas para el periodo nocturno de las 8.00P.M.a las 9.00 P.M.. un programa “Talk Show” y uno de variedades musicales. Los porcentajes de estimaciones de la audiencia que observa los
programas dependen del de aceptación del programa. Los datos relevantes son los siguientes: INDICE DE AUDIENCIA (rating) Aceptación del Talk Show Variedad Musical programa Alta 30% 40% Moderada 25% 20% Baja 20% 15% Las probabilidades correspondientes a los niveles de aceptación de los programas son Aceptación del Talk Show programa Alta 0.30 Moderada 0.60 Baja .010
Variedad Musical 0.30 0.40 0.30
a) Utilizando el procedimiento de valor esperado, que programa escogería. b) Para un análisis de utilidad cual será la lotería apropiada c) En base a la lotería del inciso b suponga que el administrador del programa a asignado las siguiente probabilidades de indiferencia que decisión tomaría. Porcentaje de auditorio Probabilidad de Indiferencia 30% 0.40 25% 0.30 20% 0.10
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