Generalidades de La Toma de Decisiones y Conceptos Basicos

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UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA UNAD Escuela de Ciencias Bsicas, tecnologas e ingeniera Contenido didctico del curso Teora de decisiones

CAPITULO 1: GENERALIDADES DE LA TOMA DE DECISIONES Y

CONCEPTOS BASICOS

Fuente:www.monografias.com/.../Image815.gif

INTRODUCCIN

En este captulo el estudiante desarrollar los siguientes temas concernientes al manejo ptimo de una decisin como son:

- Tipos de toma de decisiones.

- Proceso para la toma de decisiones.

- Pasos para la toma de decisiones

- Criterios de decisin.

OBJETIVOS:

1.- Conocer la importancia de seguir un proceso y secuencia para tomar bien una decisin.

2.- Observar diferentes formas para seguir rutas en las decisiones cotidianas

3.- Estudiar unos procesos y esquemas matemticos como base para una optima decisin.

4.- Tener a mano un criterio matemtico que apoye una decisin tomada.

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Leccin 1: TIPOS DE TOMA DE DECISIONES

Fuente: www.scielo.org.co/.../cadm/v20n34/a04g3.jpg

Para iniciar los anlisis en la toma de decisiones se iniciara con tener en cuenta los tipos de decisiones que se nos presentan a diario en nuestra vida profesional y particular, con tal concepto se debe diferenciar de la siguiente manera:

. Decisiones programadas: Estas decisiones son las basadas en un esquema de planeacin, organizacin, control, planteamiento de objetivos y cumplimiento de metas preestablecidas, son desarrolladas por el sector productivo principalmente y algunos de nosotros en nuestro proyecto de vida.

Por ejemplo: Construcciones de vivienda, Planificacin de estudios, Adquisicin de bienes a crdito.

. Decisiones no programadas: Estas decisiones no se basan en ningn tipo de proyecto o estructura son las que se dan de forma espontnea sin la programacin que requiere una optima toma de decisiones. Son las que tomamos segn se vayan presentando las circunstancias tiene que ver con los eventos.

Por ejemplo: Las decisiones de apostar en los juegos de azar, el asistir a reuniones programadas de ltima hora, los pagos extemporneos de obligaciones.

. Decisiones coercitivas: Son las decisiones que se toman por obligacin y sin la participacin o consenso de las partes involucradas. Son completamente direccionadas por agentes externos.

Por ejemplo: El cambio de vivienda cuando se es menor de edad, el despido de un empresa, el cambio de ruta por cierre de una va.

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La influencia de los agentes externos en la decisiones son poco manejables en este aparte se tendr en cuenta solo el esquema donde se tenga control del mismo o sea las decisiones programadas, estas se inician con un problema previo el cual se debe resolver; Entonces como en los desarrollos de modelos de programacin lineal despus de tener un problema ya sea planteado en forma verbal o escrita debemos proceder de la siguiente manera:

Esquema para la toma de decisiones

Grafico 1. Esquema para la toma de decisiones

Diagnstico: Es el anlisis sistemtico de una situacin particular y un instrumento cognoscitivo para identificar y descubrir problemas relevantes; en planeacin, la necesidad de contar con un buen diagnstico es imperativa.

La ventaja de pensar estratgicamente es (en relacin al diagnstico) que siempre se debern tomar en cuenta las visiones de la realidad de otros grupos (que pueden ser discrepantes entre ellas), incluirlas como parte del mismo y obtener de ms preguntas y alternativas de solucin.

Estrategia: Esta parte consiste en designar todos los medios posibles para resolver el diagnostico, es por lo tanto, un punto que involucra la racionalidad orientada a un objetivo, tambin se utiliza para designar los procedimientos usados en una situacin de confrontacin con el fin de privar al oponente de sus medios de lucha y obligarlo a abandonar el combate; es una cuestin, entonces, de los medios destinados a obtener una victoria. (DELEUZE, Guilles. (1987) Foucault. Ediciones Paidos. Barcelona Espaa)

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Decisin: En esta parte la empresa o la persona ya determino una ruta especifica a seguir para conseguir lo optimo es su objetivo primario.

Acciones: Son los pasos a tomar en la decisin escogida cado uno de los parmetros determinados en un esquema de proyectos PERT-CPM, la secuencia necesaria para cumplir adems tiene inmerso los desarrollos estratgicos por si algn punto no se puede lograr o eventualmente no se puede realizar o se debe cambiar.

Evaluacin de resultados: Luego de desarrollado el proyecto o solucionado el problema se debe hacer un alto para mirar cmo se va avanzando y hacer los cambios del caso esto se asocia con los principios del mejoramiento continuo. Por lo tanto una evaluacin sistemtica que permita verificar el avance de las acciones y la pertinencia pblica de las estrategias. Para evaluar correctamente, se deben distinguir los diversos indicadores y su alcance:

- Indicadores de control: expresan metas cuantitativas en el corto plazo; son incluidos generalmente en los Programas Operativos Anuales (POA's).

- Indicadores de eficiencia: son aquellos que se definen para cada unidad o subproducto de la accin; expresan la "productividad" de cada accin y permiten corregir el rumbo de los componentes o proyectos del subprograma.

- Indicadores de eficacia: estos indicadores permiten observar el grado en que los objetivos de cada accin y de cada subprograma han sido cumplidos; muestran el grado de satisfaccin institucional y social.

Ya con la evaluacin se lograr que los hechos se conviertan en conocimiento, cuando son utilizados en la complementacin exitosa de un proceso de decisin. Una vez que se tenga una cantidad masiva de hechos integrados como conocimiento, entonces su mente ser sobrehumana en el mismo sentido en que, con la escritura, la humanidad es sobrehumana comparada a la humanidad antes de escribir.

La grafica 2 ilustra el proceso de razonamiento estadstico basado en datos para construir los modelos estadsticos para la toma de decisin bajo incertidumbre.

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Grafico 2. Razonamiento estadistico

De donde:

Level of Exactness of Statistical Model = Nivel de Exactitud del Modelo Estadstico.

Level of improvements on decisin making = Nivel de Mejoramiento en la Toma de Decisiones

La figura anterior representa el hecho que a medida que la exactitud de un modelo estadstico aumenta, el nivel de mejoramiento en la toma de decisin aumenta. Esta es la razn del porqu necesitamos la estadstica de negocio. La estadstica se cre por la necesidad de poner conocimiento en una base sistemtica de la evidencia. Esto requiri un estudio de las leyes de la probabilidad, del desarrollo de las propiedades de medicin, relacin de datos.

La inferencia estadstica intenta determinar si alguna significancia estadstica puede ser adjunta luego que se permita una variacin aleatoria como fuente de error. Una inteligente y crtica inferencia no puede ser hecha por aquellos que no entiendan el propsito, las condiciones, y la aplicabilidad de las de diversas tcnicas para juzgar el significado.

Considerando el ambiente de la incertidumbre, la posibilidad de que las buenas decisiones sean tomadas incrementa con la disponibilidad de la buena informacin. El chance de la disponibilidad de la buena informacin incrementa con el nivel de estructuracin del proceso de Direccin de Conocimiento. La figura anterior tambin ilustra el hecho que mientras la exactitud de un modelo estadstico aumenta, el nivel de mejora en la toma de decisiones aumenta.

El conocimiento es ms que simplemente saber algo tcnico. El conocimiento necesita la sabidura. La sabidura es el poder de poner nuestro tiempo y nuestro conocimiento en el uso apropiado. La sabidura viene con edad y experiencia. La sabidura es la aplicacin exacta del conocimiento exacto. La sabidura es sobre saber como algo tcnico puede ser mejor utilizado para cubrir las necesidades de los encargados de tomar decisiones. La sabidura, por ejemplo, crea el software estadstico que es til, ms bien que tcnicamente brillante.

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Leccin 2: Proceso de Toma de Decisiones

La toma de decisiones requiere un proceso especfico con el fin de llevar a buen trmino lo que se pretende decidir, el proceso a desarrollar es:

- Percepcin de la situacin que rodea algn problema.

- Anlisis y definicin de un problema. - Contar con un sistema de informacin oportuno, confiable y actualizado.

- Conocer los factores internos formales e informales de la organizacin.

- Conocer los factores externos, definir restricciones y limitaciones.

- Elegir correctamente las tcnicas o herramientas a utilizar.

- Especificar los rendimientos y las metas esperadas.

- Evaluar costo - beneficio.

- Definir los objetivos.

- Bsqueda de alternativas ms adecuadas para el alcance de los objetivos.

- Evaluacin y comparacin de las alternativas.

- Implementacin de esas alternativas.

Los anteriores pasos los requerimos para todo tipo de toma de decisiones pero en trminos de anlisis matemticos la toma de decisiones desde un punto de vista estadsticos tiene en cuenta los siguientes pasos:

1. Simplificar 2. Construir un modelo de decisin 3. Probar el modelo 4. Usando el modelo para encontrar soluciones: o El modelo es una representacin simplificada de la situacin real o No necesita estar completo o exacto en todas las relaciones o Se concentra en las relaciones fundamentales e ignora las irrelevantes. o Este es entendido con mayor facilidad que un suceso emprico (observado),

por lo tanto permite que el problema sea resuelto con mayor facilidad y con un mnimo de esfuerzo y prdida de tiempo.

5. El modelo puede ser usado repetidas veces para problemas similares, y adems puede ser ajustado y modificado.

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Afortunadamente, los mtodos probabilsticos y estadsticos para el anlisis de toma de decisiones bajo incertidumbre son ms numerosos y mucho ms poderosos que nunca. Las computadoras hacen disponible muchos usos prcticos. Algunos de los ejemplos de aplicaciones para negocios son los siguientes:

Un auditor puede utilizar tcnicas de muestreo aleatorio para auditar las cuentas por cobrar de un cliente.

Un gerente de planta puede utilizar tcnicas estadsticas de control de calidad para asegurar la calidad de los productos con mnima inspeccin y menor nmero de pruebas.

Un analista financiero podra usar mtodos de regresin y correlacin para entender mejor la analoga entre los indicadores financieros y un conjunto de otras variables de negocio.

Un analista de mercadeo podra usar pruebas de significancia para aceptar o rechazar una hiptesis sobre un grupo de posibles compradores a los cuales la compaa est interesada en vender sus productos.

Un gerente de ventas podra usar tcnicas estadsticas para predecir las ventas de los prximos periodos.

Anlisis de Decisiones: Tomando Decisiones Justificables y Defendibles

El anlisis de decisiones es la disciplina que consiste en evaluar alternativas complejas en trminos de valores (habitualmente en $ porque es lo que a los gerentes les importa) y de incertidumbre (lo que no conocemos). El anlisis de decisiones brinda informacin sobre las diferencias entre las alternativas definidas, y genera sugerencias de nuevas y mejores alternativas. Usamos nmeros para cuantificar valores e incertidumbres subjetivas, lo cual nos permite comprender la situacin de decisin. Los resultados numricos deben reconvertirse para generar informacin cualitativa.

Los seres humanos pueden comprender, comparar y manipular nmeros. Por lo tanto, para crear un modelo de anlisis de decisiones es necesario crear la estructura del modelo y asignar las probabilidades y los valores para poblar el modelo de computacin. Aqu se incluyen los valores para las probabilidades, las funciones de valor para evaluar alternativas, las ponderaciones de valor para medir la concesin que se debe hacer entre los objetivos, y la preferencia de riesgo.

Una vez definida la estructura y los nmeros, el anlisis puede comenzar. El Anlisis de Decisiones implica mucho ms que calcular la utilidad esperada y ponderada de cada alternativa. Si nos detuviramos aqu, los decisores no tendran demasiada informacin. Tenemos que examinar la sensibilidad de la utilidad esperada y ponderada para las probabilidades clave, y los parmetros de ponderacin y preferencia de riesgo. Como parte del anlisis de sensibilidad

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podemos calcular el valor de la informacin perfecta para incertidumbres que han sido modelizadas explcitamente.

Entre las comparaciones cuantitativas adicionales se incluye la comparacin directa de la utilidad ponderada para dos alternativas en todos los objetivos y la comparacin de todas las alternativas en dos objetivos seleccionados, demostrando la optimalidad de Pareto para estos dos objetivos.

La complejidad del mundo moderno, junto con la cantidad de Informacin, la Incertidumbre y el Riesgo, requieren un marco racional para la toma de decisiones. Las metas del anlisis de decisiones son las siguientes: incorporar orientacin, informacin, discernimiento y estructura al proceso de toma de decisin, para que sta pueda ser mejor y ms "racional".

Figura 1. Ideas

Toda decisin necesita un decisor responsable. El decisor tiene varias alternativas, y debe elegir una. El objetivo del decisor es elegir la mejor alternativa. Despus de que se ha tomado la decisin, pueden producirse eventos sobre los que el decisor no tiene control. Cada combinacin de alternativas elegida, seguida por un evento, conduce a un resultado con algn valor mensurable. Los gerentes toman decisiones en situaciones complejas. Las matrices de rbol de decisiones y pago describen estas situaciones y aaden estructura a los problemas.

Leccin 3: Elementos de los Modelos de Anlisis de Decisin

Las teoras y las tcnicas matemticas que se toman en consideracin en el anlisis de decisiones se ocupan de las teoras de eleccin prescriptivas (accin). Es decir, la cuestin aqu es ver exactamente de qu modo se comporta un decisor cuando se enfrenta a una eleccin entre cursos de accin, cuyos resultados estn regidos por el azar o las acciones de los competidores.

El anlisis de decisiones es un proceso que le permite al decisor seleccionar una decisin (slo una) entre un conjunto de alternativas posibles de decisin, cuando existe incertidumbre con respecto al futuro, con el objetivo de optimizar el pago (retorno) resultante, en trminos de algn tipo de criterio de decisin numrico.

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Los elementos de los problemas de anlisis de decisiones son los siguientes:

Grafico 3. Componentes de un modelo probabilstico

1. Hay un decisor responsable individual. Por ejemplo, el Representante legal de una compaa que quizs deba rendir cuentas ante los accionistas.

2. Un nmero finito de eventos (futuros) posibles, llamados Estados de la Naturaleza, es decir, un conjunto de escenarios posibles. Las circunstancias en las cuales se toma una decisin se llaman estados de la naturaleza. Los estados de la naturaleza se identifican y agrupan en el conjunto S; los miembros se denotan como s. El conjunto S es un grupo de conjuntos mutuamente excluyentes. Es decir, slo puede ocurrir un estado de la naturaleza. Qu puede hacer la naturaleza?

3. Un nmero finito de alternativas posibles de decisin. Hay una accin a, miembro del conjunto A, que puede ser adoptada por el decisor. Slo puede adoptar una. Qu puedo hacer? Una buena decisin requiere buscar un conjunto ms rico de alternativas que las que se presentaron inicialmente o que las aceptadas tradicionalmente.

4. Sea breve en la parte de la lgica y la razn de su decisin. Es probable que existan mil cosas en un automvil, pero usted no las necesita todas para tomar la decisin. Con media docena es suficiente.

5. La manera ms sencilla de formular el problema de decisin es usando una matriz de beneficios (tabla). Hay una matriz de beneficios X bien definida, monetaria (y luego de utilidad) sobre dos conjuntos de dominio dimensionales A y S. Las filas y las columnas se asignan a las alternativas de decisin posibles y a los estados posibles de la naturaleza, respectivamente.

Normalmente no es tarea sencilla construir esta matriz; por lo tanto, puede requerir algo de prctica.

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 estimacin exacta de las probabilidades, depender de la expectativa, dificultades en medir la funcin de utilidad, y los errores de pronstico.

Cuando tomamos alguna decisin se puede incurrir en algunos errores que sesgan las decisiones ya sea para bien o para mal, entre los ms frecuentes errores tenemos:

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- Focalizarse en una sola fuente de informacin. - Sobreestimar el valor de la informacin recibida de otros. - Subestimar el valor de la informacin recibida de otros. - Escuchar y ver slo lo que queremos. - No escucharnos - No ofrecer participacin - Hacer de forma unilateral u obligada

Como se estudio en este captulo, hay una secuencia previa para la toma de decisiones, se observo desde el anlisis del problema hasta las secuencias para una ptima decisin, pero solo con anlisis empricos hasta el momento y no con modelos matemticos para analizar en los siguientes captulos.

Ejemplo de decisin de inversin:

Los estados de la naturaleza son los estados de la economa durante un ao. El problema es decidir qu acciones tomar entre los tres cursos posibles, con las tasas de retorno dadas tal y como son mostradas en la tabla.

Estados de la Naturaleza

Crecimiento

Crecimiento medio

Sin cambio

Bajo

C CM SC B

Bonos 12% 8 6 3

Cursos de Accin

Acciones 15 7 3 -2

Depsito 7 7 7 7

Tabla 1. Matriz para procesos de decisin

Leccin 4: PASOS PARA LA TOMA DE DECISIONES

Definido el proceso para la toma de decisiones, se une el proceso escogido y definido con una serie de pasos para la decisin como los siguientes, donde cada uno de ellos plantea unas preguntas que se deben resolver as:

Definir el Problema

Se puede preguntar lo siguiente:

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- Qu cree que causa el problema?

- Dnde, cmo y qu est pasando?

- Con quin est pasando?

- Por qu est pasando?

Describa de manera especfica el problema.

- Si se presenta un problema considerado como complejo es aconsejable que se proceda a contestar las preguntas mencionadas hasta que se logren escribir los problemas relacionados.

- Es importante verificar el entendimiento de los problemas. Esto se puede lograr con el dilogo con un par para clarificar conceptos.

- Otro aspecto a considerar es establecer un orden o prioridad en los problemas a tratar. Para ello es til distinguir entre urgente e importante.

- El entender nuestro rol en el problema es importante, pues influye grandemente en como uno percibe el rol de los dems.

Buscar las Causas Potenciales del Problema.

- En esta fase es importante recibir la retroinformacin de los que notan el problema o quienes estn siendo afectados por l.

- Escribe cules son tus opiniones y que has escuchado de otros.

- Haz una descripcin de la causa del problema, en trminos de lo que est pasando, dnde, cundo, cmo, con quin y por qu.

Identificar Alternativas para Resolver el Problema.

- Desarrollar una tormenta de ideas para la solucin del problema.

- La tormenta de ideas consiste en colectar el mayor nmero de ideas posibles y luego cernir las mismas para encontrar la mejor idea.

Seleccionar una alternativa para resolver el problema.

Se ha de considerar: - Cul alternativa resolver el problema a largo plazo?

- Cul alternativa es ms realista al momento?

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- Qu recursos tenemos? Estn accesibles?

- Tenemos el tiempo suficiente para implementar la alternativa?

- Cul es el riesgo asociado a cada alternativa?

Establecer el plan de accin para la implementacin de la mejor alternativa. Considerar lo siguiente:

- Cmo la situacin se ver cuando el problema sea resuelto?

- Qu pasos se han de tomar para la implementacin de la mejor alternativa para resolver el problema?

- Qu sistemas o procesos deberan ser cambiados por una poltica o procedimiento?

- Cmo sabemos que los pasos se estn llevando a cabo?

- Qu recursos se necesitan en trminos de personas, facilidades y finanzas?

- Cunto tiempo se necesita para implementar la alternativa? Para ello es necesaria la creacin de una agenda.

- Quines ser responsable de asegurarse de la implementacin del plan?

Monitorear la Implementacin del Plan. Algunos aspectos a considerar:

- Observar que se estn dando lo esperado a travs de la implementacin.

- Cotejar que se est llevando a cabo el itinerario o agenda programada. - Si el plan establecido no est dando los resultados esperados favor de revisar el plan.

Verificar si el plan ha sido efectivo o no.

- Una manera de ver su efectividad es verificar que las operaciones vuelvan a la normalidad.

- Verificar si los cambios realizados evitarn el mismo problema en el futuro.

- Preguntarnos que hemos aprendido del proceso de toma de decisiones (conocimiento, entendimiento, destrezas).

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- Realizar un memorando que describa los logros del esfuerzo durante el proceso de resolver el problema y compartirlo con todos/as.

Leccin 5: Criterio de decisin

fuente: elearning.semarnat.gob.mx/cte /MATERIALESAPOYO...

Para el estudio de los criterios de decisin, primero debemos definir que son criterios de decisin y los tipos de criterios que debemos estudiar:

Clasificacin de Criterios de Decisin: Los criterios los clasificamos de acuerdo a la forma o estado de la naturaleza (eventos) que se nos presentan para la decisin, por lo cual encontramos la siguiente clasificacin:

1. DECISIN TOMADA BAJO CERTEZA

Los estados de la naturaleza que ocurrirn se asumen conocidos. En este caso el que toma las decisiones sabe con claridad o exactitud cual estado de la naturaleza ocurrir.

2. DECISIN TOMADA BAJO RIESGO

Existe conocimiento de la probabilidad que un estado de la naturaleza ocurra, por lo cual es necesario un buen manejo de las densidades de probabilidad y el manejo matemtico se desarrollan con base en informacin estadstica. Para estados de la naturaleza se tiene en cuenta lo siguiente: - maximizar el perjuicio esperado, medido en perjuicio neto esperado. - maximizar el perjuicio esperado, medido por su utilidad. - minimizar el perjuicio esperado, en este caso perjuicio y utilidad conducen la misma decisin.

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3. DECISIN TOMADA BAJO INCERTIDUMBRE

La probabilidad de que ocurra un estado de la naturaleza es absolutamente desconocida. En este caso se supone que el que toma las decisiones tiene como conocimiento de la probabilidad con que ocurrirn los estados de la naturaleza (evento) y para ello se tiene en cuenta los siguientes criterios: - maximizar el rendimiento neto mnimo. - maximizar el rendimiento neto mximo. - minimizar el perjuicio mximo. Para iniciar el curso en los procesos matemticos se definirn a continuacin los criterios bsicos para la toma de decisin as: - CRITERIO DE PENA MINIMAX (SAVAGE) Criterio de toma de decisiones que minimiza la penalidad mxima asociada con no haber tomado la mejor decisin posible.

Penalidad = (ganancia por la mejor decisin) (ganancia por la decisin no ptima).

Cuando la penalidad se aproxima o es igual a cero (0) la opcin seleccionada es la mejor alternativa para la inversin. - CRITERIO PROBABILSTICO Consiste en incorporar la probabilidad de cada uno de los resultados que se puedan presentar. Pasos para desarrollarlo: - Estimar la probabilidad de cada resultado. - Utilizar estas propiedades para calcular una ganancia esperada para cada alternativa. - Escoger la alternativa que tenga la mayor ganancia esperada. Permite incorporar su conocimiento (o creencias) acerca de la probabilidad relativa de cada resultado, para el caso del canal de televisin usted podra creer, basado en la experiencia, que hay una misma probabilidad de que la serie sea un xito o un fracaso, pero que existe una menor probabilidad que la serie sea un gran xito, para cada uno de los resultado posibles, usted debe: 1. Estimar la probabilidad de cada resultado. 2. Utilizar estas probabilidades para calcular una ganancia esperada. 3. Escoja la alternativa que tenga la mayor ganancia esperada.

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- CRITERIO OPTIMISTA (MAXIMAX) Consiste en escoger la alternativa que nos represente mayor ganancia en inversin. - CRITERIO PESIMISTA (MAXIMIN) El objetivo principal de este criterio es seleccionar la alternativa que maximice ganancia mnima posible, es decir, asegurar la mnima perdida. - CRITERIO HURWICZ Este criterio combina los criterios pesimista y optimista, decidiendo que tan optimista o que tan pesimista se desea ser. - se escoge el coeficiente de optimismo alfa que tiene valores de 0 a 1 (entre ms cerca este de uno es ms optimista). - frmula para cada alternativa:

- Ganancia pesada = alfa * (ganancia mxima) + (1- alfa) * (ganancia mnima).

- seleccione la alternativa que presente la mayor ganancia pesada. EJEMPLO 1:

El vendedor de peridicos Felipe Rodrguez vende en la esquina de la Avenida Caracas y la Calle 53, y cada da debe determinar cuantos peridicos pedir. Felipe compra a $20 cada peridico y lo vende a $.25 Los peridicos que no vende al final del da no tiene valor. Felipe sabe que cada da puede vender entre 6 y 10 peridicos, siendo igual cada probabilidad. Indique como se ajusta este problema en el modelo segn el estado del mundo.

SOLUCION

En este ejemplo, los miembros S = 6, 7, 8, 9,10 son los valores posibles de la demanda diaria de peridicos. Se sabe que p6 = p7 = p8 = p9 = p10 =1/5. Felipr debe escoger una accin que es el nmero de peridicos que debe pedir cada da

entre A= 6, 7, 8, 9,10 . Si Felipe compra i peridicos y la demanda es de j, entonces se compran i a un costo de $20 i, y se venden min(i,j) peridicos a $25 cada uno. As, se Felipe compra i peridicos y le piden j, tiene una ganancia neta rij donde

rij = 25i - 20i = 5i i j

rij = 25j - i i j) En la tabla 2, aparecen los valores de rij

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DEMANDA DE PERIODICOS PERIODICOS PEDIDOS 6 7 8 9 10 6 $30 $30 $30 $30 $30 7 $10 $35 $35 $35 $35 8 -$10 $15 $40 $40 $40 9 -$30 -$5 $20 $45 $45 10 -$50 -$25 $ 0 $25 $50

Tabla 2. Matriz costos de ejemplo 1. Aplicando el criterio de decisin maximin se obtienen los siguientes resultados: PERIODICOS EL PEOR ESTADO RECOMPENSA EN EL PEOR PEDIDOS DEL MUNDO ESTADO DEL MUNDO 6 6, 7, 8, 9,10 $30 --- maximin 7 6 $10 8 6 -$10 9 6 -$30 10 6 -$50

Tabla 3. Decisiones segn Criterio maximin

Por lo tanto si opta por la decisin de mitigar el peor de los casos, quiz ya pueda sacar provecho de la buena fortuna, por lo cual Felipe nunca ganar menos de $30, pero nunca ganar ms de $30. Por lo cual se recomienda ordenar 6 peridicos. Aplicando el criterio de decisin maximax se obtiene los siguientes resultados:

PERIODICOS EL PEOR ESTADO RECOMPENSA EN EL PEOR PEDIDOS DEL MUNDO ESTADO DEL MUNDO 6 6, 7, 8, 9,10 $30 7 7, 8, 9,10 $35 8 8, 9,10 $40 9 9,10 $45 10 10 $50 --- maximax

Tabla 4. Decisiones segn Criterio maximax

Este criterio de decisin produce una ganancia de $ 50 con la recomendacin de pedir 10 peridicos, pero deja abierta la posibilidad que la demanda sea solo 6 peridicos en cuyo caso perder $50. Aplicando el criterio Savage, penalizacin o minimax se debe primero tener en cuenta la penalizacin previa o sea la diferencia entre la mayor utilidad obtenida

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por demanda menos cada una de las utilidades por peridico vendido, tal como se muestra en la tabla siguiente: DEMANDA DE PERIODICOS PERIODICOS PEDIDOS 6 7 8 9 10 6 $30 - $30 = $ 0 $35 - $30= $ 5 $40 - $30= $10 $45 - $30= $15 $50 - $30= $20 7 $30 - $10 = $20 $35 - $35= $ 0 $40 - $35 =$ 5 $45 - $35 = $10 $50 - $35 = $15 8 $30 + $10 = $40 $35 - $15 = $20 $40 - $40 = $ 0 $45 - $40 = $ 5 $50 - $40 = $10 9 $30 + $30 = $60 $35 + $ 5 = $20 $40 - $20 = $20 $45 - $45 = $ 0 $50 - $45 = $ 5 10 $30 + $50 = $80 $35 + $25 = $60 $40 - $ 0 = $40 $45 - $ 0 = $40 $50 $50 $50

Tabla 5. Penalizaciones ejemplo 1.

Los resultados obtenidos son las penalizaciones por lo cual los resultados son:

PERIODICOS PENALIZACION PEDIDOS MAXIMA

6 $20 7 $20 8 $40 9 $60 10 $80

Segn este criterio se recomienda pedir entre 6 y 7 peridicos ya que la prdida seria mnima solo de $20. TALLER

1. PIZZA King y Noble greek son dos restaurantes competidores. Deben determinar en forma simultnea, si emprenden campaas de publicidades pequeas, medianas o grandes. Pizza King cree que es igualmente probable que Noble Greek lleve a cabo una campaa pequea, mediana o grande. En la tabla se muestran las ganancias de Pizza King, dadas las acciones de los dos restaurantes. Determinar la campaa elegida por Pizza King segn los criterios maximin, maximax y minimax.

ELECCION DE ELECCION DE NOBLE GREEK

PIZZAS KING Pequea Mediana Grande Pequea 6000 5000 2000 Mediana 5000 6000 0

2. Sodaco planea producir una novedad: chocovan. Calcula que la demanda anual de chocovan, D (miles de empaques) tiene la siguiente funcin de masa: P(D =30) = .30, P(D = 50) = .40, P(D = 80 ) = .30. Cada empaque de Chocovan se vende a $5 y se encurre en un costo variable de $3. Se necesitan $800000 para construir la planta productora de Chocovan. Suponga que se recibe, por siempre $1 cada ao, equivale a recibir $10 ahora. Considerando la recompensa para cada accin y estado del mundo en trminos del valor presente neto, usar cada uno de los criterios de decisin estudiados en el capitulo para determinar se sodaco debe construir la planta.

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