1. Datos descriptivos de la asignatura y del profesorado

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1 1. Datos descriptivos de la asignatura y del profesorado Código: 619 Asignatura: Técnicas Cuantitativas de Decisión Empresarial Titulación: Licenciado en Administración y Dirección de Empresas Centro: Facultad de Economía y Empresa Departamentos: Economía Cuantitativa y Economía Aplicada Área de conocimiento: Economía Aplicada Tipo: Troncal Créditos totales: 7 Teóricos: 3 Prácticos: 4 Ciclo: 2º Curso: 4º Cuatrimestre: 1º Coordinadores: Isidro Sánchez Álvarez, María José Presno Casquero Página web: Profesores, horarios y aulas (curso ) Grupo Profesores Horario Aula A Raquel Quiroga García María José Presno Casquero Lunes h Miércoles 9-11 h 81 B Isidro Sánchez Álvarez María José Presno Casquero Lunes h Martes 9-11 h Miércoles h 83 E Isidro Sánchez Álvarez Manuel Landajo Álvarez Martes h Miércoles h 47 F Isidro Sánchez Álvarez Manuel Landajo Álvarez Martes h Miércoles h 48 1

2 Profesor/a Despacho Teléfono Correo electrónico Manuel Landajo Álvarez Dpto. Economía Aplicada, Planta segunda, Ala 4, Despacho nº Mª José Presno Casquero Raquel Quiroga García Isidro Sánchez Álvarez Dpto. Economía Aplicada Planta segunda, Ala 4 despacho nº 4 Dpto. Economía Cuantitativa, Planta tercera, Pasillo 8, Primer despacho Dpto. Economía Cuantitativa, Planta tercera, Ala 8, Despacho nº mpresno@uniovi.es rquiroga@uniovi.es isidro@uniovi.es 2. Papel de la asignatura en el plan de estudios de la titulación y requisitos previos recomendables Papel de la asignatura: Se trata de una asignatura de carácter instrumental, cuyos contenidos abarcan técnicas de optimización matemática y del análisis estadístico de decisiones, que son de aplicación en los procesos de toma de decisiones empresariales. Prerrequisitos: Conocimientos de programación lineal, incluidos en la asignatura Métodos matemáticos para la administración de empresas. Conocimientos básicos de cálculo de probabilidades, incluidos en la asignatura Métodos estadísticos para la administración de empresas. 2

3 3. Objetivos de la asignatura (competencias a desarrollar) a) Competencias genéricas o transversales En esta asignatura se desarrollarán las siguientes competencias genéricas: Instrumentales Capacidad de análisis y síntesis Capacidad de organizar y planificar Resolución de problemas Toma de decisiones Interpersonales Capacidad crítica y autocrítica Sistémicas Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica b) Competencias específicas de la materia Identificar y definir problemas susceptibles de modelización en términos lineales, relacionados con la actividad empresarial. Formular los modelos y/o analizar las alternativas. Identificar diferencias entre el estado actual de las situaciones empresariales y el estado idóneo. Emprender acciones para reducir y/o eliminar las diferencias. Analizar las variables del entorno económico e incorporarlas en la toma de decisiones. Tomar decisiones relativas a la optimización de recursos mediante el uso de técnicas matemáticas. Formular problemas de decisión en ambiente de incertidumbre. Aplicar los teoremas de la probabilidad total y de Bayes a los problemas de decisión. Cuantificar la actitud del decisor ante el riesgo mediante las utilidades. Aplicar criterios de decisión en ambiente de riesgo. Aplicar criterios de decisión en ambiente de incertidumbre. Resolver problemas de decisiones secuenciales mediante árboles de decisión. Obtener una evaluación económica de los experimentos mediante el análisis pre-a posteriori. Resolver problemas de decisión caracterizados por una distribución normal del estado de la naturaleza. 3

4 4. Contenidos de la asignatura Los contenidos de la asignatura se estructuran en 8 temas que aparecen agrupados en dos partes, dedicadas respectivamente a la Programación Lineal y a la Teoría de la Decisión Programa y bibliografía Programa abreviado PRIMERA PARTE: PROGRAMACIÓN LINEAL - Tema 1.- Programación entera - Tema 2.- Aplicaciones de la programación lineal (I) - Tema 3.- Aplicaciones de la programación lineal (II) SEGUNDA PARTE: TEORÍA DE LA DECISIÓN - Tema 4.- Introducción al análisis de decisiones - Tema 5.- Adopción de decisiones con incertidumbre - Tema 6- Problemas de decisión con información - Tema 7.- Aplicación de la distribución normal a la toma de decisiones - Tema 8.- Decisiones colectivas: planteamientos básicos Bibliografía básica, complementaria, enlaces web. Bibliografía básica para la primera parte del programa. Programación Lineal - ANDERSON, D.R.; SWEENY, D.J. y WILLIAMS, T.A. (2004): Métodos cuantitativos para los negocios. Thomson. Novena edición. [Capítulos 9, 10, 11 y 17] - EPPEN, G.D. et al. (2000): Investigación de Operaciones en la Ciencia Administrativa. Ed. Prentice-Hall. Quinta Edición. [Capítulos 5, 6, 7 y 9] Bibliografía complementaria para la primera parte del programa. Programación Lineal - HILLIER, F.S. y LIEBERMAN, G.J. (2006): Introducción a la investigación operativa. Mc Graw-Hill. Octava edición. [Capítulos 3, 8, 9, 11 y 11] - MATHUR, K. y SOLOW, D. (1996): Investigación de operaciones. Prentice Hall. [Capítulos 2, 3, 7, 8 y 9] 4

5 Bibliografía detallada para la segunda parte del programa. Teoría de la Decisión - ANDERSON, D.R.; SWEENY, D.J. y WILLIAMS, T.A. (2004): Métodos cuantitativos para los negocios. Thomson. Novena edición. [Capítulos 2, 4 y 5] - BIERMAN, H.; BONINI, CH. y W. HAUSMAN (1994): Análisis cuantitativo para la toma de decisiones. Ed. Addison-Wesley Iberoamericana. [Capítulos 3 a 8] - CÓRDOBA BUENO, M. (2004): Metodología para la toma de decisiones. Delta, Publicaciones Universitarias. [Capítulos 3, 5, 6 y 7] - EPPEN, G.D. et al. (2000): Investigación de Operaciones en la Ciencia Administrativa. Ed. Prentice-Hall. Quinta Edición. [Capítulo 15] - GARCÍA AGUADO, J. y otros (2002): Métodos de decisión. Ejercicios resueltos. Ed. Prentice-Hall. [Capítulos 1, 3, 4 y 5] - PÉREZ, R. y A.J. LÓPEZ (1997): Análisis de datos económicos II. Métodos inferenciales. Ed. Pirámide. [Capítulo 12] Los contenidos de la asignatura se encuentran disponibles en el Campus Virtual ( donde es posible acceder tanto a los materiales teóricos y prácticos como a bibliografía complementaria, enlaces de interés y presentaciones de cada tema Programa detallado y objetivos de aprendizaje Tema 1.- Programación entera Modelos de programación entera y mixta Técnica de ramificación y acotamiento Modelos con variables binarias. Tema 2.- Aplicaciones de la programación lineal (I) Metodología de la modelización Modelos de combinación óptima de recursos Modelos de redes Modelos multiplanta y multiperiodo. 5

6 Tema 3.- Aplicaciones de la programación lineal (II) Problemas de selección Modelos no lineales Programación con objetivos múltiples Análisis de casos. Tema 4.- Introducción al análisis de decisiones Toma de decisiones con información parcial: distintos enfoques Elementos de un problema de decisión Modificación de probabilidades. Teorema de Bayes Tema 5.- Adopción de decisiones con incertidumbre Decisión en ambiente de riesgo y de incertidumbre Criterios de decisión Actitudes del decisor ante al riesgo Utilidad y decisión Tema 6.- Problemas de decisión con información Criterios probabilísticos de decisión Arboles de decisión Análisis pre-a posteriori El valor de la información Análisis de sensibilidad ante modificaciones del tamaño de muestra Tema 7.- Aplicación de la distribución normal a la toma de decisiones Distribución normal a priori y a posteriori Valor de la información: cálculo del valor esperado de la información perfecta y de la información muestral Determinación del tamaño óptimo de muestra Tema 8.- Decisiones colectivas: planteamientos básicos Formulación general del problema Decisiones de grupo bayesianas y paretianas Agregación de preferencias individuales: el problema del escrutinio 6

7 4.3.- Cronograma Semana Clases presenciales Trabajo del alumno sept Tema 1 Resolución gráfica de modelos enteros sept Temas 1 y 2 Solución con Lindo y Solver sept Tema 2 Formulación de modelos lineales continuos oct Temas 2 y 3 Formulación de modelos enteros oct Tema 3 Formulación de modelos binarios oct Tema 3 Formulación general de modelos oct Pruebas de evaluación Análisis de casos nov. Tema 4 Teoría Tema nov. Tema 4 Tema nov Tema 5 Tema nov Tema 5 Tema nov 2 dic Tema 6 Teoría Tema dic Tema 6 Tema dic Tema 6 y Tema 7 Resolución de prácticas Tema 6 y teoría Tema 7. Sesión de prácticas con EXCEL dic Tema 7 y Tema 8 Tema 7. Teoría Tema 8. Continuación de la sesión de prácticas con EXCEL Créditos ECTS de la asignatura: 5,5 Actividad Horas Total clases presenciales Parte I clases presenciales 28 Teoría Práctica Prácticas con soporte informático 2 Parte II. Clases presenciales 28 Teoría Práctica Prácticas con soporte informático 2 Estudio personal 60 Actividades dirigidas/evaluación continua 14 Preparación y realización examen final 20 TOTAL 150 7

8 5. Metodología docente La docencia de esta asignatura se divide en clases teóricas (3 créditos) y prácticas (4 créditos), que incluyen tanto sesiones de tablero como prácticas con soporte informático. En las clases prácticas se realizarán supuestos destinados a complementar y aplicar los conocimientos teóricos introducidos a lo largo del curso. Además, estas clases prácticas se verán complementadas con la resolución de supuestos con soporte informático: en la parte dedicada a Programación Lineal se utilizará el programa LINDO y la hoja de cálculo EXCEL y dentro de los temas de Teoría de la Decisión la hoja de cálculo EXCEL. Con el objetivo de aprovechar las posibilidades que ofrecen las nuevas tecnologías, los alumnos matriculados tienen acceso a la web de la asignatura en el Campus Virtual. Para facilitar a los alumnos la realización de consultas, los profesores atenderán tanto dudas presenciales como mediante correo electrónico. 6. Sistema de evaluación Examen Final La evaluación de la primera parte de la asignatura (Programación Lineal) consiste en una prueba final de carácter práctico consistente en el planteamiento de modelos lineales aplicados a problemas empresariales. La evaluación de la segunda parte de la asignatura (Teoría de la Decisión) consiste en una prueba final en la que se plantean supuestos prácticos donde el alumno deberá aplicar los conocimientos adquiridos. La calificación final de la asignatura se obtendrá sumando las notas de las dos partes, en cada una de las cuales la calificación máxima será de 5 puntos. Evaluación continua PRIMERA PARTE DE LA ASIGNATURA: PROGRAMACIÓN LINEAL El alumno puede optar por un sistema de evaluación continua basado en una prueba de carácter práctico (con un valor máximo de 4 puntos y una nota mínima de 2 puntos), y además una prueba en soporte informático de análisis de casos (con una puntuación máxima de 1 punto). Los alumnos que hayan obtenido al menos 2,5 puntos no necesitan 8

9 presentarse en el examen final a la parte de programación lineal, acumulando la calificación obtenida a la del examen final de la segunda parte. Todos los alumnos tienen opción al examen final, hayan formalizado o no las pruebas de evaluación continua. En caso de presentarse al examen final, prevalecerá la calificación obtenida en dicho examen frente a la obtenida mediante evaluación continua. La obtención de la calificación máxima de 5 puntos en la evaluación continua no exime de ser evaluado de la segunda parte en el examen final. La calificación de la evaluación continua sólo es válida para la convocatoria de enero. En el resto de convocatorias, la evaluación se realiza solamente mediante el examen final. Cuadro resumen Pruebas de evaluación Evaluación continua Actividad 1: Modelización mediante programación lineal de varios casos empresariales. Actividad 2: Resolución informática y análisis de una aplicación empresarial de la programación lineal Requisitos mínimos: Sí No Examen Final Calificación máxima: 10 Obligatorio: Sí No Peso en la calificación final (% ó puntos) 4 puntos (mínimo 2 puntos) 1 punto 10 puntos (5 puntos si se opta por la evaluación continua) 9