Teoría de la decisión

Transcripción

1 Contexto general Unidad 2. Ambientes de decisión. El contexto de las decisiones gerenciales. El proceso de la decisión gerencial. El problema. Definición y contexto. Caracterización de los datos Unidad 3. Decisiones bajo certidumbre Unidad 4. Decisiones bajo riesgo Unidad 5. Decisiones bajo incertidumbre Modelos decisionales 1

2 El proceso de decisión gerencial Anticipación Realidad Problema Decisión Gerente Objetivos Evaluación Cursos de acción 2

3 El Problema diferencia real diferencia percibida r e a l i d a d Lo que es Lo que creemos que es Lo que pensamos que debe ser Lo que realmente Puede ser Calidad de las decisiones 3

4 El Problema y su contexto Certidumbre El Problema El Contexto La Brecha Riesgo Incertidumbre Conflicto La Estructura Estructurado. Semiestructurado. No estructurado 4

5 Caracterización de los datos Determinísticos Probabilisticos Fórmulas exactas funciones lineales o exponenciales, involucrando o no probabilidades e = v*t ; costos = costos fijos + costos variables Modelos matemáticos Y= X -1,001, r = 0,989 Y = E(retorno i ) = retorno i *p(x i ) Distribución de frecuencias Distribución de probabilidades Variables aleatorias 5

6 Caracterización de los problemas Estructura Elementos Bien estructurado Semi estructurado No estructurado Decisores uno / pocos uno / pocos muchos Alternativas limitadas limitadas ilimitadas Valor decisional consenso consenso conflicto Resultados posibles conocidos parcialmente conocidos desconocidos Probabilidades asociadas calculables incalculables incalculables Causas generatrices Consecuencias de los resultados enumerables conocidas parcialmente conocidas parcialmente conocidas desconocidas desconocidas en general desconocidas 6

7 Estructurando el problema Estructurar Formular representación de la situación problemática Determinar los objetivos deseados, Determinar las categorías de análisis que pueden aplicarse a la solución del problema, las causas un problema también son problema Determinar los factores relevantes dentro de cada categoría, Cuantificar estos factores y sus efectos posibles, Determinar las relaciones entre estos factores; y entre ellos y el contexto en el cual se inserta el problema. 7

8 Espacio de las acciones Teoría de la decisión Representación de la estructura La Matriz de Decisión Espacio de los sucesos o estados de la naturaleza Ө 1 Ө 2... Ө j... Ө n a 1 r 11 r r 1j... r 1n a 2 r 21 r r 2j... r 2n a i r i1 r i2... r ij... r in a m r m1 r m2... r mj... r mn Las intersecciones (a m, Ө n ) Espacio de los resultados 8

9 Representación de la estructura Árbol de decisión r 2 s 1, p 1 a 1 s 2, p 2 r 3 r 4 r 5 s 3, p 3 a 4 a 2 s 4, p 4 r 7 s 6, p 6 s 5, p 5 a 5 e 7, p 7 a 3 r 8 a 6 r 6 r 1 a: acciones s: sucesos r: resultados p: probabilidad a 7 s 8, p 8 s 9, p 9 r 9 r 10 9

10 Representación de la estructura Árbol de jerarquías OBJETIVO Criterio 1 Criterio 2 Criterio n Criterio 1.1 Criterio 1.m Alternativa 1 Alternativa 2 Alternativa i 10

11 Representación de la estructura Red 7,5 7, ,5 11,5 SRC/3 DPD/2 5 PGD/2,5 7 8 PIL/0,5 PIN/0, RVC/1 DPU/3 RBD/1 13,5 13,5 8, PGD/2 IAP/0,5 PSP/1 5 7, CIN/1,5 INF/3,5 Proyecto Aplicación. Red de Actividades 11

12 Enfoque clásico ambiente de certidumbre caso optimización optimizar Sujeto a R x x s conjunto de restricciones función objetivo espacio de soluciones caso selección Criterio de la máxima utilidad escoger A R ; R ;...; Espacio de las acciones max 2 i 1 R n Espacio de los sucesos Ventas pronosticadas (unidades) acción acción , ,00 acción , ,00 a 3 } a 2 } a 1 problema estructurado con resultado único problema estructurado con varios resultados, bien definidos 12

13 Enfoque clásico ambiente de riesgo máx _ a Criterio del máximo valor esperado i n j 1 ( r ij * p j ) a 2 } a 3 } a 1 Espacio de las acciones Sucesos + probabilidades 0,3 0,5 0, Valor Esperado acción 1 0,00 0,00 0,00 0,00 acción 2-500, , , ,00 acción ,00 0, ,00 200,00 13

14 Enfoque clásico ambiente de riesgo El valor de la información perfecta El máximo pago para conocer de antemano el futuro Matriz de costos de oportunidad Sucesos + probabilidades Espacio de 0,3 0,5 0,2 Valor las acciones Esperado (Costo op.) acción 1 0, , , ,00 acción 2 500,00 0, ,00 550,00 acción , ,00 0, ,00 Matriz de valores esperados Espacio de las acciones Sucesos + probabilidades 0,3 0,5 0,2 Valor Esperado (Utilidad) acción 1 0,00 0,00 0,00 0,00 acción 2-500, , , ,00 acción ,00 0, ,00 200,00 VE mejores resultados 750, , ,00 Utilidad 1.600,00 Valor de la información 550,00 14

15 Enfoque clásico ambiente de incertidumbre Criterio de Laplace: equiprobabilidad en los sucesos máx _ a n j 1 ( i r ij 1 n ) a 2 } a 3 } a 1 Espacio de las acciones Sucesos + probabilidades 0,3333 0,3333 0, Valor Esperado (Utilidad) acción 1 0,00 0,00 0,00 0,00 acción 2-500, , , ,80 acción ,00 0, ,00 999,90 15

16 Enfoque clásico ambiente de incertidumbre Criterio de Wald: considerar la peor de las circunstancias (beneficiosas) Criterio de Wald (sólo los beneficios) Espacio de los resultados MIN-MAX Espacio de las Pronóstico de ventas (udd,s.) acciones Mejores resultados acción 1 0,00 0,00 0,00 0,00 acción 2-500, , , ,00 acción ,00 0, , ,00 Elegir _ a i mín a a 1 } a 2 } a 3 i máx j r ij Criterio de Wald (sólo los beneficios) Espacio de los resultados MAX-MIN Espacio de las Pronóstico de ventas (udd,s.) acciones Peores resultados acción 1 0,00 0,00 0,00 0,00 acción 2-500, , , ,00 acción ,00 0, ,00 0,00 Elegir _ a i máx a a 2 } a 1 } a 3 i mín j r ij 16

17 Enfoque clásico ambiente de incertidumbre Criterio de Savage: menor costo de oportunidad o del mínimo arrepentimiento a 2 } a 3 } a 1 Espacio de las acciones elegir min {c i } Pronóstico de ventas acción 1 0,00 0,00 0,00 acción 2-500, , ,00 acción ,00 0, ,00 Matriz de costos de oportunidad Máximos Costos (c i ) acción 1 0, , , ,00 acción 2 500,00 0, , ,00 acción , ,00 0, ,00 c ij c max 1k m max r kj i r ij r ij 17

18 Enfoque clásico ambiente de incertidumbre Criterio de Hurwicz: coeficiente de optimismo sobre los valores extremos H = A i α + a i (1-α) (para α = 0,5) a 2 } a 3 } a 1 Espacio de las acciones Pronóstico de ventas (udd,s.) A i a i H acción 1 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 acción 2-500, , , ,00-500, ,00 acción ,00 0, , , , ,00 18

19 Árbol de decisión r 2 s 1, p 1 a 1 s 2, p 2 r 3 r 4 r 5 s 3, p 3 a 4 a 2 s 4, p 4 s 6, p 6 r 7 s 5, p 5 a 5 s 7, p 7 a 3 r 8 a 6 r 6 r 1 a: acciones s: sucesos r: resultados p: probabilidad a 7 s 8, p 8 s 9, p 9 r 9 r 10 Componentes y estructuras de los árboles de decisión 19

20 Árbol de decisión Bs s 1, 0,5 Bs a 1 s 2 0,5 Bs Bs Bs a 2 s 3, 0,1 s 4, 0,4 a 4 Bs s 6, 0,3 Bs s 5, 0,5 a 5 s 7,0,7 a 3 Bs a 6 Bs Bs Bs. 0 s 8,0,5 Bs Bs a 7 s 9, 0,5 Bs Análisis de los árboles de decisión 20

21 Bibliografía (1) Aguado Franco, Juan. Teoría de la decisión y de los juegos. Delta, Publicaciones Universitarias, (2) Lazzari, Luisa, Machado, Emilio y Pérez, Rodolfo. Teoría de la decisión fuzzy. Ediciones Macchi, (3) Christenson, Charles, Vancil, Richard y Marshall, Paul. Economía administrativa. Ed. Continental, (4) Saaty, Thomas. Toma de decisiones para líderes. RWS Publications, (5) Huber, George. Toma de decisiones en la gerencia. Ed. Trillas, (6) Amaya, Jairo. Toma de decisiones gerenciales. Ecoe Ediciones, (7) Davis, Roscoe y McKeown, Patrick. Modelos cuantitativos para administración. Gpo. Ed. Iberoamérica,