01 Teoría de la Decisión

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Facultad de Ciencias Económicas, Jurídicas y Sociales - Métodos
Cuantitativos para los Negocios
Ubicación dentro del Programa
UNIDAD I: TEORÍA DE LA DECISIÓN
1. Presentación de la asignatura.
Unidad I
Teoría de la Decisión
2. ¿Qué es decidir? Modelo Integrador. Clasificación de los
problemas de decisión.
3. Clasificación de los modelos a estudiar y su aplicación. Variables
controlables y no-controlables.
4. Representación de la Causa – Efecto: Diagrama de Ishikawa.
1
2
Bibliografía utilizada
DRESNER, EDUARDO; EVELSON, ABEL R.; DRESDNER, MARIO O. &
DREYFUS, MARCELO D.
Técnicas cuantitativas. El management científico aplicado a las
decisiones en la economía de empresas.
• Capítulo I: Introducción a la Teoría de la Decisión.
2. ¿Qué es decidir? Modelo Integrador.
Clasificación de los problemas de
decisión
BONATTI, PATRICIA (Coordinador) y otros.
Teoría de la Decisión.
• Capítulo I: La Decisión.
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4
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Decisor
Proceso genético
Teoría de la Decisión
Proceso cultural
Pasado
Sesgos
Situación de
decisión
Decisión
Datos
Presente
Decisión
Futuro
Acción
Consecuencias
(Ai)
(Xi)
5
6
Teoría de la Decisión
Teoría de la Decisión
Presente
n ESCENARIOS posibles
Acción
(alternativa)
A1
X
A2
m ACCIONES posibles
An
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Futuros (escenarios)
Prob. de F
X11/F1
p1
X12/F2
p2
X21/F1
p1
X22/F2
p2
Xn1/F1
p1
Xn2/F2
p2
8
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Teoría de la Decisión
Teoría de la Decisión
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10
Teoría de la Decisión
Teoría de la Decisión
Decisor
(Oportunidad – Decisión)
Definir el problema
Identificar alternativas
Determinar criterios
Solución
del
problema
Toma de
decisión
Pensamiento
Cognitivo
Evaluar alternativas
Detección de
Sesgos y Fallas
Realidad
Representada/Construida
Pensamiento
Emocional
Técnicas
Elegir alternativa
Revisión
final
Implementar decisión
Evaluar resultados
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Proceso Decisorio
Elección / Acción
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Problemas existentes
Sin Información
Información Parcial
Desconocimiento Conocimiento de que existe lo
de lo desconocido
desconocido
Incertidumbre total
Incertidumbre
general
Incertidumbre
específica
Grados / Niveles de Incertidumbre
CERTEZA
Conocimiento total
Conocimiento
Total
RIESGO
Conocimiento parcial
Pleno
conocimiento
INCERTIDUMBRE
Desconocimiento de la
Propensión a Suceder
Certeza total
Si de algo soy rico
es de
perplejidades y no
de certezas.
Jorge Luis Borges
AMBIGÜEDAD
Alto grado de desconocimiento
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Utilización de los Grados de Incertidumbre
Nivel
1
Tipo de futuro
Un futuro lo
suficientemente claro.
Que se puede
saber
Una única
previsión
suficientemente
precisa para
determinar
la
estrategia.
Herramientas
analíticas
Conjunto
tradicional
de
herramientas de
estrategia.
14
Utilización de los Grados de Incertidumbre
Nivel
Ejemplos
Estrategia
frente a una
compañía
aérea de
bajo costo.
2
Tipo de futuro
Futuros
alternativos.
Que se puede
saber
Unos
cuantos
resultados
específicos
que definen
el futuro.
Herramientas
analíticas
Análisis de
las
decisiones.
Modelos de
valoración de
las opciones.
Teoría de los
juegos.
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Ejemplos
Estrategia
de
capacidad
de
producción
para una
planta
química.
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Utilización de los Grados de Incertidumbre
Nivel
3
Tipo de futuro
Un abanico
de futuros.
Que se puede
saber
Un abanico
natural de
posibles
resultados
pero sin
escenario
natural
alguno.
Herramientas
analíticas
Investigación
de la
demanda
latente.
Previsión de
la
tecnología.
Planificación
de
escenarios.
Utilización de los Grados de Incertidumbre
Ejemplos
Nivel
Tipo de futuro
Entrada en
mercados
emergentes.
4
Autentica
ambigüedad
Lanzamiento
de un nuevo
producto.
Que se puede
saber
Sin base
alguna para
prever el
futuro.
Herramientas
analíticas
Ejemplos
Analogías y
reconocimiento de pautas.
Entrada en el
mercado de
aplicaciones
multimedia
de consumo.
Modelos
dinámicos
no lineales.
Entrada en
el mercado
ruso en 1992
(ídem China)
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Teoría de la Decisión
Análisis Cuantitativo (resumido)
3. Clasificación de los modelos a
estudiar y su aplicación. Variables
controlables y nono-controlables
Entradas nocontrolables
Entradas
controlables
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Modelo
matemático
Salida
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Teoría de la Decisión
Teoría de la Decisión
Certeza
Único futuro
con p = 1,00
Certeza
Enfrentamiento
con estados
naturales
Riesgo
Varios futuros con
pj conocida
Incertidumbre
Varios futuros con
pj desconocidas
Aleatoriedad
Enfrentamiento
con oponentes
racionales
Programación lineal
Programación de Proyectos
Modelo de Inventarios (stocks)
Proceso de jerarquía analítica
Teoría de los
Juegos
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Teoría de la Decisión
Teoría de la Decisión
Incertidumbre
Riesgo
Simulación
Criterio Optimista
Criterio Pesimista o de Wald
Criterio de Hurwicz
Savage o matriz de los lamentos / aflicciones
Laplace o Principio de la razón insuficiente
Análisis de decisiones
Programación de Proyectos
Modelo de Inventarios (stocks)
Modelo de líneas de espera o colas
Simulación
Pronóstico
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Teoría de la Decisión
Presentación de casos
• Ursula Burns – Decisión
• Ursula Burns – Liderazgo
• Nassim Nicholas Taleb – Cisne Negro
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“Lo que los hombres realmente quieren, no es
el conocimiento sino la certidumbre”.
Bertrand Rusell
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