TEMA 5: LA DIRECCIÃ N Y LAS DECISIONES DE LA EMPRESA
Podemos definir decisión como el conjunto de acciones que se adoptan en un momento determinado como
consecuencia de aplicar ciertos criterios a la información que disponemos en ese momento.
Premisas para una decisión:
· Para el decisor nunca habrá información perfecta
· Una decisión existe cuando el decisor se plantea varias alternativas de manera que la elección de una
implica el abandono de las restantes
Elementos del proceso decisorio:
• Estrategias. Variables, el decisor siempre puede controlar
• Estados de la Naturaleza. Variables e incontrolables
• Asignación de probabilidades a cada estado de la naturaleza, asignar una posibilidad de ocurrencia.
• Observación de resultados o desenlaces. Ver que ocurre y cual serÃ−a el resultado si asociamos una
estrategia determinada a una estado de la naturaleza.
• Adopción de un criterio de decisión. Matriz de decisión
Sucesos Investigados
Estados Naturales
Probabilidades
1
1 2 .......... n
N1 N2 ......... Nn
P1 P2 ......... Pn
D11 D12.........D1n
2
D21 D22 ........D2n
Estrategias .
.
.
.
.
.
Dm1 Dm2......... dmn
m
Dij= resultado cuando utilizamos la estrategia i y el estado de la naturaleza j, teniendo en cuenta la
probabilidad.
Ejemplo: Una A.V. concentra sus destinos para el puente de la constitución en tres lugares diferentes
(ventajas de coste, mayor volumen=mayores descuentos, etc.) Londres, ParÃ−s y Roma. Loe desenlaces
variaran dependiendo de las condiciones meteorológicas, las predicciones al respecto son lo que cuenta como
probabilidades.
Sucesos Investigados
Estados Naturales
Probabilidades
ROMA
123
Lluvioso normal seco
0,30 0,50 0,20
1000(0) 1160(640) 800(600)
Estrategias (ingresos) PARIS
600(400) 800(1000) 1000(400)
1
LONDRES
* entre paréntesis los costes
-400(1400) 1800(0) 1400(0)
Ambitos de decisión
Ambiente de certeza.
Sabemos lo que va a pasar, conocemos el futuro. Conocemos la función de costes y de ingresos para obtener
el mayor beneficio
Ej. I=600ºx - 0,004 x2
C= 0,006 x2 + 10x + 300.000
La x va variando en relación con las unidades producidas
Bº= I - C ; se deberá de derivar, dBº = 0
dx
a=constante da=0 dxa=ax(a-1)
x=variable dx=1 dax=a
Solo se puede derivar con respecto a una, si hubiera otra serÃ−a a=constante
Constante a y b == dbxa=ab. X (a-1)
Si la derivada segunda con respecto a la variable es < 0 obtendremos un
Max., si es > 0 entonces un min.
Ambiente de riesgo.
Sólo hay un criterio de decisión, la esperanza matemática. Definida como la media aritmética
ponderada de los diferentes valores que pueda tomar una variable, usando como medida de ponderación la
probabilidad asociada a cada valor, es el beneficio medio esperado para una acción determinada.
AsÃ− mismo deberemos de tener en cuenta la varianza (Ï“) y las medidas de dispersión (â
ponderada la llamamos Ï“2.
Ï“), la media
Ej. Aplicamos la esperanza matemática a la matriz de decisión anterior.
Roma. 1000x0,30+1160x0,50+800x0,20= 1040 um.
ParÃ−s. 600x0,30+800x0,50+1000x0,20= 780 um.
Londres. -400xo,30+1800x0,50+1400x0.20= 1060 um.
Esta ultima es la que se debe elegir, pero, para aplicar esta decisión de forma estricta el decisor no tiene
peligro de ruina ni aversión al riesgo (puesto que no lo hay).
2
Ambito de incertidumbre.
1. Criterio pesimista o de Wald. Se trata de averiguar cual es la peor opción en cada caso y elegir la que nos
del mayor beneficio entre las peores.
Ej. Roma. 800*
ParÃ−s. 600
Londres. -400
2. Criterio optimista. Consiste en elegir la mejor de entre las mejores.
Ej. Roma 1160
ParÃ−s 1000
Londres 1800*
3. Laplace. Puesto que no podemos asociar una probabilidad a cada estado de la naturaleza, se aplica la misma
parte proporcional a cada uno de los elementos.
Ej. Roma. 1000x 0,33+1160x0,33+800x0,33= 986.4*
ParÃ−s. 600x0,33+800x0,33+1000x0,33= 800
Londres. -400x0,33`1800x0,33+1400x0,33= 933.3
4. Hurwicz. Cada agente decisor tiene un grado de optimismo y de pesimismo, se establece un coeficiente de
optimismo fijado por el decisor de forma subjetiva al que llamamos α.
Ej. α= 0,8 ; 1-α= 0,2 coeficiente de pesimismo.
Roma. 1160x0.8+800x0.2= 1088
ParÃ−s. 1000x0.8+600x0.2= 920
Londres. 1800x0.8+(-400x0.2)= 1360*
5. Savage. Aquella opción que haga mÃ−nimo el coste de oportunidad, es decir, hacer mÃ−nimo el
máximo perjuicio.
Ej. Roma 640*
ParÃ−s 1000
Londres 1400
Arboles de decisión
Es un gráfico donde se representan las posibles decisiones que se pueden tomar y los acontecimientos que
puedan suceder una vez tomada esa decisión.
3
* Nudo de decisión. El decisor tiene que plantearse una entre varias opciones.
* Acontecimiento. Es un suceso incierto del que derivan distintas opciones.
* Desenlace. Resultado
Ej. Un hotel se plantea la creación de un nuevo servicio, un salón. Asimismo, se plantea que un hotel
cercano pueda también hacer un salón. A cada opción se le da una probabilidad a priori de forma
subjetiva.
• 60% posibilidad de construir la competencia
Salón.
• 40 % posibilidad de que no construya.
Precios.nos/compet
Alto
Medio
Bajo
Alto
1.000.000
-1.000.000
-3.000.000
Medio
750.000
-750.000
-1.250.000
Bajo
500.000
0
-500.000
Probabilidades
Precios.nos/compet
Alto
Medio
Bajo
4
Alto
40%
40%
20%
Medio
20%
50%
30%
Bajo
10%
10%
50%
Para averiguar si construimos o no tenemos que dibujar un árbol de decisión.
El árbol se resuelve aplicando la esperanza matemática.
EM(B)=0,4*1.000.000-.04*1.000.000-0.2*3.000.000= -600.000 ptas.
EM©= 0.2*750.000-0.5*750.000-0.3*1.250.000= -600.000 ptas.
EM(D)= 0.1*500.000+0.1*0-0.8*500.000= -350.000 ptas.
ElegirÃ−amos d pues es la que menos pérdida tiene. QuedarÃ−a asÃ− el árbol.
A este análisis se le puede agregar más información.
Análisis a priori:
Hacer salón grande-hasta 1000 pax.
Hacer salón medio- 400 pax.
20% demanda alta
50% demanda media
30% “ baja.
Demanda*
Alta
Media
Baja
Salón grande
12.000.000
3.000.000
-3.000.000
Salón mediano
6.000.000
1.000.000
250.000
EM(SG)= 12.000.000*0.2+3.000.000*.5-3.000.000*.3= 3.000.000
EM(SM)= 6.000.000*.2+1.000.000*.5+250.000*.3= 1.775.000
Elegimos el grande.
¿ Cuánto se puede gastar el decisor en incluir más información? ¿ Qué capacidad debe tener el
salón?. Para ello hay que saber el valor esperado de “ la información perfecta”
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