Toma de decisiones en la empresa ganadera

Master en Zootecnia y Gestión Sostenible
INTRODUCCIÓN A
LAS DECISIONES EMPRESARIALES
Economía Ganadera: Análisis Estratégico
Área de Organización de Empresas — Raquel Acero de la Cruz
—
2008
INTRODUCCIÓN A LAS DECISIONES EMPRESARIALES
?1. CONCEPTO Y ESTRUCTURA DEL SISTEMA DE DECISIÓN
?2. TIPOS DE DECISIONES
?3. COMPLEJIDAD EN LA TOMA DE DECISIONES
?4. REPRESENTACIÓN DE PROBLEMAS DECISIONALES
?5. SITUACIONES DE DECISIÓN
?6. DECISIÓN EN SITUACIONES DE CERTEZA
?7. DECISIÓN EN SITUACIONES RIESGO
?8. DECISIÓN EN SITUACIONES DE INCERTIDUMBRE
?9. DECISIONES SECUENCIALES
?10. DECISIÓN EN SITUACIONES DE COMPETENCIA
?11. LA DECISIÓN EN LA PRÁCTICA
2
1. CONCEPTO Y ESTRUCTURA DEL SISTEMA DE DECISIÓN
? DECISIÓN :
es el proceso conducente a la selección y ejecución de una acción
que dé respuesta a un problema
y permita la consecución de unos objetivos establecidos
?Selección de una acción para enfrentarse a un problema
(al menos 2 alternativas)
?Se elige para poder conseguir algo, una meta, un objetivo
?Pretende lograr consecuencias en un horizonte temporal concreto
?Obliga a llevar a la práctica lo acordado para poder resolver el problema
3
1
1. CONCEPTO Y ESTRUCTURA DEL SISTEMA DE DECISIÓN
? EL PROCESO DE DECISIÓN EN LA EMPRESA:
Información
Decisión
Acción
Objetivo
Bueno Campos (2006)
4
1. CONCEPTO Y ESTRUCTURA DEL SISTEMA DE DECISIÓN
? FASES DEL PROCESO DE TOMA DE DECISIONES:
Percepción de la situación
Análisis de la información
Definición del problema
Generación de acciones viables
Evaluación de acciones viables
Selección de acciones viables
Implantación y control
5
2. TIPOS DE DECISIONES
? CRITERIOS PARA CLASIFICAR LAS DECISIONES :
?Niveles directivos:
decisiones estratégicas (alta dirección),
tácticas (nivel intermedio),
operativas (primera línea)
?Funciones directivas:
decisiones de producción, comercialización,
financiación, organización…
?Horizonte temporal:
decisiones a largo y corto plazo
?Características del
problema de decisión:
decisiones programadas y no programadas
6
2
2. TIPOS DE DECISIONES
? Clasificación según H. Simon:
? DECISIONES PROGRAMADAS:
? Se adoptan para solucionar problemas repetitivos ya previstos
(renovación de bienes de equipo, reposición de mercancías,
forma de distribución a los clientes…)
? Son decisiones estructuradas que atienden a situaciones estándar es
Las posibles soluciones y las consecuencias de las acciones son
conocidas y las preferencias son claras y constantes
? DECISIONES NO PROGRAMADAS:
? Se adoptan en situaciones complejas y nuevas o no repetitivas
(diversificar la producción, adquirir o controlar una sociedad…)
? Son decisiones no estructuradas cuyas posibles soluciones son
más intuitivas y creativas
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2. TIPOS DE DECISIONES
? Según la calidad de la información
INVOLUNTARIAS
ESTRUCTURADAS
APLAZABLES
DECISIONES
SEMIESTRUCTURADAS
NO ESTRUCTURADAS
IMPORTANTES
CONSCIENTES
URGENTES
IRRELEVANTES
?Todas las opciones son
conocidas
?Todas las consecuencias
de las acciones son
conocidas
?Las preferencias son
claras y constantes
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2. TIPOS DE DECISIONES
? Según la calidad de la información
INVOLUNTARIAS
ESTRUCTURADAS
APLAZABLES
DECISIONES
SEMIESTRUCTURADAS
NO ESTRUCTURADAS
IMPORTANTES
CONSCIENTES
URGENTES
IRRELEVANTES
?Falta de definición precisa
?Datos incompletos y
equívocos
?Las preferencias se
modifican con el tiempo
por la influencias de
personas o grupos
9
3
2. TIPOS DE DECISIONES
?La clasificación de decisiones es una simplificación de la realidad
?La mayoría de decisiones tienen algún grado de repetición y de novedad
?Cuanto más alto se encuentre un directivo en la pirámide administrativa
tomará una mayor proporción de decisiones no programadas y viceversa
?Cada tipo de decisión se asocia con un medio ambiente típico (entorno)
?Las programadas son representativas de ambientes estables
?Las no programadas abundan en entornos dinámicos y más complejos
?Los métodos para afrontar un tipo u otro de decisiones son disti ntos.
?Las decisiones programadas son abordables correctamente a través
de hábitos, planes de uso permanente o técnicas optimizadoras.
?Las decisiones no programadas exigen buen juicio, creatividad,
experiencia, intuición, métodos de ayuda a la decisión o sistemas expertos
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3. COMPLEJIDAD EN LA TOMA DE DECISIONES
? Elementos que complican la toma de decisiones:
? 1.- Pluralidad de puntos de vista
? Habrá que recoger visiones complementarias, incluso dentro de la empresa
cada área se planteará un mismo problema de forma diferente
? 2.- Heterogeneidad de criterios
? Incorporar junto a los criterios económicos otros de carácter social o ajenos a
la consecución estricta de la rentabilidad (repercusión sobre el medio ambiente)
? 3.- Imprecisión
? Los indicadores y escalas de medida utilizados para expresar cuantitativamente
las consecuencias de una acción no siempre son absolutamente fiables
? 4.- Ponderaciones
? Múltiples puntos de vista obligan a introducir ponderaciones para expresarlos;
oscilaciones en estas ponderaciones pueden dar lugar a elecciones diferentes
? 5.- Datos cuantitativos y cualitativos
? No todos los elementos de un problema suelen ser estrictamente cuantificables.
Forzar a que lo sean implica manipular esos datos incluso antes de su análisis
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3. COMPLEJIDAD EN LA TOMA DE DECISIONES
? Elementos que complican la toma de decisiones:
?6.- Inconsistencia de preferencias
? Es posible que una vez adoptada una decisión firme, con el paso del tiempo
se cambie de opinión, se cambien las preferencias y las apetencias
?7.- Subjetividad
? El decisor incorporará una evaluación subjetiva para adoptar preferencias:
tendrá que seleccionar los criterios más relevantes, otorgar pon deraciones,
fijar sus niveles de tolerancia e intransigencia...
?8.- Modelización
? La mayoría de modelos de decisión basan la estructura de preferencias de un
individuo en relaciones binarias entre acciones (La realidad no es tan sencilla)
?9.- Negociación
? Casi ninguna decisión se puede adoptar unilateralmente o por imposición.
Los grupos con derecho de veto o influencia son cada vez mayores
12
4
4. REPRESENTACIÓN DE PROBLEMAS DECISIONALES
? ELEMENTOS DEL PROBLEMA DE DECISIÓN :
?Estrategias
? Cursos de acción alternativos o planes de actuación condicionados y
compuestos por variables controlables
?Estados del entorno
? Situaciones posibles que puede presentar el entorno o mercado en
el que actúa la empresa compuestas por variables no controlables
?Resultados esperados
? Desenlaces estimados como consecuencia de los efectos de la
estrategia respecto a los posibles estados del entorno
?Predicciones sobre el entorno
? Estimación, posibilidad o probabilidad de que se presente u ocur ra
cada uno de los estados del entorno
?Criterio de decisión
? Método de utilización de la información disponible y modo de
seleccionar la estrategia a seguir
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4. REPRESENTACIÓN DE PROBLEMAS DECISIONALES
? MATRICES DE DECISIÓN:
Sucesos investigados
1
2
...
m
Estados de la naturaleza
Probabilidades
N1
P1
N2
P2
...
...
Nm
Pm
E1
E2
...
D 11
D 21
...
D12
D22
...
...
...
...
D1m
D2m
...
En
D n1
Dn2
...
Dnm
ESTRATEGIAS
? Ei : Estrategias, alternativas, variables controlables por el decisor
? Nj : Estados de la naturaleza o sucesos no controlables por el decisor
(Demanda, climatología, precio de la competencia…)
? Pj : Predicciones de probabilidad, la estimación de que suceda cada uno
de los estados de la naturaleza
? Dij : Desenlaces o resultados
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4. REPRESENTACIÓN DE PROBLEMAS DECISIONALES
? MATRICES DE DECISIÓN:
? Cómo se calculan los desenlaces o resultados esperados
?Dij : Desenlaces o resultados determinados
? Mediante estimaciones y predicciones y la definición, a priori,
de tendencias o probabilidades
? Mediante la experiencia y el conocimiento de los valores obteni dos
en el pasado
? Mediante simulación, experimentación y observación de resultados
2
3
Estados de la naturaleza Lluvioso
Sucesos investigados
Normal
Seco
Probabilidades
0,20
ESTRATEGIAS
1
0,30
0,50
Trigo
250
290
200
Patatas
150
200
190
Remolacha
-100
450
350
15
5
4. REPRESENTACIÓN DE PROBLEMAS DECISIONALES
? ESTRATEGIA DOMINADA
? Ante un problema decisional con varias decisiones alternativas s e ha de
considerar la existencia o no de estrategias dominadas y elegir el criterio
de decisión adecuado a la orientación del decisor.
? Se dice que una estrategia domina a otra cuando sea cual sea el estado de
la naturaleza siempre la primera proporciona mejores resultados
? Ejemplo:
Estado 1
Estado 2
Estado 3
Estrategia 1
60
50
40
Estrategia 2
10
40
70
Estrategia 3
50
50
40
Estrategia 4
5
40
65
Pérez Gorostegui
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5. SITUACIONES DE DECISIÓN
? A mayor información disponible menos compleja es la toma de deci siones
? Pueden distinguirse distintos ambientes de decisión:
? Certeza:
el decisor conoce con absoluta seguridad el estado de la natural eza
(Ej. se conoce la demanda: D = 5.000 unidades/mes)
? Riesgo:
el decisor no sabe qué estado de la naturaleza se va a presentar , pero
sí conoce los estados alternativos y las probabilidades de cada uno
(Ej. P (D = 2.000) ? 10% ; P (D = 5.000) ? 70% ; P (D = 7.000) ? 20%)
? Incertidumbre estructurada:
el decisor conoce los estados alternativos de la naturaleza, per o
no sabe qué estado se va a presentar, ni la probabilidad de cada uno
(Ej. P (D = 2.000) ? ? % ; P (D = 5.000) ? ? % ; P (D = 7.000) ? ? % )
? Incertidumbre no estructurada o ignorancia:
el decisor ni siquiera conoce los posibles estados de la natural eza,
– no sabe qué estado se puede presentar, ni sus probabilidades –
(Ej. Demanda = ¿? unidades/mes)
? A veces es posible pasar de un ambiente a otro mediante la obten ción de
información (“proceso de aprendizaje” ). Coste de tiempo y recursos
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5. SITUACIONES DE DECISIÓN
? Pueden distinguirse distintas situaciones de decisión que se sol ucionarán mediante
distintos enfoques de decisión:
? Certeza:
Enfoque a utilizar: Métodos de Programación Matemática
Juicios emitidos: predicciones
? Riesgo:
Enfoque a utilizar: Métodos Probabilísticos
Juicios emitidos: previsiones
? Incertidumbre estructurada:
Enfoque a utilizar: Criterios de decisión gerencial
Juicios emitidos: pronósticos
? Incertidumbre no estructurada o ignorancia:
Enfoque a utilizar: modelos dinámicos de tipo no lineal
Juicios emitidos: anticipaciones
? Competencia
Enfoque a utilizar: Teoría matemática de Juegos
Los desenlaces son consecuencia de la acción de dos o más sujetos con
intereses en conflicto o contrapuestos. Cada uno actúa en su propio interés
suponiendo que los competidores harán lo mismo
18
6
6. DECISIÓN EN SITUACIONES DE CERTEZA
? Situación de información perfecta sobre los estados del sistema y
completa sobre las alternativas o posibilidades del sujeto decis or
? Se concreta en un solo desenlace
Métodos de optimización matemática en términos de máximo o mínimo
? Ejemplo: Calcular la producción que maximiza el beneficio
? Beneficio = Ingreso total - Coste total
? IT = 100 Q – 0,005 Q2
? CT = 0,008 Q2 + 50 Q + 250.000
? Bº = [ 100 Q – 0,005 Q2 ] – [ 0,008 Q2 + 50 Q + 250.000 ] =
Bº = – 0,013 Q2 + 50 Q – 250.000
? dBº/dQ = 0
?
dBº / dQ = – 0,026 Q + 50
? d2 Bº/dQ < 0
?
d2 Bº / dQ = – 0,026 [Max.]
? Q = 50 / 0,026 = 1.923,08 ud
? Limitaciones : corto plazo y estabilidad del entorno
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7. DECISIÓN EN SITUACIONES RIESGO
? Situación de información imperfecta sobre los estados del sistema y
completa sobre las alternativas o posibilidades del sujeto decis or
? Se concreta en la elección del decisor entre varios desenlaces probables
? Valor esperado o esperanza matemática
? VME (Ei) = S P(Nj )·Dij
? (Ei) = estrategia o alternativa i
? P(Nj) = probabilidad del suceso o estado j
? Dij = desenlace o resultado de la estrategia i respecto al suceso j
2
3
Estados de la naturaleza Lluvioso
Sucesos investigados
Normal
Seco
Probabilidades
ESTRATEGIAS
1
0,30
0,50
0,20
Trigo
250
290
200
Patatas
150
200
250
Remolacha
-100
450
350
20
7. DECISIÓN EN SITUACIONES RIESGO
? Valor monetario esperado o esperanza matemática:
? VME ( Ei) = S P(Nj )·Dij
? VME (Trigo) = 250*0,30 + 290*0,50 + 200*0,20 = 260
? VME (Patatas) = 150*0,30 + 200*0,50 + 250*0,20 = 195
? VME (Remolacha) = ( - 100)*0,30 + 450*0,50 + 350*0,20 =265
? Ejemplo:
2
3
Estados de la naturaleza Lluvioso
Sucesos investigados
Normal
Seco
Probabilidades
ESTRATEGIAS
1
0,30
0,50
0,20
Trigo
250
290
200
Patatas
150
200
250
Remolacha
-100
450
350
21
7
8. DECISIÓN EN SITUACIONES DE INCERTIDUMBRE
? En un entorno de incertidumbre la decisión incorpora gran subjetividad
Las personas tomarán distintas decisiones dependiendo de sus cualidades
? 1.- CRITERIO DE LAPLACE O EQUIPROBABILIDADES
? También llamado racionalista o de igual verosimilitud
? Parte de que si no se conocen las probabilidades de cada estado de la
naturaleza, todos tienen la misma probabilidad de ocurrir
? Calcula la M E D I A aritmética de los resultados esperados
de cada una de las decisiones y se elige la MEJOR (suele ser la MAYOR)
? EJEMPLO ? Un agricultor puede obtener los siguientes resultados:
S1-Seco
S2-Medio
S3-Húmedo
LAPLACE
MEDIA
E1-Trigo
60
50
40
50
50
E2-Algodón
10
40
70
40
40
22
8. DECISIÓN EN SITUACIONES DE INCERTIDUMBRE
? 2.- CRITERIO OPTIMISTA ( MAXI – MAX )
? Criterio que elegirá la persona optimista,
piensa que cualquiera que fuera la estrategia elegida
el estado que se presentará será el MÁS favorable para ella
? Se determina el resultado más elevado que puede alcanzarse
con cada estrategia y se elige el más elevado
? También se denomina MAXI – M A X
Se elegirá el MEJOR resultado entre los MEJORES de cada estrategia
? EJEMPLO ? Un agricultor puede obtener los siguientes resultados:
S1 -Seco
S2-Medio
S3-Húmedo
MAXI-MAX
MAXI-MAX
E1-Trigo
60
50
40
60
60
E2-Algodón
10
40
70
70
70
23
8. DECISIÓN EN SITUACIONES DE INCERTIDUMBRE
? 3.- CRITERIO PESIMISTA O DE WALD ( MAXI – MIN )
? Criterio que elegirá la persona pesimista,
piensa que cualquiera que fuera la estrategia elegida
el estado que se presentará será el MENOS favorable para ella
? Se determina el resultado peor que puede alcanzarse
con cada estrategia y se elige el más elevado
? Se elegirá el MEJOR resultado entre los PEORES de cada estrategia
(resultado “menos malo”)
? EJEMPLO ? Un agricultor puede obtener los siguientes resultados:
S1-Seco
S2-Medio
S3-Húmedo
E 1-Trigo
60
50
40
MAXI-MIN
MAXI-MIN
40
40
E2-Algodón
10
40
70
10
10
24
8
8. DECISIÓN EN SITUACIONES DE INCERTIDUMBRE
? 4.- CRITERIO DE OPTIMISMO PARCIAL O CRITERIO DE HURWICZ
? Se asigna un coeficiente de optimismo ( a ) comprendido entre 0 y 1
y un complementario coeficiente de pesimismo ( 1 – a )
? El mejor valor de cada estrategia se pondera por el coeficiente de optimismo
y el peor por el de pesimismo
? Se elegirá la estrategia que tenga el MAYOR valor de la S U M A de ambos
H = M a x * a + Min ( 1 – a )
? Cambiando el coeficiente de optimismo, puede cambiar la decisión
? EJEMPLO ? Un agricultor puede obtener los siguientes resultados:
E1-Trigo
60
50
40
OPTIMISMO
PARCIAL
OPTIMISMO PARCIALHURWICZ
HURWICZ
H1 = 60 * a + 40 (1 – a) = 52
H1 = 6 0 * a + 40 (1 – a) = 52
E2-Algodón
10
40
70
70 ** aa ++ 10
10 (1
(1 –– a)
a)==46
46
H2 = 70
a = 0,6
S1(1– a) = 0,4 Seco
S2S3Medio Húmedo
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8. DECISIÓN EN SITUACIONES DE INCERTIDUMBRE
? 5.- CRITERIO DE SAVAGE (MÍNIMO PESAR O COSTE DE OPORTUNIDAD)
? Criterio que elegirá la persona con aversión a arrepentirse o eq uivocarse
? Se construye una matriz de arrepentimiento (por columnas) formada
por los valores que se dejan de ganar en caso de no elegir la mejor estrategia
? Se seleccionan los MAYORES valores (máximo arrepentimiento o pes ar)
? Se elige la estrategia con el MENOR arrepentimiento, pesar o coste de
oportunidad
? EJEMPLO ? Un agricultor puede obtener los siguientes resultados:
Matriz de arrepentimiento
S1-Seco
S2-Medio S3-Húmedo
S1-S S2 -M S3-H
E1-Trigo
60
50
40
E1
0
0
30
E2-Algodón
10
40
70
E2
50
10
0
26
9. DECISIONES SECUENCIALES
? En la empresa se adoptan secuencias de decisiones interrelacionadas
?Una decisión inicial influye en los resultados de decisiones posteriores, y
también su resultado depende de éstas
? Los problemas que requieren decisiones secuenciales para su resolución
pueden representarse mediante “árboles de decisión” basados en g rafos
? Un árbol de decisión es un grafo en el que una serie de nudos (decisionales y
aleatorios) se unen mediante ramas
? Se requiere un nivel de información asociado a un entorno de ries g o
?A través del análisis bayesiano es posible modificar las probabi lidades de
ocurrencia de los distintos estados de la naturaleza o sucesos aleatorios
27
9
9. DECISIONES SECUENCIALES
? Árboles de decisión:
? Sistema de representación del proceso decisional que refleja las
posibles alternativas y los resultados que corresponden con cada
alternativa en función de los estados de la naturaleza (o sucesos posibles)
? Nudos (o vértices) : representan situaciones con varias alternativas
?Nudos Decisionales (cuadrados):
el decisor puede elegir entre varias opciones
?Nudos Aleatorios (círculos) :
sucesos inciertos que pueden acontecer (no controlables)
? Ramas (o aristas):
?Si parten de nudos decisionales representan alternativas de
decisión
?A partir de nudos aleatorios representan sucesos o estados de la
naturaleza
28
9. DECISIONES SECUENCIALES
? Ejemplo: LANZAR AL MERCADO UN NUEVO PRODUCTO
PRECIO
X ALTO
PRECIO X MEDIO
BAJ O
PREC
XA
LT
O
PREC
PRECIO X MEDIO
SI LANZAR
SI COMPETIDOR
PR
EC
IO
PREC
PREC
XB
AJ
O
PREC
NUDO ALEATORIO
DECISIÓN
NUDO ALEATORIO
TO
PRECIO C. MEDIO
BAJO
IO C. AL
TO
PRECIO C. MEDIO
IO C.
PREC
DECISIÓN
IO C. AL
IO C.
PR
EC
IO
NO
LAN
ZAR
NO
CO
MP
ETID
OR
PRE CIO X
BAJO
TO
IO C. AL
PRECIO C. MEDIO
IO C.
BAJO
RESULTADOS
29
9. DECISIONES SECUENCIALES
? Características de los árboles de decisión:
? El primer nudo siempre es decisional (representa la primera deci sión)
? Las probabilidades de los diversos estados, se reflejan sobre las ramas
? Al final de cada camino (sucesión de aristas) se coloca el resul tado
? El valor asociado a un Nudo Aleatorio (?) es la ESPERANZA MATEMÁTICA
? El valor asociado a un Nudo Decisional ( ? ) es el MEJOR de los valores
? La solución se coloca encima del primer nudo decisional y se representa
incrementando el grosor de la rama
30
10
9. DECISIONES SECUENCIALES
?Árboles de decisión:
VME = E
MEJOR
31
9. DECISIONES SECUENCIALES
? Ejemplo: LANZAR UN PRODUCTO AL MERCADO
(Conoce Consumidor)
(Venta Tradicional)
E
3
(Mercado
Favorable) C
4.000
H
3.000
(No Conoce Consumidor)
(Conoce Consumidor)
F
I
5.000
J
1.000
5
(Internet)
(Lanzar el producto
al mercado)
G
4
(No Conoce Consumidor)
2
D
A
(Mercado
Desfavorable)
1.000
B
1
(No lanzar el producto)
NUDO
NUDO
DECISIONAL ALEATORIO
3.000
NUDO
DECISIONAL
NUDO
ALEATORIO
32
9. DECISIONES SECUENCIALES
(Conoce Consumidor)
3.300
?Ejemplo:
LANZAR UN PRODUCTO
AL MERCADO
(Mercado
Favorable) C
3.400
(Lanzar el producto
al mercado)
3.400
1
A
(0,3)
4.000
H
(No Conoce Consumidor)
(0,7)
3.000
(Venta Tradicional)
4.000
3
(0,8)
E
G
4
(Conoce Consumidor)
4.000
F
(Internet)
I
(0,75)
5.000
5
J
1.000
(No Conoce Consumidor) (0,25)
2
D(0,2)(Mercado
Desfavorable)
1.000
B
(No lanzar el producto)
3.000
?VME(N4) = 4.000 * 0,3 + 3.000 * 0,7 = 1.200 + 2.100 = 3.300
?VME(N5) = 5.000 * 0,75 + 1.000 * 0,25 = 3.750 + 250 = 4.000
?N3 = Se elige el MEJOR valor
?VME(N2) = 4.000 * 0,8 + 1.000 * 0,2 = 3.200 + 200 = 3.400
?N1 = Se elige el MEJOR valor
34
11
10. DECISIÓN EN SITUACIONES DE COMPETENCIA
TEORÍA DE LOS JUEGOS DE ESTRATEGIA
? Analizada por la Teoría Matemática de Juegos Neumann y Morgenstern (1944)
? En muchos casos los resultados obtenidos por cada empresa dependen
no sólo de su decisión y el azar, sino de las decisiones de la competencia
? En los Juegos de Estrategia el resultado final depende de las de cisiones
tomadas por diversos jugadores
? Intervienen dos o más decisores racionales, jugadores, con difer entes
condiciones de información (normalmente incompleta respecto a los
desenlaces) y que derivan en dos situaciones diferentes de conflicto:
?Conflicto puro :
? La ganancia de un jugador es la pérdida del otro.
? Juego bipersonal de suma cero
?Conflicto mixto o de cooperación :
? Los jugadores pueden establecer acuerdos o cooperación para mejo rar sus
resultados globales; aunque siempre existirán problemas en la distribución
? Juego cooperativo o de suma no cero
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11. LA DECISIÓN EN LA PRÁCTICA
? NIVEL ESPERADO MÍNIMO:
?Ante varios objetivos fija los mínimos a alcanzar según el decisor
? UMBRAL -META:
?Fija unos mínimos y, además, unas metas u objetivos deseados
?Se crea un intervalo de actuación entre niveles de satisfacción y metas
? VALOR MÁS PROBABLE:
?Se elige en función de la mayor probabilidad de ocurrencia
? VALOR ESPERADO:
?Se elige la mayor esperanza matemática con menor varianza
? EVALUACIÓN RESULTADO-RIESGO:
?Valoración en función de el riesgo asociado a cada alternativa y
el resultado asociado a dicho riesgo (menor cociente riesgo/resultado)
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BIBLIOGRAFIA
? BÁSICA:
? Bueno Campos, E. (2006); “Curso básico de economía de la empresa : Un enfoque
de organización”; Pirámide
? Pérez Gorostegui, E. (2006); “Introducción a la economía de la empresa”; Centro de
Estudios Ramón Areces
? COMPLEMENTARIA:
? Fernandez Güell, JM (2004); “El diseño de escenarios en el ámbito empresarial”;
Pirámide
37
12