Estructura de Fase 2: Análisis Puntos Fuertes, Puntos Débiles

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Estructura de Fase 2: Análisis
l
l
Puntos Fuertes, Puntos Débiles, Oportunidades,
Amenazas
Los Temas
– ¿Qué son riesgos? ¿Cómo son definidos?
– ¿Cómo cambia la gerencia los riesgos?
– ¿Cómo podemos analizar la complejidad?
l
Análisis de Decisón de Opciones
– Arboles de Decisión
l
Análisis de Utilidad: Determinar la Satisfacción
del Analista, de los Usuarios
– Sentimiento del Analista sobre los Niveles de Riesgo
– Sentimientos de Consumidores sobre Niveles de
Desempeño
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Principios de Análisis de Decisión
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Puntos Fuertes, Puntos Débiles,
Oportunidades, Amenazas
l
El Estado Actual
– Positivo: Puntos Fuertes
– Negativo: Puntos Débiles
l
El Futuro
– Positivo: Oportunidades
– Negativo: Amenazas
l
Una Estrátegia Efectiva
– Hay que ser realista sobre la Situación
– Lidear con el Futuro proactivamente
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Principios de Análisis de Decisión
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Temas de Identificación
l
Temas de Identificación
l
En general
– ¿Cúal es el Riesgo Importante para la Situación?
– ¿Qué factores definen este Riesgo?
– ¿Qué Decisiones de Gerencia se Relacionan a él?
– ¿Cómo representamos
l
u
El rango de posibles decisiones,
u
Los riesgos, y
u
Los resultados?
Ver Casos de Estudio como Ejemplos
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La Solución -- Análisis de Decisión
l
Una manera simple de definir un rango amplio
de opciones
l
En varios Periodos
l
Incluye Riesgos
l
Incluye Niveles de Satisfacción del Consumidor
l
Método Estándar
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Análisis de Decisión
l
Objetivo
l
Motivación
l
Modelos Primitivos
l
Métodos de Análisis de Decisión
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Análisis de Decisión
l
Objetivo
–
l
Presentar una técnica efectiva en particular para la
evaluación de alternativas a situaciones de riesgo
Tres Conclusiones Principales de Análisis de
Decisión. Pensar en términos de:
1. Estrátegias para cambiar opciones a medida que
factores inciertos se convierten en ciertos, en lugar de
opciones óptimas
2. Segundo- Mejor Opciones que ofrecen seguros contra
extremos
3. Educación del cliente especialmente sobre el rango de
las alternativas
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Motivación
l
La gente. Cuando actúa siguiendo su intuición,
lidea desadecuadamente con situaciones
complejas e inciertas
–
–
l
l
Ellas procesan mal información probabilistica
Ellas simplifican complejidad en maneras que alteran
la realidad
u Concentración en extremos
u Concentración en estados finales en lugar de
procesos
u Ejemplo: Aeropuertos de Ciudad de Mexico
Se necesita un medio estructurado y eficiente
para lidear con este tipo de situación
Análisis de Decisión es esta herramienta
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Arboles de Decisión
l
Reprensentan el Análisis -- Arboles de Decisión
– Muestran Rango Amplio de Opciones
– Varios Periodos
– Permiten la Identificación de Planes que
u Explotan Oportunidades
u
l
Evitan Pérdidas
Componentes de Arboles de Decisión
– Estrucutra
u Opciones; Resultados Posibles
– Data
u Riesgos; Valor de Cada Resultado Posible
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Análisis de Decisión
l
Estructura
–
l
El Arbol de Decisión como una herramienta
organizada y disciplinada para presentar alternativas y
estados de la naturaleza posibles
Dos elementos gráficos
1. Puntos de Decisión
2. Puntos de Azar
(después de cada
decisión)
D
A
D
A
A
A
D
A
A
D
A
A
D
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A
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Análisis de Decisión
l
Cálculo
–
l
Máximizar Valor Esperado de Resultados
Para cada comjunto de alternativas
–
–
Calcular Valor Esperado
Escoger alternativa con
VE máximo
Impermeable
D
No Impermeable
Lluvia p=0.4
5
No Lluvia p=0.6
-2
Lluvia
-10
C
C
No Lluvia
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4
VE (impermeable)
=
2.0 - 1.2 =
0.8
VE (no impermeable)
= - 4.0 + 2.4 = - 1.6
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Para una Secuencia de Alternativas
l
l
l
Empezar al final del árbol (orilla de la derecha)
Calcular Valor Esperado para la última
alternativa (mano derecha)
Identificar el Mejor
–
l
l
l
Este es el valor de ese punto de decisión, y es el
resultado al final del punto de azar para las siguientes
alternativas
Este es también la mejor opción, si uno termina,
por azar, en ese punto
Repetir, continuando hacia la izquierda hasta el
final del árbol
Resultado: Una secuencia de opciones óptimas
que se basan y responden a los resultados del
azar “Una Estratégia”
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Estructura (cont)
l
Dos elementos de data
1. Probabilidad
2. Valor de cada resultado
A p
D
1-p
D
D
p
D
1-p
D
A
A p1
A1-p1
A
.
A
.
A
.
A
A p2
1-p2
l
01
02
016
¿Cuando se convierte en un “arbusto enredado”?
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Resultados de Análisis de Decisión
l
NO es tan sencillo como un Plan Simple
– Hacer A en Periodo 1; Hacer B en Periodo 2; etc.
l
UN PLAN DINAMICO
– Hacer A en Periodo 1,
– PERO en Periodo 2:
u
Si Crecimiento, hacer B
u
Si Estagnación, hacer C
u
Si Pérdidas, hacer D
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Consecuencias de Análisis de Decisión
l
Educación del cliente, disciplina del árbol de
decisión incentiva percepción de posibilidades
–
–
l
Una estrátegia como la solución preferida
NO una secuencia simple o un Plan Maestro
En general, estrátegias Segundo-Mejores no
son óptimas para un resultado en particular,
pero son preferidas porque ofrecen flexibilidad
para tener éxito en un rango de resultados
I.E., Es mejor comprar seguro!
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Ejemplo de Consecuencias
Conducir carro
l
Ud. puede escoger
No conducir
l
l
Ud. puede tener un accidente - o no
–
Si accidente
Conducir
No Conducir
Peor
Mejor
–
Si no accidente
Conducir
Mejor
No Conducir Peor
Solución Optima: Conducir con seguro
Nunca lo mejor best - pero nunca lo peor
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Análisis de Utilidad (1)
l
l
Tema Clave: Sentimientos sobre Riesgo,
Desempeño
Dos Preguntas
(1) ¿Cuánto riesgo es apropiado para el análista en una
situación particular? Esto depende en
u
Situación particular de la organización
• Constructor Agresivo,...., Fondos de Pensión
u
Tamaño de Riesgos
(2) ¿Qué nivel de desempeño es necesario?
l
u
¿Para satisfacer las necesidades técnicas?
u
¿Para contrarestar a la competencia?
Sentimientos tienen que ser medidos
– Esta es la esencia de Análisis de Utilidad
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Principios de Análisis de Decisión
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Análisis de Utilidad (2)
l
l
Sentimientos sobre Riesgo (Ver Clases)
Positivo -- Pérdidas inmediatas pueden resultar
en grandes beneficios
– Loterias
– “High-tech venture capital”
l
l
Neutral -- Insensible al riesgo; no le importa
Averso -- Necesita protección contra grandes
pérdidas
– quiebra
– seguro contra fuego, pérdidas de activos importantes
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Análisis de Utilidad (3)
l
Sentimientos sobre Desempeño (Ver Clases)
l
Retornos Marginales Decrecientes
–
l
Retornos Crecientes
–
–
l
Calidad adicional no justifica el costo adicional
De Escala (Teléfonos, Energía)
De “Scope” (Alcanze de la Penetración de Mercado
Efecto de “Threshold” -- a raíz de
–
–
Estándares Impuestos por la Competencia
Fechas límite, Ventanas de Oportunidad
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Análisis de Utilidad (4)
l
Métodos de Medición de Utilidad (Ver Clases)
l
Proceso de Entrevista
– Preferencias son Personales
– Medición en relación a Persona o Grupo
l
Técnicas Estándares
– Ver Referencias
l
Evaluar: Sistema Experto de MIT en
Computadora
– Resultados más robustos
– Más Rápido
– Mucho más económico, eficiencia en el costo
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