Economía de empresa. Dirección y decisiones

Empresa. Premisas. Proceso decisorio. Ámbito de decisión. Árboles de decisión

  • Enviado por: Carlos A Nuñez
  • Idioma: castellano
  • País: España España
  • 5 páginas
publicidad
publicidad

TEMA 5: LA DIRECCIÓN 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 sería el resultado si asociamos una estrategia determinada a una estado de la naturaleza.

  • Adopción de un criterio de decisión. Matriz de decisión

  • Sucesos Investigados

    1 2 .......... n

    Estados Naturales

    N1 N2 ......... Nn

    Probabilidades

    P1 P2 ......... Pn

    1

    2

    Estrategias .

    .

    .

    m

    D11 D12.........D1n

    D21 D22 ........D2n

    .

    .

    .

    Dm1 Dm2......... dmn

    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, París y Roma. Loe desenlaces variaran dependiendo de las condiciones meteorológicas, las predicciones al respecto son lo que cuenta como probabilidades.

    Sucesos Investigados

    1 2 3

    Estados Naturales

    Lluvioso normal seco

    Probabilidades

    0,30 0,50 0,20

    ROMA

    Estrategias (ingresos) PARIS

    LONDRES

    1000(0) 1160(640) 800(600)

    600(400) 800(1000) 1000(400)

    -400(1400) 1800(0) 1400(0)

    * entre paréntesis los costes

    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 sería 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.

    Así mismo deberemos de tener en cuenta la varianza (π) y las medidas de dispersión (√π), la media ponderada la llamamos π2.

    Ej. Aplicamos la esperanza matemática a la matriz de decisión anterior.

    Roma. 1000x0,30+1160x0,50+800x0,20= 1040 um.

    París. 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).

    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*

    París. 600

    Londres. -400

    2. Criterio optimista. Consiste en elegir la mejor de entre las mejores.

    Ej. Roma 1160

    París 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*

    París. 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

    París. 1000x0.8+600x0.2= 920

    Londres. 1800x0.8+(-400x0.2)= 1360*

    5. Savage. Aquella opción que haga mínimo el coste de oportunidad, es decir, hacer mínimo el máximo perjuicio.

    Ej. Roma 640*

    París 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.

    * 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

      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.

      Elegiríamos d pues es la que menos pérdida tiene. Quedaría así 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”