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MÉTODOS CUANTITATIVOS. Proceso de Toma de Decisiones Ejemplo: John Thompson es el fundador y presidente de Thompson Lumber Company, una empresa rentable.

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Presentación del tema: "MÉTODOS CUANTITATIVOS. Proceso de Toma de Decisiones Ejemplo: John Thompson es el fundador y presidente de Thompson Lumber Company, una empresa rentable."— Transcripción de la presentación:

1 MÉTODOS CUANTITATIVOS

2 Proceso de Toma de Decisiones Ejemplo: John Thompson es el fundador y presidente de Thompson Lumber Company, una empresa rentable localizada en Porthland, Oregon. El problema que John Thompson enfrenta es si le conviene expandir su l í nea de productos mediante la fabricaci ó n y comercializaci ó n de un nuevo producto, cobertizos de almacenamiento para patios traseros. John decide que sus alternativas son construir 1) una planta grande nueva para producir los cobertizos de almacenamiento, 2) erigir una planta peque ñ a, 3) no construir ninguna planta (no desarrollar la nueva l í nea de productos). Thompson determina que s ó lo hay dos resultados posibles: el mercado para los cobertizos de almacenamiento podr í a ser favorable, lo que significar í a una gran demanda del producto, o bien, podr í a no ser favorable, es decir que la demanda de este producto ser í a baja. Jonh Thompson ya ha evaluado las utilidades potenciales asociadas con los diversos resultados, las cuales se presentan en la siguiente tabla.

3 TABLA DE DECISIÓN ESTADO DE LA NATURALEZA (Utilidades/Pérdidas) ALTERNATIVAMercado Favorable $ Mercado Desfavorable $ Máximo en un Renglón ($) Construir una fábrica grande Construir una fábrica pequeña Hacer nada000 Proceso de Toma de decisiones bajo incertidumbre Maximax

4 TABLA DE DECISIÓN ESTADO DE LA NATURALEZA (Utilidades/Pérdidas) ALTERNATIVA Mercado Favorable $ Mercado Desfavorable $ Mínimo en un Renglón ($) Construir una fábrica grande Construir una fábrica pequeña Hacer nada000 Maximin

5 TABLA DE DECISIÓN ESTADO DE LA NATURALEZA (Utilidades/Pérdidas) ALTERNATIVA Mercado Favorable $ Mercado Desfavorable $ Criterio de Realismo o Promedio Ponderado ( α =0,8) $ Construir una fábrica grande Construir una fábrica pequeña Hacer nada000 Criterio de Realismo (Promedio Ponderado) Compromiso entre una decisi ó n optimista y una pesimista α= coeficiente de realismo; se encuentra entre 0 y 1 Promedio ponderado = α(m á ximo en un rengl ó n) + (1-α)(m í nimo en un rengl ó n) = 0,8( ) + (0,2)( )= Si α= 0,8 la mejor decisi ó n ser á construir una f á brica grande.

6 TABLA DE DECISIÓN ESTADO DE LA NATURALEZA (Utilidades/Pérdidas) ALTERNATIVA Mercado Favorable $ Mercado Desfavorable $ Promedio por Renglón $ Construir una fábrica grande Construir una fábrica pequeña Hacer nada000 Igualdad de Probabilidades (Laplace) Encontrar la ganancia promedio de todas las alternativas y escoger aquella que ofrezca el promedio m á s alto Con este criterio construir una f á brica peque ñ a es la mejor opci ó n – = /2 = – = /2 =

7 Determinación de las pérdidas de oportunidad de Thompson Lumber ESTADO DE LA NATURALEZA (Utilidades/Pérdidas) ALTERNATIVAMercado Favorable $Mercado Desfavorable $ Construir una fábrica grande – – ( ) Construir una fábrica pequeña – ( ) Hacer nada Tabla de pérdida de oportunidad de Thompson Lumber ESTADO DE LA NATURALEZA (Utilidades/Pérdidas) ALTERNATIVAMercado Favorable $Mercado Desfavorable $ Construir una fábrica grande Construir una fábrica pequeña Hacer nada Arrepentimiento Minimax Es la cantidad que se pierde por no haber seleccionado la mejor alternativa

8 Decisión Minimax de Thompson por medio de la perdida de oportunidad ESTADO DE LA NATURALEZA (Utilidades/Pérdidas) ALTERNATIVA Mercado Favorable $ Mercado Desfavorable $ Máximo de cada renglón Construir una fábrica grande Construir una fábrica pequeña Hacer nada El criterio de arrepentimiento minimax se ñ ala la alternativa que minimiza la m á xima p é rdida de oportunidad dentro de cada alternativa.

9 ALTERNATIVA Buen Mercado $ Mercado Promedio $ Mercado Malo $ Tienda Pequeña Tienda Mediana Ninguna000 Ejercicio Mar í a Rojas est á considerando la posibilidad de abrir una peque ñ a tienda de vestidos en la avenida Fairbanks, a unas cuadras de la universidad. Ella ha detectado un peque ñ o centro comercial que atrae a los estudiantes. Sus opciones son abrir una peque ñ a tienda, una tienda mediana o ninguna. El mercado para una tienda de vestidos puede ser bueno, promedio o malo. La utilidad o p é rdidas netas de las tiendas medianas o peque ñ as en las diversas condiciones de mercado se observan en la siguiente tabla. No abrir una tienda significa no tener p é rdida pero tampoco ganancia. ¿ Qu é le recomienda usted? Coeficiente de realismo= 0,7

10 Proceso de Toma de decisiones bajo riesgo Podrían presentarse varios posibles estados de la naturaleza, y se conocen las probabilidades de todos ellos. Método: Selección de la alternativa con el Valor Monetario Esperado (VME) más alto El VME de una alternativa es la suma de los posibles pagos que ella ofrece, cada uno ponderado por la probabilidad que el pago ocurra.

11 Ejemplo: Suponga que ahora Jonh Thompson cree que la probabilidad de un mercado favorable es exactamente la misma que la probabilidad de un mercado desfavorable; es decir, cada estado de la naturaleza tiene una probabilidad de 0,50. ¿Cuál alternativa daría el mayor valor monetario esperado?

12 TABLA DE DECISIÓN ESTADO DE LA NATURALEZA (Utilidades/Pérdidas) ALTERNATIVA Mercado Favorable $ Mercado Desfavorable $ VME ($) Construir una fábrica grande Construir una fábrica pequeña Hacer nada000 Probabilidades0,50 VME (alternativa fábrica grande)= X0,50 + ( )X0,50= VME (alternativa fábrica pequeña)= X 0,5 + ( ) X 0,5 = El valor esperado más grande es el que ofrece la segunda alternativa, construir una fábrica pequeña. Con base en ello, Thompson debería llevar a cabo el proyecto y abrir una pequeña fábrica para producir los cobertizos de almacenamiento

13 Valor esperado de la información perfecta (VEIP) Coloca un límite superior a lo que se debe pagar por la información Ejemplo: Jonh Thompson ha sido contactado por Scientific Marketing, Inc., una empresa que le propone ayudarle a tomar la decisión acerca de construir o no las instalaciones para producir cobertizos de almacenamiento. Esta empresa promete que sus análisis técnicos le dirán a Jonh con toda certeza si el mercado es favorable para el producto propuesto. La información podría evitar que Jonh cometa un error demasiado caro. Scientific Marketing le cobraría $ por la información. ¿Qué le recomendaría usted a Jonh?¿Debería contratar a la empresa para que haga el estudio de mercado?¿Cuánto vale realmente la información para Jonh?

14 Para contestar las preguntas se deben investigar dos términos relacionados: El valor esperado de la información perfecta (VEIP) El valor esperado con la información perfecta (VEcIP) Es el rendimiento esperado, a largo plazo, si es que se tiene información perfecta antes de que se deba tomar la decisión

15 El valor esperado con la información perfecta (VEcIP) Para calcular este valor se elige la mejor alternativa de cada estado de la naturaleza y se multiplica su ganancia por la probabilidad de que ocurra ese estado de la naturaleza VEcIP = ( X 0,5) + (0 X 0,5) = $ Para calcular el VEIP VEIP= Valor esperado con información perfecta – VME máximo VEIP = $ $ VEIP = $ Lo máximo que Thompson estaría dispuesto a pagar por la información perfecta es $60.000

16 Ejercicio María Rojas está considerando la posibilidad de abrir una pequeña tienda de vestidos en Urdesa. Ella ha detectado un pequeño centro comercial que atrae a los estudiantes. Sus opciones son abrir una pequeña tienda, una tienda mediana o ninguna. El mercado para una tienda de vestidos puede ser bueno, promedio o malo. Las probabilidades de estas tres posibilidades son: 0,2 de un buen mercado, 0,5 de un mercado promedio y 0.3 de un mercado malo. La utilidad o pérdidas netas de las tiendas medianas o pequeñas en las diversas condiciones de mercado se observan en la siguiente tabla. ¿Qué le recomienda usted?

17 AlternativaBuen Mercado ($) Mercado Promedio ($) Mercado Malo ($) Tienda Pequeña Tienda mediana Ninguna000

18 Solución Debido a que el ambiente de toma de decisiones es de riesgo (se conocen las probabilidades) es apropiado utilizar el criterio VME VME (tienda pequeña)= (0,2)(75.000) + (0,5)(25.000) + (0,3)( ) = VME (tienda mediana)= (0,2)( ) + (0,5)(35.000) + (0,3)( ) = VME (ninguna)= (0,2)(0) + (0,5)(0) + (0,3)(0) =0 La mejor decisión es construir la tienda mediana


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