TEORIA DE DECISIO NES. UNIDAD 2:Decisiones bajo incertidumbre y riesgo LOGRO DE LA SESIÓN Al finalizar la unidad, el estudiante aplica el modelo de teoría.

Presentación del tema: "TEORIA DE DECISIO NES. UNIDAD 2:Decisiones bajo incertidumbre y riesgo LOGRO DE LA SESIÓN Al finalizar la unidad, el estudiante aplica el modelo de teoría."— Transcripción de la presentación:

1 TEORIA DE DECISIO NES

2 UNIDAD 2:Decisiones bajo incertidumbre y riesgo LOGRO DE LA SESIÓN Al finalizar la unidad, el estudiante aplica el modelo de teoría de decisiones en ambientes de incertidumbre y riesgo.

3 IMPORTANCIA En las empresas o negocios de cualquier tamaño una decisión mal tomada puede llevarnos al fracaso, por tal razón las personas encargadas de la toma de decisiones deben estar capacitadas y saber ampliamente todas las características y pasos de este proceso, sobre todo en condiciones de certeza, riesgo e incertidumbre. UNIDAD 2:Decisiones bajo incertidumbre y riesgo

4 CONTENIDO Toma de decisiones bajo incertidumbre y riesgo Método de la mínima pérdida de oportunidad esperada (PEO) Aplicación de factor de utilidad en la toma de decisiones 1 2 UNIDAD 2: Decisiones bajo incertidumbre y riesgo 3

5 1. Decisiones bajo incertidumbre y riesgo A) Criterio de decisión en ambiente de RIESGO Se caracterizan por el comportamiento de los estados de la naturaleza del tipo probabilístico. Probabilidades que son conocidas o pueden ser estimadas por el decisor antes del proceso de toma de decisiones. Los diferentes criterios de decisión en ambiente de riesgo se basan en el comportamiento de los eventos a ocurrir asociados a la distribución de probabilidad de los resultados. Los principales criterios de decisión empleados sobre tablas de decisión en ambiente de riesgo son: 1.Criterio del Valor Esperado 2.Criterio del Nivel de Aspiración 3.Criterio del Futuro más Probable 4.Criterio de la Pérdida de Oportunidad Esperada 5.Valor de la información perfecta

6 Actividad 2 Ejemplo 2: Una persona tiene que decidir por una de las cuatro alternativas que tiene (A1, A2, A3 ó A4) y los resultados son ganancias que dependen de cuatro estados de la naturaleza (e1, e2, e3 y e4), como se muestra en la siguiente matriz de decisión.

7 Actividad 2 1. Criterio de Valor Esperado ESTADOS DE NATURALEZA Valor Esperado ALTERNATIVASE1E2E3E4 A1500490480470484 A2300600590580532 A3100400700690503 A4-100200500800374 Probabilidades0.20.250.320.23

8 Actividad 2 2. Criterio de Nivel de Aspiración En el ejemplo, el decisor fija el nivel de aspiración NA = 550 ESTADOS DE NATURALEZA Valor Esperado ALTERNATIVASE1E2E3E4 A10.00 A26005905800.80 A37006900.55 A48000.23 Probabilidades0.20.250.320.23

9 Actividad 2 3. Criterio de futuro más probable ESTADOS DE NATURALEZA ALTERNATIVASE1E2E3E4 A1500490480470 A2300600590580 A3100400700690 A4-100200500800 Probabilidades0.20.250.320.23

10 Actividad 2 4. Criterio de mínima perdida de oportunidad esperada (POE) Formarlamatrizconpérdidadeoportunidad(tambiénse llama matriz de arrepentimiento). Para formar esta matriz, se escoge la mejor cada evento (columnas) y se forma una restando el valor de esa mejor alternativa alternativas (elementos de la columna). Luego se multiplica cada valor Rij por el valor asociado, de cada alternativa. alternativapor nuevamatriz alasdemás de probabilidad La matriz de pérdidas de oportunidad quedaría:

11 Actividad 2 4. Criterio de mínima perdida de oportunidad esperada (POE) ESTADOS DE NATURALEZA ALTERNATIVASE1E2E3E4 A1500490480470 A2300600590580 A3100400700690 A4-100200500800 ESTADOS DE NATURALEZA Valor Esperado ALTERNATIVASE1E2E3E4 A1110220330174 A2200110220126 A3400200110155 A4600400200284 Probabilidades0.20.250.320.23 Respuesta: Elegir la alternativa A2, proporciona la menor pérdida esperada.

12 Actividad 2 5.Valor esperado de la información perfecta VEIP Si usted supiera cual será el futuro, es decir si tuviera una información perfecta, fácilmente podría escoger la mejor alternativa. Aunque no es posible conocer el futuro con toda precisión, puede ser posible utilizar la investigación de mercado para obtener un conocimiento adicional sobre el futuro. Para determinar el valor esperado de la información perfecta, es necesario calcular la ganancia esperada adicional que se obtendría al tener tal información perfecta. VEIP = VEconIP –VEsinIP. El VEIP proporciona una estimación de que tan costoso puede ser llevar una investigación de mercado.

13 Actividad 2 5.Valor esperado de la información perfecta VEIP Tome el beneficio máximo de cada estado de la naturaleza Multiplique cada uno por la probabilidad de que ocurra ese estado de la naturaleza y luego súmelos obtendrá el VEconIP. Reste el beneficio esperado, VEsinIP. VEIP = VEconIP –VEsinIP.

14 Actividad 2 5. Valor esperado de la información perfecta VEIP ESTADOS DE NATURALEZA VE (A) ALTERNATIVASE1E2E3E4 A1500490480470484 A2300600590580532 A3100400700690503 A4-100200500800374 Probabilidades0.20.250.320.23

15 Actividad 2 Costo de Información ¿Valdrá la pena invertir en obtener más información para reducir el riesgo de la decisión? Solo si el costo de la información es menor o igual a la perdida de oportunidad esperada POE o al valor esperado de la información perfecta VEIP. POE = VEIP En el ejemplo no tendríamos que pagar mas de 125,80 por obtener mas información.

16 Actividad 3 Ejemplo

17 2. Aplicación del factor de utilidad en la toma de decisiones A) Usando la teoría de utilidad Hasta ahora hemos supuesto que el valor esperado monetarios es la medida adecuada para tomar una acción. Ejemplo: suponga que se le ofrece a una persona 2 alternativas Alt.1: 50% de posibilidad de ganar 100,000 y 50% de perderlo. Alt.2: Ganar 40,000 seguros. VEM(Alt.1) = 0,5(100,000) + 0,5(0) = 50,000 La Alt.1 tiene un VE mayor, ¿Que elegiría usted?. Muchas personas preferirán los $40,000 seguros. Esto es así porque mucha gente no está dispuesta a correr un riesgo Para algunos, el valor de perder esa cantidad de dinero es relativamente baja, en comparación con el valor de una posible ganancia. Para otros, el valor de perder esa cantidad es relativamente mucho mas alta que el valor de una posible ganancia.

18 2. Aplicación del factor de utilidad en la toma de decisiones A) Usando la teoría de utilidad Se debe asociar a cada ganancia de la matriz de pagos, una utilidad en forma de valor numérico que refleje la preferencia relativa del tomador de decisiones. Esto se lleva a cabo trabajando con el tomador de decisiones y siguiendo los siguientes pasos: 1.Descripción del problema 2.Selección de la decisión utilizando el VEM. 3.Ordenamiento de todas las ganancias. 4.Conversión de ganancias en utilidades 5.Toma de decisiones usando la tabla de utilidad

19 2. Aplicación del factor de utilidad en la toma de decisiones 1) Descripción del Problema

20 2. Aplicación del factor de utilidad en la toma de decisiones 2) Selección de la decisión utilizando VEM

21 2. Aplicación del factor de utilidad en la toma de decisiones 3. Ordenamiento de todas las ganancias

22 2. Aplicación del factor de utilidad en la toma de decisiones 4. Conversión de las ganancias en utilidades

23 2. Aplicación del factor de utilidad en la toma de decisiones 4. Conversión de las ganancias en utilidades

24 2. Aplicación del factor de utilidad en la toma de decisiones 5. Toma de decisión utilizando las utilidades

25 2. Aplicación del factor de utilidad en la toma de decisiones 4. Conversión de las ganancias en utilidades

26 Conclusion es Hemos revisado el modelo de la teoría de decisiones, sus diferentes elementos que intervienen en una matriz de pagos, y de acuerdo al grado de información que se tenga hemos desarrollado los criterios de decisión en ambiente de incertidumbre (sin información de probabilidades) y en ambiente de riesgo (con información de probabilidades). En ambiente de incertidumbre, desarrollamos los criterios Laplace, optimistas, pesimista, Hurwicz, Mínimos pesares; y en ambiente de riesgo los criterios el valor esperado, nivel de aspiración, el futuro más probable, la mínima pérdida de oportunidad esperada (POE), y el valor esperado de la información perfecta VEIP.

27 BibliografíaBibliografía Tomadedecisionesysolucióndeproblema.Revisadoen:https://servicios.unileon.es/formacion-Tomadedecisionesysolucióndeproblema.Revisadoen:https://servicios.unileon.es/formacion- pdi/files/2013/03/TOMA-DE-DECISIONES-2014.pdf Tomadedecisionesenlaempresa:Procesoyaplicación.Revisadoen: https://riunet.upv.es/bitstream/handle/10251/16502/TomaDecisiones.pdf https://riunet.upv.es/bitstream/handle/10251/16502/TomaDecisiones.pdf

28