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Teoria De Las Decisiones


Enviado por   •  3 de Julio de 2014  •  2.035 Palabras (9 Páginas)  •  307 Visitas

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TEORÍA DE LAS DECISIONES

INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES

GERMÁN ENRIQUE CHÁVEZ SÁNCHEZ 6º. CUATRIMESTRE DE CONTADURÍA NOCTURNO

TEORIA DE DECISIONES

Criterio de Valor esperado

El valor esperado de una acción es el retorno promedio ponderado de los múltiples resultados hipotéticos de esa acción. Implica tratar a eventos únicos como si fueran jugados muchas veces.

Se busca maximizar el beneficio esperado (o minimizar el costo esperado). Se supone que el procedimiento de decisión se repite un número suficientemente grande de veces. La esperanza implica que la misma decisión debería repetirse un número suficientemente grande de veces antes de obtener el valor neto calculado por la fórmula de esperanza.

Así pues este criterio es apropiado cuando el proceso se va a repetir muchas veces, pero puede no serlo cuando se presenta una situación única, en la que el proceso no va a ser repetido.

VARIANZA

Identifica a la media de las desviaciones cuadráticas de una variable de carácter aleatorio, considerando el valor medio de ésta.

La varianza de las variables aleatorias, por lo tanto, consiste en una medida vinculada a su dispersión. Se trata de la esperanza del cuadrado de la desviación de esa variable considerada frente su media y se mide en una unidad diferente. Por ejemplo: en los casos en que la variable mide una distancia en kilómetros, su varianza se expresa en kilómetros al cuadrado.

Cabe destacar que las medidas de dispersión (también identificadas con el nombre de medidas de variabilidad) se encargan de expresar la variabilidad de una distribución por medio de un número, en los casos en que las diferentes puntuaciones de la variable están muy alejadas de la media. A mayor valor de la medida de dispersión, mayor variabilidad. En cambio, a menor valor, más homogeneidad.

Lo que hace la varianza es establecer la variabilidad de la variable aleatoria. Es importante tener en cuenta que, en ciertos casos, es preferible emplear otras medidas de dispersión ante las características de las distribuciones.

La varianza es la media aritmética del cuadrado de las desviaciones respecto a la media de una distribución estadística.

La varianza se representa por .

CRITERIO DE RIESGO

Este criterio es especialmente útil cuando el conjunto de estados de la naturaleza es continuo o al menos tiene un número de posibles escenarios muy elevado. Se basa en que normalmente el decidor siente aversión por el riesgo, mientras que para cantidades que superan un umbral las diferencias no le importan tanto. El VaR es un percentil de la distribución de la función de utilidad. Así si se trata del rendimiento de una inversión el VaR sería el percentil α , de modo que el (100 ) −α % de las veces se espera superar ese valor, con lo que se elegirá la opción que tenga un VaR mayor (al revés si fueran costos). Habitualmente en finanzas se maneja el VaR como del 5%, y en ocasiones del 10%. Este criterio no suele usarse solo sino en compañía del criterio del valor esperado, entrando entonces en el mundo de la decisión multicriterio.

Los diferentes criterios de decisión en ambiente de riesgo se basan en estadísticos asociados a la distribución de probabilidad de los resultados. Algunos de estos criterios se aplican sobre la totalidad de las alternativas, mientras que otros sólo tienen en cuenta un subconjunto de ellas, considerando las restantes peores, por lo no que están presentes en el proceso de toma de decisiones.

Representaremos por R(ai) los resultados asociados a la alternativa ai, y por P(ai) la distribución de probabilidad correspondiente a tales resultados, esto es, el conjunto de valores que representan las probabilidades de ocurrencia de los diferentes estados de la naturaleza:

R xi1 xi1 . . . xi1

P p1 p2 . . . pn

CRITERIO DE HURWICZ

Este criterio combina las actitudes pesimista y optimista, valorando cada alternativa con una ponderación entre lo mejor y lo peor posible. Esta ponderación se hace multiplicando lo mejor por un factor α entre 0 y 1, denominado índice de optimismo, y lo peor por 1−α, sumando ambas cantidades. Se elegirá la alternativa que mejor valor dé. Este criterio presenta la dificultad de estimar el valor del índice de optimismo del decisor, de modo que habitualmente se obtiene la solución para todos los posibles valores de este índice y se intenta situar al decisor en alguno de los intervalos resultantes del índice de optimismo. Dado que muy pocas personas son tan extremadamente pesimistas u optimistas como sugieren dichos criterios, Hurwicz (1951) considera que el decisor debe ordenar las alternativas de acuerdo con una media ponderada de los niveles de seguridad y optimismo:

donde a es un valor específico elegido por el decisor y aplicable a cualquier problema de decisión abordado por él, por lo que T(ai) = asi + (1-a)oi. Así, la regla de decisión de Hurwicz resulta ser:

Los valores de a próximos a 0 corresponden a una pensamiento optimista, obteniéndose en el caso extremo a=0 el criterio maximax.

Los valores de a próximos a 0 corresponden a una pensamiento optimista, obteniéndose en el caso extremo a=0 el criterio maximax.

CRITERIO DE WALD (PESIMISTA)

Para cada alternativa se supone que va a pasar lo peor, y elige aquella alternativa que dé mejor valor. De esta forma se asegura que en el peor de los casos se obtenga lo mejor posible, que corresponde a una visión pesimista de lo que puede ocurrir. En el caso de que los pagos sean costes esta filosofía supone elegir el mínimo de los máximos denominándose minimax, mientras que si son ganancias será el máximo de los mínimos, denominándose maximin. En 1950, Wald sugiere que el decisor debe elegir aquella alternativa que le proporcione el mayor nivel de seguridad posible, por lo que S(ai)=si. Así, la regla de decisión de Wald resulta ser:

CRITERIO DE SAVAGE (COSTO DE OPORTUNIDAD)

Este criterio toma en consideración el coste de oportunidad o penalización o arrepentimiento por no prever correctamente el estado de la naturaleza.

Estos costos de oportunidad se evalúan para cada alternativa y cada estado, haciendo la diferencia entre lo mejor de ese estado y lo que proporciona esa alternativa para ese estado, construyendo la llamada matriz de penalizaciones o costes de oportunidad. Sobre esta matriz se aplican los criterios anteriores, pudiendo aplicarse el del coste esperado, o, lo que es más habitual, el criterio minimax conociéndose entonces también

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