VALUACIÓN DE CARGOS

• REGLA DE LAPLACE

• La probabilidad de un suceso A es el cociente entre el número de casos favorables y el número de casos posibles.

• casos favorables

• P(A) = ------------------------------------

• casos posibles o totales

• Para que se pueda aplicar la fórmula de Laplace TODOS y cada uno de los sucesos elementales deben ser EQUIPROBABLES, tener la misma probabilidad de que sucedan.

• Ejemplo 1:

• Lanzamiento de una moneda al aire.

• Casos posibles o totales E = {C, X}  2

• Casos favorables al suceso “Salir una cara” {C}  1

• P(A) = P(de que nos resulte cara) = casos favorables / casos posibles =1 / 2 = 0,5

• Ejemplo 2:

• Lanzamiento de un dado al aire.

• Casos posibles o totales E = {1, 2, 3, 4, 5, 6}  6

• Casos favorables al suceso “Salir par” {2, 4, 6}  3

• P(A) = P(de que nos resulte par) = casos favorables / casos posibles =3 / 6 = 0,5

• Ejemplo 3:

• Extracción de una carta de baraja.

• Casos posibles o totales E = {1, 2, 3, 4, 5, 6, …, 40}  40

• Casos favorables al suceso “Resulta un rey” {RO,RC,RB,RE}  4

• P(A) = P(de que nos resulte un rey) = casos favorables / casos posibles = 4 / 40 = 0,1

DIAGRAMAS EN ÁRBOL

EJERCICIO

1.- Tenemos dos urnas A y B. En la urna A hay 4 bolas azules, 3 rojas y 3 verdes y en la urna B hay 5 bolas azules, 2 rojas y 3 verdes. Lanzamos una moneda. Si sale cara acudimos a la urna A y si sale cruz a la B. Calcula la probabilidad de obtener:

a) cara y bola roja

b) bola roja

c) bola azul

d) bola verde

e) cruz y bola azul

f) una bola no azul

SOLUCIONES

1.- Para hacer este problema, hacemos un diagrama en árbol:

Pronóstico es el proceso de estimación en situaciones de incertidumbre. El término predicción es similar, pero más general, y generalmente se refiere a la estimación de series temporales o datos instantáneos. El pronóstico ha evolucionado hacia la práctica del plan de demanda en el pronóstico diario de los negocios. La práctica del plan de demanda también se refiere al pronóstico de la cadena de suministros.

Entonces tenemos que los pronósticos son procesos críticos y continuos que se necesitan para obtener buenos resultados durante la planificación, de un proyecto. Si los clasificamos respecto al tiempo que abarcan, se puede clasificar en:

1. Pronósticos a corto plazo: En las empresas modernas, este tipo de pronóstico se efectúa cada mes o menos, y su tiempo de planeación tiene vigencia de un año. Se utiliza para programas de abastecimiento, producción, asignación de mano de obra a las plantillas de trabajadores, y planificación de los departamentos de fabricación.

2. Pronósticos a mediano plazo: Abarca un lapso de seis meses a tres años. Este se utilizan para estimar planes de ventas, producción, flujos de efectivo y elaboración de presupuestos.

3. Pronósticos a largo plazo: Este tipo de pronóstico se utiliza en la planificación de nuevas inversiones, lanzamiento de nuevos productos y tendencias tecnológicas de materiales, procesos y productos, así como en la preparación de proyectos. El tiempo de duración es de tres años o más.

Los modelos cuantitativos de pronósticos son modelos matemáticos que se basan en datos históricos. Estos modelos suponen que los datos históricos son relevantes en el futuro. Casi siempre puede obtenerse información pertinente al respecto. Aquí, analizaremos varios modelos cuantitativos, la precisión del pronóstico, pronósticos a largo plazo y pronósticos a corto plazo.

Métodos de serie temporal

Los métodos de serie temporal utilizan datos históricos como base para estimar resultados futuros. Se asume que la demanda es función del tiempo, y que además pueden estar involucrados los siguientes componentes:

• Tendencia.

• Ciclos.

• Estacionalidades.

• Irregularidades.

Inmersos en el modelo en un esquema aditivo o multiplicativo.

Métodos causales / econométricos

Algunos métodos de pronóstico asumen que es posible identificar los factores subyacentes que pueden tener influencia sobre la variable a pronosticar. Si las causas se entienden, se pueden hacer proyecciones de las variables que influyen, para utilizarlas en la predicción.

Algunos métodos causales son:

• Análisis de la regresión, que puede ser lineal o no lineal.

• Modelo autorregresivo de media móvil (ARMA)

• Modelo Arima

• Econometría

Simulación

Thomas T. Goldsmith Jr. y

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