CONSTRUCCIÓN DE MODELOS CUANTITATIVOS

CONSTRUCCIÓN DE MODELOS CUANTITATIVOS

1. Modelos de toma de decisiones.

   • Definición y clasificación de los modelos de toma de decisiones
     • Definición: Los modelos de toma de decisiones son esquemas que describen el proceso mediante el cual se elige una opción entre varias alternativas para alcanzar un objetivo específico.
     • Clasificación:
       • Modelos Racionales: Basados en un análisis lógico y sistemático de las alternativas.
       • Modelos Intuitivos: Basados en la experiencia y el juicio subjetivo.
       • Modelos Mixtos: Combinan elementos racionales e intuitivos.
     • Ejemplos de modelos cuantitativos y cualitativos
       • Cuantitativos:
         • Análisis de regresión: Utilizado para predecir el valor de una variable en función de otra(s).
         • Simulación Monte Carlo: Utilizada para evaluar el impacto de la incertidumbre y el riesgo.
       • Cualitativos:
         • Análisis DAFO (FODA): Evalúa las fortalezas, debilidades, oportunidades y amenazas.
         • Método Delphi: Utiliza opiniones de expertos para tomar decisiones en situaciones de incertidumbre.

2. Toma de decisiones bajo certidumbre:

   • Características de las decisiones bajo certidumbre
     • Definición: Las decisiones bajo certidumbre se toman cuando se conoce completamente el resultado de cada alternativa.
     • Características: Información completa y precisa. Previsibilidad total de las consecuencias. Decisión basada en datos concretos y verificables.
   • Herramientas y técnicas utilizadas:
     • Análisis de costo-beneficio: Compara los costos y beneficios de cada alternativa para seleccionar la más rentable.
     • Programación lineal: Utilizada para optimizar recursos y maximizar beneficios.
   • Ejemplo
     • Decisión: Selección de un proveedor con precios y plazos de entrega conocidos.
     • Herramienta: Análisis de costo-beneficio para elegir el proveedor más económico.

3. Toma de decisiones bajo riesgo:

   • Concepto de riesgo en la toma de decisiones
     • Definición: Las decisiones bajo riesgo se toman cuando los resultados de las alternativas son inciertos, pero se pueden asignar probabilidades a esos resultados.
     • Características: Incertidumbre cuantificable. Probabilidades asignadas a diferentes resultados posibles.
     • Métodos para evaluar y gestionar el riesgo
       • Árboles de decisión: Representan visualmente las alternativas y sus posibles consecuencias, asignando probabilidades y valores esperados.
       • Análisis de sensibilidad: Evalúa cómo cambia el resultado ante variaciones en las entradas del modelo.
   • Ejemplo
     • Decisión: Lanzar un nuevo producto al mercado.
     • Método: Árbol de decisión para evaluar las probabilidades de éxito y fracaso y sus respectivos impactos financieros.

4. Toma de decisiones bajo incertidumbre

   • Diferencia entre riesgo e incertidumbre
     • Riesgo: Se pueden asignar probabilidades a los resultados.
     • Incertidumbre: No se pueden asignar probabilidades debido a la falta de información suficiente.
   • Estrategias y modelos para tomar decisiones cuando la información es limitada o desconocida
     • Criterio de Laplace: Asume que todos los resultados son igualmente probables y elige la alternativa con el mejor valor promedio.
     • Criterio de Savage: Minimiza el máximo arrepentimiento que podría surgir de no haber elegido la mejor alternativa.
   • Ejemplo
     • Decisión: Invertir en una tecnología emergente con poca información disponible.
     • Estrategia: Utilizar el criterio de Laplace para evaluar las opciones y seleccionar la que tenga el mejor rendimiento promedio bajo incertidumbre.