Teoría de la Decisión - Criterios de decisión ante situación de incertidumbre
Descripción
Teoría de la Decisión – Criterios de decisión ante situación de incertidumbre
02/08/2016
TEORÍA DE LA DECISIÓN CRITERIOS DE DECISIÓN ANTE SITUACIÓN DE INCERTIDUMBRE 1
SE DICE QUE HAY INCERTIDUMBRE CUANDO NO SE CUENTA CON LA INFORMACIÓN COMO PARA HACER UNA ESTIMACIÓN DEL COMPORTAMIENTO DEL CONTEXTO .
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Autor: Profesor CP Felipe R . Mangani
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Teoría de la Decisión – Criterios de decisión ante situación de incertidumbre
02/08/2016
• EN ESTE ÁMBITO DE DECISIÓN, LOS RESULTADOS QUE ARROJA EL ENCUENTRO DE CADA UNA DE LAS ALTERNATIVAS CON CADA UNA DE LAS VARIABLES NO CONTROLABLES NO INCLUYEN LAS PROBABILIDADES. 3
MATRIZ DE DECISIÓN EN SITUACIÓN DE INCERTIDUMBRE ESTADOS
EJEMPLO E1
E2
E3
?
?
?
A1
5
3
12
A2
7
6
6
A3
10
4
8
A4
13
4
1
A5
5
8
10
ALTERNATIVAS
PROBABILIDAD
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Autor: Profesor CP Felipe R . Mangani
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• AL NO PODERSE APLICAR EL CRITERIO DE VALOR ESPERADO (por desconocerse las probabilidades), ES POSIBLE APLICAR DIFERENTES CRITERIOS DE DECISIÓN, EN FUNCIÓN DE LA ACTITUD DEL DECISOR FRENTE A LA INCERTIDUMBRE:
5
EL DECISOR CON CRITERIO OPTIMISTA ASUME QUE EL MUNDO HABRÁ DE SER BENÉVOLO CON ÉL, Y ENTONCES, JUEGA TODO “A GANADOR”.
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Autor: Profesor CP Felipe R . Mangani
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EL DECISOR TOMA DE LA MATRIZ EL MEJOR RESULTADO DE CADA ALTERNATIVA. LUEGO COMPARA LOS RESULTADOS ELEGIDOS OPTANDO POR LA ALTERNATIVA QUE ARROJE EL MEJOR DE TODOS. (El mejor resultado de toda la matriz) ESTE CRITERIO SE DENOMINA:
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ESTADOS
ALTERNATIVAS
MAXIMAX E1
E2
E3
A1
5
3
12
A2
7
6
6
A3
10
4
8
A4
13
4
1
A5
5
8
10
El decisor primero selecciona el mejor resultado de cada alternativa.
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Autor: Profesor CP Felipe R . Mangani
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ESTADOS
ALTERNATIVAS
MAXIMAX E1
E2
E3
A1
5
3
12
A2
7
6
6
A3
10
4
8
A4
13
4
1
A5
5
8
10
Luego selecciona la Alternativa 4 por ser la que posee el mayor resultado entre todos los mejores o máximos. 9
EL CRITERIO DE PESIMISMO FUE PROPUESTO POR ABRAHAM WALD, Y SUPONE QUE PARA DECIDIR HAY QUE PARTIR DE LA BASE DE QUE EL MUNDO HABRÁ DE SER MALÉVOLO CON EL DECISOR, QUIEN ASUME UNA POSTURA CONSERVADORA NO EXTREMA. 10
Autor: Profesor CP Felipe R . Mangani
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EN LA MATRIZ, EL DECISOR SELECCIONA, EN PRIMER LUGAR, EL PEOR RESULTADO DE CADA UNA DE LAS ALTERNATIVAS, Y LUEGO OPTA POR LA ALTERNATIVA A LA QUE LE CORRESPONDE EL MEJOR DE TODOS ELLOS. (Elige el máximo de los mínimos) ESTE CRITERIO SE DENOMINA:
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ESTADOS
ALTERNATIVAS
MAXIMIN E1
E2
E3
A1
5
3
12
A2
7
6
6
A3
10
4
8
A4
13
4
1
A5
5
8
10
El decisor primero selecciona el peor resultado de cada alternativa.
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Autor: Profesor CP Felipe R . Mangani
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ESTADOS
ALTERNATIVAS
MAXIMIN E1
E2
E3
A1
5
3
12
A2
7
6
6
A3
10
4
8
A4
13
4
1
A5
5
8
10
Luego selecciona la Alternativa 2 por ser la que posee el mayor resultado entre todos los peores o mínimos. 13
LEONID HURWICZ PROPUSO APLICAR UN COEFICIENTE DE OPTIMISMO PARA PONDERAR LA ACTITUD DEL DECISOR, Y ASÍ EVITAR LAS ACTITUDES EXTREMAS (Optimismo o pesimismo absolutos) 14
Autor: Profesor CP Felipe R . Mangani
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EL PROCEDIMIENTO COMIENZA CON LA DEFINICIÓN DEL COEFICIENTE DE OPTIMISMO DEL DECISOR, QUE SE UBICARÁ ENTRE UNO (optimismo máximo) Y CERO (pesimismo máximo).
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Coeficiente de Optimismo
Coeficiente de Pesimismo 15
A CONTINUACIÓN SE SELECCIONA EL MEJOR RESULTADO DE CADA ALTERNATIVA, Y SE LO MULTIPLICA POR EL COEFICIENTE DE OPTIMISMO, Y AL PEOR RESULTADO DE CADA ALTERNATIVA, SE LO MULTIPLICA POR EL COEFICIENTE DE PESIMISMO. LUEGO, SE SUMAN LOS PRODUCTOS OBTENIDOS, Y SE SELECCIONA LA ALTERNATIVA QUE EXPRESE EL MAYOR DE LOS RESULTADOS PONDERADOS. 16
Autor: Profesor CP Felipe R . Mangani
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X
0,6
+
3
X
0,4
=
8,4
A2
7
X
0,6
+
6
X
0,4
=
6,6
A3
10
X
0,6
+
4
X
0,4
=
7,6
A4
13
X
0,6
+
1
X
0,4
=
8,2
A5
10
X
0,6
+
5
X
0,4
=
8,0
RESULTADOS PONDERADOS
MEJOR RESULTADO
A1
PEOR RESULTADO
ALTERNATIVA
COEFICIENTE DE PESIMISMO
COEFICIENTE DE PESIMISMO = 0,4
COEFICIENTE DE OPTIMISMO
COEFICIENTE DE OPTIMISMO = 0,6
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ESTADOS E1
E2
E3
A1
5
3
12
A2
7
6
6
A3
10
4
8
A4
13
4
1
A5
5
8
10
ALTERNATIVAS
OPTIMISMO PONDERADO
Aplicando este criterio se selecciona entonces la Alternativa 1 por ser la que arroja el mayor de los resultados ponderados. 18
Autor: Profesor CP Felipe R . Mangani
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L. J. SAVAGE SUGIRIÓ ESTE CRITERIO A PARTIR DE LA HIPÓTESIS DE QUE EL DECISOR EXPERIMENTA UNA SENSACIÓN DE PÉRDIDA (o pena) POR NO HABER ELEGIDO LA MEJOR ALTERNATIVA. PARA HACER MÍNIMO EL ARREPENTIMIENTO PROPUSO QUE PRIMERO SE CALCULEN LAS DIFERENCIAS ENTRE EL MEJOR RESULTADO DE CADA COLUMNA Y LOS DEL RESTO DE LA MISMA COLUMNA. 19
ESTADOS
ALTERNATIVAS
MINIMAX E1
Dif.
E2
Dif.
E3
Dif.
A1
5
8
3
5
12
0
A2
7
6
6
2
6
6
A3
10
3
4
4
8
4
A4
13
0
4
4
1
11
A5
5
8
8
0
10
2
POR EJEMPLO PARA E3 : 12 MENOS 8 IGUAL 4
El decisor primero selecciona el mejor resultado de cada estado(columna), y luego calcula la diferencia con los resultados de las demás alternativas. 20
Autor: Profesor CP Felipe R . Mangani
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CON LOS VALORES OBTENIDOS, QUEDA CONSTRUIDA UNA NUEVA MATRIZ (que podría llamarse de Costos de Oportunidad) QUE REFLEJA EL MÁXIMO ARREPENTIMIENTO QUE TENDRÍA EL DECISOR AL NO HABER OPTADO POR LA ALTERNATIVA QUE PRODUJO EL MEJOR RESULTADO. 21
POR ÚLTIMO SE APLICA EL CRITERIO DE WALD PARA MINIMIZAR EL ARREPENTIMIENTO, IDENTIFICANDO, EN LA NUEVA MATRIZ, EL MÁXIMO VALOR DE CADA ALTERNATIVA (que es lo peor que podría ocurrir en cada una) Y SE OPTA POR LA QUE TENGA EL VALOR MÁS BAJO DE TODOS ELLOS. (El mínimo de todas las máximas penas) ESTE CRITERIO SE DENOMINA:
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ESTADOS
ALTERNATIVAS
MINIMAX
MÁX. E1
Dif.
E2
Dif.
E3
Dif.
A1
5
8
3
5
12
0
8
A2
7
6
6
2
6
6
6
A3
10
3
4
4
8
4
4
A4
13
0
4
4
1
11
11
A5
5
8
8
0
10
2
8
Luego selecciona la Alternativa 3 por ser la que posee el menor valor entre todos los mayores valores de arrepentimiento. 23
SE PARTE DE UN ARGUMENTO LÓGICO: SI NO PODEMOS ESTABLECER LAS PROBABILIDADES DE CADA ESTADO, ES DABLE SUPONER QUE ESTOS SON EQUIVALENTES, ASIGNÁNDOLES PROBABILIDADES IGUALES A TODOS ELLOS. 24
Autor: Profesor CP Felipe R . Mangani
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AL CONTARSE CON LAS PROBABILIDADES PARA CADA VARIABLE NO CONTROLABLE, ES POSIBLE CALCULAR EL VALOR ESPERADO PARA CADA ALTERNATIVA. (Como si fuera una matriz de decisión en situación de riesgo) ESTE CRITERIO TAMBIEN SE LLAMA:
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ESTADOS E1
E2
E3
PROBABILIDADES
1/3
1/3
1/3
∑=1
A1
5
3
12
6,67
A2
7
6
6
6,33
A3
10
4
8
7,33
A4
13
4
1
6
A5
5
8
10
7,67
ALTERNATIVAS
RACIONAL o de LAPLACE
V.E.
El decisor primero asigna iguales probabilidades a cada estado(columna), y luego calcula el Valor Esperado de cada alternativa. Selecciona la alternativa 5 por arrojar el mayor Valor Esperado. 26
Autor: Profesor CP Felipe R . Mangani
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ES POSIBLE ADVERTIR QUE EN EL EJEMPLO DESARROLLADO SE HA SELECCIONADO UNA ALTERNATIVA DISTINTA AL APLICAR CADA UNO DE LOS CINCO CRITERIOS.
MAXIMAX MAXIMIN DE OPTIMISMO PONDERADO MINIMAX RACIONAL o de LAPLACE 27
SI BIEN ESTO NO OCURRE SIEMPRE, ES UNA SEÑAL DE ALERTA SOBRE LA VARIABILIDAD DE LOS RESULTADOS EN FUNCIÓN DEL CRITERIO POR EL QUE OPTE CADA DECISOR.
LA TEORÍA DE LA DECISIÓN NO IMPONE CRITERIOS DE ELECCIÓN, SINO QUE RESPETA LAS ESCALAS DE VALORES DEL DECISOR. 28
Autor: Profesor CP Felipe R . Mangani
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EL PROPÓSITO DE LA TEORÍA DE LA DECISIÓN CONSISTE EN QUE SE APLIQUEN BUENOS PROCEDIMIENTOS PARA DECIDIR (LO QUE IMPLICA EFICIENCIA). A VECES SE PUEDE SER EFICIENTE Y FRACASAR, O BIEN SER INEFICIENTE Y TENER ÉXITO (POR OBRA DE LA CASUALIDAD O DE CIRCUNSTANCIAS EXTREMADAMENTE FAVORABLES).
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ASÍ, LA EFICACIA SUELE DEPENDER DE LA SUERTE. ESTO NO OBSTA PARA QUE SE PROPUGNE DECIDIR CON COHERENCIA Y EN BASE A LA REFLEXIÓN.
CONTENIDO BASADO EN EL ARTÍCULO: “LA DECISIÓN” DEL PROFESOR RICARDO SOLANAS, PUBLICADO EN LA REVISTA ALTA GERENCIA – AÑO II – TOMO III RESUMEN Y DISEÑO: PROFESOR CP FELIPE R. MANGANI – Junio de 2014
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Autor: Profesor CP Felipe R . Mangani
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