Metodos cuantitativos

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a) Diseñe un árbol de decisiones que apoye a la compañía a encontrar la política de lanzamiento óptima para el nuevo producto. Enuncie la estrategia óptima que debería seguir la compañía.

VE8 = (0.8)*(65) + (0.2)*(20) = 56
VE4 = (56;40) = 56 …… ( Lanzamiento. 2da. Etapa Regiones)

VE9 = (0.2)*(10) + (0.8)*(-35) = -26
VE5 = (-26;-15) = -15…… (No lanzamiento. 2daEtapa Regiones)

VE10 = (0.4)*(65) + (0.6)*(10) = 32
VE6 = (32; 25) = 32 …… ( Lanzamiento. 2da. Etapa Lima)

VE11 = (0.05)*(20) + (0.95)(-35) = -32.25
VE7 = (-32.25;-20) = -20 …… (No lanzamiento. 2da Etapa Lima)

VE2 = (0.6)*(56) + (0.4)*(-15) = 27.6

VE3 = (0.4)*(32) + (0.6)*(-20) = 0.8

VE1 = (27.6; 0.8) = 27.6 Lanzamiento. 1ra. EtapaLima

Según los valores obtenidos, la política de lanzamiento óptima que debería seguir la compañía es iniciar el lanzamiento del nuevo producto primero en Lima (Primera Etapa). Si la primera etapa de lanzamiento en Lima es exitosa deberá realizar el lanzamiento del producto Regiones (Segunda Etapa). Si la primera etapa de lanzamiento fracasa en Lima, la compañía no deberá lanzar lasegunda etapa en regiones.

b) Calcule el máximo aumento y disminución posible para algún parámetro del modelo, de tal manera que la estrategia óptima enunciada anteriormente se mantenga

Máximo Aumento de la pérdida en caso fracase el producto en Lima en su 1er etapa de lanzamiento:

Para mantener la estrategia de lanzamiento de la 1era etapa en Lima el valor esperado del nodo 2debe ser el siguiente:

VE2 >0.8
0.60*(56) + 0.40*-(15+X)> 0.8
33.6 - 0.4X – 6 > 0.8
-0.4X > 0.8 – 27.6
0.4X < 26.8
X < 67´

El máximo aumento de la pérdida, si el producto fracasa en Lima en su 1er etapa, de forma que no cambie la estrategia óptima inicial es de $ 66millones.

Máxima Disminución de ganancia en caso el producto tenga éxito en provincias en su 2do etapa de lanzamiento:

Para mantener la estrategia de lanzamiento de la 2da etapa en provincias el valor esperado del nodo 8 se podría reducir de la siguiente manera:

VE8 < 40
0.80*(65-X) + 0.20*(20) < 40
52 – 0.8X + 4 < 40-0.8X < - 16
0.8X < 16
X < 20´

La máxima disminución de la ganancia, si el producto tiene éxito en su 2do etapa de lanzamiento en provincias, de forma que no cambie la estrategia óptima es de $ 19 millones.

c) Supongamos ahora que existe la posibilidad de hacer un lanzamiento reducido en un “mercado de prueba”para estimar el resultado de la primera etapa si esta es realizada en Lima. La experiencia que se tiene en lanzamientos anteriores indica que un producto destinado al éxito en Lima es aprobado en el mercado de prueba el 90% de las veces, mientras que un producto destinado a fracasar es aprobado en el mercado de prueba sólo el 20% de las veces. Además considere que no se cuenta con experienciasuficiente de lanzamientos en mercados de prueba para Regiones.

Rediseñe el árbol de decisiones que apoye a la compañía a encontrar la política de lanzamiento optima para el nuevo producto. Enuncie la estrategia óptima que debería seguir la compañía.

[pic]

Política de Lanzamiento Óptima considerando el Mercado de Prueba: Al igual que el primer caso analizado, se debeusar el criterio del Valor Esperado para reducir la complejidad del árbol, pero antes, ya que no se cuenta con las probabilidades de que el producto sea aceptado dado que tenga éxito o fracaso o que sea favorable o desfavorable debemos aplicar el Teorema de Bayes:

Se sabe que:
|P(Favorable/Éxito) |0.9 | | |...
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