Teoriandendecisiones

UNIVERSIDAD NACIONAL DE LA MATANZA
Departamento de Ciencias Económicas
Teoría y Técnica de la Decisión

MODULO III
HERRAMIENTAS PARA LA TOMA DE DECISIONES

CONTENIDOS
Título del apunte

Autor

Conceptos básicos de probabilidad ................................................... ...........................................
Modelos de decisión en condiciones de certeza, riesgo eincertidumbre
Métodos de evaluación en condiciones de certeza
- Valor Actual Neto (VAN) .................................................
- Tasa Interna de Retorno (TIR) ........................................
- Tasa de Rentabilidad Marginal (TRM) ............................
- Período de Recupero (Pay Back) ...................................

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Métodos de evaluación en condiciones de riesgo .............................

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Árboles de Decisión en base a Valor Esperado y Valor Actual .........

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Métodos de evaluaciónen condiciones de Incertidumbre
- Laplace ...........................................................................
- Maximax (Optimista) .......................................................
- Hurwicz ...........................................................................
- Maximin (pesimista o estrategia conservadora de Von
Newman)........................................................................
- Minimax ..........................................................................

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Pág.

CONCEPTOS BÁSICOS DE PROBABILIDAD

Cuando se tomandecisiones sobre resultados futuros que se conocen, la única razónpara que se
cometa un error es que exista un error en el análisis por parte del decisor. Esta situación se conoce
como certidumbre completa. Pero la realidad casi nunca es totalmente predecible. Por lo tanto,
aunque el decisor haya hecho el análisis correcto, siempre hay factores que no puede controlar, y que
influyenpara quelos resultados sean imprevistos. Cuando prevalecen estas condiciones, se dice que
se trabaja “bajo incertidumbre” y, por lo tanto, el decisor se ve obligado a asumir riesgos. Por ejemplo
que los resultados de sus decisiones no sean favorables. Una forma de hacerlo es medir el riesgo
asociado a cada predicción; riesgo que significa qué tantas posibilidades hay que la decisión
adoptada seaerrónea. Con esa información el decisor tomará la “mejor” determinación y sólo queda
esperar para saber si el resultado es o no favorable. Por más cuidado que se tenga en el análisis,
siempre existirá la posibilidad queel resultado sea desfavorable.
Hay que aceptar que este tipo de análisis es anticipado -“a priori”- y que se sabe que el resultado será
único. Sin embargo, al hacer el análisis “apriori”, hay que identificar el mayor número de resultados
posibles y medir, para cada resultado, la probabilidad que ocurra. Cuando se trabaja con decisiones
bajo riesgo, es necesario entonces, introducir el concepto de probabilidad. Esta idea se utiliza en
forma intuitiva y en el léxico corriente.
Así por ejemplo, se habla de la probabilidad que llueva o que un candidato gane cierta elección.Estas
son probabilidades subjetivas que, ante escasez de información, son válidas.
DEDUCCIÓN E INDUCCIÓN
Al abordar el problema de la probabilidad y hacer análisis de tipo probabilístico, conviene distinguir
entre un proceso deductivo y uno inductivo. Al estudiar la Teoría de la Probabilidad y los rudimentos
de la Estadística, se está utilizando un proceso deductivo, esto es, que se parte de...