Tem1_Criterios de decisión bajo riesgo1.pdf

1. toma de decisiones
toma de decisiones
bajo riesgo
bajo riesgo

2. TOMA DECISIONES BAJO RIESGO
TOMA DECISIONES BAJO RIESGO
En condiciones de riesgo, los beneficios asociados
con cada alternativa de decisión están
representados por distribuciones de probabilidad,
y la decisión puede basarse en el criterio de valor
esperado, maximización de la utilidad esperada o
la minimización del costo esperado.

3. Para tomar decisiones en estas situaciones, se
utilizan diferentes criterios que nos ayudan a
elegir la mejor opción basándonos en esas
probabilidades. Estos criterios son:

4. VALOR MONETARIO ESPERADO vme ó ve
VALOR MONETARIO ESPERADO vme ó ve
El valor esperado es el valor promedio a
largo plazo de esa decisión.
El VME para una alternativa es tan solo la
suma de los pagos posibles de la
alternativa, cada uno ponderado por la
probabilidad de que ese pago ocurra.

5. VALOR MONETARIO ESPERADO vme ó ve
VALOR MONETARIO ESPERADO vme ó ve

6. EJEMPLO DESAROLLADO
EJEMPLO DESAROLLADO
valor esperado
valor esperado

7. VALOR MONETARIO ESPERADO vme ó ve
VALOR MONETARIO ESPERADO vme ó ve
(VEIP) Se refiere al máximo valor que un decisor estaría dispuesto
a pagar por obtener información perfecta que elimine toda
incertidumbre en una situación de toma de decisiones. En otras
palabras, es una medida de cuánto mejorarían las decisiones
si se pudiera prever con certeza el futuro

8. EJEMPLO VALOR ESPERADO DE LA
EJEMPLO VALOR ESPERADO DE LA
INFORMACIÓN PERFECTA
INFORMACIÓN PERFECTA

9. En resumen, La POE es el costo de no
elegir la mejor solución.
perdidad de oportunidad esperada
perdidad de oportunidad esperada
la P.OE. proporciona una medida del costo de la incertidumbre en
la toma de decisiones, permitiendo a los decisores evaluar el
impacto de no disponer de información perfecta y seleccionar la
alternativa que minimiza este costo.
La POE ayuda a comprender cuánto se está perdiendo, en términos de
valor esperado, al no poder elegir la mejor alternativa para cada posible
estado de la naturaleza.

10. EJEMPLO VALOR ESPERADO DE LA
EJEMPLO VALOR ESPERADO DE LA
INFORMACIÓN PERFECTA
INFORMACIÓN PERFECTA

11. ARBOLES DE DECISIÓN - deciciones apriori
ARBOLES DE DECISIÓN - deciciones apriori
Cualquier problema que se pueda presentar en una tabla de decisiones
también se puede ilustrar con una gráfica denominada árbol de
decisiones. Todos los árboles de decisiones son similares en cuanto a
que contienen puntos de decisión o nodos de decisión y puntos de
estados de naturaleza o nodos de estado de naturaleza:
Puede involucrar mas de una etapa en la
toma de decisiones.
Los arboles de decisión permiten observar una secuencia de
toma de decisiones para al final llegar a la solución optima.

12. ARBOLES DE DECISIÓN
ARBOLES DE DECISIÓN
Alternativas decisiones Nodo estado de la naturaleza
Se construye de izquierda a derecha Se resuelve de derecha a izquierda,
hallando el VME

13. EJEMPLO ARBOLES DE DECISIÓN - deciciones
EJEMPLO ARBOLES DE DECISIÓN - deciciones
apriori
apriori

14. EJEMPLO ARBOLES DE DECISIÓN - deciciones
EJEMPLO ARBOLES DE DECISIÓN - deciciones
apriori
apriori

15. EJEMPLO ARBOLES DE DECISIÓN - deciciones
EJEMPLO ARBOLES DE DECISIÓN - deciciones
apriori
apriori

16. EJEMPLO ARBOLES DE DECISIÓN - deciciones
EJEMPLO ARBOLES DE DECISIÓN - deciciones
apriori
apriori

17. ARBOLES DE DECISIÓN - deciciones aposteriori
ARBOLES DE DECISIÓN - deciciones aposteriori

18. EJEMPLO ARBOLES DE DECISIÓN - deciciones
EJEMPLO ARBOLES DE DECISIÓN - deciciones
aposteriori
aposteriori
Es aprobado dado que la
condicion es de exito

19. EJEMPLO VALOR ESPERADO DE LA
EJEMPLO VALOR ESPERADO DE LA
INFORMACIÓN PERFECTA
INFORMACIÓN PERFECTA
A: aprobado
R: Rechazado
I: Introducirlo
mercado
NI: No introducirlo
al mercado
E: Exito
F: Fracaso

20. EJEMPLO VALOR ESPERADO DE LA
EJEMPLO VALOR ESPERADO DE LA
INFORMACIÓN PERFECTA
INFORMACIÓN PERFECTA
Que tenga exito dado que fue
aprobado
Es aprobado dado que la
condicion es de exito

21. EJEMPLO VALOR ESPERADO DE LA
EJEMPLO VALOR ESPERADO DE LA
INFORMACIÓN PERFECTA
INFORMACIÓN PERFECTA

22. EJEMPLO VALOR ESPERADO DE LA
EJEMPLO VALOR ESPERADO DE LA
INFORMACIÓN PERFECTA
INFORMACIÓN PERFECTA

23. EJEMPLO VALOR ESPERADO DE LA
EJEMPLO VALOR ESPERADO DE LA
INFORMACIÓN PERFECTA
INFORMACIÓN PERFECTA

24. EJEMPLO VALOR ESPERADO DE LA
EJEMPLO VALOR ESPERADO DE LA
INFORMACIÓN PERFECTA
INFORMACIÓN PERFECTA

25. EJEMPLO VALOR ESPERADO DE LA
EJEMPLO VALOR ESPERADO DE LA
INFORMACIÓN PERFECTA
INFORMACIÓN PERFECTA

26. EJEMPLO VALOR ESPERADO DE LA
EJEMPLO VALOR ESPERADO DE LA
INFORMACIÓN PERFECTA
INFORMACIÓN PERFECTA
Valor esperado A1: 35*0.7519+ (-20)*0.2381= 21,90
Valor esperado A2: 35*0.2105+(-20)*0.7894 = -8,4205
Valor esperado A3: 40*0.5+-(15)*0.5= 12.5

27. EJEMPLO VALOR ESPERADO DE LA
EJEMPLO VALOR ESPERADO DE LA
INFORMACIÓN PERFECTA
INFORMACIÓN PERFECTA
Estamos en un problmas de maximizar utilidades, dado que en los
resultados nos da 21,90 y -20 en los nodos finales, tomamos el numero
mas grande : 21,90
21,90*(0.525)+(-5)*0,475= 9.12
Estamos en un problmas de maximizar utilidades, dado que en los
resultados nos da -8,42 y --5 en los nodos finales, tomamos el numero
mas grande : -5
el ultimo es 12.5