Toma de Decisiones Bajo Riesgo (Incertidumbre)
Cuando se debe tomar una decisión, el responsable busca la mayor cantidad posible de información sobre la ocurrencia posible de los eventos futuros. Cuando esta no se puede obtener, la toma de decisiones es así una lotería y se conoce como toma de decisiones bajo absoluta incertidumbre.
Sin embargo, la toma de decisiones se tiene que realizar, así sea no hacer nada. Existen criterios que nos permiten acercarnos intuitivamente a lo mejor. Los criterios más utilizados para la toma de decisiones bajo incertidumbre son: Criterio optimista, criterio pesimista, criterio del arrepentimiento y el criterio de variabilidad.
Toma de Decisiones Bajo Riesgo (Ejemplo)
El vendedor de periódicos. Es un caso muy didáctico para explicar la toma de decisiones bajo riesgo. El vendedor de periódicos compra la unidad en $1200 y lo vende en $2000. Si un periódico no se vende lo debe devolver a la editorial recibiendo $200 como valor de recuperación.
Esto quiere decir que un periódico que se venda deja una utilidad de $800, mientras que un periódico que no se venda deja una pérdida de $1000. La demanda del periódico es variable.
El día que menos se vende es 15 periódicos pero el día que más vende es 20. La demanda de periódicos es variable, depende de factores sociales y otros. La demanda de periódicos diaria en los últimos dos meses es:
16 17 16 17 17 15 19 17 19 18
18 19 19 18 20 18 17 18 18 19
18 16 18 17 19 19 19 18 20 18
20 17 17 20 20 20 18 17 16 16
18 15 17 18 17 17 16 18 17 16
1. Con esa información construya una tabla de frecuencias y la distribución de probabilidades.
Probabilidad = Casos favorables
Casos posibles
Recuerde que P(X = 19) = 0.150. La probabilidad que en un día se demande 19 unidades es 0.150, es decir, de 100 días, en 15 días demandarían 19 periódicos.
P(X ≤ 17) = 0.467. La probabilidad que en un día se demande 17 o menos periódicos es 0.467, es decir, de 100 días, en 46.7 días demandarían 17 periódicos.
P(X > 18 ) = 0.267. La probabilidad que en un día se demande mas de 18 periódicos es 0.267., es decir, de 100 días, en 26.7 días se demandarían mas de 18 periódicos.
P(X ≥ 15) = 1. La probabilidad que en un día se demanden 15 o más periódicos es 1.00, es decir, en todos los días se demandarán 15 o más periódicos. De otra forma podemos decir que si en un día se colocan 15
periódicos, con toda seguridad los venderá todos.
Esta columna la llamaremos P, la probabilidad de venta para cualquier cantidad de periódicos, mientras que P(X > xi ) es la probabilidad de no vender. 1- P
P : Probabilidad de vender todos los periódicos.
1 - P : Probabilidad de no vender todos los periódicos.
En la tabla se muestran las utilidades condicionales, para el caso del vendedor de periódicos.
(Utilidades diarias)
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