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7/23/2019 Info de Mas U5
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Incertidumbre Certidumbre Espejismo
Existe usualmente muy poca seguridad de que los resultados predichos vayan a
coincidir con los reales. Los elementos econmicos de los cuales depende un curso de
accin pueden variar de su valor estimado debido a que siempre hay involucradas
causas al azar. No solamente hay problemas con los estimativos econmicos si no
tambin que el valor anticipado que la mayor!a de las aventuras tendr" en el #uturo solose conoce con un cierto grado de seguridad. $recisamente la #alta de certeza sobre el
#uturo es lo que hace que los procesos decisorios relacionados con e#ectos econmicos
constituyan una de las tareas m"s desa#iantes para los individuos% las industrias y el
gobierno.
$r"cticamente todas las decisiones se toman en un ambiente de cierta incertidumbre.
&in embargo% el grado var!a de una certeza relativa a una gran incertidumbre. En la
toma de decisiones existen ciertos riesgos impl!citos.
En una situacin donde existe certeza% las personas est"n razonablemente seguras
sobre lo que ocurrir" cuando tomen una decisin% cuentan con in#ormacin que se
considera con#iable y se conocen las relaciones de causa y e#ecto.
$or otra parte en una situacin de incertidumbre% las personas slo tienen una base de
datos muy de#iciente. No saben si estos son o no con#iables y tienen mucha
inseguridad sobre los posibles cambios que pueda su#rir la situacin. '"s a(n% no
pueden evaluar las interacciones de las di#erentes variables% por ejemplo una empresa
que decide ampliar sus operaciones a otro pa!s quiz"s sepa poco sobre la cultura% las
leyes% el ambiente econmico y las pol!ticas de esa nacin. La situacin pol!tica suele
ser tan vol"til que ni siquiera los expertos pueden predecir un posible cambio en las
mismas.
En una situacin de riesgo% quiz"s se cuente con in#ormacin basada en hechos% pero
la misma puede resultar incompleta. $ara mejorar la toma de decisiones se puede
estimar las probabilidades objetivas de un resultado% al utilizar% por ejemplo modelos
matem"ticos. $or otra parte se puede usar la probabilidad subjetiva% basada en el juicio
y la experiencia. )#ortunadamente se cuenta con varias herramientas que ayudan a los
administradores a tomar decisiones m"s e#icaces.
'arco terico
Interpretacin de certidumbre, riesgo e incertidumbre
) travs del tiempo y los ambientes que rodean una situacin% todas las cosas delmundo var!a. *entro de la ingenier!a econmica% esto tambin se garantiza% ya que
presenta gran n#asis en la toma de decisiones para el #uturo.
La precisin y exactitud de los resultados obtenidos se conoce como la certidumbre% y
esta depende del instrumento o la escala de medicin.
)l permitir que un par"metro dentro de un estudio de ingenier!a econmica var!a
implica que se introduce un riesgo y posiblemente una incertidumbre.
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+iesgo, est" presente cuando se anticipa que habr" dos o m"s valores observables
para un par"metro% y es posible estimar la probabilidad de que cada uno de estos
ocurra.
Incertidumbre, esta presente cuando hay dos o mas valores observables% aunque la
probabilidad de su ocurrencia no pueda estimarse o no se han asignado las
posibilidades. Con #recuencia% los an"lisis de incertidumbre se encuentran asociados alos estados de la naturaleza.
)ntes de realizar un estudio de ingenier!a econmica es importante decidir si el an"lisis
se va a realizar con certidumbre o se introducir" el riesgo.
-oma de decisiones bajo certidumbre, se tratan de los an"lisis en los cuales se
e#ect(an e ingresan estimaciones determin!sticas en las expresiones de las medidas de
valor valor presente% anual% tasa de retorno y relacin bene#icio/costo0 y la toma de
decisiones se basa en los resultados obtenidos. Es decir% a cada uno de los datos en
los problemas se le asigna un 1223 de probabilidad de que ocurra.
-oma de decisiones bajo riesgo, se tratan de los an"lisis en los cuales se toma en
cuenta #ormalmente el elemento posibilidad. &in embargo% es m"s di#!cil tomar una
decisin clara ya que el an"lisis considera las variaciones. &e permite que se var!en
uno o m"s par"metros en una alternativa. En general existen dos maneras de analizar
el riesgo,
)n"lisis del valor esperado, utilice las posibilidades y las estimaciones de par"metro
para calcular los valores esperados% Epar"metro0 mediante #rmulas estad!sticas. El
an"lisis arroja series de E#lujo de e#ectivo0% EC4)0 y similares% y el resultado
esperado es una medida de valor como E5$0% E5)0% E-+0% E6/C0. $ara seleccionar
la alternativa% se escoge el valor esperado m"s #avorable.
&e calcula haciendo la suma total de la multiplicacin para cada valor que toma la
variable aleatoria por la probabilidad de que ocurra.
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)n"lisis mediante simulacin, utilice las estimaciones de posibilidades y par"metros
para generar c"lculos repetidos de la relacin de la medida de valor% con el muestreo
aleatorio de una gr"#ica para cada par"metro variable similar a una gr"#ica de
distribucin de #recuencia. Cuando se completa una muestra representativa y aleatoria%
se toma una alternativa utilizando una tabla o gr"#ica de resultados. En general% las
gr"#icas #orman parte importante de la toma de decisiones mediante el an"lisis de
simulacin.
Es importante destacar que si todas las posibilidades de ocurrencia son iguales%
entonces todos los estados tendr!an la misma probabilidad y por tanto% se reduce una
toma de decisiones bajo riesgo% ya que pueden determinarse los valores esperados.
Elementosimportantes en la toma de decisiones bajo riesgo
)lgunos #undamentos de probabilidad y estad!stica son esenciales para realizarcorrectamente la toma de decisiones bajo riesgo mediante el an"lisis del valor
esperado o la simulacin.
5ariable )leatoria, es una caracter!stica o par"metro que puede tomar un valor
cualquiera entre diversos valores. &e clasi#ica en discretas y continuas. &e consideran
discretas cuando los valores que puede tomar deben ser necesariamente enteros y
continuos si pueden contener decimales. $or ejemplo% la vida estimada de un activo es
una variable discreta% mientras que la tasa de rendimiento es una variable continua.
$robabilidad, es un n(mero entre 2 y 1.2 que expresa la posibilidad en #orma decimal
de que una variable aleatoria tome cualquier valor que puede ser identi#icado por esta.&e expresa como la cantidad de posibilidad% dividida entre 122. 7eneralmente% se
expresa como $'onogra#ias.com0 o $89'onogra#ias.com0% la cual se lee como,
probabilidad de que la variable x tome un valor de la suma de todas las probabilidades
debe sumar necesariamente 1. *istribucin de probabilidad, describe la #orma como se
distribuyen la probabilidad en los di#erentes valores de una variable. Las distribuciones
de probabilidad discretas son generalmente di#erentes a las continuas% ya que la
primera toma un valor de#inido para cada valor de n(mero entero generando rectas
para cada uno de estos% mientras que las variables continuas son representadas por
curvas.
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*istribucin acumulativa, es la acumulacin de la probabilidad para todos los valores
de una variable hasta un valor espec!#ico. Es decir% es la suma de todos los valores que
le preceden al valor especi#icado% incluyndolo. )l igual que la distribucin de
probabilidad di#ieren las gr"#icas para variables discretas y continuas% ya que para la
primera se presenta una #orma escalonada mientras que para la segunda #orma curvas.
'oda, es el valor que se encuentra con mayor #recuencia dentro de un grupo de datos.
$uede no existir% ser (nica e inclusive% que exista m"s de un valor de moda.
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