Matriz de decisiones.

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Matriz de decisiones. por Mind Map: Matriz de decisiones.

1. Valor Monetario Esperado.

1.1. es una técnica analítica de suma utilidad para el análisis cuantitativo de riesgos.

1.1.1. Su objetivo es determinar el promedio de todos los resultados potenciales de un proyecto cuando el futuro incluye una serie de escenarios particulares que pueden o no ocurrir.

1.1.2. Permite calcular el costo necesario para el resultado de todos los eventos inciertos.

1.1.3. Permite calcular la reserva de contingencias en caso se presente un riesgo durante el proceso de realización del proyecto.

2. Maxi-Min

2.1. corresponde a un pensamiento pesimista, pues razona sobre lo peor que le puede ocurrir al decisor cuando elige una alternativa.

2.1.1. esto supone una perdida de información porque no se tienen en cuenta el resto de campos y la opción elegida no podría ser la mas optima. Estamos hablando de una forma Pesimista de elegir según Wald.

2.1.1.1. es fijarnos en las valoraciones mas bajas dentro de todas las soluciones es decir, las valoraciones mas bajas son 1 para la solución A, 2 para la B y 4 para la C, entonces dentro de este rango nos quedamos con C, pues es la mas alta dentro de las peores,

3. Mini-Max

3.1. Es el criterio del coste de oportunidad, o de Savage. Cuando tomamos una decisión hay una pérdida por no tomar la mejor de las decisiones.

3.1.1. El inversor siente algo de "remordimiento". Vamos a calcular esos costes de oportunidad y elegiremos la menor pérdida.

3.1.1.1. Se calcula el máximo coste de oportunidad de cada opción y se elige el menor de ellos.

4. Hurwicz

4.1. Se trata de un criterio intermedio entre el criterio de Wald y el criterio maximax. Dado que muy pocas personas son tan extremadamente pesimistas u optimistas

4.1.1. este valor oscila de 0 a 1, sin llegar a los extremos para no coincidir con las teorías anteriores, un valor razonable es 1/2, para nuestro caso trabajamos con α=1/4. Por lo que el resultado sería el siguiente:

4.1.1.1. A: 1*3/4 + 8*1/4= 2,75 B: 2*3/4 + 10*1/4= 4 C: 4*3/4 + 9*1/4= 5,25

4.1.1.2. La opción a elegir en este caso es la C, pues tenemos la máxima puntuación, aun así con este modelo seguimos despreciando información pudiendo llegar a resultados similares a los de Maximin y Maximax.

5. Savage

5.1. Para el razonamiento que aplica Savage nos encontramos ante una dualidad, es decir, se busca la máxima ganancia a través de la perdida mínima.

5.1.1. Entonces para cada una de las soluciones tenemos diferentes resultados, lo que hacemos es tomar los escenarios (columnas) como referente y dentro de estas tomamos el mayor valor para restarlo por cada valor dentro de esa misma columna para cada solución.

5.1.1.1. Por ejemplo el valor máximo de la primera columna es 10, por lo que le restamos 7,10 y 5 respectivamente, así hacemos en las siguientes columnas. Por lo que la solución C se presenta como la mejor de todas.

6. Laplace

6.1. Laplace plantea la utilización de todos los valores que se han obtenido anteriormente, no despreciamos nada por lo que trabajamos con todos los campos.

6.1.1. La lógica que aplica es asignar a cada valor la misma probabilidad (1/n) de tal modo que todos están en igualdad de condiciones.

6.1.1.1. N muestra los posibles estados de la naturaleza, es decir, nuestra opción seguiría siendo la C pues a priori parece la mas completa y equilibrada, este método no arriesga en la toma de decisiones.