Estructura de Fase 2: Análisis l

l

Puntos Fuertes, Puntos Débiles, Oportunidades, Amenazas Los Temas – ¿Qué son riesgos? ¿Cómo son definidos? – ¿Cómo cambia la gerencia los riesgos? – ¿Cómo podemos analizar la complejidad?

l

Análisis de Decisón de Opciones – Arboles de Decisión

l

Análisis de Utilidad: Determinar la Satisfacción del Analista, de los Usuarios – Sentimiento del Analista sobre los Niveles de Riesgo – Sentimientos de Consumidores sobre Niveles de Desempeño

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Puntos Fuertes, Puntos Débiles, Oportunidades, Amenazas l

El Estado Actual – Positivo: Puntos Fuertes – Negativo: Puntos Débiles

l

El Futuro – Positivo: Oportunidades – Negativo: Amenazas

l

Una Estrátegia Efectiva – Hay que ser realista sobre la Situación – Lidear con el Futuro proactivamente

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Temas de Identificación l

Temas de Identificación

l

En general – ¿Cúal es el Riesgo Importante para la Situación? – ¿Qué factores definen este Riesgo? – ¿Qué Decisiones de Gerencia se Relacionan a él? – ¿Cómo representamos

l

u

El rango de posibles decisiones,

u

Los riesgos, y

u

Los resultados?

Ver Casos de Estudio como Ejemplos

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La Solución -- Análisis de Decisión l

Una manera simple de definir un rango amplio de opciones

l

En varios Periodos

l

Incluye Riesgos

l

Incluye Niveles de Satisfacción del Consumidor

l

Método Estándar

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Análisis de Decisión l

Objetivo

l

Motivación

l

Modelos Primitivos

l

Métodos de Análisis de Decisión

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Análisis de Decisión l

Objetivo –

l

Presentar una técnica efectiva en particular para la evaluación de alternativas a situaciones de riesgo

Tres Conclusiones Principales de Análisis de Decisión. Pensar en términos de: 1. Estrátegias para cambiar opciones a medida que factores inciertos se convierten en ciertos, en lugar de opciones óptimas 2. Segundo- Mejor Opciones que ofrecen seguros contra extremos 3. Educación del cliente especialmente sobre el rango de las alternativas

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Motivación l

La gente. Cuando actúa siguiendo su intuición, lidea desadecuadamente con situaciones complejas e inciertas – –

l

l

Ellas procesan mal información probabilistica Ellas simplifican complejidad en maneras que alteran la realidad u Concentración en extremos u Concentración en estados finales en lugar de procesos u Ejemplo: Aeropuertos de Ciudad de Mexico

Se necesita un medio estructurado y eficiente para lidear con este tipo de situación Análisis de Decisión es esta herramienta

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Arboles de Decisión l

Reprensentan el Análisis -- Arboles de Decisión – Muestran Rango Amplio de Opciones – Varios Periodos – Permiten la Identificación de Planes que u Explotan Oportunidades u

l

Evitan Pérdidas

Componentes de Arboles de Decisión – Estrucutra u Opciones; Resultados Posibles – Data u Riesgos; Valor de Cada Resultado Posible

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Análisis de Decisión l

Estructura –

l

El Arbol de Decisión como una herramienta organizada y disciplinada para presentar alternativas y estados de la naturaleza posibles

Dos elementos gráficos 1. Puntos de Decisión 2. Puntos de Azar (después de cada decisión) D

A

D

A

A A

D

A A

D

A

A

D

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A

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Análisis de Decisión l

Cálculo –

l

Máximizar Valor Esperado de Resultados

Para cada comjunto de alternativas – –

Calcular Valor Esperado Escoger alternativa con VE máximo Impermeable D No Impermeable

Lluvia p=0.4

5

No Lluvia p=0.6

-2

Lluvia

-10

C

C No Lluvia

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4

VE (impermeable)

=

2.0 - 1.2 =

0.8

VE (no impermeable)

= - 4.0 + 2.4 = - 1.6

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Para una Secuencia de Alternativas l l

l

Empezar al final del árbol (orilla de la derecha) Calcular Valor Esperado para la última alternativa (mano derecha) Identificar el Mejor –

l

l

l

Este es el valor de ese punto de decisión, y es el resultado al final del punto de azar para las siguientes alternativas

Este es también la mejor opción, si uno termina, por azar, en ese punto Repetir, continuando hacia la izquierda hasta el final del árbol Resultado: Una secuencia de opciones óptimas que se basan y responden a los resultados del azar “Una Estratégia”

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Estructura (cont) l

Dos elementos de data 1. Probabilidad 2. Valor de cada resultado A p

D

1-p

D

D p

D

1-p

D

A

A p1 A1-p1 A

.

A

.

A

.

A A p2 1-p2

l

01 02

016

¿Cuando se convierte en un “arbusto enredado”?

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Resultados de Análisis de Decisión l

NO es tan sencillo como un Plan Simple – Hacer A en Periodo 1; Hacer B en Periodo 2; etc.

l

UN PLAN DINAMICO – Hacer A en Periodo 1, – PERO en Periodo 2: u

Si Crecimiento, hacer B

u

Si Estagnación, hacer C

u

Si Pérdidas, hacer D

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Consecuencias de Análisis de Decisión l

Educación del cliente, disciplina del árbol de decisión incentiva percepción de posibilidades – –

l

Una estrátegia como la solución preferida NO una secuencia simple o un Plan Maestro

En general, estrátegias Segundo-Mejores no son óptimas para un resultado en particular, pero son preferidas porque ofrecen flexibilidad para tener éxito en un rango de resultados I.E., Es mejor comprar seguro!

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Ejemplo de Consecuencias Conducir carro l

Ud. puede escoger No conducir

l

l

Ud. puede tener un accidente - o no –

Si accidente

Conducir No Conducir

Peor Mejor

–

Si no accidente

Conducir Mejor No Conducir Peor

Solución Optima: Conducir con seguro Nunca lo mejor best - pero nunca lo peor

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Análisis de Utilidad (1) l

l

Tema Clave: Sentimientos sobre Riesgo, Desempeño Dos Preguntas (1) ¿Cuánto riesgo es apropiado para el análista en una situación particular? Esto depende en u

Situación particular de la organización • Constructor Agresivo,...., Fondos de Pensión

u

Tamaño de Riesgos

(2) ¿Qué nivel de desempeño es necesario?

l

u

¿Para satisfacer las necesidades técnicas?

u

¿Para contrarestar a la competencia?

Sentimientos tienen que ser medidos – Esta es la esencia de Análisis de Utilidad

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Análisis de Utilidad (2) l

l

Sentimientos sobre Riesgo (Ver Clases) Positivo -- Pérdidas inmediatas pueden resultar en grandes beneficios – Loterias – “High-tech venture capital”

l

l

Neutral -- Insensible al riesgo; no le importa Averso -- Necesita protección contra grandes pérdidas – quiebra – seguro contra fuego, pérdidas de activos importantes

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Análisis de Utilidad (3) l

Sentimientos sobre Desempeño (Ver Clases)

l

Retornos Marginales Decrecientes –

l

Retornos Crecientes – –

l

Calidad adicional no justifica el costo adicional

De Escala (Teléfonos, Energía) De “Scope” (Alcanze de la Penetración de Mercado

Efecto de “Threshold” -- a raíz de – –

Estándares Impuestos por la Competencia Fechas límite, Ventanas de Oportunidad

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Análisis de Utilidad (4) l

Métodos de Medición de Utilidad (Ver Clases)

l

Proceso de Entrevista – Preferencias son Personales – Medición en relación a Persona o Grupo

l

Técnicas Estándares – Ver Referencias

l

Evaluar: Sistema Experto de MIT en Computadora – Resultados más robustos – Más Rápido – Mucho más económico, eficiencia en el costo

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