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Untitled Prezi

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ALI ÑAUPARI

on 3 July 2013

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EVALUACIÓN DE PRONÓSTICOS
COMPONENTES DE TENDENCIA Y ESTACIONAL
PROYECCIÓN DE LA TENDENCIA
Pronostica los valores de una serie de tiempo que exhibe una tendencia lineal a largo plazo.
El tipo de series de tiempo muestra un incremento o disminución constante en el tiempo.
El componente de tendecia refleja el cambio gradual.
Se utilizan los datos para ilustrar los cálculos involucrados en la aplicación del análisis de regresión con el fin de identificar una tendencia lineal.
ANÁLISIS DE REGRESIÓN
Es una técnica estadística que se puede utilizar para desarrollar una ecuación matemática que muestre cómo se relacionan las variables.
La variable a predecir se llama variable dependiente o de respuesta.
Las variables que se utilizan para predecir el valor de la variable dependiente se llaman variables independientes o pronosticadores.
El análisis de regresión que involucra una variable independiente y una dependiente se llama regresión lineal simple
El análisis que integra dos o más variables independientes se llama análisis de regresión múltiple.
INVESTIGACION DE OPERACIONES
Pronostica los valores de una serie de tiempo que tiene tanto un componente de tendencia como uno estacional
Es apropiado en situaciones cuando sólo están presentes los efectos estacionales o en situaciones en que se dan tanto el componente estacional como el de tendencia.
Un aspecto esencial de la administración de cualquier organización es la planeación del futuro. En efecto el éxito a largo plazo de una organización depende de cúan bien la gerencia anticipa el futuro y elabora las estrategias apropiadas.
MODELO DE INVENTARIO DE PERIODO ÚNICO CON DEMANDA PROBABILÍSTICA
MODELOS DE INVENTARIOS
En situaciones en las cuales la tasa de demanda no es deterministica, otros modelos la tratan como probabilistica, descrita mejor por una distribución de probabilidad.. Esto se aplica en situaciones que implican artículos de temporada o perecederos que no pueden ser conservados en el inventario y vendidos en el futuro.
MODELO DE TAMAÑO DEL LOTE DE PRODUCCIÓN ECONÓMICO
Es similar al modelo EOQ, sin embargo suponemos que se suministran unidades al inventario a una tasa constante durante varios días o semanas. Este supuesto implica que el mismo número de unidades se suministra al inventario cada periodo de tiempo.
Inventario se refire a mercancías o materiales mantenidos en reserva por una organización para usarlos en el futuro, sive como reserva contra el uso fluctuante e incierto y mantiene una existencia de artículos disponible en caso de que sean requeridos por la organización o sus clientes.
INTRODUCCIÓN A LA TEORÍA DE JUEGOS
En la teoría de juegos dos o más tomadores de decisiones llamados jugadores, compiten como adversrios entre si. Cada jugador selecciona una estrategia de forma independiente, sin conocer de antemano la estrategia del otro jugador.
CONCEPTO DE UTILIDAD
La utilidad es una medida de la valía total de un resultado particular, refleja la actitud del tomador de decisiones hacia una colección de factores, como las ganacias, las pérdidas y los riesgos.
Una línea de espera se conoce como cola y la serie de conocimientos que tienen que ver con las líneas de espera como teoría de colas. Se componen de fórmulas y relaciones matempaticas qu epuede utilizarse para determinar las características de operación de una línea de espera.
MODELOS DE LÍNEAS DE ESPERA
ENFOQUES CUALITATIVOS
Si no se disponen de datos históricos, los gerentes pueden utilizar una técnica cualitativa para elaborar pronósticos.
MÉTODOS DE SUAVIZACIÓN
El objetivo de cada uno de estos métodos es suavizar las fluctuaciones aleatorias causadas por el componente irregular de las series de tiempo. Son fáciles de usar y por lo general proporcionan un alto nivel de precisión para pronósticos de corto alcance.
COMPONENTES DE UNA SERIE DE TIEMPO
El supuesto usual es que cuatro componentes separados se combinen para proporcionar valores específicos de la serie.
SERIE DE TIEMPO
Es un conjunto de observaciones de una variable medida en puntos sucesivos en el tiempo o a lo largo de periodos sucesivos.
COMPONENTE DE TENDENCIA
El cambio gradual de la serie de tiempo se conoce como tendencia, por lo general es el resultado de factores a largo plazo.
Podemos encontrar:
Tendencia lineal
Tendencia no lineal
Tendencia lineal decreciente
Sin tendencia
COMPONENTE ESTACIONAL
El componente de las series de tiempo que representa la variabilidad en los datos debido a influencias estacionales de denomina componente estacional. Puede utilizarse para representar cualquier patrón que se repite con regularidad y tiene una duración menor a un año.
COMPONENTE IRREGULAR
Es el factor residual o comodín que incluye las desviaciones de los valores de serie de tiempo reales de aquellos esperados según los efectos del componente cíclico, de tendencia y estacional.
COMPONENTE CÍCLICO
Cualquier secuencia de puntos recurrente por encima y por debajo de la línea de tendencia que dura más de un año puede atribuirse a este componente.
PROMEDIOS MÓVILES
Utiliza el promedio de los n valores de datos más recientes en la serie de tiempo como el pronóstico para el siguiente periodo. Mientras se dispone de una nueva observación para la serie de tiempo, reemplaza a la observación más antigua de la ecuación, y se calcula un promedio nuevo. Como resultado el promedio cambiará o se moverá conforme surjan nuevas observaciones.
PROMEDIOS MÓVILES PONDERADOS
Cada observación en el cálculo recibe el mismo peso. Consiste en seleccionar diferentes pesos para cada valor de datos y luego calcular un promedio ponderado de los n valores de datos más recientes como el pronóstico.
SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL
Utiliza un promedio ponderado de valores de series de tiempo pasadas como pronóstico, en el cual seleccionamos sólo un peso, el peso para la observación más reciente. Los pesos para los demás valores se calculan de forma automática y se vuelven cada vez más pequeños a medida que las observaciones se alejan en el pasado.
MODELO MULTIPLICATIVO
La serie de tiempo también tiene un componente irregular que representa los efectos aleatorios de la serie de tiempo que no pueden explicarse por medio de los componentes de tendencia y estacional.
X(t) = T(t) · E(t) · A(t)
Donde:
X(t) serie observada en instante t
T(t) componente de tendencia
E(t) componente estacional
A(t) componente aleatoria (accidental)
CÁLCULO DE LOS ÍNDICES ESTACIONALES
Calcular un promedio móbil para aislar los componentes estacional e irregular.
Si es necesario utilizar los puntos medios entre los valores promedios móviles sucesivos
Si el número de puntos de datos en un cálculo de promedio móvil es un número impar el punto medio corresponderá a uno de los peridos en la serie de tiempo.
Cada punto en el promedio móvil centrado representa cuál sería el valor de la serie de tiempo sin influencias estacionales o irregulares.
DESETACIONALIZACIÓN DE LAS SERIES DE TIEMPO
El propósito de determinar índices estacionales es precisamente eliminar los efectos estacionales de una serie de tiempo. Este proceso se conoce como desestacionalización.
Al dividir cada observación de serie de tiempo entre el éndice estacional correspondiente se elimina el efecto estacional de la serie de tiempo.
USO DE SERIES DE TIEMPO DESESTACIONALIZADAS PARA IDENTIFICAR TENDENCIAS
T1=b0 + b1
Donde:
T1= valor de tendencia
b0= intercepto de la línea de tendencia
b1= pendiente de la tendencia en el tiempo
AJUSTES ESTACIONALES
El pasoi final en el desarrolllo de pronósticos, cuando tanto el componente de tendencia como el estacional están presentes, es utilizar el índice estacional para ajustar la proyección de tendencia.
COMPONENTE CÍCLICO
El componente cíclico es atribuible a ciclos multianuales en la serie de tiempo, análogo al componente estacional, pero durante un periodo prolongado, con frecuencia es difícil obtener datos relevantes suficientes para estimar este componente.
USO DEL ANÁLISIS DE REGRESIÓN COMO MÉTODO DE LA ELABORACIÓN DE PRONÓSTICO CAUSUAL
En situaciones donde no se dispone de datos de series de tiempo, se puede utilizar el análisis de regresión para elaborar un pronóstico.
Se elabora un diagrama de dispersión, este nos proporciona una descripción general de los datos y permite formular conclusiones preliminares acerca de una posible relación entre variables.
Se traza una recta que pase por los datos que al parecer proporciona una buena aproximación lineal de la relación entre variables, de ello resulta la ecuación de regresión estimada.
USO DEL ANÁLISIS DE REGRESIÓN CON DATOS DE SERIES DE TIEMPO
Necesita una muestra de observaciones para la variable dependiente y todas las variables independientes. En el análisis de series de tiempo, los n periodos de los datos de series de tiempo proporcionan una muestra de n observaciones para cada variable.
Se pueden hacer varias elecciones cuando se seleccionan las variables independientes en un modelo de elaboración de pronósticos. Una opción posible es el TIEMPO
MÉTODO DELPHI
Intenta elaborar pronóstios por medio de un "consenso de grupo". Se pide a los miembros de un panel de expertos que respondan una serie de cuestionarios. La meta es obtener una variedad relativamente estrecha de opiniones con las cuales coincida la mayoría de expertos.
JUICIO EXPERTO
Es un método de elaboración de pronósticos que se recomienda con frecuencia cuando no es probable que las condiciones pasadas se mantengan en el futuro.
REDACCIÓN DE ESCENARIOS
Consiste en la elaboración de un escenario conceptual del futuro con base en un conjunto de supuestos bien definido. La traea del tomador de decisiones es decidir cuán probable es cada escenario y luego tomar decisiones en consecuencia.
ENFOQUES INTUITIVOS
Se basan en la capacidad de la mente humana para procesar la información que es difícil cuantificar. Se utilizan en el trabajo en grupo donde se realizan sesiones de "lluvia de ideas".
ALGUNAS RELACIONES GENERALES DE MODELOS DE LINEA DE ESPERA
John D.C. Little demostró que existen varias relaciones entre estas cuatro características:
Número promedio de unidades en la línea de espera
Número promedio de unidades en el sistema
Tiempo promedio que una unidad pasa en la línea de espera
Tiempo promedio que una unidad pasa en el sistema

MODELO DE LÍNEA DE ESPERA DE MÚLTIPLES CANALES CON LLEGADAS POISSON Y TIEMPOS DE SERVICIO EXPONENCIALES
MODELO DE LINEA DE ESPERA DE CANAL ÚNICO CON LLEGADAS POISSON Y TIEMPO DE SERVICIO EXPONENCIALES
ESTRUCTURA DE UN SISTEMA DE LINEA DE ESPERA
ANÁLISIS ECONÓMICO DE LINEAS DE ESPERA
Las decisiones que implican el diseño de líneas de espera se basarán, con frecuencia, en una evaluación subjetiva de las características de operación de la línea de espera.
Antes de que se pueda realizar un análisis económico, se debe desarrollar un modelo de costo total, el cual incluye el costo de espera y el costo de servicio.

OTROS MODELOS DE LINEAS DE ESPERA
MODELO DE LÍNEA DE ESPERA DE CANAL UNICO CON LLEGADAS POISSON Y TIEMPO DE SERVICIOS ARBITRARIOS
MODELOS DE LINEA DE ESPERA CON FUENTES FINITAS
Cuando se establece límite sobre cuantas unidades pueden buscar ser atendidas, se dice que el modelo tiene una población con fuente finita.
LINEA DE ESPERA DE CANAL UNICO
Cada cliente debe pasar a traves de un canal, cuando llegan más clientes que los que pueden ser atendidos de inmediato, forman una línea y esperan a que se desocupen para atenderlos.
DISCIPLINA EN LAS COLAS
Al describir un sistema de línea de espera debemos definir la manera en la que las unidades que espera se organizan para ser atendidas.
En general para la mayoría de las líneas orientadas al cliente, las unidades que esperan ser atendidas se acomodan de modo que la primera que llega es la primera en ser atendida (FCFS)
DISTIBUCION DE LOS TIEMPOS DE SERVICIO
El tiempo de servicio es el tiempo que un cliente emplea en la instalación de servicio una vez que éste se ha iniciado. Los tiempos de servicio rara vez son constantes.
Si se puede suponer que la distribución probabilística del tiempo sigue una distribución probabilística exponencial, existen fórmulas que proporcionan informaciòn útil sobre la operación de línea de espera.
Implica determinar la distribución probabilística del número de llegadas en un lapso de timpo determinado. En muchas situaciones de espera las llegadas ocurren al azar o independientemente de otras, y no podemos predecir cuando ocurrirá una. En este caso la DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD DE POISSON provee una buena descripción del patrón de llegadas.
OPERACIÓN CONSTANTE
El comienzo o periodo de inicio se conoce como periodo transitorio, este finaliza cuando el sistema alcanza la operación constante o normal.
CARACERÍSTICAS DE OPERACIÓN
MEJORA DE LA OPERACIÓN DE LA LÍNEA DE ESPERA
Los modelos de linea indican con frecuencia cuando es conveniente mejorar sus caracteristicas de operación. La decisiòn para mejorar las características de operación debe basarse en las ideas y creatividad del analista.
DISTRIBUCIÓN DE LAS LLEGADAS
DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD DE POISSON
Donde
k es el número de ocurrencias del evento o fenómeno (la función nos da la probabilidad de que el evento suceda precisamente k veces).
es un parámetro positivo que representa el número de veces que se espera que ocurra el fenómeno durante un intervalo dado.
Existen fórmulas que pueden utilizarse para determinar las características de operación constante de una línea de espera de canal único. Las fórmulas son apropiadas si las llegadas siqguen ina distribución de probabilidad de Poisson y los tiempos de servicio llevan una distribuciòn de probabilidad exponencial.
D.G. Kendall sugirió una notación que es útil cuando se trata de clasificar la amplia variedad de modelos de línea de espera diferentes que han sido desarrollados
Si la distribución de probabilidad de los tiempos de servicio no es una distribución de probabilidad exponencial entonces si se utiliza la notación de Kendall, el modelo de línea de espera apropiado es un modelo M/G/1
MODELO DE INVENTARIO CON FALTANTES PLANEADOS
Un faltante es una demanda que no puede ser satifecha, en mucash situaciones son indeseables y deben evitarse, pero en otros casos pueden ser deseables, planeados y permitidos.
Este modelo toma en cuenta un tipo faltante conocido como pedido en espera.
DESCUENTOS POR CANTIDAD EN EL MODELO EOQ
Ocurren cuando los proveedores otorgan un incentivo por grandes catidades de pedido, al ofrecer un menor costo de compra cuando las mercancías se solicitan en grandes cantidades.
MODELO DE CANTIDAD ECONÓMICA DEL PEDIDO (EOQ)
Es pertienente cuando la demanda de un artículo muestra una tasa constante o casi constante, y cuando toda la cantidad solicitada llega al inventario en un momento dado.
CANTIDAD DE PEDIDO, MODELO DE PUNTO DE REORDEN CON DEMANDA PROBABILÍSTICA
En el modelo de multiperiodo, el sistema de inventario opera de forma continua con muchos periodos repetitivos o ciclos; el inventario puede ser conservado de un periodo al siguiente. Siempre que la posición del inventario alcanza el punto de reorden, se coloca un pedido de Q unidades. Como la demanda es probabilistica se alcanzará el tiempo de reorden, el tiempo entre pedidos y el momento en que el pedido de Q unidades llegará al inventario no se pueden determinar con anticipación.
MODELO DE REVISIÓN PERIÓDICA CON DEMANDA PROBABILÍSTICA
Los modelos de inventario de punto de reorden y cantidad de pedido previamente analizados requieren de ciertos sistemas: revisión continua y periódica.
COSTOS DE RETENCIÓN
Son los costos asociados con el mantenimiento de un nivel de inventario determinado; estos costos dependen del tamaño del inventario
MODELO DE COSTO TOTAL
Es desarrollo del modelo sea dentra en la solución del problema de inventario. Se puede expresar el costo anual total como una función de cuánto deberá ordenarse. Este desarrollo es quizá la parte más importante de la aplicación de modelos cuantitativos en la toma de decisiones relacionadas con inventarios.
DECISIÓN DE CUÁNTO ORDENAR
Se determina la cantidad de pedido Q que reduzca al mínimo el costo total anual. Al utilizar un procedimiento de prueba y error, podemos calcular el costo anual total de varias cantidades de pedido posibles.
DECISIÓN DE CUÁNDO ORDENAR
Tenemos que introducir el concepto de posición de inventario, que es la cantidad del inventario disponible más las cantidad del inventario pedido.
La decisión de cuándo ordenrar se expresa en función a un punto de reorden.
ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD DEL MODELO EOQ
Este modelo es insensible a las pequeñas variaciones o errores en las estimaciones de costos., lo cual indica que si por lo menos tenemos estimaciones razonables del costo de ordenar y el costo de mantener, se espera que obtengamos una buena aproximación de la cantidad de pedido verdadera de costo mínimo.
SUPUESTOS SOBRE EL MODELO EOQ
La demanda es deterministica y ocurre a una tasa constante.
La cantidad Q es la misma para cada pedido.
El costo por pedido y el de compra es constante y no depende de la cantidad solicitada.
El costo de retención del inventario por unidad por lapso de tiempo es constante.
No se permiten faltantes como inexistencias o pedidos en espera o pendientes.
El tiempo de espera de un pedido es constante.
CONDICIONES
El tamaño del lote es el número de unidades en un pedido.
El modelo se aplica solo a situaciones en las que la tasa de producción es mayor que la de demanda.
Los costos que nos ocupan son el de retener y el de ordenar, dnominado para este caso como costo de preparación.
Encontramos los costos de retención y pedido habituales
COSTO DE PLUVALÍA
Depende de qué tanto tiempo tenga que esperar un cliente y se acostumbra adoptar la convención de expresar el costo del pedido en espera en función del costo de tener una unidad en espera durante un lapso de tiempo establecido.
CARACTERÍSTICAS
Si existen S pedidos en espera cuando llega un nuevo envío de tamaño Q, enotnces S pedidos en espera se envían a los clientes apropiados y las unidades restantes se colocan en el inventario.
El ciclo del inventario de T dias se divide n dos fases distintas: cuando el inventario está disponible y los pedidos se entregan cuando se hacen, y cuando se agotan las existencias y todos los pedidos nuevos se colocn en espera.
MODELO DE COSTO TOTAL
Primero identificar el costo de retención e función del tamaño del lot de producción.
Para el modelo se utiliza un periodo de un año y un costo anual.
El inventraio promedio será la mitad del inventario máximo.
PASO I
Por cada categoríade descuento calcule Q con la fórmula de EOQ basada en el costo unitario asociado con la categoría de descuento.
PASO II
Para la Q que es demasiado pequeña para calificar para el precio de descuento supuesto, ajuste la cantidad de pedido hacia arriba a la cantidad de pedido más cercana que permitirá que el producto se adquiera al precio supuesto.
PASO III
Por cada cantidad de pedido resultante de los pasos 1 y 2, calcule el costo anual total utilizando el precio unitario de la categoría de descuento apropiada y la ecuación. La cantidad de pedido que da el costo anual total mínimo es la cantidad de pedido óptima.
ANÁLISIS ADICIONAL
Es un método que puede utilizarse para determinar la cantidad óptima de pedido con un modelo de inventario de periodo único. Aborda la pregunta de cuánto ordenar comparando el costo o pérdida de ordenar una unidad adicional con el costo o pérdida de no ordenar una unidad adicional.
DISTRIBUCIÓN DE LA DEMANDA DURANTE EL TIEMPO DE ESPERA
Permite determinar cómo afecta el punto de reorden r a la probabilidad de un agotamiento de existencias, como éstas ocurren siempre que lademanda excede el punto de reorden, podemos determinar la probabilidad de que se agoten las existencias por medio de la distribución de la demanda durante el tiempo de espera para calcular la probabilidad de que la demanda excederá r.
MODELO
MODELO DE MÚLTIPLES CANALES CON LLEGADAS POISSON, TIEMPOS DE SERVICO ARBITRARIOS Y SIN LINEA DE ESPERA
Las Unidades o clientes llegan en busca de atención de uno o varios canales de servicio, si todos los canales están ocupados, a las unidades que llegan se les niega el acceso al sistema. En terminología de línea de espera, las llegadas que ocurren cuando el sistema está lleno son bloqueadas y desalojadas del sistema, tales clientes pueden perderse o pueden intentar regresar al sistema más tarde.
Una línea de espera de múltiples canales se compone de dos o más canales de servicio que se supone son idénticos en función de capacidad de servicio; las unidades que llegan esperan en una sola línea y luego se dirigen al primer canal disponible para ser atendidas.
CARACTERÍSTICAS DE OPERACIÓN
CONDICIONES
Las llegadas siguen una distribución de probabilidad de Poisson
El tiempo de servicio de cada canal sigue una distribución de probabilidad exponencial.
La tasa de servicios es la misma para cada canal.
Las llegadas esperan en una sola línea de espera y luego se dirigen al primer canal abierto.

IMPORTANCIA
Estas relaciones se aplican a una amplia variedad de sistemas de línea de espera. La importancia de estas relaciones es que se aplican a cualquier modelo de línea de espera, independientemente de si las llegadas siguen la distribución probabilística exponencial.

COSTO DE SERVICIO
Es el más fácil de determinar. Éste es el costo pertinente asociado con la operación de cada canal de servicio.

COSTO DE ESPERA
Se basa en el número promedio de unidades que hay en el sistema, incluye el tiempo empleado en la línea de espera más el tiempo empleado mientras lo atienden.

SE PUEDEN DESCRIBIR VARIOS SISTEMAS DE LÍNEAS DE ESPERA
M designa una distribución de probabilidad de Poisson de las llegadas o una distribución de probabilidad exponencial del tiempo de servicio.
D designa que las llegadas o el tiempo de servicio es determinístico o constante.
G designa que las llegadas o el tiempo de servicio tiene una distribución de probabilidad con una media y varianza conocidas.


NOTACIÓN
A/B/K
Donde:
A denota la distribución de probabilidad de las llegadas.
B denota la distribución de probabilidad del tiempo de servicio.
K denota el número de canales.


CARACTERÍSTICAS DE OPERACIÓN DEL MODELO M/G/1
y = Tasa promedio de llegadas
µ = Tasa promedio de servicio
µ/1= Tiempo promedio de servicio
o= Desviación estándar del tiempo de servicio


SUPUESTOS
El sistema tiene k canales
Las llegadas siguen una distribución de probabilidad de Poisson, con tasa de llegada.
El tiempo de servicio de cada canal puede tener cualquier distribución de probabilidad.
La tasa de servicios es la misma para cada canal
Una llegada entra al sistema sólo si por lo menos un canal está disponible.
El modelo de línea de espera apropiado es un modelo M/G/k con “clientes bloqueados eliminados".


SUPUESTOS
Las llegadas de cada unidad siguen una distribución de probabilidad de Poisson, con tasa de llegada.
Los tiempos de servicio siguen una distribución de probabilidad exponencial, con tasa de servicio u.
La población de unidades que buscan ser atendidas es finita.

COSTO DE ORDENAR
Es considerado fijo sin importar la cantidad solicitada, cubre la preparación de la factura, el procesamiento del pedido incluido el pago, porte de correos, transporte, etc.
SISTEMA DE INVENTARIO DE REVISIÓN CONTINUA
La posición del inventario se monitorea de forma contínua, de modo que se pueda hacer un pedido siempre que se llegue al punto de reorden.
UTILIDAD Y TEORIA DE JUEGOS
SISTEMAS DE INVENTARIO DE REVISIÓN PERIÓDICA
El inventario se revisa y vuelve a ordenar solo en puntos especificados en el tiempo.
UTILIDAD Y TOMA DE DECISIONES
Requiere asignar un valor de utilidad al mejor y peor resultado posible. Cualesquiera valores funcionarán siempre y cuando la utilidad asignada al mejor resultado sea mayor que la asignada al peor resultado.
UTILIDAD, OTRAS CONSIDERACIONES
La utilidad esperada se usa para mostrar cómo un evasor de riesgos y un tomador de riesgos pueden preferir diferentes alternativas de decisión para el mismo problema de decisión.
JUEGOS DE ESTRATEGIA MIXTA
Se da cuando el juego de dos personas con suma cero no tiene una estrategia pura óptima. Con una estrategia mixta la solución óptima para cada jugador es seleccionar al azar entre las estrategias de alternativas.
Un tomador de decisiones que elige un rsultado garantizado sobre una lotería con un resukltado esperado mejor es un EVASOR DE RIESGO.
VALOR MONETARIO FRENTE A UTILIDAD ESPERADA
Cuando los resultados para un problema de toma de decisiones en particular caen dentro de un rango razonable, los tomadores de decisiones tienden a expresar sus preferencias con base en el enfoque del valor monetario esperado.
EVASORES DE RIESGO FRENTE A TOMADORES DE RIESGO
Un tomador de riesgos es alguien que tomad ecisiones y que elegiría un alotería sobre un resultado garantizado mejor.
Un tomador de decisiones neutral ante el riesgo surge cuando el rendimiento marginal para el dinero no disminuye ni aumenta, sino permanece constante.
COMPETENCIA POR LA PARTICIPACIÓN DE MERCADOS
Este juego que involucra la participación en el mercado cumple con los requisitos de un juego de dos personas con suma cero.
La lógica de esta teoría supone que cada empresa o jugador tiene la misma información y selecciona una estrategia que proporciona el mejor resultado posible desde su punto de vista.
IDENTIFICACIÓN DE UNA ESTRATEGIA PURA
Es la estrategia óptima para ambos jugadores. En el punto de equilibrio las estrategias óptimas y el valor del juego no pueden mejorarse cuando cambian las estrategias de cualquier jugador.
PASOS PARA RESOLVER LOS JUEGOS DE SUMA CERO PARA DOS PERSONAS
Utilice el procedimiento maximin para el jugador A y el procedimiento minimax para el jugador B con el fin de determinar si existe una solución estratégica pura.
Si no existe y el juego es mayor que 2x2, identifique una estrategia dominada para eliminar una fila o columna
Si no existe y el juego reducido es 2x2, calcule las probabiliadades de una estrategia mixta óptima.
EXTENSIONES
Los modelos de la teoría de juegos se extienden más allá de los juegos de suma cero para dos personas.
Una extensión es un juego de dos personas con suma constante que ocurre cuando los resultados de las estrategias elegidas suman una constante difrente de cero.
EL ENFOQUE DE LA UTILIDAD ESPERADA
Requiere que el analista calcule dicah utilidad para cada alternativa de decisión y luego seleccione la alternativa que produzca la mayor utilidad esperada.
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