DECISIONES BAJO RIESGO

1. DECISIONES BAJO RIESGO • En la toma de decisiones bajo riesgo la preocupación no radica solamente en los resultados, sino que también con la cantidad de riesgo que cada decisión acarrea. • Las acciones están basadas en los resultados esperados. El tomador de decisiones tiene información para tener en cuenta sobre la posibilidad de los estados de la naturaleza. Esta información se traduce en una distribución de probabilidad. El estado de la naturaleza es una variable aleatoria

2. La evaluación de riesgo significa un estudio para determinar los resultados de las decisiones junto a sus probabilidades. Se considera que tomamos decisiones bajo riesgo cuando podemos asignar probabilidades a todos los resultados de cada caso. Al tener esta información, decidir es aplicar la esperanza matemáticamente, más cercana éxito. Ej.: lotería, ruleta (esperanza de 1/37).

3. En base a lo ocurrido anteriormente proyectamos un futuro. La evaluación de la probabilidad no es más que la cuantificación de la incertidumbre

4. La probabilidad es un instrumento para medir los chances de que un evento ocurra. Cuando se usa probabilidades se expresa la incertidumbre, el lado determinista tiene una probabilidad de 1 o cero ( tengo la certeza 100% de que ocurra o 100% de que no ocurra), mientras que el otro extremo tiene una probabilidad plana (todas igualmente probables).

5. Si se tiene incertidumbre, puede o no ocurrir con una probabilidad del 50%. La evaluación de la probabilidad siempre es subjetiva. Es decir siempre depende de cuánto conoce el decisor. Si sabe todo lo que puede saber, la probabilidad pasará a ser 1 .(certeza)

6. La información relevante para resolver un problema de decisión reduce nuestra probabilidad plana o equiprobable. La información de utilidad desplaza la ubicación de un problema desde el "polo" de la pura incertidumbre hacia el "polo" determinista. La información relevante y útil disminuye la incertidumbre. .Decisión tomada comprando información (empujando el problema hacia el "polo" determinista)

7. Hay factores perceptivos que influencian la manera como la incertidumbre es percibida, tanto por individuos como por grupos. De éstos, merecen mención especial, por ser particularmente relevantes para la evaluación de la probabilidad de riesgos, los siguientes

8. • Familiaridad. La intensidad con que un individuo, equipo u organización ha experimentado la situación previamente, influye en si la probabilidad de un riesgo se percibe como alta o baja. En aquellos casos en que previamente hay poca o ninguna experiencia, destreza o conocimiento relevante, el grado de incertidumbre es percibido como mayor que en el caso cuando es calculada por individuos o grupos que ya se han cruzado con la misma situación con anterioridad.

9. Manejabilidad. El grado de control o selección que se puede ejercer en una situación dada, influencia la evaluación de incertidumbre, aun cuando la percepción sea ilusoria. Si un riesgo es visto como susceptible a control, su probabilidad se evalúa como menor que en situaciones donde el control o selección están ausentes (o se perciben como ausentes).

10. • Proximidad. Si la posible ocurrencia de un riesgo está cerca en el tiempo o el espacio a aquellos sujetos que evalúan su probabilidad, aquel será percibido con mayor posibilidad de ocurrencia, que aquellos riesgos que pudiesen suceder más tarde en el tiempo o más lejos en el espacio.

11. • Propincuidad. Este término se utiliza para describir la percepción potencial de que las consecuencias de un riesgo puedan afectar a un individuo o grupo en forma directa. Cuanto más cercano se encuentre el impacto de aquellos que estén calculando la probabilidad, mayor será su valor percibido. • Cada uno de estos factores (y otras influencias perceptivas similares) operan subconscientemente cuando individuos o grupos calculan probabilidades, haciéndolos difícil de diagnosticar y corregir.

12. Heurística • Otro grupo de influencias subconscientes que afectan también el calculo de probabilidades, son los“heurísticos” o los marcos internos de referencia, utilizados por individuos y grupos que dan informaciones basadas en su juicio, cuando no hay datos concretos disponibles.

13. Un sesgo comun, como resultado de una acción de la heurística: es el sesgo debido a motivación (donde el evaluador busca mejorar la posición aparente de la situación, mediante la modificación del estimado de la probabilidad del riesgo); Este aparece cuando la persona u organización que calcula probabilidades de riesgos, tiene interés en influenciar los resultados del análisis, y ello suele ocurrir frecuentemente entre gerentes de alto nivel.

14. Normalmente, la dirección del sesgo es tal, que hace que la probabilidad parezca que es más pequeña de lo que realmente es, con el propósito de reducir la percepción de riesgo entre los participantes clave del proyecto. Puede haber ocasiones cuando el sesgo va en la dirección contraria, o sea hacia una percepción mayor de riesgo, aunque ello no sea la regla.

15. Para asegurar una evaluación más robusta de las probabilidades de riesgos, es necesario tener conciencia de los problemas, incluyendo la comprensión de los problemas asociados con el cálculo de probabilidades, el efecto de influencias psicológicas y la importancia de una evaluación confiable de probabilidades.

16. DECISIONES CON RIESGO • Cuando las decisiones a futuro no dependen de lo que se haga ahora: Evaluación de alternativas de una sola etapa.Matriz de Ganancias .- toma de decisiones en situaciones simples. • Evaluación de alternativas de múltiples etapas. Decisiones que se toman determinan decisiones futuras (vinculadas). Muchos problemas de decisión del mundo real se conforman de una secuencia de decisiones dependientes. Los árboles de decisión se utilizan en los análisis de procesos de decisión escalonados.

17. Criterios : • Valor esperado • Ocurrencia mas probable de un estado futuro • La pérdida de oportunidad esperada (poe) y el valor esperado de la información perfecta (veip)

18. CRITERIOS • BENEFICIO ESPERADO: El resultado real no será necesariamente igual al valor esperado. Con cada acción, multiplique la probabilidad y el beneficio y luego sume: Elija el número más grande y adopte esa acción. Con cada alternativa, multiplique la probabilidad asignada y el beneficio calculado Elija el número más grande y adopte esa acción.

19. Con cada acción, multiplique la probabilidad y el beneficio y luego sume: Elija el número más grande y adopte esa acción. ESTADOS DE LA NATURALEZA A L T E R NA T I V A S

20. Un problema de este criterio es que no considera las situaciones ante posibles pérdidas.(suma todos los valores, los de mas alta rentabilidad y los de mas baja y/o perdida) Igual de cuestionable que aplicar la regla de valor esperado o criterio la,place en decisiones bajo incertidumbre

21. LOS ESTADOS MÁS PROBABLES DE LA NATURALEZA: (apropiado para decisiones no repetitivas) • A)Tome el estado de la naturaleza que tiene la probabilidad más alta (rompa los empates arbitrariamente), • B) elija la acción que tiene el mayor beneficio

22. Ej comprar acciones o bonos o depositarlo en el banco, de acuerdo a las probabilidades según clase de inversión, es decir que los de la primera columna agrupan las opciones con una probabilidad del 40% de rendir los beneficios indicados entre paréntesis. Según esta regla se escoge primero aquellas opciones con probabilidades mas altas y luego se selecciona la de mas alto rendimiento.

23. A L T E R N A T I V A S ESTADOS DE LA NATURALEZA El escenario con probabilidad mas alta de ocurrencia es que el mercado crezca con 40% de chance, en consecuencia bajo este criterio se debe asumir que este ocurrirá y se deberá escoger entonces aquella alternativa que en ese escenario de el rendimiento o ganancia mayor es decir acciones con utilidad de 15

24. LA PÉRDIDA DE OPORTUNIDAD ESPERADA (POE) y EL VALOR ESPERADO DE LA INFORMACIÓN PERFECTA (VEIP) VEIP = POE • Que lleva a ponderar si vale la pena invertir en obtener más información para reducir el riesgo de la decisión. Solo si el costo de la información es igual a la oportunidad perdida conviene invertir.

25. La Posibilidad de Pérdida esperada (Arrepentimiento Esperado): Comparando el resultado de una decisión con respecto a sus alternativas aparenta ser un componente relevante en el proceso de toma de decisiones. • Un factor importante es el sentimiento de arrepentimiento. Este ocurre cuando los resultados de las decisiones son comparados a los resultados que se hubieran obtenidos si se hubiera tomado una decisión diferente.

26. Alterando el potencial de arrepentimiento mediante la manipulación de la resolución de la incertidumbre (compra información) revela que el comportamiento de la toma de decisión que aparenta aversión al riesgo puede de hecho ser atribuida a la aversión al arrepentimiento. • No existe indicativo de que el arrepentimiento pueda estar relacionado a la distinción entre actos y omisión. Algunos estudios han encontrado que el arrepentimiento es más intenso siguiendo una acción, que a una omisión.

27.  P.ej. un decisor que intercambia acciones de una compañía a otra y pierde dinero, se sentirá mas arrepentido que otro que no intercambia acciones pero que igualmente pierde dinero. • Las personas normalmente asignan un mayor valor a un resultado inferior proveniente de una acción más que al de una omisión.

28. Configure una matriz de beneficios de la pérdida ( igual que la de arrepentimiento MINIMAX) tomando el número más alto de las columnas correspondientes a los estados de la naturaleza y cotéjelos con todos los números de esa columna Con cada alternativa, multiplique la probabilidad por la pérdida y luego sume. • Elija la alternativa que tenga la POE más baja.

29. A L T E R NA T I V A S ESTADOS DE LA NATURALEZA Se toma al igual que con el minimax el valor mas alto por columna, es decir aquella ganancia mayor si se llega a dar ese estado de la naturaleza y se coteja con los otros para medir el grado de arrepentimiento

30. CÁLCULO DEL VALOR ESPERADO DE LA INFORMACIÓN PERFECTA (VEIP) • El VEIP nos ayuda a considerar si realmente conviene invertir para tener mayor información y por tanto mayor certeza a la hora de decidir la alternativa de acción. VEIP = POE.

31. Tome el beneficio máximo de cada estado de la naturaleza b) Multiplique cada uno por la probabilidad de que ocurra ese estado de la naturaleza y luego súmelos, c) Reste el beneficio esperado

32. C 15(0.4)=6.0 • CM8(0.2)= 1.6 • SC7 (0.3)= 2.1 • B7 (0.1)= 0.7 ---------- 10.4 Restar el beneficio esperado 8.5 10.4 - 8.5 = 1.9 Verifique si la PEO = VEIP

33. Por lo tanto, si la información cuesta más del 1.9 vale la pena comprarla. El máximo que se deberá pagar por la información será de 1.9

34. FORMULEMOS UN EJEMPLO Un ingenio es dueño de unos terrenos en los que puede haber petróleo. Un geólogo consultor ha informado que piensa que existe una posibilidad entre cuatro de encontrar petróleo. Otra posibilidad es sembrar caña en estos terrenos. El costo de la perforación es de 100.000 dólares. Si encuentra petróleo el ingreso esperado será de 800.000 dólares. Si no se encuentra petróleo se incurre en una pérdida de 100.000 dólares. Por otro lado la caña producirá un ingreso de 90.000 dólares.

35. TABLA DE PAGOS PARA EL ANALISIS DE DECISION DEL PROBLEMA DEL INGENIO

36. CRITERIO DE LA MÁXIMA POSIBILIDAD Identifique el estado más probable de la naturaleza (aquel que tenga la probabilidad a priori más grande). Para este estado de la naturaleza, encuentre la acción con máximo pago.

37. En nuestro ejemplo, el estado seco tiene la mayor probabilidad a priori. En la columna seco el pago máximo corresponde a la siembra de caña.

38. EXPLICACIÓN La acción elegida es la mejor para el estado más importante de la naturaleza. Desventaja: Ignora otra información. No considera otro u otros estados de la naturaleza distintos al más probable.

39. BENEFICIO ESPERADO:REGLA DE DECISIÓN DE BAYES Usando las mejores estimaciones disponibles de las probabilidades de los respectivos estados de la naturaleza (en este caso las probabilidades a priori), se calcula el valor esperado del pago de cada acción posible. Se elige la acción con máximo pago esperado.

40. Para nuestro ejemploE[pago (perforar)] = 0.25*700 + 0.75*(-100)= 100E[pago (sembrar)] = 0.25*90 + 0.75*(90)= 90Como 100 > 90, la decisión es perforar.

41. RESUMEN DE LOS CALCULOS PARA EL CRITERIO DE BAYES

42. TABLA DE ARREPENTIMIENTO 142.5*minino de los maximos arrepentimientos

43. Si tuvieramos que decidir si comprar informacion, por ejemplo hacer una prospeccion de terreno, el valor maximo de esa informacion no deberia ser mayor de 142.5* ( valor arrepentimiento= valor informacion perfecta)