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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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