FORMATO

PROGRAMA DE ASIGNATURA

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CODIGO:

DCFR.001.V2

FECHA DE VERSIÓN:

OCT-13-2009

1. IDENTIFICACIÒN:

PROGRAMA: Contaduría Pública ASIGNATURA / CURSO: Métodos Cuantitativos 2CODIGO: 70331PENSUM: 2012NÚMERO DE CRÉDITOS: 3PREREQUISITOS: Métodos cuantitativos 1 NÚCLEO / AREA / EJE Área básica-componente matemáticas y estadística NIVEL: 4

2. JUSTIFICACIÓN:

La asignatura Métodos cuantitativos 2 mediante la enseñanza de conocimientos relacionados con la investigación de operaciones permite que el estudiante comprenda que la toma de decisiones óptimas y el uso racional de recursos son temas de gran importancia en el manejo y desarrollo de procesos administrativos, sobre todo en un ambiente con políticas de calidad total.

Los problemas reales, cada vez más comunes, que involucran incertidumbre requieren de una investigación de operaciones.

Todo profesional, y en especial uno del área empresarial, debe saber manejar y aplicar con propiedad estos conceptos si desea desempeñarse adecuadamente y contribuir al progreso del medio en que se desenvuelve.

3. PROPÓSITOS:

GENERAL:

Aplicar procedimientos y técnicas administrativas para resolver problemas relacionados con procesos que involucren recursos limitados y tomas de decisiones óptimas en cualquier actividad empresarial.

ESPECIFICOS:

Aprender a solucionar diferentes problemas con la ayuda de las herramientas que nos suministra los diferentes paquetes de software desarrollados para estas situaciones como es la Herramienta de Excel

Enseñarle a los estudiantes cómo construir modelos y de esta forma promover espacios de reflexión para pensar en los problemas de administración

4. COMPETENCIAS:

Desarrollar habilidad de análisis de carácter cuantitativo para la toma de decisiones en las organizaciones. Capacidad de integrar el saber dentro de la sociedad y el medio en el cual desempeñan su rol por medio de la aplicación de métodos estadísticos para la toma de decisiones.

5. CONTENIDOS TEMATICOS DEL CURSO:

MODULO 1. Análisis de decisiones.

Objetivos específicos. Tomar decisiones con y sin probabilidades.

Temas:

Formulación del problema Toma de decisiones sin probabilidad. Toma de decisiones con probabilidad. Análisis de riesgo y análisis de sensibilidad. El significado de utilidad. Elaborar utilidad para resultados monetarios.

MODULO 2. Pronósticos.

Objetivos específicos. Utilizar una serie de tiempo para pronosticar. Usar el análisis de regresión como método para pronosticar.

Temas: Los componentes de una serie de tiempo. propiedades. Métodos de suavización. Pronóstico de la proyección de tendencia. Componentes de tendencia y estacionalidad. Pronósticos con análisis de regresión. Enfoques cualitativos.

MODULO 3. Programación y control de proyectos.

Objetivos específicos. Determinar la ruta crítica. Acortar los tiempos de una actividad crítica.

Temas:

Programación de proyectos con tiempos de actividad conocida. Programación de proyectos con tiempos de actividad incierta. Consideración de intercambios tiempo-costo. Problemas de aplicación.

MODULO 4. Teoría de inventario.

Objetivos específicos. Utilizar uno los diferentes modelos para analizar los niveles de

inventario en escasez o en reordenar un lote económico. Temas:

Modelo del lote económico a ordenar. Modelo de tamaño de lote económico de producción. Modelo de inventario con escasez planeada, modelo de inventario de un

solo periodo con demanda probabilística. Modelo de cantidad a pedir y de punto de pedido Modelo de revisión periódico. Aplicaciones aplicando el Excel y el QSB.

MODULO 5. Teoría de colas.

Objetivos específicos. Aplicar la estructura básica de una línea de espera. Hacer análisis económico de las líneas de espera.

Temas:

Componentes de un sistema de línea de espera. Modelo de línea de espera de un solo canal con llegas de Poisson y tiempos

de servicio exponencial. Relaciones generales para los modelos de línea de espera y análisis

económico. Diferentes modelos de línea de espera. Modelos de línea de espera de un solo canal con llegadas de Poisson

tiempos de servicio arbitrarios y líneas de espera. Modelos de línea de espera con poblaciones finitas de demandantes.

MODULO 6. Procesos de Markov. Objetivos específicos.

Seleccionar alternativas entre varias posibilidades con criterios adecuados.

Temas

Proceso de Markov. Proceso de Poisson. Cadenas de Markov. Problemas de aplicación

6. PROPUESTA ARTICULACIÓN DE SABERES:Desde el punto de vista interdisciplinario se espera que el estudiante desarrollo la competencia analítica con referencia a la información estadística y por medio de la aplicación de la misma en casos propios de la administración y saberes de la economía, se resuelvan problemas y se tomen decisiones

7. ESTRATEGIAS DIDACTICAS / METODOLOGICAS

Presencia del docente: clase magistral de tipo analítico – descriptivo, que parte del hecho para inferir la teoría. Durante la clase se desarrollarán los temas básicos o guías.

El profesor explicará en las clases los temas que servirán de base de conocimiento para que el alumno pueda desarrollar los ejercicios que tendrá que resolver por fuera de clase. Se resaltará la importancia de que el alumno conozca la correcta interpretación de los resultados y sea lo bastante crítico para analizar si el resultado encontrado va de acuerdo con la situación.

Trabajo independiente del Estudiante: el profesor entregará para cada unidad temática, temas de orden complementario, que se desprenden de los lineamientos básicos o guías, para que los estudiantes exploren por su propia cuenta dichos contenidos y los incorporen al eje central del conocimiento.

Estrategias: Se parte de lecturas previas de material asignado por el docente, con el fin de fomentar la participación permanente del equipo “estudiante / docente”, como fruto de análisis anterior y no como resultado de explicaciones posteriores. Luego de debatir las lecturas, el docente procede a aclarar o ampliar aquellos puntos generadores de duda.

8. RECURSOS:

Aula de clase, sala de computo, biblioteca.

9. ESTRATEGIAS DE SEGUMIENTO Y EVALUACIÒN.

Las evaluaciones serán las consignadas en el reglamento estudiantil con un seguimiento del 70% y un examen final acumulativo del 30%

El seguimiento del 70% se distribuirá así:

Primer Parcial… 24 de Febrero 15% Segundo Parcial…16 de Marzo 15% Tercer Parcial… 20 de Abril 15%Actividades de Seguimiento (cada semana) 10%Talleres preparatorios para el Parcial 15%

10. FUENTES DE INFORMACION

TEXTOS BÀSICOS

Anderson-Sweeney- Williams Métodos cuantitativos para los negocios. 9ª Thomson México 2005.

TEXTOS COMPLEMENTARIOS

Davis, K. Roscoe y Patrick G. Mckeown. Métodos cuantitativos para la Administración. Grupo Editorial Iberoamerica. México. 1986.

Eppen, G.D. y otros. 5ª. Edición. México. Editorial Prentice Hall Pearson Addison Wesley Longman. Investigación de Operaciones en la Ciencia Administrativa.

Banks, Jerry y Otros. Discrete-Event System Simulation. 2ª edición. USA. Editorial Prentice Hall. 1996.

Moskowistz, Herbert y Gordon P. Wright. Investigación de Operaciones. Editorial Prentice Hall. España. 1982.

Wiston, Wayne L. Investigación de Operaciones. Aplicaciones y Algoritmos. 4ª. Edición. Editorial Thomson. México. 2005.

FUENTES DE INTERNET

MathWorks – Matlab and Simulink for Tecnical Computing. Introducción al Derive Tutorial de Derive 6