sesion nº1 toma decisiones

Ing. David Tinoco Neyra 1

PRIMERA UNIDAD: FUNDAMENTOS DE INVESTIGACION Y MUESTREO

TOMA DE DECISIONES


CAPACIDADES A DESARROLLAR

Diagnóstico de entrada Nociones preliminares : Proceso decisional. Origen y desarrollo de los

métodos cuantitativos. Elementos de una decisión.

Modelos icónicos ,análogos, simbólicos, determinísticos y probabilísticos.

Análisis de punto de equilibrio. Casos prácticos de construcción de modelos

con datos.


INTRODUCCIÓN Los procesos de análisis cuantitativo ayudan a analizar

racionalmente los problemas, a determinar racionalmente las alternativas más relevantes, de modo que en áreas como la administración de la producción, la administración financiera, el análisis cuantitativo sea indispensable.

Los procesos estadísticos, manejando la teoría de las probabilidades, el muestreo, los diseños experimentales, son base de muchas decisiones en todos los campos de la actividad de las organizaciones empresariales, como recursos humanos, mercadotecnia, producción, finanzas, operaciones, manejo de inventarios, etc.


INTRODUCCIÓNProceso de Toma de Decisiones:

DEFINIR EL PROBLEMAESTRUCTURACIÓN

DEL PROBLEMA IDENTIFICAR ALTERNATIVAS

↓

DETERMINAR CRITERIOS

↓

ANALIZAR EVALUAR ALTERNATIVAS

EL PROBLEMA ↓

ELEGIR MEJOR ALTERNATIVA


Tomar la correcta decisión en un negocio o empresa es parte fundamental del administrador ya que sus decisiones influirán en el funcionamiento de la organización, generando repercusiones positivas o negativas según su elección

DECISIÓNES

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La toma de decisiones es un proceso sistemático y racional a través del cual se selecciona una alternativa de entre varias, siendo la seleccionada la optimizadora (la mejor para nuestro propósito).

Tomar una decisión es resolver diferentes situaciones de la vida en diferentes contextos: a nivel laboral, familiar, sentimental, empresarial, etc.

DIAGNOSTICO DE ENTRADA

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Qué debo saber antes, para tomar una buena decisión

Antes de tomar una decisión debemos:1 .-Definir las restricciones y limitaciones.2.-Saber la relación costo beneficio, rendimientos esperados u otros.3.-Saber cuando se utilizan métodos cuantitativos y cuando los cualitativos.4.-Conocer los factores internos formales (cultura organizacional, políticas internas, estructura, etc.) y los factores internos informales (políticas implícitas, hábitos, experiencia, etc.)5.-Conocer los factores externos (políticos, económicos, sociales, internacionales, culturales


CARACTERÍSTICAS DE LAS DECISIONES GERENCIALES

RiesgoRiesgoIncertidumbreIncertidumbre

Decisionesprogramadas y decisiones

no programadas

Decisionesprogramadas y decisiones

no programadasConflictoConflicto


CARACTERÍSTICAS DE LAS DECISIONES GERENCIALES

Certeza:Estado que existe cuando quienes toman decisiones disponen de información completa y precisa.

Incertidumbre:Existe cuando quienes toman decisiones no cuentan con información suficiente para conocer las consecuencias de acciones distintas

.

Riesgo:Estado que existe cuando la probabilidad de éxito es inferior a100 por ciento.“Quienes toman buenas decisiones prefieren evitar o manejar los riesgos


PROCESO DE LA TOMA DE DECISIONES

Suceso de estímuloSuceso de estímulo

Búsqueda de informaciónBúsqueda de información

Formulación del problemaFormulación del problema

Evaluación de alternativasEvaluación de alternativas

Elección de la mejor alternativa

ImplementaciónImplementación


ADMINISTRACIÓN DE LA TOMA DE DECISIONES

Reconocimiento de una necesidad

Etapas de la

decisión

Decisión de

cambiar

Dedicación consciente para implementar una

decisión

Decisión de

cambiar


ETAPAS DEL PROCESO DE TOMA DE DECISIONES:

Identificar y analizar el problema: Un problema es la diferencia entre los resultados reales y los planeados, lo cual origina una disminución de rendimientos y productividad, impidiendo que se logren los objetivos.

Investigación u obtención de información: Es la recopilación de toda la información necesaria para la adecuada toma de decisión; sin dicha información, el área de riesgo aumenta, porque la probabilidad de equivocarnos es mucho mayor.

Determinación de parámetros: Se establecen suposiciones relativas al futuro y presente tales como: restricciones, efectos posibles, costos , variables, objetos por lograr, con el fin de definir las bases cualitativas y cuantitativas en relación con las cuales es posible aplicar un método y determinar diversas alternativas.


Construcción de una alternativa: La solución de problemas puede lograrse mediante varias alternativas de solución; algunos autores consideran que este paso del proceso es la etapa de formulación de hipótesis; porque una alternativa de solución no es científica si se basa en la incertidumbre.

Aplicación de la alternativa: De acuerdo con la importancia y el tipo de la decisión, la información y los recursos disponibles se eligen y aplican las técnicas, las herramientas o los métodos, ya sea cualitativo o cuantitativo, mas adecuados para plantear alternativas de decisión.



Especificación y evaluación de las alternativas: Se desarrolla varias opciones o alternativas para resolver el problema, aplicando métodos ya sea cualitativos o cuantitativos. Una vez que se han identificado varias alternativas, se elige la optima con base en criterios de elección de acuerdo con el costo beneficio que resulte de cada opción. Los resultados de cada alternativa deben ser evaluados en relación con los resultados esperados y los efectos.

Implantación: Una vez que se ha elegido la alternativa optima, se deberán planificarse todas las actividades para implantarla y efectuar un seguimiento de los resultados, lo cual requiere elaborar un plan con todos los elementos estudiados.



TÉCNICAS CUANTITATIVAS Y CUALITATIVAS PARA LA SELECCIÓN DE LA MEJOR

DECISIÓN.

Técnicas Cualitativas: Cuando se basan en criterio de la experiencia, y habilidades

Técnicas Cuantitativas: Cuando se utilizan métodos matemáticos, estadísticos,

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TIPOS DE DECISIONES: Individuales: Se dan cuando el problema es bastante fácil

de resolver y se realiza con absoluta independencia, se da a nivel personal y se soluciona con la experiencia.

Gerenciales: Son las que se dan en niveles altos (niveles ejecutivos), para ello se ha de buscar orientación, asesorías, etc.

Programables: Son tomadas de acuerdo con algún hábito, regla, procedimiento es parte de un plan establecido, comúnmente basado en datos estadísticos de carácter repetitivo.

En condiciones de Certidumbre: Son aquellas que se tomaran con certeza de lo que sucederá (se cuenta con información confiable, exacta, medible). La situación es predecible, para la toma de decisión se utilizan técnicas cuantitativas y cualitativas.


MODELOS


MODELOS

• Es una abstracción de la realidad.• Es una representación de la realidad que ayuda a entender su

composición y/o funcionamiento.• Es una construcción intelectual y descriptiva de una entidad en

la que un observador tiene interés.• Se construye para transmitirse.• Se emplean supuestos simples para restringirse a lo que se

considera relevante y evitar lo que no.

Un modelo es un sistema desarrollado para entender la realidad y, en consecuencia, para modificarla.No es posible modificar la realidad, en cierta dirección, si no se dispone de un modelo que la interprete.


MODELOS

ModeloModelo

SistemaReal

Observador


TIPOS DE MODELOS

Todos los días construimos modelos: Modelos mentales de una situación. Modelos a escala que tratan de representar la situación real. MODELOS ICÓNICOS: Son las réplicas físicas con la misma

apariencia. (modelos a escala) MODELOS ANALÓGICOS: Modelos físicos sin la misma

apariencia. (Aparatos de medición) MODELOS MATEMÁTICOS: Representa un problema por

símbolos, relaciones o expresiones matemáticas. (P=10x) donde P=Ganancia Total; x= cantidad de unidades vendidas y producidas. Margen por unidad $10.


¿PARA QUÉ SIRVE UN MODELO?

Ayuda para el pensamiento

Ayuda para la comunicación

Para entrenamiento e instrucción

Ayuda para la experimentación

Herramienta de predicción


MODELOS DE SIMULACIÓN

• Estocástico. Contienen uno o más parámetros (variables endógenas) aleatorios. Las mismas entradas pueden ocasionar salidas diferentes.

• Determinístico. Ante entradas fijas se producen las mismas salidas.

• Estático. No se contempla el tiempo como determinante para la evolución del sistema

• Dinámico. El tiempo interviene en la variación de las variables del sistema.

• Tiempo-continuo. El modelo permite que los estados del sistema cambien en cualquier momento.

• Tiempo-discreto. Los cambios de estado del sistema se dan en momentos discretos del tiempo.

estocástico

determinístico

estáticodinámico

tiempo-discreto

tiempo-continuo

Simulación probabilística


ESTOCÁSTICO - DETERMINÍSTICO

yj = fm(xi, lk)(Existenvariables internas–como lk–aleatorias)

xi yj

Estocástico (*)Si el estado de la variable en

el siguiente instante de tiempo no se puede

determinar con los datos del momento actual

Método analítico: usa probabilidades para

determinar la curva de distribución de frecuencias

DeterminísticoSi el estado de la variable en el siguiente instante de tiempo se puede determinar con los datos del estado actual

Método numérico: algún método de resolución analítica

yj = fm(xi)xi yj


CONTINUO - DISCRETO

ContinuoEl estado de las variables

cambia de forma continua a lo largo del tiempo

e = f (t)

Método analítico: emplea razonamiento de matemáticas

deductivas para definir y resolver el sistema

Discreto (*)El estado del sistema cambia en tiempos discretos del tiempo

e = f(nT)

Método numérico: utiliza procedimientos computacionales para resolver el modelo matemático.


ESTÁTICO - DINÁMICO

Estático

Entre las variables no se encuentra la variable tiempo.

Método analítico: algún método de resolución analítica.

Dinámico (*)Si el estado de las variables puede cambiar mientras se realiza algún cálculo

f [ nT ] ≠ f [ n(T+1) ]

Método numérico: usa procedimientos computacionales para resolver el modelo matemático.


MODELO

Es una representación o abstracción de una situación u

objeto real, que muestra las relaciones (directas o

indirectas) y las interrelaciones de la acción y la reacción

en términos de causa y efecto.

Tipos de modelos

Icónico

Analógicos

Simbólicos o matemáticos


MODELO ICONICOEs una representación física de algunos objetos, ya sea

en forma idealizada (bosquejos) o a escala distinta.

Ejemplo:

•Planos y mapas (dos dimensiones).

•Maquetas y prototipos (4 dimensiones).


MODELO ANALÓGICO

Puede representar situaciones dinámicas o cíclicas, son

mas usuales y pueden representar las características y

propiedades del acontecimiento que se estudia.

Ejemplo:

•Curvas de demanda.

•Curvas de distribución de frecuencia en las estadísticas y diagramas de flujo.


MODELO SIMBOLICO O MATEMATICO

Son representaciones de la realidad en forma de cifras,

símbolos matemáticos y funciones, para representar

variables de decisión y relaciones que nos permiten

describir y analizar el comportamiento del sistema.


MODELO SIMBOLICO O MATEMATICO

Tipos de Modelos Matemáticos

1.Cuantitativos y cualitativos

2.Estándares y hechos a la medida

3.Probabilísticas y deterministicos

4.Descriptivos y de optimización

5.Estáticos y dinámicos

6.De simulación y no simulación


Modelo Cualitativo yCuantitativo

La mayor parte de los problemas de un negocio u

organización comienzan con un análisis y definición de

un modelo cualitativo y se avanza gradualmente hasta

obtener un modelo cuantitativo.

La investigación de operaciones se ocupa de la

sistematización de los modelos cualitativos y de su

desarrollo hasta el punto en que pueden cuantificarse.


…Modelo Cualitativo y Cuantitativo

Cuando es posible construir un modelos matemático

insertando símbolos para representar relaciones entre

constantes y variables estamos ante un modelo

cuantitativo.

Una ecuación es un modelo de este tipo. Las formulas,

las matrices, los diagramas o series de valores que se

obtienen mediante procesos matemáticos.


Modelo Estándar

Se llaman modelos estándar a los que solo hay que

insertar o sustituir diferentes valores con el fin de

obtener un valor a una respuesta de un sistema y son

aplicables al mismo tipo de problemas en negocios

afines.

Ejemplo:

•El calculo de costos o gastos.•El calculo de las ganancias, etc.


Modelos Hechos a la MedidaSe llaman modelos hechos a la medida cuando se

crean modelos para resolver un caso de problema en

especifico que se ajusta únicamente a este problema.


Modelo Probabilístico y

DeterministicoLos los modelos que se basan en las probabilidades y

estadísticas y que se ocupan de incertidumbres futuras

se llaman probabilísticas y los modelos que no tienen

consideraciones probabilísticas se llaman

deterministicos el PERT, los inventarios, la

programación lineal, enfocan su atención en aquellas

circunstancias que son criticas y en los que las

cantidades son determinadas y exactas.


Modelo Descriptivo y deOptimización

Cuando un modelo constituye sencillamente una

descripción matemática de una condición real del

sistema se llama descriptivo. Algunos de estos modelos

se emplean para mostrar geográficamente una situación

y ayudan al observador a evaluar resultados por

secciones una sobre otra.


…Modelo Descriptivo y deOptimización

Puede obtenerse una solución, sin embargo, en este

modelo solo se intenta describir la situación y no

escoger una alternativa.

Cuando con la aplicación del modelo se llega a una

solución optima de acuerdo con los criterios de entrada,

se trata de un modelo de optimización.


Modelo Estático y Dinámico

Los modelos estáticos se ocupan de determinar una

respuesta para una serie especial de condiciones fijas

que probablemente no cambiaran significativamente a

corto plazo es decir, la solución esta basada en una

condición estática.


…Modelo Estático y Dinámico

Un modelo dinámico por el contrario esta sujeto al

factor tiempo que desempeña un papel esencial en la

secuencia de las decisiones, independientemente de

cuales hayan sido las decisiones anteriores. A la

programación dinámica pertenecen estos modelos.


Modelos Simulados yNo-

SimuladosCon el uso de la computadora es fácil preparar un

modelo simulado paso por paso donde se puede

reproducir el funcionamiento de sistemas o problemas

de gran escala. En un modelos de simulación los datos

de entrada pueden ser reales o generados en forma

aleatoria.


…Modelos Simulados y No-Simulados

Los modelos que no se prestan para usar datos

empíricos o simulados en forma aleatoria son modelos

no simulados como los de optimización o los creados a

la medida.


CONSTRUCCIÓN DE MODELOS CUANTITATIVOS

Un Modelo es una representación abstracta y simplificada de algún aspecto de la realidad.

Modelar es simplificar la realidad a aproximaciones fáciles de trabajar.

Los Modelos matemáticos se usan para explicar o predecir el comportamiento de sistemas administrativos.

La desventaja es que son aproximaciones de la realidad.

Para construir un modelo útil se debe incluir lo importante y omitir lo irrelevante.

Se selecciona el modelo según el sistema real bajo estudio y su propósito.


SISTEMAS ADMINISTRATIVOS Sistema es un conjunto de partes interrelacionados entre sí. Todos los sistemas reales son sistemas abiertos. El Modelo de un sistema abierto es un sistema cerrado.

La Empresa en un Sistema Abierto es dinámica y adaptativa. La Empresa en un Sistema Cerrado solo se considera los

aspectos relevantes y se tiene un medio ambiente excluido.


ESTATICOS Y DINAMICOS

- Estático: Este modelo hace abstracción del tiempo no cambian las condiciones en el periodo de estudio.

- Dinámico: Este modelo al igual que el mundo es dinámico establecen periodos de análisis múltiple donde parámetros y recursos cambian con el tiempo.

FORMALES Y NO FORMALESEs formal cuando el problema se adecue a una técnica ya

existente y es no formal cuando el problema es único y se tiene que desarrollar nuevos procedimientos.

TIPOS DE MODELOS CUANTITATIVOS


- Clasificación de Eppen-Gould-Schmidt

MODELOS FORMALES

TIPO DE MODELO CLASE DE INCERTIDUMBRE

FRECUENCIA DE USO

PROGRAMACION LINEAL

D +

REDES (PERT CPM) D P +

INVENTARIOS D P +

SIMULACION D P +

PROGRAMACION ENTERA, DINAMICA

D -

TEORIA DE JUEGOS Y DE COLAS

P -

CADENAS DE MARKOV

P -


- Provee herramientas lógicas- Mayor precisión y cuantificación- Visión mejorada- Formalización- Mejores sistemas de planificación,

control, organización y operación

Beneficios de los Métodos Cuantitativos para la toma de decisiones


DEFINICIÓN DE LOS SISTEMAS

Estructural•Se define el sistema identificando y describiendo cada uno de sus componentes y sus interrelaciones.•Se considera que tras hacer esto se puede conocer el sistema.

De comportamiento (Funcional)•Se define el sistema considerándolo como una caja negra y describiendo sus respuestas ante los posibles valores en las entradas.•Se conoce el sistema definiendo su dinámica.


¿QUÉ ES UN SISTEMA?

Límite del sistema

Parte del sistema

Relación

Es un conjunto de elementos interrelacionados.Se encuentra en un medio ambiente acotado por un límite.Este conjunto persigue un objetivo concreto.La visión que se tiene de él depende del observador.


Diga a qué tipo de definición de sistemas corresponde cada uno de los siguientes:

1. Diagrama de un circuito electrónico.

2. Plano de una casa.

3. Diagrama de procesos de una organización.

4. Organigrama.

5. Modelo de control de una planta.

6. Modelo epidemiológico de una enfermedad.

EJERCICIO 2


PROPIEDADES DE LOS SISTEMAS

Sinergia.•Con los componentes y su interrelación se consigue más que lo que en principio resultaría de la simple suma de los componentes.

Entropía•Refleja el grado de desorden del sistema. Se puede reducir la entropía ingresando información al sistema.

Equilibrio homeostático.•Equilibrio dinámico que mantiene los valores dentro de un rango establecido.


MODELOS CUANTITATIVOS

PROGRAMACIÓN LINEAL: Enfoque para la resolución de problemas elaborado para situaciones que implican maximizar o minimizar una función lineal sujeta a restricciones lineales que limitan el objetivo.

MODELOS DE INVENTARIO: Ayuda a mantener inventarios suficientes para satisfacer la demanda al menor costo.

MODELO DE LINEAS DE ESPERA O DE COLAS: Ayuda a tomar la mejor decisión en la operación de sistemas que implican líneas de espera.


MODELOS CUANTITATIVOS

PROGRAMACIÓN DE PROYECTOS (PERT – CPM): Los administradores planean, programan y controlan proyectos con numerosas actividades y variedad de departamentos . PERT (Técnica de evaluación y revisión de programas) CPM (Método de Ruta crítica). Ayuda a cumplir la programación de proyectos.

SIMULACIÓN: Técnica utilizada para modelar la operación de un sistema y con un programa de computadora se modela y ejecuta cálculos de simulación.

ANALISIS DE DECISIÓN: Árboles de Decisión, se utiliza para determinar estrategias óptimas cuando hay varias alternativas y lo futuro es riesgoso.


MODELOS CUANTITATIVOS PUNTO DE EQUILIBRIO – PROGRAMACIÓN DE LA

PRODUCCIÓN: En condiciones de Certidumbre, son modelos determinísticos.

PRONÓSTICO: Técnica que se utiliza para predecir aspectos futuros de la operación de un negocio.

PROCESOS DE MARKOV: Estudia la evolución de los sistemas, se puede predecir el comportamiento futuro.

MODELOS DE TRANSPORTE: Nos sirve para la planeación de la distribución de bienes o servicios desde varios punto de suministro a varios puntos de demanda.


SIMULACIÓN

Sistema Actual

Simulación del Sistema

parámetros

entrada(t)

salida(t)

=??

salida(t)

• La simulación del sistema imita la operación del sistema actual sobre el tiempo.

• La historia artificial del sistema puede generarse, observarse y analizarse.

• La escala de tiempo puede alterarse según la necesidad.• Las conclusiones acerca de las características del sistema actual

se pueden inferir.


ESTRUCTURA DE UN MODELO DE SIMULACIÓN

si = f(ci, ni)

ci

ni

ni

si

si

ei

ei

ei

ci: variable exógena controlableni: variable exógena no controlableei: variable endógena (estado del sistema)si: variable endógena (salida del sistema)


SIMULACIÓN PROBABILÍSTICA*

• En ocasiones se necesitan variables aleatorias en procesos de simulación:– Algoritmos de placement & routing, de mapping. . .

• Entre otras técnicas, en Electrónica las más empleadas son:– Simulación de Montecarlo– Simulated annealing– Algoritmos genéticos


MÉTODO DE MONTECARLO

• Es un método muy general• Emplea secuencias de números aleatorios como valores de

variables– Generador de números aleatorios– Función de distribución de probabilidad– Regla de muestreo– Estimación de error– Técnicas de reducción de varianza

• Produce soluciones aproximadas• Se puede aplicar tanto en problemas con contenido de

naturaleza probabilística como en otros que no lo tiene


SIMULATED ANNEALING

• Imita el proceso de solidificación de un metal previamente fundido

– La estructura que queda tras el enfriamiento del metal es regular

• En este enfriado el nuevo punto de la estructura que se establece debe resultar mejor que el de partida teniendo en cuenta una función de coste.

• Este nuevo punto se sugiere en una variación en cualquier dirección teniendo en cuenta una determinada variación de energía al ir descendiendo la temperatura

– Con temperaturas menores, la probabilidad de elegir un movimiento peor disminuye


ALGORITMOS GENÉTICOS

• Se imita el proceso de evolución de las especies• Los nuevos individuos resultan de la evolución de los individuos

de partida, pero...– Pueden producirse cambios por mutación (aleatorio)– Pueden producirse cambios por motivos de reproducción

(adquiriendo determinadas características de los padres )• Se evoluciona hacia miembros con mejores características• La población inicial es completamente aleatoria


La Decisiones se emplean en tres tipos de problemas:

Determinísticos Con riesgo Bajo incertidumbre

Determinístico:Los problemas determinísticos son aquellos en los que cada

alternativa del problema (hay mas de 2) tienen una y sólo una solución. Como hay varias alternativas, hay también varias soluciones, cada una con una diferente eficiencia y/o efectividad asociada a los objetivos del sistema. Por lo tanto, existe el problema de decisión.


Con riesgo:

Los problemas con riesgo son aquellos en los que cada alternativa del problema (hay mas de 2) tiene varias soluciones. Cada solución puede ocurrir con una cierta probabilidad. La distribución de éstas probabilidades se conoce o se puede estimar.

Bajo incertidumbre:

Los problemas bajo incertidumbre son aquellos en los que cada alternativa del problema (hay mas de 2), tiene varias soluciones. Sin embargo, se ignora con que probabilidad o distribución probabilística ocurrirán éstas soluciones.


CONSTRUCCIÓN DE MODELOS:

En la Investigación de Operaciones existen tres clases de modelos:

Icónicos Analógicos Simbólicos

Icónicos:Los modelos icónicos son imágenes a escala

del sistema cuyo problema se quiere resolver.


CONSTRUCCIÓN DE MODELOS:

ANALÓGICOS:

Los modelos se basan en la representación de las propiedades de un sistema cuyos problemas se requieren resolver utilizando resolver utilizando otro sistema cuyas propiedades son equivalentes.

SIMBÓLICOS:

Los modelos simbólicos son conceptualizaciones abstractas del problema real a base del uso de letras, numero, variables y ecuaciones.


ACKOFF Y SASIENI CONSIDERAN LOS SIGUIENTES GRADOS DE

DIFICULTAD Grado de dificultad 1:

Las estructura del sistema es sencilla de observar, analizar, entender y modelar a simple vista.

Grado de dificultad 2:

La estructura del sistema es más complicada de modelar y, por lo tanto, se requiere de un sistema análogo cuya modelación cae dentro del grado de dificultad anterior.


ACKOFF Y SASIENI CONSIDERAN LOS SIGUIENTES GRADOS DE DIFICULTAD

GRADO DE DIFICULTAD 3:

La estructura del sistema puede deducirse o aproximarse en base a un análisis de cierta información.


La estructura del sistema no se puede deducir sino únicamente aproximar a base de pura experimentación.


ACKOFF Y SASIENI CONSIDERAN LOS SIGUIENTES GRADOS DE DIFICULTAD


La estructura del sistema no se puede deducir (ya sea por falta de datos o de

experimentos), por lo tanto, se conceptualiza una estructura artificial.


Punto de equilibrio

El Punto de Equilibrio de un bien o servicio, está dado por el volumen de ventas para el cual, los ingresos totales se hacen iguales a los costos totales. Es decir, el nivel de actividad para el cual no hay pérdidas ni ganancias.


POR QUÉ ES IMPORTANTE EL PE

Porque es una herramienta de planeación útil para la toma de decisiones.

Los gerentes desean evitar pérdidas, y el punto de equilibrio les indica que grado de ventas tienen que conseguir para evitar perdidas


RELACIÓN COSTO-VOLUMEN-UTILIDAD

Constituye un instrumento analítico útil para la planeación, control y toma de decisiones.

Permite evaluar el efecto producido en las utilidades por diferentes combinaciones de costo y precio.


CÁLCULO DEL P.E.

El cálculo del P.E. puede ser: Monoproducto:

En unidadesEn pesos

Multiproducto:

En unidades homogéneas

En pesos


CÁLCULO DEL P.E. EN UNIDADES

Costo Fijo (CF): es la parte del costo total (CT) que la empresa tendrá independientemente de su nivel de actividad.

Los costos fijos los tendrá la empresa aunque no produzca nada. Entre estos podemos mencionar: el alquiler, los impuestos, los sueldos administrativos, entre otros.



Costo variable (CV): es la parte del costo total que está en función de la cantidad (Q) de unidades producidas o de los servicios prestados. Es decir, a mayor nivel de actividad, mayor costo variable.

Costo variable unitario (c): es el costo, por cada unidad producida o por cada servicio prestado, de las materias primas, materiales, mano de obra, etc. El costo variable unitario puede suponerse constante para cada unidad independientemente de la cantidad producida.



Costo Total (CT):

CT = CF + CVCT = CF + c . Q (1)

Ingreso Total (IT): está dado por el producto de la cantidad (Q) por el precio unitario (p) (bajo el supuesto de que todo lo producido es vendido).

IT = p . Q (2)


Punto de Equilibrio gráficamente

CF

CV

CT

IT

Q(PE)


GRACIAS

sesion nº1 toma decisiones

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