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TEORÍA DE LA DECISIÓNE l Á r b o l d e D e c i s i ó n

Su aplicación en situaciones de decisión

con alternativas

interdependientes

2

Cuando nos hallamos ante la necesidad de superar un problema, por lo general procedemos a seleccionar un curso de acción (el

mejor para nosotros) entre varias alternativas posibles, a través del denominado proceso decisorio.

¿…?

B

CA

3

Dicho proceso, no siempre culmina al conocerse los resultados obtenidos tras llevar a cabo la acción elegida…

¡…!A

B

C

4

En muchas oportunidades, los efectos o consecuencias emergentes de una decisión, tomada en el momento actual,

desencadenan la necesidad de tomar una nueva decisión, de manera inmediata o en un horizonte temporal

cercano.La nueva decisión estará condicionada por los resultados de la

alternativa elegida en el presente.

5

En otras ocasiones, las decisiones actuales se adoptan considerando que en tiempos futuros han de tomarse otras

decisiones, las que se encontrarán encadenadas o influenciadas por los resultados de la alternativa elegida en el presente.

FACULTAD

6

LAS DECISIONES CON

ALTERNATIVAS

INTERDEPENDIENTES y

EL ÁRBOL DE DECISIÓN

7

Los ejemplos anteriores se refieren a decisiones denominadas:

“secuenciales”, “encadenadas” o con alternativas “interrelacionadas” o

“interdependientes”

8

Las decisiones encadenadas pueden corresponder a situaciones de

decisión:

1) en condiciones de riesgo (cuando se conocen las probabilidades de

los estados inciertos)

2) en condiciones de incertidumbre (cuando se desconocen las

probabilidades), o

3) a una combinación de ambas condiciones.

9

El árbol de decisión es una de las herramientas típicas de la

Teoría de la Decisión, junto con la matriz de decisión.

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RACIONAL o de LAPLACE

ESTADOS

V.E.E1 E2 E3

PROBABILIDADES 1/3 1/3 1/3 ∑ = 1

ALTERNATIVAS

A1 5 3 12 6,67

A2 7 6 6 6,33

A3 10 4 8 7,33

A4 13 4 1 6

A5 5 8 10 7,67

La matriz de decisión es muy útil para aplicar a la resolución de

situaciones de decisión únicas. Permite señalar la alternativa de

mejor resultado entre todas, según el criterio de decisión utilizado.

11

Pero, cuando se presentan problemas de decisión “secuenciales”

o “encadenadas” (alternativas con consecuencias que derivarán

en nuevas decisiones, inmediatas y también a más largo plazo), la

representación gráfica mediante el ordenamiento de un árbol

resulta más provechosa para optar por la mejor solución.

12

El árbol de decisión permite analizar los resultados de una

sucesión de decisiones y apariciones de eventos inciertos a

través del tiempo, ayudando al decisor a seleccionar las opciones

más convenientes según sus preferencias.

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ORIGEN y ANTECEDENTES DEL ÁRBOL DE DECISIÓN

La utilización del diagrama de árbol surge de la Teoría de los juegos de John von

Neumann y Oskar Morgenstern (1944), quienes recurren a este tipo de gráfico para

representar la estructura temporal de un juego en forma extensiva (desde el principio –

primera jugada–, hasta el final –última jugada-), como por ejemplo ante un juego de suma

cero entre dos jugadores, como puede ser el denominado : “Pares y nones”.

14


Este sencillo juego consiste en que los dos jugadores muestran al mismo tiempo uno o dos dedos. Si el número de dedos coincide, el jugador que apuesta a “pares” (por ejemplo , el Jugador 1) gana la apuesta de $1 al jugador que apostó a “nones” (Jugador 2). Si el

número de dedos no coincide, el Jugador 1 paga $1 al Jugador 2. Cada jugador tiene dos estrategias: mostrar uno o dos dedos, y los

resultados se pueden exponer a través de una matriz de pagos.

15


La siguiente tabla (Matriz de Pagos) muestra los resultados para el Jugador 1

Matriz de PagosJugador 2 (apuesta a “nones”)

1 dedo 2 dedos

Jugador 1 (apuesta a “pares”)

1 dedo 1 -1

2 dedos -1 1

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El gráfico del árbol permite exponer los mismos resultados (para el Jugador 1) mostrando el encadenamiento de las posibles decisiones de cada jugador. El esquema es aplicable a juegos más complejos.

17

ESTRUCTURA DEL ÁRBOL DE DECISIÓN

Como su nombre lo indica, el diagrama básico de un árbol de decisión está compuesto por “ramas” que se van abriendo a partir de un

“nodo” principal, y de los “nodos” secundarios.

Su confección se rige por las siguientes pautas:

18


NODOS DE DECISIÓN

Indican el “momento” puntual de una toma de decisión, a partir del que se extenderán tantas

“ramas” como alternativas posibles existan.

Se representan gráficamente con un cuadrado:

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NODOS DE INCERTIDUMBRE

Indican el “momento” en que acontecen los estados de las variables inciertas (o variables

no controlables) que afectan a cada alternativa, a partir del que se extenderán

tantas “ramas” como estados pudieran existir.

Se representan gráficamente con un círculo:

20


ARCOS

Vinculan a los nodos entre sí.De los Nodos de Decisión parten tantos

arcos como alternativas existan.De los Nodos de Incertidumbre parten tantos arcos como eventos inciertos se

esperen.

Se representan gráficamente con una línea:

21


ARCOS

De cada Nodo pueden partir muchos arcos, pero ingresa solo uno.

Un arco que parte de un Nodo de Decisión desemboca en un Nodo de Incertidumbre y

viceversa. (aunque existen excepciones)

22


RAMAS

Una “rama” está compuesta por un arco y los nodos que une en forma correlativa.

23


CAMINO

Un conjunto de ramas constituyen un camino.

24


El “sub-árbol” es un árbol que comienza a partir de cualquier nodo que no sea el inicial.

SUB-ARBOL

25


GENERALIDADES

Los árboles de decisión se inician siempre en un Nodo de Decisión aunque pueden existir

situaciones que parten de un Nodo de Incertidumbre (Decisión tácita)

26


GENERALIDADES

Los nodos se identifican en forma correlativa

A

C

B

27


GENERALIDADES

En los arcos que parten de Nodos de Decisión se identifican cada una de las alternativas

Construir

Alquilar

28


GENERALIDADES

En los arcos que parten de Nodos de Incertidumbre se identifican cada uno de los sucesos inciertos, y sus probabilidades (si se

las conoce)

Soleado 70%

Soleado 70%

Lluvioso 30%

Lluvioso 30%

29


GENERALIDADES

Los arcos que parten de Nodos de Incertidumbre desembocan en los resultados (de ocurrir los estados inciertos), excepto que

se presentara una nueva situación de decisión.

$ 5.000.-

- $ 3.000.-

$ 10.000.-

- $ 8.000.-

30


GENERALIDADES

El árbol permite incorporar la noción del “tiempo” en el modelo decisorio (De este

modo el decisor podrá relacionar los momentos del mismo con un calendario real)

Hoy Mañana

31

APLICACIÓN DEL ÁRBOL

EN UNA SITUACIÓN DE

DECISIÓN CON

ALTERNATIVAS

INTERDEPENDIENTES

32

Planteamos un caso de decisión con alternativas interrelacionadas:

Un emprendedor recibe una oferta para realizar una operación comercial que implica la posibilidad de ganar $ 11.000.- o de perder $ 9.000.-, con una probabilidad del 50 % para ambos cursos de acción. La condición para ingresar al negocio es la de contar con una disponibilidad de $ 30.000.-, que justo posee.

El empresario también tiene en mente invertir en otra operación, prevista para dentro de dos meses, en la que puede obtener una ganancia de $ 15.000.- o una pérdida de $ 4.000.- con una probabilidad del 50%. En este caso la condición para poder participar del negocio es la de contar con una liquidez de $ 25.000.-

La interdependencia de alternativas se manifiesta en que la posibilidad de intervenir en el segundo negocio depende de lo que ocurra en el primero (si lo acepta y éste resulta perdidoso, no contará luego con la disponibilidad necesaria para intervenir en el segundo). La situación de decisión consiste en definir, en el presente, si ingresar o no al primer negocio, ya que sus resultados pueden impedirle participar del segundo dentro de dos meses.

33

1Diseño del gráfico del árbol de decisión según el orden de sucesión u ocurrencia de los momentos de decisión y de los estados inciertos, de izquierda a derecha.Se parte de la izquierda (comenzando desde un nodo de decisión), y se “avanza” al futuro hacia la derecha. (Utilizar los elementos de la estructura que fueron definidos)

34

2Se obtiene así una visión de conjunto de las distintas situaciones de decisión encadenadas , y ordenadas cronológicamente, de las diferentes alternativas, de los eventos inciertos y de sus probabilidades. Para graficar la situación de decisión planteada se utilizó una adaptación del complemento TreePlan de Microsoft Excel.

35

B

D

C

E

F

A

Aceptar 1

Rechazar 1

Aceptar 2

Aceptar 2

Rechazar 2

Rechazar 2

Ganar $ 11.000

Ganar $ 15.000

Ganar $ 15.000

Perder $ 9.000

Perder $ 4.000

Perder $ 4.0000,50

0,50

0,50

0,50

0,50

0,50

Hoy En dos meses

VISIÓN DE CONJUNTO

36

En primer lugar, el empresario hoy tiene la posibilidad de aceptar o rechazar el negocio 1 (nodo A), ya que cumple con el requisito de contar con una disponibilidad de $ 30.000.- El problema central planteado consiste en tomar esta decisión.

B

D

A

Aceptar 1

Rechazar 1

ANÁLISIS

DEL ÁRBOL

Hoy

37

Si aceptara el negocio 1 (nodo B), las consecuencias inmediatas pueden ser: ganar $ 11.000.-, o perder $ 9.000.- (ambas con una probabilidad del 0,50).Si se ganaran los $ 11.000.- el empresario tendría la oportunidad de aceptar o rechazar el negocio 2 (nodo C) a los dos meses, pero, si se pierden los $ 9.000.- no podrá considerarlo, ya que sus disponibilidades quedarían por debajo de los $ 25.000.-

Ganar $ 11.000

Perder $ 9.000

0,50

0,50

C

BAceptar 1

ANÁLISIS

DEL ÁRBOL

En dos mesesHoy

38

Al haber ganado con el negocio 1 los $ 11.000.- el empresario tiene la oportunidad de aceptar o rechazar el negocio 2 (nodo C) en dos meses.Si acepta el negocio 2 (nodo E), sus consecuencias pueden ser: ganar $ 15.000.-, o perder $ 4.000.- (ambas con una probabilidad del 0,50). Si lo rechaza, no habrá ganancias o ni pérdidas.

EAceptar 2

Rechazar 2

Ganar $ 15.000

Perder $ 4.000

0,50

0,50

C

ANÁLISIS

DEL ÁRBOL

En dos meses

39

Si el empresario rechaza hoy el negocio 1, no obtendrá ganancias ni sufrirá pérdidas, pero estará en condiciones de intervenir en el negocio 2 dentro de dos meses, al contar con el nivel de disponibilidades requerido. (nodo D)Si aceptara el negocio 2 (nodo F), las consecuencias pueden ser: ganar $ 15.000.-, o perder $ 4.000.- (ambas con una probabilidad del 0,50). Si lo rechaza, no habrá ganancias o ni pérdidas.

ANÁLISIS

DEL ÁRBOL

DRechazar 1

Aceptar 2

Rechazar 2

F

Ganar $ 15.000

Perder $ 4.000

0,50

0,50

Hoy En dos meses

40

El empresario desea saber hoy si le conviene aceptar o rechazar el negocio 1 (nodo A). Para ello deberá calcular el Valor Esperado de ambas estrategias, considerando la influencia de la futura decisión, y seleccionar aquella que arroje el mayor importe.

B

D

A

Aceptar 1

Rechazar 1

ANÁLISIS

DEL ÁRBOL

V.E. ?

V.E. ?

Hoy

41

3Se comienzan a resolver las situaciones de decisión partiendo desde las ramas finales (a la derecha del gráfico), y se continúa hacia la base del árbol (a la izquierda del gráfico)Es decir que primero se seleccionan las alternativas óptimas correspondientes a las decisiones más mediatas, y en base a sus resultados se reanuda el mismo proceso con las decisiones que las anteceden en el tiempo. Así hasta llegar al momento inicial.

42

Se inicia por calcular el Valor Esperado del nodo E, que corresponde a la opción Aceptar 2 (dentro de dos meses) = 15.000 x 0,50 + (4.000) x 0,50 = $ 5.500.- El Valor Esperado de la rama Rechazar 2 es igual a cero (no hay ganancias ni pérdidas).

EAceptar 2

Rechazar 2

Ganar $ 15.000

Perder $ 4.000

0,50

0,50

C

SOLUCIÓN

DEL ÁRBOL

V.E. $ 5.500

V.E. $ 0

En dos meses

43

Continuando hacia la izquierda, el nodo de decisión C ahora cuenta con los V. E. de sus dos alternativas: Aceptar 2 = $ 5.500.- y Rechazar 2 = $ 0.-Al optar por el resultado más conveniente (optimización), el Valor Esperado del nodo C ahora pasa a ser = a $ 5.500.-

SOLUCIÓN

DEL ÁRBOL

EAceptar 2

Rechazar 2

Ganar $ 15.000

Perder $ 4.000

0,50

0,50

C

V.E. $ 5.500

V.E. $ 0

En dos meses

V.E. $ 5.500

44

Desde el nodo de Incertidumbre B, los eventos de sus dos ramas ahora son los siguientes : Ganar (11.000 + 5.500 = 16.500) y Perder (9.000).- Ambos con una probabilidad de 0,50.El Valor Esperado del nodo B: (16.500 x 0,50 + (9.000) x 0,50) pasa a ser = $ 2.750.-De este modo, los resultados de los eventos futuros influyen sobre la decisión del presente.

SOLUCIÓN

DEL ÁRBOL

Ganar $ 11.000

Perder $ 9.0000,50

C

BAceptar 1

En dos mesesHoy

0,50

V.E. $ 5.500

V.E. $ 2.750

45

Calcular el Valor Esperado del nodo de Incertidumbre F arroja el mismo resultado que el del nodo E (Aceptar 2 dentro de dos meses ) = $ 5.500.-El V. E. de la rama Rechazar 2 es igual a cero (no hay ganancias ni pérdidas).Al resolver el nodo D, se opta por el mejor resultado entre las dos alternativas. El Valor Esperado del nodo D luego es = a $ 5.500.-

SOLUCIÓN

DEL ÁRBOL

DRechazar 1

Aceptar 2

Rechazar 2

F

Ganar $ 15.000

Perder $ 4.000

0,50

0,50

Hoy En dos meses

V.E. $ 5.500

V.E. $ 0V.E. $ 5.500

46

El empresario ahora conoce los Valores Esperados de las dos alternativas para su decisión del presente, considerando la influencia de los resultados de los eventos futuros.Al optar por la alternativa que le ofrece el mejor resultado ($ 5.500 vs $ 2.750), hoy decide Rechazar su participación en el negocio 1, y Aceptar el negocio 2, dentro de dos meses.

SOLUCIÓN

DEL ÁRBOL

B

D

A

Aceptar 1

Rechazar 1

Hoy

V.E. $ 5.500

V.E. $ 2.750

47

B

D

C

E

F

A

Aceptar 1

Rechazar 1

Aceptar 2

Aceptar 2

Rechazar 2

Rechazar 2

Ganar $ 11.000

Ganar $ 15.000

Ganar $ 15.000

Perder $ 9.000

Perder $ 4.000

Perder $ 4.0000,50

0,50

0,50

0,50

0,50

0,50

Hoy En dos meses

V.E. $ 5.500

V.E. $ 5.500

V.E. $ 5.500

V.E. $ 2.750

SOLUCIÓN

DEL ÁRBOLV.E. $ 5.500

48

En una situación de decisión simple como la desarrollada (con pocos nodos y arcos), la

construcción de un árbol es sencilla.

Cuando la situación de decisión es compleja (con muchos nodos y arcos), la construcción

requiere tiempo e ingenio. Por ejemplo, sustituir el gráfico por una tabla en la que se

representan cada uno de los nodos.

49

Se han desarrollado programas informáticos destinados a la confección y cálculo de los

resultados de árboles de decisión, solucionando muchos de los problemas

producidos por las situaciones de decisión más complejas, como por ejemplo las relacionadas

a la evaluación de proyectos de inversión.

Lo importante de esta herramienta es que le permite al decisor ordenar la estructura para

obtener una visión integral del problema y hallarle una solución óptima.

50

Teoría de la Decisión – El árbol de decisión Su aplicación en situaciones de decisión con alternativas

interdependientes

Referencias bibliográficas:● Dresdner, Mario O. y otros. Técnicas Cuantitativas Aplicadas a las Decisiones. Editorial El Coloquio. Buenos Aires, 1973.● Pavesi, Pedro y otros. La Decisión. Grupo Editorial Norma. Buenos Aires, 2004.

Foto final: Agustín Celso – Atalaya – Prov. de Buenos Aires – Argentina

Resumen y diseño de la presentación:Prof. CP Felipe R. Mangani – Ciudad de Buenos Aires – Argentina

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JULIO 2015

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