Aportes para el equipo 03

Hermanas del equipo No. 03, espero q este aporte sea de provecho para la culminacion de su trabajo


CERTIDUMBRE

La toma de decisiones en condiciones de certidumbre es la condición en que los individuos son plenamente informados sobre un problema, las soluciones alternativas son obvias, y son claros los posibles resultados de cada decisión. En condiciones de certidumbre, la gente puede al menos prever (si no es que controlar) los hechos y sus resultados. Esta condición significa el debido conocimiento y clara definición tanto del problema como de las soluciones alternativas.
Una vez que un individuo identifica soluciones alternativas y sus resultados esperados, la toma de la decisión es relativamente fácil. El responsable de tomar la decisión sencillamente elige la solución con el mejor resultado potencial. Por ejemplo, de un agente de compras de una imprenta se espera que ordene papel de calidad estándar al proveedor que ofrezca el menor precio y mejor servicio. Por supuesto que generalmente el proceso de toma de decisiones no es tan simple. Un problema puede tener muchas posibles soluciones, y calcular los resultados esperados de todas ellas puede ser extremadamente lento y costoso.

INCERTIDUMBRE
La toma de decisiones en condiciones de incertidumbre es la excepción para la mayoría de los administradores y otros profesionales. Se posee información deficiente para tomar la decisión, no se tiene ningún control sobre la situación, no se conoce como puede variar o la interacción de la variables del problema, se pueden plantear diferentes alternativas de solución pero no se le puede asignar probabilidad a los resultados que arrojen.

Con base en lo anterior, hay dos clases de incertidumbre:
• Estructurada: No se sabe que puede pasar entre diferentes alternativas, pero sí se conoce que puede ocurrir entre varias posibilidades.
• No estructurada: No se sabe que puede ocurrir ni las probabilidades para las posibles soluciones, es decir no se tienen ni idea de que pueda pasar.
RIESGO
El riesgo es la condición en la que los individuos pueden definir un problema, especificar la probabilidad de ciertos hechos, identificar soluciones alternativas y enunciar la probabilidad de que cada solución dé los resultados deseados. El riesgo suele significar que el problema y las soluciones alternativas ocupan algún punto intermedio entre los extremos representados por la plena información y definición y el carácter inusual y ambiguo.
El tomador de decisiones dispone de información, conoce las consecuencias de cada uno de los escenarios, pero no sabe con certeza cuál de ellos va a suceder. El tomador de decisiones es capaz de ponderarlos mediante la asignación de un coeficiente de probabilidad. La probabilidad es el porcentaje de veces en las que ocurriría un resultado específico si un individuo tomara muchas veces una misma decisión.
El monto y calidad de la información disponible para un individuo sobre la condición pertinente de la toma de decisiones puede variar ampliamente, lo mismo que las estimaciones de riesgo del individuo. El tipo, monto y confiabilidad de la información influyen en el nivel de riesgo y en el hecho de si el responsable de tomar la decisión puede hacer uso de la probabilidad objetiva o subjetiva en la estimación del resultado.

Muchos analistas de riesgo no consideran los principios de incertidumbre, riesgo y variabilidad, al confeccionar escenarios. Esto es miope, limitado, y potencialmente contraproducente.
La variabilidad, la incertidumbre y el riesgo son tres aspectos, fenómenos, que deben ser entendidos y considerado en la construcción de modelos.
"Todo proceso es afectado por al menos un tipo de variabilidad. Sin excepción. La variabilidad es nuestro más diligente enemigo y la causa de un desempeño insatisfactorio, así como la causa de desperdicio y, por supuesto, insatisfacción del cliente"(2)
Un factor común en el análisis de escenarios futuros es el riesgo. El riesgo es el potencial resultado negativo de un evento, como producto de determinado nivel de incertidumbre. Por muchos medios, la incertidumbre puede ser considerada como una fuente de variabilidad no deseada.

"...podría suceder que pequeñas diferencias en las condiciones iniciales produzcan grandes diferencias en el resultado del fenómeno. Un pequeño error en el inicio, podría producir un error enorme en el final. La predicción se vuelve imposible, y tenemos fenómenos fortuitos." (3)

De acuerdo con NIST, los principales elementos relacionados con el análisis de escenarios inciertos son:
1. Recursos
2. Tiempo
3. Conocimiento
4. Técnicas de Análisis Estadísticos

Usted puede deducir de lo anterior, que tratar de realizar un análisis de escenarios "¿qué pasa si?", sin usar técnicas estadísticas no es recomendable.
Taxomomía de la Incerditumbre
Muchas veces los escenarios son inciertos debido a la carencia de información y datos, o bien debido al poco conocimiento sobre el sistema bajo estudio.
Usted debe conocer el sistema bajo estudio.
La siguiente figura ilustra, confeccionada por Blackberry&Cross, es una posible ilustración de la taxonomía de la incertidumbre en la toma de decisiones.

Los analistas buscan con frecuencia poder tomar decisiones basadas en datos, y para esto es necesario sofisticar el análisis.
Riesgo
El riesgo es un evento que podría ocurrir, y que en caso de ocurrir tendría un impacto negativo en el desempeño.
De acuerdo con especialistas en análisis de riesgo hay tres elementos que deben ser considerados en el análisis de riesgo:
1. El escenario (el sistema)
2. La probabilidad de ocurrencia (una estimación de la certeza del evento)
3. La magnitud del impacto en caso que ocurra el evento
Simulación
Cuando hablamos de simulación nos referimos a las técnicas que permiten imitar el comportamiento de un sistema real, y particularmente simulación es construcción de modelos que ayudan a entender los potenciales escenarios de un sistema real.
Existen diferentes técnicas de simulación. La más conocida y utilizada es Simulación Monte Carlo. Igualmente se puede citar el uso de hipercubos latinos.
Estadística en la construcción de modelos de simulación
Un analista debe estar claramente ubicado en el mundo de la estadística, si quiere obtener el mejor provecho de sus análisis.
Un analista debe estar claramente ubicado en el mundo de la estadística, si quiere obtener el mejor provecho de sus análisis.




Un analista de riesgo, que necesite construir escenarios, debe trabajar con estadística clásica, tanto descriptiva, como inferencial, y principalmente estocástica.
"Todos los modelos están equivocados; pero algunos modelos son útiles"(4)


Modelos
Para poder entender mejor la variabilidad, la incertidumbre y el riesgo es necesario entender lo que pretenden los modelos. No existe el modelo perfecto, pero podemos construir modelos útiles.
La siguiente figura, confeccionada por Blackberry&Cross, ilustra este concepto.




Técnicas de modelación
Existen diferentes técnicas de modelación, dentro de las que se pueden citar (5):
• Opinión experta
• Serie de tiempo
• Correlación
• Estimación de parámetros
• Ajuste a distribuciones paramétricas
• Integración numérica
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• En la actualidad, con las facilidades que existen para construir hojas de cálculo, por medio de software como Microsoft Excel, es posible construir modelos determinísticos en Excel, para luego adicionar componentes estocásticos que permitan convertir "una simple hoja de cálculo" en un modelo sofisticado que incorpora muchas de las técnicas de modelación antes citadas.
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• Acompáñenos a revisar varios ejemplos sobre como usar Crystal Ball, en combinación con Microsoft Excel, y así descubrir una excelente herramientas para la constucción de modelos de análisis de riesgo.

Naldi araujo