Análisis de decisiones (DA)

¿Qué es el análisis de decisiones (DA)?

El análisis de decisiones (DA) es una forma de toma de decisionesToma de decisiones éticasLa toma de decisiones éticas en finanzas es una ideología de toma de decisiones que se basa en una filosofía moral subyacente del bien y el mal. La decisión ética que implica la identificación y evaluación de todos los aspectos de una decisión, y la toma de acciones basadas en la decisión que produce el resultado más favorable.

El objetivo del análisis de decisiones es asegurar que las decisiones se toman con toda la información relevante y las opciones disponibles. Por ejemplo, una corporación puede utilizarlo para tomar decisiones de inversión millonarias, o un individuo puede utilizarlo para decidir sobre sus ahorros para la jubilación.

Como forma de toma de decisiones, los fundamentos del análisis de decisiones pueden utilizarse para resolver una multitud de problemas, desde cuestiones empresariales complejas hasta simples problemas cotidianos.

Cómo funciona el análisis de decisiones

El análisis de decisiones permite a las empresas evaluar y modelar los resultados potenciales de varias decisiones para determinar el curso de acción correcto. Para que sea eficaz, la empresa necesita comprender múltiples aspectos de un problema para dar lugar a una decisión bien informada.

El análisis conlleva la comprensión de varios objetivos, resultados e incertidumbres implicados, incluyendo el uso de probabilidades para medir el resultado esperado de varias decisiones.

Uno de los aspectos más importantes implica enmarcar el problema de una manera que permita un análisis posterior. El encuadre suele ser la primera parte del análisis de decisiones y consiste en crear un marco para evaluar el problema desde múltiples perspectivas. Pueden incluir declaraciones de oportunidad, elementos de acción y medidas de éxitoIndicadores clave de rendimiento (KPI)Los indicadores clave de rendimiento (KPI) son métricas utilizadas para seguir y evaluar periódicamente el rendimiento de una organización hacia la consecución de objetivos específicos. También se utilizan para medir el rendimiento general de una empresa.

Una vez establecido el marco, se puede desarrollar un modelo para evaluar la favorabilidad de varios resultados. Ejemplos de modelos son los árboles de decisión y los diagramas de influencia.

Árboles de decisión

Después de crear un marco para evaluar un problema, se suelen utilizar modelos para evaluar los resultados de varias decisiones. Los modelos son representaciones visuales de los resultados esperados y se utilizan para ilustrar las decisiones en comparación con otras alternativas.

Al modelar los distintos resultados esperados y sus probabilidades, las empresas pueden seleccionar la decisión que produce un resultado favorable.

Uno de los modelos más comunes en el análisis de decisiones son los árboles de decisión, que son modelos en forma de árbol con «ramas» que representan resultados potenciales.

Los árboles de decisión se utilizan porque son fáciles de entender y proporcionan una valiosa visión de un problema al proporcionar los resultados, las alternativas y las probabilidades de varias decisiones. Esto facilita la evaluación de qué decisión produce el resultado más favorable.

Valor esperado (VE)

Después de construir un modelo, es importante encontrar el valor esperado (VE)Valor esperadoEl valor esperado (también conocido como VE, expectativa, promedio o valor medio) es un valor medio a largo plazo de variables aleatorias. El valor esperado también indica para evaluar qué decisión resulta en el resultado más favorable.

Recordemos que los árboles de decisión proporcionan todos los resultados posibles en comparación con las alternativas. Al calcular el valor esperado, podemos observar los resultados promedio de todas las decisiones y luego tomar una decisión informada.

Para calcular el valor esperado, requerimos la probabilidad de cada resultado y el valor resultante. La fórmula del valor esperado es la siguiente:

EV = (Probabilidad A * Resultado esperado A) + (Probabilidad B * Resultado esperado A)

Esta fórmula supone que una decisión empresarial tiene dos resultados: éxito o fracaso. Cada resultado puede ser representado por la Probabilidad A o B. El Resultado Esperado se refiere a la ganancia o pérdida esperada con cada resultado.

Si hay múltiples decisiones que tomar, un negocio calculará el valor esperado para cada decisión para determinar cuál es la más favorable.

Ejemplo del Mundo Real

Supongamos que una tienda de ropa está abriendo un segundo local y quiere decidir si abrir en San Francisco o en Nueva York. Abrir un local en cualquiera de las dos ciudades implicará diferentes gastos de capitalGastos de capitalLos gastos de capital se refieren a los fondos que utiliza una empresa para la compra, la mejora o el mantenimiento de activos a largo plazo para mejorar y demostrar diferentes índices de éxito.

Antes de construir un árbol de decisión, necesitaremos reunir datos relevantes:

Después de reunir los datos, podemos construir el árbol de decisión basado en cada decisión:

Para cada decisión, el árbol de decisión también incluye datos numéricos para calcular el valor esperado. Los cuadrados representan las decisiones y los círculos los resultados. Las líneas que se ramifican a partir de los cuadrados son opciones posibles, mientras que las líneas que se ramifican a partir de los círculos son resultados esperados.

El modelo también incluye los costes asociados a la apertura de cada local. Para abrir en San Francisco, la tienda necesitará invertir 2 millones de dólares, mientras que un local en Nueva York requerirá una inversión de 5 millones de dólares.

Las cantidades de resultados esperados representan los ingresos potenciales si la tienda tiene éxito, o las pérdidas potenciales si la tienda fracasa.

Para evaluar qué decisión es más favorable, calcularemos el valor esperado para cada decisión.

EV = (Probabilidad A * Resultado esperado A) + (Probabilidad B * Resultado esperado A)

• EV (San Francisco) = (0.4 * $15,000,000) + (0.6 * -$4,000,000) = $3,600,000
• EV (Nueva York) = (0.3 * $30,000,000) + (0.7 * -$10.000.000) = $8.300.000

Entonces, debemos deducir el gasto de capital inicial para encontrar la ganancia/pérdida neta:

• San Francisco: $3.600.000 – $2.000.000 = $1.600.000
• Nueva York: 8.300.000 dólares – 5.000.000 dólares = 3.300.000 dólares

Después de calcular el valor esperado de cada resultado, podemos compararlos para ver qué resultado es preferible. En este caso, la apertura de una tienda en Nueva York parece dar lugar a una mayor ganancia neta que una tienda en San Francisco.

Recursos adicionales

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