1
00:00:01,330 --> 00:00:15,710
Bueno, hola, vamos a ver el tema 4, dirección y organización de la empresa, y dentro de este apartado vamos a ver la función de gestión.

2
00:00:16,510 --> 00:00:27,989
La función de gestión, pues, como ya habéis visto, tiene una serie de etapas, y en concreto nos vamos a situar en la seleccionar alternativa.

3
00:00:27,989 --> 00:00:34,250
¿Qué quiere decir? Pues que tenemos que decidir. Las empresas tienen que tomar decisiones.

4
00:00:34,250 --> 00:00:40,469
Entonces, para tomar estas decisiones, ¿qué mejor forma que generar una matriz?

5
00:00:40,850 --> 00:00:48,049
Una matriz que la tenemos que construir nosotros con los datos que nos vengan el problema.

6
00:00:48,789 --> 00:00:50,850
Cada problema nos dará una serie de datos.

7
00:00:50,850 --> 00:00:59,929
Pero tenemos que poner siempre que son los estados de naturaleza, que son las variables que no controlamos.

8
00:01:00,469 --> 00:01:12,849
Ya veremos un ejemplo a continuación, que los estados de naturaleza serán, por ejemplo, que un invierno sea lluvioso o que un invierno sea soleado o que sea frío.

9
00:01:14,090 --> 00:01:16,250
Son variables que no controlamos en principio.

10
00:01:18,329 --> 00:01:32,730
Podemos hallar unas probabilidades, unas predicciones, y podemos decir que tenemos un porcentaje de conocimiento en función de los años anteriores de que sea lluvioso, un porcentaje de que sea soleado y un porcentaje de que sea frío.

11
00:01:33,709 --> 00:01:40,469
Las estrategias son las variables controladas, las que podemos elegir. Un empresario puede elegir su estrategia.

12
00:01:40,810 --> 00:01:47,290
En el caso que vamos a ver, será la de fabricar abrigos o gabardinas o chaquetas.

13
00:01:47,689 --> 00:01:54,890
Claro, en función de los estados de naturaleza, es decir, del clima que ocurra, venderá más unas u otras.

14
00:01:56,329 --> 00:02:12,409
Y por último, los desenlaces o resultados serán, digamos, las cifras económicas, ¿verdad?, que nos van a salir dentro de la matriz, dentro de unas probabilidades de un estado de naturaleza en función de la estrategia que hemos elegido.

15
00:02:12,409 --> 00:02:30,870
Vamos a ver este ejemplo. Una empresa tiene que analizar entre diferentes estrategias de producción, aquella que le proporcione más ventas. Puede elegir, como hemos dicho, abrigos, abrigos de lana, gabardinas o chaquetas.

16
00:02:30,870 --> 00:02:35,069
deberá tomar la decisión en función del tiempo de los próximos meses

17
00:02:35,069 --> 00:02:37,289
en función del tiempo que va a ser el invierno

18
00:02:37,289 --> 00:02:44,689
los estados de naturaleza los vamos a sintetizar en tres

19
00:02:44,689 --> 00:02:47,830
un invierno lluvioso, un invierno frío, un invierno cálido

20
00:02:47,830 --> 00:02:52,669
y aunque efectivamente no podemos saber a ciencia cierta

21
00:02:52,669 --> 00:02:58,310
qué tiempo hará, pues este empresario ha hecho estimaciones

22
00:02:58,310 --> 00:03:03,090
mirando a través de los años anteriores, el clima,

23
00:03:04,129 --> 00:03:07,789
y ha decidido que hay un 30% de probabilidad de que el tiempo sea lluvioso,

24
00:03:08,150 --> 00:03:11,250
un 45% de que sea frío y un 25% de que sea cálido.

25
00:03:12,430 --> 00:03:15,909
De alguna manera, tenemos estos datos, los tenemos aquí, ¿verdad?

26
00:03:15,909 --> 00:03:19,909
Las probabilidades de lluvia, un 30%, probabilidades de frío, un 45%,

27
00:03:20,469 --> 00:03:23,270
probabilidades de calor, un 25%.

28
00:03:23,270 --> 00:03:31,310
En función de estas probabilidades, ¿cuáles serían los resultados esperados?

29
00:03:32,069 --> 00:03:38,990
Pues 150 euros en abrigos de lana si llueve, 600 si hace frío y 25 si hace calor.

30
00:03:39,530 --> 00:03:47,550
En gabardinas, si llueve, tendría 300 euros en ventas, 50 si hace frío, 100 en calor.

31
00:03:47,550 --> 00:04:01,150
Y en chaquetas, si llueve, ganaría 75, si hace frío, tendría pérdidas, es decir, los costes de producción serían superiores a las ventas, y si hace calor, pues vendería o ganaría 500 euros en este caso.

32
00:04:02,210 --> 00:04:04,050
Claro, esta es una matriz de decisión.

33
00:04:05,129 --> 00:04:08,930
Ahora vamos a ver qué podemos hacer con una matriz de decisión.

34
00:04:09,909 --> 00:04:13,530
Claro, vamos a ver que hay una serie de criterios de decisión.

35
00:04:14,789 --> 00:04:17,310
Criterio de certeza, vamos a ponerlos todos juntos, ¿vale?

36
00:04:17,310 --> 00:04:22,310
de riesgo y de incertidumbre. Los que nos interesan en nosotros serán los de incertidumbre,

37
00:04:22,970 --> 00:04:27,449
estos son los que suelen preguntar en la EBAU, ¿de acuerdo? Porque el criterio de certeza

38
00:04:27,449 --> 00:04:33,569
es muy sencillo, se conoce con seguridad lo que va a ocurrir, entonces se decide en función

39
00:04:33,569 --> 00:04:39,389
de un solo estado de naturaleza. Si sabemos con seguridad que va a hacer sol, ¿verdad?,

40
00:04:39,389 --> 00:04:45,329
pues produciremos chaquetas que nos da más dinero. Si sabemos que va a hacer frío, vamos

41
00:04:45,329 --> 00:04:53,170
a producir abrigos, porque lo sabemos a ciencia cierta. Riesgo. Una decisión de riesgo, pues,

42
00:04:53,689 --> 00:05:00,430
es que hay varios estados de naturaleza posibles. Y, importante, las probabilidades se conocen.

43
00:05:00,850 --> 00:05:07,529
Entonces, lo que haremos aquí será calcular el riesgo. Lo que nos interesa a nosotros

44
00:05:07,529 --> 00:05:11,889
es la incertidumbre. Tenemos unos porcentajes, pero no sabemos a ciencia cierta sobre ellos.

45
00:05:11,889 --> 00:05:35,949
Son una estimación. Entonces aquí vamos a ver que hay varios criterios de decisión. Vamos a empezar primero por el de certeza, que es el más sencillo, como hemos visto. Aquí, si suponemos con seguridad que va a hacer frío, lógicamente vamos a elegir producir abrigos de lana, que son 600 euros. Es el máximo beneficio que vamos a obtener dentro de la matriz.

46
00:05:35,949 --> 00:05:39,730
Hemos retirado el resto porque sabemos que es de frío.

47
00:05:41,209 --> 00:05:42,949
En situaciones de riesgo.

48
00:05:43,449 --> 00:05:53,129
En situaciones de riesgo hemos dicho antes que conocemos los porcentajes que va a ocurrir.

49
00:05:53,129 --> 00:06:06,470
En este caso imaginaos que tuviésemos la total seguridad de que un 30% va a ser lluvia, un 45% va a ser frío y un 25% va a ser calor.

50
00:06:06,910 --> 00:06:08,189
Entonces, ¿qué es lo que vamos a hacer?

51
00:06:08,829 --> 00:06:16,649
Pues multiplicaremos en función de los porcentajes por las cantidades esperadas que vamos a ganar.

52
00:06:16,649 --> 00:06:37,230
Entonces, el 30% es 0,3 por 150, más el 45%, lo convertimos en 0,45 por 600 euros que ganábamos con los abrigos si hacía frío, y el 25% era cuando hacía calor, que teníamos una cantidad esperada de 25.

53
00:06:37,230 --> 00:06:59,930
Nos da una cantidad, 321,25. En gabardinas haríamos lo mismo y en chaquetas lo mismo, es decir, el porcentaje lo convertimos en un número natural, 0,3, y multiplicamos por la cantidad de beneficios que esperamos en función de cada estado de naturaleza.

54
00:06:59,930 --> 00:07:14,870
Nos dará una cifra. Una vez que hemos calculado estos datos, pues está claro que vamos a elegir la que más beneficio nos va a aportar, que en este caso serían abrigos de lago.

55
00:07:14,870 --> 00:07:33,689
Bueno, vamos a lo que nos interesa. Criterios de decisión en situaciones de incertidumbre. Aquí vamos a ver cinco criterios. En la EBAU nos pueden preguntar, nos dan unos datos, construimos la matriz y nos pueden preguntar varios de ellos.

56
00:07:33,689 --> 00:07:40,149
No tiene por qué ser necesariamente todos, pero a veces nos preguntan tres, cuatro o los cinco, los que sea. Hay que saber hacerlos todos, ¿de acuerdo?

57
00:07:41,790 --> 00:07:56,610
Vamos con el primero. El criterio pesimista o de Walt. Es el criterio que elegiría una persona que, de alguna manera, considera que el estado de naturaleza va a ser el más desfavorable.

58
00:07:56,610 --> 00:08:06,769
Tener en cuenta que estos porcentajes no los sabemos a ciencia cierta. Entonces, son porcentajes. Como no los sabemos, de alguna manera tenemos que arriesgarnos.

59
00:08:08,230 --> 00:08:19,589
Y, según este criterio, vamos a ir a lo más seguro. En este ejemplo, vamos a escoger para cada estrategia el valor más bajo.

60
00:08:19,589 --> 00:08:34,409
¿Cuál es el valor más bajo dentro de los abrigos de lana? Pues 25. El valor más bajo dentro de las gabardinas sería 50. Y el valor más bajo dentro de las chaquetas sería menos 50.

61
00:08:34,409 --> 00:08:54,330
Por lo tanto, la opción que elegiría el criterio pesimista sería fabricar gabardinas, porque en todo caso, bueno, ganaría 50 euros. En el peor de los casos, ganaría 50 euros.

62
00:08:54,330 --> 00:09:09,730
Si cogiese chaquetas, en el peor de los casos tendría pérdidas y si cogiese abrigos, pues bueno, ganaría 25. Esta sería la opción dentro del criterio pesimista. Aquí no tenemos que calcular nada, simplemente es fijarnos cuál es el cociente mayor de los menores.

63
00:09:09,730 --> 00:09:22,610
El criterio optimista, tampoco tenemos que calcular nada, simplemente nos observamos cuál sería el resultado mayor

64
00:09:22,610 --> 00:09:27,350
En este caso, si hace frío, abrigos de lana, nos proporcionaría 600 euros

65
00:09:27,350 --> 00:09:31,909
Este sería lo que elegiríamos como criterio optimista

66
00:09:31,909 --> 00:09:36,370
El criterio de Laplace es distinto

67
00:09:36,370 --> 00:09:40,809
Nos enfrentamos a decisiones pero no conocemos las probabilidades

68
00:09:40,809 --> 00:09:44,350
Es decir, esas probabilidades que hemos visto anteriormente

69
00:09:44,350 --> 00:09:49,330
De un 30% de lluvia, 45% de frío y 25% de calor

70
00:09:49,330 --> 00:09:51,149
Aquí las desconocemos

71
00:09:51,149 --> 00:09:53,389
Y por tanto, como las desconocemos

72
00:09:53,389 --> 00:09:57,970
Le vamos a dar a cada estado de naturaleza la misma posibilidad

73
00:09:57,970 --> 00:09:59,730
¿Cuál es la misma posibilidad?

74
00:09:59,730 --> 00:10:15,029
Pues un 33,33% periodo. En este caso, un tercio. Cada uno de los estados de naturaleza, lluvia, frío o calor, le asignamos un tercio.

75
00:10:15,029 --> 00:10:34,470
Y en este sentido lo que vamos a hacer es multiplicamos cada una de las cantidades esperadas. 150 por un tercio más 600 por un tercio más 25 por un tercio. Es decir, en abrigos de lana resolvemos esta operación y nos daría 258,33.

76
00:10:34,470 --> 00:10:42,710
Si hacemos lo mismo con las gabardinas, un tercio por 300, conseguíamos 300 euros.

77
00:10:43,190 --> 00:10:50,649
Si el tiempo era lluvioso, conseguíamos 50 si el tiempo era frío y conseguíamos 100 si el tiempo era cálido.

78
00:10:51,710 --> 00:10:55,629
Si hacemos esta operación nos da 150 y con chaquetas nos da 175.

79
00:10:56,730 --> 00:10:59,289
¿Qué opción elegiríamos con el criterio de la PLAS?

80
00:10:59,289 --> 00:11:10,669
pues elegiríamos el que más beneficio nos proporciona. En este caso sería fabricar abrigos de lana.

81
00:11:13,149 --> 00:11:21,970
Vamos a ver el criterio de Hurwitz. Este criterio es una combinación entre un criterio pesimista y el optimista.

82
00:11:21,970 --> 00:11:36,250
Y vamos a definir un coeficiente que va del 0 al 1. Claro, también habrá un coeficiente de pesimismo que será 1, si 1 es totalmente optimista, pues 1 menos alfa, ¿verdad?

83
00:11:37,070 --> 00:11:47,330
Alfa sería el coeficiente de optimismo y varía de 0 a 1. 1 es totalmente optimista, 0 pues muy pesimista.

84
00:11:48,149 --> 00:11:55,509
Entonces, el coeficiente de pesimismo sería el coeficiente de 1 menos el coeficiente de optimismo, ¿verdad?

85
00:11:56,570 --> 00:12:00,370
Claro, aquí solo nos interesan los valores máximos y los mínimos.

86
00:12:00,909 --> 00:12:04,070
Por tanto, los otros no nos van a servir de nada.

87
00:12:05,210 --> 00:12:10,389
Este coeficiente de optimismo es subjetivo, claro, porque lo toma, de alguna manera,

88
00:12:10,389 --> 00:12:16,649
aquella persona que va a decidir, ¿verdad? Contra más optimista sea la persona, más

89
00:12:16,649 --> 00:12:22,570
cerca estará de 1 y contra más pesimista más cerca estará de 0. Bueno, en este caso

90
00:12:22,570 --> 00:12:29,870
propuesto definimos un coeficiente de optimismo del 0,7. En los problemas que nos pueden caer

91
00:12:29,870 --> 00:12:34,090
en la EBAU este coeficiente nos lo van a dar, ¿de acuerdo? Nos van a dar un coeficiente

92
00:12:34,090 --> 00:12:46,710
de optimismo, alfa, 0,7, 0,65, lo que sea. Entonces, aquí vamos a tomar dentro de abrigos

93
00:12:46,710 --> 00:12:54,769
de lana el coeficiente más alto, eran 600, en el caso de que hiciese frío, y lo multiplicamos

94
00:12:54,769 --> 00:13:04,409
por el coeficiente de optimismo, que nos han dicho que es 0,7. Más, cogemos el coeficiente

95
00:13:04,409 --> 00:13:13,830
más pequeño y lo multiplicamos por el coeficiente de pesimismo, que era 1 menos el coeficiente

96
00:13:13,830 --> 00:13:21,230
de optimismo, que es 0,7. En este caso sería 0,3, ¿verdad? Resolvemos esto y nos da 427,5.

97
00:13:21,230 --> 00:13:38,970
En gabardinas hacíamos lo mismo. Cogemos el cociente más alto y lo multiplicamos por el coeficiente de optimismo, 0,7, más el cociente más bajo y lo multiplicamos por el coeficiente de pesimismo, en este caso 1 menos 0,7.

98
00:13:38,970 --> 00:14:01,710
Nos va a dar un resultado de 225. Hacemos lo mismo con las chaquetas, acordaos que 500 era el cociente más alto del cuadro original del ejercicio, lo multiplicamos por 0,7 más, cogíamos el cociente más bajo, en este caso había pérdidas, es menos 50 y lo multiplicamos por el coeficiente de pesimismo, ¿verdad?

99
00:14:01,710 --> 00:14:10,750
1 menos alfa, que es 0.7, nos daría 0.3 y nos da esta solución. Dentro de este criterio

100
00:14:10,750 --> 00:14:20,190
vamos a elegir, obviamente, fabricar abrigos. ¿Por qué? Porque nos da más beneficio que

101
00:14:20,190 --> 00:14:27,409
las otras dos opciones. Por tanto, dentro de la matriz de decisión, si utilizamos el

102
00:14:27,409 --> 00:14:31,450
criterio de Hurwitz y nos lo preguntan en la EBAU, cogemos siempre el cociente mayor.

103
00:14:31,710 --> 00:14:48,059
El criterio de Savage. Este es un poquito más complicado, no mucho más. Es fácil. Digamos que es un criterio que lo pueden utilizar las personas que tienen miedo a arrepentirse, a equivocarse y arrepentirse.

104
00:14:48,059 --> 00:14:57,299
en lo que en economía llamamos el coste de oportunidad, porque el coste de oportunidad al final influye o puede influir en las decisiones futuras.

105
00:14:57,980 --> 00:15:06,039
Entonces, de alguna manera, lo que implica es la pérdida en términos de coste de oportunidad por no haber elegido correctamente.

106
00:15:07,320 --> 00:15:11,299
Nos muestra lo que se deja de ganar por escoger una estrategia equivocada.

107
00:15:11,299 --> 00:15:28,899
Vale, para construir la matriz vamos a tomar los valores máximos posibles de cada estado de naturaleza y les vamos a asignar un valor de 0, ¿de acuerdo? Lo máximo que podemos ganar en cada estado de naturaleza le vamos a asignar 0.

108
00:15:28,899 --> 00:15:34,059
Después le vamos a restar el valor de cada desenlace

109
00:15:34,059 --> 00:15:39,919
Y eso es lo que nos va a proporcionar que es lo que dejamos de ganar

110
00:15:39,919 --> 00:15:41,980
Lo vamos a ver aquí muy claro, mirad

111
00:15:41,980 --> 00:15:48,179
Bueno, lo vamos a ver mejor así, comparado con el cuadro

112
00:15:48,179 --> 00:15:50,679
Este es el cuadro original, el que está en azul, ¿de acuerdo?

113
00:15:50,679 --> 00:15:58,000
Y el cuadro en rosa es el cuadro que ya está resuelto, este criterio de Shabash

114
00:15:58,000 --> 00:16:07,080
Decíamos que cogíamos el cociente más alto dentro del estado de naturaleza lluvia

115
00:16:07,080 --> 00:16:11,360
¿Verdad? El cociente más alto y le vamos a asignar un valor de 0

116
00:16:11,360 --> 00:16:12,580
Lo tenemos aquí asignado

117
00:16:12,580 --> 00:16:17,860
Y a 300, si le restamos 150, nos queda aquí 150

118
00:16:17,860 --> 00:16:24,299
Si a 300 le restamos 75, nos queda aquí 225

119
00:16:24,299 --> 00:16:28,340
Hacemos lo mismo en el estado de naturaleza frío

120
00:16:28,340 --> 00:16:33,840
cogemos el cociente más alto y le asignamos un valor de 0, en este caso, a abrigos de lana.

121
00:16:34,960 --> 00:16:38,779
A 600 le restamos 50, nos queda 550.

122
00:16:39,379 --> 00:16:46,840
A 600 le restamos 50, menos 50, en este caso lo sumaríamos, nos quedaría 650.

123
00:16:47,779 --> 00:16:50,279
Con el estado de naturaleza calor hacemos lo mismo.

124
00:16:50,980 --> 00:16:52,460
¿Cuál es el mayor? 500.

125
00:16:52,460 --> 00:16:53,879
Entonces le asignamos un 0.

126
00:16:53,879 --> 00:17:06,200
Y a 500 le restamos 100, nos queda aquí 400. Y a 500 le restamos 25, nos quedaría aquí 475.

127
00:17:07,119 --> 00:17:18,700
Claro. Acordaos que aquí estamos hablando de costes. Cuando hablamos de costes, digamos que el resultado mayor será el que no tenemos que elegir.

128
00:17:18,700 --> 00:17:41,319
Y dentro de los costes, deberíamos elegir aquel que menos coste nos va a representar. Entonces, con el criterio de Chabash, lo que elegiríamos sería fabricar abrigos de lana, porque el coste, si la decisión es equivocada, sería menor que fabricando gabardinas o chaquetas.

129
00:17:41,319 --> 00:17:43,059
bueno

130
00:17:43,059 --> 00:17:46,279
yo creo que este ejercicio

131
00:17:46,279 --> 00:17:47,640
os voy a poner

132
00:17:47,640 --> 00:17:49,539
un ejercicio de estos, ¿vale?

133
00:17:51,539 --> 00:17:53,180
y yo creo que va a ser muy fácil

134
00:17:53,180 --> 00:17:53,740
¿de acuerdo?

135
00:17:53,740 --> 00:17:55,079
gracias