Qué es el análisis de decisiones (DA)?
El análisis de decisiones (AD) es una forma de toma de decisionesLa toma de decisiones ética en finanzas es una ideología de toma de decisiones que se basa en una filosofía moral subyacente de lo correcto y lo incorrecto. Decisión ética que implica identificar y evaluar todos los aspectos de una decisión, y tomar acciones basadas en la decisión que produce el resultado más favorable.
El objetivo del análisis de decisiones es garantizar que las decisiones se tomen con toda la información relevante y las opciones disponibles. Por ejemplo, una empresa 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 multitud de problemas, desde cuestiones empresariales complejas hasta simples problemas cotidianos.
Resumen
Cómo funciona el análisis de decisiones
El análisis de decisiones permite a las empresas evaluar y modelar los posibles resultados de varias decisiones para determinar el curso de acción correcto. Para ser eficaz, la empresa necesita comprender múltiples aspectos de un problema para tomar una decisión bien informada.
El análisis implica la comprensión de los distintos objetivos, resultados e incertidumbres implicados, incluido el uso de probabilidades para medir el resultado esperado de las distintas decisiones.
Uno de los aspectos más importantes consiste en enmarcar el problema de forma que permita un análisis posterior. El encuadre suele ser la primera parte del análisis de decisiones, e implica la creación de 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 global 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, los modelos se suelen utilizar 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 la decisión que produce el resultado más favorable.
Valor esperado (VE)
Después de construir un modelo, es importante encontrar el valor esperado (EV)Valor esperadoEl valor esperado (también conocido como EV, expectativa, promedio o valor medio) es un valor medio a largo plazo de las variables aleatorias. El valor esperado también indica que se evalúe qué decisión produce 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 medios de todas las decisiones y tomar una decisión informada.
Para calcular el valor esperado, necesitamos 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)
La fórmula anterior supone que una decisión comercial 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 que tomar varias decisiones, la empresa calculará el valor esperado de cada una de ellas para determinar cuál es la más favorable.
Ejemplo del mundo real
Veamos’Supongamos que una tienda de ropa va a abrir un segundo local y quiere decidir si abre en San Francisco o en Nueva York. Abrir un local en una u otra ciudad 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 decisiones, tendremos que recopilar los datos pertinentes:
Después de recopilar 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 parten de los cuadrados son opciones posibles, mientras que las líneas que parten 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 tendrá que invertir 2 millones de dólares, mientras que un local en Nueva York requerirá una inversión de 5 millones de dólares.
Los importes del resultado esperado 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 de cada decisión.
EV = (Probabilidad A * Resultado esperado A) + (Probabilidad B * Resultado esperado A)
A continuación, debemos deducir el gasto de capital inicial para hallar la ganancia/pérdida neta:
Recursos adicionales
Gracias por leer nuestra página web’Guía de la empresa sobre el análisis de decisiones (DA). Para seguir aprendiendo y desarrollando sus conocimientos sobre el análisis financiero, le recomendamos encarecidamente los siguientes recursos adicionales