Decisiones

Tomamos miles de decisiones por día, algunas importantes y otras triviales. La complejidades de éstas varían mucho. Vamos a conocer herramientas para tomar las decisiones correctas.

No voy a explicar un método que garantice el éxito, porque no hay una fórmula mágica, sino que el objetivo de éste tema es conocer si se encuentra correctamente fundamentada una decisión.

Composición de una decisión

Una decisión siempre se compone de:

1. Un decisor
2. Objetivo: De punto, De rango o De maximización (o minimización según el caso)
3. Horizonte de planeamiento: Situación temporal, considerando los momentos. Puede ser a una cantidad de días, meses, años, etc.
4. Alternativas: Mínimo debemos tener 2 para poder decidir. Por ejemplo: Invertir o No Invertir.
5. Variables No Controlables (VNC): Como su nombre lo indica, son elementos en el cuál el decisor no puede intervenir.
6. Ámbito de decisión: Dependiendo si conocemos las probabilidades de las VNC. Certeza: Conocemos las probabilidades, y éstas son cero o uno. Riesgo: Conocemos las probabilidades, pero por lo menos en una, la probabilidad de su resultado es mayor a cero y menor que uno. Las probabilidades que conocemos pueden ser: Objetivas: Para sucesos equiprobables, en el cual la probabilidad es igual a los números de casos favorables divididos los números de casos igualmente posibles. Frecuenciales: Basados en aprender de la experiencia por la repetición del suceso. La probabilidad es igual a los números de casos favorables divididos la cantidad total. Subjetivas: Según la estimación propia del decisor. Incertidumbre: No conocemos las probabilidades de aunque sea una VNC.
7. Criterio de decisión: Aquí decidimos como vamos a elegir una alternativa, utilizando diferentes herramientas según en el Ámbito de decisión que nos encontremos. En ámbito de Riesgo: Valor Esperado. En ámbito de Incertidumbre: Criterio de Laplace, Criterio de Wald, Criterio de Hurwicz, Criterio de Savage
8. Resultados a priori

Probabilidades: Estructura de Bayes

Una de las probabilidades que más confunde es la que se genera cuando hay dos hechos Dependientes, o sea, que la probabilidad de un suceso influye también en la probabilidad de otro suceso. Hice un ejemplo para que se entienda:

Teoría de Bayes.xlsx

Probabilidades en Apuestas Deportivas

Muchas veces tenemos que decidir entre porcentajes que consideramos distintos al resto de las personas, por lo cual, si estamos seguros de lo que pensamos podemos ir muchas veces en contra del mercado. Es como por ejemplo hay un partido de tenis entre A y B, todos piensan que va a ganar A, pero yo pienso que B. Entonces tenemos que revisar cuánto pagan en cada opción y ver si nos cierra el monto.

Esto mismo ocurre con muchas otras inversiones incluso, por lo cual voy a mostrar unos cálculos que busco en estos casos, e hice un apartado para verlo.

En el caso de 2 resultados posibles

En el caso de 3 resultados posibles

Resultaría imposible que por ejemplo en una casa de apuestas, habiendo solo dos posibilidades, cada una pague más de $ 2 por cada peso invertido. PERO en ciertos sitios web mencionan la posibilidad de que las apuestas difieran en distintas casas de apuestas. Aclaro que nunca vi la posibilidad, tampoco sigo las apuestas deportivas, pero puede llegar a que se termine dando y podamos aprovechar a apostar sobre seguro, donde en ambas casas donde pague más de $ 2 promedio en cada opción, una mayor o igual a $ 2 en la opción A y la otra mayor a $ 2 en la opción B.

Probabilidad: Cantidad de sucesos o casos favorables vs. posibles

Para poder calcular una probabilidad, es necesario contar con dos datos: cantidad de sucesos favorables sobre cantidad de sucesos posibles.

Hay veces que es bastante complicado conocer la cantidad de ambos casos, por lo cual voy a dejar un apartado que habla sobre las distintas formas de calcular, según lo que busquemos.

Permutación

Variación

Combinación

Valor Esperado

Éste criterio de decisión lo utilizamos cuando nos encontramos un ámbito de riesgo, o sea, conocemos las probabilidades (ya sean objetivas, frecuenciales o subjetivas) de las VNC.

La representación gráfica se puede hacer en Matrices de Resultados o en Árboles de Decisión. Los segundos cuentan con la ventaja de poder separar los momentos de tiempo.

Ejemplo:

Un empresario produce 2 productos y se encuentra decidiendo si va a invertir en un tercer producto que es más costoso producirlo. Lo que no sabe es si es oportuno hacerlo, porque la demanda en su barrio puede llegar a aumentar, a mantenerse, o a bajar. Al ser mayor el costo unitario que los otros 2, se arriesga a producir algo que no sabe si el mercado lo va a demandar, por lo cual se arriesga a no poder venderlo, o bien tener que rematarlo a pérdida. Asigna probabilidades subjetivas a dicha demanda, y para ella cuáles son las ganancias (resultados) que calcula obtener.

Abajo adjunto el excel, pero quiero aclarar algo al margen, siempre está la posibilidad de no hacer nada, en este caso hay muchos supuestos en los cuales no quiero entrar porque podría estar todo el día, pero hay que considerar algo que es mínimo: si producir me genera estas ganancias estimadas que describo a continuación no superan el alquiler que podría producirme (en el caso que sea dueño del local), entonces por más que haya ganancia no significa que me conviene producir. Un ejemplo es si estimo ganar como máximo $ 5.000, y siendo el local mío lo podría alquilar a $ 10.000, entonces obviamente no me conviene producir, me conviene alquilar el local a otro que quiera producir o poner un negocio. Lo menciono porque muchos contestan "no cuento el alquiler en los costos para decidir porque el local es mío", y eso en este modelo de decisión es un error, obviamente que para cuestiones contables e impositivas no lo tengo que poner como un gasto porque no lo estoy pagando.

Matriz de Resultados y Árbol de Decisión.xlsx

Objetivos Múltiples

Hasta aquí hemos visto como tomamos decisiones frente a riesgo o incertidumbre, ahora veremos que sucede cuando tenemos que elegir una alternativa entre varias, pero es mejor en algunos objetivos y peor en otros.

Ejemplo:

Imaginemos comprar un auto en un ámbito de certeza (en el que conocemos todos los datos), en el cual nos importa el precio (en $), el kilometraje (km), la antigüedad según el modelo (en años).

Ponderaciones: Para el decisor la antigüedad tiene la mitad de la importancia del precio, pero el doble que el kilometraje.

Umbrales: El decisor quiere comprar un auto con un precio que ronde entre los 20 y 30 mil pesos, con una antigüedad que puede ser desde 0 hasta 15 años y un kilometraje que puede ser desde 0 hasta 150.000 kms.

Objetivos Múltiples.xlsx

Se encuentra compuesto por tres pasos:

Regresión

La regresión es un procedimiento estadístico que se utiliza para analizar la relación entre una variable "Y", contra una o más variables "X".

Nuestro principal objetivo es intentar pronosticar la variable "Y".

Básicamente la ecuación sería: Y = B0 + B1.X1 + B2. X2 + ... + E Donde: B0 es un valor fijo. B1 es un valor que multiplica la primer variable (X1), B2 la segunda variable (X2) y la E es el margen de error.

Ponemos un ejemplo y la solución en excel:

Entonces la respuesta sería:

Si fijamos un precio de $1750 podemos estimar que vamos a vender 8844 unidades aproximadamente.

Adjunto el Excel de Regresión.xlsx

Obviamente esto no es exacto, porque en la estimación podemos agregar mayor cantidad de variables "x"para reducir el margen de error. Para ello necesitamos hacer regresión múltiple, pero es demasiado complejo y recomiendo no sacar las cuentas a mano, sino directamente que lo calcule el excel.

Sesgos

Cuando vamos a tomar una decisión tenemos que saber que hay sesgos que nos llevan a una mala toma de decisiones.

En el siguiente video, el autor nos muestra errores habituales con los que tropezamos.

Muchos sesgos vienen de algo que se puede resumir en una frase de Iósif Stalin: ''La muerte de un hombre es una tragedia. La muerte de millones es una estadística''

Decisiones en las que interviene el dinero

Cuando debemos analizar una situación en la que hay dinero de por medio, tenemos que agregar otras cuestiones psicológicas que no nos dejan razonar objetivamente. El tema es bien tratado en el programa del canal Encuentro, llamado Proyecto G, tratado en el video es el que adjunto a continuación:

La información en la toma de decisiones

Con humor el Diario Olé realizó un video que se encuentra en YouTube, que nos muestra con humor la importancia de la información tanto en la toma de decisiones como en las negociaciones.

Decisiones difíciles no cuantificables

Cuando mencioné sobre la elección de un auto puse todas variables cuantificables, como la antigüedad, el precio, etc. Lo que no tomé (y se puede hacer subjetivamente) son variables que no pueden ser medible como por ejemplo imagen, seguridad u otros adjetivos que se puede usar para describir un bien.

En TED hay video de Ruth Chang en el que habla sobre las comparaciones en casos no cuantificables, y sobre cómo describe dichas decisiones sobre nosotros.

Me parece importante lo que piensa, por eso lo comparto con ustedes.