INTRODUCCION A LA CONSTRUCCION DE MODELOS

TEMA 01: INTRODUCCION A LA CONSTRUCCION DE MODELOS

CAPITULO 1: INTRODUCCION AL ANALISIS CUANTITATIVO – RENDER

¿QUE ES EL ANALISIS CUANTITATIVO?

Es el enfoque científico de la TDD administrativa, el cual comienza con datos que se manipulan para obtener información útil para aquellos que toman decisiones.

Al resolver un problema, los gerentes deben considerar factores tanto cuantitativos como cualitativos, estos últimos pueden ser el clima, la legislación estatal, nuevas tecnologías, entre otros.

Debido a la importancia de los factores cualitativos, el papel del análisis cuantitativo en el proceso de TDD puede variar. Cuando no haya factores cualitativos, y cuando el problema, el modelo y los datos de entrada permanezcan iguales, los resultados del AC pueden automatizar el proceso de TDD.

ENFOQUE DEL ANALISIS CUANTITATIVO

1. Definición del problema: desarrollar un enunciado claro y conciso acerca del problema. 

El mismo dará dirección y significado a los siguientes pasos. Este puede ser el paso más importante y a la vez difícil. Es esencial ir mas allá de los síntomas del problema e identificar las causas reales. Cuando resulta difícil cuantificar un problema, quizás sea necesario desarrollar objetivos específicos y medibles.

1. Desarrollo de un modelo: representación (casi siempre matemática) de una situación. Tipos:

• Modelos Físicos: maqueta de un edificio 
• Modelo a escala: planta piloto
• Modelo esquemático: imagen, dibujo o grafica de la realidad
• Modelo matemático: conjunto de relaciones matemáticas. Estos modelos contienen variables (cantidad medible que puede variar o está sujeta a cambios), las mismas pueden ser controlables o no controlables, y parámetros (cantidad medible que es inherente al problema)

Variable: cantidad medible que puede variar o está sujeta a cambios (controlables o no controlables)

Parámetro: es una cantidad medible que es inherente al problema

En casi todos los casos, las variables son cantidades desconocidas, mientras que los parámetros si se conocen

Todos los modelos deben poder resolverse, ser realistas y fáciles de comprender y modificar; también tiene que ser factible de obtener datos de entrada.

1. Obtención de los datos de entrada: la obtención de datos precisos es fundamental para el modelo. Los datos pueden obtenerse de diversas fuentes (informes y documentos de la compañía, entrevistas con empleados u otros individuos relacionados a la empresa, etc).
2. Desarrollo de una solución: implica la manipulación del modelo para llegar la mejor solución (optima) del problema.

• Ecuación
• Ensayo y error
• Numeración completa

1. Prueba de la solución: probar la solución de un modelo incluye determinar la exactitud e integridad de los datos usados por el modelo. Esto se puede hacer mediante la recolección de datos adicionales de una fuente diferente.
2. Análisis de resultados y análisis de sensibilidad: determinar las implicaciones de la solución. El análisis de sensibilidad o análisis posóptimo no dice cuanto cambiará la solución si hay cambios en el modelo o en los datos de entrada.
3. Implementación de resultados: suele ser de compleja dificultad incluso si la solución es óptima ya que los gerentes pueden oponerse. Una vez implementada la solución se debe dar seguimiento a la misma.

COMO DESARROLLAR UN MODELO DE ANALISIS CUANTITATIVO

Ganancia = Ingresos – gastos

Ganancia = ingreso – (costo fijo + costo variable)

Ganancia = ((presio de venta por ud) (n° de ud vendidas)) – ((costo fijo + (cv ud) (n° ud vendidas))

Ventajas del modelado matemático:

1. Los modelos pueden representar la realidad con precisión
2. Ayudan a quienes toman decisiones a formular los problemas
3. Brindan conocimiento e información
4. Pueden ahorrar tiempo y dinero en la TDD y en la solución de problemas
5. Quizás sean la única manera de resolver oportunamente problemas complejos
6. Sirven para comunicar problemas y soluciones a otros

Modelos matemáticos clasificados según el riesgo:

1. Modelos determinísticos: se conocen con total certeza los valores utilizados en el modelo (no incluyen riesgo).
2. Modelos probabilísticos: incluyen riesgo y no se conocen con certeza los valores utilizados en el modelo.

PROBLEMAS POSIBLES DEL ENFOQUE DEL ANALISIS CUATITATIVO

1. Definición del problema:

• Puntos de vista en conflicto
• Impacto sobre otros departamentos: la definición del problema debe ser amplia e incluir a todos los departamentos involucrados
• Suposiciones iniciales: suele haber una tendencia a formular los problemas en términos de soluciones.
• Solución obsoleta: es posible que el problema cambie mientras se desarrolla el modelo.

1. Desarrollo de un modelo:

• Ajustes de los modelos del libro de texto 
• Comprensión del modelo

1. Recolección de datos

• Uso de datos contables
• Validez de los datos

1. Desarrollo de una solución: 

• Matemáticas difíciles de entender
• Una sola respuesta es limitante

1. Pruebas de la solución: modelos complejos suelen dar soluciones no intuitivamente obvias
2. Análisis de los resultados: debe analizarse que tanto afectaran la organización en su conjunto
3. Implementación: no es tan solo el paso final

• Falta de compromiso y resistencia al cambio por parte de algunos gerentes
• Falta de compromiso de los analistas cuantitativos 

CAPITULO 1: INTRODUCCION A LA CONSTRUCCION DE MODELOS – EPPEN

INTRODUCCION

Esta utilización directa de modelos como apoyo de decisiones no solo se traduce en mejores decisiones, sino, además, imparte a los administradores conocimientos importantes; permite determinar cuáles son las preguntas fundamentales que es necesario plantear, que alternativas conviene investigar y donde centrar la atención

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