MAESTRÍA EN ADMINISTRACIÓN METODOS CUANTITATIVOS

BENEMÉRITA UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE PUEBLA

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FACULTAD DE CONTADURIA[pic 4]

MAESTRÍA EN ADMINISTRACIÓN

METODOS CUANTITATIVOS

DOCENTE: MTRO.  ALBERTO HERNÁNDEZ HUERTA

2016

OBJETIVO GENERAL: El alumno comprenderá los conceptos de la ciencia administrativa (Métodos Cuantitativos), como se elaboran y aplican  modelos para ayudar en la toma de decisiones gerenciales, así como la formulación de pronósticos e índices que son relevantes para la gestión de los negocios.

PROGRAMA:

SESIÓN  No. 1        5  de febrero.

Encuadre del curso: presentación, expectativas, discusión de la guía de clase, asignación del material, dinámica de trabajo y         evaluación.

                        1ª.  UNIDAD: USO DE LOS MÉTODOS CUANTITATIVOS.

                        1.1 Naturaleza de la ciencia administrativa.

1.2 El proceso de toma de decisiones racional.

1.3 Cómo se resuelven los problemas en la realidad.

1.4 El papel de los métodos cuantitativos.

1.5 Uso de los métodos cuantitativos.

SESIÓN  No. 2-3         6  y 12 de febrero.

2ª.  UNIDAD: CONSTRUCCIÓN DE MODELOS CUANTITATIVOS

2.1 Características de los modelos cuantitativos.

2.2 Modelos.

2.3 Dimensionalidad de los modelos.

2.4 Modelos de toma de decisión.

2.5 Toma de decisión bajo certidumbre.

2.6 toma de decisión bajo riesgo.

2.7 toma de decisión bajo incertidumbre.

2.8 toma de decisión bajo conflicto.

2.9 Ejemplo: método gráfico

SESIÓN  No. 4-6        13,19 y 20 de febrero.

                        3ª  UNIDAD: USO DE LOS PRONÓSTICOS

3.1 Componentes de una serie de tiempos.

-Componente de tendencia

-Componente cíclico

-Componente estacional

-Componente irregular

3.2 Métodos de suavización

-Promedios móviles

-Promedios móviles ponderados

-Suavización exponencial

3.3 Proyección de la tendencia

3.4 Componentes de tendencia y estacional

-Modelo multiplicativo

-Cálculo de índices estacionales

-Desestacionalización de series de tiempo

-Uso de series de tiempo desestacionalizados para identificar tendencias

-Ajustes estacionales

-Modelos basados en datos mensuales

-Componente cíclico

                               3.5 Análisis de regresión.

                -Uso del análisis de regresión.

                Evaluación  20 de febrero

SESIÓN  No. 7-8        26 y 27 de febrero

                        Presentacion de temas  de Investigación.

                        Elaboración de índices (indicadores)

4.1 Significado de los números índice

4.2 Tipos de números de índices

-Índices de precios

-Índices de cantidad d volumen de producción

-Índices de Valores

-Índices especiales

4.3 Elaboración de los números índice

- Índices no ponderados

-Índices ponderados

Índices de precio Laspeyres y Paasche

4.4 Índices de precio al consumidor

-Usos especiales del índice de precios al consumidor

-Ingreso real

-Deflación de las ventas

-Poder adquisitivo del dinero.

DINÁMICA DE TRABAJO

ENFOQUE TEÓRICO:                Esta parte del curso estará a cargo del docente, pero complementando la exposición con la participación activa de los alumnos, a los que se les pide  verter sus opiniones comentarios o experiencia, la discusión se hará respecto a los temas programados en cada sesión.

ENFOQUE PRÁCTICO:                   Esta parte del curso estará a cargo tanto del docente como por los alumnos y se basará en casos prácticos programados en cada sesión. Y los alumnos deberán enviar las  tareas correspondientes al correo electrónico: lahh_84@yahoo.com.mx

¡¡¡ Sin excusa en la siguiente sesión.!!!

EVALUACIÓN:              IER. Examen parcial                         30%

Exposición de Tema                       30%

        TAREAS y ejercicios en clase               30%

Asistencia y participación                  10%

BIBLIOGRAFÍA.

1. Hanke & Wichern (2009). “Pronósticos en los Negocios”. Novena edición. Pearson-Prentice Halll. México.

2. Anderson, Sweeney, Willians, Camm, Martin (2011). “Métodos  cuantitativos para los negocios”. 11ª. Edición. Cengage Learning. México

3. Gallager, Charles A. y Watson Hugh J. (1998). “Métodos cuantitativos para la toma de decisiones en administración”. Mc Graw Hill. México

4. Mason y Lind (1998). “Estadística para administración y economía”. 8ª. edición. Alfaomega. México

5. Anderson, Sweeney y Willians (2008). “Estadística para administración y economía”. 10ª. Edición. Cengage Learning. México.

6. Krogerus, Michael y Tschappeler, Roman (2011). “El libro de las decisiones: 50 modelos de éxito”. Oceano. México

SOFWARE: POML, MINITAB, QM FOR WINDOWS

TEORIA DE DECISIONES.

        La persona que toma una decisión quiere lograr algo, es decir, quiere alcanzar una situación distinta a la que tiene actualmente. Además, esta persona elige una cierta manera de actuar llamadas alternativas  o Cursos de acción que le ayudaran a alcanzar sus objetivos. Pero existirán factores que afectarán  el logro de los mismos y que se encuentran fuera de su alcance llamados eventos o estados de

la naturaleza.

Clasificación de los problemas de decisión.

1. Condiciones bajo certeza o certidumbre.

En este tipo de problemas, si se toma una decisión el analista conoce cuál será el resultado para cada alternativa. A primera vista esto pudiera parecer trivial, sin embargo  no lo es, porque frecuentemente existen tantas alternativas que es imposible considerar cada una de ellas individualmente (y determinar el resultado de cada alternativa) y elegir la que dé el mejor resultado. Muchos de los temas de la investigación de operaciones  están diseñados específicamente para manejar la toma de decisiones bajo certeza y en la mayoría de los casos, el enfoque de ellos, es construir y manipular un modelo que seleccione la mejor alternativa de las disponibles.

Ejemplo de estos métodos esta la programación lineal y el método de transporte.

2. Condiciones bajo Incertidumbre.

Una decisión se toma bajo incertidumbre, si el  analista no conoce cual evento ocurrirá y por consiguiente no sabe el resultado de cada alternativa. Se puede dividir a la incertidumbre en tres categorías:

1. Cuando el analista conoce a priori la frecuencia relativa o las probabilidades de        

Los resultados de cada evento que pudiera ocurrir.

1. Cuando el analista no conoce las probabilidades o frecuencias relativas.
2. Cuando se involucra a un competidor que piensa  y que se conoce como teoría de Juegos.

Elementos de un problema de decisión bajo incertidumbre cuando se conoce a priori la frecuencia relativa.

1. Alternativas: Al tomar una decisión el analista selecciona alguna de ellas para alcanzar sus  metas.

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