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ejercicios resueltos decisiones, Ejercicios de Administración de Empresas

Asignatura: Administracio de l'empresa, Profesor: , Carrera: Administració i Direcció d'Empreses, Universidad: UB

Tipo: Ejercicios

2012/2013
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Subido el 08/07/2013

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Modelos de Decisión - Ejercicios resueltos:
Teoría de la decisión
Guillermo López Giraldo y Francisco Sánchez rez
D-09/2012
Publica:
Universitat Politècnica de Catalunya
www.upc.edu
Edita:
Cátedra Nissan
www.nissanchair.com
Departamento de Organización de Empresas
Universidad Politécnica de Cataluña
Cátedra Nissan
-PROTHIUS-
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Modelos de Decisión - Ejercicios resueltos:

Teoría de la decisión

Guillermo López Giraldo y Francisco Sánchez Pérez

D- 09 /

Publica:

Universitat Politècnica de Catalunya

www.upc.edu

Edita:

Cátedra Nissan

www.nissanchair.com

[email protected]

Departamento de Organización de Empresas

Universidad Politécnica de Cataluña

Cátedra Nissan

  • PROTHIUS-

Ejercicio 1: 1

Una empresa organizadora de conciertos tiene que elegir la ubicación de un evento y duda entre dos opciones: un polideportivo cubierto o un campo de fútbol al aire libre. Dependiendo del tiempo que haga y de la ubicación elegida, esperan obtener los siguientes beneficios: ‐ Si montan el concierto en el polideportivo: 30.000 € si hace frío, 20.000 € si el clima es templado y 10.000 € si hace calor. ‐ Si montan el concierto en el campo de fútbol: ‐12.000 € si hace frío, 1.000 € si el clima es templado y 43.000 € si hace calor. A partir de estos datos:

  1. Elabore la matriz de pagos.
  2. Determine qué decisión tomarán los organizadores: a) En situación de incertidumbre con el criterio optimista o de Plunger. b) En situación de incertidumbre con el criterio pesimista o de Wald. c) En situación de incertidumbre con el criterio de equiprobabilidad o de Laplace. d) En situación de incertidumbre con el criterio de Hurwicz, con un coeficiente de optimismo de 0,4. e) En situación de incertidumbre con el criterio de Savage.
  3. Habiendo una probabilidad del 10% de que haga frio, un 30% de que el clima sea templado y un 60% de que sea caluroso, ¿qué decisión tomarán los organizadores y qué beneficios obtendrían?
  4. La empresa organizadora aún no tiene claro donde instalar el concierte, por lo que decide pedir información a una consultora especializada. La información facilitada es la afluencia de público a conciertos en función del clima registrado: Frio Templado Caluroso Mucho público 20% 90% 70% Poco público 80% 10% 30% Puesto que el coste de esta información extra asciende a 1.200€, ¿esta información es suficiente para ayudar a tomar una decisión? (^1) Fuente: Modelos de Decisión (2011‐ 2012 EPSEB), G. López, F. Sánchez.

Conclusión: Al disponer de la probabilidad de encontrarnos en cada estado, según Bayes, es mejor escoger la opción del campo de fútbol (CF), ya que de promedio obtendremos un beneficio de 24.900 €.

4. La empresa organizadora aún no tiene claro donde instalar el concierte, por lo que decide pedir información a una consultora especializada. La información facilitada es la afluencia de público a conciertos en función del clima registrado: Frio Templado Caluroso Mucho público 20% 90% 70% Poco público 80% 10% 30% Puesto que el coste de esta información extra asciende a 1.200 €, ¿esta información es suficiente para ayudar a tomar una decisión? Cálculo de la utilidad de Bayes con información extra:

  • Probabilidad a priori (extraída del apartado anterior):
  • Probabilidad condicional (extraída de la información de la consultora):
  • Probabilidad marginal:
  • Probabilidad a posteriori: Probabilidades 0,10 0,30 0, Bayes F T C PD 30.000 20.000 10.000 15. CF ‐12.000 1.000 43.000 24.
  • Utilidad de Bayes (con información extra): UB* = 0,71 ∙ 25.500 + 0,29 ∙ 23.494 = 24.918 € Conclusión: Con la información extra de la consultora obtenemos el mismo resultado que sin ella, el concierte se debe celebrar en el campo de fútbol (CF). Ahora bien, la utilidad de Bayes con información extra es ligeramente superior que sin ella, lo que nos indica que esta información extra es demasiado cara para lo que aporta.
  • Utilidad de Bayes (sin información extra) teniendo en cuenta el coste de la información: UB’ = 24.900 + 1.200 = 26.100 € Para que la información fuera de ayuda la utilidad de Bayes debería ser mayor de 26.100 €. Probabilidad a posteriori

0,276 0,103 0,621 EM

F T C

PD 30.000 20.000 10.000 16.550 14.

CF ‐12.000 1.000 43.000 23.494 25.

Ejercicio 2: Resolución

Utilidad esperada: 16,5 u.m.