Análisis de decisiones (DA)

El análisis de decisiones es un enfoque clave para tomar decisiones informadas y estratégicas en cualquier aspecto de la vida. Ya sea que estemos considerando opciones para una inversión financiera, una empresa comercial o simplemente tomar decisiones personales, entender cómo analizar las opciones disponibles y evaluar los posibles resultados es fundamental. En este artículo, exploraremos en detalle el análisis de decisiones (DA) y su importancia en la toma de decisiones efectivas. Descubrirás cómo este proceso puede ayudarte a maximizar las oportunidades y minimizar los riesgos, ¡así que no te lo pierdas!

Una forma de toma de decisiones en la que se identifican y evalúan todos los aspectos de una decisión, y se toman medidas basadas en la decisión que produce el resultado más favorable.

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¿Qué es el análisis de decisiones (DA)?

El análisis de decisiones (DA) es una forma de toma de decisiones en la que se identifican y evalúan todos los aspectos de una decisión, y se toman medidas en función de la decisión que produce el resultado más favorable.

Análisis de decisiones (DA)

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 por valor de millones de dólares, o un individuo puede utilizarlo para tomar decisiones sobre su planificación de jubilación.

Como forma de toma de decisiones, los fundamentos del análisis de decisiones se pueden utilizar para resolver una amplia gama de problemas, desde problemas comerciales complejos hasta problemas cotidianos simples.

Resumen

  • El análisis de decisiones implica identificar y evaluar todos los aspectos de una decisión y tomar medidas basadas en la decisión que produzca el resultado más favorable.
  • El análisis de decisiones utiliza modelos para evaluar la favorabilidad de diversos resultados.
  • Los árboles de decisión son modelos que representan la probabilidad de resultados diferentes en comparación con alternativas.

Así funciona el análisis de decisiones

El análisis de decisiones permite a las empresas evaluar y modelar los resultados potenciales de diversas decisiones para determinar el curso de acción correcto. Para ser eficaz, la empresa debe comprender múltiples aspectos de un problema para tomar una decisión informada.

El análisis requiere comprender diversos objetivos, resultados e incertidumbres asociadas, incluido el uso de probabilidades para medir el resultado esperado de diversas decisiones.

Uno de los aspectos más importantes es formular el problema de una manera que permita un análisis más detallado. 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 oportunidades, elementos de acción y medidas de éxito.

Una vez establecido el marco, se puede desarrollar un modelo para evaluar la favorabilidad de diversos resultados. Ejemplos de modelos son árboles de decisión y diagramas de influencia.

Árboles de decisión

Después de crear un marco para evaluar un problema, normalmente se utilizan modelos para evaluar los resultados de varias decisiones. Los modelos son representaciones visuales de los resultados esperados y se utilizan para ilustrar decisiones en comparación con otras alternativas.

Al modelar los diversos resultados esperados y sus probabilidades, las empresas pueden seleccionar la decisión que conduzca a un resultado favorable.

Uno de los modelos más utilizados 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 brindan información valiosa sobre un problema al proporcionar los resultados, alternativas y probabilidades de varias decisiones. Esto facilita evaluar qué decisión conduce al resultado más favorable.

Valor esperado (EV)

Una vez construido un modelo, es importante determinar el valor esperado (EV) para evaluar qué decisión conducirá al resultado más favorable.

Recuerde que los árboles de decisión proporcionan todos los resultados posibles en comparación con las alternativas. Al calcular el valor esperado, podemos observar los resultados promedio de todas las decisiones y luego tomar una decisión informada.

Para calcular el valor esperado, necesitamos la probabilidad de cada resultado y el valor resultante. La fórmula para el valor esperado es la siguiente:

EV = (Probabilidad A * Pago Esperado A) + (Probabilidad B * Pago Esperado A)

La fórmula anterior supone que una decisión empresarial tiene dos resultados: éxito o fracaso. Cada resultado se puede representar mediante la probabilidad A o B. El pago esperado se refiere a la ganancia o pérdida esperada con cada resultado.

Cuando es necesario tomar múltiples decisiones, una empresa calcula el valor esperado de cada decisión para determinar cuál es la más barata.

Ejemplo de la práctica

Digamos que una tienda de ropa está abriendo una segunda ubicación y quiere decidir si abrir en San Francisco o Nueva York. Abrir una ubicación en ambas ciudades requiere diferentes gastos de capital y tiene diferentes tasas de éxito.

Antes de construir un árbol de decisiones, necesitamos recopilar datos relevantes:

Análisis de decisiones (DA)

Después de recopilar datos, podemos construir el árbol de decisiones en función de cada decisión:

Análisis de decisiones (DA)

Para cada decisión, el árbol de decisión también contiene datos numéricos para calcular el valor esperado. Los cuadrados representan decisiones y los círculos representan resultados. Las líneas que se ramifican a partir de cuadrados son opciones posibles, mientras que las líneas que se ramifican a partir de círculos son resultados esperados.

El modelo también tiene en cuenta los costos asociados con la apertura de cada ubicación. Abrir la tienda en San Francisco requiere una inversión de $2 millones, mientras que una ubicación en Nueva York requiere una inversión de $5 millones.

Los montos de pago esperados representan los ingresos potenciales si el acuerdo tiene éxito o la pérdida potencial si el acuerdo fracasa.

Para evaluar qué decisión es más favorable, calculamos el valor esperado para cada decisión.

EV = (Probabilidad A * Pago Esperado A) + (Probabilidad B * Pago Esperado A)
  • EV (San Francisco) = (0,4 * $15.000.000) + (0,6 * -4.000.000) = $3.600.000
  • EV (Nueva York) = (0,3 * $30.000.000) + (0,7 * – $10.000.000) = $2.000.000

Luego necesitamos restar el gasto de capital inicial para encontrar la ganancia/pérdida neta:

  • San Francisco: $3,600,000 – $2,000,000 = $1.600.000
  • Nueva York: $2.000.000 – $5.000.000 = -$3.000.000

Recursos adicionales

Gracias por leer la guía de Finanzas para el análisis de decisiones (DA). Para desarrollar y mejorar aún más sus conocimientos sobre análisis financiero, recomendamos encarecidamente los siguientes recursos adicionales:

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