MARCO TEORICO DE LOS MODELOS EN DECISIONES GERENCIALES

 Las decisiones gerenciales están basadas en los aspectos administrativos de una organización. Las organizaciones son sistemas abiertos complejos y dinámicos que se adaptan constantemente al entorno. Por lo tanto, para manejarlos debemos ocupar modelos que se ajusten a la realidad y simplifiquen la realidad de tal forma que permita rescatar las características relevantes para apoyar a la toma de decisiones, esta caracteristica `permite seleccionar en alternativas  aquellos modelos que minimizan el error de la teoria propuesta por el modelo y la evidencia empirica que genera el sistema de informacion por medio de la toma de decisiones bajo control administrativo.   James March[1] y Herbert Simon[2] a finales de la década de 1950 plantearon cientos de proporciones acerca de los patrones de conducta, sobre todo con relación a la  comunicación en las organizaciones. Su influencia en el desarrollo de la teoría administrativa posterior ha sido importantísima y permanente, para investigar en forma científica.

Los diseñadores de sistemas de informacion deben encontrar la forma de construir sistemas de información que apoyen a la toma de decisiones en la institución como un proceso condicionado por luchas burocráticas, líderes políticos y la tendencia a adaptar aleatoriamente las soluciones a los problemas Individuales. La toma de decisiones gerenciales puede no ser un proceso simple, y se encuentra condicionado por variables metas o variables control, variables cuantitativas y variables cualitativas ordenadas de acuerdo a la experiencia del agente decisor, alternativas entre conflictos y marcos de referencia propios de quién toma las decisiones (datos cualitativos de acuerdo a las preferencias de los agente decisor. los modelos deben ser diseñados de forma tal que consideren modelos. Los requerimientos de información o requerimientos para estructurar una base de datos que permita el diseño, construccion y aplicación del modelo de toma de decisiones varían de acuerdo al nivel dentro de la organización.  Según los tres niveles administrativos, a medida que se desciende del nivel estratégico al operacional los datos son de origen internos y más objetivos sin descuidar los aspectos subjetivos derivados de los asesores de la gerencia considerando variables cualitativas ordenadas de acuerdo a la experiencia del agente decisor, estos modelos subjetivos de toma de decisiones  reflejan  los objetivos especificos para resolver un determinado problema de la empresa compatibles al juicio del agente decisor.  Esto se muestra en el siguiente cuadro

 

Nivel

Responsabilidad

Estratégico

Planeación estratégica

Táctico

Control administrativo

Operacional

Control operativo

 

Control operativo: Asegurar que las tareas específicas se lleven a cabo de manera eficaz y eficiente.  Control Administrativo: Asegurar que se obtengan los recursos y se empleen en forma eficaz y eficiente. Planeación estratégica: Especificación de estrategia, objetivos de la organización y la asignación de recursos para su ejecución[3].

Amplificamos lo antes cometado en base a los modelos econometricos cualitativos estructurados en base a ordenamientos subjetivos del investigador[4].  Las decisiones que se toman en condiciones de riesgo se resuelven con las aplicacsiones de la teoria de juegos con los aportes iniciales de John Von Newmann y Oskar Morgenstern propusieron el concepto de Utilidad Esperada donde los individuos toman sus decisiones de acuerdo a un valor numérico asociado a la satisfacción que le reportan los diferentes resultados. De esta forma una persona racional escoge en condiciones de riesgo aquella que maximiza su utilidad esperada que es el valor esperado de las utilidades de cada una de los resultados posibles de cada elección. En esta perpectiva el marco teoria se plantea en 1944 con los aportes de  Von Neumann y Morgenstein en su publicacion “The Theory o f Games and Economic Behaviour”,  un libro donde se combinan los conceptos y las técnicas del cálculo de las probabilidades con la teoría económica; el factor de la incertidumbre se incorporó a la teoría de la utilidad a través de la identificación de la uti­lidad con la recompensa en un juego de azar; de esta forma, fue posible un tratamiento estadístico aceptable de la competencia bajo condiciones de incertidumbre.  La teoría de juegos  se constituye en una herramienta de análisis en la solución de conflictos humanos y en particular en la solucion de conflictos naturales derivados de las gerencias de una empresa, por ejemplo el departamento de mercadoctecnia puede generar un conflicto natural con el departamento de produccion, etcetera.  

Una vez combinada la teoría de la utilidad y la teoría de las probabilidades, el siguiente paso era unir la teoría de la utilidad con la inferencia estadística. En 1950, Abraham Wald, en su libro titulado Statistical Decision Functions, presentó un análisis muy bien desarrollado sobre ese tema. Gradualmente volvió a surgir un interés por el enfoque bayesiano; ese interés culminó en varias obras publicadas por dos hombres geniales : Howard Raiffa y Robert Schlaifer. Applied statistical decision theory  Originalmente publicado en Boston: Division of Research, Graduate School of Business Administration, Harvard University, 1961

La posibilidad de que la teoría estadística de las decisiones se convierta en unas buenas matemáticas aplicadas o no, depende de su capacidad para ser utilizada como una colección de ins­trumentos que proporcionen una clara percepción para la solu­ción de los problemas reales. La humanidad siempre afronta pro­blemas en condiciones de incertidumbre; la teoría de las decisio­nes, ya más refinada y madura, desempeñará un papel importante para resolver este tipo de problemas.

“Es el caso del comportamiento de las empresas en un mercado en el que opera un reducido número de las mismas, las cuales establecerán unos precios según cómo cada una suponga la reacción de las demás. En otros casos, la decisión de reducir los precios dependerá de si la empresa piensa que las demás reducirán a su vez los suyos o si los mantendrán constantes. De igual forma, la negociación de un sindicato con los empresarios dependerá de las estrategias que adopten uno y otro en función de los procedimientos que creen adoptará el contrario.   La interacción entre los agentes económicos y, por lo tanto, la dependencia de la adopción de decisiones racionales con respecto a las suposiciones que hace cada agente sobre las elecciones y estrategias que adoptarán los demás” (Encarta 2007).  Los principales aportes en los modelos de decisiones gerenciales se destacan Douglass C. North, premio Nobel de Ciencias Económicas en 1993 por la aplicación de teorías económicas para la explicación de cambios institucionales.  John C. Harsanyi, premio Nobel de Ciencias Económicas en 1994 por sus análisis sobre el equilibrio en la teoría de juegos no cooperativos. John F. Nash, premio Nobel de Ciencias Económicas en 1994 por sus análisis sobre el equilibrio en la teoría de juegos no cooperativos.  Reinhard Selten, premio Nobel de Ciencias Económicas en 1994 por sus análisis sobre el equilibrio en la teoría de juegos no cooperativos.  La teoria microeconomica y macroeconomica, la teoria de la administracion de empresas se enriquece con las aplicaciones de la teoria de juegos.

Respecto a la Econometria como una herramienta para el analisis de pronosticos en la administracion de empresas en modelos de toma de decisiones gerenciales, diremos que el término “Econometría” fue acuñado en 1930 para dar nombre a una sociedad científica  “la Econometric Society”  integrada por partidarios de la aplicación de métodos cuantitativos a la Economía, que crean la revista Econométrica como vehículo de investigaciones teórica y aplicadas que, a medio plazo, proporcionaron los fundamentos del cuerpo metodológico de la actual Econometría.  Desde un punto de vista etimológico el término proviene de  economía y medida, evidenciando la vocación cuantitativa del naciente campo científico.

Los métodos econométricos son muy utilizados en la actualidad en la empresa, especialmente en las siguientes áreas de mercadotecnia  e investigación de mercados.   Básicamente la econometría se utiliza en la investigación de mercados en los pronósticos de la demanda (comportamiento futuro del consumidor), en los pronósticos de la oferta (comportamiento futuro de la competencia)  y en los análisis del equilibrio del mercado en donde la oferta se iguala a la demanda para encontrar sistemas de precios que permitan los mejores cursos de acción en diferentes estados de la naturaleza.  En los análisis de la mercadotecnia se utilizan variables cualitativas ligadas a los gustos y preferencias del consumidor, y en las preferencias de la competencia ligada al control de calidad total,  sin embargo las variables cualitativas se pueden cuantificar.   Además   en los análisis de las preferencias se aplican también los modelos econométricos en variables ficticias o variables enteras positivas como formas de ordenamiento de las preferencias.   Se analiza el comportamiento subjetivo de la competencia y similarmente de los consumidores.  Los aspectos cuantitativos involucran análisis demográficos o modelos que estudian el comportamiento de la población respecto a la microeconomia y macroeconomia.    Tambien la econometria se aplica a la contabilidad en analisis de serie de tiempos y entre la interrelacion de las diversas cuentas que genera los estados contables[5].     Respecto a los modelos contables la matemática aplicada a las ciencias administrativas, económicas, sociales, y financieras  está orientada a fortalecer los conocimientos  de los profesionales que se interesan en resolver problemas en las empresas mediante la construcción y modelos de toma de decisiones gerenciales, profesionales de la investigación del area administrativa y de gerencia  interesados en elaborar sus propios modelos de decisiones gerenciales o realizar sus propios aportes científicos.   El  conjunto de métodos de investigación apropiados al quehacer de las diversas áreas de las ciencias administrativas y sociales  ha evolucionado en base las actuales tecnologías de información y comunicación respaldada con el uso de software matemático, estadístico econométrico, financiero y de optimización.

En los mercados financieros se analiza en modelos econométricos el comportamiento del crédito, la oferta monetaria, la demanda monetaria, el comportamiento del cuasidinero y en general el comportamiento de los mercados de dinero, mercados de capitales ligado a las acciones, bonos y otros productos financieros[6]..  y en especial las medidas y políticas monetarias del Banco Central de Honduras y su impacto en la oferta monetaria, demanda monetaria y en particular los análisis de la inflación.    

El diseño de estrategias se refiere a las aplicaciones de la econometría, programacion lineal y teoria de juegos  en los cursos de acción o estrategias de la empresa en los diferentes estados de la naturaleza. En la mayoría de las ocasiones el fin de estos modelos  y en particular la econometria en la Empresa suele ser la predicción, siendo las técnicas más utilizadas la  regresión y ajuste de tendencias, en esta situación se refieren a modelos que involucran la variable tiempo en sus análisis, se aplica el método de los mínimos cuadrados y los análisis de la función de probabilidad F (FISHER) , la T (t estudiante) y la chi cuadrado, todos ellos involucrados en el análisis del error entre la teoría y la realidad.  Tales modelos de prediccion se enriquecen con los métodos ARIMA  “Modelos Autorregresivos Integrados y Promedios Móviles.

Los modelos ARCH  son un aporte a las ciencias económicas y administrativas de Robert F. Engle (1942- ), economista estadounidense y coganador del Premio Nobel de Economía de 2003.   ARCH (heteroscedasticidad condicional autorregresiva), que para predecir la volatilidad futura se apoya en patrones de variación conocidos. Los modelos ARCH, en versiones especializadas, se aplican hoy con profusión (gran extensión) en el mundo de la banca y las finanzas para determinar el precio de acciones y la evaluación de los riesgos implícitos en las diferentes modalidades de inversión.   A Engle se le reconoce el haber desarrollado métodos estadísticos empleados por economistas y analistas financieros para el registro y seguimiento de datos económicos complejos, integrando variables volátiles. Los modelos económicos derivados de las innovaciones de Engle se consideran hoy esenciales para pronosticar tendencias económicas y determinar los precios y riesgos asociados a acciones y otros activos.    Durante la década de 1980 Engle se dedicó a perfeccionar el método conocido como análisis de series de tiempo, aplicado por los economistas para el seguimiento yestudiode un conjunto de variables económicas a lo largo del tiempo. Concretamente, se ocupó del problema de la volatilidad (inestabilidad en los precios de los productos financieros de los mercados de dinero y de capitales). Las técnicas estadísticas por entonces al uso trataban las variables volátiles como los precios de las acciones, como constantes, por mucho que estas variables fluctúen con frecuencia diarias o semanales. Engle compartió el Premio Nobel de 2003 con el economista británico Clive W.J. Granger, (1934- )   su antiguo colega en la Universidad de California. Granger fue reconocido por su propia labor de tratamiento de variables en análisis de series de tiempo. Granger se graduó de doctor en estadística en  la Universidad de Nottingham (Inglaterra), La mayor parte de su carrera la pasó en la Universidad de California, en San Diego. Allí hizo aportaciones esenciales a la herramienta analítica conocida como análisis de series de tiempo, empleada por los economistas para trazar, estudiar y predecir tendencias económicas a lo largo del tiempo.

George Dantzig (1914-2005) puede ser considerado el padre de la programación lineal, porque él es el inventor del metodo simplex, el primer algoritmo para resolver programas lineales de maximizacion de los beneficios o la minimizacion de costos ambos casos sujetos a restricciones de la empresa.  Asi  la programación lineal ha ido tomando fuerza desde que fue empleado en la segunda guerra mundial en donde se uso para planificar los gastos y los retornos, a fin de reducir los costos al ejército y aumentar las pérdidas del enemigo.  Este modelo matemático se mantuvo en secreto hasta 1947, desde entonces muchas si no es que todas las empresas manejan la programación lineal, esta utiliza un modelo matemático para describir el problema y plasmarlo   en forma de ecuaciones lineales optimizando (minimizando o maximizando) la función objetivo.
Una proporción muy grande de los programas científicos en computadoras está dedicada al uso de la programación lineal. Del mismo modo, la programación lineal es muy usada en la microeconomía y la administración de empresas, ya sea para aumentar al máximo los ingresos o reducir al mínimo los costos de un sistema de producción.

 

La programación lineal combinada con la teoria de juegos es en realidad una técnica muy eficiente, y es de gran utilidad para la resolución de conflictos entre los objetivos particulares que se pueden presentar en los departamentos de una organización ya sea de manufactura o de servicios todo esto para alcanzar el objetivo organizacional.  Si las empresas por alguna razón no emplean esta técnica la resolución de algunos de sus problemas serian muy tediosos y/o cada vez más difíciles al momento de tratar de encontrar una solución adecuada, también se tiene que verificar que estas posibles soluciones no puedan ser afectadas por las restricciones que el problema conlleva.

Los modelos de teoria de juegos en condiciones de incertidumbre  permiten la solucion de conflictos, existen los juegos en los procesos de toma de decisiones con modelos dinamicos que permiten observar el movimiento de la empresa hacia su estabilidad con aumentos en los niveles de rentabilidad.  Los modelos en condiciones de certeza sobresalen los modelos de optimizacion para la empresa, Tambien en condiciones de incertidumbre se generan modelos econometricos con aplicaciones de los juegos.

El marco teórico comprende la integración de los modelos educativos con los modelos para el  Desarrollo de la empresa  hacia el logro de mayores márgenes de utilidad.   Todo dentro del concepto de la globalización.

El ser humano se ha caracterizado por ser un observador y ha indagado, buscado, investigado dada su curiosidad. En el método científico de la investigación, solo se escogen los conocimientos respaldados por una teoría. Este proceso investigativo y de aprendizaje, hace que el humano  se involucre con los hechos e interactúe en su entorno  con  personas en la búsqueda de información primaria e información secundaria estadística o bibliográfica.  En el proceso de búsqueda de información para la solución de problemas empresariales o sociales se utilizan encuestas.   Las preguntas  en las encuestas, buscan no influir en las respuestas de los encuestados.

Las encuestas son directas y rápidas para obtener datos de una sociedad, pero tienen riesgos y limitaciones. Se calcula la dimensión suficiente de una muestra y se genera una lista de números al azar, preferentemente con un ordenador, y a una población de personas numeradas se aplican las preguntas a los encuestados que tengan un número igual a alguno de la serie aleatoria que fue creada. Hay dos pasos esenciales y son el diseño de las preguntas y el análisis final para sacar conclusiones a un nivel de estadística descriptiva. Hay tratamientos muy bien elaborados y el más típico es exponer todo en porcentajes y medias, pero es mejor además hallar las correlaciones entre las respuestas y visualizarlas en gráficas, hay diseños gráficos de análisis espacial.

Con la globalización en el siglo XXI, las tendencias económicas y demográficas están causando sus efectos en la cultura organizacional. Estas nuevas tendencias y los cambios dinámicos hacen que las organizaciones y las instituciones tanto públicas, como privadas se debatan en la urgente necesidad de orientarse hacia los avances tecnológicos, y en este sentido las herramientas generadas por la “matemática y estadística” aplicada a las ciencias administrativas económicas y sociales, se hacen necesarias en el diseño y construcción de modelos de toma de decisiones respaldada por las nuevas tecnologías educativas (TICs) en donde se incluyen los software matemáticos, estadísticos, econométricos y de optimización.

Desde una perspectiva general, la globalización, la apertura económica, la competitividad son fenómenos nuevos a los que se tienen que enfrentar las organizaciones. En la medida que la competitividad sea un elemento fundamental en el éxito de toda organización, los gerentes o líderes harán más esfuerzos para alcanzar altos niveles de productividad y eficiencia respaldados en su experiencia y en el metodo cientifico en las aplicaciones de los modelos de decisiones gerenciales que cubre modelos de descriptivos y de inferencia, modelos de pronosticos respaldados con los metodos de la econometria aplicada a la investigacion cualitativa y cuantitativa,

 

JUSTIFICACIÓN  DE LA MAESTRÍA EN MODELOS DE DECISIONES GERENCIALES

La matematica y la estadistica es una herramienta de análisis  de las  ciencias administrativas economicas y sociales, estas herramientas  proporcionan las bases logicas que permiten  un mejor entendimiento de la dinamica de los diversos fenómenos derivados del comportamiento de las empresas y del medio ambiente.

Cuando un individuo soluciona un problema en forma particular, ya sea con resultados buenos o malos, esta experiencia le proporciona información para la solución de un próximo problema similar. Si ha encontrado una solución aceptable, con mayor razón tenderá a repetirla cuando surja un problema parecido. La experiencia además es una forma de adquirir conocimiento aludiendo al metodo inductivo. Si carecemos de experiencia entonces tendremos que experimentar; pero sólo en el caso en que las consecuencias de un mal experimento no sean desastrosas (Validación Empírica). En consecuencia los problemas más importantes de índole social como la administración no pueden solucionarse con experimentos pero pueden presentarse experimentos a nivel de la aplicación del modelo de decision en lo referido a simulacion en diferentes escenarion o cursos de accion[7]

 Por medio de la investigacion se pueden encontrar las relaciones que explican a las variables (cuantitativas y cualitativas en modelos de decisiones hacia el mejoramiento  de la empresa con responsabilidad social.  Formar investigadores que puedan resolber problemas de la empresa  es uno de los grandes objetivos de la maestria en modelos de decisiones gerenciales. 

Realmente la matemática es una herramienta para construir modelos de decisiones y además genera un lenguaje que permite entender el comportamiento de las ciencias.  Al no aplicarse tales aprendizajes se inducen serias distorsiones generadas de la falta de integración entre la matemática, la estadística y la optimización en  sus diversas aplicaciones a las demás asignaturas del currículo de pregrado o de maestrias, entre algunas de ellas podemos mencionar:

  • La computación y las aplicaciones de software están aisladas de la matemática y de las ciencias administrativas económicas y sociales.
  • La microeconomía y la macroeconomía están separadas de la matemática aplicada a los procesos de toma de decisiones.
  • La estadística está divorciada de la computación y de las ciencias económicas y administrativas.
  • La enseñanza de la matemática abusa de la memorización en menoscabo de los procesos de enseñanza aprendizaje hacia los modelos de toma de decisiones.  

     Un interesante problema resulta del adelanto continuo de la tecnología de la información y comunicación (TIC).   Desde hace 25 años aproximadamente el adelanto tecnológico de los ordenadores ha permitido que los sílabos de las asignaturas de estadística aplicada, matemática financiera,  investigación de mercados, investigaciones diversas, econometría, Investigación de operaciones (modelos de optimización) y matemática aplicada, se consideren  materias retrasadas, aun considerando que se han realizado nuevos diseños curriculares, pero estos cambios han ido mas lentos respecto a la innovación de las TICs.   Es decir, se requieren ajustar continuamente y a la misma velocidad  todas estas asignaturas  a la par del desarrollo de las aplicaciones de software avanzados en ordenadores.  La Maestría en Modelos de Decisiones Gerenciales pretende contribuir a la solución  de este interesante problema.



[1]El enfoque conductual, como el desarrollado en particular por Richard Cyert y James G. March de la Escuela de Carnegie hace hincapié en explicar cómo se toman las decisiones dentro de la empresa, y va mucho más allá de la economía neoclásica. Gran parte del trabajo de Cyert y James G. March dependía de Herbert Simon de 1950.  Cyert y March argumentaron que la empresa no puede ser considerado como un monolito, ya que diferentes individuos y grupos dentro de ella tienen sus propias aspiraciones e intereses en conflicto, y que el comportamiento de la empresa es el resultado ponderado de estos conflicto

[2]Herbert Alexander Simon (15 junio 1916 a 9 febrero 2001) fue un científico político norteamericano, economista, sociólogo y psicólogo, y profesor-sobre todo en el Carnegie Mellon University. Simon fue uno de los padres fundadores de varios de los importantes campos científicos de hoy en día, incluyendo la inteligencia artificial, procesamiento de la información, la toma de decisiones, solución de problemas, la economía de atención, teoría de la organización, los sistemas complejos, y la simulación por ordenador de los descubrimientos científicos.

[3]Ver Robert N. Anthony. Planeacion y control de sistemas. McGraw-Hill .  Mexico

 

[4]Ver investigaciones cualitativas mediante la econometria aplicada a las ciencias sociales, economicas y financieras por Jose Salomon Perdomo Rector del CIMES e IICES

[5]ver el modelo econometrico contable de la Alcaldia de San Pedro Sula en el analisis de las finanzas del muncicipio por Jose Salomon Perdomo Rector del CIMES e IICES

[6]Consultar “LOS MERCADOS FINANCIEROS DE HONDURAS con modelos de econometria”, “LAS FINANZAS RURALES DE HONDURAS” y “EL FINANCIAMIENTO DEL CREDITO AGROPECUARIO”

[7]ver “Modelos de decisiones gerenciales por Jose Salomon Perdomo Profesor investigador de la IICES  CIMES  ”.  Sobre Validación logica ver logica formal y calculo diferncial aplicado a las ciencias administrativas y economicas, por Jose Salomon Perdomo.