Tesis doctorales de Economía


EL PROCESO DE ANALISIS JERARQUICO CON BASE EN FUNCIONES DE PRODUCCION PARA PLANEAR LA SIEMBRA DE MAIZ DE TEMPORAL

Andrés María Ramírez



Esta página muestra parte del texto pero sin formato.
Puede bajarse la tesis completa en PDF comprimido ZIP (223 páginas, 2,28 Mb) pulsando aquí

 

 

 

4.5 Teoría de la decisión

Como expresa Baron (2005) con respecto a la teoría de la decisión, la idea básica es que se pueda entender lo que la gente hace, asumiendo que ellos se comportan racionalmente como individuos.

La teoría de la decisión se ocupa de analizar cómo elige una persona aquella acción que, de entre un conjunto de acciones posibles, le conduce al mejor resultado, dadas sus preferencias. El paradigma canónico de la teoría de la decisión se caracteriza por contar con un individuo que ha de tomar una decisión (cualquiera) y de quien se dan por supuestas sus preferencias; así la teoría de la decisión no entra a considerar la naturaleza de las preferencias de los individuos, ni por qué éstos prefieren unas cosas en vez de otras; lo único que importa es que dichas preferencias satisfagan ciertos criterios básicos de consistencia lógica, entre los que cabe destacar, por su importancia, los siguientes:

• Transitividad: para todo X, Y y Z, si X es preferida estrictamente a Y , Y es preferida estrictamente a Z, X será preferida a Z,

• Exhaustividad: para todo X Y todo Y, o bien X es preferida a Y, o Y es preferida a X, o el individuo es indiferente a ellas,

• Asimetría: si X es preferida estrictamente a Y, Y no es preferida estrictamente a X,

• Simetría de las diferencias: para todo X e Y, si X es indiferente a Y, Y es indiferente a X.

El segundo criterio corresponde a lo que Ferguson y Gould (1984) refieren en “la teoría de la preferencia del consumidor” como la condición: para dos conjuntos de bienes cualesquiera, A y B, la unidad consumidora puede determinar cuál proporciona mayor satisfacción; si A proporciona más satisfacción que B, se dice que A es preferido a B, y si B provee mayor satisfacción que A, se dice que B es preferida a A; si ambos conjuntos proporcionan la misma satisfacción, se dice que el consumidor es indiferente entre A y B, y si A es indiferente o equivalente a B, B es indiferente a A.

Si estos cuatro requisitos no se cumplen a la vez, será imposible saber qué es lo que el individuo prefiere; no se podrán ordenar, jerarquizar, sus preferencias, y la teoría de la decisión considerará que dicho individuo no elige racionalmente, es decir, de forma lógica y consistente. Cumplir con el requisito de la transitividad implica que no se tome una decisión de tal manera que se resulte perjudicado eligiendo al principio opciones que se prefieran más, X frente a Y, e Y frente a Z, para terminar con una mala opción si elegimos Z frente a X. La exhaustividad exige que el sujeto compare entre sí todas sus opciones y se decida por una de ellas o manifieste su indiferencia (que es una forma de decisión). A la vez, la simetría y la asimetría resultan evidentes de por sí y no parecen imponer una exigencia lógica desmedida al individuo que ha de elegir entre varias opciones: si el individuo es indiferente entre la opción A y la B (o entre la C y la D) no se puede afirmar que prefiera a B sobre A (o a C sobre D); si prefiere estrictamente a B sobre A, se dudará de su coherencia si afirma, a la vez, que también prefiere a A sobre B. Así pues, si estos requisitos se cumplen, se podrá atribuir al individuo una función de utilidad, es decir, un índice o número a cada una de sus preferencias, de forma que se puedan ordenar de menor a mayor, de lo menos preferido a lo más preferido (Aguiar, 2004).

Tipos de decisión

La decisión puede ser:

- Bajo riesgo: se refiere a conocer el riesgo.

- Bajo incertidumbre: cuando hay riesgo, la incertidumbre es la percepción particular que se tenga del riesgo de una decisión, o de no saber lo que puede ocurrir u ocurra un año dado (en el caso de cultivos: por clima, por precios, etc.), y el productor responde de una manera determinada a ello, según su percepción y capacidad de enfrentar el riesgo

Según Krone (1980), cuando se puede especificar la probabilidad de estados futuros de la naturaleza, entonces es posible obtener la decisión bajo riesgo calculado. Luego, el riesgo es esencialmente el valor esperado de lo que se podría perder.

La decisión bajo riesgo se refiere a la condición en la que hay un número dado de estados de la naturaleza y el decisor conoce la probabilidad de ocurrencia de cada uno de ellos (Thierauf, 1978). Por ejemplo, según Agroasemex (2006), por sus propias características y la ubicación geográfica del país, la actividad agrícola en México es altamente vulnerable a la presencia de eventos climáticos extremos, principalmente asociados al exceso o falta de precipitación pluvial. Así, 98% del riesgo de base catastrófico que enfrenta el país responde a sequías principalmente, y que se agrava por la corriente de El Niño, y fenómenos ciclónicos.

La decisión bajo incertidumbre se refiere a que las probabilidades de ocurrencia para los distintos estados de la naturaleza se desconocen (Thierauf, 1978). El uso de nuevas variedades híbridas de maíz en lugar de las variedades criollas es un ejemplo de una decisión bajo incertidumbre. Cuando la probabilidad calculada para un estado de la naturaleza es menor que 1.0, se está trabajando en una decisión bajo incertidumbre (Krone, 1980). De acuerdo con Isaaks y Srivastava (1989), las palabras incertidumbre, fiabilidad, confianza, giran alrededor del reconocimiento de que el valor de probabilidad reportado es, en más de un sentido, solo un supuesto razonable de lo que el desconocido valor podría ser y se tiene la esperanza de que ese valor esté cerca del valor verdadero, sin embargo se reconoce que cualquier método que se use para determinarlo, tendrá siempre algo de error. Cano (1971) menciona que el hombre debe hacer planes para el futuro aún cuando no pueda calcular la probabilidad de los hechos futuros, y luego decidir que resultado es el más probable y con base a ese resultado planificar sus actividades.

4.5.2 Decisión en el entorno de los SIG.

Como menciona Fallas (2002), la literatura en el tema de toma de decisiones se caracteriza por la ausencia de consenso en cuanto a la definición de sus términos y conceptos. Por tanto, se presentan algunos conceptos tomados principalmente de Eastman (2003a).

4.5.2.1 Decisor

Es aquella persona que se plantea el problema de decisión

4.5.2.2 Analista

Es aquella persona que utiliza todos sus conocimientos y toda la información disponible por parte del decisor para ayudar a éste en su toma de decisión (Font, 2000).

4.5.2.3 Decisión

La decisión es una elección entre alternativas; las alternativas pueden representar diferentes caminos de acción, diferentes hipótesis sobre la naturaleza de una característica, diferentes clasificaciones, etc. Un proceso de decisión exitoso resulta en el desarrollo de decisiones y en la ejecución de esfuerzos que apoyan los objetivos de una organización, como es el caso de una unidad familiar de producción (National Research Council, 1999; Eastman, 2003a).

4.5.2.4 Criterio

Un criterio es la base para una decisión que puede medirse y evaluarse, y puede ser de dos tipos: factores y limitaciones o restricciones; también se puede decir que es un juicio estándar o una regla para probar la deseabilidad de decisiones alternativas; también es un término genérico que incluye objetivos y atributos, y cualquier problema de decisión multicriterio implica un conjunto de objetivos, un conjunto de atributos, o ambos. No obstante, la distinción entre objetivos y atributos es de la mayor importancia en el proceso de toma de decisiones (Malczewski, 1999; Eastman, 2003a).

4.5.2.5 Factor

Un factor es un criterio que mejora o reduce la aptitud de una alternativa específica para la actividad en consideración, y comúnmente se mide en una escala continua. También se le conoce como variable de decisión en la literatura de programación matemática; la pendiente del suelo es un factor que puede afectar la aptitud de un terreno para la siembra de cultivos (Eastman, 2003a).

4.5.2.6 Restricciones/limitantes

Una restricción sirve para limitar a las alternativas en consideración, como puede ser, por ejemplo, la exclusión de áreas con más de 12% de pendiente del suelo para la producción comercial de maíz (Eastman, 2003a).

4.5.2.7 Regla de decisión

Una regla de decisión es el procedimiento por el cual se eligen y combinan los criterios para llegar a una evaluación particular, y por el cual son comparadas y aplicadas las evaluaciones.

4.5.2.8 Atributo(s)

Son las propiedades de los elementos del sistema del mundo real o también una cantidad o calidad medible en un sistema (Malczewski, 1999), o también son aquellos valores que el decisor utiliza para caracterizar las distintas alternativas, es decir, las componentes, características y propiedades de los objetos estudiados en el proceso de decisión y se usa para medir el desempeño del atributo en relación a un objetivo. Estos valores pueden medirse con relativa independencia de los deseos y necesidades del decisor, siendo generalmente susceptibles de expresarse como una función matemática de las variables de decisión. Cuando el número de atributos es muy grande, éstos suelen presentarse en una estructura jerárquica (Font, 2000).

4.5.2.9 Alternativa

Es cada uno de los objetos, decisiones o proyectos mutuamente excluyentes que serán explorados en el proceso de decisión; muy pocos estudios se han dedicado a la generación de alternativas (Font, 2000).

4.5.2.10 Objetivo

El objetivo es una perspectiva o propósito que sirve para guiar la estructuración de las reglas de decisión, o también es la afirmación acerca del estado deseado del sistema bajo consideración. Los objetivos están funcionalmente relacionados a lo atributos, o se derivan de ellos (Malczewski, 1999; Eastman, 2003a).

4.5.2.11 Evaluación

Es el proceso de aplicar la regla de decisión (Eastman, 2003a).

4.5.3 Toma de decisiones

4.5.3.1Toma de decisiones

La toma de decisiones consiste en que alguien denominado decisor (o grupo de decisores), para alcanzar ciertos objetivos, debe determinar, conjuntamente con el apoyo de un analista de sistemas, la alternativa que cumpla en mayor medida con sus expectativas, es decir, su mejor decisión (Elineema, 2002). En la unidad familiar son generalmente el esposo y la esposa quienes toman las decisiones.

Para Trewatha y Newport (1979), la toma de decisión implica la selección de un curso de acción de entre dos o más alternativas posibles, para así llegar a la solución de un problema dado. Para estos autores, las etapas del proceso de toma de decisiones incluyen:

1. definir el problema de acuerdo a los objetivos perseguidos,

2. identificar soluciones alternativas,

3. analizar las posibles consecuencias de cada alternativa, y

4. seleccionar una alternativa para su implementación subsiguiente.

De acuerdo con Toskano (2005), el proceso de la toma de decisiones puede representarse con el modelo de la Figura 2.

Las tres primeras fases del proceso decisorio constituyen la “estructuración del problema” y las dos últimas fases son el “análisis del problema”, las cuales se representan en la Figura 3.

Según Taha (1995), cuando los modelos se formulan y resuelven disponiendo de información perfecta, se dice que la toma decisiones se hace bajo condiciones de certeza; la disponibilidad de información imperfecta o parcial de un problema lleva a dos nuevas categorías de casos en la toma de decisiones:

1. Decisiones con riesgo, y

2. Decisiones con incertidumbre.

Esto resume lo presentado antes sobre riesgo e incertidumbre. Según Aguiar (2004) La distinción entre riesgo e incertidumbre fue establecida por F. Knight en 1921, quien en su obra Risk, Uncertainty and Profit se refería a la primera como aquella situación en la que no existe certeza sobre el resultado de la decisión, aunque se conoce la probabilidad de los distintos resultados alternativos. Las situaciones de incertidumbre se caracterizarían, en cambio, por el hecho de que no sólo desconocemos el resultado final, sino que no podemos predecirlo en términos de probabilidades objetivas.

Toma de decisión bajo riesgo

En la categoría de decisiones con riesgo, el conocimiento de un fenómeno o presencia de algo se expresa como una función densidad de probabilidad que presenta datos, mientras que en la segunda categoría de decisiones, con incertidumbre, no puede disponerse de ninguna función densidad; en otras palabras, desde el punto de vista de disponibilidad de información, la certeza y la incertidumbre representan los casos extremos, mientras que el riesgo es la situación intermedia entre ellos; se le puede definir como la probabilidad de que una variable de interés, como puede ser el rendimiento de un cultivo o el ingreso, caiga por debajo de un valor crítico debido al efecto de un factor aleatorio; el riesgo estima, con base en la distribución de la variable de interés, la probabilidad de que ella tome un valor igual o menor a un valor crítico en un año determinado (Volke, 1988). Las decisiones bajo riesgo implican situaciones en las que las probabilidades que se asocian con el resultado potencial son conocidas para los distintos estados de la naturaleza; es decir, no se dispone de información perfecta, pero se puede estimar la probabilidad de ocurrencia (Markland y Sweigart, 1987).

Toma de decisión bajo incertidumbre

Como se mencionó antes, la decisión bajo incertidumbre se refiere a que las probabilidades de ocurrencia para los distintos estados de la naturaleza se desconocen (Thierauf, 1978).

En una situación de decisión, existen dos tipos básicos de incertidumbre: la asociada con información limitada, acerca de un factor o un resultado; y la incertidumbre asociada a información imprecisa; es decir, que los problemas de decisión bajo incertidumbre se pueden dividir en probabilísticos (estocásticos) y de decisión fuzzy o difusos (Malczewski, 1999).

El desconocimiento del valor que puede tomar el factor aleatorio causante de riesgo en un futuro inmediato da lugar a lo que se conoce como incertidumbre, entendida en términos de lo que puede ocurrir con el factor causante de riesgo y sus consecuencias sobre lo que se persigue (Volke, 1988). Las decisiones bajo incertidumbre implican situaciones en las que las probabilidades que se asocian con el resultado potencial no son conocidas o no pueden estimarse (Markland y Sweigart, 1987).

De acuerdo con Malczewski (1999), en el análisis de decisión la estrategia básica consiste en dividir el problema de decisión en partes pequeñas e incluso inentendibles; se analiza cada parte y se integran (las partes) de una manera lógica para producir una solución coherente. Según este autor, mucho del enfoque en el desarrollo del análisis de decisión se hizo en la investigación operativa.

4.5.3.4 Decisión espacial

A los problemas de decisión que implican datos geográficos (con coordenadas de latitud-longitud) se les refiere como problemas de decisión espacial o geográfica; y se dice que un dato es geográfico si se le puede asociar con un sitio o localidad.

4.5.3.5 Toma de decisiones multicriterio

Se puede entender a la toma de decisiones multicriterio como un conjunto de conceptos, aproximaciones, modelos y métodos, para auxiliar a los decisores a describir, evaluar, ordenar, jerarquizar, seleccionar o rechazar objetos con base en una evaluación expresada por puntuaciones, pesos o intensidades de preferencia de acuerdo a varios criterios (Barredo, 1996).

Una manera básica de saber si los métodos y técnicas de toma de decisiones son buenos, es que la decisión permanezca fuerte, sólida, a posteriori, de acuerdo con los resultados, donde el término fuerte significa que la decisión consideró todos los resultados posibles y sus probabilidades de ocurrencia y que no hubo otra mejor decisión con la información disponible u obtenible en su momento (National Research Council. 1999).


Grupo EUMEDNET de la Universidad de Málaga Mensajes cristianos
Enciclopedia Virtual
Biblioteca Virtual
Servicios
 
Todo en eumed.net:

Congresos Internacionales


¿Qué son?
 ¿Cómo funcionan?

 

8 al 25 de
julio
VIII Congreso EUMEDNET sobre
Turismo y Desarrollo




Aún está a tiempo de inscribirse en el congreso como participante-espectador.


Próximos congresos

 

7 al 24 de
octubre
XII Congreso EUMEDNET sobre
Globalización y Crisis Financiera

10 al 29 de
octubre
II Congreso EUMEDNET sobre
Arte y Sociedad

4 al 21 de
noviembre
XI Congreso EUMEDNET sobre
Migraciones, Causas y Consecuencias

24 de noviembre al 12 de
diciembre
II Congreso EUMEDNET sobre
Transformación e innovación en las organizaciones

3 al 20 de
diciembre
XI Congreso EUMEDNET sobre
Desarrollo Local en un Mundo Global

 

 

 

 

Encuentros de economia internacionales a traves de internet


Este sitio web está mantenido por el grupo de investigación eumednet con el apoyo de Servicios Académicos Internacionales S.C.

Volver a la página principal de eumednet