Las últimas cuatro décadas han marcado un vertiginoso desarrollo del conocimiento en las áreas económica, financiera, administrativa, mercadeo y ventas, productiva y tecnológica. Por su parte, la globalización de los mercados se ha convertido en un proceso dinámico e irreversible, que facilita y promueve en los inversionistas la movilidad de capitales, bienes y servicios, junto con personas, a través de las fronteras nacionales. La mayoría de los gobiernos nacionales han eliminado las barreras de entrada y salida de capitales, así como obstáculos y limitaciones a la entrada y salida de bienes y servicios, hechos que transforman la toma de decisiones en un proceso de mayor complejidad, cada vez más sensible la volatilidad de los flujos, la calidad de sus políticas internas y al desarrollo económico de las naciones.

Los avances tecnológicos en el área de informática y telecomunicaciones (microelectrónica, almacenamiento y velocidad de procesamiento de la información) reducen el tiempo real del intercambio de información, la velocidad de cálculo y procesamiento de la información y el incremento de capacidad en el almacenamiento, factores que potencian el manejo y optimización de los recursos. La apertura de los mercados internacionales, la institucionalización de las inversiones, el desarrollo de estructuras organizacionales más flexibles, que se adaptan con mayor rapidez a los vertiginosos cambios del entorno económico y social, han sido factores potenciadores del crecimiento y desarrollo económico del país.

Dada la complejidad del proceso, la teoría de las decisiones requiere de los ejecutivos una mayor capacidad para promover la aplicación de modelos matemáticos de optimización y racionalidad de recursos en los sectores productivos, orientados hacia el desarrollo competitivo de los sectores, dentro de los esquemas de estándares de calidad y productividad que requiere el mundo actual.

Los modelos econométricos, que integran disciplinas como la matemática, la estadística y la teoría económica, formulan relaciones causales entre las diferentes variables micro y macroeconómicas, formulan hipótesis, hacen afirmaciones y soportan la validación empírica de dichas teorías; elementos básicos para el desarrollo del conocimiento y el descubrimiento de las diferentes relaciones económicas que sustentan la toma de decisiones acertadas.

La estadística económica es el soporte para la valoración de las decisiones que afectan a las organizaciones, tanto públicas como privadas, en el corto, mediano y largo plazo.

Objetivo General

Analizar y evaluar los factores que intervienen en el proceso de toma de decisiones, mediante la aplicación de modelos de teoría económica, matemáticos y econométricos para el manejo de la información disponible, con el propósito de optimizar y racionalizar los recursos disponibles.

Objetivos Específicos

• Identificar los elementos que intervienen en el proceso de toma de decisiones.
• Desarrollar capacidades para analizar y aplicar modelos teóricos, matemáticos y econométricos requeridos para la toma de decisiones.
• Aplicar pruebas de contraste de hipótesis en el análisis de las relaciones causales de las variables que impactan la óptima asignación de recursos.
• Analizar, evaluar y aplicar los procedimientos y modelos utilizados para la toma de decisiones bajo riesgo.
• Conocer y utilizar las herramientas con las que cuenta la administración para la toma de decisiones cualitativas y cuantitativas.
• Utilizar las herramientas de la hoja de cálculo excel que son aplicables al análisis y toma de decisiones.

Todo comportamiento individual o colectivo implica una selección de alternativas, la selección consciente o inconsciente de determinadas líneas de acción. Este proceso selectivo se puede sustentar en acciones reflejas (que son racionales pero no necesariamente consientes o deliberadas) o en una red compleja de actividades.

La selección implica la existencia de múltiples alternativas factibles de ser adelantadas, mientras que el proceso encierra la selección consiente, deliberada y racional de alternativas.

Las decisiones son algo más que proposiciones fácticas. En efecto, describen un estado futuro de cosas. La descripción podrá ser verdadera o falsa en un sentido empírico; además, tienen un contenido ético, poseen una cualidad imperativa -en cuanto seleccionan un estado futuro con preferencia a otro- y dirigen el comportamiento hacia la alternativa elegida. Así, si las decisiones pueden ser correctas o incorrectas, son resueltas si los términos éticos (como "deber ser" o "bondad") tienen un significado puramente empírico.

No hay manera de demostrar, empíricamente o racionalmente la corrección de las proposiciones éticas. Desde este punto de vista, las decisiones que encierran una valoración de este tipo, no pueden ser descritas objetivamente como correctas o incorrectas. En el sentido estricto, las decisiones de un gerente no pueden ser apreciadas por métodos científicos, pero afirmar que existe un elemento ético en toda decisión, no equivale a decir que las decisiones no impliquen únicamente elementos éticos. Es una cuestión estrictamente de hecho que sea apropiada la medida que toma para llevar a cabo su finalidad. En términos estrictos, no es la decisión misma la que se valora, sino la relación puramente de hecho que se afirma entre la decisión y los fines.

Aunque las premisas se dividan entre éticas y fácticas, no significa que siempre determinen anticipadamente si algo es verdadero o falso; por lo que es necesario un juicio de valor. Al tomar decisiones gerenciales, hay que elegir continuamente premisas fácticas, cuya veracidad o falsedad no se conoce definitivamente, ni puede determinarse con certidumbre la información y el tiempo disponible para llegar a una decisión.

La organización se enfrenta en cada momento a un gran número de comportamientos alternativos, algunos presentes conscientemente. La decisión o elección es el proceso mediante el que una de estas alternativas de comportamiento es elegida para ser realizada durante cada momento.

La racionalidad limitada, desarrollada por Herbert Simon, establece que, por una parte, es imposible que el gerente conozca todas las estrategias alternativas o todas sus consecuencias, lo que representa una desviación importante del comportamiento real del modelo de racionalidad objetiva.

Material de apoyo

Todo proceso de toma de decisiones se basa en el análisis y la evaluación de las diferentes alternativas disponibles, junto con las consecuencias de tomar un determinado curso de acción. Este es un proceso complejo que requiere la aplicación sistemática e interrelacionada de pasos que faciliten el análisis y la relación entre ciencia y desarrollo. Dicho análisis sistemático conforma la concepción del método científico, que busca considerar y evaluar los elementos constitutivos para la generación del conocimiento, que se agrupan agruparse en las siguientes cinco etapas:

1. Contextualización del problema, tanto teórica, como histórica y conceptualmente. Es necesario aclarar en qué momento sucede y por qué ocurre, cuáles son las consecuencias de su investigación y la determinación de elementos generadores de información. El marco teórico analiza lo relacionado con las leyes y principios relaciones causales que conforman el cuerpo del paradigma, que soporta las investigaciones. Igualmente, es evaulada la elaboración de hipótesis relacionadas con la solución de problemas que enfrentan, los que que requieren de la toma de decisiones para la selección de alternativas. Es estapa también considera la observación de los fenómenos de estudio, mediante la utilización de fuentes de información -directas e indirectas- que conformen una base de datos suficiente para el análisis.
2. El control de las diferentes metodologías de investigación considera aspectos de inferencia estadística, construcción de modelos para la medición y estimación de parámetros e inferencia sobre su comportamiento, conducentes a la determinación de relaciones causales de las variables de estudio y posterior proceso de generación de nuevos conocimientos.
3. La transformación de información mediante el análisis y la interacción con los esquemas de control establecidos. Toda valoración de alternativas y posteriores cursos de acción deben seguir el método más apropiado, previamente construido, validado y aceptado por la comunidad científica. La pluralidad de métodos de investigación permite asociar el método científico más apropiado. El método científico, deberá cumplir requisitos específicos.
4. Análisis de datos: aplicación de pruebas para la recopilación de datos, diseño y aplicación de modelos teóricos, matemáticos y econométricos para la verificación empírica de las relaciones causales entre las variables relevantes, así como la aplicación de técnicas estadísticas inferenciales del conocimiento, que describan el comportamiento de las variables en estudio.
5. Conclusiones: confrontación con las predicciones, retroalimentación y reajuste del modelo y recomendaciones para trabajos posteriores.

Los resultados de las investigaciones hacen parte de un proceso de verificación continua de hipótesis leyes, modelos y teorías y su aceptación por parte de la comunidad científica; como también la argumentación de vacíos en los modelos teóricos, dependen de la explicación de los fenómenos. Igualmente, la debilidad al argumentar las explicaciones pueden conducir a la sustitución de leyes, modelos y teorías hasta el cambio total de un paradigma.

Material de apoyo

El proceso de toma de decisiones requiere de una asignación eficiente de recursos, sustentada principalmente en el análisis y aplicación de métodos cuantitativos; además del cuidadoso análisis de alternativas, mediante la aplicación de la metodología que mejor se adapte al problema.

Los métodos cuantitativos fundamentan su análisis en eventos probabilísticos, modelos matemáticos, esquemas de optimización financiera y reducción de los niveles de riesgo. En un contexto donde la decisión está asociada al análisis de una gran cantidad de variables y el tiempo adquiere singular importancia, el análisis cuantitativo requiere la aplicación de métodos de valoración de series de tiempo, que incluyen tendencia, ciclicidad, estacionalidad y aleatoriedad de las variables de estudio.

El análisis cuantitativo requiere la aplicación de métodos que inician con la identificación clara de alternativas, estructura de variables, detección de eventos probabilísticos y obtención de información económica relevante. Por su parte, los modelos estadísticos y econométricos consideran valoraciones cuantitativas, de acuerdo con el concepto de racionalidad económica que busca obtener el mayor beneficio posible con la asignación del mínimo de recursos; por ejemplo: la construcción teórica del comportamiento del consumidor y el productor en teoría microeconómica se fundamenta en la existencia de un ser racional, quien como productor busca la obtención del máximo de beneficios mediante la optimización de los costos de producción y fijación de precios en los mercados eficientes, como consumidor busca optimizar las decisiones de selección de bienes y servicios que generen el máximo de utilidad con presupuestos restringidos.

Las consecuencias de las decisiones pueden ser evaluadas en el contexto de la estadística descriptiva (en escenarios libres de riesgo), la estadística probabilística e inferencia estadística, en simulaciones asociadas al riesgo y contextos desconocidos cuando no hay una clara idea sobre el comportamiento de las proyecciones de las variables del modelo.El uso de modelos para la toma de decisiones bajo condiciones de incertidumbre, debe considerar que el tomador de decisiones conoce los estados de la naturaleza factibles, pero desconoce cuál de éstos ocurrirá (en otras palabras, qué estado de la naturaleza tendrá mayor probabilidad de ocurrencia). De igual manera, el investigador evaluará el uso de otros modelos para la toma de decisiones cuando no está en capacidad de predecir los estados de la naturaleza que se presentarán, ni cuantificar el grado de incertidumbre del sistema; es decir, cuando no existe conocimiento ni la información de tipo probabilístico que permitan determinar cuál tiene mayor posibilidad de ocurrencia.

Dentro de las reglas de decisión para los modelos bajo incertidumbre, cuando las probabilidades de ocurrencia de los estados factibles son desconocidas, es el criterio de decisión de Laplace (norma que establece que todas las alternativas son igualmente factibles de ocurrir). Seleccionar la mejor decisión no conduce en sí a la mejor alternativa, pues obligatoriamente deben conocer exhaustiva y excluyentemente todos los estados de la naturaleza, que es casi imposible. Las decisión tomada bajo este criterio no coincide necesariamente con la mejor decisión.

Otro criterio en el uso de modelos de decisiones es el criterio de Wald. Este criterio es más conservador, se basa en el logro de la mejor de las peores alternativas posibles (conocido tradicionalmente como el criterio minimax). En ocasiones el criterio de Wald puede conducir a decisiones poco adecuadas, cuando suma alternativas de decisión.

El criterio de Hurwicz está entre los dos anteriores. Representa desde el intervalo más optimista, hasta el más pesimista, ponderando los dos estados extremos. El criterio de Hurwicz genera el balance entre el optimismo y el pesimismo extremos al promediar las dos condiciones con los pesos respectivos.

En ausencia de estos puntos extremos, una relación intermedia luce razonable. El criterio de Savage compara el resultado de una alternativa con los demás resultados, asumiendo como verdadero un determinado estado de la naturaleza. El concepto de pérdida relativa o costo de oportunidad está asociado a un resultado en particular, como la diferencia entre el resultado de la mejor alternativa, dado un estado de la naturaleza y las alternativas definidas en dicho estado. El resultado de la comparación y el cálculo de las pérdidas relativas para un estado de la naturaleza debe ser comparado con los resultados para todos los estados de la naturaleza; de esta forma se obtiene la matriz de pérdidas relativas.

El uso de modelos de decisión donde se conocen las consecuencias de una acción, dependen de algún evento probabilístico, forman parte del Modelo de decisiones bajo riesgo, entre los que se destacan el criterio del máximo valor esperado de las alternativas disponibles y los modelos de estimación de parámetros por métodos de regresión bivariada y multivariada.

En cuanto al uso de modelos de toma de decisiones bajo certidumbre de la estadística descriptiva, están aquellas decisiones cuyas consecuencias se pueden predecir con certeza. El uso de estos modelos incluyen criterios como:

• Análisis de los parámetros de la población
• Análisis del punto de equilibrio
• Programación lineal con restricciones
• Programación optima de la producción

Material de apoyo

Todo comportamiento individual o colectivo implica la selección de alternativas; es decir, la elección consciente o inconsciente de determinadas líneas de acción. Este proceso se puede sustentar en acciones reflejas, que son racionales mas no necesariamente consientes o deliberadas. En términos generales, la selección implica la existencia de múltiples alternativas factibles de ser adelantadas, cuyo proceso encierra la selección consiente, deliberada y racional de soluciones.

La ciencia es un conjunto ordenado de teoremas, hipótesis principios, leyes, resultados y aplicaciones. El método científico conjuga estos elementos para darle racionalidad y validez a las decisiones y evaluación de los diferentes cursos de acción. Los resultados de las acciones seleccionadas son susceptibles de confrontación por parte de la comunidad científica para demostrar su validez y generalización. Dichos resultados deberán ser repetidos para solucionar problemas, lo que mejora el bienestar de la población.

El análisis cuantitativo requiere la aplicación de métodos. Inicia con la identificación clara de alternativas, estructura de variables, la individualización de eventos probabilísticos y obtención de la información económica relevante. Por su parte, modelos estadísticos y econométricos consideran valoraciones cuantitativas de acuerdo con el concepto de racionalidad económica, que busca obtener el mayor beneficio posible con la asignación del mínimo de recursos.

Una vez definido el problema de estudio, evaluadas las diferentes alternativas para solucionar el problema, identificados y evaluados los diferentes cursos de acción de cada una de las alternativas, seleccionar la mejor alternativa, acorde con el desarrollo teórico, conduce a las diferentes categorías de toma de decisiones. Las consecuencias de dichas decisiones pueden ser evaluadas en el contexto de la estadística descriptiva bajo escenarios libres de riesgo, la estadística probabilística e inferencia estadística en situaciones asociadas al riesgo y contextos desconocidos cuando no hay una idea clara sobre el comportamiento de las proyecciones futuras de las variables del modelo.

El uso de modelos para la toma de decisiones bajo condiciones de incertidumbre considera que el tomador de decisiones conoce los estados de la naturaleza factibles, pero desconoce cuál de éstos ocurrirá o cuál estado de la naturaleza tendrá mayor probabilidad de ocurrencia.El investigador evaluará el uso de otros modelos para la toma de decisiones cuando no está en capacidad de predecir los estados de la naturaleza que se presentarán, ni cuantificar el grado de incertidumbre existente en el sistema; es decir, cuando no exista el conocimiento ni la información de tipo probabilístico que permita describir cuál de ellas tiene mayor posibilidad de ocurrencia dentro de las alternativas.