Introduccion Al Analisis Cuantitativo Cap 1

Capítulo 1 Introducción al Análisis Cuantitativo

Objetivos de Aprendizaje El estudiante deberá ser capaz de:

1.

Describir el enfoque del Análisis Cuantitativo.

2.

Entender la aplicación del Análisis Cuantitativo en una situación real.

3.

Describir el uso del modelamiento en el Análisis Cuantitativo.

4.

Discutir posibles problemas en el uso del Análisis Cuantitativo.

5.

Desarrollar un análisis de punto de equilibrio.

Introducción 

El uso de herramientas matemáticas data de siglos y el Análisis Cuantitativo puede ser  aplicado a una amplia variedad de  problemas.



Se deben comprender las aplicaciones específicas así como sus limitaciones y  premisas.

Vista General del Análisis Cuantitativo Análisis Cuantitativo: Es el enfoque científico para la toma de decisiones administrativas,  por el cual datos sin refinar son procesados para convertirlos en información significativa.

Datos en bruto.

Análisis Cuantitativo

Información Significativa.

Factores Cualitativos: Es información que puede ser complicada de cuantificar pero que  puede afectar la toma de decisiones, tal como: clima, entorno social, legislación, avances tecnológicos etc.

Vista General del Análisis Cuantitativo Cuando se trata de resolver un problema, se deben tomar en cuenta dos tipos de factores: 

Cuantitativos.



Cualitativos.

Debido a la importancia de los factores cualitativos, el análisis cuantitativo puede variar, cuando hay escasez de factores cualitativos y el problema, modelo y datos de entrada se mantienen iguales, los resultados del análisis cuantitativo pueden automatizar  el proceso de toma de decisiones. Sin embargo en la mayoría de los casos los análisis cuantitativos deberán apoyarse en factores cualitativos para la toma de decisiones.

Enfoque del Análisis Cuantitativo Planteamiento claro y conciso del problema. Representar la realidad mediante un modelo generalmente matemático. Recopilación de datos precisos.

Manipular el modelo para obtener solución óptima. Determinar la precisión y la integridad de los datos utilizados en el modelo. Determinar las implicaciones de la solución. Poner en marcha el proceso para incorporar la solución en la compañía.

Definir el Problema Una definición clara y concisa que brinde dirección y significado a las siguientes etapas del análisis y que requiere de objetivos específicos y medibles.

ESTE PUEDE SER EL PASO MÁS COMPLICADO!!! …debido a que las verdaderas causas del problema deben ser  identificadas y la relación del problema con otros procesos de la organización deben ser considerados.

Desarrollar el Modelo Un comprensible, realista y solucionable modelo matemático que muestre la relación entre las variables:

  s   o   s   e   r   g   n    I

Ventas Los modelos tienen variables controlables y no controlables, así como  parámetros.

Recolectar Datos La precisión de los datos es vital para un buen análisis, ya que los datos provienen de diferentes fuentes. Entre más precisos sean los datos, mejor va a ser la calidad de la información obtenida a partir de ellos.

Garbage In

=

Garbage Out

Desarrollar una Solución 



La mejor sólución para un modelo se encuentra manipulando las variables, hasta que una solución  práctica es implementada. La manipulación de datos puede darse por medio de : 

Algoritmos.



Prueba y error.



Manejo de todas las variables involucradas.



Métodos matemáticos.

Prueba de las Solución Se validan los resultados por medio de análisis de sensibilidad, comparando los resultados del modelo con resultados pasados por ejemplo.

La consistencia de los resultados es la clave en la  prueba de soluciones.

Analizar los Resultados Comprender las acciones implícitas en la solución así como sus implicaciones, análisis de sensibilidad para evaluar el impacto de cambios en los parámetros del modelo.

Los análisis de sensibilidad permiten dar respuesta al “¿Qué pasa si”?

Implementar los Resultados Se incorpora la solución y se monitorean los resultados.

To accompany Quantitative Analysis for   Management, 9e

1-13

© 2006 by Prentice Hall, Inc. Upper Saddle River, NJ 07458

Resumen •

Definición del problema – se deben priorizar las dificultades, de preferencia las que aumenten las utilidades o disminuyan los costos.

•

Desarrollo del modelo – modelo matemático, relaciones entre variables y  parámetros. Las variables de decisión son controlables, los parámetros son valores inherentes al problema.

•

Adquisición de datos de entrada – “trash in, trash out”, recopilar datos  precisos, por medio de entrevistas, de históricos, muestreos que alimenten el modelo.

Resumen •

Desarrollo de solución – resolver el modelo, mediante prueba y error, mediante enumeración completa, mediante algoritmos.

•

Prueba de la solución – recopilar datos adicionales distintos a la fuente original, y ver si son congruentes con los obtenidos originalmente.

•

Análisis de resultados – determinar cuánto cambia la solución si se cambia el modelo o los datos de entrada.

•

Implementar resultados – lograr que se pongan en marcha los cambios requeridos, para obtener sostenibilidad.

Modelos en el Mundo Real Los modelos reales pueden ser:  Complejos.  Caros.  Difíciles

de vender 

SIN EMBARGO…  Modelos reales se utilizan por empresas reales para resolver problemas REALES!!!

Posibles Dificultades en el Uso de Modelos Definir el Problema 

Puntos de vista conflictivos.



Impactos entre departamentos.



Premisas.

Desarrollo del Modelo 

Ajuste del modelo.



Comprensión del modelo.

Recolección de Datos 

Disponibilidad de los datos.



Validez de los datos.

Posibles Dificultades en el Uso de Modelos Desarrollo de la Solución 

Matemática compleja.



Las soluciones se vuelven obsoletas.

Prueba de la Solución 

Identificar los procedimientos de prueba adecuados.

Analizar los Resultados 

Identificar causas y efectos.



Mantener las condiciones constantes.

Implementar la Solución 

Vender la solución.

Ejemplo Modelo Bagels R Us Asuma que usted es el nuevo dueño de Bagels R Us y desea desarrollar un modelo matemático para sus ganancias diarias y para su punto de equilibrio. Sus costos fijos son $100 diarios y sus costos variables son 0.50 por bagel. Usted cobra $1 por bagel.

Ganancia = Ingreso - Gastos (Precio unitario)  (udes vendidas) - Costo fijo - (costo variable / unidad)



(udes vendidas)

Ganancia = $1Q - $100 - $.5Q

Ejemplo Modelo Bagels R Us El punto de equilibrio ocurre cuando Ingreso = Gasto Por tanto, $1Q = $100 + $.5Q Resolvemos para Q $1Q - .5Q = 100 => Q = 200  Donde, Q = cantidad de bagels vendidos.  F = costo fijo diario. V = costo variable/bagel   P = precio de venta.

Punto de Equilibrio = F/(P-V)

Ventajas del Análisis Cuantitativo 

Puede representar la realidad de forma precisa.  Ayuda a quien toma las decisiones a formular   problemas.  Proporciona perspectivas e información.  Ahorra costos y tiempo en la toma de decisiones y resolución de problemas.  Puede ser la única vía eficaz para resolver un  problema grande o complejo. 

Pueden utilizarse para comunicar problemas y soluciones a los demás pero puede llegar a simplificar  demasiado ciertos supuestos.

Ventajas del Análisis Cuantitativo 

Es menos perturbador experimentar con modelos cuantitativos que con sistemas reales, pero pueden ser  caros de desarrollar y probar.



Permiten el análisis “¿Qué pasa si?” Ayuda a reducir o a comprender la incertidumbre. Se pueden manipular.

 

Desventajas del Análisis Cuantitativo   

Pueden ser costosos y largos para desarrollar. Tienden en ocasiones a disminuir el valor de la información cualitativa. En ocasiones tiene premisas que simplifican demasiado las variables del mundo real.



Se desarrollan para problemas administrativos, pero se  pueden malinterpretar debido a su complejidad matemática en ocasiones.



Requiere restricciones específicas y objetivos, pero  puede restarle en ocasiones importancia a la información cualitativa.