Análisis de Riesgo y Toma de Decisiones
Análisis de Riesgo y Toma de Decisiones
Análisis de Riesgo y Toma de Decisiones
Programa
OBJETIVO
Desarrollar en los estudiantes competencias y habilidades en su capacidad para analizar, estructurar y resolver
problemas de decisión bajo riesgo.
En particular, como resultado del curso el estudiante debe estar en capacidad de:
Identificar y estructurar un problema de decisión de tipo estratégico en una empresa y diseñar una
metodología para resolverlo, utilizando los modelos de decisión apropiados para ello.
Identificar situaciones en las cuales pueda hacer uso de algunas de las metodologías apropiadas para el
análisis y solución de problemas de decisión bajo incertidumbre, haciendo énfasis en la importancia de
utilizar metodologías estructuradas y herramientas apropiadas como soporte para la toma racional de
decisiones en las organizaciones.
Construir modelos de análisis de decisiones de inversión que involucran riesgo e incertidumbre.
Valorar contratos futuros de commodities, opciones financieras, y proyectos mediante opciones reales.
Utilizar las herramientas computacionales más conocidas en el tema de análisis de decisiones, las cuales
deberá aplicar en sus talleres y en el desarrollo de su proyecto final.
METODOLOGÍA
El curso tiene una intensidad total de 48 horas y está organizado en 12 sesiones de cuatro horas de duración cada
una. Aproximadamente el setenta por ciento de estas sesiones estarán dedicadas a la presentación de teoría,
conceptos y modelos de Análisis de Riesgo y Toma de Decisiones, y el treinta por ciento restante se utilizará en la
realización de talleres en microcomputadores dedicados a la solución de problemas de decisión utilizando
diferentes herramientas computacionales. Las sesiones de clase a cargo del profesor estarán dedicadas
básicamente a las siguientes actividades:
a. Exposición por parte del profesor de los conceptos fundamentales que cubre el curso, y presentación de
casos reales en los que se utilizan y aplican los conceptos y herramientas que se van cubriendo en las
clases.
b. Trabajo conjunto profesor-estudiantes orientado al estudio de aplicaciones concretas de algunos de los
modelos y conceptos tratados en el curso al análisis y solución de problemas reales de las organizaciones.
Los talleres de clase en microcomputadores y sesiones especiales de problemas estarán dedicados al desarrollo de
ejercicios y casos por parte de los estudiantes con la ayuda del equipo docente del curso. Asimismo, se trabajará
en la estructuración y solución de problemas haciendo uso intensivo de las herramientas computacionales DPL,
Expert Choice, Hugin y Crystal Ball.
Adicionalmente a lo anterior, los estudiantes deberán llevar a cabo varios trabajos de aplicación de las técnicas y
herramientas cubiertas en el curso. En particular, realizarán un proyecto final de cierta complejidad en el que
deberán estructurar y resolver un problema real de Análisis de Decisiones.
1
CONTENIDO
Sesión Tema
7 Simulación de Monte Carlo. Simulación y análisis de riesgo utilizando Crystal Ball. Casos de
aplicación.
Taller en microcomputadores sobre la solución de problemas de decisión y análisis de riesgo
utilizando Crystal Ball.
2
9 Segundo Examen Parcial – Modelos para la Toma de Decisiones
Tercer Examen Parcial (se realizará en la fecha que asigne registro para el Examen Final).
3 Parciales 45%
Quices 10%
Tareas (en grupos de cuatro estudiantes) 25%
Proyecto Final (en grupos de cuatro estudiantes) 20%
La nota final del curso se obtendrá directamente del cálculo ponderado de sus notas, aproximado a dos cifras
decimales. Es decir, si el cálculo de sus notas es 4.172, su nota definitiva será 4.17.
Para que un estudiante apruebe el curso es condición necesaria, más no suficiente, que su promedio ponderado
de los parciales y los quices sea superior o igual a 2.85. Adicionalmente la nota final del curso debe ser superior
o igual a 3.0. Si un estudiante no cumple con alguno de estos dos requisitos no aprobará el curso y su nota máxima
será 2.99.
BIBLIOGRAFÍA
[Texto Guía] Castillo, Toma de Decisiones en las Empresas: Entre el Arte y la Técnica. Metodologías, Modelos y
Herramientas. Ediciones Uniandes, 2008.
- Edwards, Miles, von Winterfeldt, Advances in Decision Analysis: From Foundations to Applications. Cambridge,
2007.
- Bratvold – Begg. Making Good Decisions. Society of Petroleum Engineers. 2010.
- Keeney-Raiffa, Decision with Multiple Objectives, Preference and Value Tradeoffs. Cambridge University Press,
1993.
- Evans, Statistics, Data Analysis and Decision Models. Pearson-Prentice Hall, 2007.
- Winston, Modelos Financieros con Simulación y Optimización. Palisade Latinoamérica.
- Matheson – Matheson, The Smart Organization, Harvard Business School Press, 1998.
- Newendorp - Schuyler, Decision Analysis for petroleum Exploration. Second Edition, Planning Press, 2000.
- Clemen, Making Hard Decisions, with Decision Tools Suite Duxbury Press, 2001.
- Clemen, Making Hard Decisions, Duxbury Press, 1996.
3
- Kirkwood, Strategic Decision Making, Wadsworth, Cengage Learning, 1997.
- Marshal – Oliver, Decision Making and Forecasting, McGraw-Hill, 1995.
- Saaty, Fundamental of Decisions Making and Priority Theory with the Analytic Hierarchy Process, University
of Pittsburgh, 1994.
- Saaty-Vargas, Decisions Making in Economic, Political, Social and Technological Environments with the
Analytic Hierarchy Process, University of Pittsburgh, 1994.
- Saaty, Theory and Applications of the Analytic Network Process, RWS Publications, 2005.
- Winterfeldt, Edwards. Decision Analysis and Behavioral Research. Cambridge University Press, 1986.
- Winkler, An Introduction to Bayesian Inference and Decision, Second Edition.
- Press, Subjective and Objective Bayesian Statistics. Principles, Models, and Applications, Wiley, 2003.
- Neapolitan, Learning Bayesian Networks, Pearson – Prentice Hall, 2004.
- Salinas, Análisis de Decisiones Estratégicas en entornos inciertos, cambiantes y complejos. CENGAGE Learning,
2009.
- Davenport – Harris, Competing on Analytics. The New Science of Winning. Harvard Business School Press,
2007.
- Jackman, Bayesian Analysis for the Social Sciences, Department of political Science - Stanford University,
Wiley, 2009.
- Hull, Options, Futures, and Other Derivatives, Prentice Hall, New Jersey, 2014.
- Dixit & Pindyck, Investment under Uncertainty, Princeton University Press, Princeton, New Jersey, 1994.
- Bautista, Evaluación de Proyectos, Ediciones Uniandes, 2010.
Adicionalmente a la bibliografía antes descrita, se entregarán las referencias de algunos artículos de interés sobre
el tema.