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TEMA 5 ANALISIS EXTERNO II LA PREVISION RETROSPECTIVA

TEMA 5 ANALISIS EXTERNO II LA PREVISION RETROSPECTIVA. BIBLIOGRAFÍA OBJETIVOS CONTENIDOS ACTIVIDAD ADICIONAL. Dra. Dª. Mª ASUNCIÓN GRÁVALOS GASTAMINZA Dª. SUSANA ROMERO RODRÍGUEZ. CONTENIDO. 1 .- El proceso de planificación.

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TEMA 5 ANALISIS EXTERNO II LA PREVISION RETROSPECTIVA

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  1. TEMA 5 ANALISIS EXTERNO IILA PREVISION RETROSPECTIVA • BIBLIOGRAFÍA • OBJETIVOS • CONTENIDOS • ACTIVIDAD ADICIONAL Dra. Dª. Mª ASUNCIÓN GRÁVALOS GASTAMINZA Dª. SUSANA ROMERO RODRÍGUEZ

  2. CONTENIDO 1.-El proceso de planificación. 2.- La previsión en el contexto de la función planificadora: su importancia. 3.‑Diferencia entre previsión retrospectiva y previsión prospectiva. 4.‑Las cadenas de Markov como técnica de previsión retrospectiva

  3. BIBLIOGRAFÍA

  4. OBJETIVOS • Saber qué es planificar, y cómo se relaciona esta actividad con el resto de funciones directivas. • Desarrollar el contenido básico de las fases de un proceso de planificación. • Argumentar sobre la necesidad de efectuar previsiones y los principales métodos de pronóstico a disposición del directivo. • Conocer algunas de las técnicas de previsión existentes.

  5. EL PROCESO DE PLANIFICACIÓN PERCEPCIÓN NECESIDAD PALNIFICACIÓN ANÁLISIS INTERNO Y EXTERNO DETERMINACIÓN DE OBJETIVOS ESTABLECIMIENTO DE PREMISAS FORMULACIÓN DE PLANES VIABLES SELECCIÓN DE PLANES VIABLES IMPLANTACIÓN CONTROL Y PLANES DE CONTINGENCIA

  6. ANALISIS EXTERNO IILA PREVISION RETROSPECTIVA PREVER ES GOBERNAR ADMINISTRAR PLANIFICAR MAS O MENOS A LARGO PLAZO SONDEAR EL FUTURO HACER: PREVISIONES Y PRONOSTICOS • EL ENTORNO CAMBIA CADA VEZ MÁS RAPIDO Y COMPLEJO. • SE HACE MAS NECESARIO PLANIFICAR EL FUTURO Y REALIZAR PREVISIONES.

  7. ANALISIS EXTERNO IILA PREVISION RETROSPECTIVA PREVISION FIJACION DE OBJETIVOS PLANIFICACION ORGANIZACION EJECUCION CONTROL

  8. ANALISIS EXTERNO IILA PREVISION RETROSPECTIVA QUE TIPO DE ESTRUCTURA DE ORGANIZACIÓN TENER QUE TIPO DE PRESONAS NECESITAMOS Y CUANDO PLANES, OBJETIVOS Y COMO LOGRARLOS COMO DIRIGIR CON MÁS EFICACIA A LA GENTE NECESARIOS PARA DECIDIR AL PROPORCIONAR ESTANDARES DE CONTROL

  9. ANALISIS EXTERNO IILA PREVISION RETROSPECTIVA • CONCEPTOS: • PREDICCION:UNA PROPOSICION DE CARÁCTER AFIRMATIVO QUE ESTABLECE POR ANTICIPADO EL RESULTADO DE UN HECHO O DE UN SUCESO FUTURO. • PREVISION: TRATA DE ENCONTRAR LA PARTE DE REALIDAD QUE, HABIENDOSE MANIFESTADO RELATIVAMENTE ESTABLE EN EL PASADO TIENE LAS MAYORES PROBABILIDADES DE MANIFESTARSE EN EL FUTURO. • PROSPECTIVA: INTENTA REPRESENTAR EL FUTURO LEJANO CON INDEPENDENCIA DEL PASADO, ANALIZANDO CUALES SON LOS FACTORES ESENCIALES QUE DETERMINARAN EL MEDIO QUE LA EMPRESA DEBERA AFRONTAR. • PROYECTAR: EL FUTURO NO ES PREDECIRLO NI PREVEERLO, ES PLANIFICARLO TRATANDO DE CONTROLARLO. EL PROYECTO ES, POR TANTO, UN PLAN Y UNA PREVISION.

  10. ANALISIS EXTERNO IILA PREVISION RETROSPECTIVA PASADO PREVISIÓNOBJETIVOS PRESENTE • PROSPECTIVAOBJETIVOS FUTURO • PPROSPECTIVA ES DIFERENTE DE PREVISIÓNL/P: • ·POR EL PAPEL QUE EN LA PROSPECTIVA JUEGA LA INTUICIÓN Y CREATIVIDAD. • ·POR LA VISION GLOBALIZADORA DEL FUTURO QUE IMPREGNA A LA PROSPECTIVA.

  11. ANALISIS EXTERNO IILA PREVISION RETROSPECTIVA • LA PREVISION EN EL CONTEXTO DE LA FUNCION PLANIFICADORA • La previsión( bien sea retrospectiva o prospectiva) es la primera etapa dentro de la secuencia lógica de la función de Dirección y Administración: • PREVISION-FIJACION DE OBJETIVOS-PLANIFICACION-EJECUCION-CONTROL-PREVISION METODOS DE PREVISION INFORMALES FORMALES: CUANTITATIVOS: CRONOLÓGICOS , ESTADÍSTICOS ,OBJETIVOS CAUSALES, EXPLICATIVOS CUALITATIVOS: EXPLORATORIOS O PPROSPECTIVOS NORMATIVOS O DEDUCTIVOS

  12. ANALISIS EXTERNO IILA PREVISION RETROSPECTIVACADENAS DE MARKOV ES UN SISTEMA EN EL QUE SU EVOLUCION EN EL TIEMPO SE ESTABLECE EN TERMINOS DE PROBABILIDADES. PROCESO ESTOCASTICO ES UN PROCESO ESTOCASTICO EN EL QUE TODO EL PASADO DE LA EVOLUCION DEL SISTEMA SE ENCUENTRA RESUMIDO EN EL ESTADO DEL ULTIMO INSTANTE QUE SE CONOCE. PROCESO MARKOVIANO

  13. ANALISIS EXTERNO IILA PREVISION RETROSPECTIVACADENAS DE MARKOV PARTICULARIDADES: • LOS PROCESOS SON HOMOGENEOS EN EL TIEMPO: Cuando las probabilidades de paso,transición o cambio de estado, que describen todo proceso markoviano, están afectadas por una traslación en el tiempo. • LOS PROCESOS SON DISCRETOS: Cuando los cambios ,aleatorios, de estado sólo pueden producirse en instantes dados, es decir, aquellos en los que los cambios de un estado a otro requiere el paso de un determinado espacio de tiempo. DEFINICION: Cuando los procesos markovianos son homogéneos y discretos se dice que constituyen una CADENA DE MARKOV. Estas cadenas se denominan finitas cuando el nº de estados diferentes que puede presentar el sistema es limitado o finito. Son de gran valor en el análisis de gran nº de problemas económicos, especialmente como instrumento previsional y en la programación comercial de la empresa.

  14. ANALISIS EXTERNO IILA PREVISION RETROSPECTIVACADENAS DE MARKOV

  15. ANALISIS EXTERNO IILA PREVISION RETROSPECTIVACADENAS DE MARKOV Sea un sistema económico general que puede presentar los siguientes estados: E1,E2,E3,..........................,Ek Se llama TRANSICION O CAMBIO DE ESTADO, al paso de un estado a otro. Los cambios de estado tienen lugar en el tiempo en los momentos 1,2,3,..........,n, que anotaremos como: X1,X2,X3,.......,Xn-1,Xn Llamemos a: P1(0) Probabilidad de que el sistema presente el estado 1, en el momento0. P2(0) idem el estado 2 en el momento 0 Pk(0) idem el estado k en el momento 0 P1(1) idem el estado 1 en el momento 1 .... Pi(1) idem el estado i en el momento 1 ....... Pk(1) idem el estado k en el momento 1 ...... Pk(n) idem el estado k en el momento n

  16. ANALISIS EXTERNO IILA PREVISION RETROSPECTIVACADENAS DE MARKOV EN GENERAL: Pi(j) Probabilidad de que el sistema presente el estado i en el momento j. donde : i=1,2,3,......,k j=1,2,3,......,n Se llama VECTOR DE ESTADO en el momento 0, al siguiente vector fila: P(0)=[P1(0);P2(0);......;Pk(0)] cuyas componentes son las probabilidades de los estados que presenta el sistema en el momento 0. Generalizando se llama VECTOR DE ESTADO en el momento n, al siguiente: P(n)=[P1(n);P2(n);....;Pk(n)] EL VECTOR DE ESTADO , se llama también, VECTOR DE PROBABILIDADES, porque cumple las siguientes condiciones: Pi>=0 y Sumatorio Pi=1 Luego: P(n)= P1(n)+P2(n)+.......+Pk(n)

  17. ANALISIS EXTERNO IILA PREVISION RETROSPECTIVACADENAS DE MARKOV PROBABILIDAD DE TRANSICION O DE CAMBIO DE ESTADO Pij : Es laprobabilidad de que un sistema que ocupa en un momento determinado el estado Ei pase al estado Ej en su próxima transición o cambio. Si admitimos que el cambio ha de tener lugar necesariamente, podemos formular que: wPij=1 verificándose que Pij>=0 PAB B A C PAB: Probabilidad de que comprando el producto A pase a comprar el producto B.

  18. ANALISIS EXTERNO IILA PREVISION RETROSPECTIVACADENAS DE MARKOV EJEMPLO 0,2 0,6 0,2 B A 0,6 0,6 0,2 0,2 0,2 C 0,2 Paa Pab Pac 0.6 0.2 0.2 [M]= Pba Pbb Pbc = 0.6 0.2 0.2 Pca Pcb Pcc 0.2 0.6 0.2

  19. ANALISIS EXTERNO IILA PREVISION RETROSPECTIVACADENAS DE MARKOV • Estas probabilidades de cambio de estado pueden depender del tiempo, es decir, ser funciones de “n”, entonces tenemos las Cadenas de Markov no estacionarias. • En el caso de que las Pij no dependan del tiempo, es decir, que la probabilidad de que se pase del estado 1 al 2, por ejemplo es igual en el momento1, en el 2, etc... En el momento n, decimos que son estacionarias. • Suponemos siempre que las cadenas de markov, son no estacionarias. MATRIZ DE TRANSICIÓN O DE CAMBIO DE ESTADO [M] Es la matriz que representa las probabilidades de transición de un sistema. Se puede representar matricialmente. Paa Pab Pac [M]= Pba Pbb Pbc si Pij>=0 i,j=1,2,...,k y es Matriz Pca Pcb Pcc wPij=1 i=1,2,....,k Estocástica

  20. ANALISIS EXTERNO IILA PREVISION RETROSPECTIVACADENAS DE MARKOV ECUACION FUNDAMENTAL DE LAS CADENAS DE MARKOV VECTOR DE ESTADO momento 0 P(0)=Pa(0),Pb(0),Pc(0) momento 1 P(1)=P(0)*[M] momento n P(n)=P(0)*[M]n MATRIZ DE TRANSICIÓN Paa Pab Pac [M]= Pba Pbb Pbc Pca Pcb Pcc

  21. ANALISIS EXTERNO IILA PREVISION RETROSPECTIVACADENAS DE MARKOV • CONDICIONES DE ERGODISMO • Una matriz es ergódica, si cumple las siguientes condiciones: • es una matriz estocástica • que el lim[M]n=(Q) • Luego se puede decir que una matriz de transición es ergódica, cuando esta tiende a un límite. • Condición necesaria y suficiente para conocer si una matriz es ergódica: • que la matriz [M] admita como valor propio la unidad. • que todos los demás valores propios de la matriz sean estrictamente inferior a la unidad. • Si hay más de un valor propio igual a 1, la matriz [M] no es ergódica.

  22. ANALISIS EXTERNO IILA PREVISION RETROSPECTIVACADENAS DE MARKOV • Los valores propios de la matriz [M] son los diferentes valores de h (raíces) que verifican la ecuación: • /M-hI/=0 donde: I= matriz unidad de orden kk • h= variable • Calcular el determinante en el ejemplo: • 0,6 0,2 0,2 1 0 0 • 0,6 0,2 0,2 -h 0 1 0 =0 • 0,2 0,6 0,2 0 0 1 • h1=1 h2=0 h3=0 • Luego la matriz es ergódica lo que implica que la cadena de markov también lo es.

  23. ANALISIS EXTERNO IILA PREVISION RETROSPECTIVACADENAS DE MARKOV

  24. ANALISIS EXTERNO IILA PREVISION RETROSPECTIVACADENAS DE MARKOV Podemos calcular [Q] a partir de la expresión [q]= [q] [M] [q1,q2,q3] = [q1,q2,q3] Paa Pab Pac Pba Pbb Pbc Pca Pcb Pcc Tenemos un sistema de 3 ecuaciones con 3 incógnitas que podrían determinarse si se conoce la matriz de transición [M] Como q1+q2+q3= 1 cualquiera de las 3 ecuaciones es una combinación lineal de las demás y podría sustituirse. Por lo tanto si se descubre que una matriz de transición [M] es ergódica, podría determinarse la matriz límite [Q] y el vector de estado P(n) al que tiende a estabilizarse el sistema. Sin embargo, no podría determinarse en que momento (n) del tiempò se logrará esta estabilización. P(n) = [q] = [q1,q2,q3] [Q] = q1 q2 q3 q1 q2 q3 q1 q2 q3

  25. ANALISIS EXTERNO IILA PREVISION RETROSPECTIVACADENAS DE MARKOV EJEMPLO: [q1,q2,q3] = [q1,q2,q3] 0.6 0.2 0.2 0.6 0.2 0.2 0.2 0.6 0.2 SOLUCION: q1= 13/25 q2=7/25 q3= 5/25 P(n) = [q] = [ 13/25, 7/25, 1/5 ] Luego [Q] = 13/25 7/25 1/5 13/25 7/25 1/5 13/ 25 7/25 1/5

  26. ANALISIS EXTERNO IILA PREVISION RETROSPECTIVACADENAS DE MARKOV

  27. Realizar los siguientes casos prácticos: • Oráculos del siglo XXI. 1. DIEZ DE CASTRO J. Y OTROS (2002): “Administración de empresas. Dirigir en la sociedad del conocimiento” Ed. Pirámide, Madrid. Págs. 171-172. • Supuestos de las cadenas de Markov elaborados y propuestos por el profesor. ACTIVIDAD ADICIONAL

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