Análisis de Incertidumbre y Riesgo para la Toma de Decisiones

Autor: Roberto Ley Borrás.    Editorial: Comunidad Morelos, 340 páginas, 21x17 cm.,  México 2001.  ISBN: 968-7657-10-14

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Descripción breve

La incertidumbre y el riesgo son parte de la realidad que enfrentan los individuos, las empresas y los países.

El análisis de la incertidumbre y el riesgo es especialmente valioso cuando los resultados son de gran importancia y se desea tomar decisiones para lograr los objetivos personales o empresariales.  En este libro se presenta un panorama general, actualizado y coherente del análisis y modelación de la incertidumbre; incluyendo una explicación completa de diagramas de influencia, mapas de conocimiento, medición de la incertidumbre, valoración de la información y muchas otras técnicas y conceptos.

Las técnicas se presentan de manera completa, por lo que el lector del libro estará en condiciones de aplicar los conocimientos a situaciones reales; el aprendizaje se refuerza con preguntas de repaso y ejercicios en cada capítulo.  Los ejemplos con los que se ilustran las técnicas incluyen aplicaciones en la industria petrolera, manufactura, mantenimiento, estudios de mercado, lanzamiento de productos y confiabilidad de sistemas, entre muchas otras áreas en las que existe incertidumbre y requieren decisiones importantes.

El autor del libro es un experto de nivel internacional en análisis de decisiones y modelación de la incertidumbre, y el texto incluye, entre muchas ideas valiosas, aportaciones derivadas del trabajo de investigación y consultoría del autor.

Este libro es una referencia esencial para las personas que desean dominar los conceptos y técnicas de análisis de incertidumbre y riesgo para tomar mejores decisiones.


La edición impresa de este libro está agotada, pero si desea que le avisemos cuando esté disponible en versión electrónica por favor envíe un mensaje electrónico a contacto (a) decidir.org.


 

El objetivo general de este libro es proporcionar al lector una comprensión profunda del papel de la incertidumbre en la toma de decisiones, y proporcionarle conceptos y técnicas avanzadas para modelar y medir la incertidumbre y el riesgo.

 

El libro incluye temas nuevos y conceptos poderosos que reflejan los avances de la modelación de la incertidumbre (muchos de ellos publicados por primera vez en un libro), incluyendo: los mapas de conocimiento, la valoración de opciones, la calidad y pureza de la información, la modelación mediante diagramas de influencia y su algoritmo de solución, las paradojas y los sesgos cognoscitivos en la asignación de probabilidades, las técnicas de discretización de distribuciones de probabilidad, y el análisis de riesgo y fiabilidad de sistemas desde la perspectiva bayesiana.

 

Además de incluir nuevos conceptos y técnicas, el libro presenta un tratamiento unificado de la incertidumbre y el riesgo que identifica las limitaciones de información que dificultan tomar decisiones, y proporciona los medios para superar esas dificultades. 

 

La razón esencial para tomarse el trabajo de analizar y medir los eventos inciertos es el deseo de hacer algo al respecto; por lo tanto el libro comienza ubicando la incertidumbre en el contexto de la toma de decisiones.  El libro tiene una orientación práctica y presenta técnicas y conceptos valiosos para las personas que desean resolver problemas o aprovechar oportunidades en las que la incertidumbre es parte del escenario.

 

El Capítulo 1 define los conceptos de riesgo e incertidumbre y da una introducción al análisis de decisiones.  Esta introducción incluye la descripción de las dos principales formas de modelar decisiones: diagramas de influencia y árboles de decisiones.  La descripción incluye desde la simbología básica hasta la construcción y cálculo de modelos.

 

El Capítulo 2 aborda aspectos conceptuales sobre la medición de la incertidumbre que son utilizados a lo largo del libro.  En este capítulo se clarifica la naturaleza de la probabilidad y se ilustra la importancia de la coherencia en la asignación de valores de probabilidad.  Estos conceptos se refuerzan con la presentación y explicación de cuatro paradojas que pueden surgir en el análisis probabilístico.  El Capítulo 3 está dedicado a la modelación de la incertidumbre; en él se presentan desde la técnica tradicional del árbol de probabilidades, hasta las recientes técnicas de mapas de conocimiento, pasando por los versátiles diagramas de relevancia.

 

El Capítulo 4 incluye una detallada exposición acerca de los métodos de asignación de probabilidades y los requisitos de calidad de las asignaciones.  También aborda las dificultades y sesgos que se presentan más comúnmente al asignar probabilidades, y la manera de superar esas dificultades.  El capítulo incluye también recomendaciones para la asignación de distribuciones de probabilidad predefinidas y la explicación de técnicas para discretizar funciones continuas de probabilidad.   El Capítulo 5 está dedicado a conceptos avanzados sobre la modelación de decisiones e incertidumbre mediante diagramas de influencia.  Los diagramas de influencia son una de las herramientas más poderosas para tomar mejores decisiones, por lo que son descritos en detalle: se incluyen consideraciones de modelación, reglas de construcción, la forma canónica de Howard, el algoritmo de Shachter para la evaluación de diagramas de influencia, y referencias sobre los programas de cómputo disponibles para automatizar el cálculo y el análisis de estos diagramas.

 

El Capítulo 6 presenta técnicas básicas y avanzadas para la valoración de información.  En este capítulo se analizan las diferentes fuentes de costo de la información y el cálculo básico del valor de la información.  Entre otros temas avanzados se incluye el caso de fuentes de información con dependencia probabilística, el valor de la información cuando existen influencias, la calidad de la información y la pureza de la obtención de información.  El Capítulo 7 presenta técnicas para abordar situaciones de decisión en las que se tiene incertidumbre acerca de un parámetro continuo.  Estás técnicas permiten combinar bayesianamente la información previa que se tenga sobre el parámetro, con la información obtenible de muestras.  Se incluye el tema de valor de la información perfecta con distribución previa tipo normal, el análisis de la conveniencia de tomar una muestra y la determinación del tamaño óptimo de la muestra.

 

El Capítulo 8 aborda la modelación de riesgo en sistemas complejos.  Se presenta la técnica de árboles de fallos, y la manera de determinar los modos de fallo y la probabilidad de los mismos.  También se incluye una discusión acerca de la toma de decisiones para disminuir los riesgos en sistemas complejos.  Finalmente, el Capítulo 9 presenta la modelación de riesgos en función del tiempo.  Se presenta la modelación con cadenas de Markov para periodos discretos de tiempo en los que los componentes pueden estar en diferentes estados de riesgo.  También se presenta el análisis de las diferentes regiones de la vida útil de componentes o equipos para situaciones en las que es ventajoso modelar la fiabilidad como una función continua del tiempo.

 

Al final de cada capítulo se incluye bibliografía sobre los temas tratados, preguntas de repaso y ejercicios para consolidar lo aprendido en el capítulo. 

 

A QUIEN VA DIRIGIDO

Este libro es de utilidad para personas que deseen mejorar su capacidad de toma de decisiones en situaciones de incertidumbre y riesgo.  El nivel técnico de los capítulos lo hace más apropiado para profesionistas de ingeniería, actuaría, administración u otras disciplinas.  En el libro se enfatizan los conceptos (más que las matemáticas) por lo que no es necesario entender todos los detalles técnicos para tener una mejor apreciación del efecto de la incertidumbre y el riesgo en nuestros negocios y en nuestras vidas.

 

En el ámbito universitario, una selección de capítulos pueden utilizarse como parte de cursos de toma de decisiones en los que se desee profundizar en la naturaleza, medición y modelación de la incertidumbre.

 

El libro completo puede utilizarse para un curso de posgrado sobre análisis de incertidumbre con duración de un semestre en ingeniería industrial, ingeniería de sistemas, ingeniería civil, ingeniería mecánica, ingeniería petrolera, ingeniería eléctrica, ingeniería electrónica, actuaría o administración, con la confianza de estar proporcionando un panorama actual y unificado de la incertidumbre y el riesgo.

 

Los primeros cuatro capítulos pueden utilizarse como una introducción a la modelación de la incertidumbre y junto con una selección de capítulos posteriores pueden constituir un curso completo de análisis de incertidumbre y/o de riesgo a nivel licenciatura en las disciplinas mencionadas.

 

He tratado de presentar el material de la manera más sencilla posible y espero que los lectores consideren que se logró este objetivo.  En palabras de Charles Poore (citado por Ronald Howard) "Nada hay tan complicado como la simplicidad. Infinidad de distracciones e irrelevancias deben forzarse a quedar en perspectiva para lograrla".


 

Si desea ver el contenido detallado de los capítulos (temas y subtemas) en que se desarrolla el libro, puede utilizar este vínculo:

Contenido del libro AIRTD


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El libro Análisis de Decisiones Integral  presenta un proceso eficiente, sólido y completo para tomar decisiones en situaciones complejas, con incertidumbre o donde hay mucho en juego.

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El ADI utiliza los conceptos de la llamada Escuela de Stanford de Análisis de Decisiones y el material del libro corresponde a lo más actual de la disciplina y es presentado de manera accesible. Los abundantes ejemplos se plantean en el contexto de la industria petrolera, las manufacturas, los servicios y los negocios en general.

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