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PROCESSO DECISÓRIO Julgamento sob Incerteza Max H. Bazerman RIOS- MESTRADO PUC SP essor - Leonardo Nelmi Trevisan o: Cirineu José da Costa

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Page 1: Apresentação cenários final

PROCESSO DECISÓRIOJulgamento sob

Incerteza

Max H. Bazerman

CENÁRIOS- MESTRADO PUC SPProfessor - Leonardo Nelmi TrevisanAluno: Cirineu José da Costa

Page 2: Apresentação cenários final

• O Decisor, baseia-se em informações que recebe do seu ambiente, processando-as de acordo com suas convicções, assumindo riscos e expressando opiniões e pontos de vista em circunstâncias variadas.

• A Organização, neste sentido, é vista como um sistema de decisões. Para que os componentes tomem decisões coerentes com a Organização, esta lança mão de uma série de artifícios para orientar as decisões.

• O Decisor, usando uma RACIONALIDADE limitada pela escassez de informações que pode obter e processar, busca soluções satisfatórias e não soluções ótimas.

• Racionalidade limitada: as pessoas tomam decisões racionais (adequação dos meios - fins) apenas em relação aos aspectos da situação que conseguem perceber e interpretar.

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INTRODUÇÃOA utilização inadequada de heurísticas cognitivas pode levar a um viés no processo de decisão.

heurística assume uma solução próxima da ideal baseada em uma função de avaliação do resultado. A solução encontrada por uma heurística não é necessariamente a melhor possível. Solução=f(resultado)

A estruturação da apresentação da informação causa impacto sobre a tomada de decisões - particularmente quando a incerteza está envolvida. Intuições desviam da racionalidade Decisores falham ao avaliar a incerteza e os efeitos da estruturação. A incerteza é um fato da vida gerencial.Como tomar melhores decisões sob condições incertas? (objetivo)

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EVITAR A INCERTEZA: UMA REAÇÃO COMUM

O Presidente Truman declarou que os Estados Unidos precisavam de economistas que tivessem “um lado só". Quando lhe perguntaram por que, Truman respondeu que ele estava cansado de economistas que diziam: por um lado... mas, por outro lado.

Crise de orçamento corte de despesas que não são essenciais.

Crença destinar dinheiro só para despesas que com certeza aumentarão o lucro e a produtividade em curto prazo.

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Decisores ter certeza em um mundo incerto. O que acontecerá? O que poderá acontecer?

Tomar decisões Incertezas busca do risco zero

Decisores + crédito por sucessos + culpa por fracassos.Decisores graus de aversão e de exposição ao risco.

Decisores agressivos situação A conservadores situação B

Inteligência ñ relacionada com nível de exposição ao risco.

Administradores decisões resultados incertos.

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Qual é o risco de construir uma nova usina nuclear?

Respostas:- antes e depois do acidente de Three Miles Island em 28Mar79 - antes e depois do acidente de Chernobyl em 26Abr86- antes e depois do acidente de Fukushima em 18Mar11

Questões básicas:

Qual é o nível de risco aceitável?

Quanto vale a segurança? Não tem preço.......

Page 8: Apresentação cenários final

Devemos administrar o risco é inevitável resultados e custos.

Erro nos esforços de redução de risco pior resultado mesmo custo

Natureza das decisões arriscadas avaliar qualidade do processo de decisão.

Melhores decisões incerteza existe pensar ambientes arriscados.

Risco não é mau é simplesmente imprevisível.

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FUNDAMENTO NORMATIVO DO RISCO

Conceitos normativos básicos referentes ao risco

Indivíduos não são racionais nem consistentes ao lidar com a incerteza.

delinear uma estrutura "racional” para abordar problemas arriscados.

Estrutura normativa ilustrar os desvios sistemáticos em relação à racionalidade sob condições incertas.

Page 10: Apresentação cenários final

Processo de decisão racional compreende:

*especificar o problema

*identificar todos os fatores

*ponderar os fatores

*identificar todas as alternativas

*classificar as alternativas de cada fator

*identificar a solução ótima.

Page 11: Apresentação cenários final

Como classificar alternativas quando o resultado dos fatores é incerto?

Como determinar a alternativa ótima sob incerteza?

Probabilidade e Valor Esperado.

Probabilidade: O conceito da teoria da probabilidade expressa quão provável é a ocorrência de qualquer evento particular.

Por exemplo, suponha que você jogue uma moeda, não viciada, de duas faces, quatro vezes (A, B, C, D). As possíveis combinações de resultados igualmente prováveis podem ser representadas pelos 16 eventos seguintes (H = cara ; T = coroa):

Page 12: Apresentação cenários final

Evento A B C D Evento A B C D

1 T T T T 9 T H H T

2 T T T H 10 H T H T

3 T T H T 11 H H T T

4 T H T T 12 H H H T

5 H T T T 13 H H T H

6 T T H H 14 H T H H

7 T H T H 15 T H H H

8 H T T H 16 H H H H

Page 13: Apresentação cenários final

A probabilidade de duas ou mais caras aparecerem é igual a 11/16 (eventos 6 a 16).

A probabilidade de obter exatamente duas caras é 6/16 (eventos 6 a 11).

Qual a probabilidade de um candidato a presidente ser eleito no primeiro turno?

Qual a probabilidade da BOVESPA atingir 70 mil pontos antes do ano 2015?

Prever sem ter todas as probabilidades forma mais complexa.

Page 14: Apresentação cenários final

Valor esperado

Valor esperado ponderar os resultados associados segundo suas probabilidades e somá-los.

Calcular o valor esperado de caras resultante de quatro jogadas de uma moeda:

Valor esperado; 1/16(0)+4/16(1) + 6/16(2) + 4/16(3) + 1/16(4) = 32/16 = 2

Page 15: Apresentação cenários final

O Valor esperado torna-se complicado quando não podemos especificar a probabilidade baseada em dados estatísticos de todos os resultados possíveis. Valor esperado de seu salário daqui a 18 meses...

Problemas + complexos avaliações + difíceis grande potencial de viés.

Regra simples para tomar decisões alternativa com maior valor esperado. Decisões segundo essa regra serão ótimas

Erros aleatórios prós e contras se cancelarão com o tempo.Essa lógica parece racional.

Page 16: Apresentação cenários final

Considere os seguintes cenários:

. Você pode :

-ganhar $10.000 com certeza (utilidade esperada =$10.000)

-jogar uma moeda e ganhar $22.000 se der cara ou nada se der coroa (utilidade esperada = $11.000)?

Uma decisão com base na regra do valor esperado o levaria a escolher (b).

O que você escolheria?

Page 17: Apresentação cenários final

Considerações sobre o risco. Equivalente de certeza determina o valor certo que faria o Decisor ficar indiferente entre um evento incerto e aquele valor certo.

Por exemplo, se você tivesse uma oportunidade de aceitar uma chance de 50% de ganhar $1.000.000, qual seria a quantia certa que o faria indiferente entre 50% de chance de ganhar $1.000.000 e aquela quantia? (Programa Silvio Santos ou Mega-senha)Se o seu equivalente de certeza for $550.000, você está se expondo ao risco, já que está exigindo valor esperado extra de $50.000 para renunciar ao risco. O comportamento de aversão e exposição ao risco se tornará crucial à medida que avançamos na nossa discussão do julgamento sob incerteza.

Page 18: Apresentação cenários final

Teoria da utilidade esperada (Bernoulli)cada nível de resultado está associado com um grau de prazer ou benefício líquido chamado utilidade.

Ue = U1*p1 + U2*p2 + U3*p3+.....+Un*pn

A utilidade esperada de uma alternativa incerta é a soma ponderada das utilidades de seus resultados, cada uma delas multiplicada por sua probabilidade. Um ganho de $1.000.000 nem sempre cria duas vezes mais utilidade esperada do que um ganho de $500.000. A maioria dos indivíduos não obtém tanta utilidade dos restantes $500.000 como obteriam dos $500.000 iniciais.

Teoria da utilidade esperada Decisor opção cuja utilidade seja mais alta, independente do valor esperado ser mais alto.

Page 19: Apresentação cenários final

A Estruturação da Informação

Problema 1. Uma grande Montadora de automóveis precisa fechar três fábricas e demitir seis mil empregados. A Vice-Presidência bolou 2 planos:

Plano A: salvará uma das três fábricas e dois mil empregos.

Plano B: um terço de probabilidade de salvar todas as três fábricas e todos os seis mil empregos e dois terços de probabilidade de não salvar nenhum dos dois.

Qual plano você escolheria?

Page 20: Apresentação cenários final

Há uma série de fatores que poderíamos considerar ao avaliar essas opções:

-Qual seria o impacto de cada ação sobre o sindicato?

-Qual seria o impacto de cada plano sobre a motivação e o moral dos empregados que ficarem?

-Quais são as diferenças entre os valores da vice-presidência de produção e os valores da corporação como um todo?

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Plano C: resultará na perda de duas das três fábricas e quatro mil empregos.

Plano D: dois terços de probabilidade de perder todas as três fábricas e todos os seis mil empregos e um terço de probabilidade não perder nenhum dos dois.Que plano você escolheria?Plano A oferece o mesmo resultado do plano C. Planos B e D também são objetivamente idênticos.

Pesquisas maioria dos indivíduos (mais de 80%) plano A e plano D do segundo. Mudar a descrição dos resultados muda do comportamento adverso ao risco para o comportamento de exposição ao risco.

Page 22: Apresentação cenários final

Kahneman e Tversky (1979) desenvolveram a teoria perspectiva que sugere o seguinte:

1. Pessoas avaliam recompensas e perdas em relação a um ponto de referência neutro.

2. Pessoas consideram resultados potenciais como ganhos (tais como empregos e fábricas salvas) ou perdas (empregos e fábricas perdidas) em relação a esse ponto de referência fixo, neutro.

3. Pessoas determinam suas escolhas com base na mudança resultante na posição dos ativos avaliada segundo uma função de valor em forma de S (ver Figura 3.1).

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Eixo X nominais ganhas ou perdidas

Eixo Y unidades de utilidade associadas aos níveis variáveis de ganho ou perda.

Page 24: Apresentação cenários final

A Figura 3.1 sugere que:-Os Decisores tendem a evitar riscos referentes a ganhos. -Os Decisores tendem a expor-se a riscos referentes a perdas.

A função de valor em forma de S implica que a maioria dos indivíduos escolheria um ganho garantido de $10.000.000 contra 50% de chance de obter um ganho de $20.000.000, porque a utilidade atribuída aos $20.000.000 não é duas vezes maior do que o valor atribuído a $10.000.000. Todavia, a maioria dos indivíduos escolheria 50% de chance de perder $20.000.000 contra uma perda certa de $10.000.000.O valor negativo atribuído aos $20.000.000 não é duas vezes maior do que o valor negativo atribuído aos $10.000.000.O modo como o problema é "estruturado" muda o ponto neutro percebido

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Se o problema 1 for estruturado em termos de perder dinheiro e fábricas (planos C e D), a posição corrente de manter três fábricas abertas forma o ponto neutro de referência.

Perdas de fábricas e empregos são avaliadas na parte inferior da Figura 3.1 e resultam em comportamento de exposição ao risco. Se o problema for estruturado em termos de salvar empregos e fábricas (planos A e B), o desastre potencial da perda de tudo se torna o ponto de referência neutro. As escolhas estão na parte superior da curva e resultam em um comportamento de aversão ao risco. A curva S indica que o ganho atribuído ao salvamento de três fábricas e seis mil empregos não é considerado como três vezes maior do que salvar uma fábrica e dois mil empregos.

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Teoria perspectiva identifica modelo sistemático como a estruturação do problema faz com que o comportamento dos decisores se desvia tanto da teoria do valor esperado quanto da teoria da utilidade esperada.

Ambas as teorias postulam que os decisores racionais deveriam ser imunes à estruturação das escolhas.

Uma segunda característica dos nossos processos de decisão identificada pela teoria perspectiva é que a nossa resposta à perda é mais extrema do que a nossa resposta ao ganho.

A angústia associada à perda de X dólares geralmente é maior do que o prazer associado ao ganho dessa mesma quantidade.

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Teoria perspectiva identifica um terceiro modo pelo qual nosso processo de decisão se desvia da teoria da utilidade esperada.

Enquanto a teoria da utilidade esperada pondera uma opção arriscada segundo a sua probabilidade, a teoria perspectiva afirma que tendemos a atribuir pesos excessivos à probabilidade de eventos de baixa probabilidade e pesos insuficientes aos eventos de alta ou moderada probabilidade. Além do mais, a atribuição de pesos insuficientes é mais forte para eventos de alta probabilidade. Assim, Kahneman e Tversky (1979) também incorporam aos seus modelos de decisão desvios sistemáticos da racionalidade nas avaliações da probabilidade.