INTRODUCCIÓN A LAS DECISIONES … · ?Datos incompletos y equívocos?Las preferencias se modifican...
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INTRODUCCIÓN A LAS DECISIONES EMPRESARIALES
Economía Ganadera: Análisis Estratégico
Área de Organización de Empresas — Raquel Acero de la Cruz — 2008
Master en Zootecnia y Gestión Sostenible
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INTRODUCCIÓN A LAS DECISIONES EMPRESARIALES
?1. CONCEPTO Y ESTRUCTURA DEL SISTEMA DE DECISIÓN
?2. TIPOS DE DECISIONES
?3. COMPLEJIDAD EN LA TOMA DE DECISIONES
?4. REPRESENTACIÓN DE PROBLEMAS DECISIONALES
?5. SITUACIONES DE DECISIÓN
?6. DECISIÓN EN SITUACIONES DE CERTEZA
?7. DECISIÓN EN SITUACIONES RIESGO
?8. DECISIÓN EN SITUACIONES DE INCERTIDUMBRE
?9. DECISIONES SECUENCIALES
?10. DECISIÓN EN SITUACIONES DE COMPETENCIA
?11. LA DECISIÓN EN LA PRÁCTICA
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1. CONCEPTO Y ESTRUCTURA DEL SISTEMA DE DECISIÓN
?DECISIÓN :
es el proceso conducente a la selección y ejecución de una acción que dé respuesta a un problema y permita la consecución de unos objetivos establecidos
?Selección de una acción para enfrentarse a un problema (al menos 2 alternativas)
?Se elige para poder conseguir algo, una meta, un objetivo
?Pretende lograr consecuencias en un horizonte temporal concreto
?Obliga a llevar a la práctica lo acordado para poder resolver el problema
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1. CONCEPTO Y ESTRUCTURA DEL SISTEMA DE DECISIÓN
? EL PROCESO DE DECISIÓN EN LA EMPRESA:
Bueno Campos (2006)
Información
Decisión Acción
Objetivo
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1. CONCEPTO Y ESTRUCTURA DEL SISTEMA DE DECISIÓN
Definición del problemaAnálisis de la información
Percepción de la situación
Generación de acciones viables
Evaluación de acciones viables
Implantación y control
Selección de acciones viables
? FASES DEL PROCESO DE TOMA DE DECISIONES:
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2. TIPOS DE DECISIONES
?CRITERIOS PARA CLASIFICAR LAS DECISIONES :
?Niveles directivos: decisiones estratégicas (alta dirección), tácticas (nivel intermedio), operativas (primera línea)
?Funciones directivas: decisiones de producción, comercialización,financiación, organización…
?Horizonte temporal: decisiones a largo y corto plazo
?Características del problema de decisión: decisiones programadas y no programadas
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2. TIPOS DE DECISIONES
? Clasificación según H. Simon:
?DECISIONES PROGRAMADAS:?Se adoptan para solucionar problemas repetitivos ya previstos
(renovación de bienes de equipo, reposición de mercancías, forma de distribución a los clientes…)
?Son decisiones estructuradas que atienden a situaciones estándar esLas posibles soluciones y las consecuencias de las acciones son conocidas y las preferencias son claras y constantes
?DECISIONES NO PROGRAMADAS:?Se adoptan en situaciones complejas y nuevas o no repetitivas
(diversificar la producción, adquirir o controlar una sociedad…)?Son decisiones no estructuradas cuyas posibles soluciones son
más intuitivas y creativas
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2. TIPOS DE DECISIONES
? Según la calidad de la información
DECISIONES
INVOLUNTARIAS
CONSCIENTES
IMPORTANTES
IRRELEVANTES
APLAZABLES
URGENTES
ESTRUCTURADAS
SEMIESTRUCTURADAS
NO ESTRUCTURADAS
?Todas las opciones son conocidas?Todas las consecuencias
de las acciones son conocidas?Las preferencias son
claras y constantes
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2. TIPOS DE DECISIONES
? Según la calidad de la información
DECISIONES
INVOLUNTARIAS
CONSCIENTES
IMPORTANTES
IRRELEVANTES
APLAZABLES
URGENTES
ESTRUCTURADAS
SEMIESTRUCTURADAS
NO ESTRUCTURADAS
?Falta de definición precisa?Datos incompletos y
equívocos?Las preferencias se
modifican con el tiempo por la influencias de personas o grupos
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?La clasificación de decisiones es una simplificación de la realidad ?La mayoría de decisiones tienen algún grado de repetición y de novedad?Cuanto más alto se encuentre un directivo en la pirámide administrativa tomará una mayor proporción de decisiones no programadas y viceversa
?Cada tipo de decisión se asocia con un medio ambiente típico (entorno)?Las programadas son representativas de ambientes estables?Las no programadas abundan en entornos dinámicos y más complejos
?Los métodos para afrontar un tipo u otro de decisiones son disti ntos. ?Las decisiones programadas son abordables correctamente a travésde hábitos, planes de uso permanente o técnicas optimizadoras.?Las decisiones no programadas exigen buen juicio, creatividad, experiencia, intuición, métodos de ayuda a la decisión o sistemas expertos
2. TIPOS DE DECISIONES
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3. COMPLEJIDAD EN LA TOMA DE DECISIONES
? Elementos que complican la toma de decisiones:
? 1.- Pluralidad de puntos de vista? Habrá que recoger visiones complementarias, incluso dentro de la empresa
cada área se planteará un mismo problema de forma diferente
? 2.- Heterogeneidad de criterios? Incorporar junto a los criterios económicos otros de carácter social o ajenos a
la consecución estricta de la rentabilidad (repercusión sobre el medio ambiente)
? 3.- Imprecisión? Los indicadores y escalas de medida utilizados para expresar cuantitativamente
las consecuencias de una acción no siempre son absolutamente fiables
? 4.- Ponderaciones? Múltiples puntos de vista obligan a introducir ponderaciones para expresarlos;
oscilaciones en estas ponderaciones pueden dar lugar a elecciones diferentes
? 5.- Datos cuantitativos y cualitativos? No todos los elementos de un problema suelen ser estrictamente cuantificables.
Forzar a que lo sean implica manipular esos datos incluso antes de su análisis
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3. COMPLEJIDAD EN LA TOMA DE DECISIONES
? Elementos que complican la toma de decisiones:
?6.- Inconsistencia de preferencias? Es posible que una vez adoptada una decisión firme, con el paso del tiempo
se cambie de opinión, se cambien las preferencias y las apetencias
?7.- Subjetividad? El decisor incorporará una evaluación subjetiva para adoptar preferencias:
tendrá que seleccionar los criterios más relevantes, otorgar ponderaciones, fijar sus niveles de tolerancia e intransigencia...
?8.- Modelización? La mayoría de modelos de decisión basan la estructura de preferencias de un
individuo en relaciones binarias entre acciones (La realidad no es tan sencilla)
?9.- Negociación? Casi ninguna decisión se puede adoptar unilateralmente o por imposición.
Los grupos con derecho de veto o influencia son cada vez mayores
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4. REPRESENTACIÓN DE PROBLEMAS DECISIONALES
? ELEMENTOS DEL PROBLEMA DE DECISIÓN :
?Estrategias?Cursos de acción alternativos o planes de actuación condicionados y
compuestos por variables controlables?Estados del entorno?Situaciones posibles que puede presentar el entorno o mercado en
el que actúa la empresa compuestas por variables no controlables?Resultados esperados?Desenlaces estimados como consecuencia de los efectos de la
estrategia respecto a los posibles estados del entorno?Predicciones sobre el entorno?Estimación, posibilidad o probabilidad de que se presente u ocur ra
cada uno de los estados del entorno?Criterio de decisión?Método de utilización de la información disponible y modo de
seleccionar la estrategia a seguir
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4. REPRESENTACIÓN DE PROBLEMAS DECISIONALES
?MATRICES DE DECISIÓN:
? Ei : Estrategias, alternativas, variables controlables por el decisor?Nj : Estados de la naturaleza o sucesos no controlables por el decisor
(Demanda, climatología, precio de la competencia…)? Pj : Predicciones de probabilidad, la estimación de que suceda cada uno
de los estados de la naturaleza?Dij : Desenlaces o resultados
Sucesos investigados 1 2 ... m
Estados de la naturaleza N1 N2 ... Nm Probabilidades P1 P 2 ... Pm
E1 D11 D12 ... D1m E2 D21 D22 ... D2m ... ... ... ... ...
ESTRATEGIAS
En Dn1 Dn2 ... Dnm
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?MATRICES DE DECISIÓN:
?Cómo se calculan los desenlaces o resultados esperados?Dij : Desenlaces o resultados determinados? Mediante estimaciones y predicciones y la definición, a priori,
de tendencias o probabilidades? Mediante la experiencia y el conocimiento de los valores obteni dos
en el pasado? Mediante simulación, experimentación y observación de resultados
Sucesos investigados 1 2 3
Estados de la naturaleza Lluvioso Normal Seco
Probabilidades 0,30 0,50 0,20
Trigo 250 290 200
Patatas 150 200 190 ESTRATEGIAS
Remolacha -100 450 350
4. REPRESENTACIÓN DE PROBLEMAS DECISIONALES
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4. REPRESENTACIÓN DE PROBLEMAS DECISIONALES
? ESTRATEGIA DOMINADA
? Ante un problema decisional con varias decisiones alternativas s e ha de considerar la existencia o no de estrategias dominadas y elegir el criterio de decisión adecuado a la orientación del decisor.
? Se dice que una estrategia domina a otra cuando sea cual sea el estado de la naturaleza siempre la primera proporciona mejores resultados
? Ejemplo:
Estrategia 4
Estrategia 3
Estrategia 2
Estrategia 1
Estado 3Estado 2Estado 1
5
50
10
60
6540
4050
7040
4050
Pérez Gorostegui
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5. SITUACIONES DE DECISIÓN
? A mayor información disponible menos compleja es la toma de deci siones? Pueden distinguirse distintos ambientes de decisión:
? Certeza: el decisor conoce con absoluta seguridad el estado de la natural eza (Ej. se conoce la demanda: D = 5.000 unidades/mes)
? Riesgo: el decisor no sabe qué estado de la naturaleza se va a presentar , pero sí conoce los estados alternativos y las probabilidades de cada uno (Ej. P (D = 2.000) ? 10% ; P (D = 5.000) ? 70% ; P (D = 7.000) ? 20%)
? Incertidumbre estructurada: el decisor conoce los estados alternativos de la naturaleza, per o no sabe qué estado se va a presentar, ni la probabilidad de cada uno(Ej. P (D = 2.000) ? ? % ; P (D = 5.000) ? ? % ; P (D = 7.000) ? ? %)
? Incertidumbre no estructurada o ignorancia: el decisor ni siquiera conoce los posibles estados de la natural eza,– no sabe qué estado se puede presentar, ni sus probabilidades –(Ej. Demanda = ¿? unidades/mes)
? A veces es posible pasar de un ambiente a otro mediante la obten ción de información (“proceso de aprendizaje” ). Coste de tiempo y recursos
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5. SITUACIONES DE DECISIÓN
? Pueden distinguirse distintas situaciones de decisión que se solucionarán mediante distintos enfoques de decisión:? Certeza:
Enfoque a utilizar: Métodos de Programación MatemáticaJuicios emitidos: predicciones
? Riesgo: Enfoque a utilizar: Métodos ProbabilísticosJuicios emitidos: previsiones
? Incertidumbre estructurada: Enfoque a utilizar: Criterios de decisión gerencialJuicios emitidos: pronósticos
? Incertidumbre no estructurada o ignorancia: Enfoque a utilizar: modelos dinámicos de tipo no linealJuicios emitidos: anticipaciones
? CompetenciaEnfoque a utilizar: Teoría matemática de JuegosLos desenlaces son consecuencia de la acción de dos o más sujetos con intereses en conflicto o contrapuestos. Cada uno actúa en su propio interés suponiendo que los competidores harán lo mismo
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6. DECISIÓN EN SITUACIONES DE CERTEZA
? Situación de información perfecta sobre los estados del sistema y completa sobre las alternativas o posibilidades del sujeto decis or
? Se concreta en un solo desenlaceMétodos de optimización matemática en términos de máximo o mínimo
? Ejemplo: Calcular la producción que maximiza el beneficio
? Beneficio = Ingreso total - Coste total? IT = 100 Q – 0,005 Q2
? CT = 0,008 Q2 + 50 Q + 250.000? Bº = [ 100 Q – 0,005 Q2 ] – [ 0,008 Q2 + 50 Q + 250.000 ] =
Bº = – 0,013 Q2 + 50 Q – 250.000
? dBº/dQ = 0 ? dBº / dQ = – 0,026 Q + 50
? d2Bº/dQ < 0 ? d2Bº / dQ = – 0,026 [Max.]
? Q = 50 / 0,026 = 1.923,08 ud
? Limitaciones : corto plazo y estabilidad del entorno
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7. DECISIÓN EN SITUACIONES RIESGO
? Situación de información imperfecta sobre los estados del sistema y completa sobre las alternativas o posibilidades del sujeto decis or
? Se concreta en la elección del decisor entre varios desenlaces probables
? Valor esperado o esperanza matemática ? VME (Ei) = S P(Nj )·Dij? (Ei) = estrategia o alternativa i? P(Nj) = probabilidad del suceso o estado j? Dij = desenlace o resultado de la estrategia i respecto al suceso j
Sucesos investigados 1 2 3
Estados de la naturaleza Lluvioso Normal Seco
Probabilidades 0,30 0,50 0,20
Trigo 250 290 200
Patatas 150 200 250 ESTRATEGIAS
Remolacha -100 450 350
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7. DECISIÓN EN SITUACIONES RIESGO
? Valor monetario esperado o esperanza matemática:? VME ( Ei) = S P(Nj )·Dij
? VME (Trigo) = 250*0,30 + 290*0,50 + 200*0,20 = 260
? VME (Patatas) = 150*0,30 + 200*0,50 + 250*0,20 = 195
? VME (Remolacha) = ( - 100)*0,30 + 450*0,50 + 350*0,20 =265
? Ejemplo:
Sucesos investigados 1 2 3
Estados de la naturaleza Lluvioso Normal Seco
Probabilidades 0,30 0,50 0,20
Trigo 250 290 200
Patatas 150 200 250 ESTRATEGIAS
Remolacha -100 450 350
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8. DECISIÓN EN SITUACIONES DE INCERTIDUMBRE
? En un entorno de incertidumbre la decisión incorpora gran subjetividadLas personas tomarán distintas decisiones dependiendo de sus cualidades
? 1.- CRITERIO DE LAPLACE O EQUIPROBABILIDADES? También llamado racionalista o de igual verosimilitud? Parte de que si no se conocen las probabilidades de cada estado de la
naturaleza, todos tienen la misma probabilidad de ocurrir? Calcula la MEDIA aritmética de los resultados esperados
de cada una de las decisiones y se elige la MEJOR (suele ser la MAYOR)
? EJEMPLO ? Un agricultor puede obtener los siguientes resultados:
S1-Seco S2-Medio S3-Húmedo MEDIA
E1-Trigo 60 50 40 50
E2-Algodón 10 40 70 40
50
LAPLACE
40
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8. DECISIÓN EN SITUACIONES DE INCERTIDUMBRE
? 2.- CRITERIO OPTIMISTA ( MAXI – MAX )
?Criterio que elegirá la persona optimista, piensa que cualquiera que fuera la estrategia elegida el estado que se presentará será el MÁS favorable para ella
? Se determina el resultado más elevado que puede alcanzarse con cada estrategia y se elige el más elevado
? También se denomina MAXI – MAXSe elegirá el MEJOR resultado entre los MEJORES de cada estrategia
? EJEMPLO ? Un agricultor puede obtener los siguientes resultados:
S1-Seco S2-Medio S3-Húmedo MAXI-MAX
E1-Trigo 60 50 40 60
E2-Algodón 10 40 70 70
60MAXI-MAX
70
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8. DECISIÓN EN SITUACIONES DE INCERTIDUMBRE
? 3.- CRITERIO PESIMISTA O DE WALD ( MAXI – MIN )
?Criterio que elegirá la persona pesimista, piensa que cualquiera que fuera la estrategia elegida el estado que se presentará será el MENOS favorable para ella
? Se determina el resultado peor que puede alcanzarse con cada estrategia y se elige el más elevado
? Se elegirá el MEJOR resultado entre los PEORES de cada estrategia(resultado “menos malo”)
? EJEMPLO ? Un agricultor puede obtener los siguientes resultados:
S1-Seco S2-Medio S3-Húmedo MAXI-MIN
E1-Trigo 60 50 40 40
E2-Algodón 10 40 70 10
40MAXI-MIN
10
9
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8. DECISIÓN EN SITUACIONES DE INCERTIDUMBRE
? 4.- CRITERIO DE OPTIMISMO PARCIAL O CRITERIO DE HURWICZ
? Se asigna un coeficiente de optimismo ( a ) comprendido entre 0 y 1 y un complementario coeficiente de pesimismo ( 1 – a )
? El mejor valor de cada estrategia se pondera por el coeficiente de optimismo y el peor por el de pesimismo
? Se elegirá la estrategia que tenga el MAYOR valor de la SUMA de ambosH = Max * a + Min ( 1 – a )
? Cambiando el coeficiente de optimismo, puede cambiar la decisión
? EJEMPLO ? Un agricultor puede obtener los siguientes resultados:
a = 0,6 (1– a) = 0,4
S1-Seco
S2-Medio
S3-Húmedo
OPTIMISMO PARCIAL-HURWICZ
E1-Trigo 60 50 40 H1 = 60 * a + 40 (1 – a) = 52
E2-Algodón 10 40 70 H2 = 70 * a + 10 (1 – a) = 46
H1 = 60 * a + 40 (1 – a) = 52
OPTIMISMO PARCIALHURWICZ
H2 = 70 * a + 10 (1 – a) = 46
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8. DECISIÓN EN SITUACIONES DE INCERTIDUMBRE
? 5.- CRITERIO DE SAVAGE (MÍNIMO PESAR O COSTE DE OPORTUNIDAD)
?Criterio que elegirá la persona con aversión a arrepentirse o eq uivocarse? Se construye una matriz de arrepentimiento (por columnas) formada
por los valores que se dejan de ganar en caso de no elegir la mejor estrategia
? Se seleccionan los MAYORES valores (máximo arrepentimiento o pes ar)? Se elige la estrategia con el MENOR arrepentimiento, pesar o coste de
oportunidad
? EJEMPLO ? Un agricultor puede obtener los siguientes resultados:Matriz de arrepentimiento
S1-Seco S2-Medio S3-Húmedo S1-S S2-M S3-H
E1-Trigo 60 50 40 E1
E2-Algodón 10 40 70 E2
0
50
0
0
30
10
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? En la empresa se adoptan secuencias de decisiones interrelacionadas
?Una decisión inicial influye en los resultados de decisiones posteriores, y también su resultado depende de éstas
? Los problemas que requieren decisiones secuenciales para su resolución pueden representarse mediante “árboles de decisión” basados en g rafos
?Un árbol de decisión es un grafo en el que una serie de nudos (decisionales y aleatorios) se unen mediante ramas
? Se requiere un nivel de información asociado a un entorno de riesgo
?A través del análisis bayesiano es posible modificar las probabi lidades de ocurrencia de los distintos estados de la naturaleza o sucesos aleatorios
9. DECISIONES SECUENCIALES
10
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9. DECISIONES SECUENCIALES
?Árboles de decisión:
? Sistema de representación del proceso decisional que refleja las posibles alternativas y los resultados que corresponden con cadaalternativa en función de los estados de la naturaleza (o sucesos posibles)
? Nudos (o vértices) : representan situaciones con varias alternativas
?Nudos Decisionales (cuadrados):el decisor puede elegir entre varias opciones
?Nudos Aleatorios (círculos) :sucesos inciertos que pueden acontecer (no controlables)
? Ramas (o aristas):
?Si parten de nudos decisionales representan alternativas de decisión?A partir de nudos aleatorios representan sucesos o estados de la
naturaleza
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9. DECISIONES SECUENCIALES
? Ejemplo: LANZAR AL MERCADO UN NUEVO PRODUCTO
NO LA
NZAR
SI LANZAR
NO C
OMPE
TIDOR
SI COMPETIDOR
PRECIO X ALTO
PRECIO X MEDIO
PRECIO X BAJO
PRECIO C. ALTO
PRECIO C. MEDIOPRECIO C. BAJO
PRECIO C. ALTO
PRECIO C. MEDIO
PRECIO C. BAJO
PRECIO C. ALTO
PRECIO C. MEDIOPRECIO C. BAJO
PREC
IO X ALT
O
PRECIO X MEDIO
PRECIO X BAJO
DECISIÓN NUDO ALEATORIO DECISIÓN NUDO ALEATORIO RESULTADOS
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9. DECISIONES SECUENCIALES
?Características de los árboles de decisión:
? El primer nudo siempre es decisional (representa la primera deci sión)
? Las probabilidades de los diversos estados, se reflejan sobre las ramas
? Al final de cada camino (sucesión de aristas) se coloca el resul tado
? El valor asociado a un Nudo Aleatorio (?) es la ESPERANZA MATEMÁTICA
? El valor asociado a un Nudo Decisional ( ? ) es el MEJOR de los valores
? La solución se coloca encima del primer nudo decisional y se representa incrementando el grosor de la rama
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?Árboles de decisión:
VME = E
MEJOR
9. DECISIONES SECUENCIALES
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9. DECISIONES SECUENCIALES
? Ejemplo: LANZAR UN PRODUCTO AL MERCADO
NUDO NUDO NUDO NUDODECISIONAL ALEATORIO DECISIONAL ALEATORIO
1
2
3
5
4
3.000
1.000
1.000
5.000
3.000
4.000
B
A
C
D
E
F
G
H
I
J
(No lanzar el producto)
(MercadoFavorable)
(Mercado Desfavorable)
(Venta Tradicional)
(Internet)
(Lanzar el producto al mercado)
(Conoce Consumidor)
(No Conoce Consumidor)
(Conoce Consumidor)
(No Conoce Consumidor)
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?Ejemplo: LANZAR UN PRODUCTO AL MERCADO
?VME(N4) = 4.000 * 0,3 + 3.000 * 0,7 = 1.200 + 2.100 = 3.300?VME(N5) = 5.000 * 0,75 + 1.000 * 0,25 = 3.750 + 250 = 4.000?N3 = Se elige el MEJOR valor?VME(N2) = 4.000 * 0,8 + 1.000 * 0,2 = 3.200 + 200 = 3.400?N1 = Se elige el MEJOR valor
1
2
3
5
4
3.000
1.000
1.000
5.000
3.000
4.000
B
A
C
D
E
F
G
H
I
J(0,8)
(0,2)
(0,3)
(0,7)
(0,75)
(0,25)
3.300
4.000
4.000
3.400
3.400
(No lanzar el producto)
(MercadoFavorable)
(Mercado Desfavorable)
(Venta Tradicional)
(Internet)
(Lanzar el producto al mercado)
(Conoce Consumidor)
(No Conoce Consumidor)
(Conoce Consumidor)
(No Conoce Consumidor)
9. DECISIONES SECUENCIALES
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10. DECISIÓN EN SITUACIONES DE COMPETENCIATEORÍA DE LOS JUEGOS DE ESTRATEGIA
? Analizada por la Teoría Matemática de Juegos Neumann y Morgenstern (1944)
? En muchos casos los resultados obtenidos por cada empresa dependen no sólo de su decisión y el azar, sino de las decisiones de la competencia
? En los Juegos de Estrategia el resultado final depende de las de cisiones tomadas por diversos jugadores
? Intervienen dos o más decisores racionales, jugadores, con difer entes condiciones de información (normalmente incompleta respecto a los desenlaces) y que derivan en dos situaciones diferentes de conflicto:
?Conflicto puro :?La ganancia de un jugador es la pérdida del otro. ?Juego bipersonal de suma cero
?Conflicto mixto o de cooperación :?Los jugadores pueden establecer acuerdos o cooperación para mejo rar sus
resultados globales; aunque siempre existirán problemas en la distribución?Juego cooperativo o de suma no cero
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11. LA DECISIÓN EN LA PRÁCTICA
?NIVEL ESPERADO MÍNIMO: ?Ante varios objetivos fija los mínimos a alcanzar según el decisor
?UMBRAL-META: ?Fija unos mínimos y, además, unas metas u objetivos deseados?Se crea un intervalo de actuación entre niveles de satisfacción y metas
? VALOR MÁS PROBABLE: ?Se elige en función de la mayor probabilidad de ocurrencia
? VALOR ESPERADO: ?Se elige la mayor esperanza matemática con menor varianza
? EVALUACIÓN RESULTADO-RIESGO: ?Valoración en función de el riesgo asociado a cada alternativa y
el resultado asociado a dicho riesgo (menor cociente riesgo/resultado)
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BIBLIOGRAFIA
?BÁSICA:
? Bueno Campos, E. (2006); “Curso básico de economía de la empresa : Un enfoquede organización”; Pirámide
? Pérez Gorostegui, E. (2006); “Introducción a la economía de la empresa”; Centro deEstudios Ramón Areces
?COMPLEMENTARIA:
? Fernandez Güell, JM (2004); “El diseño de escenarios en el ámbito empresarial”;Pirámide