Tomada_de_decisao.ppt

Disciplina:
POII
Tomada de Decisão
Prof. Dr Marcio Mattos Borges de
Oliveira

Prof. Dr. Marcio Mattos Borges de Oliveira
Agenda
 Introdução
 Tomada de decisão
 Tomada de decisão, o processo
de modelagem e o decisor
 Ferramentas de tomada de
decisão
 Exemplo de problema
 Exercícios de fixação
 Bibliografia

Introdução
Um conjunto de
técnicas quantitativas
para apoio à tomada
de decisão em
situações onde a
incerteza existe

Teoria da Decisão
 Na Teoria Comportamental:
 não é somente o administrador quem toma as
decisões;
 em uma organização, as decisões são tomadas:
 por todas as pessoas da organização;
 em todas as áreas de atividades;
 em todos os níveis hierárquicos;
 em todas as situações;
 podem ser relacionadas com o seu trabalho ou
não.
 a organização é um complexo sistema de
decisões.

Elementos da Decisão
Valores e
objetivos
Decisões a tomar
Eventos incertos
Conseqüências

Valores e Objetivos
 Fazendeiro e a colheita
 Objetivos
 Valores
 Caráter geral
 Objetivos
 Específicos
 Os valores pessoais de cada um
sempre influenciarão na escolha
de seus objetivos!

Valores e o Contexto da
decisão atual
 Pensar na vida
 Ter fome
 Quanto comer
 Quanto gastar
 Quem o acompanha
 Conhecer novas cozinhas
 Tempo disponível

Teoria da Decisão
 Toda decisão envolve
necessariamente seis elementos, a
saber:
1. Tomador de decisão: pessoa que faz
uma escolha dentre várias alternativas
2. Objetivos: os objetivos que se pretende
alcançar
3. Preferências: são os critérios que o
tomador de decisão usa para fazer sua
escolha pessoal

Teoria da Decisão
4. Estratégia: é a forma de ação que o
tomador de decisão escolhe para melhor
atingir os objetivos
5. Situação: são os aspectos do ambiente
que envolve o tomador de decisão, muitos
dos quais fora de seu controle (incerteza)
6. Resultado: é a conseqüência de uma dada
estratégia

Requisitos de um Modelo
de Decisão
 Contexto
 Deve conter tudo que é importante
 E não deve conter nada que seja
fora deste escopo
 Objetivos
 Dão a direção
 Sem eles não existe a razão de
decidir

Teoria da Decisão
 Etapas do Processo Decisório
1. Percepção da situação
2. Análise e definição do problema
3. Definição dos objetivos
4. Procura de alternativas de solução
5. Avaliação e comparação dessas
alternativas
6. Escolha da alternativa mais adequada
7. Implementação da alternativa escolhida

Modelo de decisão
 Duas opções para solução de
problemas:
1. usar a intuição gerencial;
2. realizar um processo de modelagem da
situação para estudar mais
profundamente o problema.
 Tomada de decisão: um conjunto de
técnicas quantitativas para apoio à
decisão em situações onde existe a
incerteza
A intuição pode ajudar!!!

Modelo de decisão
 A tomada de decisão pode tornar-se
bastante difícil quando há:
 complexidade;
 incertezas de diversas naturezas;
 existência de conflitos;
 investimentos de porte elevado;
 necessidade de planejamento em longo
prazo;
 dinamismo ao longo da vida útil;
 repercussões econômicas, sociais e
ambientais significativas;
 participação de grupos heterogêneos no
processo decisório. (PORTO, 1997, p.44)

Tomada de Decisão
 Processo de identificar um problema ou uma
oportunidade e selecionar uma linha de
ação para resolvê-lo
 Fatores que afetam a Tomada de Decisão:
 tempo disponível para a Tomada de Decisão;
 a importância da decisão;
 o ambiente;
 certeza/incerteza e risco;
 agentes decisores;
 conflito de interesses.

Decisões seqüenciais
 Dependência
 Decisões dinâmicas
Tempo
Terceira
decisão
Segunda
decisão
Primeira
decisão
Última
decisão

Eventos ao acaso
 Incerteza dificuldade nas decisões
 Investir em ações
 Eventos ao acaso produzem
resultados  Estados da natureza
 Os limites são conhecidos?
 Muitos eventos incertos 
Complexidade da decisão
 O eventos podem ser dependentes
 Investir em Empresas com processos
judiciais pendentes

Eventos incertos
Tempo
Terceira
decisão
Segunda
decisão
Primeira
decisão
Última
decisão
Eventos
Incertos
Resolver
antes da
segunda
decisão
Resolver
antes da
terceira
decisão
Resolver
antes da
última
decisão
Resolver
depois da
última
decisão

Conseqüências
 Após a última decisão tomada e o
último evento incerto definido  lucro
ou perda
 General: atacar o objetivo X perder
vidas
Tempo
Terceira
decisão
Segunda
decisão
Primeira
decisão
Última
decisão
Eventos
Incertos
Resolver
antes da
segunda
decisão
Resolver
antes da
terceira
decisão
Resolver
antes da
última
decisão
Resolver
depois
da
última
decisão
Conseqüências
Horizonte de
Planejamento

2ª parte
 Valorização

Valorizar as
conseqüências
 Valores Monetários
 Ex: Melhorar as condições de
trabalho
 Resultado financeiro
 Resultado na imagem
 Transplantes?
 Vidas de soldados?
 Dano a meio ambiente?
 Frutas muito perfeitas?

Valor do dinheiro no
tempo
 Conceitos básicos de
Matemática Financeira
PV
FV
ITR
NPV
i
n

Estrutura
 Somente uma lista de objetivos
não é o bastante
 Ferramentas
 Elementos:
 Objetivos relevantes
 Decisões a tomar
 Incertezas
 Conseqüências: tangiveis ou não

Estruturando valores
 Os objetivos podem ser
conflitantes
 Aumentar os lucros e minimizar
as chances de perder dinheiro
 Decisões reais envolvem o
balanceamento de múltiplos
objetivos conflitantes

Exemplo: escolha de um
estagiário
 Maximizar a qualidade da pesquisa de mercado
 Vender mais produtos
 Ganhar mercado
 Identificar novos nichos de mercado
 Minimizar os custos de projetos
 Procurar novos funcionários
 Estabelecer relações com as escolas locais
 Ajudar os profissionais mais capacitados
 Escolher novos trainees
 Apreender sobre a empresa
 Vivenciar o estagiário no mundo dos negócios
 Maximizar o lucro
 Rejuvenescer a empresa
 Ajudar financeiramente os estudantes
OBJETIVOS

Técnicas para identificar
objetivos
 Lista de características
 Alternativas: perfeita, terrível,
razoável
 Considerar problemas e necessidades
 Prever conseqüências
 Identificar objetivos, restrições e
diretrizes
 Considerar diferentes perspectivas
 Determinar objetivos estratégicos
 Determinar objetivos genéricos

Categorias de objetivos – caso
estagiário
 Performance do negócio:
 Vender mais
 Maximizar o lucro
 Aumentar a participação no mercado
 Identificar nichos de mercado
 Melhorar o ambiente de trabalho:
 Trazer novas idéias e motivações
 Ajudar empregados mais qualificados
 Melhorar as atividades de Marketing:
 Melhorar pesquisa de qualidade
 Minimizar o custo de pesquisa
 Desenvolvimento pessoal e coorporativo:
 Atualizar conhecimentos
 Prospectar novos empregados
 Serviços à comunidade:
 Ajuda financeira
 Mostrar o mundo real de negócios
 Relacionar-se com a escola local

Objetivos fundamentais e
intermediários
 Conjunto de objetivos
 Contexto da decisão
 Separar os objetivos fundamentais dos
intermediários
 Intermediário: trabalhar menos tempo
 Fundamental: ter mais tempo para a
família
 Conexões: intermediários
 Hierarquias: fundamentais

Identificando Objetivos
fundamentais
 Why Is That Important? WITI
 Perguntas sucessivas até não se
consiga responder o motivo da
importância de um objetivo: neste
ponto se encontrou um objetivo
fundamental
 Pergunta inicial: Por que é importante
que eu trabalhe menos do que
trabalho agora?
 Resposta final: para ter mais tempo
para a família!
 Para detalhar pergunte: qual o
significado disto?

Identificando objetivos
intermediários
 A pergunta é: como é possível
obter isso?
 O desenrolar destas perguntas
irá gerar a rede de objetivos
intermediários

Escolher o melhor estagiário
Max qualidade
e eficiência
do trabalho
Max qualidade
do ambiente
de trabalho
Desenvolver
Recursos
Empresariais
e pessoais
Serviços à
comunidade
Maximizar
pesquisa de
qualidade
Maximizar
Pesquisa
de custo
Manter alta
A energia
Auxiliar
Empregados
mais antigos
Prospectar
novos
empregados
Treinar
pessoal
Atualizar
técnicas
Mostrar
Mundo real
Ajuda
financeira
Exemplo: Objetivos Fundamentais e
intermediários – caso estágiário
Usar
mão de obra
barata
Maximizar
Habilidade do
Estagiário
Maximizar
nível de
energia do
estagiário
Maximizar
a troca de
de tecnologia
pelo estagiário
Estabalecer relações
Com a escola local

Identificando o contexto da
decisão
Critério de decisão deve
adequar-se a três critérios:
 Primeiro: Direto – você está
lidando com problema correto?
 Segundo: Dono da decisão – quem
vai realmente decidir e assumir as
conseqüências?
 Terceiro: Factibilidade – haverá
possibilidade de implementar a
decisão?

Tomada de Decisão, o Processo
de Modelagem e o Decisor
 os modelos forçam a identificação
das variáveis a serem incluídas e
em que termos elas serão
quantificáveis;
 os modelos forçam o
reconhecimento de limitações;
 os modelos permitem a
comunicação de suas idéias e seu
entendimento para facilitar
trabalho de grupo.

Identifique a situação de decisão e entenda os objetivos
Identifique as alternativas possíveis
Decomponha e modele o problema:
1. Modelo da estrutura do problema
2. Modelo da incerteza
3. Modelo das prioridades
Escolha a melhor alternativa
Análise de sensibilidade
Implementar a alternativa escolhida
SIM
NÃO
Há necessidade de
mais estudos?
Fluxograma do processo de análise de decisão (CLEMEN, 2001)

Tomada de Decisão, o Processo
de Modelagem e o Decisor
 Problemas de decisão são
caracterizados por:
 Alternativas de decisão: possíveis
estratégias diferentes que o decisor
pode empregar
 Estados de natureza:
 eventos que podem ocorrer no futuro;
 o decisor não sabe qual ocorrerá;
 o decisor não tem controle sobre eles.
 Pagamento (pay-off): é o resultado de
uma decisão

3ª Parte
 Ferramentas

Ferramentas para Tomada
de Decisão
 A análise de decisão pode auxiliar a encontrar
a estratégia ótima para a solução de um
problema
 Algumas ferramentas são muito utilizadas
para a análise e cálculo da estratégia ótima:
 tabela de pagamentos;
 diagrama de influência;
 árvore de decisão;
 análise de sensibilidade;
 diagrama de tornado.

Tabela de Pagamentos
 Podem ser usadas quando o número de
alternativas é finito
 São a base para a construção dos modelos de
decisão
 Resumem todas as condições do problema:
 os vários estados da natureza e
probabilidades de ocorrerem;
 as alternativas possíveis: diferentes
decisões;
 quais serão os pagamentos recebidos ao se
tomar cada decisão.

Tomando
Decisões
Estados da Natureza
 Eventos que podem ocorrer no
futuro
 O tomador de decisão não sabe
qual estado da natureza ocorrerá
 O tomador de decisões não tem
controle sobre os estados da
natureza

 Um método de organizar e
ilustrar quais serão os
pagamentos recebidos ao se
tomar diferentes decisões, dado
que podem ocorrer vários
estados da natureza
 Um pagamento é o resultado de
uma decisão

Tabela de Pagamento
Estados da Natureza
Decisão a b
1 Pagamento 1a Pagamento 1b
2 Pagamento 2a Pagamento 2b

Critérios de Tomada de Decisão sob
Incerteza
 Critério Maximax
 escolher a decisão com o máximo dos
pagamentos máximos
 Crítério Maximin
 escolher a decisão com o máximo
pagamento mínimo

Exemplo de Tomada de
Decisão sob incerteza
Caso de expandir a empresa
Estados da Natureza
Decisão Condições boas
Competição
Externa
Condições ruins
Competição
Externa
Expandir $800.000 $500.000
Manter estado
atual
$1.300.000 -$150.000
Vender agora $320.000 $320.000

Expandir: $ 800.000
Manter: $1,300.000 
Máximo
Vender: $320.000
Decisão: Manter estado atual
Solução Maximax

Solução Maximin
Expandir: $ 500,000  Máximo
Manter: -$150,000
Vender: $320,000
Decisão: Expandir
Existem outros critérios!

Tomada de Decisão com
Probabilidades
 Risco envolvido representado
com probabilidades para os
estados da natureza
 O valor esperado é a média
ponderada dos resultados de
cada decisão, em função dos
estados da natureza indicados
por suas probabilidades

Árvore de Decisão
 Um método gráfico para análise de situações de
decisão que requerem uma seqüência de decisões
ao longo do tempo
 Técnica de avaliação de diversas alternativas
 É uma representação cronológica do problema de
decisão
 Utiliza o cálculo do valor monetário esperado para
cada alternativa
 É um grafo composto por:
 nós quadrados que representam as escolhas a
serem feitas (alternativas possíveis);
 nós em forma de círculos que representam as
chances de cada alternativa (estados da natureza).

Árvore de Decisão
 Os ramos que saem dos nós
quadrados representarem as
diferentes alternativas de decisão
 Os ramos que saem dos nós redondos
representam os estados diferentes de
natureza
 Ao término de cada ramo de uma
árvore estão os pagamentos atingidos
(pay-offs)

Árvore de Decisão
 O fluxo da montagem dos valores de cada
chance é feito da esquerda para a direita
 Deve-se inserir todos os valores que
compõem o seu custo final
 O fluxo da avaliação é feito da direita
para a esquerda
 Deve ser feito o somatório dos valores
esperados em cada chance, multiplicados
pela probabilidade a ela associada
 Pode-se usar o programa Precision Tree
da Palisade para montar árvores de
decisão (www.palisade.com )

Estados da
Natureza 0,5 0,3 0,2
Alternativas Crescimento Estagnação Inflação
Debêntures $12 $6 $3
Ações $15 $3 -$2
Aplicação Fixa $6,5 $6,5 $6,5
Probabilidades
Variáveis
de decisão
Pagamentos
(Pay-offs)

Árvore de Decisão
Estrutura Geral
Nó de
chance
Nó de
decisão
Payoff
Payoff
Payoff
Payoff
Payoff
Payoff
Nó de
chance
Arcos
Alternativa
A
Alternativa
B
Estados da
natureza (si)
s1
s2
s3
s1
s2
s3
p1
p2
p3
Probabilidade
que si ocorra (pi)
p1
p2
p3

Exemplo de Problema
 Um investidor está em dúvida sobre
qual o melhor caminho a seguir com
seu dinheiro. Ele tem três opções de
investimentos: debêntures, ações
ou aplicação fixa. Ao conversar com
um guru dos negócios, este lhe
garantiu que as probabilidades do
mercado crescer, estagnar ou de
haver inflação, eram de 50%, 30% e
20%, respectivamente. Para cada
situação haveriam diferentes
rentabilidades, como mostra a
tabela de pagamentos a seguir.

Exemplo de Problema
Estados
da
Natureza
0,5 0,3 0,2
Alternativas Crescimento Estagnação Inflação
Debêntures $12 $6 $3
Ações $15 $3 -$2
Aplicação Fixa $6,5 $6,5 $6,5

Exemplo de Problema
 Árvore de Decisão
1
0,3
0,5
s1
s2
Pay-offs
$12
$6
2
0,2
0,5
0,3
0,2
0,5
0,3
0,2
A
B
C
s1
s1
s3
s2
s2
s3
s3
$3
$3
-$2
$6,5
$6,5
3
4
$15
$6,5
$12
$6
0,2
0,5
0,3
0,2
0,5
0,3
0,2
A
B
C
s1
s1
s3
s2
s2
s3
s3
$3
$3
-$2
$6,5
$6,5
3
4
$15
$6,5

Valor médio esperado (VME) para cada decisão
Escolha a alternativa com maior VME: A.
VME = 0,5(6,5) + 0,3(6,5) + 0,2(6,5)
= $6,5
VME = 0,5(15) + 0,3(3) + 0,2(-2)
= $8,00
3
d1
d2
d3
VME = 0,5(12) + 0,3(6) + 0,2(3)
= $8,40
A
B
C
2
1
4
Exemplo de Problema

Exercício de Fixação -
resolvido
 A Companhia Têxtil Sulina tem duas alternativas a
considerar: expandir a sua produção atual para fabricar
uma nova linha de materiais de peso leve (com um
custo de $800.000), ou comprar um terreno para
construir uma nova fábrica no futuro (com um custo de
$200.000). Cada uma destas decisões tem
conseqüências baseadas no crescimento do mercado
do produto no futuro, que resulta em outro conjunto de
decisões, durante um horizonte de planejamento de
dez anos.
A primeira decisão que a companhia deve tomar é de
expandir ou comprar o terreno. Se a companhia
expandir, dois estados da natureza são possíveis: ou o
mercado cresce (com uma probabilidade de 0,60) e a
companhia lucra $2.000.000, ou não cresce
(probabilidade de 0,40) e a companhia lucra $225.000.

Exercício de Fixação
 Por outro lado, se a companhia optar por comprar o terreno, após
três anos deverá tomar uma nova decisão de acordo com a
valorização do terreno. Se houver crescimento do mercado para
o período de três anos (p=0,60), a companhia deverá fazer uma
nova escolha: expandir (custo de $800.000) ou vender o terreno
(ganho de $450.000). Caso não haja crescimento do mercado
(p=0,40), poderá ser construído um armazém no terreno (custo de
$600.000) ou o terreno poderá ser vendido por $210.000, valor
menor dado ao não crescimento do mercado.
Se a decisão com crescimento do mercado, após 3 anos, foi
expandir, dois estados da natureza são possíveis: o mercado
pode crescer (p=0,80) fornecendo um lucro de $3.000.000, ou não
crescer (p=0,20) fornecendo um lucro de apenas $700.000.
Se a decisão sem crescimento do mercado, após os 3 anos, foi
construir o armazém, dois outros estados da natureza são
possíveis: o mercado pode crescer (p=0,30) fornecendo um lucro
de $2.300.000, ou o mercado pode não crescer (p=0,70)
fornecendo um lucro de $1.000.000. Construa a Árvore de
Decisão e identifique a melhor opção.

Expandir
(-$800,000)
Comprar
terreno
(-$200,000)
Exemplo de Árvore de Decisão – Cia. Sulina
2
1
3
4
5
6
7
Expandir
(-$800,000)
Armazém
(-$600,000)
0.60
0.40
Mercado
não cresce
$225,000
Mercado cresce
$2,000,000
$3,000,000
$700,000
$2,300,000
$1,000,000
$210,000
Mercado
cresce
Mercado
cresce
Mercado
não cresce
Mercado
não cresce
Vender
terreno
Vender o
terreno
0.80
0.40
0.70
0.30
Mercado não
cresce (3 anos,
$0 pagamento)
Mercado
cresce (3 anos,
$0 pagamento)
0.20
0.60
$450,000

Avaliação dos nós
Calcular o valor esperado ( EV) nos nós 6 & 7
EV(nó 6) = 0.80($3,000,000) + 0.20($700,000) = $2,540,000
EV(nó 7) = 0.30($2,300,000) + 0.70($1,000,000) =
$1,390,000
Escrever o valor esperado acima dos nós 6 & 7
Decisão no nó 4 entre:
($2,540,000-$800,000)=$1,740,000 por Expandir e
$450,000 por Vender o terreno
Escolher Expandir
Repetir os cálculos de valor esperado e decisões para os
nós remanescentes

2
1
3
4
5
6
7
Expandir
(-$800,000)
Comprar
terreno
(-$200,000)
$1,160,000
$1,360,000
$790,000
$1,390,000
$1,740,000
$2,540,000
Expandir
(-$800,000)
Armazém
(-$600,000)
0.60
0.40
Mercado
não cresce
$225,000
Mercado cresce
$2,000,000
$3,000,000
$700,000
$2,300,000
$1,000,000
$210,000
Mercado
cresce
Mercado
cresce
Mercado
não cresce
Mercado
não cresce
Vender o
terreno
Vender o
terreno
0.80
0.40
0.70
0.30
Mercado não
cresce (3 anos,
$0 pagamento)
Mercado
cresce (3 anos,
$0 pagamento)
$1,290,000
0.20
0.60
Solução da Árvore de Decisão
$450,000

Conclusão
 Introdução
 Tomada de decisão
 Tomada de decisão, o processo
de modelagem e o decisor
 Ferramentas de tomada de
decisão
 Exemplo de problema
 Exercícios de fixação

Grato pela Atenção!
Prof. Dr. Marcio Mattos
Borges de Oliveira

Pergunta de Video-aula: Caso Thirstgon
Os fabricantes de “Thirstgon”, um refrigerante distribuído em todo o país, vendem geralmente
1.000.000 barris anuais com um lucro de $5 por barril. Uma grande cadeia de supermercados propôs
que a companhia “Thirstgon” produzisse uma outra marca, própria da cadeia, e oferecesse um preço
que alcançaria um lucro de $0,25 por barril. “Thirstgon” acredita que um quarto das vendas dessa
marca especial iria sair, provavelmente, de seu atual mercado. Se eles se recusassem a produzir a nova
marca, um dos seus competidores poderia aceitar a proposta e, neste caso, “Thirstgon” tinha várias
alternativas: ou não tomar medida alguma, ou aumentar a verba de propaganda da companhia em
$350.000, ou diminuir o preço, de forma a que o lucro se tornasse de $4.50 por unidade. Se diminuíssem
o preço, os competidores podiam também fazê-lo. Efetuaram estimativas subjetivas das
probabilidades, como demonstramos abaixo. Deveriam concordar com a produção da marca própria?
Se “Thirstgon” concordar, a chance de perder 10% das vendas é 0,8 , a chance de perder 20% é 0,1 ,
e a de perder 30% é 0,1; Discordando, a chance de que um competidor aceite é 0,5;
Se um competidor concordar e “Thirstgon” não tomar medida alguma, as perdas em vendas poderiam
ser de 10%, 20% e 30% , com probabilidades de 0,8 , 0,1 e 0,1.
Se um competidor concordar e “Thirstgon” despender mais $350.000 em propaganda, as perdas em
vendas poderiam ser nulas, 5% e 10% ; com probabilidade 0,3 , 0,4 e 0,3.
Se, em vez de maior publicidade, “Thirstgon” diminuir o preço, a chance de que o competidor também
o reduza é 0,3 . Se ambos reduzirem, as perdas possíveis em vendas serão 5%, 10% e 15% , com
probabilidades 0,5 , 0,2 e 0,3 . Se somente “Thirstgon” reduzir, as perdas poderiam ser nulas, 5% e
10% , com probabilidades 0,3 , 0,5 e 0,2 .

Bibliografia
 ANDERSON, D.R.; SWEENEY, D.J.; WILLIAMS, T.A. An
introduction to management science, quantitative
approaches to decision making. Mason, Ohio: Thomson,
2003. 881 p.
 CLEMEN, R.T. Making Hard Decisions: An Introduction
to Decision Analysis. 2.ed. Belmont, CA: Duxburry
Press, 2001.
 HILLIER, F.S.; LIEBERMAN, G.J. Introdução à pesquisa
operacional. Tradução: Helena L. Lemos. Rio de
Janeiro: Campus / São Paulo: EDUSP, 1988. 805 p.
 PORTO, Ruben La Laina (org) et al. Técnicas
quantitativas para o gerenciamento de recursos
hídricos. Porto Alegre: Ed. Universidade / UFRGS /
Associação Brasileira de Recursos Hídricos, 1997, 420
p.

Bibliografia
 RUSSEL, R.S.; TAYLOR III, B.W. Operations
Management. 4. ed. Upper Saddle River, NJ:
Prentice Hall, 2003. 813 p.
 TURBAN, E.; MEREDITH, J.R. Fundamentals
of management science. 6. ed. Boston: Irwin,
1994. 914 p.
 WINSTON, W.L. Operations research:
applications and algorithms. 3. ed. Belmont:
Duxbury, 1994. 1312 p.

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