Matrices

Matrices 

Las matrices combinan factores internos del negocio con otros externos del negocio o concernientes al sector o industria en la cual opera; Las matrices son solo herramientas de diagnostico y nunca hay que considerarlas criterios de decisión, permiten elaborar pronósticos orientativos.  

Matriz de ponderación: 

Las matrices de ponderación, como herramienta de toma de decisiones multi-créditos son muy usadas, pero debido as u sencillez, es poca la literatura que las soporta, en algunos casos solo se tiene idea de ellas por referencias indirectas a través de trabajos con matrices similares.

Características de las matrices de ponderación: 

Lo usual es que en la Matriz De Ponderación (Tabla I), en su forma general, en la primera columna se presenten las alternativas a ser evaluadas y en las siguientes columnas los criterios, dejando la primera fila para identificar los respectivos criterios y los rangos de sus pesos y las restantes casillas de la matriz para realizar la valoración propiamente dicha, y se conserva la última columna para completar la evaluación de cada alternativa, sumando los puntos acumulados por la misma, en su respectiva fila.

En la forma más usual los rangos son todos iguales, es decir x = y = … = w = z, en general igual a cero (0) o uno (1) como valor inicial y X = Y = … = W = Z = a un valor fijo, generalmente diez (10), veinte (20), cincuenta (50), cien (100) o mil (1000), de acuerdo a lo difícil que puede ser diferenciar entre una alternativa y otra. La otra variante, comúnmente usada da valores diferentes a los rangos de cada criterio, en este caso los valores de x, y, w, z, no necesariamente son ceros o unos, y los valores de X, Y, W, Z, suelen ser diferentes, entendiéndose que entre mayor sea este último valor, mayor peso se le desea dar a ese criterio y entre mayor sea la diferencia del mayor valor de un criterio menos el menor valor del mismo (X – x, …, Z – z), se desea ser más diferenciador en cuanto a este criterio. 

Como se construye la matriz de ponderación:  

Sin importar cuál de las cuatro variantes presentadas anteriormente se desee usar, para construir una MDP, que en realidad pueda ser útil en el proceso de toma de decisiones y que no sea influida por las preferencias de los evaluadores, es recomendable seguir los siguientes pasos: 
1-Definir claramente el objetivo de la decisión.
2-Encargar a un grupo definir los criterios de evaluación.
3.Pedir a un grupo, diferente al primero, que busque y seleccione todas las. alternativas a ser evaluadas. 
4-Evaluadas cada una de las alternativas con todos los criterios, se aplica la ecuación 1, para saber cual alternativa obtuvo el mayor puntaje, esto permite además hacer una jerarquización de las mismas, en caso que pueda resultar interesante o sea necesario. 

 Matriz de impacto cruzado: 

Lo importante de esta matriz es el análisis que se logra de la organización y de la competencia. Existen diversas formas de utilizar la matriz FODA, unos sólo analizan las fortalezas, oportunidades, debilidades y amenazas en forma general.
Otros en función del entorno, llamándolo PEST (político, económico, social y tecnológico) y otros lo cuantifican con un procedimiento de ponderación por ámbitos y por el FODA.

Procedimiento para realizar un análisis de impacto cruzado:  

Como primera fase del análisis estructura se procederá a elaborar una matriz en donde se presentan en filas y columnas en el mismo orden las variables internas y externas, estableciendo las relaciones entre cada una de las variables con la siguiente clasificación:

1-Influencia debil.
2-Influencia media.
3-Influencia fuerte.
4-Influencia potencial.

Previo a establecer si hay relación entre variables se deben responder tres preguntas: (Toro, 2004: 104)

 ¿Ejerce la variable A una acción efectiva sobre la variable B, o la relación será más bien de B hacia A?

 ¿Ejerce A una acción sobre B, o existe más bien una colinealidad, es decir, que una tercera variable C actúa sobre A y B?

 ¿La relación entre A y B es directa, o más bien se realiza a través de otra variable J de las incluidas en la lista?

En el futuro es posible que algunas variables que tienen una influencia baja en el presente, pese a una alta influencia, se conviertan en variables relevantes. Por ello, es conveniente tener en cuenta las relaciones potenciales (P), que pueden agregarse a las relaciones para establecer el efecto de este hecho.

La matriz MAE se elaboró teniendo como base las variables obtenidas en la sección anterior. En general se puede decir que ha sido un proceso interactivo, en donde de forma simultánea se trabajó en la elaboración de las matrices MIDE y los primeros ensayos de la matriz MAE, lo cual permitió obtener criterios que ayudaron a eliminar algunas variables y a sustentar la relevancia de otras. Previamente se explicó el proceso general, para verlo de forma esquemática ver figura 5.1 al inicio de éste capítulo.

Con base en las variables definidas, las influencias establecidas entre ellas y valoraciones realizadas, de acuerdo a las reglas de valor para brindarles la calificación se estima la matriz. Se elaboró una matriz que está compuesta por 44 variables, de las cuales 18 son externas y 26 internas (del sector eléctrico).

La matriz presenta en las filas la influencia que cada variable tiene sobre las otras (columnas), según la escala de valores definida. Esta primera matriz se trabajó en una hoja de Excel, la cual luego fue exportada al programa MICMAC. En el anexo 5.2 se presenta la matriz inicial.

En la siguiente tabla se hace un esquema del proceso que se seguirá y los indicadores resultantes de cada matriz que permitirán realizar el análisis.

La matriz de análisis estructural es la matriz de influencia directa actual (MID), que alimenta la base de datos del MICMAC , al cual se le incluye los efectos potenciales (P) que se podrían dar en el futuro, de acuerdo a las consideraciones que esté considerando el analista, en nuestro caso una reforma del sector eléctrico y cambios en el entorno. Las matrices de análisis indirecto actual y potencial surgen de los procesos de interacción del programa computacional; mediante cálculos de algebra matricial, el modelo hizo 5 corridas que permitieron obtener estabilidad y datos robustos.

Con los datos de la primera matriz (MID) se efectúa la estimación de la moda y mediana, así como la desviación estándar, para los totales de filas y columnas, esto permite establecer los puntajes de influencia entre las variables del sistema.

Con base en los resultados obtenidos se efectúa el análisis. La matriz MID completa se presenta en el anexo 5.2.b. Esta matriz es de gran relevancia, a la cual se le debió prestar gran atención pues es con base en ella que se realiza todo el análisis bajo la técnica de Análisis Estructural.

Para las variables del sistema eléctrico de Costa Rica, cada una de ellas está relacionada a un indicador de motricidad y un indicador de dependencia sobre todo el sistema. Para efectos ilustrativos es posible mostrar en un plano la motricidad-dependencia (directa, indirecta o potencial) después de haber efectuado la corrida con el programa MICMAC. Seguidamente se muestra la estructura del plano: (Del Toro, 2004; Mojica, 2006)

Cada uno de los sectores del plano tiene un significado  como seguidamente se indica:

Sector significado:

1-Variables muy motrices y poco dependientes.

2-Variables a la vez muy motrices y muy dependientes.

3-Variables poco motrices y muy dependientes.

4-Variables medianamente motrices y/o dependientes.

Con base en los resultados obtenidos de la corrida de la MAE con el MICMAC se hace un análisis, estableciendo las variables esenciales del sistema bajo estudio, teniendo siempre en cuenta las variables que están en el cuadrante de las variables motrices, así como de manera secundaria las que son de enlace y de resultado.

Con base en los resultados, se efectuó un análisis y se determinó cuál opción es más adecuada para establecer las relaciones de las variables esenciales primarias del sistema, es decir se buscó aquella opción que considere mayor cantidad de relaciones fuertes y medianas actuales, además de darle importancia a las relaciones potenciales (P), ya que son las que pueden inducir y explicar el cambio y constituirse en las variables relevantes en el futuro.

Las variables esenciales primarias son obtenidas por su capacidad de motricidad directa e indirecta sobre el sistema, ubicándose en el cuadrante 1 y 2 del PMD, mientras que las variables esenciales secundarias se ubican en su mayoría en el plano 2 (enlace) del PMD.

• ¿En que consiste la técnica?

Las matrices de impacto cruzado es una de las técnicas de pronóstico o de prospectiva más usadas, sobre todo en los países Europeos. Su lógica básica subyacente, consiste en hacer una EXPLORACIÓN DEL FUTURO (PROSPECTIVA) sobre la base de una serie de EVENTOS (Ei) que pueden o no ocurrir dentro de un horizonte temporal considerado. En tal sentido, el vocablo o termino “EVENTO” se refiere aquí; a una hipótesis que puede o no ser cierta, según que tal evento ocurra o no en el marco temporal  analizado.

Dentro de este orden de ideas, LOS ESCENARIOS FUTUROS que pueden presentarse, dependerán estrictamente de LA OCURRENCIA O NO-OCURRENCIA de LOS EVENTOS (Ei) visualizados como la <base del pronostico> por el grupo de expertos. Dicho en otras palabras: la dinámica de los acontecimientos factibles de presentarse, conformarán el abanico de los escenarios que describen el futuro posible.

Ahora bien, no basta con identificar UN CONJUNTO DE EVENTOS (Ei) CUYAS COMBINATORIAS DE OCURRENCIA ESPECIFIQUEN LOS ESCENARIOS FUTUROS POSIBLES; sino que también es necesario establecer las inter.-relaciones en cuanto a la ocurrencia entre unos y otros, esto es, EL IMPACTO CRUZADO en las ocurrencias de los mismos.