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dc.contributor.author
Manzanal, Melisa Noemí  
dc.contributor.author
Milanesi, Gastón S.  
dc.contributor.author
Vigier, Hernan Pedro  
dc.contributor.author
Toscana, Lidia  
dc.date.available
2018-05-24T21:19:08Z  
dc.date.issued
2015-05  
dc.identifier.citation
Manzanal, Melisa Noemí; Milanesi, Gastón S.; Vigier, Hernan Pedro; Toscana, Lidia; Análisis del impacto de heurísticas en la toma de decisiones en condiciones de incertidumbre en PyMEs; Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Escuela de Perfeccionamiento en Investigación Operativa; Revista de la Escuela de Perfeccionamiento en Investigación Operativa; 37; 5-2015; 47-64  
dc.identifier.issn
1853-9777  
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/46192  
dc.description.abstract
Las decisiones y la incertidumbre son parte de la vida. Dentro de las teorías clásicas de la elección y los métodos cuantitativos, se encuentran los árboles de decisión. Éstos emplean el teorema de Bayes y el criterio del valor esperado, proponiendo la mejor alternativa. Sin embargo, el individuo ilimitadamente racional que suponen los clásicos no describe fielmente la realidad. Se ha probado que sus decisiones se encuentran afectadas por heurísticas y sesgos, los cuales están incorporados en los nuevos modelos conductuales. Este escenario no sólo se visualiza en individuos, sino también en organizaciones. La problemática se acrecienta en las PyMEs, producto de su particular caracterización. Así, el objetivo de este artículo es presentar las heurísticas más observadas en las decisiones de empresarios PyME de la región de Bahía Blanca. La metodología empleada fue el panel de expertos. Se les presentó a docentes investigadores de dos universidades locales y a referentes de instituciones relacionadas con PyMEs nueve heurísticas, para que definieran el nivel de presencia de cada una. Se concluyó que las  
dc.description.abstract
Decisions and uncertainty are part of life. Within the classical theories of choice and quantitative methods, we could find decision trees. They use Bayes theorem and the expected value criterion proposing the best alternative. However, the unlimited rational individual defined by the classics does not truly describe reality. It has been proven that their decisions are influenced by heuristics and biases, which are now added to the new behaviour models. This structure is not only observed in individuals but in organizations as well. And it is increased in SMEs as a result of their peculiar characteristics. For this reason, the objective of this article is to present the most commonly observed heuristics in the decisions made by SMEs business managers in the region of Bahía Blanca. The methodology employed a panel of experts. Nine heuristics were submitted to researcher professors of two local universities as well as to representatives of institutions related to SMEs in order for them to define the level of occurrence of each one. It was concluded that the most observed ones were: Availability, Representativeness, and Overconfidence.  
dc.format
application/pdf  
dc.language.iso
spa  
dc.publisher
Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Escuela de Perfeccionamiento en Investigación Operativa  
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess  
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/  
dc.subject
Elecciones  
dc.subject
Pymes  
dc.subject
Heurísticas  
dc.subject.classification
Economía, Econometría  
dc.subject.classification
Economía y Negocios  
dc.subject.classification
CIENCIAS SOCIALES  
dc.title
Análisis del impacto de heurísticas en la toma de decisiones en condiciones de incertidumbre en PyMEs  
dc.type
info:eu-repo/semantics/article  
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo  
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion  
dc.date.updated
2018-04-26T15:06:37Z  
dc.identifier.eissn
0329-7322  
dc.journal.number
37  
dc.journal.pagination
47-64  
dc.journal.pais
Argentina  
dc.journal.ciudad
Tandil  
dc.description.fil
Fil: Manzanal, Melisa Noemí. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias de la Administración; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Milanesi, Gastón S.. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias de la Administración; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Vigier, Hernan Pedro. Provincia de Buenos Aires. Dirección General de Cultura y Educación. Universidad Provincial del Sudoeste; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Toscana, Lidia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias de la Administración; Argentina  
dc.journal.title
Revista de la Escuela de Perfeccionamiento en Investigación Operativa  
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://revistas.unc.edu.ar/index.php/epio/article/view/11985