Análisis del impacto de heurísticas en la toma de decisiones en condiciones de incertidumbre en PyMEs

Autores
Manzanal, Melisa Noemí; Milanesi, Gastón S.; Vigier, Hernan Pedro; Toscana, Lidia
Año de publicación
2015
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
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
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.
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
Fil: Milanesi, Gastón S.. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias de la Administración; Argentina
Fil: Vigier, Hernan Pedro. Provincia de Buenos Aires. Dirección General de Cultura y Educación. Universidad Provincial del Sudoeste; Argentina
Fil: Toscana, Lidia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias de la Administración; Argentina
Materia
ELECCIONES
PYMES
HEURÍSTICAS
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
OAI Identificador
oai:ri.conicet.gov.ar:11336/46192

id CONICETDig_13b7b6bc0094a3de699d6a31f1f878c8
oai_identifier_str oai:ri.conicet.gov.ar:11336/46192
network_acronym_str CONICETDig
repository_id_str 3498
network_name_str CONICET Digital (CONICET)
spelling Análisis del impacto de heurísticas en la toma de decisiones en condiciones de incertidumbre en PyMEsManzanal, Melisa NoemíMilanesi, Gastón S.Vigier, Hernan PedroToscana, LidiaELECCIONESPYMESHEURÍSTICAShttps://purl.org/becyt/ford/5.2https://purl.org/becyt/ford/5Las 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 lasDecisions 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.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; ArgentinaFil: Milanesi, Gastón S.. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias de la Administración; ArgentinaFil: Vigier, Hernan Pedro. Provincia de Buenos Aires. Dirección General de Cultura y Educación. Universidad Provincial del Sudoeste; ArgentinaFil: Toscana, Lidia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias de la Administración; ArgentinaUniversidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Escuela de Perfeccionamiento en Investigación Operativa2015-05info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:ar-repo/semantics/articuloapplication/pdfapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/11336/46192Manzanal, 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; 47-641853-97770329-7322CONICET DigitalCONICETspainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://revistas.unc.edu.ar/index.php/epio/article/view/11985info:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/reponame:CONICET Digital (CONICET)instname:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas2025-10-15T14:24:07Zoai:ri.conicet.gov.ar:11336/46192instacron:CONICETInstitucionalhttp://ri.conicet.gov.ar/Organismo científico-tecnológicoNo correspondehttp://ri.conicet.gov.ar/oai/requestdasensio@conicet.gov.ar; lcarlino@conicet.gov.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:34982025-10-15 14:24:08.053CONICET Digital (CONICET) - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicasfalse
dc.title.none.fl_str_mv Análisis del impacto de heurísticas en la toma de decisiones en condiciones de incertidumbre en PyMEs
title Análisis del impacto de heurísticas en la toma de decisiones en condiciones de incertidumbre en PyMEs
spellingShingle Análisis del impacto de heurísticas en la toma de decisiones en condiciones de incertidumbre en PyMEs
Manzanal, Melisa Noemí
ELECCIONES
PYMES
HEURÍSTICAS
title_short Análisis del impacto de heurísticas en la toma de decisiones en condiciones de incertidumbre en PyMEs
title_full Análisis del impacto de heurísticas en la toma de decisiones en condiciones de incertidumbre en PyMEs
title_fullStr Análisis del impacto de heurísticas en la toma de decisiones en condiciones de incertidumbre en PyMEs
title_full_unstemmed Análisis del impacto de heurísticas en la toma de decisiones en condiciones de incertidumbre en PyMEs
title_sort Análisis del impacto de heurísticas en la toma de decisiones en condiciones de incertidumbre en PyMEs
dc.creator.none.fl_str_mv Manzanal, Melisa Noemí
Milanesi, Gastón S.
Vigier, Hernan Pedro
Toscana, Lidia
author Manzanal, Melisa Noemí
author_facet Manzanal, Melisa Noemí
Milanesi, Gastón S.
Vigier, Hernan Pedro
Toscana, Lidia
author_role author
author2 Milanesi, Gastón S.
Vigier, Hernan Pedro
Toscana, Lidia
author2_role author
author
author
dc.subject.none.fl_str_mv ELECCIONES
PYMES
HEURÍSTICAS
topic ELECCIONES
PYMES
HEURÍSTICAS
purl_subject.fl_str_mv https://purl.org/becyt/ford/5.2
https://purl.org/becyt/ford/5
dc.description.none.fl_txt_mv 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
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.
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
Fil: Milanesi, Gastón S.. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias de la Administración; Argentina
Fil: Vigier, Hernan Pedro. Provincia de Buenos Aires. Dirección General de Cultura y Educación. Universidad Provincial del Sudoeste; Argentina
Fil: Toscana, Lidia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias de la Administración; Argentina
description 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
publishDate 2015
dc.date.none.fl_str_mv 2015-05
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
info:ar-repo/semantics/articulo
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/11336/46192
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
1853-9777
0329-7322
CONICET Digital
CONICET
url http://hdl.handle.net/11336/46192
identifier_str_mv 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
1853-9777
0329-7322
CONICET Digital
CONICET
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://revistas.unc.edu.ar/index.php/epio/article/view/11985
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Escuela de Perfeccionamiento en Investigación Operativa
publisher.none.fl_str_mv Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Escuela de Perfeccionamiento en Investigación Operativa
dc.source.none.fl_str_mv reponame:CONICET Digital (CONICET)
instname:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
reponame_str CONICET Digital (CONICET)
collection CONICET Digital (CONICET)
instname_str Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
repository.name.fl_str_mv CONICET Digital (CONICET) - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
repository.mail.fl_str_mv dasensio@conicet.gov.ar; lcarlino@conicet.gov.ar
_version_ 1846082659944497152
score 13.22299