1 Resumen TDD (3)

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Ejemplos de Funciones usualmente utilizadas 
Raíz n – ésima: Cuanto más grande es el n, más aversa al 
riesgo es la persona. (Problema: si el pago monetario de 
un juego es una pérdida, no está definida) 
Log Utility: también es cóncava. La aversión al riesgo es 
decreciente. (Problema: logaritmo de cero) 
Exponential Utility: la aversión al riesgo es constante. – 
La aversión al riesgo de las personas no cambia. 
 
 
Desigualdad de Jensen 
Desigualdad de Jensen: tenemos una lotería que 
nos paga X 1 o X 2 , con probabilidad (P) o (1 – 
P). Vamos a definir “m” como el Valor 
Monetario Esperado. 
 
Una persona es aversa al Riesgo si se da cuenta 
de esa igualdad (Desigualdad de Jensen). – La 
persona prefiere tener la plata segura a jugar el 
juego. (No le gusta el juego porque tiene 
probabilidades de no ganar - Incertidumbre) 
 
 
¿Cómo medir la Aversión al Riesgo? El Grado de Aversión al Riesgo varía entre personas. Existen dos medidas de la 
Aversión al Riesgo: 
Hay 2 medidas: la Absoluta y la Relativa. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Prima de Riesgo 
Si tenemos una persona conservadora – no le 
gusta el riesgo – le tenemos que dar más plata. 
Prima de Riesgo: cuanta más plata tenemos que 
poner. 
 
 
 
 
Equivalente Cierto 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
¿Qué sería el Value of Information? Es cuando tenemos un Estudio de Mercado. Nos va a permitir saber en qué escenario 
estamos. Antes de lanzar el producto, el Estudio de Lanzar el Producto puede evaluar si va a ser una buena idea o no. 
Contratamos a expertos que nos pueden ayudar. 
EJ. Tenemos que decidir entre lanzar un producto y No lanzarlo. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Si tenemos un Estudio de Mercado que nos dice dónde 
estamos parados, nos cambia todo. 
El Estudio de Mercado se fija cómo está la situación y nos 
va a decir dónde estamos parados. 
Luego, el Árbol empieza con una Incertidumbre. Y nos va a 
decir en qué Escenario estamos: puede ser un Escenario de 
Altas, Medias o Bajas Ventas. – Vamos a saber en dónde 
estamos parados. 
 
El Expected Value of Information es la 
diferencia entre el Valor Esperado con 
Información y el Valor Esperado Sin 
Información. 
 
La Tercer Forma para decidir es el Uso de una Opción Real. 
• Una Alternativa que te abre una Nueva Opción. 
• Pagas un Costo para que el día de mañana nos vaya mejor. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Estudio de Mercado 
Bajo Value of Information: 
• Para el Escenario 1, nos conviene Lanzar el Producto. 
• Para el Escenario 2, también nos conviene Lanzar el Producto. 
• Para el Escenario 3, NO nos conviene Lanzar el Producto.