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TEMA : TECNICAS CUANTITATIVAS UTILIZADAS EN

LA CONTABILIDAD ADMINISTRATIVA

CURSO : COSTOS PARA LA TOMA DE DECISIONES

DOCENTE : CPC. ALEXIS ALPACA

ESTUDIANTE : ALAN H. GARCIA SANDOVAL

CODIGO : 2003 23856

AO :QUINTO A

TURNO : NOCHE

TACNA-PER

2007

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INDICE

PAG.

TEORIA DE DECISIONES E INCERTIDUMBRE 2

Teoria de las decisiones 2

Caso Practicos 3

CONTROL ESTADISTICO DE LA CALIDAD 4

Definicion 4

MODELOS DE PLANEACION Y CONTROL DE INVENTARIOS 5

Caso Practicos 6

Caso de Estudio 9

CONCLUSIONES 13

BIBLIOGRAFIA 13

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COSTOS PARA LA TOMA DE DECISIONES

TECNICAS CUANTITATIVAS UTILIZADAS EN LA CONTABILIDAD ADMINISTRATIVA

ALUMNO: ALAN H. GARCIA SANDOVALUNJBG / FACF Pgina 3 de 13

TECNICAS CUATITATIVAS UTILIZADAS EN LA CONTABILIDADADMINISTRATIVA

Los contadores deben saber la forma en que los modelos matemticospueden mejorar la plantacin y el control.

Para proporcionar informacin til, los contadores se deben mantener ala vanguardia de los cambios en los mtodos administrativos. Si unadministrador usa un solo modelo cuantitativo, el contador debecomprenderlo lo suficiente para poder proporcionar informacinrelevante. Ms importante aun es que los contadores se siguenconsiderando como los expertos cuantitativos de mayor nivel en casitodas las organizaciones. Como tales, deben poder ofrecer cierta guaen la seleccin de nuevos mtodos que prometan mejores formas delograr los objetivos.

TEORIA DE DECISIONES E INCERTIDUMBRE

Teora de las decisiones

Es un cuerpo complejo de conocimientos no muy bien definido,desarrollado por estadgrafos, matemticos, economistas y psiclogos,que intenta indicar la forma en que se deben tomar las decisiones ydescribir, en forma sistemtica, las variables que afectan laselecciones.

La teora de las decisiones tiene las siguientes caractersticas:

1. Un objetivo que se puede Cuantificar: es decir, estacuantificacin a menudo recibe el nombre de criterio deseleccin o funcin objetiva. Esta funcin objetiva de

cuantificar se expresa ms a menudo como la maximizacin de lasutilidades y minimizacin de los costos.

2. Un conjunto de cursos alternativos de accin bajo unaconsideracin explicita: significa que no se puede llevar a caboambas acciones, son mutuamente excluyentes.

3. Un conjunto de todo los eventos relevantes (en ocasionesllamados estados o estados naturales) que pueden ocurrir: quieredecir que solo un de los estados puede ocurrir.

4. Un conjunto de probabilidades que describe la posibilidad deocurrencia de cada evento: La posibilidad de que ocurra un

evento

0 : No puede ocurrir

1 : Es seguro que ocurra.

5. Un conjunto de resultados (que a menudo se conocen comoliquidaciones) que pueden medir las consecuencias de diversasposibles acciones en trminos de la funcin objetiva: Losresultados dependen del curso especfico de accin que se tome ydel evento especfico que ocurra.

Ejemplo:

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ALTERNATIVAS BUEN ESTADO DEFECTUOSO

ACEPTAR (a) 10 (b) 2

RECHAZAR 6 (d) 6

Nota:

(a)Aceptar una unidad en buen estado debe producir la contribucinnormal a las utilidades.

(b)Aceptar una unidad defectuosa a la larga resulta en un reprocesocostoso despus que el producto se procesa a travs de etapasposteriores, de manera que la contribucin a las utilidades esmenor.

(c)El rechazar una unidad en buen estado resulta en un reprocesoinnecesario inmediato que reduce la contribucin normal a lasutilidades.

(d)El rechazar una unidad defectuosa resulta en el mismo reprocesonecesario inmediato que describimos en el punto c.

CASO PRCTICO

La gerencia de Produccin Empaques Coln est considerando cuatromtodos Alternativos para la fabricacin de empaques de cartncorrugado. La rentabilidad que depende del mtodo de fabricacin ydel nivel de demanda de los consumidores, se ha Estimado como semuestra en la siguiente tabla:

BAJA MODERADA ALTA MUY ALTA

I 100.00 200.00 300.00 600.00

II 175.00 300.00 400.00 500.00

III 250.00 300.00 350.00 425.00

IV 100.00 300.00 400.00 450.00

PROBABILIDAD 0.25 0.35 0.20 0.20

UNIDAD ANUAL

(EN MILES DE DOLARES)

NIVEL DE DEMANDAMETODO DE

FABRICACION

Cul es el mejor mtodo de fabricacin de acuerdo con los siguientescriterios?:a. Valor Esperado.b. Mximaxc. Maximind. Mnimax

SOLUCIN:

Valor Esperado

METODO CALCULOS RESULTADO

I 0.25(100)+0.35(200)+0.20(300)+0.20(600) 275.00

II 0.25(175)+0.35(300)+0.20(400)+0.20(500) 328.75

III 0.25(250)+0.35(300)+0.20(350)+0.20(425) 322.50

IV 0.25(100)+0.35(300)+0.20(400)+0.20(450) 300.00

La mejor opcin es la del Mtodo de Fabricacin II

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Mximax

METODO DEMANDA MAXIMA

I 600

II 500

III 425

IV 450

La mejor opcin es la del Mtodo de Fabricacin I

Maximin

METODO DEMANDA MAXIMA

I 100

II 175

III 250

IV 100

Mnimax

BAJA MODERADA ALTA MUY ALTA

I 150.00 100.00 100.00 0.00 150

II 50.00 0.00 0.00 100.00 100

III 0.00 0.00 50.00 175.00 175

IV 150.00 0.00 0.00 150.00 150

MAX.DE CADA COST POR

METODO

METODO DE

FABRICACION

NIVEL DE DEMANDA

La mejor opcin es la del Mtodo de Fabricacin II

CONTROL ESTADISTICO DE LA CALIDAD

Definicin

El Control Estadstico de la Calidad (CEC), tambin llamado ControlEstadstico del Proceso (CEP), es un mtodo que sirve para juzgar siun proceso particular esta operando como se esperaba, o si est bajo

control. Un proceso est bajo control cuando est entregando unproducto o servicio que est dentro de los lmites aceptables decalidad.

EJEMPLO (1):

Suponga que un administrador proyecta que el costo promedio deinspeccionar un proceso particular (I) es de S/. 100.00, el costopromedio de ajustar el proceso (A) es de S/. 200.00, y el costopromedio de operar fuera de control es de S/. 10,000.00. Se ameritauna inspeccin si

P2 > I + (C-A)=S/. 100.00 + (S/. 10,000.00-S/. 200.00)=0.0102

En otras palabras, el administrador debe inspeccionar el proceso si laprobabilidad de estar fuera de control es superior a 1.02%.

De dnde obtiene el administrador la probabilidad de estar fuera decontrol?

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En general, se rene la evidencia tomando muestras. El administradopodra identificar el nmero de unidades de producto o servicio que nocumples con los lmites aceptables de calidad. O se pueden medir alazar las dimensiones o atributos del producto para determinar si seestn acercando a los valores inaceptables. A menudo. Las graficas decontrol pueden ayudar a proyectar las probabilidades. Sin importar la

evidencia que se rena, la decisin final requiere del criterio deladministrador. Los mtodos estadsticos pueden ayudar a enmarcar elproblema. Pero la evaluacin de los parmetros, como los costos y lasprobabilidades, es subjetiva y requiere de administradores que tenganhabilidades especiales para emitir tales juicios.

EJEMPLO (2)

MODELOS DE PLANEACION Y CONTROL DE INVENTARIOS

Muchas empresas que no cuentan con un sistema JAT, o donde no seimplementa el sistema JAT en su totalidad, manejan los inventariosintentando mantener un nivel optimo de los mismos.

El mejor nivel de inventario es aquel que reduce al mnimo los costos

totales asociados con los inventarios. Los niveles de inventariosdemasiado altos resultan en costos de manejo innecesarios y riesgos deobsolescencia. Los inventarios demasiado pequeos pueden interrumpirla produccin o hacer que se pierdan ventas.

Los costos de compra o los costos de produccin de los inventarios (esdecir, los costos de adquisicin), por lo general, serian irrelevantespara las decisiones de control de inventarios aqu consideradas,porque suponen que la cantidad anual total requerida sera la mismapara las diferentes alternativas.

Ejemplo de algunos costos relevantes de inventarios:

Costos de Ordenar

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- Preparar ordenes de compra o de produccin- Recibir (descarga, desempaque, inspeccin)- Procesar todos los documentos relativos.- Costos adicionales de compras o transporte por rdenes

frecuentes1.

- Costos adicionales de numerosas corridas pequeas de produccin,tiempo extra, preparaciones y capacitacin.

Costos de Manejo

- Rendimiento sobre el capital invertido en el nivel de inventarioque se pierde2.

- Riesgo de obsolescencia y deterioro.- Costos del espacio para el almacenaje.- Impuesto sobre la propiedad personal por el inventario seguros

para el inventario

CASO PRCTICO:

Control de Inventarios y su Aplicacin en una Compaa deTelecomunicaciones

Una red de telecomunicaciones est formada por una serie de estacionesde trabajo, Coordinadas por mquinas especiales, denominadasservidores, y por un conjunto variable de dispositivos autnomos,tales como routers y switches. Cada dispositivo activo que intervieneen la comunicacin de forma autnoma se denomina nodo. Todos ellos secomunican entre s.

Los sistemas de comunicacin en red se basan en la arquitecturacliente-servidor, que es una forma especfica de diseo deaplicaciones. As, el cliente es el ordenador que se encarga deefectuar una peticin o solicitar un servicio, mientras que elservidor es el ordenador remoto que controla dichos servicios. Cadaservicio solicitado por el cliente, es medido por medio de unidades de

ancho de banda. Para que una Red de Telecomunicaciones pueda ejecutarlos servicios de todos los clientes, debe contar con la capacidadsuficiente disponible en trminos de unidades de ancho de banda en susnodos.

La importancia de la labor de planeacin que se debe hacer paraadquirir equipo que provea las unidades de ancho de banda necesarias,tomando como base un pronstico de demanda y una capacidad inicialinstalada es evidente. El balance importante est aqu en mantener uninventario mnimo de equipo que garantice un cierto nivel de servicioal cliente. En la Figura 1 se muestran los datos iniciales del

1Incluye los descuentos que se pierde sobre compras o transporte que estarandisponibles para rdenes grandes.2 Inversin promedio en el inventario multiplicada por la tasa de rendimiento deseada:Estos costos no aparecen de forma explicita en los registros contables convencionales.

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problema: un pronstico de demanda para un ao particular y lacapacidad inicial

Fig. 1 Pronstico de Demanda en una Red de Telecomunicaciones para un

ao especfico.

Optimizacin En Un Problema De Planeacin De Capacidad Para Una Red DeTelecomunicaciones

Al tratar el problema de planeacin de capacidad en telecomunicacionescomo un problema de optimizacin se busca encontrar las cantidades deequipo a pedir en el tiempo con el objetivo de minimizar el costoasociado con el inventario, y bajo la consideracin de tratar decumplir con ciertos niveles de demanda. Dado que los datos de lademanda provienen generalmente de un pronstico, una prctica comn es

adems definir un stock de seguridad para proteger contra las posiblesfluctuaciones de la demanda real. Para resolver este problema por logeneral se recurre a un modelo de programacin matemtica. El modeloresultante, sin embargo, puede fcilmente volverse muy difcil deresolver al analizar una cantidad elevada de perodos, pues la mayorade los casos involucra variables binarias y enteras, definiendo as unproblema combinatorio. Un modelo tpico de planeacin se puedeencontrar en lvarez y Cabrera-Ros, 2005, y se reproduce acontinuacin para planear doce perodos con el objetivo de minimizarcosto:

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Enfoque De Inventarios Para Un Problema De Telecomunicaciones

Los inventarios, definidos de manera general, son aquellos artculos ala mano destinados para consumo. El control de Inventarios estintegrado por tcnicas para determinar cundo deben reabastecerse losinventarios actuales y cunto debe reabastecerse. El Control de

Inventarios busca satisfacer las demandas de los clientes a un nivelpredefinido a un bajo costo. Es claro, sin embargo, que estosobjetivos se encuentran en conflicto. Una curva de inventarios en eltiempo se muestra grficamente en la Figura 2.

Fig. 2. Evolucin de Inventario: Al inicio de un periodo de tiempo (T)

se tiene un nivel de inventarios con una cantidad (Q) de artculos,

conforme transcurre el tiempo el nivel de inventarios disminuye hasta

llegar a un punto (r), el cual nos indica el momento en el que tenemos

que reordenar el inventario, tomando en cuenta un tiempo gua (L) que

va desde que se ordenan los artculos hasta que se tienen disponibles.

Por otro lado, el propsito principal en la industria de

telecomunicaciones es brindar servicio a todos sus clientes,aumentando la capacidad cuando se requiera. La capacidad en estecontexto es la cantidad de unidades de ancho de banda disponible paradar servicio a los clientes (Figura 3).

Fig 3. Evolucin de la Demanda (D) y la Capacidad (C) en el tiempo

para una Red de Telecomunicaciones: Se tiene una Capacidad inicial

(C0) con la cual se abastecer la demanda, conforme transcurre el

tiempo la demanda crece y se define un punto de reorden (r) en el cual

se pedir una cantidad (Q) de unidades de ancho de banda, tomando en

cuenta un tiempo gua (L).

En control de inventarios se busca entonces adaptar la oferta a los

diferentes niveles de la demanda determinada por el consumo de losclientes. El inventario en un perodo dado est dado por la diferenciamatemtica entre la cantidad de productos que se tienen disponibles

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para el consumo (oferta) y la cantidad de productos que los clientesconsumen (demanda). En telecomunicaciones, la diferencia matemticaentre la capacidad instalada (oferta) y la utilizacin (demanda)determina la capacidad ociosa, y se traduce as en el nivel deinventarios de la red. Al graficar la evolucin de la diferencia entreCapacidad y Demanda en el tiempo, obtenemos una grfica muy similar a

la de control de inventarios como se muestra en la figura 4. Con talessimilitudes, es entonces posible utilizar la teora de control deinventarios para dar solucin al problema de planeacin de capacidaden redes de telecomunicaciones.

Fig. 4. Evolucin de (Capacidad Demanda) en el Tiempo: Se tiene un

nivel de inventarios con una cantidad (Q) de unidades de ancho de

banda, conforme transcurre el tiempo el nivel de inventarios disminuye

hasta llegar a un punto (r), el cual nos indica el momento en el que

tenemos que reordenar, tomando en cuenta un tiempo gua (L).

La aplicacin de varios modelos de inventario en el problema deplaneacin fue explorada en lvarez y Cabrera-Ros, 2005. Laevaluacin de estos modelos arroj que es plausible y recomendableutilizar elModelo de Nivel de Servicio, en donde el usuario estableceun cierto nivel de servicio que quiere proveer a sus clientes dada unademanda estocstica. El nivel de inventario en este modelo semonitorea continuamente. El modelo determina el nivel de inventario enel cual se debe generar una orden (punto de reorden) de manera tal queexista un cierto nivel de garanta de no quedarse sin inventariodurante el tiempo gua. Esta garanta est asociada con el nivel deservicio predefinido para el cliente. Una de las condicionesimportantes para este modelo es que la demanda siga una distribucinnormal.

CASO DE ESTUDIO:

En este estudio se analizaron datos histricos reales de capacidad ydemanda de 5 aos en una red de telecomunicaciones. La capacidadinicial de la red es de 128 unidades y la demanda mxima durante los 5aos es de 709 unidades de ancho de banda para un periodo especfico.Se utiliz un Modelo de Nivel de Servicio para determinar cmo sedeba haber comprado equipo durante este horizonte de 5 aos. Duranteel anlisis se utiliz el tiempo gua conocido y prcticamenteconstante de 4 meses de un proveedor real.

Se utiliz en este caso un nivel de seguridad de 80%. Al aplicar el

modelo, despus del primer pedido se cumpli con la demanda en todoslos periodos (Figura 5). El inventario se mantuvo alto debido a que el

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objetivo de esta tcnica es garantizar el cumplimiento de la demanda,sin embargo el mtodo permite al usuario variar el nivel de serviciopara permitir actitudes menos conservadoras en el nivel de inventariosi as se desea.

El modelo habra prescrito ordenar un total de 952 unidades

distribuidas en los 5 aos terminando con una capacidad final de 1080unidades. No se habran podido satisfacer 16 unidades de demanda enestos 5 aos: 4 unidades en el 2o. Mes y 12 unidades en el 3er. Mes.Esto se debe a que en tales perodos el tiempo gua para surtir elprimer pedido es de 4 meses, quedando as sin proteccin inicial.

Figura 5: Evolucin de la demanda y la capacidad durante 5 aos

utilizando un modelo de Nivel de Servicio de 80%.

El supuesto de normalidad de la demanda no se cumple en este caso, sinembargo, observamos que la solucin actu satisfactoriamente ante lasfluctuaciones de demanda. Este aspecto requerir de mayor estudio en

el futuro para determinar el impacto real de la violacin denormalidad.

El mtodo fue fcilmente codificable en MS Excel, por lo quepermitira distribuirlo de una manera conveniente a las personaspertinentes de la compaa, sin necesidad de adquirir paqueteracomputacional adicional. El mismo problema de planeacin resuelto porprogramacin matemtica entera habra excedido la capacidad deloptimizador bsico incluido en MS Excel.

ESCENARIOS DE PRUEBA PARA EL MODELO DE NIVEL DE SERVICIO

Los resultados iniciales de este trabajo ayudaron a determinar la

factibilidad de las ideas presentadas a travs de un caso real, sinembargo, es siempre de vala probar varios escenarios posibles paraevaluar el desempeo del mtodo. Por cuestiones de espacio, aqupresentamos solamente dos escenarios que resultaron interesantes: enel primero se alimentan datos con un pico de demanda precedido de unacada de la misma; y en el segundo se presenta una instancia con dospicos de demanda en perodos no consecutivos en el mismo horizonte deanlisis.

En el primer caso, la capacidad inicial de la red es de 348 unidades yla demanda en el primer mes es de 300 unidades. La demanda vacreciendo moderadamente hasta el quinto mes, donde sta cae a 200unidades seguida por un crecimiento abrupto en el siguiente perodo

que la lleva a un nivel de 510 unidades de ancho de banda. Losresultados con el modelo de nivel de servicio a un nivel de seguridad

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de 85% pueden verse en la figura 6. Es importante notar que, aunque elinventario se reduce significativamente, el nivel de servicio an pudoproveer proteccin contra el no cumplimiento de la demanda.

Figura 6. Grfica de resultados para el crecimiento sbito de la

demanda de un mes a otro.

El segundo caso se presenta en la figura 7, donde dos picos de demandasuceden en periodos no consecutivos dentro de un mismo horizonte deplaneacin de 12 perodos. La proteccin, como se puede ver,nuevamente resulta eficaz.

Figura 7. Grfica de resultados para el crecimiento extremo de lademanda de un mes a otro.

Dada la dependencia de la planeacin de capacidad en la calidad de lospronsticos disponibles de demanda, la habilidad del mtodo de ajustarel nivel de servicio as como su capacidad de proveer proteccin antefluctuaciones como stas, resultan caractersticas muy atractivas parasu aplicacin en la industria.

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CONCLUSIONES

1. El manejo de Inventario involucra uso de recursos como elpersonal y dinero.

2. Las empresas que no adopten nuevas metodologa sufrirn elchoque frente a empresas de categora mundial que lo aplican enforma metdica.

3. La administracin y control de inventarios es una tarea complejaen la mayora de las empresas, especialmente en las que lademanda de los productos que ofrecen es altamente variable. Elsurgimiento de filosofas basadas en polticas PULL para elcontrol de inventarios marco un cambio importante consiguiendoas una reduccin de costos significativas en empresas lderes.

BIBLIOGRAFIA

1. http://www.elprisma.com/apuntes/administracion_de_empresas/riesgoeincertidumbre/default.asp

2. http://www.profesores.ucv.cl/yreyes/cortoplazo/Control%20de%20Inventarios.doc

3. http://www.monografias.com/trabajos30/control-estadistico-calidad/control-estadistico-calidad.shtml#concl
http://www.elprisma.com/apuntes/administracion_de_empresas/riesgoeincertidumbre/default.asphttp://www.elprisma.com/apuntes/administracion_de_empresas/riesgoeincertidumbre/default.asphttp://www.elprisma.com/apuntes/administracion_de_empresas/riesgoeincertidumbre/default.asphttp://www.elprisma.com/apuntes/administracion_de_empresas/riesgoeincertidumbre/default.asphttp://www.profesores.ucv.cl/yreyes/cortoplazo/Control%20de%20Inventarios.dochttp://www.profesores.ucv.cl/yreyes/cortoplazo/Control%20de%20Inventarios.dochttp://www.profesores.ucv.cl/yreyes/cortoplazo/Control%20de%20Inventarios.dochttp://www.profesores.ucv.cl/yreyes/cortoplazo/Control%20de%20Inventarios.dochttp://www.monografias.com/trabajos30/control-estadistico-calidad/control-estadistico-calidad.shtml#conclhttp://www.monografias.com/trabajos30/control-estadistico-calidad/control-estadistico-calidad.shtml#conclhttp://www.monografias.com/trabajos30/control-estadistico-calidad/control-estadistico-calidad.shtml#conclhttp://www.monografias.com/trabajos30/control-estadistico-calidad/control-estadistico-calidad.shtml#conclhttp://www.monografias.com/trabajos30/control-estadistico-calidad/control-estadistico-calidad.shtml#conclhttp://www.monografias.com/trabajos30/control-estadistico-calidad/control-estadistico-calidad.shtml#conclhttp://www.profesores.ucv.cl/yreyes/cortoplazo/Control%20de%20Inventarios.dochttp://www.profesores.ucv.cl/yreyes/cortoplazo/Control%20de%20Inventarios.dochttp://www.elprisma.com/apuntes/administracion_de_empresas/riesgoeincertidumbre/default.asphttp://www.elprisma.com/apuntes/administracion_de_empresas/riesgoeincertidumbre/default.asp

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