EL ANÁLISIS DE DECISIONES INTEGRAL (ADI) COMO … · Sexto Coloquio Interdisciplinario de Doctorado – Universidad Popular Autónoma del Estado de Puebla El Análisis de Decisión

Sexto Coloquio Interdisciplinario de Doctorado – Universidad Popular Autónoma del Estado de Puebla

El Análisis de Decisión Integral (ADI) como herramienta para la toma

de decisiones en los proyectos de inversión mutuamente excluyentes en

los restaurantes temáticos: caso Hard Rock Café en la Riviera Maya.

1. Mauro Berumen Calderón, 2. Heberto Ferrera Medina, 3. Aldrin Lainez Cruz,

4. Gerardo Palacios Leyva

1.Universidad del Caribe

[email protected]

2.Universidad Nacional Autónoma de México

[email protected]

[email protected]

4.Petróleos Mexicanos

[email protected]

Resumen

El nombre y prestigio de la marca Hard Rock Café permite creer que sus restaurantes establecidos en México son

negocios rentables, basados en evaluaciones financieras que consideraron todos los elementos necesarios para tomar

la decisión adecuada para su apertura; sin embargo, al analizar los proyectos de inversión mutuamente excluyentes

para la Riviera Maya (Mahahual ó Playa del Carmen), se demuestra que es posible utilizar el Análisis de Decisión

Integral como herramienta para sistematizar y considerar nuevos elementos; el método para desarrollarlo consta de

una secuencia lógica de ocho etapas, el cual se modeló en el software Syncopation Software DPL y Excel Three

Plan, que permitieron la elaboración de los diagramas de influencia y árboles de decisión, herramientas que

hubieran fundamentado con mayor precisión la decisión final.

Palabras clave: Proyectos de Inversión, Análisis de Decisión Integral, Restaurantes Temáticos.

1. Introducción

Las atracciones son el componente más importante del sistema turístico, siendo las que motivan el viaje de los

turistas (Swarbrooke, 2002). Así como las facilidades del destino, son los elementos que permiten la permanencia

del turista y su subsistencia (Witt, Brooke, & Buckley, 2012); pero aunque estas dos son componentes principales de

un producto turístico, es inevitable que coincidan en ambas categorías (Witt & Moutinho, 1995), que es lo que

sucede con los Restaurantes Temáticos. Los Restaurantes Temáticos tienen como fórmula de restauración en la cual

todos sus elementos giran en torno a un tema determinado muy unido a la industria del ocio (Ortiz & García Ortiz,

2011).

Los restaurantes de Hard Rock Café (HRC) iniciaron con este concepto tal como lo conocemos actualmente a

principios de los años noventa como una tendencia atractiva. Aunque fue fundado en 1971, con los años tuvo que

cambiar para sobrevivir en el mercado, sobre todo redujo el tamaño de sus restaurantes y aprovechó la reputación de

su marca. En Estados Unidos generaron ingresos por USD $515,000,000 de dólares con 123 restaurantes, siendo los

propietarios de la marca la tribu Seminol de Florida (Tlapa, Miller, & Washington, 2010). En la actualidad, en

México cuentan con 5 unidades ubicadas en las ciudades de Acapulco, Cabo San Lucas, Cancún, Cozumel y Distrito

Federal, ya que cerraron las operaciones de Guadalajara, Tijuana (ambas, porque no alcanzaron las utilidades

deseadas) y Puerto Vallarta (debido a que los propietarios del local no renovaron el contrato de arrendamiento)

mailto:[email protected]




1. Mauro Berumen Calderón, 2. Heberto Ferrera Medina, 3. Aldrin Lainez Cruz, 4. Gerardo Palacios Leyva

1

(Hard Rock Cafe International, 2013). En este país, el propietario de la franquicia maestra de la marca HRC es

Grupo ECE (Empresas de Comunicaciones y Entretenimiento). El 70% de los comensales de HRC son turistas, por

lo que en los últimos años se han expandido a “destinos turísticos”. Si bien esta ha sido una estrategia exitosa por

décadas, ha hecho que estos restaurantes sean susceptibles a las fluctuaciones económicas que golpean más

fuertemente al negocio del turismo (Heizer & Render, 2010).

Grupo ECE, fundado en 1989, es una empresa dedicada a restaurantes-bar-tienda-franquicia con tema conocidos

como: Hard Rock Café, Planet Hollywood, Official All Star Cafe y Rainforest Café (ISI Emerging markets, 2010).

La razón social de este grupo es: ECE, S.A. de C.V. y subsidiarias; código ISIN: MXP 310311016; ubicado en

Polanco en el Distrito Federal, México; cuenta con 1,200 empleados y se incorporó a la Bolsa Mexicana de Valores

(BMV) en 1989 (ISI Emerging markets, 2010), se fundó bajo la denominación inicial Hard Rock Café de México,

cambiando a ECE en 1994; iniciaron el negocio con la marca HRC abriendo en diferentes ciudades del país:

Acapulco fue el primero (1989), seguido por Puerto Vallarta (1990), Tijuana (1992), Cancún (1992), Distrito

Federal (1993), Cozumel (1994) y Los Cabos (1995), años más tarde abrieron sus tiendas boutique en el Aeropuerto

Internacional de Cancún (2002) y en el Aeropuerto de Cozumel y en la plaza comercial Punta Langosta Cozumel

(2003). El crecimiento de la empresa continuaría durante la segunda mitad de los 90´s con la compra del Planet

Hollywood Cancún (1995) y las aperturas de esta misma marca en las siguientes ciudades: Cabo San Lucas, Puerto

Vallarta, Cozumel y Acapulco (Aguilar Juárez, 2006).

En 1997, introdujeron a México el Rainforest Cafe en Cancún y Distrito Federal, Ese año la empresa inició su

cotización en la BMV. Al año siguiente, el precio promedio de los títulos era de 10.5 por cada uno, pero en 2000 el

valor máximo por acción alcanzado fue 2.20 pesos (Aguilar Juárez, 2006). En 2001, las autoridades de la BMV

suspendieron la cotización de Grupo ECE, debido a que en el informe financiero del año previo se demostró que no

tenían la capacidad suficiente para mantener operaciones en México (Aguilar Juárez, 2006).

El Grupo llegó a tener operaciones con poco éxito en la Península Ibérica y en Latinoamérica. Aunado a esto, tenía

un crédito por 15 millones de dólares con Credit Suisse First Boston y otro de 45 millones de dólares con otros

bancos, los cuales fueron reestructurados en 2003 (Aguilar Juárez, 2006). En ese mismo año, con el objetivo de

continuar con la recuperación de la empresa, iniciaron operaciones en el segmento de la moda con las marcas

Armani (aperturando tiendas en la Ciudad de México, en Avenida Mazaryk y Plaza Santa Fe) y Branzi (con la

comercialización de relojería china). En 2004, iniciaron con la distribución de la marca italiana de ropa y accesorios

Etro para las tiendas Palacio de Hierro, Liverpool y High Life, principalmente.

En 2005, el huracán Wilma ocasionó el cierre temporal de operaciones de varios establecimientos en la Riviera

Maya (HRC Cancún, HRC Aeropuerto Cancún, HRC Cozumel, HRC Aeropuerto Cozumel, HRC Punta Langosta

Cozumel, Planet Hollywood Cancún, Rainforest Cafe Cancún), pudiendo retomar operaciones hasta el segundo

semestre del siguiente año, después del pago de los seguros por los daños ocasionados por el desastre natural. En

2006, también se abrió la tienda de la marca italiana Etro en Mazaryk, en la ciudad de México. En este año también

se levantó temporalmente la suspensión de títulos, con el objetivo de que el empresario Carlos Slim adquiriera

mediante Grupo Financiero Inbursa el 14.5% del capital social de la compañía con un pago de 2 millones de dólares.

Este banco es uno de los principales acreedores de Grupo ECE (Aguilar Juárez, 2006).

En 2008, Grupo ECE tuvo la oportunidad de valorar dos oportunidades de inversión: la primera, abrir un nuevo

restaurante en la ciudad de Mahahual, Othón P. Blanco, Quintana Roo, Hard Rock Café Costa Maya (HRC CM); y

la segunda, abrir otro restaurante en la ciudad de Playa del Carmen, Solidaridad, Quintana Roo, Hard Rock Café

Playa del Carmen (HRC PC). La inversión inicial disponible era de 1 millón de dólares (a un tipo de cambio de

10.523 pesos ). Dicho capital no se podía obtener por medio de financiamiento público ya que estaban suspendidos

en la BMV desde el 2001, tampoco lo podían obtener por crédito bancario, debido a que se tenía una deuda fuerte

con bancos nacionales y extranjeros. Lo anterior puso al grupo en una situación adversa, ya que sólo se contaba con

$1,000,000 de dólares propios para poder financiar proyectos de capital, por lo tanto al tener proyectos de inversión

mutuamente excluyentes, se tuvo que decidir cuál proyecto era el más rentable generando mayor valor a la empresa.

El objetivo de este proyecto es proveer información estratégica basada en el Análisis de Decisiones Integral para la

toma de decisión en cuanto a la inversión de proyectos mutuamente excluyentes de los Restaurantes Temáticos: caso

HRC en la Riviera Maya.


2

2. Planteamiento del problema

Los flujos de caja que se utilizaron para evaluar los proyectos contemplaron tres escenarios (Mejor, Esperado y

Peor), cuyos resultados se muestran en la Tabla 1 y Tabla 2:

Tabla 1: Flujo de caja por escenario HRC CM Tabla 2: Flujo de caja por escenario HRC PC

$ / 1,000 Mejor Esperado Peor

Inversión -10,523 -10,523 -10,523

Año 1 3,808 3,154 2,484

Año 2 4,142 3,440 2,723

Año 3 4,434 3,681 2,914

Año 4 4,824 4,013 3,190

Año 5 5,224 4,353 3,474

$ / 1,000 Mejor Esperado Peor

Inversión -10,523 -10,523 -10,523

Año 1 3,373 2,771 2,143

Año 2 3,683 3,036 2,365

Año 3 3,913 3,224 2,512

Año 4 4,244 3,506 2,746

Año 5 4,587 3,798 2,989

La evaluación financiera se calculó por diversas técnicas que a continuación se describen:

Método de Valor Presente Neto (VPN) o Valor Actual Neto (VAN): Es el cálculo de los retornos futuros de

efectivo descontados a una tasa de interés a los cuales se les resta la inversión, al ser mayor que cero, se acepta

el proyecto (Ross, Westerfield, & Jaffe, 2008).

Tasa Interna de Retorno (TIR): Es la tasa que iguala al VPN a cero, se considera que el valor presente de los

flujos es igual al de la inversión inicial (Gitman, 2007).

Tasa Interna de Retorno Modificada (TIRM): Es una modificación de la TIR convertida como un mejor

indicador de la probabilidad relativa, el valor presente del costo de un proyecto es igual al valor presente de su

valor terminal, sumándose los valores futuros de los flujos de efectivo capitalizados a una tasa de rendimiento

requerida por la empresa (Besley & Brigham, 2008).

Periodo de Recuperación Descontado (PRD): Es otra regla de decisión de inversión donde los flujos de caja son

descontados a una tasa de interés, y donde la recuperación de la inversión se realiza en un periodo igual o menor

al periodo de corte, se acepta el proyecto (Ross, Westerfield, & Jaffe, 2008).

Con estas técnicas, los resultados obtenidos son los de la Tabla 3 y Tabla 4.

Tabla 3: Evaluación financiera HRC CM

Tabla 4: Evaluación financiera HRC PC

Mejor Esperado Peor

VAN ($ / 1000) 5,118 2,471 -224

TIR 29.86% 21.25% 11.78%

TIRM 21.89% 17.45% 12.12%

PRD (meses) 39 47 61

Mejor Esperado Peor

VAN ($ / 1000) 3,293 870 -1,635

TIR 24.02% 15.74% 6.40%

TIRM 18.90% 14.40% 8.86%


Posteriormente, se consideró la probabilidad a priori1 para cada uno de los escenarios planteados, la cual se realizó

con base a la historia de la marca en México, que había abierto 8 restaurantes HRC, de los cuales solamente se

habían cerrado los negocios de Guadalajara y Tijuana, mientras que Acapulco, Cancún, Cozumel, Los Cabos,

México, Puerto Vallarta y Punta, habían generado los resultados esperados, y en algunos años excedían el

presupuesto esperado, por lo que se decidieron las siguientes probabilidades por cada escenario: 10% para el Mejor,

70% para el Esperado y 20% para el Peor. Así, el resultado final con el que se fundamentó la decisión se muestra en

la Tabla 5:

1 Considera como estimaciones iniciales de las probabilidades de los eventos (Anderson, Sweeney, & Williams,

Estadística para administración y economía, 2004).


3

Adicionalmente, se contó con una propuesta de estudio

para la localización de los restaurantes por parte del

despacho AyA2, empresa encargada de la publicidad y

producción de material gráfico de Grupo ECE, la cual

incluía un análisis más detallado sobre la mejor

ubicación para atender al mercado objetivo tomando en

cuenta el desempeño de los restaurantes HRC en

destinos de playa, como: Acapulco, Cancún, Cozumel,

Los Cabos y Puerto Vallarta, negocios que en años

recientes habían cumplido con sus metas financieras

exitosamente, y que guardaban semejanza con el

segmento de mercado meta que se quería atender en

estos nuevos sitios: turistas norteamericanos. El

despacho estimó un aumento en los ingresos de ambos restaurantes a partir de la aportación de mejores elementos

para una ubicación más accesible al mercado meta: Costa Maya aumentaría 5% sus ingresos, mientras que Playa del

Carmen aumentaría un 25%.

El costo de este estudio era de $500,000, razón por la que no fue aceptado, ya que se confiaba en que la marca tenía

un alto reconocimiento y prestigio, y podían evitarse tal gasto. De ahí que la decisión que se tomó finalmente fue

abrir el restaurante de la ciudad de Mahahual, iniciando sus operaciones el 16 de agosto del 2011, y cerrando sus

puertas el 21 mayo del 2012 (Simmer, 2013). Sin embargo, después del fracaso del proyecto, quedó la interrogante

que de haber contado con la información del estudio propuesto por AyA, la decisión de una mejor ubicación para el

establecimiento hubiera dado un resultado rentable.

La evaluación de este proyecto pudo haberse llevado a cabo utilizando la herramienta de Análisis de Decisión

Integral, que consiste en estructurar y dar guía para pensamiento sistemático en el proceso de decisiones, para que el

decisor pueda tomar acciones con mayor confianza a partir de una comprensión más clara del problema (Clemen &

Reilly, 2001). A continuación se presenta el análisis de decisión integral del caso.

3. Metodología

El enfoque con el que se aborda el presente estudio es bajo el ADI (Ley Borras, 2009). El cual está constituido por

una “secuencia lógica de ocho etapas en las que se va añadiendo valor y clarificación a la situación de decisión”, las

cuales son: 1) Enmarcar la situación de decisión; 2) Definir los objetivos; 3) Generar las alternativas o estrategias; 4)

Analizar los eventos inciertos con impacto; 5) Modelar la situación de decisión; 6) Evaluar las estrategias; 7)

Elección basada en aspectos claves; y 8) Implantar la estrategia.

4. Detalle de la Implementación

4.1 Conceptos generales

Probabilidad a Priori: A la probabilidad clásica también se le denomina de ésta forma (Levin & Rubin, 2010), y

son las estimaciones iniciales de las probabilidades de los eventos (Anderson, Sweeney, & Williams, Estadística

para administración y economía, 2004).

Probabilidad a Posteriori: Probabilidades actualizadas de los eventos, basadas en información adicional

(Anderson, Sweeney, & Williams, Estadística para administración y economía, 2004).

Probabilidad Condicional: Probabilidad de un evento, dado que ha ocurrido otro evento, por lo que depende de

este (Anderson, Sweeney, & Williams, Estadística para administración y economía, 2004).

Probabilidad Marginal: Probabilidad sencilla que quiere decir que solo un evento puede suceder (Levin &

Rubin, 2010).

Diagramas de Influencia: Forma de describir las dependencias entre variables aleatorias y decisiones (Howard

& Matheson, 2005).

2 Se reserva el nombre real de la empresa, por fines de confidencialidad.

Tabla 5: Evaluación financiera de los restaurantes HRC

Riviera Maya

Costa Maya Playa del Carmen

VAN ($ / 1000) 2,197 611

TIR 20.22% 14.70%

TIRM 16.83% 13.74%

PRD (meses) 49 58


4

Árboles de Decisión: Representación gráfica del proceso de toma de decisiones, mostrando las secuencias de las

alternativas de decisión y los estados de la naturaleza que proporcionan los resultados posibles (Anderson,

Sweeney, & Williams, 2009).

4.2 Enmarcar la situación de decisión

En esta etapa se plantea de una manera lógica los

límites o fronteras que abarca el análisis de la decisión

plasmándolo en una declaración de la situación de

decisión. De acuerdo al diagrama de amplitud-énfasis

para buscar los límites óptimos, se plantean en un

marco estrecho y amplio donde están los límites de la

decisión hasta llegar al deseado. Siendo en este caso la

situación de decisión: “En una estrategia de búsqueda

de inversión, se requiere analizar alternativas orientadas a

una inversión no más allá de un techo financiero

definido ($1 millón de dólares) en restaurantes

franquiciados Hard Rock Café” ( Figura 1). Figura 1: Diagrama de amplitud-énfasis

4.3 Definición de objetivos y planteamiento de alternativas

Una vez definida la arena la cual es el ámbito de la decisión, se procede a plantear una serie de objetivos a partir de

uno fundamental que en este caso es la “Creación de valor económico para la empresa”. En la Figura 2 se muestra

una serie de objetivos intermedios que ayudarán a lograr el objetivo fundamental que es el generar valor económico;

a su vez se plantean las dos alternativas que serán quienes impulsen a lograr dichos objetivos (Figura 3).

Figura 2: Diagrama de límites de la decisión

Figura 3: Alternativas de decisión

4.4 Analizando los eventos inciertos y su impacto

En proyectos de inversión los eventos inciertos es uno de los principales problemas a los que se enfrentan los que

toman las decisiones. Los diagramas de influencia es una herramienta que permite la comprensión del proceso y sus

diferentes variables, es un método gráfico que mediante reglas sencillas y la inserción de algunos elementos es

posible la modelación de situaciones complejas en un sistema (Ley Borras, 2009). Un diagrama de influencia

describe la dependencia entre las variables aleatorias y las decisiones que se pueden tomar en el análisis de un

proceso. Los diagramas de influencia se utilizan para visualizar las dependencias probabilísticas y las posibles

decisiones que se tomarán, es muy útil para especificar los estados de información para los cuales se puede suponer

que existe independencia (Howard & Matheson, 2005). Los nodos que se utilizan en un diagrama de influencia son;

el nodo de incertidumbre, el nodo de decisión y finalmente el nodo de valor. Para describir un proyecto de inversión

con incertidumbre debe utilizarse la representación de los nodos de variables, los nodos de decisión y los nodos de

valor como se muestra en la Figura 4, donde se utilizó la herramienta DPL para el diseño del diagrama

(Syncopation Software DPL.8, 2013).


5

Ésta muestra las

decisiones que

deben de tomar los

administradores de

proyectos

mutuamente

excluyentes, que

dependen en gran

medida de: los

riesgos, la inversión

inicial, los costos e

ingresos y el estudio

de mercado. En base

a estas variables los

tomadores de

decisiones deberán

construir un

diagrama de

influencia que clarifique y permita describir las diferentes situaciones que permitirá tomar la mejor decisión. De este

diagrama, se desprende el árbol de decisiones (Figura 5), en donde debe analizarse los pagos y las diferentes

alternativas que hacen de un proyecto u otro viable (Figura 6 y Figura 7).

Figura 5: Modelo de Árbol de Decisión para selección

del proyecto más rentable

Figura 6: Diagrama de influencia para el logro de la

función objetivo

Figura 7: Modelo de Árbol de Decisión diseñado a partir del Diagrama de Influencia

4.5 Modelación de la situación de decisión

Debido a la experiencia del despacho AyA en la evaluación de este tipo de proyectos, se sabe que las probabilidades

condicionales de acuerdo al tipo de escenario que se espera para negocios que se establecen en destinos de playa

enfocados al mercado norteamericano y al tipo de lugar que puede seleccionarse para su establecimiento, han sido

las que se muestran en la Tabla 6. Con esta información, fue posible calcular las probabilidades marginales y a

posteriori para cada tipo de ubicación (Premium, Promedio y Regular), necesarias para la elaboración del árbol de

decisión y el cálculo del VPN (Tabla 7).

Figura 4: Mapa mental de proyectos excluyentes


6

Con estudio

Costa Maya Playa del Carmen

VAN ($ / 1000) 2,310 5,044

TIR 19.95% 28.25%

TIRM 16.66% 21.00%

PRD (meses) 46 38

Tabla 6: Probabilidad condicional de los escenarios de

acuerdo al tipo de ubicación seleccionada para el

restaurante.

Tabla 7: Probabilidades marginales y a posteriori de los

escenarios de acuerdo al tipo de ubicación seleccionada

para los restaurantes.

Premium Promedio Regular

Mejor escenario 85% 10% 5%

Escenario esperado 10% 70% 20%

Peor escenario 5% 35% 60%

PROB. MARGINAL PROBABILIDAD APOSTERIORI

MEJOR ESPERADO PEOR

UBICACIÓN PREMIUM 0.165 0.5152 0.4242 0.0606

UBICACIÓN PROMEDIO 0.57 0.0175 0.8596 0.1228

UBICACIÓN REGULAR 0.265 0.0189 0.5283 0.4528

Se aplicaron las herramientas de evaluación seleccionadas (VAN, TIR, TIRM, PRD), para obtener los valores con

los que se modelaron los árboles de decisión para los diferentes escenarios (Mejor, Esperado y Peor), considerando

las probabilidades marginales y a priori. Para ello, fue necesario calcular nuevamente los flujos de caja

considerando los porcentajes de aumento propuestos por el despacho AyA para cada uno de los dos restaurantes

(HRC Costa Maya y HRC Playa del Carmen), obteniendo los pagos de la Tabla 8 y Tabla 9.

Tabla 8: Tabla de pagos para HRC Costa Maya.

Tabla 9: Tabla de pagos para HRC Playa del Carmen.

Mejor Esperado Peor

VAN ($ / 1000) 5,686 2,574 -300

TIR 30.35% 20.86% 11.59%

TIRM 22.00% 17.23% 12.01%


Mejor Esperado Peor

VAN ($ / 1000) 8,552 5,209 2,715

TIR 38.25% 28.79% 21.33%

TIRM 25.82% 21.32% 17.47%


Los árboles de decisión se muestran en la Figura 8, para la técnica VAN donde se muestran los valores en $/1000;

para la TIR, en la Figura 9, cuyos valores están dados en porcentaje (%); Figura 10, para TIRM, dado en porcentaje

(%); y la Figura 11 para el PRD, cuyos valores se manejan en meses.

5. Presentación de Resultados

Los resultados obtenidos de los árboles de decisión de

ambos lugares, se presentan en la

Tabla 10, en la cual se puede apreciar claramente que

los valores correspondientes a Playa del Carmen, a

través de las cuatro técnicas, fueron más rentables.

La decisión final señaló la preferencia de llevar a cabo

el estudio con AyA.

6. Conclusiones

El uso de la herramienta Análisis de Decisión Integral demostró ser eficiente como proveedora de información

cuantitativa para tomar decisiones desde un panorama más completo y con resultados más fundamentados. En este

caso, el uso del ADI hubiera permitido a Grupo ECE considerar nuevas alternativas sobre la inversión que

realizaron, donde los resultados considerados de forma integral mostraron que era mejor realizar la inversión en un

restaurante Hard Rock Café en Playa del Carmen, al ser un proyecto más rentable aun pagando un costoso estudio

para la ubicación del establecimiento.

Tabla 10: Evaluación financiera de los restaurantes

HRC Riviera Maya con estudio de AyA.


7

0.515

MEJOR $5,686

$5,686 $5,686

0.165 0.424

UBICACIÓN PREMIUM ESPERADO

$2,574

0 $4,003 $2,574 $2,574

0.061

PEOR

-$300

-$300 -$300

0.018

MEJOR

$5,686

$5,686 $5,686

0.570 0.860

COSTA MAYA UBICACIÓN PROMEDIO ESPERADO

$2,574

0 $2,310 0 $2,275 $2,574 $2,574

0.123

PEOR

-$300

-$300 -$300

0.019

MEJOR

$5,686

$5,686 $5,686

0.265 0.528

UBICACIÓN REGULAR ESPERADO

$2,574

0 $1,331 $2,574 $2,574

0.453

PEOR

-$300

CON ESTUDIO -$300 -$300

2

0 $5,044 0.515

MEJOR

$8,552

$8,552 $8,552

0.165 0.424


$5,209

0 $6,780 $5,209 $5,209

0.061

PEOR

$2,715

$2,715 $2,715

0.018

MEJOR

$8,552

$8,552 $8,552

0.570 0.860

PLAYA DEL CARMEN UBICACIÓN PROMEDIO ESPERADO

$5,209

0 $5,044 0 $4,961 $5,209 $5,209

0.123

PEOR

$2,715

$2,715 $2,715

1

$5,044 0.019

MEJOR

$8,552

$8,552 $8,552

0.265 0.528


$5,209

0 $4,143 $5,209 $5,209

0.453

PEOR

$2,715

$2,715 $2,715

0.1

MEJOR

$5,118

$5,118 $5,118

0.7

COSTA MAYA ESPERADO

$2,471

$0.00 $2,197 $2,471 $2,471

0.2

PEOR

-$224

SIN ESTUDIO -$224 -$224

1

0 $2,197 0.1

MEJOR

$3,293

$3,293 $3,293

0.7

PLAYA DEL CARMEN ESPERADO

$870

$0.00 $611 $870 $870

0.2

PEOR

-$1,635

-$1,635 -$1,635

Figura 8: Árbol de Decisión para el VAN


8

0.515

MEJOR

30.35%

30.35% 30.35%

0.165 0.424


20.86%

0 25.18% 20.86% 20.86%

0.061

PEOR

11.59%

11.59% 11.59%

0.018

MEJOR

30.35%

30.3% 30.3%

0.570 0.860


20.86%

0 19.95% 0 19.88% 20.86% 20.86%

0.123

PEOR

11.59%

11.59% 11.59%

0.019

MEJOR

30.35%

30.35% 30.35%

0.265 0.528


20.86%

0 16.84% 20.86% 20.86%

0.453

PEOR

11.59%

CON ESTUDIO 11.59% 11.59%

2

0 28.25% 0.515

MEJOR

38.25%

38.25% 38.25%

0.165 0.424


28.79%

0 33.21% 28.79% 28.79%

0.061

PEOR

21.33%

21.33% 21.33%

0.018

MEJOR

38.25%

38.25% 38.25%

0.570 0.860


28.79%

0 28.25% 0 28.04% 28.79% 28.79%

0.123

PEOR

21.33%

21.33% 21.33%

1

28.25% 0.019

MEJOR

38.25%

38.25% 38.25%

0.265 0.528


28.79%

0 25.59% 28.79% 28.79%

0.453

PEOR

21.33%

21.33% 21.33%

0.1

MEJOR

29.86%

29.86% 29.86%

0.7

COSTA MAYA ESPERADO

21.25%

$0.00 20.22% 21.25% 21.25%

0.2

PEOR

11.78%

SIN ESTUDIO 11.78% 11.78%

1

0 20.22% 0.1

MEJOR

24.02%

24.02% 24.02%

0.7


15.74%

$0.00 14.70% 15.74% 15.74%

0.2

PEOR

6.40%

6.40% 6.40%

Figura 9: Árbol de Decisión para la TIR


9

0.515

MEJOR

22.00%

22.00% 22.00%

0.165 0.424


17.23%

0 19.37% 17.23% 17.23%

0.061

PEOR

12.01%

12.01% 12.01%

0.018

MEJOR

22.00%

22.0% 22.0%

0.570 0.860


17.23%

0 16.66% 0 16.67% 17.23% 17.23%

0.123

PEOR

12.01%

12.01% 12.01%

0.019

MEJOR

22.00%

22.00% 22.00%

0.265 0.528


17.23%

0 14.96% 17.23% 17.23%

0.453

PEOR

12.01%

CON ESTUDIO 12.01% 12.01%

2

0 21.00% 0.515

MEJOR

25.82%

25.82% 25.82%

0.165 0.424


21.32%

0 23.41% 21.32% 21.32%

0.061

PEOR

17.47%

17.47% 17.47%

0.018

MEJOR

25.82%

25.82% 25.82%

0.570 0.860


21.32%

0 21.00% 0 20.93% 21.32% 21.32%

0.123

PEOR

17.47%

17.47% 17.47%

1

21.00% 0.019

MEJOR

25.82%

25.82% 25.82%

0.265 0.528


21.32%

0 19.66% 21.32% 21.32%

0.453

PEOR

17.47%

17.47% 17.47%

0.1

MEJOR

21.89%

21.89% 21.89%

0.7

COSTA MAYA ESPERADO

17.45%

$0.00 16.83% 17.45% 17.45%

0.2

PEOR

12.12%

SIN ESTUDIO 12.12% 12.12%

1

0 16.83% 0.1

MEJOR

18.90%

18.90% 18.90%

0.7


14.40%

$0.00 13.74% 14.40% 14.40%

0.2

PEOR

8.86%

8.86% 8.86%

Figura 10: Árbol de Decisión para la TIRM


10

0.515

MEJOR

36

36 36

0.165 0.424


44

0 41 44 44

0.061

PEOR

56

56 56

0.018

MEJOR

36

36 36

0.570 0.860


44

0 46 0 45 44 44

0.123

PEOR

56

56 56

0.019

MEJOR

36

36 36

0.265 0.528


44

0 49 44 44

0.453

PEOR

56

CON ESTUDIO 56 56

2

0 38 0.515

MEJOR

30

30 30

0.165 0.424


37

0 34 37 37

0.061

PEOR

43

43 43

0.018

MEJOR

30

30 30

0.570 0.860


37

0 38 0 38 37 37

0.123

PEOR

43

43 43

1

38 0.019

MEJOR

30

30 30

0.265 0.528


37

0 40 37 37

0.453

PEOR

43

43 43

0.1

MEJOR

39

39 39

0.7

COSTA MAYA ESPERADO

31

0 38 31 31

0.2

PEOR

61

SIN ESTUDIO 61 61

1

0 38 0.1

MEJOR

45

45 45

0.7


55

0 58 55 55

0.2

PEOR

73

73 73

Figura 11: Árbol de Decisión para el PRD


11

El uso de los árboles de decisión también permitió ver diferentes posibilidades y alternativas en un mismo

panorama, donde fue posible distinguir los resultados del VPN, TIR, TIRM Y PRD con probabilidad a priori de los

escenarios sin estudio contra los que contaban con estudio con probabilidad a posteriori. La relevancia del estudio

de este caso, permite mostrar las posibilidades de mejores alternativas para tomar una decisión al considerar una

serie de variables integrales.

Referencias

Aguilar Juárez, D. (22 de Mayo de 2006). www.eluniversal.com.mx. Recuperado el 5 de Mayo de 2013, de

www.eluniversal.com.mx: http://www.eluniversal.com.mx/finanzas/52042.html

Anderson, D., Sweeney, D., & Williams, T. (2004). Estadística para administración y economía. México: Thomson.

Anderson, D., Sweeney, D., & Williams, T. (2009). Métodos cuantitativos para los negocios (9a ed.). México:

CENGAGE Learning.

Besley, S., & Brigham, E. (2008). Fundamentos de administración financiera. McGrawHill.

Clemen, R., & Reilly, T. (2001). Making hard decisions. Mason: South-Western Cengage Learning.

Gitman, L. (2007). Principios de administración financiera. Pearson Addison Wesley.

Hard Rock Cafe International. (Enero de 2013). www.hardrock.com. Recuperado el 07 de Abril de 2013, de

http://www.hardrock.com/locations.aspx

Heizer, J., & Render, B. (2010). Principles of operations management (8va ed.). Prentice Hall.

Howard, R., & Matheson, J. (Septiembre de 2005). Influence diagrams. Institute for operations research, 2(3), 127-

143.

ISI Emerging markets. (2010). www.securities.com. Recuperado el 2011 de May de 03, de www.securitites.com:

http://www.securities.com/Public/company-profile/MX/Ece_SA_de_CV_y_Subsidiarias_es_1222619.html

Levin, R., & Rubin, D. (2010). Estadística para administración y economía. México: Prentice Hall.

Ley Borras, R. (2009). Análisis de Decisiones Integrales. Consultoría en Decisiones.

Ortiz, P. P., & García Ortiz, F. (2011). Operaciones básicas y servicios en restaurantes y eventos especiales.

Madrid, España: Paraninfo.

Roche , H., & Vejo, C. (2005). www.ccee.edu.uy. Recuperado el 10 de May de 2013, de www.ccee.edu.uy:

http://www.ccee.edu.uy/ensenian/catmetad/material/MdAScoring-AHP.pdf )

Ross, S., Westerfield, R., & Jaffe, J. (2008). Corporate Finance (8va ed.). McGraw-Hill Irwin.

Simmer, D. (2013). www.davecafe.com. Recuperado el 9 de Abril de 2013, de http://www.davecafe.com/list/

Swarbrooke, J. (2002). The development and management of visitors attractions (2da ed.). Oxford: Routledge.

Syncopation Software DPL.8. (12 de Mayo de 2013). www.syncopation.com. Obtenido de

http//www.syncopation.com

Tlapa, C., Miller, R., & Washington, K. (2010). The 2010 restaurant, food and beverage market research handbook.

Richard K. Miller & Associates, 349.

Witt, S. F., & Moutinho, L. (1995). Tourism Marketing and Management Handbook. Gales: Prentice Hall.

Witt, S. F., Brooke, M. Z., & Buckley, P. J. (2012). Tourism: The management of international tourism. Routledge.

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