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Caos y Dinámica no Lineal en las Tasas de Interés
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Felipe Llaugel(

RESUMEN
Este trabajo demuestra la factibilidad de usar la Teoría de Caos para determinar el horizonte de planeación factible para hacer predicciones con un modelo de análisis de políticas monetarias. Se hace una exposición de la teoría detrás de los sistemasdinámicos y complejos, y su adecuación para explicar el comportamiento de los modelos econométricos, especialmente los de predicción de variables financieras como la Tasa de Interés Activa Nominal promedio mensual de los Bancos Comerciales y de Servicios Múltiples.


PALABRAS CLAVE:
Caos, Dinámica no lineal, tasas de interés, Finanzas

1. INTRODUCCION


De acuerdo aun punto de vista prevaleciente pero poco sofisticado, el resultado de un sistema dinámico y determinístico puede ser pronosticado, en principio, con exactitud asumiendo que el modelo que representa el sistema es correcto. Los errores en la predicción pueden ser del mismo grado que los errores en las mediciones que sirvieron de fundamento al modelo.

Contrario a esa visión, existensistemas guiados por procesos aleatorios de irreductible complejidad, sujetos a la presencia de un gran número de grados de libertad cuyo comportamiento sólo puede ser pronosticado en términos probabilísticos. Esta visión fue superada con el descubrimiento de la teoría de caos, es decir, sistemas determinísticos con comportamiento estocástico.

No es difícil entender por que estos hallazgos hancapturado el interés de muchos economistas, ya que muchos tópicos en economía son formalizados mediante sistemas de ecuaciones diferenciales y de diferencias, y además, las técnicas desarrolladas por los matemáticos en el campo de la teoría de caos han demostrado ser de gran utilidad para la explicación de los ciclos económicos.

Este trabajo esta motivado en la búsqueda de una metodologíaque permita poder tener mayor seguridad en la formulación de modelos que expliquen el comportamiento de las variables monetarias de la economía dominicana. Por mucho tiempo hemos visto como los modelos de predicción y explicación de los fenómenos económicos, muchas veces fallan en poder darnos respuestas apropiadas a las razones de por qué la economía presenta sorpresas que dejan fuera de balancea los agentes económicos.

Se podrían esgrimir innumerables razones para explicar el por qué las cosas no suceden como dicen los modelos que debieron acontecer. Entonces pensamos que se trata de meramente una salida buscada por el analista para poder explicar la desviación de su pronóstico. Otra razón para la discrepancia podría ser el cambio en las variables que sirvieron de base parala formulación del modelo de pronóstico, pero ¿Dónde nos deja esto?, ¿Es entonces imposible poder usar el modelamiento matemático en economía? ¿O es mejor desarrollar una metodología que permita dar augurios futurísticos sabiendo el alcance de dicho pronóstico.

Como dijo el gran economista británico del siglo XX, John Maynard Keynes, “en el largo plazo todos estaremos muertos”, queriendoesto indicar, que vale muy poco querer predecir el futuro lejano con precisión, y además, a principios de siglo XX el ritmo económico no era tan rápido como ahora, y ya para ese tiempo se entendía que querer hacer proyecciones a largo plazo era a todas luces impractico.

Entonces, ¿que tan largo es el largo plazo?. Todos sabemos que la utilidad de un modelo de predicción se va reduciendo amedida que se extiende el horizonte de planeación. ¿Qué pasa cuando se rebasa el límite del horizonte de planeación? ¿Hasta donde llega el horizonte de planeación?

Esas son preguntas que despiertan otras preguntas, y entonces es cuando todos empezamos a especular y a dar nuestra mejor respuesta, basados simplemente en nuestras ideas muy propias de cada quien. Es cuando comienzan a...
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