Resumen simulacion de negocios

Resumen Unidad 1
Modelos de simulación:
Micro-Analítico: El problema tiene que ver con cambios sociales, y este modelo de simulación nos puede ayudar a encontrar soluciones implementando distintas medidas de políticas sociales y fiscales.
Ejemplos:
La inmigración. Posibles problemas culturales. Mayores aportes al sistema impositivo.
Aumento de los impuestos.
Creación de nuevos impuestos a laPEA dependiendo de nivel económico y la cantidad de hijos.
La PEA deberá elegir entre tener un hijo o pagar impuestos más altos que otros.
Aumentará los incentivos para la procreación en familias europeas.
Aumentará la edad de jubilación para apaliar el costo de manutención de los jubilados.
Autómatas celulares: modelizan un mundo en el cual el espacio es representado como una cuadrículauniforme, el tiempo avanza por períodos discretos, y “las leyes” del mundo son representadas por un conjunto unitario de reglas que permite calcular el estado de cada celda a partir de su propio estado previo y los estados de sus vecinas inmediatas. Actualmente el proceso de simulación con Autómatas Celulares se realiza mediante un ordenador, para reducir el margen de error y acelerar su ejecución.Ejemplo:
“Las autoridades de una comunidad quieren evaluar su sistema de salud, analizando el impacto sobre sus habitantes, ante la aparición de una enfermedad infecto-contagiosa, que no posee cura”.
Aplicación del modelo:

1. Para simplificar el modelo se toma una cudrícula pequeña, con un único individuo que comienza la propagación.





2. Un infectado sólo prodrá contagiar a sus vecinos delnorte, sur, este y oeste (regla del vecindario de von Neumann).



3. Si el individuo es sano, y tiene uno o más vecinos infectados, se evaluará la probabilidad de contagiar de cada vecino por turno.
4. Si el individuo está infectado, permanecerá en este estado hasta finalizar la simulación

5. Para éste ejemplo, la probabilidad de contagio depende de la zona en la que viven los individuos y de lageneración de nros aleatorios.



Conclusión:
Un mayor número de simulaciones con el mismo modelo nos aproximarían aún más al escenario real posible.
Otros ejemplos:
El juego de la vida:
Una celda sólo puede sobrevivir si hay dos o tres celdas vivas en su vecindario inmediato, fuera de este número de compañeras, muere, ya sea por sobrepoblación o aislamiento.
Modelo de paridad:
Este modelo solousa cuatro celdas, las del norte, este, sur y oeste. Tiene apenas una sola regla para cambiar el estado de cada celda: estará viva o muerta dependiendo de si la suma del número de celdas vivas, contándose a sí misma y a las celdas en su vecindario, es impar o par.
Modelo de la mayoría:
El nuevo estado de una celda es el estado de la mayoría de las celdas de su vecindario de Moore, o su estado previosi los vecinos están igualmente divididos entre el blanco y el negro. Por ejemplo, las personas podrían adoptar una moda sólo si la mayor parte de sus amigos ya la han adoptado
Modelo de migración:
En un modelo de migración, los actores no están recluidos a una celda particular, sino que pueden moverse de un lado para el otro.
Micro-Simulación: Medio potente para predecir tanto los efectos acorto y largo plazo de políticas de impuestos y transferencias como también los micro-efectos de procesos demográficos.
Los modelos micro-analíticos de simulación constan, al menos, de dos niveles: El nivel de los individuos o los hogares (o el nivel de las empresas) y el nivel de agregado (por ejemplo, el nivel de la población o de la economía nacional).
Objetivo de su implementación: La mayoría delos modelos de simulación micro-analíticos (MSM) tiene como meta predecir los efectos de (y por consiguiente, dar soporte a) alguna política social y fiscal
Procedimiento: En general, se comienza con una población objetivo de la cual se extrae una muestra representativa y se recopilan datos acerca de algunas propiedades seleccionadas de sus miembros. Los datos son introducidos en una base de...