Journal DataScience & Machine Learning Solutions

Editorial: Education, DataScience & Machine Learning Solutions

Temas: Educación, Negocios, Estado de Derecho, Políticas Públicas, Finanzas, Economía, Ciencia de Datos y Machine Learning, entre otros de interés para la sociedad.

SEGUNDO VOLUMEN

Consejo Editorial

Dr. Roberto Enrique Chang López/ Editor

Dr. Maria Luisa Rendón Fjardo /Editora

Dr. Dani Oved Ochoa Cervantez /Editor

Dr. Luis Antonio Chiang Andino /Revisor.

Lic. Adela López R / Diagramadora

Comité Científico

Maria Luisa Rendón Fajardo /Terna Ad honorem, Doctora en Política Pública por el Instituto Tecnológico de Estudios Superiores de Monterrey, correo: maria.rendon@unah.edu.hn.

Dani Oved Ochoa Cervantez /Terna Ad honorem, Doctor en Educación, Políticas Públicas y Profesión Docente programa UNESCO/UPNFM y Doctor en Ciencias con orientación en Ciencias Administrativas, Universidad Católica de Honduras, correo: d.ochoa@unacifor.edu.hn.

Roberto Enrique Chang López /Terna Ad honorem, Doctor en Administración por la Uninter de México, Doctor en Administración Gerencial por la Universidad Tecnológica de Honduras y Doctor en Educación, Políticas Públicas y Profesión Docente programa UNESCO/UPNFM, correo: rchang@unah.edu.hn / rchang@uninter.edu.mx

Contenido

Simulación Monte Carlo aplicado a las finanzas        3

Autores: Evelyn Decire  García, Olga Esperanza Chávez, Pamela Leticia  Valeriano, Jordi Díaz        3

Reflexiones filosóficas de las ciencias económico-administrativas en el siglo XXI desde las perspectivas antropológica, epistémica, ética y de su objeto de estudio para la construcción de una sociedad plural y global con conciencia planetaria        18

Autor : Lic. Gisela Carolina Chang / gis_chang@hotmail.com        18

ANÁLISIS DE LAS CUENTAS MACROECONÓMICAS HONDURAS Y CHILE        36

Autores: Cesar Gómez, Juan Fajardo, Lourdes Echeverría y Luis Amaya, Universidad Nacional Autónoma de Honduras        36

La ciencia, pseudociencia, la no ciencia, el falsacionismo, la teoría de la evidencia insuficiente y los paradigmas kunianos en las universidades públicas y privadas de Honduras        48

Autor: Dr. Roberto Enrique Chang López / rchang@unah.edu.hn        48

Simulación Monte Carlo aplicado a las finanzas

Autores: Evelyn Decire  García, Olga Esperanza Chávez, Pamela Leticia  Valeriano, Jordi Díaz

Resumen

Este artículo presenta los principales conceptos aplicados a las finanzas, así mismo se repasan los pasos y procedimientos para optimizar algunos modelos de Montecarlo. En ese sentido, la metodología es cuantitativa y  se discute las ventajas y desventajas de estos y se presentan algunas consideraciones finales.

Palabras claves: Finanzas, Modelo Montecarlo, Simulación

Abstract

This article presents the main concepts applied to finance, as well as the steps and procedures to optimize some Monte Carlo models. In this sense, the advantages and disadvantages of these are discussed and some final considerations are presented.

Keywords: Finance, Monte Carlo Model, Simulation

INTRODUCCIÓN

El término “Monte Carlo” proviene del nombre en clave de un trabajo secreto en el que Von Neumann y Ulam emplearon esta técnica matemática (que ya era conocida anteriormente). Este trabajo se realizó en Los Álamos, durante el conocido proyecto para la fabricación de la bomba atómica.  (I.M. Sobol, Lecciones populares de matemáticas, Edit Mir, 1976)

Con esta técnica se pueden generar de manera muy fácil datos mediante un generador aleatorio de números y la función de probabilidad de interés. La simulación de Monte Carlo es una técnica cuantitativa que hace uso de la estadística, asimismo, cuáles son los procesos en los ordenadores para imitar, mediante modelos matemáticos, el comportamiento aleatorio de sistemas reales no dinámicos. Concretamente haciendo uso de la planilla de cálculo de Microsoft Excel, se describe cómo es posible obtener un número pseudo-aleatorio proveniente de una distribución uniforme entre el 0 y el 1 usando la función aleatoria. Avanzando en ejemplos más complejos se construyen modelos de simulación Monte Carlo cuando las variables aleatorias son discretas o continuas. (I.M. Sobol, Lecciones populares de matemáticas, Edit Mir, 1976)

Por todo lo anterior se entiende que esta técnica es muy útil para ser usada en diversas situaciones, suele ser utilizado en programación informática y sigue estando vigente como una técnica útil, por lo que a continuación se detalla la teoría sobre este tema y su aplicación práctica.

MARCO DE REFERENCIA

Krajewski, Ritzman y Malhotra (2008), dicen que Simulación Monte Carlo es el Proceso de simulación que utiliza números aleatorios para generar los acontecimientos de la simulación. Asimismo, el acto de reproducir el comportamiento de un sistema, utilizando un modelo que describa los procesos de dicho sistema, se llama Simulación.

La simulación puede usarse para administrar procesos, así como cadenas de valor. Varios modelos de simulación ayudan a entender cómo se desempeña dinámicamente un proceso a través del tiempo y cómo funcionarán los procesos revisados, puede usarse para muchas decisiones relacionadas con la administración de cadenas de valor, como dónde colocar el inventario y en qué cantidades, o cómo funcionan los diferentes procedimientos de programación.

La simulación de Monte Carlo es una técnica que combina conceptos estadísticos (muestreo aleatorio) con la capacidad que tienen los ordenadores para generar números pseudo-aleatorios y automatizar cálculos.

(Piñeiro, R, Yolanda,  Simulación de Montecarlo en sistemas de red. Pagó 16)

Historia

Los orígenes de esta técnica están ligados al trabajo desarrollado por Stan Ulam y John Von Neumann a finales de los 40 en el laboratorio de Los Álamos, cuando investigaban el movimiento aleatorio de los neutrones. En años posteriores, la simulación de Monte Carlo se ha venido aplicando a una infinidad de ámbitos como alternativa a los modelos matemáticos exactos o incluso como único medio de estimar soluciones para problemas complejos. Así, en la actualidad es posible encontrar modelos que hacen uso de simulación Monte Carlo en las áreas informática, empresarial, económica, industrial e incluso social. En otras palabras, la simulación de Monte Carlo está presente en todos aquellos ámbitos en los que el comportamiento aleatorio o probabilístico desempeña un papel fundamental -precisamente, el nombre de Monte Carlo proviene de la famosa ciudad de Mónaco, donde abundan los casinos de juego y donde el azar, la probabilidad y el comportamiento aleatorio conforman todo un estilo de vida.   (Pineiro R. Yolanda,  Simulación de Montecarlo de sistemas complejos en Red, pag 16)

Según la Facultad de Ciencias Exactas, de la Universidad Nacional del Centro de la Peia de Buenos Aires, El método fue llamado así por el principado de Mónaco por ser ``la capital del juego de azar'', al tomar una ruleta como un generador simple de números aleatorios. El nombre y el desarrollo sistemático de los métodos de Monte Carlo datan aproximadamente de 1944 con el desarrollo de la computadora. Sin embargo, hay varias instancias (aisladas y no desarrolladas) en muchas ocasiones anteriores a 1944. Aún en la primera etapa de estas investigaciones, John von Neumann y Stanislao Ulam refinaron esta curiosa ``Ruleta rusa'' y los métodos ``de división''. Sin embargo, el desarrollo sistemático de estas ideas tuvo que esperar el trabajo de Harris y Herman Kahn en 1948.

Aproximadamente en el mismo año, Fermi, Metropolos y Ulam obtuvieron estimadores para los valores característicos de la ecuación de Schrödinger para la captura de neutrones a nivel nuclear.

Alrededor de 1970, los desarrollos teóricos en complejidad computacional comienzan a proveer mayor precisión y relación para el empleo del método Monte Carlo. La teoría identifica una clase de problemas para los cuales el tiempo necesario para evaluar la solución exacta al problema crece con la clase, al menos exponencialmente con M. La cuestión para resolver era si MC pudiese o no estimar la solución al problema de tipo intratable con una adecuación estadística acotada a una complejidad temporal polinomial en M. Karp (1985) se muestra esta propiedad para estimar en una red plana multiterminal con arcos fallidos aleatorios. Dyer (1989) utiliza MC para estimar el volumen de un convex body en el espacio Euclidiano M-dimensional. Broder (1986), Jerrum y Sinclair (1988) establecen la propiedad para estimar la persistencia de una matriz o en forma equivalente, el número de matching perfectos en un grafo bipartito.

TEORÍAS QUE APOYAN EL TEMA

Tarifa (s.f.) menciona que Simulación es el proceso de diseñar un modelo de un sistema real y llevar a cabo experiencias con él, con la finalidad de aprender el comportamiento del sistema o de evaluar diversas estrategias para el funcionamiento del sistema (Shannon,1988).

La simulación es conveniente cuando:

• No existe una formulación matemática analíticamente resoluble. Muchos sistemas reales no pueden ser modelados matemáticamente con las herramientas actualmente disponibles, por  ejemplo la conducta de un cliente de un banco.
• Existe una formulación matemática, pero es difícil obtener una solución analítica. Los modelos matemáticos utilizados para modelar un reactor nuclear o una planta química son imposibles de resolver en forma analítica sin realizar serias simplificaciones.
• No existe el sistema real. Es problema del ingeniero que tiene que diseñar un sistema nuevo. El diseño del sistema mejorará notablemente si se cuenta con un modelo adecuado para realizar experimentos.
• Los experimentos son imposibles debido a impedimentos económicos, de seguridad, de calidad o éticos. En este caso el sistema real está disponible para realizar experimentos, pero la dificultad de estos hace que se descarte esta opción. Un ejemplo de esto es la imposibilidad de provocar fallas en un avión real para evaluar la conducta del piloto, tampoco se puede variar el valor de un impuesto a para evaluar la reacción del mercado.
• El sistema evoluciona muy lentamente o muy rápidamente. Un ejemplo de dinámica lenta es el problema de los científicos que estudian la evolución del clima. Ellos deben predecir la conducta futura del clima, dadas las condiciones actuales, no pueden esperar a que un tornado arrase una ciudad para luego dar el mensaje de alerta. Por el contrario, existen fenómenos muy rápidos que deben ser simulados para poder observarlos en detalles, por ejemplo una explosión.

Krajewski et all. (2008), mencionan algunas razones para usar la simulación:

• Es útil cuando los modelos de filas de espera se vuelven demasiado complejos.
• Cuando la relación entre las variables no es lineal o cuando es necesario manejar demasiadas variables o restricciones con los métodos de optimización, se recurre a modelos de simulación con el fin de estimar las características de operación o los valores objetivos de las funciones y analizar un problema.
• Para realizar experimentos sin perturbar el funcionamiento de los sistemas reales.
• Para obtener estimaciones de las características de operación en mucho menos tiempo del que se requiere para recopilar estos mismos datos de operación a partir de un sistema real

Ventajas y Desventajas

Tarifa (s.f.) dice que entre las posibles desventajas de la simulación se pueden citar:

• El desarrollo de un modelo puede ser costoso, laborioso y lento.
• Existe la posibilidad de cometer errores. No se debe olvidar que la experimentación se lleva a cabo con un modelo y no con el sistema real; entonces, si el modelo está mal o se cometen errores en su manejo, los resultados también serán incorrectos.
• No se puede conocer el grado de imprecisión de los resultados. Por lo general el modelo se utiliza para experimentar situaciones nunca planteadas en el sistema real, por lo tanto no existe información previa para estimar el grado de correspondencia entre la respuesta del modelo y la del sistema real.

Entre las ventajas de la simulación se encuentran:

• Actualmente, la simulación presta un invalorable servicio en casi todas las áreas posibles, algunas de ellas son:

• Procesos de manufacturas: Ayuda a detectar cuellos de botellas, a distribuir personal, determinar la política de producción.
• Plantas industriales: Brinda información para establecer las condiciones óptimas de operación, y para la elaboración de procedimientos de operación y de emergencias.
• Sistemas públicos: Predice la demanda de energía durante las diferentes épocas del año, anticipa el comportamiento del clima, predice la forma de propagación de enfermedades.
• Sistemas de transportes: Detecta zonas de posible congestionamiento, zonas con mayor riesgo de accidentes, predice la demanda para cada hora del día.
• Construcción: Predice el efecto de los vientos y temblores sobre la estabilidad de los edificios, provee información sobre las condiciones de iluminación y condiciones ambientales en el interior de estos, detecta las partes de las estructuras que deben ser reforzadas.
• Diseño: Permite la selección adecuada de materiales y formas. Posibilita estudiar la sensibilidad del diseño con respecto a parámetros no controlables.

• Educación: Es una excelente herramienta para ayudar a comprender un sistema real debido a que puede expandir, comprimir o detener el tiempo, y además es capaz de brindar información sobre variables que no pueden ser medidas en el sistema real.

• Capacitación: Dado que el riesgo y los costos son casi nulos, una persona puede utilizar el simulador para aprender por sí misma utilizando el método más natural para aprender: el de prueba y error.

 (I.M. Sobol, Lecciones populares de matemáticas, Edit Mir, 1976)

La importancia de la Simulación es evidente al considerar el impacto que tuvieron algunos trabajos, como ser:

• La Perestroika: Estudios de simulación efectuados en Rusia en las décadas del 70 y 80 convencieron a los dirigentes de la necesidad de plantear un fuerte cambio en la economía de ese país.
• La caída de la bolsa de New York en 1988: La utilización de programas de simulación por parte de los corredores de la bolsa causó una falsa inestabilidad que provocó la caída.
• El regreso del Apolo 13: La simulación jugó un rol fundamental en la determinación del plan de emergencia. La nave retornó con éxito a pesar de las graves averías.
• Los Voyagers: Gracias a la simulación se pudieron establecer los itinerarios óptimos para estas naves con un mínimo consumo de energía aprovechando la atracción gravitacional de los planetas.
• Proyecto Monte Carlo: Von Newman y Ulam (1945) emplearon simulación para estudiar reacciones nucleares.
• Los modelos del planeta: Algunos plantean la posibilidad de un calentamiento global debido al efecto invernadero. Otros plantean la posibilidad de un enfriamiento y predicen una nueva era glaciar.
• Capacitación de tropas: En el operativo “Tormenta del desierto” llevado a cabo en la guerra contra Irak, las tropas de todas las fuerzas estadounidenses que participaron (fuerza aérea, marina y ejército) fueron entrenadas con simuladores.
• Capacitación de policías: Se utiliza entornos virtuales para que el policía aprenda a conducirse en situaciones de riesgo.
• Simuladores de vuelos: Fue una de las primeras aplicaciones de los simuladores.

        Actualmente se utilizan para entrenar pilotos de aviones comerciales y de combate.

Métodos de simulación

1. Simulación estadística o Monte Carlo: Está basada en el muestreo sistemático de variables aleatorias.
2. Simulación continua: Los estados del sistema cambian continuamente su valor. Estas simulaciones se modelan generalmente con ecuaciones diferenciales.
3. Simulación por eventos discretos: Se define el modelo cuyo comportamiento varía en instantes del tiempo dados. Los momentos en los que se producen los cambios son los que se identifican como los eventos del sistema o simulación.
4. Simulación por autómatas celulares: Se aplica a casos complejos, en los que se divide al comportamiento del sistema en subsistemas más pequeños denominadas células. El resultado de la simulación está dado por la interacción de las diversas células.

( Lyonnet Patrick, Métodos de Calidad Total, pag 53)

Proceso

En su libro, Krajewski et all. (2008), detalla que el proceso de simulación incluye recopilación de datos, asignación de números aleatorios, formulación del modelo y análisis.

1. Recolección de Datos

La simulación requiere una extensiva obtención de datos acerca de costos, grados de productividad, capacidades y distribución de probabilidades. Típicamente, se utiliza como uno de dos enfoques para la recolección de datos.  Los procedimientos estadísticos de muestreo se usan cuando los datos no se obtienen fácilmente en fuentes publicadas o cuando el costo de su búsqueda y recolección es alto. La búsqueda histórica se usa cuando los datos necesarios están disponibles en registros de compañías, informes gubernamentales e industriales, publicaciones profesionales y científicas, o periódicos.

2. Asignación de Números Aleatorios

Antes de analizar el problema por medio de una simulación, debemos especificar la forma de generar demanda y capacidad cada semana. Para obtener el efecto deseado, se usa una tabla de números aleatorios para determinar las cantidades de demanda y capacidad correspondientes. Se conoce como número aleatorio aquel que tiene la misma probabilidad de ser seleccionado que cualquier otro número.

Los acontecimientos de una simulación se generan en forma totalmente libre de sesgos si se les asignan números aleatorios en proporción idéntica a sus respectivas probabilidades de producirse.

3. Formulación del Modelo

Para la formulación de un modelo de simulación, es necesario especificar las relaciones entre las variables.  Los modelos de simulación consisten en:

• Variables de decisión: Variables que controla la persona que toma las decisiones, mismas que suelen cambiar de uno a otro ejercicio, a medida que se simulan diferentes acontecimientos.
• Variables incontrolables: Acontecimientos fortuitos que escapan al control de quienes toman las decisiones, y
• Variables dependientes: Reflejan los alores de las variables de decisión y de las variables incontrolables.

Las relaciones entre las variables se expresan en términos matemáticos, de modo que las variables dependientes pueden calcularse para cualquier valor de las variables de decisión y de las variables incontrolables.

4. Análisis

El análisis de simulación se puede considerar como un método para ensayar hipótesis, en el cual los resultados de una partida de simulaciones proporcionan datos de muestra que pueden analizarse estadísticamente.  Los datos se registran y comparan con los resultados de otras partidas de simulación.  También es posible llevar a cabo pruebas estadísticas a fin de determinar si las diferencias observadas en las características de operación alternativas resultan significativas en términos estadísticos.

Urquía (s.f.) explica que, los experimentos de simulación pueden clasificarse en los siguientes dos tipos: con condición de finalización y sin condición de finalización. La diferencia entre ellos radica en que exista o no un evento, E, que establezca de manera “natural” la condición de finalización década réplica de la simulación.

•         Simulaciones con condición de finalización. En las simulaciones con condición de finalización las medidas del comportamiento del modelo son relativas al intervalo de tiempo simulado, [0, TE], donde TE es el instante (posiblemente aleatorio) en que sucede el evento de finalización, E. En general, las medidas del comportamiento del modelo durante el intervalo [0, TE] dependen del estado del modelo en el instante inicial de la simulación.

•         Simulaciones sin condición de finalización. La finalidad de este tipo de simulaciones es estudiar las características del modelo cuando el tiempo simulado tiende a infinito. En esta situación, las características del modelo son independientes de su estado inicial.

APLICACIÓN DE LA SIMULACIÓN

El software moderno de hojas de cálculo es bastante flexible, y es posible usar una hoja de cálculo para elaborar y analizar simulaciones simples.  

Este es un ejemplo de una bodega, con un número variable de vagones que llega durante la noche y se descarga durante el día.  Se necesita exactamente medios por día. La distribución de probabilidad para el número de llegadas es una distribución discreta, que se detalla a continuación:

La empresa está interesada en el número de vagones demorados debido al costo de tenerlos en espera.  Por lo general, habrá pedidos con poco o ningún retraso, y de pronto 4 o 5 llegadas el mismo día, de modo que el número de retrasos puede incluir 10 o más vagones.  Las demoras pueden ser de varios días, y luego reducirse de nuevo a cero. Esta es exactamente la manera como se comportan los sistemas de colas.

Los beneficios de aumentar la capacidad de embarque de dos a tres vagones por día se han estimado en el modelo, lo que se compararía con el costo de agregar estas instalaciones.

CONCLUSIONES

1.  Shonnon (1998) menciona que una simulación es útil para perfeccionar las habilidades de toma de decisiones administrativas por medio de juegos.

2. Se emplea en problemas complejos que solamente se pueden resolver por programas de computadora.
3. Partiendo de un modelo simple y contando con las herramientas necesarias como lo demanda este sistema, se puede llevar a cabo un proyecto informático, el cual es el ámbito en el que más comúnmente se usa esta técnica.

(Pineiro Redondo, Yolanda, Simulación de Montecarlo de sistemas complejos en Red. p.16)

REFERENCIAS

1. Krajewski, L., Ritzman, L. y Malhotra, M. (2008). Administración de Operaciones (8ª ed.)  México: Pearson Educación.
2. Tarifa, E. (s.f.) Teoría de Modelos y SimulaciónFacultad de Ingeniería - Universidad Nacional de Jujuy
3. Urquía, A. (s.f.) Simulación Texto Base de Teoría  Madrid: Departamento de Informática y Automática, Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática.
4. Facultad de Ciencias Exactas, de la Universidad Nacional del Centro de la Peia de Buenos Aires.
5. I.M. Sobol, Lecciones populares de matemáticas, Edit Mir, 1976
6. Piñeiro, R, Yolanda,  Simulación de Montecarlo en sistemas de red. Pagó 16.
7. (Fishman, G. (Monte  Carlo)
8. I.M. Sobol, Lecciones populares de matemáticas, Edit Mir, 1976
9.  Lyonnet Patrick, Métodos de Calidad Total, pag 53
10. Urquía (s.f.)

Reflexiones filosóficas de las ciencias económico-administrativas en el siglo XXI desde las perspectivas antropológica, epistémica, ética y de su objeto de estudio para la construcción de una sociedad plural y global con conciencia planetaria

Autor : Lic. Gisela Carolina Chang / gis_chang@hotmail.com

Resumen

El presente ensayo presenta una reflexión filosófica desde las perspectivas antropológica, epistémica, ética y del sentido de las ciencias económico administrativas para contribuir al mejoramiento continuo del bienestar económico y social global en esta era dinámica, ubicua, virtual y digital del siglo XXI.

Palabras clave: antropología, epistemología, ética, ciencias económico administrativas.

Abstract

The present essay presents a philosophical reflection from the anthropological, epistemic, ethical and administrative economics perspectives to contribute to the continuous improvement of global economic and social welfare in this dynamic, ubiquitous, virtual and digital age of the 21st century.

Keywords: Anthropology, epistemology, ethics, administrative economics.

Consideración Antropológica

Las personas del siglo XXI son más independientes en la toma de decisiones, pero al mismo tiempo más “dependientes” de las tecnologías; están mucho más informadas que antes y sobre todo tienen acceso a la información de cualquier parte del mundo, y en cualquier momento por medio de la internet y la tecnología, lo que vuelve mucho más complejo nuestro objeto dinámico de estudio (sociedades y organizaciones) y que, de acuerdo a los tecnólogos, la tecnología por tarde, revoluciona por máximo cada tres meses, convirtiéndose cada vez más autómata, y más indispensable en los seres humanos.

Lévy (2004) expresa que los “objetos nómadas” de la electrónica móvil son el medio para acercarnos al nomadismo de hoy. Las imágenes del movimiento nos llevan a viajes inmóviles, en un mundo de significaciones. Moverse, ya no significa trasladarse físicamente de un punto a otro en la superficie terrestre, sino a recorrer universos de problemas.

En ese sentido el nuevo espacio del nomadismo, no significa un territorio geográfico, sino en un espacio invisible de conocimiento, el cual lo describe como un espacio cuantitativo, dinámico y vivo, donde la humanidad está produciendo un nuevo mundo^[1] (Lévy, 2004).

En ese sentido, Lévy (2004) dice que en esta era, “somos inmigrantes del subjetivismo.” (p.9). El nomadismo de esta era está relacionado con la rápida transformación dinámica de lo científico, técnico, profesional y mental, y que, aunque no nos moviéramos, el mundo cambiaría alrededor de nosotros.

La tecnología en cierta forma reduce cada vez más las distancias, pero al mismo tiempo, aleja a las personas de la sociedad, de las organizaciones e incluso dentro de su propio núcleo familiar; tenemos hoy, unos meses y diecisiete años del siglo XXI, y las nuevas tecnologías, las aplicaciones (apps) y la inteligencia artificial permiten comunicarnos con cualquier persona y a trabajar de manera colaborativa en casi cualquier parte del planeta, rastrearlas por medio de GPS^[2], conocer qué es lo que está sucediendo en cualquier parte del mundo, satisfacer necesidades y cumplir obligaciones sociales y organizacionales en tiempo real. Sin embargo, estas nuevas tecnologías pueden resultar, tanto positivas^[3] como negativas^[4] para las sociedades y las organizaciones.

Las organizaciones están aprovechando la tecnología para tratar a los clientes de manera personalizada como hacen algunos hoteles en línea, que les preguntan a los clientes por internet antes de su llegada física, si necesitan una mesa o no, el número de almohadas, el número de conexiones eléctricas o si necesitan acceso a internet, entre otras características, que al final, suman o restan en la factura, haciendo de esto, una experiencia virtual, expedita e individual.

En la actualidad, estamos observando un movimiento general de virtualización que está afectando a la información y a la comunicación, así como a los cuerpos, al funcionamiento económico y de las organizaciones, a los marcos colectivos de la sensibilidad y al ejercicio de la inteligencia (Lévy, 2004).

 Esta virtualización está alcanzando nuevas formas de estar juntos, incluso nuevas forma de nosotros mismos, por ejemplo, comunidades virtuales, empresas virtuales, democracias virtuales, etc. En ese sentido, la digitalización de los mensajes y la extensión del ciberespacio están jugando un rol sumamente importante que se desbordan ampliamente en la informatización (Lévy, 1998).

Lo virtual no es lo opuesto a lo real, sino una forma potencial que favorece a los procesos de creación, bajo la superficialidad de la presencia física inmediata. Tampoco lo virtual se opone a lo real, sino a lo actual. Lo virtual representa el conjunto problemático, el nudo de tendencias o de fuerzas de una situación particular, reclamando un proceso de resolución en lo actual (Lévy, 1998).

En ese sentido, Lévy (2015a) siempre resalta que lo virtual deviene de las significaciones de nuestra mente, y que estas, a su vez, de sistemas de símbolos que han sido creados y enseñados por la humanidad de manera colectiva para comunicarnos y crear cultura, por ejemplo, nos dice que podemos ver el hombre, pero no al concepto de humanidad^[5].

Levy (2015b) menciona que el concepto de inteligencia colectiva tampoco significa en pensar de manera grupal o que vamos a pensar todos de la misma manera, sino que todo conocimiento es incluyente de todas las diversas mentes humanas sin restricción alguna. Es el conjunto de todos los pensamientos y significados. Es un cosmos infinito e invisible por el momento.

Levy (2015a) nos dice que la inteligencia colectiva ha sido y será siendo desarrollada por los seres humanos porque el conocimiento es transmitido y adquirido por medio de la sociedad, por ejemplo, en la escuela nos enseñan el alfabeto y diferentes sistemas de herramientas intelectuales para poder generar, transformar y compartir información con los demás. Sin embargo, debemos tener cuidado porque el marketing y la publicidad no tiene el mismo efecto educativo, sino “persuasivo”, que fomenta el consumismo individual y colectivo de las sociedades.

En ese sentido, el Pontificio Consejo para las Comunicaciones Sociales del Vaticano el 22 de febrero de 1997 expresa que “La publicidad también puede tener una influencia perniciosa sobre la cultura y los valores culturales. Hemos hablado de los perjuicios económicos que la publicidad puede ocasionar a naciones en desarrollo, cuando ésta fomenta el consumismo y destruye modelos de consumo.” (Parr.38)

Una de las principales propiedades que tiene la mente humana es manipular símbolos, contrario a los animales, y este proceso de manipulación de símbolos siempre ha estado al lado de la invención de herramientas como el sistema de escritura, el alfabeto, los números indo arábigos, la imprenta, la media electrónica, etc, y cada uno de estos inventos trajo progreso en general, así como consecuencias políticas, religiosas y culturales en el conocimiento del mundo en que vivimos (Lévy, 2015b).

Este autor nos dice que nuestra mente crea nuestra cultura y que, si nuestra mente está en manos de la cultura, que es la que transforma, entonces vivimos en un mundo donde las revoluciones en las telecomunicaciones no es lo importante, sino el mundo de las manipulaciones de símbolos.  Entonces, Levy se pregunta ¿qué tipo de civilizaciones vamos a crear?

En ese sentido, creo que veremos una civilización esclavizada mentalmente por las significaciones, representada en sociedades y organizaciones cada vez más competitivas que cooperativas. Por otro lado, veremos empresas socialmente responsables como bien menciona Levy (2015a) que tal vez, emanciparan parcialmente las decisiones de las personas a su conveniencia. La publicidad y el marketing jugaran un papel fundamental en el comportamiento de las personas.

Este nuevo mundo es sin duda alguna ahora, el nuevo campo de competitividad y batalla entre las economías y las organizaciones, el cual puede conllevar a crear ciberculturas^[6] y al mismo tiempo a manipular el comportamiento de las personas en los sin números de cibermercados, así como promover peligrosamente nacionalismos y discriminaciones entre sociedades y organizaciones, lo que podría generar el inicio de una tercera guerra mundial.

Consideración epistémica

        La génesis de lo que de las diferencias entre ciencia y no ciencia fue un problema contextual en el siglo XVII con el caso de Galio Galilei y el Cardenal Belarmino sobre lo que se consideraba ciencia en esa época lo que conllevó a una revolución científica, produciendo muchos avances científicos de los cuales nos beneficiamos el día de hoy (Pritchard, 2015).

        Galileo presentó y defendió su tesis conocida como heliocéntrica versus la tesis dominante de la iglesia católica geocéntrica de que la tierra es el centro del universo y que todo giraba alrededor de ella de acuerdo a las sagradas escrituras. Lo relevante en este debate, es que estos actores tenían diferentes concepciones sobre lo que consideraban como las pruebas pertinentes para resolver los problemas científicos.

        Estas concepciones representan dos clases de relativismos que usualmente no sólo están presentes en este tipo de ilustraciones, sino en la actualidad, que son el relativismo de la verdad^[7] y el relativismo epistémico. El ejemplo de Galileo muestra el relativismo epistémico que se refiere a lo que cuenta como evidencia del qué, en otras palabras, la confrontación de dos puntos de vista sin puntos medios (Pritchard, 2015).

                Al parecer no había forma objetiva de solución de estos debates, ni un lugar neutral en la época de Galileo hasta que la revolución científica se opuso a la corriente del relativismo epistémico, emergiendo así, el realismo científico tratando de darnos evidencia objetiva sobre la forma de cómo es el mundo por medio del debate sobre la naturaleza del conocimiento científico y la forma del cómo resolverlo, y que todavía no lo hemos podido poner en práctica.

En el siglo XX, Thomas Kuhn (1962) escribió la famosa obra La Estructura de la Revoluciones Científicas (ERC) como un bosquejo de cómo funciona la filosofía de la ciencia y cómo se han realizado descubrimientos y desarrollos científicos a lo largo de la historia de la humanidad en diferentes campos de las ciencias naturales, principalmente en la física y en la química. Pero sin duda alguna, no escribió su obra pensando en las ciencias sociales porque estas son multiparadigmáticas, y él afirma que la ciencia normal se desarrolla bajo un paradigma hegemónico, lo que no aplica en las ciencias sociales.

En ese mismo sentido, Valeriano (2013) afirma que en las ciencias sociales no existe uno, sino varios paradigmas, por ejemplo, menciona que en la sociología coexisten múltiples perspectivas como el funcionalismo, marxismo, etnometodología y estructuralismo. En la economía encontramos distintas corrientes como los austriacos, neoclásicos, monetaristas, entre otros.  

Es por esto que la comunidad científica trabaja bajo diferentes metodologías y conceptos, lo que es normal, si se considera que un concepto puede ser entendido de diferentes maneras en diferentes culturas o comunidades. Es por esto, la diversidad y riqueza de metodologías, teorías, axiomas y conceptos disponibles para la realización de diferentes tipos de investigaciones sociales.

Valeriano (2013) cita que Larry Laudan propuso el modelo reticular en las ciencias sociales para comprender el mundo social, donde los axiomas, las teorías y las metodologías son interdependientes e interrelacionados, es decir que los axiomas y las teorías deben guardar coherencia epistémica con las metodologías^[8].

Sin embargo, este modelo es reduccionista e insuficiente para poder explicar y predecir la complejidad y dinamismos de los fenómenos sociales actuales, porque se deriva de la epistemología tradicional que muchas veces es determinística, dejando al margen el cambio y dinamismo de los elementos exógenos y endógenos del contexto económico, político y social por un contexto predeterminado por el investigador, inmerso bajo supuestos de ceteris paribus, que lo único que genera es una gran ceguera epistémica basada en el racionalismo, simplismo y determinismo.

Es importante recordar que todo lo que ha sucedido en la historia de la humanidad, en la economía, en los mercados financieros y en las organizaciones, particularmente, en situaciones de crisis, son acontecimientos no triviales^[9] que no pueden ser predichos por anticipado. (Morin y Pakman, 1994)

Actualmente, el problema académico que enfrentamos no es sólo producto de las patologías modernas, tal como menciona Morin y Pakman (1994) que están en el espíritu de la hiper simplificación que ciega a la complejidad de lo real, el idealismo que oculta a la idea de lo real y a la razón de la racionalización.

Ursua (2012) expresa que lo anterior demuestra que el modelo epistemológico tradicional conlleva a muchas variaciones de creencias verdaderas justificadas, el cual ha estado en permanente crisis epistémica porque no explica y responde los contra ejemplos que experimentamos en el mundo real.

Levy (2015a) afirma que estamos experimentando una transición de la epistemología tradicional hacia una dinámica digital ubicua del conocimiento de la epistemología digital que es repensar la educación en un nuevo sistema socio técnico, reconociendo que no existe autoridad absoluta que juzgue qué es verdadero o falso, el qué es bueno o malo, convirtiéndose esto, un poco aterrador o tal vez, un camino hacia una anarquía epistémica (Lévy, 2015a).

Merejo (2015) menciona que, el resurgimiento de la epistemología digital “…implica el desarrollo de lo tecnocientífico y de la expansión de la cibercultura, del poder digital y la umbilicación con el conocimiento tácito e explícito del sujeto cibernético” (p.159). Este autor afirma que, esta episteme es el resultado de un sujeto que vive en las redes ciberespaciales, el cual es un hibrido entre órganos y dispositivos tecnológicos.

Esto puede ser el resultado no sólo de una estrategia de movimientos de capitales, de inversión y beneficio, sino de nuevas formas de control social y poder digital sobre el sujeto cibernético que no se puede abordar sobre la base de la epistemología tradicional. (Merejo, 2015)

Esto es bastante peligroso para las presentes y futuras generaciones porque esto representa un pragmatismo combinado con idealismo, porque limita la producción de pensamiento crítico, por ejemplo, el Black Friday o el Blue Monday fomenta que millones de personas se comporten como animales en estampida o como robots para consumir bienes y servicios que no necesitan a precios bajos, porque no se ha comprendido todavía bien este nuevo control social u poder digital.

Este nuevo control tecnológico y digital en la formación de la identidad y en la cultura mediática de los usuarios, está provocando un empobrecimiento del pensamiento argumentativo y crítico, debido a la constante exposición de la imagen visual y acústica (Ursua, 2012).

En una entrevista sobre este particular a Mario Vargas Llosa (2012) afirma que, teme que si se escribe sólo en la pantalla (en el sentido de que la pantalla describa el contenido con imágenes y sonido) puede ser peligroso, debido a que esta exige simplificación, banalización, frivolización para producir diversión y entretenimiento pero jamás un Quijote u otra gran obra literaria, y que esto, haría perder a la literatura toda su fuerza crítica por un tipo de entretenimiento que podría llegar tener sociedades conformistas y manipuladas, en otras palabras a crear construcciones sociales pre aceptadas bajo los presupuestos e intereses para beneficios de algunos.

Lo que conlleva a afirmar que las sociedades y las organizaciones que fomenten más los desarrollos tecnológicos serán beneficiadas más económicamente, mientras que las economías y organizaciones sub administradas se beneficiaran marginalmente, debido a los derechos de autor y propiedad intelectual subyacentes que deban comprar.

Levy (2015a) afirma que lo anterior cambiará porque en esta nueva era, la praxis será la de las ciencias y las patentes libres. Sin embargo, cada vez que hay progreso tecnológico, algunos grupos siempre se beneficiaran más que otros.

Es claro que estamos en una era en que la tecnología pareciera estar al lado o por encima de la ciencia o en una era en la que estamos experimentando un nuevo campo tecnocientífico en las ciencias sociales, particularmente en las ciencias económico-administrativas, donde las investigaciones serán cada vez más pluri y transdisciplinarias que interdisciplinarias (Morin y Pakman, 1994).

        Todavía en el año 2017, se observa en muchas partes del planeta muchas analogías similares al proceso judicial de Galileo, que es la de determinar y juzgar lo que es ciencia y lo que no es, y que al final, los parámetros de ciencia de Duhem, Popper o Kuhn terminan siendo camisas de fuerzas para la producción de conocimiento científico dentro de las ciencias sociales, particularmente, las ciencias económico administrativas, que están experimentando constantes crisis y/o revoluciones producto de la globalización, la virtualización y la tecnología, donde la epistemología tradicional reduccionista ya no puede explicar las nuevas problemáticas sociales dinámicas y complejas.  

Consideración Ética

Hoy en día, existen softwares y aplicaciones (apps) gubernamentales para la gestión de trámites administrativos y de seguridad nacional para satisfacer las distintas obligaciones y necesidades de sus conciudadanos a costa de la recopilación y custodia de la información privada de la población, así como de apps libres o pagadas que ayudan a algunas organizaciones por ejemplo, tanto en los procesos de ventas como en los de reclutamiento y selección de personal para determinar la personalidad de los candidatos a determinados puestos de trabajo o para supervisar en tiempo real los empleados en las organizaciones por medio de cámaras o tableros de control.

También, últimamente, se está experimentando la proliferación del desarrollo de softwares de inteligencia artificial que, por medio de algoritmos inteligentes pueden identificar de forma automática a los clientes sujetos a un crédito para reducir los riesgos empresariales, otros algoritmos ayudan a identificar inmediatamente patrones de compras inusuales de las tarjetas de crédito donde las compañías emisoras de tarjeta de crédito, llaman a sus clientes para corroborar esa desviación, o también para apoyar a las organizaciones en el área de selección y contratación de personal por medio de polígrafos de retina, entre muchas aplicaciones más.

Es importante mencionar que la inteligencia artificial en el sector gubernamental y empresarial, puede representar contra ejemplos de “personalización”, dejando al margen la individualidad y las  distintas trayectorias socioeconómicas de las personas por el componente objetivo y “ético” de los sistemas que tratan de estandarizar, determinar o predecir el comportamiento individual de las personas en función del comportamiento colectivo en términos de medidas de tendencia central (media aritmética, desviación estándar, mediana, la moda) por medio de algoritmos para mejorar la asignación de recursos públicos y privados en diferentes sectores económicos y sociales, así como para mejorar los procesos de toma de decisiones, sin comprender que todas las personas son distintas y únicas.

Últimamente, se ha observado que algunos gobiernos y empresas estudian y predicen el comportamiento individual y colectivo de sus clientes con información personal y privada, la cual es compartida o vendida por otras empresas o incluso por las mismas instituciones estatales, sin consentimiento de ellos, lo que de una u otra manera violenta la privacidad de las personas, como por ejemplo algunas empresas emisoras de tarjetas de créditos crean promociones y productos comerciales y financieros con otras empresas para retener a sus clientes o como mencionan ellos, para elaborar estrategias de fidelización de clientes que al final, no es más que nada que manipular y dominar a los clientes con la información del comportamiento de consumo de ellos.

Tomar ventaja de la información personal y patrones de consumo de los ciudadanos para inducirlos a que tengan cierto comportamiento con respecto a cierto bien o servicio o ideología representa infringir en la privacidad y ejercer cierto poder de dominación sobre estos, lo que puede resultar peligroso para cualquier sociedad que un gobierno u organización no respete la privacidad y seguridad de estos, sometiéndolo a un tipo nuevo de esclavitud mental y económica.

Sentido de las ciencias económico-administrativas

Lévy (2004) expresa que en esta era “La prosperidad de las naciones, las regiones, las empresas y los individuos dependen de su capacidad para navegar por el espacio del conocimiento.” (p. 14)

En ese sentido la economía y la administración no están al margen de estas situaciones ya que los progresos en el conocimiento, en las ciencias y en la tecnología impactan fuertemente en esta nueva economía donde algunas organizaciones producen no sólo bienes y servicios más sostenibles y ecológicos, sino también experiencias singulares a sus clientes.

En contraste, se observa también que la ciencia y la tecnología es desarrollada dentro de las ciencias económico administrativas como un medio para generar primero, mayor rentabilidad privada y luego, bienestar social, como lo hacen algunas farmacéuticas internacionales.

Hernández (2006) afirma que las tecnociencias se caracterizan por la interdependencia de la ciencia y tecnología y afirma que no puede haber progreso científico^[10] sin un avance tecnológico y viceversa.

Estos avances pueden resultar mitos racionalizados por parte de estas tecnociencias que pueden dominar o influir en el comportamiento de las personas de manera no ética solamente para cumplir con sus objetivos de maximización del valor de las utilidades de los accionistas o de los diferentes stakeholders.  

Es por eso que, en esta nueva vida económica, las empresas deberán recorrer y organizarse por redes de innovación (Lévy, 2004). En contraste a las actuales tendencias de estandarización o mejores prácticas que limitan la creatividad y la innovación, tanto a nivel social, organizacional e incluso individual.

Por ejemplo, a nivel internacional a algunas empresas exportadoras se les exige alguna certificación de calidad ISO, una certificación de mercado justo, una de productos 100% orgánicos, entre otros, dejando por fuera otros aspectos que son muy importantes como las nuevas tendencias del mercado, mientras las empresas están estandarizando sus procesos, productos y servicios, el mercado, las tecnologías y las modas están permanentemente cambiando, lo que esto resulta ser muy contradictorio.

En esta era, Hernández (2006) menciona que las ciencias económico administrativas experimentaran: i) la presencia de más adelantos de las ciencias y las tecnologías en la actividad económica y en las organizaciones, ii) la irrupción de la ciencia como actividad empresarial, iii) la comprensión de la actividad empresarial como sistema de redes emergentes, iv) el nuevo rol del conocimiento en el desempeño empresarial eficaz y eficiente, v) la globalización de las interacciones de las organizaciones con su ambiente, vi) la multidisciplinariedad como condición del ejercicio de la organización o administración, vii) el papel protagónico de las tecnologías de información y comunicación (TIC), viii) la necesidad inaplazable de organizar infraestructuras de información en la empresa y ix) el fortalecimiento de los valores y principios propios.

El sentido de las ciencias económico administrativas debería ser promover desarrollos tecno científicos para mejorar las condiciones de vida de una sola sociedad plural y global, sin distinción de clase social, raza, sexo y religión, así como asegurar la sostenibilidad del medio ambiente, equilibrando la rentabilidad privada y el bienestar social.

Morin y Kern (2006) presentan algunos desafíos que tenemos como ciudadanos planetarios que pueden extrapolarse también a las ciencias económico administrativas para promover una conciencia planetaria en el siglo XXI: i) una amenaza nuclear global, ii) la necesidad de una conciencia ecológica planetaria, iii) el ingreso del tercer mundo al mundo, hacia un mundo más incluyente iv) el desarrollo de la mundialización de la civilización y al respeto de la misma, v) el desarrollo de la mundialización de la cultura, v) la formación del folklore planetario y vii) la tele participación planetaria a una sociedad más abierta, más interconectada e influyente en la problemática social y organizacional.

Estos desafíos tendrán que ser superados de una forma integral, porque según, Morin y Kern (2006), “somos un holograma, lo que significa que, no sólo cada parte del mundo forma parte del mundo cada vez más, sino el mundo como todo está presente cada vez más en cada parte.” (p.32)

Consideraciones finales

En consonancia con Morin (1999), es importante recordar a los investigadores sociales, particularmente a los de las ciencias económico adminstrativas que no se debe reducir los fenómenos sociales a una simple ecuación, concepto o imagen, o  “paradigma kuhniano” y, en el caso, de que lo representaran por medio de una de estas formas, estos no pueden ser generalizables porque no tienen los mismos significados en diferentes culturas u organizaciones

Estos diferentes significados llevaron a la gran obra de Thomas Kuhn La Estructura de la Revoluciones Científicas a su entierro, debido su rigidez, y más aún en una era en que la tecnología pareciera ser que está a lado o superando a la ciencia, pero la verdad es que estamos experimentado un nuevo campo tecnocientífico, donde las investigaciones serán cada vez más pluri y transdisciplinarias que interdisciplinarias, tal como menciona Morin y Pakman (1994) en su obra Introducción al Pensamiento Complejo.

Es claro que el conocimiento generado desde antes de Adam Smith hasta los últimos premios nobeles en economía en las ciencias económico administrativas y que todavía se enseña escolásticamente es insuficiente para enfrentar los problemas sociales actuales, debido al reduccionismo, trivialidad y estabilidad que fomenta los paradigmas en los que tradicionalmente trabajan estas ciencias, dejando al margen lo complejo y lo dinámico.

En ese sentido parece ser que en las ciencias económico administrativas construiremos nuestros paradigmas particulares en vez de trabajar en alguno preconcebido de otra sociedad u organización para poder lograr a comprenderlas y no predecirlas, debido a la no trivialidad de la humanidad y a la complejidad y dinámica de las múltiples denotaciones, connotaciones y dimensiones del comportamiento de las sociedades y las organizaciones inmersas en la globalización, virtualización y digitalización. (Morin y Pakman,1994)

Los grandes enigmas de las ciencias económico administrativas por resolver en este siglo XXI son las siguientes ¿será que la ciencia y su reduccionismo son la respuesta en el campo de las ciencias económico administrativas y que todavía no hemos sido capaces de asimilarlas?, ¿Será que la ciencia deberá renovar y ampliar su metodología en estas ciencias sociales aceptando que cada vez más las sociedades y las organizaciones son más complejas, dinámicas y singulares?, ¿cómo se podrá generar rentabilidad privada o beneficio social, sin poner en riesgo la información personal y privada de las personas?,¿Será que el enfoque adecuado para abordar las ciencias económico administrativas es el de tecnociencia o algún otro y no de manera aislada como ciencia o tecnología? ¿cómo podremos balancear la rentabilidad privada con los beneficios sociales de manera sostenible con el medio ambiente? o ¿cómo podremos pasar a siguiente escalón sin empeorar las condiciones socioeconómicas de las demás?

Referencias

Hernández, J. (2006). Hacia una epistemología de la administración en un mundo globalizado. Fundación Universitaria Konrad Lorenz, Colombia. P. 102-109

Kuhn, T. S. (1962). La estructura de las revoluciones científicas. Fondo de cultura económica.

Lévy, P. (1998). ¿Qué es lo virtual? Editorial Paidós. Buenos Aires, Argentina ISBN: 84-493-0585-3

Lévy, P. (2004). Inteligencia Colectiva, Humanidad emergente en el mundo del ciberespacio. URL: http://espora. org/biblioweb/cultura/inteligencia1. html.

Lévy, P. (2015a). [Organización de Estados Iberoamericanos OEI].  2015, mayo 15). 2021 Metas educativas. La educación que queremos la generación de los bicentenarios. Organización de los Estados Iberoamericanos. [Archivo de video]. Recuperado de https://www.youtube.com/watch?v=OiQ6MtHM4eM&t=794s

Lévy, P. (2015b). [Organización de Estados Iberoamericanos OEI].  (2015, junio 16) Conferencia: Veinte años de inteligencia colectiva. Fundación OSDE, Buenos Aires, Argentina. [Archivo de video]. Recuperado de https://www.youtube.com/watch?v=zt-qlA36LzQ

Merejo, A. (2016). Epistemología Digital. REALIS| Revista de Estudos AntiUtilitaristas e PosColoniais-ISSN: 2179-7501, 5(2), 156-164.

Morin, E., & Pakman, M. (1994). Introducción al pensamiento complejo. Barcelona: Gedisa.

Morin, E. (1999). Los 7 saberes para la educación del futuro. Edgar Morin. UNESCO. Paris

Morin, E., & Kern, A. B. (2006). Tierra-patria. Editorial Nueva Visión. Buenos Aires. ISBN.950-602-294-1

Pontificio Consejo para las Comunicaciones Sociales. (1997, febrero 22) .Etica En La Publicidad. Extraído el 29 de abril de 2017 de: http://www.vatican.va/roman_curia/pontifical_councils/pccs/documents/rc_pc_pccs_doc_22021997_ethics-in-ad_sp.html

Pritchar, D. (2014,Noviembre, 24) What is Science ? (Philosophy and the

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Ursua, N. (2014). Epistemología: un desafío y una respuesta filosófica al mundo digital. Daímon. Revista Internacional de Filosofía, nº 61, 2014. Disponible en: http://revistas.um.es/daimon/article/view/155871 [fecha de consulta: 16 de noviembre de 2016 a las 9:05 pm]

Valeriano.I.(2013). Las ciencias sociales en el modelo kuhniano de la ciencia. Prismasocial (9). revista de ciencias sociales. ISSN: 1989-3469

Vargas Llosa. M (2012). [Semananewshouston] (2012, octubre 10) El peligro del libro impreso frente al digital [Archivo de video].  – Recuperado de: https://www.youtube.com/watch?v=OVJTn7nHgCc 

ANÁLISIS DE LAS CUENTAS MACROECONÓMICAS HONDURAS Y CHILE

Autores: Cesar Gómez, Juan Fajardo, Lourdes Echeverría y Luis Amaya, Universidad Nacional Autónoma de Honduras

Resumen

La presente investigación de Finanzas Internacionales de la Maestría en Administración de Empresas de la Universidad Nacional Autónoma de Honduras, con el objetivo de analizar la economía nacional de Honduras en comparación con la economía de Chile.

Los datos macroeconómicos comparados en dólares de cada país son: la población, tasas de crecimiento de la economía, inflación, calificación de riesgo país, PIB per cápita, PIB nominal y real enfoque a la producción en principal a las actividades económicas, PIB nominal enfoque al gasto, comparación de las cuentas de la balanza de pago,  en el periodo correspondiente al 2014-2015.

La moneda de comparación utilizada es el dólar norteamericano (USD), por lo que se utilizó como factor de conversión de HNL. 22.4252  el precio del dólar frente al lempira hondureño. El precio del peso chileno es de CLP. 654.07 frente al dólar. Ambos factores de cambio son  para el año 2015.

Palabras clave: Economía, Producto Interno Bruto, Inflación

Abstract

The present investigation of International Finance of the Master in Business Administration of the National Autonomous University of Honduras, with the objective of analyzing the national economy of Honduras in comparison with the economy of Chile.

The macroeconomic data compared in dollars of each country are: the population, economic growth rates, inflation, country risk rating, GDP per capita, nominal and real GDP focus on production in main to economic activities, nominal GDP focus to expenditure, comparison of the balance of payment accounts, in the period corresponding to 2014-2015.

The comparison currency used is the US dollar (USD), so it was used as the HNL conversion factor. 22.4252 the price of the dollar against the Honduran lempira. The price of the Chilean peso is CLP. 654.07 against the dollar. Both factors of change are for the year 2015.

Keywords: Economy, Gross Domestic Product, Inflation

Objetivo General:

Analizar la economía nacional de Honduras en comparación a la economía de Chile.

Objetivos Específicos:

1. Elaborar un cuadro comparativo de los datos generales de cada país: población, PIB per cápita, PIB nominal, inflación al 2015, inflación esperada al  2016, tasa de crecimiento de la economía, calificación riesgo país.
2. Analizar las 5 principales actividades económicas en base a la rentabilidad o mayor ingreso.
3. Analizar el nivel de consumismo, la estructura por componente en cada economía, en base al PIB nominal por el enfoque al gasto.
4. Analizar las 5 principales actividades económicas que más contribuyeron a la economía de cada país, en base al PIB real enfoque a la producción.
5. Comparar de las cuentas de la balanza de pagos de cada país, y hacer  un análisis  hipotético.

DATOS GENERALES (2014-2015)

Fuente: Banco Mundial, Datos macros. Disponibles en www.worldbank.org y www.datosmacro.com

Honduras presenta una variación relativa del  0% con un valor de $2,270.00  en el PIB per cápita al año, en relación con periodo 2014-2015. Chile presenta una variación relativa del 1% con un valor de $ 12,460.00 en relación con el periodo 2014-2015.

El PIB nominal Honduras refleja una variación relativa de crecimiento del 4% en comparación a Chile que refleja un crecimiento del 10%, en periodo comprendido de  2014-2015. Al comparar el PIB nominal Honduras versus  Chile, se observa que la variación de un país a otro difiere en que Chile presenta un PIB nominal casi 28 veces mayor que Honduras.

Al  comparar la población Honduras presenta una variación del 1% en el periodo del 2014-2015 con 8,075, 060 habitantes, al igual Chile presenta una variación del 1% en el periodo 2014-2015, con una población de 43,416,755  de habitantes.

Las tasas de crecimiento en Honduras presenta una variación del 16.10%, en el periodo del 2014-2015, en Chile se observa una tasa de crecimiento del 192% en el periodo 2014-2015. En comparación ambos países en Chile se observa mayor crecimiento debido a que el año 2014 experimento un decrecimiento del 2.4%  recuperándose en el año 2015 con una tasa de crecimiento en su economía del  2.4%.

Honduras experimento una deflación en la inflación del 10.9%  en relación al periodo 2014-2015, cerrando con una tasa de inflación del 4.9% en el 2015. Chile muestra una deflación de la inflación del 23.21% en relación con el periodo 2014-2015, cerrando en el 2015 con una tasa de inflación del 4.3%.

Honduras para el 2016 espera cerrar con una tasa de inflación del 4.5%, lo que sería una deflación del 8.16% en relación con el 2015. En comparación Chile espera cerrar la tasa de inflación con un 3.5% lo que se reflejaría una deflación del 18.6% en relación con el 2015.

En la calificación de la deuda Moody´s, Honduras al  2016 muestra una calificación de B2 positiva, observándose una mejoría en relación con el año 2014 que su calificación era de B3 estable. En comparación Chile muestra al 2016 una calificación de Aa3 estable, y no se observa registro de los años 2015, 2014 de las calificaciones.

Chile se observa una economía muy productiva, que supera a Honduras, muchos aspectos como la población, con niveles de educación superior elevada.

PIB NOMINAL ENFOQUE AL GASTO (DOLARES USD)

Fuente: Banco Central de Honduras, Banco Central de Chile

Nota: para la conversión a dólares norteamericanos se  utilizó el factor de cambio del lempira frente al dólar de HNL. 22.4252  para Honduras al 2015. Para Chile se utilizó el CLP 654.07 al 2015.

En Honduras se observa que para el periodo del 2015, la cuenta de gastos de consumo final representa un 93% del producto interno bruto, esto nos indica que por cada lempira que  la economía produce o que un ciudadano genera, 0.93 centavos de lempira son destinados al gasto, dentro de los cuales un 78% lo representa el sector privado y un 15% lo representa el sector público.

En la cuenta de formación bruta de capital fijo para el año 2015, representa un 24% del producto interno bruto, dentro el cual el 21 % pertenece al sector privado y un 3% al sector público. La cuenta de variaciones de existencias  representa el 1%.

En Chile para el año 2015 se observa que la cuenta gastos de consumo final representa un 78% del producto interno bruto, lo que significa que por cada peso chileno que produce la economía o genera un ciudadano, 0.78 centavos van destinados para el consumo,  dentro de los cuales un 64% lo consumen los hogares, instituciones privadas y un 14% lo consume el gobierno.

En la cuenta de formación bruta de capital fijo, se observa que representa un 23% del producto interno bruto para el año 2015, de los cuales la cuenta construcciones y obras representa un 15%, y la cuenta de maquinaria y equipo representa el 8%.

PIB REAL ENFOQUE A LA PRODUCCIÓN, PRINCIPALES ACTIVIDADES ECONOMICAS

Fuente: Banco Central de Honduras, Banco Central de Chile

Las principales actividades económicas de mayor crecimiento en relación con el periodo 2014-2015 en Honduras se  observa en primer lugar: La Intermediación financiera con un 9% de crecimiento, Comunicaciones con un 5%, Trasporte, Almacenamiento con un 4%, Actividades inmobiliarias y empresariales con un 3% al igual que servicios comunitarios sociales con un 3% de crecimiento.

En Chile las actividades de mayor crecimiento en relación con el periodo 2014-2015, se observa en primer lugar: Transporte con el 21%,  Electricidad, gas y agua con el 20%,  refinación de Petróleo con un 17% al igual que Bebida y tabaco con un 17%, Celulosa, papel e imprentas con un 16% de crecimiento.

PIB NOMINAL ENFOQUE A LA PRODUCCION, PRINCIPALES ACTIVIDADES (2014-2015)

Fuente: Banco Central de Honduras, Banco Central de Chile.

En Honduras para el periodo 2014-2015, muestra un crecimiento en la producción, observándose en primer lugar de crecimiento con una 143.7 el rubro de la electricidad y distribución de agua, en segundo lugar se observa que el rubro del transporte con un crecimiento de 31%, en tercer lugar el sector de las comunicaciones con un crecimiento del 12.4%, en cuarto lugar  la industria manufacturera con un 10.3%, en quinto lugar la agricultura, ganadería, caza, silvicultura y pesca con un 8.7%.

En comparación Chile  para el periodo 2014-2015, muestra un crecimiento en el rubro del transporte con un 21%, electricidad, gas y agua con un 20%, el rubro refinación de petróleo y el rubro de bebidas y tabaco presentan un 17% de crecimiento, el rubro de las celulosas, papel e imprenta muestra un crecimiento del 16%.

COMBARACION DE BALANZAS DE PAGO (MILLONES DE DÓLARES USD)

Fuente: Banco Central de Honduras, Banco Central de Chile.

En Honduras para el año 2015 se observa en la balanza de pago, en la cuentas corriente un saldo deficitario  de  USD 1,291.40 millones, valor menor a la sumatoria de las  cuenta de capital con  USD 141.20 millones, la cuenta financiera con USD 1,399.90 millones y la cuenta de ajuste errores y omisiones con USD 43.3 millones, haciendo una saldo positivo en la Balanza Global de USD 293 millones, lo que refleja un calidad crediticia,  y una tendencia en la estabilidad del valor de la moneda del lempira frente al dólar.

En comparación Chile para el año 2015 refleja su balanza de pago, en la cuenta corriente deficitaria con USD 4,761 millones, en su cuenta de capital muestra un valor de USD 585 millones, en la cuenta de financiera muestra un valor deficitario de USD 4,741 millones, reflejando un incremento en la inversión directa  de USD 4,663 millones, e inversión de cartera con USD 2,554 millones. En su cuenta ajuste deficitario a la balanza refleja de USD 564 millones. ´Con un saldo positivo en la Balanza global de  USD 211 millones.

Esto indica su estabilidad en el precio del peso chileno frente al dólar, y la calidad crediticia.

¿Qué actividades presentan un futuro promisorio en Honduras y cuáles no?

Las que presentan mayor crecimiento en relación con la rentabilidad al periodo 2014-2015: el rubro de la energía y distribución de agua, transporte, las comunicaciones, la industria manufacturera, la agricultura en general.

El rubro de la explotación de minas y canteras refleja un decrecimiento del 3.5% en el periodo de 2014-2015, y su aporte al producto interno bruto es menor del 1% con un 0.18%

¿En cuál país invertiría, en qué y por qué?

Invertiría en Honduras, en el rubro de la agricultura debido a existe demanda insatisfecha en algunos cultivos, sus condiciones climáticas, posición geográfica en relación con las exportaciones, costos de mano de obra bajos en comparación a Chile que refleja  ingresos per cápita mayores a Honduras.

CONSIDERACIONES FINALES

Recomendaríamos una combinación especial de los tipos de política según el caso, que le permita al estado estabilizar los precios, generar empleos y por ende el crecimiento económico del país. Incentivando  la producción y el consumo de productos nacionales, restringiendo la importación de productos, para hacer crecer la economía la economía.

REFERENCIAS

1. Banco Central de Honduras (2016). Balanza de pagos,  Producto interno bruto. Honduras, Centro América. Recuperado en http://www.bch.hn
2. Banco Central de Chile (2016).Balanza de pagos, Producto interno bruto. Chile, América del Sur. Recuperado en http://www.bcentral.cl/es
3. Expansión (2016) Rafting: Calificaciones de la deuda de los países. Recuperado en http://www.datosmacro.com/ratings
4. The World Bank (2016). Datos estadísticos. Recuperado en http://worldbank.org

La ciencia, pseudociencia, la no ciencia, el falsacionismo, la teoría de la evidencia insuficiente y los paradigmas kunianos en las universidades públicas y privadas de Honduras

Autor: Dr. Roberto Enrique Chang López / rchang@unah.edu.hn

Resumen

El presente ensayo aborda la ciencia, pseudociencia, la no ciencia, el falsacionismo, la teoría de la evidencia insuficiente y los paradigmas kunianos en las universidades públicas y privadas de Honduras.

Se concluye que, todavía a mediados de la segunda década del siglo XXI nos encontramos con una analogía similar al proceso judicial de Galileo, que es la de determinar y juzgar lo que es ciencia, pseudociencia y no ciencia en algunas instituciones de educación superior en el país, y que al final los parámetros de ciencia de Duhem, Popper y Kuhn terminan siendo una camisa de fuerza para la producción de conocimiento por medio de la investigación desde otras perspectivas.

Palabras clave: Ciencia, No ciencia, Pseudociencia, Paradigmas Kunianos

Abstract

This essay addresses science, pseudoscience, non-science, falsificationism, insufficient evidence theory, and Kunian paradigms in public and private universities in Honduras.

It is concluded that, still in the middle of the second decade of the 21st century, we find a similar analogy to Galileo's judicial process, which is to determine and judge what is science, pseudoscience and not science in some institutions of higher education in the country, and that in the end the science parameters of Duhem, Popper and Kuhn end up being a straitjacket for the production of knowledge through research from other perspectives.

Keywords: Science, Non-science, Pseudoscience, Kunian Paradigms

Antecedentes

De acuerdo con Pritchard (2014), para delimitar lo qué es ciencia se debe considerar, que lo que trata la investigación científica es diferente con respecto a otros tipos de investigaciones y presenta dos tipos de contrastes, el primero es la ciencia versus la pseudociencia y el segundo es la ciencia versus la no ciencia.

En el primer contraste, afirma que la pseudociencia presenta investigaciones que se parecen a las investigaciones científicas, pero no lo son como por ejemplo la astrología porque predice en cierto grado el futuro, su conocimiento y los temas son muy generales, la astrología no es una ciencia formal que se estudia en las universidades. En el segundo contraste, Pritchard menciona que un buen ejemplo de no ciencia es la teoría literaria que con conlleva bastante trabajo, produce conocimiento que es muy importante pero no es científico.

En ese mismo sentido encontramos, algunas disciplinas del conocimiento como la administración que puede ser ciencia, pseudociencia o no ciencia, dependiendo del grado de rigurosidad y validez del método científico aplicado. Cuando la administración comprueba y construye conocimiento científico en pro de las organizaciones con el método científico, se considera como una ciencia, pero cuando propone acciones generales e implica la toma de decisiones improvisadas para obtener mejores resultados, es pseudociencia y cuando sólo propone acciones en base a ciertos diagnósticos que son cuestionables como la matriz FODA, PEST, el Cuadro de Mando Integral (Balanced Scoredcard) entre otras, entonces es considerada como no ciencia.

Según, Pritchard la génesis de los anterior se suscitó con un problema contextual en siglo XVII con el caso de Galileo Galilei y el Cardenal Belarmino sobre lo que se consideraba ciencia en esa época que conllevó a la Revolución Científica, produciendo muchos avances científicos de los cuales nos beneficiamos el día de hoy.

Galileo presentó y defendió su tesis conocida como heliocentrismo versus la tesis dominante de la iglesia católica geocéntrica de que la tierra es el centro del universo y que todo giraba alrededor de ella de acuerdo con las sagradas escrituras. Lo relevante en este debate es que los actores tienen diferentes concepciones sobre lo que consideran las pruebas pertinentes para resolver problemas científicos.

Esto nos pone a reflexionar que, en algunas universidades públicas y privadas en ciertos programas de posgrado, los profesores o alumnos creen que, por estar inmersos en la academia, sus obras o producciones están vacunadas contra la pseudociencia o no ciencia. En algunas instituciones de educación superior del sector público y privada, encontramos que sus mismos egresados y alumnos cuentan con un nivel educativo y profesional muy bajo y sobre todo de una actitud de resistencia al cambio cuando son parte del cuerpo de docentes de estas universidades e incluso las llamadas “prestigiosas del país.” Pero el problema no deriva de las instituciones de educación superior del país, sino de un equilibrio estático y constante entre la población estudiantil y las autoridades académicas sumidas en el conformismo con estructuras burocráticas, rígidas y con una actitud en contra la investigación, innovación y desarrollo, en contraste con notables universidades que están anuentes al cambio y en consonancia las demandas dinámicas de la globalización.

La clase de relativismo que usualmente está presente en las ilustraciones anteriores no es claramente el relativismo de la verdad, sino el relativismo epistémico como lo llama Pritchard, que se refiere a lo que cuenta como evidencia de qué. El relativismo de la verdad es aquel, en el cual lo que tú crees que algo es verdad y lo que yo creo es contrario, sin embargo, ambos estamos en lo correcto, mientras el relativismo epistémico es la confrontación de dos puntos de vista sin puntos medios. Al parecer no había forma objetiva de solución de estos debates, ni un lugar neutral en la época de Galileo hasta que la revolución científica se le opuso a la corriente del relativismo epistémico, emergiendo así, el realismo científico y de la forma de resolverlo, “el cómo.”

“El cómo” son el inductivismo que, es simplemente hacer posibles conjeturas de las experiencias particulares a un estadio o posición general, y, el deductivismo defendido y promulgado por Karl Popper de inferir conclusiones de lo general a lo particular.

        Massimi (2014), menciona que el físico francés Pierre Duhem realizó un importante descubrimiento, destacando que ningún científico puede probar una hipótesis de manera aislada porque siempre deben estar presentes un conjunto de otras hipótesis como las teóricas y las auxiliares.

La Doctora Massimi ilustra que a veces cuando se busca evidencia en la naturaleza y algo está mal con alguna de nuestras hipótesis debemos encontrar la información o evidencia que la hace negativa, y determinar cuál de las hipótesis antes mencionadas es la afectada, y esto es a lo que los filósofos de la ciencia llaman la teoría de la evidencia insuficiente porque muchas veces esta no es suficiente para modificar o cambiar nuestras hipótesis auxiliares como a lo opuesto de remplazar todas las principales hipótesis.

Por otra parte, Massimi nos presenta la obra de Thomas Kuhn “La Estructura de la Revolución Científica”, la cual realizó importantes aportes al campo y llego a la conclusión que quizás la ciencia no tiene un método distintivo, no importa si es inductivo o deductivo y el problema es que debemos de repensar la noción del progreso en la ciencia y cómo la ciencia es entendida para presentar verdaderas teorías que capten la manera que el mundo debe ser. De acuerdo con Kuhn, la ciencia pasa por periodos de ciencia normal, crisis y revolución científica.

En el periodo de ciencia normal, los científicos trabajan con paradigmas científicos, Kuhn no define exactamente que es un paradigma científico, pero una aproximación, incluye una teoría científica principal, los recursos tecnológicos y experimentales de esa época, así como el sistema de valores de la comunidad.

         A pesar de lo que Popper dijo, durante el periodo de la ciencia normal Kuhn plantea que, no hay intentos por “falsificar” o refutar una teoría científica, pero un paradigma científico aceptado sufre un periodo de crisis sólo cuando se presentan y se acumulan bastantes anomalías. En el periodo de crisis el nuevo paradigma puede ir adelante y la comunidad científica puede decidir si abandonar el antiguo y adoptar al nuevo, eso es lo que Kuhn llama el Cambio de Paradigma o el Proceso de la Teoría de Elección, el cual no es definido por la superioridad del nuevo paradigma sobre el anterior.

Por el contrario, Kuhn afirma que el nuevo paradigma debe sólo estar arriba cuando tenga un poder heurístico mayor que el anterior. Por tanto, el nuevo paradigma debe resolver las anomalías y los rompecabezas que los anteriores paradigmas no pudieron.

En este sentido, concluimos que todavía a mediados de la segunda década del siglo XXI nos encontramos con una analogía similar al proceso judicial de Galileo, que es la de determinar y juzgar lo que es ciencia, pseudociencia y no ciencia en algunas instituciones de educación superior en el país, y que al final los parámetros de ciencia de Duhem, Popper y Kuhn terminan siendo una camisa de fuerza para la producción de conocimiento por medio de la investigación desde otras perspectivas.

Bibliografía

Pritchar, Duncan.( 2014,Noviembre, 24) What is Science ? (Philosophy and the

        Sciences, Wk1, pt2) [Archivo de video] Recuperado de

https://www.youtube.com/watch?v=MYnZgJeOggg

Massimi, Michella. ( 2014, Noviembre, 24 ). Pierre Duhem & Thomas Kuhn

(Philosophy and the Sciences, Wk1. Pt3) [Archivo de Video] Recuperado de

        https://wwwyoutube.com/Watch?v=nXhVRKh-LLA