Examinando por Materia "Sistema económico"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Sistemas dinámicos basados en agentes: modelación de un sistema económico
    (Universidad EIA, 2017) Gutiérrez Henao, Juan Manuel; Lochmuller, Christian
    Los entornos económicos son sistemas complejos que dificultan la toma de decisiones de los agentes involucrados en él: consumidores, bancos, firmas y entidades gubernamentales. En este trabajo se busca modelar los aspectos fundamentales de los sistemas económicos, para facilitar la comprensión de sus dinámicas y entender los impactos que tienen las decisiones de los agentes. Las metodologías tradicionales de modelación suelen fallar en capturan ciertos comportamientos y tienden a sobresimplificar o sobreidealizar la realidad. Se aplicó una metodología de modelación híbrida, involucrando elementos de dinámica de sistemas, modelación basada en agentes, lógica difusa y ecuaciones diferenciales. Se realizó una revisión extensiva de literatura, buscando teorías económicas que respalden las ecuaciones diseñadas y maneras de integrar las metodologías mencionadas anteriormente en un único modelo híbrido. Adicionalmente se revisaron modelos construidos utilizando cada una de las metodologías mencionadas anteriormente, mostrando los resultados y limitaciones que presentan, resaltando así la importancia de los modelos híbridos. El modelo fue construido basado en dinámica de sistemas, y posteriormente se agregaron los componentes de lógica difusa para la modelación de la tasa impositiva a las empresas y la modelación basada en agentes para la toma de decisiones económicas de las personas. Después de cada fase se evaluaron los resultados y se compararon con los modelos anteriores. Finalmente se realizaron análisis de las curvas y comportamientos de las variables en el tiempo y se analizó el efecto de la variación de la tasa impositiva a los hogares y de la rentabilidad de las empresas sobre las variables macroeconómicas. Se presentan conclusiones sobre la utilización de los modelos híbridos, ventajas y desventajas y aprendizajes acerca de la utilización de diferentes herramientas para la modelación de sistemas complejos.