19 resultados para Agent-Based Models


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En el contexto organizacional actual, que se caracteriza por ser hiper-conectado, cambiante, globalizado y cargado de incertidumbre, la capacidad de las organizaciones para identificar y tratar provechosamente el riesgo se hace necesaria e ineludible. Dicho más claro: gestionar adecuadamente el riesgo se convierte en un aspecto crítico para la perdurabilidad de las organizaciones. Más allá de las comprensiones tradicionales del riesgo, cuyo núcleo es el riesgo financiero, nuevas tendencias –más generales y abarcadoras– se han gestado en las últimas décadas. Una de la más destacada es la gestión del riesgo sistémico. Pese a este reconocimiento, sin embargo, siguen predominando los enfoques analítico-financieros, sobre todo en el ámbito latinoamericano. Este trabajo de grado pretende, por tanto, hacer un análisis sobre la gestión del riesgo sistémico e identificar las diferentes tendencias del riesgo y sus potencialidades de cara al ambiente organizacional actual.

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Se utiliza un modelo de innovaciones sesgadas para estudiar los efectos de cambios exógenos en la oferta laboral. En un contexto de innovaciones sesgadas, a medida que las economías acumulan capital, el trabajo se hace relativamente más escaso y más caro, por este motivo, hay incentivos para adoptar tecnologías ahorradoras de trabajo. Del mismo modo un cambio en la oferta laboral afecta la abundancia de factores y sus precios relativos. En general, una reducción de la oferta laboral, hace que el trabajo sea más caro y genera incentivos para cambio tecnológico ahorrador de trabajo. Así, el efecto inicial que tiene el cambio en la oferta laboral sobre los precios de los factores es mitigado por el cambio tecnológico. Finalmente, los movimientos en la remuneración a los factores afectan las decisiones de ahorro y, por lo tanto, la dinámica del crecimiento. En este trabajo se exploran las consecuencias de una reducción de la oferta laboral en dos contextos teóricos diferentes: un modelo de agentes homogéneos y horizonte infinito y un modelo de generaciones traslapadas.

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Los aportes teóricos y aplicados de la complejidad en economía han tomado tantas direcciones y han sido tan frenéticos en las últimas décadas, que no existe un trabajo reciente, hasta donde conocemos, que los compile y los analice de forma integrada. El objetivo de este proyecto, por tanto, es desarrollar un estado situacional de las diferentes aplicaciones conceptuales, teóricas, metodológicas y tecnológicas de las ciencias de la complejidad en la economía. Asimismo, se pretende analizar las tendencias recientes en el estudio de la complejidad de los sistemas económicos y los horizontes que las ciencias de la complejidad ofrecen de cara al abordaje de los fenómenos económicos del mundo globalizado contemporáneo.

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La computación evolutiva y muy especialmente los algoritmos genéticos son cada vez más empleados en las organizaciones para resolver sus problemas de gestión y toma de decisiones (Apoteker & Barthelemy, 2000). La literatura al respecto es creciente y algunos estados del arte han sido publicados. A pesar de esto, no hay un trabajo explícito que evalúe de forma sistemática el uso de los algoritmos genéticos en problemas específicos de los negocios internacionales (ejemplos de ello son la logística internacional, el comercio internacional, el mercadeo internacional, las finanzas internacionales o estrategia internacional). El propósito de este trabajo de grado es, por lo tanto, realizar un estado situacional de las aplicaciones de los algoritmos genéticos en los negocios internacionales.