Aplicaciones de los modelos de predicción bio-inspirados en la administración

Las organizaciones y sus entornos son sistemas complejos. Tales sistemas son difíciles de comprender y predecir. Pese a ello, la predicción es una tarea fundamental para la gestión empresarial y para la toma de decisiones que implica siempre un riesgo. Los métodos clásicos de predicción (entre los cuales están: la regresión lineal, la Autoregresive Moving Average y el exponential smoothing) establecen supuestos como la linealidad, la estabilidad para ser matemática y computacionalmente tratables. Por diferentes medios, sin embargo, se han demostrado las limitaciones de tales métodos. Pues bien, en las últimas décadas nuevos métodos de predicción han surgido con el fin de abarcar la complejidad de los sistemas organizacionales y sus entornos, antes que evitarla. Entre ellos, los más promisorios son los métodos de predicción bio-inspirados (ej. redes neuronales, algoritmos genéticos /evolutivos y sistemas inmunes artificiales). Este artículo pretende establecer un estado situacional de las aplicaciones actuales y potenciales de los métodos bio-inspirados de predicción en la administración.

Cálculo de constantes ópticas de películas delgadas de Cu3BiS3 a través del método de Wolfe

Se calculó la obtención de las constantes ópticas usando el método de Wolfe. Dichas contantes: coeficiente de absorción (α), índice de refracción (n) y espesor de una película delgada (d ), son de importancia en el proceso de caracterización óptica del material. Se realizó una comparación del método del Wolfe con el método empleado por R. Swanepoel. Se desarrolló un modelo de programación no lineal con restricciones, de manera que fue posible estimar las constantes ópticas de películas delgadas semiconductoras, a partir únicamente, de datos de transmisión conocidos. Se presentó una solución al modelo de programación no lineal para programación cuadrática. Se demostró la confiabilidad del método propuesto, obteniendo valores de α = 10378.34 cm−1, n = 2.4595, d =989.71 nm y Eg = 1.39 Ev, a través de experimentos numéricos con datos de medidas de transmitancia espectral en películas delgadas de Cu3BiS3.

Natural resource windfalls and efficiency of local government expenditures: evidence from Peru

We study the role of natural resource windfalls in explaining the efficiency of public expenditures. Using a rich dataset of expenditures and public good provision for 1,836 municipalities in Peru for period 2001-2010, we estimate a non-monotonic relationship between the efficiency of public good provision and the level of natural resource transfers. Local governments that were extremely favored by the boom of mineral prices were more efficient in using fiscal windfalls whereas those benefited with modest transfers were more inefficient. These results can be explained by the increase in political competition associated with the boom. However, the fact that increases in efficiency were related to reductions in public good provision casts doubts about the beneficial effects of political competition in promoting efficiency.