La
teoría de los sistemas dinámicos 1960
por Jay Forrester[1]
de la MIT Sloan School of Management del Massachusetts Institute of Technology,
con el objetivo de modelar y analizar sistemas complejos por medio de ecuaciones matemáticas en las cuales se
plasma la interacción existente entre los diferentes elementos que lo componen,
identificando los bucles de realimentación así como los retrasos en el flujo de información y materiales dentro
del sistema.
Si se toma en
consideración que un modelo permite simular a priori el impacto de una
determinada medida o política sobre un sistema, sin incurrir en los riesgos
asociados a una implementación y llevando a cabo los
ajustes mediante la configuración y diseño de escenarios estilo “what
if” (¿qué pasaría si?), los cuales a su vez facilitan entender como un
sistema evoluciona a través el tiempo.
Partiendo
de las anteriores definiciones y conceptos, se procede en una primera instancia
a embeber el mercado de capitales como un sistema complejo y por ende viable de
ser modelado, no obstante para desarrollar esta actividad se hace necesario en
una primera aproximación determinar las variables principales que sustenten el
sistema, para una vez surtida esta etapa del proceso, identificar los bucles de
realimentación positivos o negativos que determinaran el comportamiento total
del sistema.
Una
primera aproximación al mercado de capitales permite la identificación de
variables tales como: liquidez, volumen, número total de inversores, retorno de
inversión, tasa de intervención bancaria, devaluación/ revaluación de la
moneda, tasa de impuestos, tasa de desempleo, inflación / deflación, perfil del
inversor, etc. Siendo el comportamiento de las mismas, el que influirá sobre el
sistema como un todo, sus
interrelaciones presentaran un impacto dependiendo de cómo hagan parte de los
bucles de realimentación en los cuales sean partícipes; ahora bien un ciclo de
realimentación puede definirse como un evento en el cual el subsistema
conformado por un conjunto de variables presenta como entrada del mismo, las
salidas que este provee, pudiendo clasificarse además en función de la
naturaleza del ciclo, esto es, si el impacto que presentan las variables es de
incremento, se conoce como refuerzo positivo, caso contrario se conoce como
refuerzo negativo.
Por
tanto identificar estos ciclos y sus patrones de refuerzo se convierte en una
actividad importante al plantear una aproximación sistémica que permita dar por
resultado un modelo que represente la realidad del sistema, pues dependiendo de
este nivel, serán los resultados que se obtengan de los ejercicios de
simulación que se ejecuten sobre el mismo y por ende la validez de sus
resultados será relevante en el proceso de toma de decisiones y definición de
estrategias.
El objetivo entonces
de un modelo es permitir determinar el comportamiento de un sistema entendiéndolo
en una primera instancia como un todo, el cual comprende variables y las
relaciones entre estas, permitiendo efectuar procesos de simulación para
determinar con anterioridad los efectos que una decisión tendrá sobre la
totalidad del sistema.
[1] Forrester, Jay (1971). Counterintuitive
behavior of social systems. Technology Review 73(3):
52–68
