sábado, 13 de junio de 2009

Modelo de simulación de economía clásica

Este modelo permite explicar las principales ideas de la economía clásica de Adam Smith. Fue desarrollado por Isee systems.







Modelo de simulación de producción y demanda

El presente modelo permite estudiar la generación de sobre-stocks ante variaciones de la demanda.





miércoles, 10 de junio de 2009

Modelo de costo de capital

Con este modelo se puede calcular el costo medio ponderado de capital (WACC, weigth average cost capital) para empresas agropecuarias.

Se presentan varias metodologías que se discuten en los cursos correspondientes.

Se debe ingresar el flujo de fondos del año a a analizar, las tasas de renovación de pasivos, y otros datos, los cuales permitirán calcular el costo medio ponderado del capital a lo largo del período analizado.






Modelo de empresa agropecuaria


Este modelo de empresa agropecuaria permite simular un año de gestión de un establecimiento de explotación mixta ubicado en la pampa húmeda.

Dentro del área ganadera se pueden planear cuatro cultivos, y dentro de ganadería se puede realizar inveernada de novillos.

En el área financiera puede tomar y cancelar créditos de corto y largo plazo indicando tasa de interés, set inicial de caja, set de caja mínima a mantener, nivel de retiros, etc.

El modelo corre por semana y hace una pausa cada cuatro semanas para que usted tome las decisiones que crea correctas.

Usted puede indicar que algunas decisiones, por ejemplo financieras, sean tomadas por el modelo.

Asimismo puede agregar aleatoriedad para trabajar diseñando estrategias para manejar el riesgo frente a los distintos escenarios que se pudiern plantear de acuerdo a los supuestos asumidos.

Los resultados se presentan de acuerdo con las Normas de Análisis Económico de Empresas Agropecuaria editado por AACREA y de empleo generalizado en el medio agropecuario argentino.







martes, 9 de junio de 2009

Modelo del mundo



Se presenta el modelo del mundo, desarrollado por Jay Forrester y publicado junto con los Límites del Crecimiento (Limits to growth, 1972) y Más allá de los límites (Beyond the limits, 1992), en la versión de Ithink.








EL EMPLEO DE DINÁMICA DE SISTEMAS EN GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO


Sistema complejo

Se entiende por sistema complejo a un tipo de organización de elementos que siempre responde de forma distinta frente a estímulos similares. De esta forma podemos identificar algunos negocios, empresas, problemas biológicos o sociales como sistemas complejos. Al proponernos estudiar tales sistemas nos encontramos con dificultades en la compresión de los mismos, ocasionados en las relaciones de tipo no lineal, en las demoras en el tiempo entre algunas causas y sus efectos, en las retroalimentaciones reforzadoras o balanceadoras y frecuentemente en la aleatoriedad, lo que agrega a la complejidad citada, la ausencia de certeza.


Proceso de toma de decisiones

El proceso de toma de decisiones se puede definir como un “loop” de realimentación simple: las decisiones impactan sobre el mundo real, el que nos da una respuesta y esto genera una nueva decisión.

Asumamos que el muerdo real es un sistema complejo. Ya sabemos que tomar decisiones en entornos complejos y plenos de incertidumbre es sumamente difícil. Porque a decisiones similares nos encontraremos con respuestas disímiles. Y sin embargo lo hacemos a diario.

Para ello nos apoyamos en la intuición. Asociada a las emociones, la intuición se vinculó siempre con lo femenino, con las mujeres. Es común escuchar hablar del sexto sentido femenino. Sin embargo los grandes triunfadores en el mundo de los negocios han sido sumamente intuitivos y en su mayoría, varones. Por lo cual la intuición no es patrimonio de las mujeres. Parecería que la intuición se compondría de capas de conocimiento antiguo al que las personas intuitivas pueden acudir fácilmente. Como expresamente no podemos aprender intuición, al pretender mejorar la calidad de nuestras decisiones lo único que nos queda es trabajar sobre el conocimiento. O sea aprender.


Secuencia del Aprendizaje intelectual

El ruido se transforma en datos. Estos se pueden definir como hechos no organizados, estadísticas y predicciones referentes a personas, objetos, sucesos e ideas. En la secuencia del aprendizaje intelectual, tales datos se transforman en información. Por información se entiende a los datos organizados y ordenados de determinada manera, de forma que puedan satisfacer las necesidades de quien decide. Es común escuchar la frase: "para cada decisión una información".

Siguiendo con la secuencia, la información se transforma en conocimiento. El conocimiento es el objeto apropiado por la inteligencia. Cuando una persona cree algo con suficiente seguridad, confiere a sus creencias la categoría de conocimiento. A menudo advierte que tal conocimiento puede no serlo en manera alguna, sino que es solamente el reflejo de prejuicios, esperanzas, gustos o disgustos. O sea el conocimiento sería la suma de aprendizaje, preferencias, creencias, ilusiones, etc.

El conocimiento puede ser transformado en comprensión. Comprender es dar razón de un contenido. Para ello el conocimiento nuevo, debe ser integrado con el conocimiento anterior, de manera causal. Entonces conocer sería relacionar causalmente un contenido nuevo con contenidos previos. O sea, comprender es relacionar. La comprensión permite actuar de manera adecuada, de manera armoniosa con la realidad, comúnmente se llama a ello actuar con prudencia.

La virtud es un hábito bueno. Existen virtudes intelectuales (Ej., la sabiduría, discernir si un conocimiento es verdadero o falso). Y existen virtudes morales (Ej., la justicia, dar a cada uno su derecho). La prudencia es una virtud intermedia entre las intelectuales y las morales, y consiste en conocer lo que es verdadero y hacerlo porque es bueno. Para la cultura occidental y cristiana la prudencia es la virtud más perfecta. E implica que para el hombre prudente lo verdadero debe ser hecho.

En suma, toda la transformación del ruido de la realidad en acciones correctas se basa en el aprendizaje. El aprendizaje es la apropiación de conocimientos. El hombre conquista su medio por el aprendizaje conseguido en virtud de asociaciones mentales que modifican su conducta. Ese proceso de aprendizaje depende de las capacidades de cada persona, y también de las experiencias de aprendizaje que ésta encuentre en su camino. La adquisición de conocimiento por parte de una organización es lo que se llama aprendizaje organizacional. Una organización que aprende es una organización experta en crear, adquirir y trasmitir conocimiento, y en modificar su conducta para adaptarse a esas nuevas ideas y conocimiento.


Gestión del conocimiento

Por gestión del conocimiento se entiende a la circulación del conocimiento en una organización. Una organización que aprende y hace circular el conocimiento entre sus miembros, de manera de poder tomar decisiones y dar respuestas más adecuadas a los cambios del contexto y a su evolución, aumenta sus probabilidades de tener éxito.


Uso de modelos de simulación

El empleo de modelos de simulación como herramienta de aprendizaje es muy común en pedagogía. Tal como el método de casos, tal modo de aprendizaje se lo denomina por aprendizaje por analogía. La metodología denominada "dinámica de sistemas" permite diseñar y elaborar modelos de simulación que replican de manera muy verosímil la realidad.

"La dinámica de sistemas es un conjunto de técnicas para pensar y modelar con computadora que ayuda a los que la practican a comprender los sistemas complejos - como el cuerpo humano, la economía nacional o el clima del planeta tierra. Las herramientas nos ayudan a llevar control de las múltiples interconexiones, nos ayudan a ver un todo. Ya que gran parte de la sabiduría convencional esta basada en ver las cosas en partes y enfocarse en una parte pequeña por vez, la dinámica de sistemas tiende a tener un punto de vista sorprendente y crea controversia."

El desafío que presenta el empleo de esta metodología es que pone a prueba nuestra comprensión del problema estudiado: si no lo comprendemos jamás podremos construir un modelo adecuado del mismo.

En segundo lugar, si hemos podido construir un modelo adecuado del problema, lo podremos emplear para simular la realidad, podremos continuar aprendiendo sobre el problema estudiado, y nos será sumamente sencillo comunicarlo. En este marco, el programa Ithink, resulta una herramienta excelente para aplicar dinámica de sistemas. No sólo por su facilidad de uso, sino por las posibilidades que tiene, para presentar los resultados, matemáticamente muy complejos, de manera sencilla, ágil, vistosa y gráfica.


Experiencias

He participado del primer desarrollo corporativo de envergadura en la Argentina al hacer el modelo de negocios de la empresa Transportadora de Gas del Sur, en el año 2000. Tal modelo se realizó totalmente en Ithink. Es un modelo de más de 1500 variables, por cuyo stock de caja pasan más de 6000 bucles de realimentación. Le experiencia realizada por un trabajo de equipo, sirvió para ayudar a definir el plan estratégico de la compañía para los siguientes quince años. La misma permitió la elaboración de un trabajo de investigación que fue presentado en el Congreso Latinoamericano de Estrategia que tuvo lugar en Montevideo en agosto del año 2002. Los directores que participaron de la elaboración de tal plan resaltaron el grado de comprensión de los procesos de negocios de la empresa.

Desde el año 2002 y hasta el año 2006, realizamos -en el ámbito de la Universidad Católica Argentina, donde creamos y dirigimos el Programa de Estudios de Sistemas Complejos-, modelos de investigación sobre cadenas agroalimentarias, y elaboramos asimismo modelos según requerimientos de empresas. Por ejemplo elaboramos el modelo de producción de carne de la empresa Pilagá Ganadera S.A., una de las más importantes empresas agropecuarias de la Argentina, además de trabajos con otras importantes empresas del sector. Con el Banco de la Nación Argentina realizamos una serie de modelos de instrumentos financieros para el agro. En el marco del Programa mencionado dictamos cursos y seminarios, presenciales y a distancia, con la intención de difundir dinámica de sistemas en nuestro país.

En el año 2006 creamos la cátedra de Dinámica de Sistemas en la Licenciatura en Administración y Gestión de Agronegocios, que se dicta en la Facultad de Ciencias Agrarias de la Universidad de Belgrano, la idea es a partir de ella elaborar modelos de simulación en el marco de investigaciones vinculadas con los agronegocios.


Algunos modelos de simulación elaborados aplicando pensamiento sistémico y dinámica de sistemas, ya sea como antecedentes académicos y/o consulta profesional relevante

· 2011. Desarrollo de un modelo de simulación de una empresa genérica PYME que opera en condiciones deterministas o estocásticos, con cálculo de balances, estado de resultados, análisis financiero, productivo, comercial y administrativo.

· 2009. Desarrollo de modelos de simulación de cadenas agroalimentarias de la Provincia de Formosa. Consejo Federal de Inversiones, octubre de 2008 hasta abril de 2009.

· 2007. Consultor externo de la Dirección de Ganadería de la Secretaria de Agricultura, Ganadería y Pesca de la Nación para la elaboración de modelos de simulación de diversas cadenas alimentarias, desde 0ctubre de 2006 hasta noviembre de 2007.

· 2006.Consultor externo en la elaboración de un modelo de cría de teneros para las empresas Pilagá Ganadera S.A. y Palmita S.C.A.

· 2005. Diseño y elaboración de un modelo de empresa de producción de carne en sistemas pastoriles e intensivos (Feed Lot).

· 2005. Modelo de administración de empresa agropecuaria “La Desvelada”, Juego de Empresa para capacitación gerencial, con cría, invernada, tambo y actividades agrícolas. Ha sido empleado por AAPRESID en un ciclo de capacitación de productores asociados auspiciado por BASF, y en la Universidad Austral, Universidad de Belgrano, Universidad Católica Argentina, Universidad de San Andrés, Universidad de Buenos Aires, etc.

· 2005. Global Protein Model, en conjunto con el Dr. Peter Goldsmith, de la University of Illinois at Urbana Champaign. Modelo que estudia la demanda mundial de proteína para el ciclo 2005-2020, para la Illinois Soybean Program Operation Board.

· 2005. Diseño y elaboración de un modelo de empresa de producción de leche en sistemas pastoriles. Modelo de tipo académico y presentado en el Banco Nacion, en un seminario internacional

· 2004. Modelos de simulación de instrumentos financieros para el agro, para el Banco de la Nación Argentina, según convenio UCA BNA, durante 2004. Se elaboraron trece modelos de simulación de empresa y negocios.

· 2004. Modelo de la Deuda Social Argentina, elaborado con los investigadores de Instituto para la Integración del Saber, dirigidos por el Dr. Agustín Salvia, para ayudar a interpretar el problema de la deuda social.

· 2004. Modelo de impacto de la aprobación de eventos transgénicos sobre el precio mundial de maíz, desarrollado para la empresa Monsanto Argentina. Este modelo se elaboró para ayudar en la comprensión del problema por parte de Monsanto y por parte de toda la cadena de maíz, agrupada en MAIZAR.

· 2004. Modelo de decisiones de “crush” en la industria sojera, en conjunto con el Dr. Peter Goldsmith y el Dr. César Ciappa, de la University of Illinois at Urbana Champaign. Modelo que estudia las decisiones de procesamiento de soja en la Argentina. Sus resultados se presentaron en el mes de Agosto de 2005 en el Congreso Anual de la Internacional Agribusiness Management Association realizado en Boston.

· 2004. Elaboración de un modelo del consumidor frutihortícola. Modelo de tipo académico que trabaja empleando variables intangibles de tipo psicológico. Se presentó en el Congreso SITEVI MERCOSUR, realizado en el mes de abril de 2004 en Mendoza.

· 2003. Modelo de establecimiento agropecuario para La Negra Agropecuaria S.A.

· 2003. Modelo de producción de carne en sistemas pastoriles (Grazing Model Modelling the grazing system: Grazing system model of Pampa Húmeda Argentina. Méndez Acosta Carlos M. y Arosteguy, Julio C.), presentado en la XXI International System Dynamics Conference, New York, US, 2003.

· 2003. Modelo dinámica de la cadena de oferta de vinos finos (The wine chain in Argentina: influence of the Production- Consumption dynamics. Zamora, M.C., Méndez Acosta, C.M., and Goldner, M.C.), presentado en la XXI International System Dynamics Conference, New York, US, 2003.

· 2003. Diseño y elaboración del Programa AICE para construcción de escenarios, empleando matrices de impacto cruzado y simulación probabilística. En conjunto con el Ing. Pablo Martín. En el año 2003. Este programa es empleado en las carreras de grado y posgrado de la Facultad de Ciencias Agrarias de la UCA para análisis de escenarios.

· 2002. Diseño y elaboración de un modelo de empresa agropecuaria de producción de leche y carne (ciclo completo) en sistemas pastoriles, de producción agrícola con cultivos de trigo, maíz, girasol soja de primera y de segunda. Modelo de consultoría desarrollado para ser empleado en empresas de este tipo para planeamiento y diseño de estrategias productivas y económico financieras. Fue presentado en el XV Congreso Argentino de Estrategia, organizado por SLADE en Rosario en Octubre de 2002.

· 2002. Modelo de institución financiera genérico de entidades financieras. En conjunto con Fernando Di Pasquale y equipo de PriceWaterhouse Coopers, presentado en el XV Congreso Anual de la Sociedad Latinoamericana de Estrategia, realizado en Montevideo, en Mayo de 2002.

· 2002. Modelo de cría de terneros y producción de carne para la empresa Pilagá S.A. Ganadera. Presentado en el XV Congreso Anual de la Sociedad Latinoamericana de Estrategia, Montevideo, Mayo de 2002. Se presentó asimismo en el XXIV Congreso de la Asociación Argentina de Producción Animal. Buenos Aires, UCA, Octubre de 2002.

· 2001. Diseño, como consultor externo, del modelo de negocios en la empresa Sony Argentina S.A. empleando dinámica de sistemas. Entre diciembre de 2000 y abril de 2001.

· 2000. Modelo de evolución del complejo sojero argentino brasilero, en el periodo 1990 – 2020. con el Dr. Peter Goldsmith, de la University of Illinois at Urbana Champaign Este modelo permite estudiar estrategias de expansión de la industria molinera en ambos paises.

· 2000. Diseño, como consultor externo, del modelo de negocios en la empresa Transportadora del Gas del Sur S.A. empleando dinámica de sistemas. A partir de enero de 2000, y hasta agosto de 2000. Esta es la primera aplicación de esta disciplina en toda una compañía, en el ámbito empresarial de nuestro país. Con el modelo elaborado se realizó el planeamiento estratégico de la compañía para los cinco años siguientes.

· 2000. Diseño en conjunto con la consultora Watson Wyatt, del modelo de cálculo del pasivo contingente de la empresa Multibrand S.A., administradora del sistema de puntos de la tarjeta Travel Pass, en diciembre de 2000.

· 1999. Modelo de Pool de Siembra. Modelo de tipo académico para ser empleado en la Cátedra de Administración Rural de la Fac. de Cs. Agrarias de la UCA.

· 1999. Modelo de empresa agropecuaria, con explotación agrícola ganadera, y con cálculo de estados de resultados e indicadores de gestión. Modelo de tipo académico para ser empleado en la Cátedra de Administración Rural de la Fac. de Cs. Agrarias de la UCA.

· 1999. Modelos de sistema de costeo marginal, de cálculo de la capacidad de la empresa, punto de equilibrio, etc. Modelo de tipo académico para ser empleado en la cátedra de Economía en la Fac. de Cs. Agrarias de la UCA.



Algunos modelos de economía y administración

Entre las diversas aplicaciones de la dinámica de sistemas se destaca la economía. A continuación se presentan dos modelos que ejemplifican el compportamiento de la oferta y la demanada en mercados que tienden a la competencia perfecta.







en el área de administración tambien se emplean os modelos como ayuda en la toma de decisiones. Se presenta un modelo de cálculo de break even point o punto de equilibrio.






domingo, 7 de junio de 2009

Modelo genérico de commodities


Desarrollado y publicado por Denis Meadows en el año 1970. Este modelo fue simplificado por Michael Goodman en 1974 y desarrollado en Vensim. Se presenta la versión en Ithink.





El modelo original de Dennis Meadows, desarrollado en Ithink, es el siguiente:




Tambien John Sterman trabajó sobre el modelo de commodities, publicando en el año 2000 el siguiente modelo




Del modelo de Sterman, se desarrolló el siguiente modelo genérico de commodities, siempre trabajando con Ithink.





jueves, 4 de junio de 2009

Modelos de simulación

Los sistemas se estudian construyendo modelos que permiten su conocimiento y comprensión mediante su réplica por computadora. La ejecución de tales modelos constituye lo que se ha dado en llamar Simulación.

Se comienza definiendo el negocio o tema a analizar como un sistema.

Los sistemas se componen de elementos relacionados dentro de límites precisos en función de un propósito. La relación entre elementos constituye la estructura del sistema. La misma es invisible, pero es quien determina los resultados que observamos.

El pensamiento sistémico relaciona la estructura del sistema con su desempeño.
Luego formaliza la estructura, o relaciones entre variables, en un modelo matemático, apto para ser interpretado por computadoras. Esta metodología descansa sobre tres fundamentos: las retroalimentaciones, las demoras entre causa y efecto, y la relaciones no lineales.

 Los sistemas dinámicos permiten observar y analizar la retroalimentación, cuando la situación en que se encuentra el sistema da lugar a una decisión cuyo resultado es una acción. Es acción a su vez influye en la situación inicial y por lo tanto en las decisiones futuras. Este aspecto cobra relevancia al considerar que la causa de los problemas se encuentra, no tanto en los sucesos previos como en la estructura del sistema.

 La existencia de demoras en los sistemas implica que los efectos de las decisiones no se reflejan de un modo inmediato, sino paulatinamente a lo largo del tiempo.

 La no linealidad en las relaciones puede ocasionar que sistemas distintos respondan de diferente modo ante una misma acción correctiva aplicada la solución de un problema.

Esta metodología, al contemplar retroalimentaciones, demoras y no linealidad en las relaciones, logra una aproximación sumamente válida de la realidad, con lo cual se transforma en un soporte consistente de la intuición en la toma de decisiones.

La teoría del aprendizaje del lazo doble indica que el feedback con que el mundo real responde a nuestra decisiones es empleado para elaborar y modificar nuestros modelos mentales (réplicas simplificadas del mundo real que todos tenemos en nuestra mente). El aprendizaje radicaría en la modificación estos modelos haciéndolos más verosímiles a la realidad

Modelo de producción de carne bovina a campo

Este modelo permite simular el crecimiento del forraje a partir de condiciones climaáticas dadas. Posteriormente se puede planificar y llevar a cabo el engorde de novillos durante todo un año.
Se puede informar precios y costos y llegar al cálculo económico de la actividad.
para cceder al modelo haga click en el siguiente link





Este modelo fue presentado por C. M. Méndez Acosta y Julio Arosteguy en la 21° International System Dynamics Conference, realizada en New York, en el mes de julio de 2003