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MODELOS PARA GESTIONAR EL RIESGO

Entender qué son los modelos para gestionar el riesgo

 

modelosEl enfoque basado en riesgo, como concepto a incluir próximamente en los sistemas de gestión como ISO 9001:2015 o ISO14001:2015, requiere de asimilar conceptos que quizás teníamos un poco arrinconados. Y uno de esos conceptos es el de modelo matemático o simplemente modelo.

Un modelo constituye una representación simplificada de la realidad.

Debe ser :

  • Plausible, es decir, que incorpore los elementos fundamentales de la realidad que se pretende modelizar.
  •  Manejable, es decir, que las simplificaciones introducidas permitan analizar y obtener conclusiones de la realidad sin dificultad.
  • Orientado a un objetivo, es decir, referido a aquella parte de la realidad que nos es de interés.

 Por otro lado, destacar que los modelos pueden ser:

  • Explicativos: modelos descriptivos
  • Predictivos: debe incluir estimadores para generar pronósticos
  • De decisión: incluye variables instrumentales, es decir, variables sobre las que el decisor ejerce una influencia directa.

Así, cualquier actividad, proceso o tarea puede ser representado en forma de modelo.

Pero el tamaño y forma de un modelo dependerá de la complejidad de la realidad que deseamos medir. Pongamos ejemplos.

Imaginemos que nos interesa saber el grado de comodidad media de los pasajeros de un autobús.

Elaboremos primero el modelo explicativo. Es decir, determinemos que variables afectan a la comodidad del pasajero.

Para ello, debemos hacer varias cosas. Empezaríamos por listar las variables que creemos influirán en mayor grado en la comodidad de los pasajeros, obteniendo algo como:

  • P: Nº de pasajeros medio durante el recorrido
  • A: Nº de asientos en el autobús
  • R: Tipo de trayecto (muy sinuoso, recto, con muchas paradas…)
  • AE: Años de experiencia del conductor

Efectivamente, podríamos considerar muchas más variables (duración media del trayecto, edad media de los pasajeros,…) o hasta eliminar alguna.

Así nuestro modelo será una función del tipo:

f1

Pero como cada variable influirá de una manera determinada sobre el grado de comodidad final (CF) tendremos que nuestro modelo pasará a ser algo como:

f2

Donde las bi dan más o menos peso a cada variable en función del valor que tengan. “b0” es un valor que ajusta la función a nuestras necesidades de rango y la “e” hace referencia al error que cometemos al estimar la comodidad de esta forma (dejándonos algunas variables, midiendo los valores de cada variable de forma exacta o aproximada…).

Por otro lado, el signo de las bi nos indicará si esa variable contribuye a una mayor o menor comodidad. Por ejemplo, como sabemos que a más asientos, mayor comodidad media, se le asignará un signo negativo a la variable A, al igual que como a mayor número de pasajeros menor comodidad se le asignará un signo negativo a la variable P.

 De esta forma tendríamos algo como:

f3

Los pesos de cada variable los determinaremos en base a criterio experto o en base a encuestas dirigidas y diseñadas con orientación a preferencias.

Y finalmente, si consideramos que nuestro modelo no debe ser lineal, es decir, con simples sumas y restas, daremos respuesta a este hecho mediante polinomios del tipo:

f4

Así, este ejercicio de intentar crear modelos, aunque no nos lleven a una fórmula mágica que describa con exactitud la realidad y nos permita evolucionarla a modelos de predicción y decisión, lo que sin duda es clarísimo es que nos ayudarán a entender mejor lo que gestionamos, su comportamiento y sus tendencias.

Y la gestión del riesgo pasa por conocer y comprender para evitar y prevenir.

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