Sesión 1: Sistemas complejos y economía

Fecha: 25 de noviembre 2021.

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Las ciencias de la complejidad, estudian la forma en que grandes conjuntos de componentes - interactuando localmente entre si - pueden espontáneamente auto-organizarse y presentar estructuras globales y comportamientos no-triviales a mayores escalas, sin intervención externa, autoridad central o líderes que determinen el comportamiento colectivo. Las propiedades del todo pueden no ser entendidas o predichos a partir del conocimiento total de cada una de sus partes. Las colecciones de elementos que presentan estas propiedades es un sistema complejo, y requiere de nuevos marcos matemáticos y métodos científicos para ser estudiado.
- Complejidad Explicada



A raíz de las críticas a la medición y agregación del capital, los teóricos neoclásicos se escudaron en el equilibrio general walrasiano (EGW) para esconder su falta de coherencia interna y falta de realismo de sus presupuestos. En 1954, Arrow y Debreu “demuestran la existencia del equilibrio general competitivo”, desde entonces los fundamentalistas del mercado creyeron haber encontrado la solución de que las libres fuerzas de la oferta y la demanda garantizaban una posición de equilibrio y una asignación óptima de recursos, y hacían alarde de que habían encontrado el fundamento del libre mercado, y presumían haber elevado la economía a rango de ciencia. En realidad, su demostración de existencia, acusa inconsistencias lógicas, además, de la falta de realismo y los muy malos resultados de su implementación en las economías no desarrolladas en las décadas de los ochenta y noventa. Así, ante las anomalías y resultados insatisfactorios por la aplicación de los preceptos del paradigma neoclásico, en el último cuarto del siglo XXI.


Se presenta un modelo computacional basado en agentes para analizar escenarios abstractos de dinámicas de asistencia a un supermercado en condiciones de pandemia. Se formulan escenarios con 30% de aforo en el establecimiento y prácticas de cuarentena para mitigar el impacto de contagios. Como base, se retoman elementos del proceso de decisión de individuos con racionalidad limitada, planteado en el modelo del “Bar El Farol” de Brian Arthur y la dinámica de difusión de epidemias de un modelo de agentes sano-infectado-recuperado. A partir del modelo y la técnica de variación de parámetros, se realiza un ejercicio para comprender la dinámica de contagios a partir de la toma de decisión individual motivada por la asistencia a un supermercado. Se encuentra que el procesamiento de la información local por parte de los agentes, es determinante para sobrepasar un aforo del 30% de capacidad aún cuando parte de la población contagiada aplique cuarentena.