Vol. 25, No. 4, Julio 1984


Publicado en: lunes 30, julio, 1984

(1) “Límites y posibilidades de los modelos sociales de gran escala y largo plazo” (Limits and possibilities of large-scale long-range societal models), Robert U. Ayres, pp. 297-308.

Se argumenta que los criterios apropiados para evaluar modelos sociales (o “mundiales”) de gran escala y largo plazo difieren significativamente de los criterios que son apropiados para los modelos econométricos de corto plazo o para modelos “de juguete” pequeños. Los modelos mundiales son diseñados para dilucidar problemas sociales principales que surgen de la interacción de muchos factores conectados de manera suelta -demográficos, económicos, tecnológicos y ambientales- que pueden despreciarse de manera segura en los modelos de extrapolación de corto plazo. Los modelos mundiales también tienen la intención de explorar las implicaciones de alternativas de políticas de largo plazo. Consecuentemente, es importante que los modelos mundiales sean fenomenológicos más que estadísticos, y deben “capturar” la esencia de algunos fenómenos inherentemente no lineales. Esto implica lograr realismo cualitativo sin imponer una suposición no justificada de determinismo causal. Desafortunadamente, las características matemáticas de sistemas no lineales grandes podrían esencialmente impedir pronósticos de largo plazo significativos.

Palabras clave: modelos mundiales; evaluación; criterios; interacción de factores; implicaciones de políticas de largo plazo; modelos fenomenológicos; fenómenos no lineales.

(2) “Gasificación del carbón: Una evaluación económica” (Coal gasification: An economic evaluation), James A. Xander, Medhi Iranmanesh, Douglas McNiel, Kenneth R. White, pp. 309-327.

El interés político para desarrollar la capacidad para producir combustible gaseoso a partir del carbón en Estados Unidos ha sido de naturaleza cíclica, dependiendo principalmente de la seguridad del mercado internacional de petróleo y las actitudes del público hacia la energía nuclear. El interés en la tecnología de gasificación del carbón por parte de los inversionistas privados, sin embargo, depende principalmente de las consideraciones económicas y tecnológicas analizadas en este artículo. Se desarrolla un modelo de pronóstico de costos con capacidad para tener en cuenta futuras incertidumbres económicas y tecnológicas asociadas con la producción de gas de alto BTU (un sustituto el gas natural) a partir del carbón. El modelo de pronóstico de costos incorpora información probabilística sobre parámetros económicos y tecnológicos clave sujetos a incertidumbre futura y simula, mediante métodos de Monte Carlo, los costos que los inversionistas privados tendrían a lo largo de la vida de una planta de gasificación de carbón de tamaño comercial. Los resultados sugieren que es altamente improbable que el proceso de gasificación de carbón pudiese producir gas de alto BTU más barato que el precio al cual es probable que esté disponible el gas natural. El modelo de pronósticos de costos también es modificado para comparar el costo por kilowatt-hora de electricidad generada cuando se alimenta una planta de 1,000 Mw con petróleo versus gas de alto BTU a partir del carbón. Nuevamente, con base en los costos de inversionistas privados, los resultados de la simulación apuntan a una muy baja probabilidad de que el gas de alto BTU a partir del carbón pudiese ser el combustible más barato para generar electricidad. La implausibilidad económica implicada para las inversiones en la gasificación de carbón no necesariamente proporciona una base para que las políticas públicas abandonen la tecnología. Las recomendaciones de política pública deben considerar tanto los costos sociales como los costos privados. Posiblemente el mayor costo social asociado con el abandono de la gasificación de carbón es el riesgo de una interrupción significativa del suministro de energía. Una política energética nacional diversificada que incluya la gasificación de carbón podría de hecho ser menos costosa si en los cálculos se incluyen los costos sociales relevantes. Los resultados del modelo de pronósticos de costos indican el tamaño y tipo de subsidios públicos que podrían ser necesarios para apoyar una industria energética diversificada que incluyese la gasificación de carbón.

Palabras clave: gasificación de carbón; Estados Unidos; consideraciones económicas; inversionistas privados; modelo de pronóstico de costos; información probabilística de parámetros económicos y tecnológicos; simulación; método de Monte Carlo; sustitución del gas natural; generación de electricidad; implausibilidad económica; costos sociales; interrupción del suministro energético; política energética nacional diversificada; tamaño y tipo de subsidios necesarios.

(3) “Investigación cooperativa y la empresa” (Cooperative research and the firm), James P. Gander, pp. 329-345.

Este artículo modela la investigación y desarrollo cooperativos involucrando a la Universidad, el gobierno y la empresa, empleando un formato de programación lineal para determinar la estructura optima de cooperación, o “¿quién hace qué?” Se discuten tanto el primario como el dual. Se discuten técnicas de sensibilidad y simulación como herramientas analíticas para evaluar el efecto de la incertidumbre y retornos de escala sobre la mezcla óptima o estructura de la investigación y desarrollo cooperativos. El valor del enfoque es tanto heurístico como analítico. Se discuten brevemente algunos problemas y limitaciones del enfoque.

Palabras clave: investigación y desarrollo; cooperación universidad/gobierno/empresa; modelo de programación lineal; estructura optima de cooperación; técnicas de sensibilidad; incertidumbre; retornos de escala; enfoque heurístico.

(4) “¿Demasiado de algo bueno?: Dilemas de una sociedad de la información” (Too much of a good thing?: Dilemmas of an information society), Donald N. Michael, pp. 347-354.

(5) “Valor “I” de Gardenfor: Un comentario sobre la medición de la exactitud relativa de los modelos de pronóstico de ventas” (Gardenfors’ “I” value: A comment on the measurement of the relative accuracy of sales forecasting models), Essam Mahmoud, pp. 355-359.

Este artículo evalúa una medida de la precisión de pronósticos desarrollada recientemente, el valor “I” de Gardenfors. La evaluación involucra una aplicación de dos medidas de precisión a una variedad de técnicas de pronósticos de ventas empleadas para el corto plazo. Los resultados sugieren que es mejor confiar en la medida de precisión del error cuadrático medio que en el valor “I”.

Palabras clave: precisión de pronósticos; valor “I” de Gardenfors; error cuadrático medio; de pronósticos de ventas de corto plazo.

(6) “Respuesta al comentario de Riley E. Dunlap, “noticias” ecológicas y paradigmas en competencia” (In response to Riley E. Dunlap’s comment, “ecological ‘news’ and competing paradigms”), Clifford Harvey, pp. 361-362.

(7) Reseña de libro: “Introducción a la simulación por computadora -un enfoque de modelado de dinámica de sistemas” (Introduction to computer simulation -a system dynamics modeling approach, Nancy Roberts, David Andersen, Ralph Deal, Michael Garet y William Shaffer, Addison- Wesley Publishing Co., Reading, Mass., 1983, 562 + xiii pp.), Gerhart Bruckmann, pp. 363.

(8) Reseña de libro: “Introducción al modelado de la dinámica de sistemas con DYNAMO” (Introduction to system dynamics modeling with DYNAMO, George P. Richardson y Alexander L. Pugh III, The MIT Press, Cambridge, Mass., 1981, 413 + xi pp.), Gerhart Bruckmann, pp. 363-366.

(9) Reseña de libro: “Patrones de innovación tecnológica” (Patterns of technological innovation, Devendra Sahal, Addison-Wesley Publishing Co. Reading, Mass., 1981, 399 pp., $34.50), Harold A. Linstone, pp. 367-369.

(10) Reseña de Libro: “Encuentros con el futuro: Un pronóstico de vida con el Siglo 21” (Encounters with the future: A forecast of life with the 21st century: Marvin Cetron y Thomas O’Toole, McGraw-Hill, Nueva York, 1982, 308 pp., $12.95), S. Mohan, A. M. Popli, P. K. Rohatgi, pp. 370-371.

(11) “Índice de autores -Volumen 25” (Author index to volume 25), p. 373.

(12) “Índice de materias -Volumen 25” (Subject index to volume 25), pp. 375-376

(13) “Volumen 25, Número 1, Febrero 1984” (Volume 25, number 1, February 1984), pp. 377-380.

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