Modelo de predicción y simulación de la dolarización mediante redes neuronales artificiales

Abstract

La dolarización no es un fenómeno reciente, esta data de mucho tiempo atrás aunque aún persiste el problema de su definición, generalmente el alcance de la definición depende del uso que internamente los agentes económicos le den al dinero extranjero. La búsqueda de explicaciones para la aparición de la dolarización y sus implicaciones de política económica es uno de los temas más debatidos en los países emergentes en los últimos años, esta relacionado con la adopción o no de una dolarización completa, aunque estos debates hasta ahora se han planteado en el plano teórico sin tener suficientes evidencias empíricas sobre los efectos de adoptar esta política. Existen varios trabajos que tratan de explicar las razones y orígenes de la dolarización, pero muy pocos han abordado el tema del futuro de este fenómeno, es así que planteamos un modelo de predicción y simulación para analizar el contexto y las perspectivas del fenómeno en cuestión y poder tomar decisiones en cuanto a las implicancias y efectos de este. Por ello no vamos a entrar en el debate de las causas u orígenes sino más bien vamos a desarrollar un modelo mediante sistemas neuronales artificiales para adecuar y explotar este recurso en la ciencia económica y adelantarnos en la evolución de la dolarización. Las redes neuronales están basadas en la neurobiología del cerebro humano, nuestro cerebro es un procesador de información muchísimo más eficiente que un computador. La clave de esto se encuentra en la inmensa plasticidad del cerebro, existen tareas cotidianas para el cerebro que sería impensable realizar mediante computación tradicional. Un ejemplo de esto es la capacidad de reconocer a una persona en un tiempo de 100 a 200 ms., en ese breve lapso, el cerebro es capaz de procesar un patrón de información tridimensional, por ejemplo, de una persona que quizás ha cambiado de aspecto (luce distinto o simplemente envejeció) en un paisaje cambiante (que puede contener muchos otros rostros). En la actualidad, tareas mucho más simples consumen días de trabajo para computadores más veloces. La plasticidad se percibe también en la capacidad de responder de forma correcta frente a un estímulo nunca antes recibido. Esa capacidad hace que cuando nos presentan por primera vez a alguien, sepamos automáticamente que es una persona y no un objeto u otro ser biológico. Debido a estas características y muchas otras, las neuroredes se han convertido en una gran ayuda de procesamiento de datos experimentales de comportamiento complejo. Además, su comportamiento iterativo no lineal las une de modo natural al caos y teorías de la complejidad. De hecho, las posibilidades son tan amplias que se empieza a hablar de un nuevo campo, aparte de la Biología, la Matemática y la Física: las Neurociencias. Como ya lo dijimos, lo que se desea inicialmente es imitar, al menos parcialmente, el funcionamiento del cerebro.