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define('DISALLOW_FILE_EDIT', true); define('DISALLOW_FILE_MODS', true);{"id":2523,"date":"2019-02-19T17:57:41","date_gmt":"2019-02-19T17:57:41","guid":{"rendered":"http:\/\/grudiz.es\/?p=2523"},"modified":"2019-02-26T15:29:46","modified_gmt":"2019-02-26T15:29:46","slug":"la-cadena-de-markov-y-su-funcion-empresarial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/grudiz.es\/?p=2523","title":{"rendered":"La cadena de Markov y su funci\u00f3n empresarial"},"content":{"rendered":"\n

\ufeff< \u00cdNDICE DEL MANUAL DE DIRECCI\u00d3N COMERCIAL Y MARKETING<\/a><\/p>\n\n\n\n

En ocasiones resulta complicado determinar<\/strong> cual va a ser la evoluci\u00f3n<\/strong>de ciertos aspectos empresariales sujetos a variaciones constantes. Esto puede dificultar la adecuaci\u00f3n de esfuerzos econ\u00f3micos y de personal, entre otros.<\/p>\n\n\n\n

Una manera diferente de controlar ciertos factores de la gesti\u00f3n de un negocio es realizar aproximaciones o previsiones en base a la utilizaci\u00f3n de cadenas de Markov. No es un m\u00e9todo totalmente exacto pero si \u00fatil para previsiones<\/strong> a largo o muy largo plazo.<\/p>\n\n\n\n

A diferencia del m\u00e9todo cl\u00e1sico de utilizar el a\u00f1o inmediatamente anterior como gu\u00eda, la cadena de Markov utiliza todos los estados anteriores para determinar una evoluci\u00f3n m\u00e1s realista de lo que cabe esperar de los pr\u00f3ximos ejercicios. Es una t\u00e9cnica curiosa aunque algo complicada para quien no domine la materia.<\/p>\n\n\n\n

Toda consecuci\u00f3n num\u00e9rica cuando se repite tiende a descubrir cifras relevantes y patrones. Dado el gran n\u00famero y variedad de cifras existente en los balances lo mejor es realizar el estudio en base a los ratios<\/strong>. Esto descubre m\u00e1s posibilidades pues tambi\u00e9n podemos utilizar los ratios de RRHH, que cuantifican valores cualitativos y miden factores humanos.<\/p>\n\n\n\n

M\u00e1s all\u00e1 de los patrones lo complicado est\u00e1 en descubrir cual va a ser el siguiente estado que va a producirse en el proceso estudiado. Es decir, tenemos que adivinar el siguiente paso, que no tiene por qu\u00e9 ser parte del patr\u00f3n aunque est\u00e9 influenciado por el mismo.<\/p>\n\n\n\n

Para empezar voy a dar una definici\u00f3n de lo que es esta cadena. Se trata de una herramienta creada por el matem\u00e1tico ruso \u00abAndrei Markov\u00bb en el a\u00f1o 1907 que mezcla principios algebraicos y estad\u00edsticos para analizar procesos estoc\u00e1sticos <\/strong>(que evolucionan a lo largo del tiempo en un conjunto de estados). <\/p>\n\n\n\n

Es posible aplicar este principio a campos tan diferentes como la meteorolog\u00eda, astrolog\u00eda, biolog\u00eda… o a las empresas<\/strong> (entre otras muchas \u00e1reas, por supuesto). <\/p>\n\n\n\n

En lo que nos interesa, se ha aplicado para analizar patrones de morosidad, necesidades de personal, prever defectos en maquinaria, etc… (os dejo el enlace<\/a> a un documento bien detallado con un ejemplo pr\u00e1ctico aplicado a la contabilidad donde incluso se utiliza la ley de Chapman-Kolmog\u00f3rov). <\/p>\n\n\n\n

Existen varios tipos de cadena seg\u00fan el n\u00famero de estados esperados, siendo m\u00e1s sencillo aplicar una cadena de n\u00famero finito. Todo depende de las probabilidades de transici\u00f3n<\/strong> en \u00abx\u00bb pasos.<\/p>\n\n\n\n

Personalmente he jugado con este tipo de cadenas por la capacidad de mostrar datos futuros con criterio y en base a la historia de la propia empresa. Por ejemplo, en base a ratios de rotaci\u00f3n de personal (del que tendr\u00e9 que hablar alg\u00fan d\u00eda) podemos estipular de forma aproximada las necesidades a largo plazo de medios, entrevistas, formaci\u00f3n interna y bajas que se producir\u00e1n en el futuro seg\u00fan lo acontecido en los \u00faltimos 5 a\u00f1os ( por ejemplo ). La previsi\u00f3n ayuda a la planificaci\u00f3n y al ser un m\u00e9todo matem\u00e1tico con \u00abmemoria\u00bb a largo plazo es un aliado perfecto para un empresario con visi\u00f3n estrat\u00e9gica.<\/p>\n\n\n\n

El problema de estas cadenas radica en la dificultad de su c\u00e1lculo en casos donde el n\u00famero de estados es muy grande (por eso recomiendo realizarlo en base a ratios relevantes) y en la b\u00fasqueda de factores que respondan a las \u00abpropiedades markovianas\u00bb<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s, requiere de personal cualificado para crear un sistema eficiente para esos casos. Para ello se puede hablar con un inform\u00e1tico ya que deber\u00e1 realizarse una base de datos y este deber\u00e1 estudiar las f\u00f3rmulas para aplicarlas de la mejor manera posible.<\/p>\n\n\n\n

M\u00e1s informaci\u00f3n | Cadena de Markov (PDF) <\/a>| Ejemplo 1 (PDF)<\/a> | Ejemplo 2 (DOC)<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"