Modelos cuantitativos: ejemplos y aplicaciones

El concepto explica la importancia del modelado cualitativo y cuantitativo en el campo de la dinámica de los sistemas. Explica las diferencias clave entre las dos formas de modelado y ofrece consejos prácticos sobre cómo las dos formas se pueden implementar simultáneamente para resultados superiores.

El modelado cualitativo y cuantitativo son conceptos clave en la dinámica del sistema. Los modelos cuantitativos son representaciones compactas en las que una sola ecuación diferencial o de diferencia puede describir el rendimiento del sistema para un gran conjunto de funciones de entrada y estados iniciales (Lunze, 1998). Los modelos cualitativos no requieren formulismo matemático, pero se utilizan para «dibujar, diagrama o representar ideas visuales, corazonadas, patrones percibidos o relaciones entre partes de sus proyectos, descubrimientos en sus datos… y así sucesivamente» (Richards, 1999).

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¿Qué es método cuantitativo ejemplos?

Como sabemos, ninguna declaración está completa sin una perspectiva práctica que integre la teoría. En otras palabras, ejemplos concretos del uso y aplicación de todas las técnicas aprendidas.

Teniendo esto en cuenta, daremos otros ejemplos de investigación cuantitativa.

  • El Objetivo escaso el porcentaje de almidón en los alimentos que consumimos y determinamos su índice glucémico (IG), o el tiempo necesario para influir en los niveles de azúcar en la sangre.
  • Se considera muy interesante la tasa de inflación en una economía basada en las tasas de inflación de los últimos meses, a los precios de los alimentos en las principales cadenas de supermercados, etc.
  • Es necesario conocer el porcentaje de personas obesas en los Estados Unidos, teniendo en cuenta variables como el estado de salud, el sexo y la edad.
  • Es necesario saber cuántos hijos de la Compañía X todavía no reciben vacunas adecuadas para su edad y para poder solicitarlos.
  • Continúan estudiando los efectos de los medicamentos para enfermedades relativamente comunes pero incurables (por ejemplo, diabetes). Esto significa dividir un grupo de diabéticos en un grupo de prueba y un grupo de control, y algunos reciben el medicamento y otros que reciben un placebo. Luego se mide el efecto sobre la salud de los participantes.
  • Es necesario determinar la tasa de embarazo adolescente en una región para hacer esto, los equipos se dividirán de acuerdo con la edad, el estado socioeconómico y el número de niños.
  • Es necesario determinar el porcentaje de partidarios de un partido político específico y el número de votantes en las próximas elecciones en una región o área específica.
  • Medir el público de un programa o un período de transmisión es importante que las redes decidan si mantener un programa, moverlo a otro intervalo de tiempo o eliminarlo directamente.
  • Se considera importante analizar la agrupación socioeconómica de la población, por lo tanto, las estadísticas se analizan en términos de porcentajes, incluidos el salario, el ingreso familiar, el tipo de trabajo y la estructura familiar.
  • Es el Sehr que determinará cuántas horas pasan a los jóvenes con dispositivos electrónicos y comparan estos datos con su desempeño escolar en la escuela secundaria para ver si hay una relación. Se usan datos numéricos como votos, tiempo dedicado a hablar en su teléfono celular y tiempo dedicado a ver televisión.

Como ha notado, el término «métodos cuantitativos» puede parecer complicado y lejos de la realidad. Pero en realidad es una herramienta que sirve para enfrentar situaciones muy comunes en diferentes comunidades y en la vida cotidiana.

Aunque es un método sofisticado, es muy efectivo para obtener un conocimiento específico y preciso sobre un fenómeno, un evento o un grupo de personas.

¿Qué tipos de modelos cuantitativos existen?

La investigación cuantitativa implica un análisis metódico de fenómenos mediante la recopilación de datos cuantificables y luego llevando a cabo técnicas matemáticas, estadísticas o informáticas. Para realizar investigaciones cuantitativas, se utilizan métodos como encuestas en línea, cuestionarios, métodos de muestreo, etc. y el resultado de estos métodos se representa en forma numérica.

Después de eso, se lleva a cabo un análisis cuidadoso de estos resultados para prever el futuro del producto y los cambios se realizan en consecuencia. Por ejemplo, se ha realizado una encuesta para determinar la cantidad total de tiempo de tiempo que toma un personal de restaurante para servir a un cliente después de entrar en el restaurante.

Se prepara una encuesta de satisfacción del cliente donde las preguntas como el tiempo tienen que esperar antes de que un camarero llegue a tomar su pedido, con qué frecuencia los clientes entran a un restaurante y otras preguntas similares. La investigación cuantitativa se realiza principalmente en entornos sociales en datos estadísticos recopilados utilizando este método de investigación. En este tipo de investigación, los estadísticos e investigadores forman teorías y marcos matemáticos que se refieren a la cantidad que se investiga.

Las plantillas utilizadas en la investigación cuantitativa son elaboradas, objetivas e investigadoras de naturaleza. A diferencia de otra investigación, el resultado de este método de investigación es imparcial, estadístico y lógico. Los datos se recopilan utilizando técnicas estructuradas y se realizan en una gran población para que se pueda obtener el resultado general.

Los siguientes son los diferentes tipos de métodos de investigaciones cuantitativas.

¿Cuántos modelos cuantitativos existen?

Es una descripción teórica y formal de un sistema o un proceso que se ha traducido al lenguaje de las matemáticas. Eykhoff lo definió maravillosamente como «una representación de los aspectos esenciales de un sistema existente (o un sistema a construir) que presenta el conocimiento de ese sistema en forma utilizable». Concéntrese en la frase «forma utilizable», aparecerá más adelante.

A lo largo de esta introducción, cuando decimos modelo, nos referiremos a un modelo cuantitativo.

  • Son muy claros porque usamos matemáticas que son muy precisas
  • Esta precisión nos permite establecer suposiciones bien definidas.
  • Y debido a la precisión podemos representarlos numéricamente escribiendo un programa de computadora
  • Esto permite una representación gráfica

El otro día me encontré con un juramento hipocrático muy interesante, «el juramento hipocrático de los modeladores», y es el siguiente:

Recordaré que no hice el mundo, y no satisface mis ecuaciones.

Aunque usaré modelos con valentía para estimar el valor, no me impresionaré demasiado las matemáticas.

Nunca sacrificaré la realidad por la elegancia sin explicar por qué lo he hecho.

Tampoco le daré a las personas que usan mi modelo falsa comodidad sobre su precisión. En cambio, haré explícito sus suposiciones y supervisión.

Entiendo que mi trabajo puede tener enormes efectos en la sociedad y la economía, muchos de ellos más allá de mi comprensión.

Este juramento fue parte del manifiesto de los modeladores financieros de Paul Wilmott y Emanuel Dermans, que alienta a los profesionales financieros a adherirse a las mejores prácticas. Para resumir lo que querían decir, los modelos cuantitativos tienen fallas inherentes que pueden trascender a la toma de decisiones, suponiendo que no fueron señalados explícitamente y podrían causar un contratiempo potencial. Por ejemplo, si un paciente visitara a un médico, sin una pregunta confiaba y creería el diagnóstico de los médicos. El paciente la mayoría de las veces no es un médico y, por lo tanto, no comprende completamente los resultados de su diagnóstico y mucho menos el proceso que el médico pasó para encontrarlo. Esto se debe a que la relación de un paciente y médico se basa en la confianza, y también confía implícitamente en sus calificaciones. Ahora, para dibujar similitudes, nuestro diagnóstico son nuestros modelos y sus resultados, nuestros pacientes son los receptores del modelo, y nosotros somos los médicos.

¿Cuáles son los 5 metodos cuantitativos?

Este método de previsión requiere más de unos pocos looks simples en los gráficos y otros datos anteriores; Algunos enfoques pueden requerir cálculos más complejos que otros.

Aquí hay algunos ejemplos de técnicas cuantitativas que las empresas pueden querer poner en práctica.

1. Método de análisis de regresión

Al examinar la relación entre dos variables diferentes (independientes y dependientes), las empresas pueden determinar cómo un factor puede afectar a otro.

Por ejemplo, pueden comparar el volumen de ventas con las temporadas cambiantes. Si los resultados muestran que las ventas tienden a aumentar o disminuir de acuerdo con el período del año, las ventas de la compañía serían la variable dependiente ya que dependen de la temporada. Desde el, pueden examinar en qué medida estas dos variables están vinculadas para obtener una imagen más precisa de la forma en cuyas diferentes estaciones influirán en la demanda futura de ventas.

2. Modelo econométrico

Este método consiste en el uso de las matemáticas para desarrollar ecuaciones que ayuden a explicar la relación entre los diferentes agentes económicos. La información extraída de este pronóstico puede mostrar el vínculo entre variables como inflación, tipos de cambio, PNB y cómo los cambios en estos factores afectan el rendimiento de una empresa.

3. Método del número de

¿Qué es el modelo cuantitativo y dónde se utiliza?

En finanzas, el modelado cuantitativo es la práctica de organizar e interpretar conjuntos de datos con fórmulas matemáticas para identificar tendencias en los mercados más amplios. Debido a que los datos sin procesar no siempre son descifrables, los analistas cuantitativos reorganizarán los datos en representaciones visuales que comunican significados y patrones. Varias formas de modelado predictivo pueden tener límites, pero aún pueden aportar más precisión al proceso de toma de decisiones. Si bien el modelado cuantitativo es una herramienta financiera valiosa, su uso se extiende en todas las aplicaciones de datos.

Con su capacidad para desglosar conjuntos de datos, el modelado cuantitativo se vuelve crucial para pronosticar las tendencias financieras.

Hacer predicciones precisas es esencial dentro del mundo de las finanzas, y el modelado cuantitativo tiene este mismo propósito. Métodos como la agrupación de datos aislar ciertas variables, lo que permite a los investigadores detectar patrones específicos. Para las finanzas, esta técnica puede exponer la actividad ilegal y crear un mercado más seguro.

Las habilidades de pronóstico del modelado cuantitativo también son relevantes para rastrear los precios de los valores, la demanda del cliente y otras reacciones dentro de los mercados financieros. Dentro de un contexto global, el modelado cuantitativo no puede predecir todo, pero sigue siendo un campo valioso para calcular las probabilidades y ayudar a las empresas a evitar riesgos innecesarios con los datos financieros más actualizados.

Debido al hecho de que la investigación cuantitativa es un enfoque sistémico, siempre presenta los mismos rasgos centrales cada vez que la aplicamos.

¿Dónde se utiliza el modelo cuantitativo?

Utilizamos un modelo limitado de celda objetivo simple para describir la dinámica viral SARS-CoV-2, SARS-CoV y MERS-CoV [20,24,67]. Los modelos de células objetivo objetivo han demostrado ser muy valiosos para comprender la dinámica y la terapia de infección para infecciones virales crónicas como el VIH [61,68], el VHC [69] y el VHB [70] y para las infecciones agudas como la influenza [71], el Nilo Occidental. Virus [72], virus Zika [73] y SARS-CoV-2 [17,74,75]. Aunque el modelo no describe explícitamente las respuestas inmunes, los efectos de las respuestas inmunes se incluyen implícitamente en los parámetros del modelo, como la tasa de infección, que pueden verse influenciados por respuestas innatas y la tasa de mortalidad de las células infectadas, que pueden ser influenciados por inmune adaptativo respuestas. Debido a la simplicidad del modelo, estos parámetros se pueden estimar y compararse entre los 3 coronavirus diferentes. La forma del modelo que usamos se introdujo por primera vez para modelar la infección por influenza [71] y está dada por
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donde las variables t (t), i (t) y v (t) son el número de células objetivo no infectadas, el número de células objetivo infectadas y la cantidad de virus al tiempo t (nota: usamos el tiempo después del inicio de los síntomas como la escala de tiempo), respectivamente. El inicio de los síntomas se define ligeramente de manera ligeramente diferente entre los documentos, pero esencialmente significa cuando aparecen síntomas relacionados con el coronavirus (fiebre, tos y falta de aliento) [76]. Los parámetros β, δ, p y c representan la constante de la tasa para la infección por virus, la tasa de mortalidad de las células infectadas, la tasa de producción viral por célula y la tasa de eliminación per cápita del virus, respectivamente. Dado que la tasa de aclaramiento del virus es típicamente mucho mayor que la tasa de mortalidad de las células infectadas in vivo [27,67,77], hicimos una suposición de estado cuasi-estable (QSS), DV (t)/dt = 0, y reemplazado Eq 3 con v (t) = pi (t)/c. Debido a que los datos sobre el número de copias de ARN de coronavirus, V (t), en lugar del número de células infectadas, I (t), estaban disponibles, i (t) = cv (t)/p se sustituyó en Eq 2 para obtener
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Además, reemplazamos t (t) por la fracción de las células diana restantes en el tiempo t, es decir, f (t) = t (t)/t (0), donde t (0) es el número inicial de células objetivo no infectadas. Nota F (0) = 1. En consecuencia, obtuvimos el siguiente modelo matemático simplificado, que empleamos para analizar los datos de carga viral en este estudio:
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donde γ = PβT (0)/C corresponde a la tasa de replicación viral máxima bajo el supuesto de que las células objetivo se agotan continuamente durante el curso de la infección. Por lo tanto, F (t) es igual o menor que 1 y disminuye continuamente.

En nuestros análisis, la variable V (t) corresponde a la carga viral para SARS-CoV-2, MERS-CoV y SARS-CoV (copias/ml). Debido a que todos causan una infección aguda, se puede ignorar la pérdida de células objetivo por rotación fisiológica, considerando la larga vida útil de las células objetivo.

Basado en el modelo parametrizado para cada virus, investigamos los efectos antivirales de los medicamentos con 3 mecanismos de acción diferentes: (i) Bloqueo de infección de novo, (ii) bloqueando la producción de virus y (iii) promoviendo la citotoxicidad: en los resultados: los resultados: los resultados: el Reducción en el AUC de carga viral (es decir,) y la fracción restante de las células objetivo después del curso de la infección (es decir, F (28)). Tenga en cuenta que usamos 28 días después del inicio de los síntomas como el límite superior para la observación, porque la mayoría de los valores de carga viral están por debajo del límite de detección en este momento y algunos estudios clínicos anteriores usaron afecciones de salud (por ejemplo, mortalidad) a los 28 días (4 semanas) como Un resultado primario [79]. En la simulación, se utilizaron los parámetros de población de mejor ajuste estimados al ajustar el modelo a los datos. Variamos el tiempo de inicio del tratamiento después del inicio de los síntomas, T*, y los valores de eficacia antiviral ε, η y θ para evaluar la dependencia de ellos en los resultados. Tenga en cuenta que T* = 0 corresponde a la terapia iniciada inmediatamente después del inicio de los síntomas.

Modelamos la dinámica de carga viral bajo el tratamiento antiviral con los 3 mecanismos de acción diferentes de la siguiente manera.

¿Qué es un modelo cuantitativo ejemplos?

Según Guido Bolliger de Syz Asset Management, la gestión cuantitativa es más impermeable a los sesgos emocionales.

Durante un primer artículo en nuestra serie dedicada a la gestión cuantitativa1, habíamos desmitificado el concepto. Este enfoque permite una mayor insensibilidad a los factores irracionales. Guido Bolliger, gerente de cartera y codirector de soluciones de inversión cuantitativa en SYZ Asset Management, nos lleva al corazón de sus mecanismos…

El punto de partida de cualquier modelo econométrico está compuesto por una hipótesis que generalmente es resultante de la literatura académica. Por ejemplo, las empresas con un alto nivel de rentabilidad tienen un mayor rendimiento futuro que aquellas cuyo nivel de rentabilidad es bajo. Si los mercados integran toda la información disponible en el mercado, el precio actual ya debe reflejar el nivel de rentabilidad de la compañía y no es posible ninguna ganancia de mercado futura utilizando la rentabilidad de la compañía. Para probar esta hipótesis, construiremos un modelo econométrico, por ejemplo, un modelo de regresión, que durante un largo período histórico (entre 10 y 20 años) medirá la relación entre la rentabilidad de los valores, utilizando, por ejemplo, la rentabilidad de «ROA» activo y su desempeño futuro en una gran cantidad de acciones y, si es posible, en varios mercados. Para decidir si integramos esta variable en nuestro modelo de pronóstico, utilizaremos tres criterios principales. Primero, la relación entre la rentabilidad y la rentabilidad futura debe ser positiva desde un punto de vista estadístico. En segundo lugar, esta relación debe ser estable con el tiempo. De hecho, si los resultados muestran que la relación fue positiva, hay 10, pero que ya no es, puede significar que otros actores del mercado ya usan esta fuente de información en su administración y que la rentabilidad ahora se incluye instantáneamente en el precio de el título. En tercer lugar, los resultados generados por una estrategia que explota esta fuente de información debe correlacionarse imperfectamente con los resultados de las estrategias que ya usamos y que se basan en otras variables.

Para las estrategias de acción, utilizamos varios tipos de indicadores. Aquí hay dos ejemplos concretos:

  • La valoración de la acción medida por relaciones como la relación precio/beneficio. De hecho, a largo plazo, las acciones cuyas valoraciones son bajas generan un rendimiento mayor que aquellos cuyas valoraciones son altas.
  • El rendimiento pasado, es decir, el impulso, también se usa porque los títulos cuya rentabilidad pasada es alta (o baja) tienden a tener una rentabilidad futura alta (o baja).

Para garantizar la relevancia de los datos integrados en el modelo, es vital comprender por qué funciona este o aquel indicador. De hecho, un indicador no funciona sin razón. Si no podemos identificar las razones por las cuales un indicador le permite generar una rentabilidad futura mayor que la del mercado, debemos renunciar a este indicador. De hecho, en este caso, existe una alta probabilidad de que los resultados del indicador solo se vinculen con la suerte y nuestra implacabilidad de querer encontrar absolutamente una estrategia ganadora. En jerga, lo llamamos «minería de datos». Si tomamos el ejemplo del impulso citado anteriormente, esta estrategia funciona porque los inversores no son racionales. Tienden a adoptar el comportamiento de las ovejas y siguen las tendencias actuales; Es decir, comprar las acciones cuyos precios han apreciado más. Para determinar si un indicador tendrá una larga vida útil, debe preguntarse si las razones que explican su éxito durarán. En el caso del impulso, ¿creemos que los inversores se comportarán de manera racional en el futuro? La respuesta es probablemente negativa, por lo tanto, es muy probable que la estrategia todavía funcione en los próximos años.

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