El Judge Institute of Management fue fundado en 1990 para ofrecer educación e investigación en administración de empresas para la University of Cambridge. Además de mantener la mundialmente conocida fama de esta universidad, su trabajo debe ser relevante tanto para las audiencias académicas como para grupos de fuera de la organización. Este último grupo incluye organismos de gobierno como la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OECD) o el Departamento para el Cambio Climático y Energético (DECC), para quienes se realizan estudios. Rebautizada Judge Business School en 2005, su atención a la administración de empresas también incluye análisis técnicos y científicos.

Uso de @RISK en el modelo de análisis Stern Review
Uno de los asuntos que se trata en este apartado es el del cambio climático, y el Management Science Research Group proporcionó datos clave para elaborar el Stern Review on the Economics of Climate Change (Revisión Stern sobre la economía del cambio climático). Publicado en octubre de 2006, este informe realizado para el Gobierno británico por Lord Stern trata el efecto del cambio climático y el calentamiento global sobre la economía mundial. Se trata del informe más grande y ampliamente referenciado de este tipo

El grupo de investigación desarrolló un modelo de análisis denominado PAGE2002 (en referencia a las iniciales del título: Policy Analysis of the Greenhouse Effect – Análisis de políticas sobre el efecto invernadero) utilizando @RISK de Palisade. @RISK es un programa auxiliar de Excel que usa la simulación Monte Carlo para mostrar todas las posibles situaciones, así como la probabilidad de que se produzca cada una, proporcionando así a la persona responsable de las decisiones el escenario más completo posible.

El personal de Stern utilizó PAGE 2002 para investigar el cambio climático en todo el mundo. Investigaron cuestiones como el impacto de la subida del nivel del mar o el aumento de las temperaturas que daña la tierra causando su infertilidad e impidiendo su uso en granjas; y las analizaron frente a los costos de diferentes opciones disponibles para enfrentarse al calentamiento global. En un extremo de la escala, no hacer nada no cuesta nada, pero las consecuencias medioambientales serán de costo elevado. Sin embargo, las actividades que reducen la gravedad de este impacto pueden resultar muy caras. El objetivo del modelo es capacitar a las personas para que tomen decisiones informadas sobre la forma óptima de enfrentarse al cambio climático (es decir, cuánto es necesario recortar las actividades dañinas y qué métodos se deben usar).

El modelo de @RISK de PAGE 2002 es una evaluación integrada porque agrega información de otras fuentes para su uso como variables de entrada. Por ejemplo, utiliza conocimientos y estudios científicos para obtener detalles sobre la sensibilidad del clima al aumento de las emisiones de CO2. Además, combina esto con la experiencia económica para analizar el efecto de un aumento de la temperatura sobre el producto interior bruto (GDP).

@RISK cuantifica la incertidumbre de las variables que causan el cambio climático
Dr. Chris Hope, especialista en modelación de política de Judge Business School, lo explica así: “Un problema fundamental de la investigación del cambio climático es que los diferentes efectos de los diversos factores que lo influencian son en si mimos indeterminados. Por ejemplo, la evidencia histórica no indica con precisión cuánto subirán las temperaturas globales si se multiplican por dos las emisiones de CO2. @RISK permite a los investigadores cuantificar esta incertidumbre para que puedan tener una medida de la precisión de los resultados”.

En particular, el informe Stern Review examinó el costo social del carbono (SCC), medido en términos del impacto económico por los daños adicionales causados por cada tonelada adicional de CO2 en la atmósfera. Partiendo de este punto, se puede determinar que si, por ejemplo, una tonelada adicional de emisiones causaría un daño valorado en $100 a largo plazo, sería viable y deseable cualquier actividad que cueste menos de $100 que resulte en al menos una tonelada menos de emisiones.

Una de las variables clave del modelo creado en @RISK es la sensibilidad del clima, que aplicando evidencias científicas, normalmente se considera un aumento de la temperatura del clima entre 1.5 y cinco grados centígrados por cada tonelada adicional de CO2 emitida a la atmósfera. Mediciones como estas influyen en el impacto económico del aumento de las emisiones de CO2, y por lo tanto, ayudan a determinar los recortes necesarios en la producción de gases de efecto invernadero.

Otra incertidumbre que se tiene en cuenta en el modelo es la longitud de tiempo que tardaría la Tierra en responder al aumento de gases de efecto invernadero; es decir, ¿serán 20 años o 50 años? Esto también es relevante cuando se trata de actividades correctivas porque no tendrán un efecto inmediato.
Además, el documento PAGE2002 trata de modelar el punto en el que pueden producirse 'catástrofes climáticas' como el derretimiento de la placa Occidental Antártica de hielo o la interrupción de la Corriente del Golfo. Conocido como el parámetro 'Tolerable antes de la interrupción’, se establece como un aumento de la temperatura global entre dos y cuatro grados centígrados. (Para poner este dato en contexto, el aumento de temperatura actual desde la era pre-industrial es de aproximadamente 0.75 grados).

RISKOptimizer permite hacer recomendaciones sobre actividades
La Judge Business School el componente RISKOptimizer de @RISK para calcular detalles más específicos sobre cuánta emisión de CO2 sería mejor recortar. Por ejemplo, ¿debe reducirse en un sesenta o en un ochenta por ciento para 2050?

El siguiente paso es averiguar cuánto costaría hacer esto en diferentes regiones de mundo. Entre las opciones está el uso de fuentes alternativas de energía, como turbinas de viento y centrales de energía nuclear, la reducción del tráfico y transporte que usa combustible basado en petróleo, y la interrupción de la destrucción de la selva tropical. Como sucede con el impacto de una actividad, el costo exacto de cualquiera de estas actividades todavía no es un dato cierto. Sin embargo, RISKOptimizer cuantifica la incertidumbre y, al considerarla junto con el impacto, las implicaciones de costos y las posibilidades de éxito de cada opción, permite hacer recomendaciones sobre qué recortes serán más eficaces.
RISKOptimizer también puede tener en cuenta que dispondremos de información cada vez más precisa, como una cifra más exacta de sensibilidad del clima, con el avance de las investigaciones. Así puede indicar el valor de esta información de mayor calidad en términos de su potencial para influir en las recomendaciones en general.

La Judge Business School seleccionó @RISK como resultado del conocimiento que el Dr. Hope tenía de PRISM, el software original de Palisade para el análisis de riesgo que evolucionó hasta @RISK. Y así lo confirma: “Necesitamos la flexibilidad que ofrece @RISK para crear una serie de modelos que administren la incertidumbre que tiene el cambio climático y sus efectos. El hecho de que el software se ejecuta en Excel también facilita su uso y garantiza que los resultados obtenidos son transparentes. Así nos aseguramos de que todos entienden los resultados”.

Conclusiones
El informe Stern proponía que un uno por ciento del producto interior bruto global debería invertirse para evitar los peores efectos del cambio climático. Si no, existía la posibilidad de que el producto interior bruto se redujera en un 20 por ciento.
Como el cambio climático sigue siendo un problema global, la Judge Business School continúa usando su herramienta de modelación creada de @RISK para el documento PAGE2002, para ofrecer orientación sobre cómo enfrentar el problema.

Más detalles
La Judge Business School usa la versión Industrial de @RISK.
Estas fueron las funciones clave de @RISK que se usaron en el proyecto de la Judge Business School

• Muestreo de Hipercubo Latino para la toma de muestras de datos inciertos
• Capacidad gráfica (especialmente para mostrar los resultados)
• Gráficos Tornado para mostrar qué variables de entrada tienen mayor efecto sobre qué resultados

Estas fueron las distribuciones que se usaron en el proyecto de la Judge Business School

• Las distribuciones triangulares fueron las que se usaron con mayor frecuencia porque son las distribuciones más simples que no son simétricas. Las distribuciones no simétricas son necesarias cuando se conoce el signo de un efecto, pero su magnitud es muy incierta.
• Las distribuciones Log logísticas se usaron para las variables de entrada con extremos alargados: el potencial de diferir en gran medida del valor más probable, pero con una probabilidad muy pequeña.

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