Korea del Sur, ejemplo mundial para combatir el COVID 2019, es posible adaptarlo al caso peruano

Korea del Sur es uno de los países que inicio con grandes brotes la expansión del virus, sin embargo, es junto a China, la que más aplano la curva de contagios y el número de muertes se encuentra en 169 (Johns Hopkins University, 02/04/2020), casi la mitad de nuestro vecino país Brasil que se encuentra con 324 y con una pendiente pronunciada sin fecha de cambio de tendencia debido al desdén de Bolsonero. En ese sentido, envío un extracto de recomendaciones de las buenas prácticas de Korea del Sur para frenar la pandemia, cuyas fuentes fueron extraídas  de los diarios El País y The New York Time en distintas fechas de marzo.

Recomendación 1: Intervenir rápido, antes de que sea una crisis

Instaron a las compañías a comenzar a desarrollar inmediatamente kits de prueba de coronavirus para la producción en masa, prometiendo aprobación de emergencia.

En dos semanas, aunque los casos confirmados de Corea del Sur se mantuvieron en dos dígitos, miles de kits de prueba se enviaban diariamente. El país ahora produce 100,000 kits por día, y las autoridades dicen que están en conversaciones con varios gobiernos extranjeros para exportarlos.

Recomendación 2: Prueba temprana, frecuente y segura

Corea del Sur ha examinado a muchas más personas para detectar el coronavirus que cualquier otro país, lo que le permite aislar y tratar a muchas personas poco después de la infección, es que ellos han logrado realizar más de 15.000 pruebas diarias, nosotros, hoy 2 de abril, estamos en 16 518 pruebas, "Las pruebas son fundamentales porque eso lleva a una detección temprana, minimiza la propagación y trata rápidamente a los que se encuentran con el virus", dijo a la BBC Kang Kyung-wha.

En 50 estaciones de tránsito, los pacientes son examinados sin abandonar sus automóviles. Se les entrega un cuestionario, una exploración remota de temperatura y un hisopo de garganta. El proceso dura unos 10 minutos. Los resultados de las pruebas generalmente regresan en unas horas.

 Recomendación 3: Rastreo de contactos, aislamiento y vigilancia

Corea del Sur desarrolló herramientas y prácticas para el rastreo agresivo de contactos durante el brote de MERS. Los funcionarios de salud volverían sobre los movimientos de los pacientes utilizando imágenes de cámaras de seguridad, registros de tarjetas de crédito, incluso datos de GPS de sus automóviles y teléfonos celulares.

Los teléfonos celulares de los surcoreanos vibran con alertas de emergencia cada vez que se descubren nuevos casos en sus distritos. Los sitios web y las aplicaciones para teléfonos inteligentes detallan cada hora, a veces minuto a minuto, los plazos de los viajes de las personas infectadas: qué autobuses tomaron, cuándo y dónde subieron y bajaron, incluso si llevaban máscaras.

Los surcoreanos han aceptado ampliamente la pérdida de privacidad como una compensación necesaria. Las personas encargadas de la cuarentena deben descargar otra aplicación, que alerta a los funcionarios si un paciente se aventura fuera del aislamiento. Las multas por infracciones pueden alcanzar los $ 2,500.

Recomendación 4: Recluta la ayuda del público

No hay suficientes trabajadores de salud o escáneres de temperatura corporal para rastrear a todos, por lo que la gente común debe participar.

Los líderes concluyeron que la supresión del brote requería mantener a los ciudadanos totalmente informados y solicitar su cooperación, dijo Kim, viceministro de salud.

Las transmisiones de televisión, los anuncios de estaciones de metro y las alertas de teléfonos inteligentes proporcionan recordatorios interminables para usar máscaras faciales, consejos sobre distanciamiento social y los datos de transmisión del día.

Sobre el Gerenciamiento de Riesgos en Proyectos

Riesgo

El riesgo es una medida de exposición a un evento futuro que involucra la probabilidad de un resultado desfavorable con relación a los costos, el cronograma y las especificaciones técnicas definidas. Los riesgos son producto de dos factores:

• La probabilidad de que un evento ocurra, y

• La severidad del impacto esperado.

El valor esperado de un riesgo es producto de estos dos factores:

Valor esperado del riesgo = Probabilidad del riesgo x Impacto esperado

A mayor información sobre los riesgos de un proyecto, mayor habilidad de prevenir, reducir, eliminar o transferir riesgos. La empresa involucrada en el proyecto debe iniciar un proceso de administración de riesgos para poder aprender más acerca de ellos.

El proyecto de administración de riesgo puede describirse en las siguientes fases (ver figura N° 1):

Para una exitosa administración de riesgos se requiere reconocerlos anticipadamente, planificar y ejecutar planes de acción y mitigación. Para prever los riesgos e incorporar las acciones de mitigación en la planificación y en las proyecciones presupuestarias, es necesario llevar a cabo los análisis con tiempo.

                                                                   Figura N° 1

Ciclo del Proceso de Administración de Riesgo

Principios del modelado de riesgos y estimación de contingencias

Los estimados de costos de un proyecto de infraestructura, en cualquiera de sus etapas de desarrollo, se componen de tres elementos, los cuales se diferencian según la cantidad de información: costos conocidos y cuantificables, costos conocidos pero no cuantificables y costos aún no reconocidos. (Ver figura N° 2).

Los estimados de proyectos conllevan grandes incertidumbres en las primeras etapas de diseño. En general, el riesgo del proyecto no está incluido en los detalles de un presupuesto, sino que debe ser analizado y cuantificado como contingencia del proyecto.

Cuando un estimado se ha incluido la incertidumbre en alguna de las etapas iníciales del proceso de diseño, el rango del costo o la incertidumbre del cronograma debe ir decreciendo a medida que el proyecto pasa de ser un concepto a un diseño final.

Figura N° 2.1.2.1

Nivel de contingencia por fase de estudio

El costo total estimado se mantendrá dentro de lo esperado si durante las primeras etapas del diseño del proyecto se materializan las incertidumbres que han sido incluidas en el estimado en carácter de contingencia. Sin embargo, es frecuente que a medida que se aplican medidas de administración de riesgos y otros procesos de control a las incertidumbres (riesgos) identificadas, se haga posible mitigar los riesgos (costos de contingencia) y entregar el proyecto a menor costo.

Existen herramientas que ayudan a estimar cuantitativamente los riesgos, entre el más conocido tenemos al @RISK 5.7 Industrial en Espanol, si desean descargar la versión prueba, copie y pegue el siguiente link:


http://vd1.palisade.com/vdl/1311215111/rsk57indes.zip

Conferencia: Criterios para evaluación de riesgos en proyectos de inversión en generación eléctrica

Conferencia: Criterios para evaluación de riesgos en proyectos de inversión en generación eléctrica
http://www.cdlima.org.pe/documents/capitulos/mecanica/eventos/24_03_11.html

Fecha: Jueves 24 de marzo
Hora: 06:30 pm - 09:00 pm
Lugar: Auditorio C del CD Lima - CIP
Ingreso libre Interesados en la certificación: S/. 50.00

Expositores:
Eco. Miguel Torralba Evaristo. Especialista en análisis de riesgo para proyectos de infraestructura
Ing. Gerardo Mayo Quispe. Diez años de desarrollo profesional en las áreas de proyectos, planeamiento, operaciones y comercialización de empresas eléctricas
Eco. Víctor Cueva Herold. Labora en CESEL SA desde el año 2004 y ha participado en la elaboración de importantes proyectos.

Programa:
Introducción:
“Visión sobre los riesgos que se presentan en los proyectos de generación eléctrica”
A cargo de Ing. Luis Moreno Figueroa. Gerente de Asuntos Ambientales y Proyectos Energéticos de CESEL S.A.
Hora: 7:00 p.m. a 7:15 p.m.

Conferencias:
Análisis de riesgo y decisiones de inversión con el @risk”
Expositor: Ing. Miguel Torralba Evaristo. CESEL S.A.
Hora: 7:15 p.m. a 7:45 p.m.
“Análisis de decisiones de inversión en proyectos de centrales termoeléctricas”
Expositor: Ing. Gerardo Mayo Quispe. CESEL S.A.
Hora: 7:45 p.m. a 8:15 p.m.
“Decisiones de inversión mediante la metodología de opciones reales”
Expositor: Ing. Gerardo Cueva Herold. Consultor CESEL S.A.
Hora: 8:15 p.m. a 9:00 p.m.
Vino de honor
Informes e inscripciones:
Capítulo de Ingeniería Mecánica y Mecánica Eléctrica
Tlf: 202-5046
E-mail: cime@ciplima.org.pe

SIMULACIÓN DE MONTECARLO CON EL CRYSTAL BALL

El modelo MonteCarlo simula los resultados que puede asumir el van del proyecto, mediante la asignación aleatoria de un valor a cada variable pertinente del flujo de caja. La selección de valores aleatorios otorga la posibilidad de que, al aplicarlos repetidas veces a las variables relevantes, se obtengan suficientes resultados de prueba para que se aproxime a la forma de distribución estimada.
Cada variable asume individualmente valores aleatorios concordantes con una distribución de probabilidades propia para cada una de ellas.

El modelo de simulación de MonteCarlo se diferencia del análisis de sensibilidad de Hertz en que mientras en este último los valores de las variables son definidos sobre la base del criterio del evaluador y de acuerdo con lo que él estima pesimista u optimista, en el primero se asignan en función a la distribución de probabilidades que se estime para cada una y dentro de un intervalo determinado por el evaluador. En otras palabras, la simulación permite experimentar para observar los resultados que va mostrando el van, especialmente cuando existen dudas del comportamiento de varias variables a la vez, pero no es un instrumento que busca su optimización.

Para aplicar el Crystal Ball a la simulación de MonteCarlo se deben seguir los siguientes seis pasos basándose en la siguiente Barra de Herramientas:

Construir el flujo de caja referenciando las celdas a aquéllas sobre las cuales se aplicará la simulación.

Elegir la distribución de probabilidades para cada una de las variables a iterar, indicando los valores límites, cuando corresponda, con la opción Definir > Definir supuesto de la barra de herramientas de Crystal Ball.

Definir el nombre de la función a pronosticar (van) y la unidad de medida ($, M$, US$, etcétera) con la opción Definir > Definir pronóstico de la barra de herramientas.

Seleccionar las tareas a desarrollar con la simulación (análisis de correlación, sensibilización, número de iteraciones, nivel de confianza con el que se desea trabajar, entre otros), con la opción Ejecutar > Preferencias de Ejecución > Iteraciones

Iterar las variables indicadas mediante la opción Ejecutar .

Crear un informe con los resultados mediante el menú Crear Informe Ver y analizar la información gráfica en los menú Gráficos de pronósticos , Gráficos de sensibilidad y numérica en el cuadro de diálogo resultante eligiendo los antecedentes que se desea rescatar como, por ejemplo, las Estadísticas, Percentiles, Bondad del ajuste o las Métricas de capacidad.

Cada variable a iterar puede tener formas diferentes de distribución de probabilidades. Para aplicar la simulación de MonteCarlo, es fundamental asignar una determinada distribución a cada una de ellas. En la tabla 1 se describen las principales distribuciones de probabilidades que se aplican al estudio de proyectos. Las formas gráficas aparecen en la Figura 1.

Tabla 1. Distribuciones de probabilidades

Distribución

Normal

Da un valor con una media m y una desviación estándar.

Análisis de valores de resultados de prueba


Triangular

Da un valor con parámetros optimista, normal y pesimista.

Cuando no se conoce la forma de la distribución pero se pueden estimar los escenarios.


Uniforme

Da un valor con parámetros mínimo y máximo.

Cuando dentro de un rango conocido todos los valores tienen la misma posibilidad de ocurrir.


Poisson

Da un valor con una media l.

Describir comportamientos que ocurrieron en un período de tiempo dado.


a. Construcción del flujo de caja

El flujo de caja estará construido en referencia a las celdas de las variables determinantes en el éxito o fracaso del proyecto como, por ejemplo, cantidad a producir y vender, precio y costo variable, mismas que se iterarán en la simulación de su impacto en el resultado del van.

b. Elección de las distribuciones de probabilidades

Para asignar una distribución de probabilidades a cada variable, se debe ubicar el cursor en la celda donde esté el valor de la primera de ellas. En el ejemplo, se colocará el cursor en la celda donde está anotada la cantidad a producir y vender. Luego se seleccionará Definir supuesto en la barra de herramientas de Crystal Ball (primer botón) y se elige el tipo de distribución de probabilidades. En este caso se optará por una distribución normal, haciendo doble clic en la opción “Normal” del cuadro de diálogo que se muestra en la figura 1.

Figura 1. Distribución de probabilidades

Pulsando OK aparece el nuevo cuadro de diálogo Definir Supuestos para la distribución de probabilidades asignada a la ocurrencia de la variable penetración de mercado, que se muestra en la figura 2.

Figura 2. Distribución de probabilidades de penetración de mercado

Marcando la opción OK la distribución queda almacenada (lo que se confirma si cambia el color del fondo de la celda).

También puede eliminarse una parte de la distribución, si se estima que aunque probabilísticamente pueda ocurrir, no es posible dadas las características del proyecto.

El mismo procedimiento se sigue para cada una de las variables que tienen un comportamiento aleatorio.

c) Función a pronosticar

Para que el modelo funcione se debe indicar la variable a pronosticará, por ejemplo, la Ganancia Bruta del proyecto, para lo cual se ubica el cursor en la celda donde aparece ese valor en la hoja de trabajo. En la barra de herramientas del Crystal Ball se selecciona Definir pronóstico y, en el cuadro de diálogo que se desplegará, y que se muestra en la figura 3, se define el nombre de la función y la unidad (pesos, dólares, etc.). Para confirmar que la información fue almacenada, la celda cambia el color de fondo.

Figura 3. Cuadro de diálogo Defina el pronóstico.


d) Selección de tareas de la simulación

La opción Preferencias de Ejecución > Iteraciones de la barra de herramientas ofrece la posibilidad de definir la cantidad de veces que se desea ejecutar la simulación. En el campo correspondiente a Cantidad de iteraciones a ejecutar, escriba 5000.

e) Iteración del valor de las variables

Pulsando la opción Ejecutar .de la barra de herramientas, Crystal Ball ejecutará las 5.000 simulaciones indicadas en el cuadro de diálogo Preferencias de Ejecución > Iteraciones .

f) Estadísticas de la simulación.

Al finalizar las 5 mil iteraciones, el Crystal Ball indicará que se alcanzó el número de iteraciones solicitado y, en el extremo derecho, el número de iteraciones que se muestran en la gráfica, para un nivel de certeza del 100%, tal como se muestra en la figura 4.

Figura 4. Histograma de los resultados

Si en la celda que indica –Infinity se anota el número cero, el histograma mostrará en color azul los resultados de las pruebas con Ganancia igual o mayor que cero e indicará el grado de certeza (78,51% en el ejemplo), como se aprecia en la figura 5.

Figura 5. Análisis del histograma.

De igual forma, se puede visualizar fácilmente las estadísticas observadas en las 5 mil iteraciones (Fig.6)l los percentiles (Fig.7) y las variables a las que reaccionó con más sensibilidad el resultado (Fig.8)

Figura 6. Estadísticas de la simulación

Figura 7. Visualización de percentiles

Figura 8. Análisis de sensibilidad

La simulación de MonteCarlo aporta claramente una mejor estimación del resultado esperado mientras mayor sea el número de pruebas que se realice. Sin embargo, el resultado del promedio simulado puede ser muy diferente al que se observe con su implementación. Esto es así, ya que los resultados de la simulación dependen de las condiciones que se asignaron a los parámetros de entrada al modelo: forma de la distribución de probabilidades, supuestos de límites al rango de valores, etcétera.

Riesgo en Proyectos

En noviembre del año 2010 participe como expositor en el Foro Internacional de Análisis de Riesgo y Deciones de Palisade organizado en el hotel Miraflores Park Hotel, este año en el mes de septiembre estaré yendo a Río de Janeiro para ser expositor de riesgo de desastre en el Forum de Riesgos en el hotel Sheratom. Adjunto el link de la exposición de riesgo de proyectos para que lo puedan descargar y muy pronto publicaré lo de Brasil.

http://www.palisade.com/downloads/UserConf/LTA10/Torralba_PalisadeLima2010_CAPEX.pdf

Un fuerte abrazo.

Miguel Torralba.

Actuales Noticias - Sala de Prensa | Universidad del Pacífico

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