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Ondas de Elliot, series de Fibonacci y COVID-19

Mtro. Luis Gonzalo Hernández Camacho • CEA y Negocios Internacionales

 

Las matemáticas son una herramienta importante en todo el quehacer humano de todas las civilizaciones. Los mayas, por ejemplo, al contar con el concepto de cero pudieron representar el sistema numérico de forma completa. Y con ello tuvieron una concepción certera de su papel en el desarrollo de la humanidad. El cero no representa el vacío, sino la no significancia (esta es una de las múltiples aplicaciones del concepto de cero). El concepto de no significancia es de gran utilidad en la inferencia estadística. Esta última es la base de los desarrollos más recientes del análisis matemático aplicado al cuidado y desarrollo de los recursos en las empresas: Data Science y Business Intelligent (p.e.).

Ahora tenemos oportunidad de observar cómo las matemáticas nos pueden ayudar a identificar procesos sociales en el tiempo. Es decir, podemos identificar procesos históricos en el tiempo con ayuda de las matemáticas. E incluso podemos predecir con cierta precisión algunos acontecimientos en el tiempo. Observemos el comportamiento de la serie Fibonacci. Las series matemáticas, son modelos que presentan resultados a partir de un valor inicial. La serie Fibonacci es ampliamente conocida y utilizada en el análisis financiero.

Apliquemos esta serie como lo hace Elliot, pero no al mercado de valores financieros, sino al proceso de deterioro de la salud que se presenta en todo el mundo en el momento actual. El inicio de una serie de epidemias severas parte del año 1981. Una de las más fuertes pandemias se presentó en este año. Si seguimos la trayectoria en el comportamiento histórico de tales eventos desde ese año, podemos observar el siguiente resultado. El año (como resultado), en el que se presenta la última pandemia, tiene relación con el comportamiento de las ondas de Elliot.

Veamos, se presentan cinco años con una pandemia (no en forma consecutiva, sino como una variable discreta, es decir, existen saltos entre una y otra fecha). Después hay trece años en los que se presenta otra situación de pandemia. Si obtenemos la media móvil (moving average -MA-) de esta serie, de 1981 hasta 2014, podemos realizar el siguiente cálculo: Tomamos el error típico del año cinco y del año seis (que son los dos períodos en los que se presenta un mayor error típico) y calculamos su promedio, el resultado es 5.2068. Este último resultado, lo sumamos a la MA que se indica en el último año (2014) para obtener aproximadamente el número 2019 (2019.5). Los decimales indican un margen del año en el cual se presentaría la última pandemia (que podemos interpretarlo como a fines del año 2019). El siguiente cuadro muestra los resultados anteriores.

El análisis que realizamos es ex post, es decir, a posteriori. Pero, de igual forma, todos los eventos se pueden analizar ex ante, es decir, a priori, por parte de los especialistas. Al hacer uso extensivo de las distintas herramientas disponibles: como las matemáticas, modelamos el comportamiento de los eventos en el tiempo. Afirmamos que las matemáticas son un importante aporte de la humanidad para cuidar la salud de la humanidad.[1] Varios eventos se pueden predecir con precisión y adelantarse a los efectos futuros, para tomar las medidas necesarias.

[1] Modelos elaborados en universidades pronostican un brote de COVID-19 en México, después del 22 de marzo de 2020. En nuestra opinión, tales modelos son altamente confiables. Prevenir es mejor, que posteriormente, lamentar.

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