Las matemáticas confirman el caos del mercado laboral español

MADRID 25 Ene. (EUROPA PRESS) -

La evolución temporal del desempleo en España se comporta de forma caótica, según un estudio de la Universidad de Sevilla. Tal caos demuestra la naturaleza compleja e impredecible del mercado de trabajo español en el largo plazo. Sin embargo, a corto plazo, los patrones se pueden predecir mediante modelos matemáticos complejos.

"Usando técnicas matemáticas hemos encontrado evidencias de caos en la serie histórica de desempleo en España. En teoría, esto explica por qué la evolución del desempleo resulta tan inestable", subraya Elena Olmedo, investigadora de la Universidad de Sevilla y autora del estudio "¿Hay un caos en el mercado laboral español? ", publicado en la revista Chaos, Solitons & Fractals.

Olmedo explica que cuando un sistema es caótico, su comportamiento es "muy complejo e impredecible en el largo plazo". Este es el caso, ya que cualquier pequeño cambio se magnifica por el propio sistema. Sin embargo, añade que "en el corto plazo, su comportamiento puede predecirse, pero los modelos no lineales que capturan la complejidad de la conducta deben ser usados para esto".

Para llevar a cabo el estudio, se recurrió a las estadísticas oficiales de paro del INEM comprendidas durante 35 años, entre 1965 y 2001. Mediante el uso de dos algoritmos se calculó el llamado "máximo exponente de Lyapunov". Este parámetro mide la inestabilidad de un sistema determinado. Los resultados positivos indican la inestabilidad y el comportamiento caótico.

Los resultados confirman la no linealidad y caos del mercado de trabajo español. Esto, a su vez, es el primer paso para la caracterización de series de tiempo de desempleo y explicar su realidad. Los científicos están trabajando ahora en la segunda fase del estudio. Esto implica el desarrollo de las predicciones a corto plazo con los modelos matemáticos pertinentes. Los investigadores están trabajando actualmente con las redes neuronales artificiales.

En economía, los modelos lineales han sido tradicionalmente utilizados para caracterizar y predecir series temporales de desempleo. Sin embargo, tienden a producir tendencias de comportamiento bastante simples que deben ser alteradas al alzar para lograr resultados más realistas. Por esta razón, el equipo optó por modelos no lineales y se concentró principalmente en los modelos caóticos.

Estos modelos matemáticos son capaces de mostrar comportamientos muy diferentes en el tiempo cuando se trata de infinitesimalmente pequeños cambios en las condiciones iniciales. Un ejemplo sería el "efecto mariposa" lo que sugiere que el aleteo de una de las alas de estos insectos podría desencadenar un tsunami en el otro lado del mundo, informa la agencia SINC.

Olmedo llega a la conclusión de que "el uso de los modelos caóticos nos permite obtener unas tendencias de comportamiento tan complejas como su propia realidad. Sin embargo, debemos perseverar en nuestra investigación para encontrar mejores herramientas que nos ayudan en la caracterización y predicción".