La probabilidad y la estadística son áreas de estudio que tienen su origen en el siglo XVI y que se han desarrollado a lo largo de la historia. La probabilidad se refiere al grado de certeza de que un suceso ocurra o no, mientras que la estadística se encarga de recopilar y analizar datos para generar explicaciones y predicciones. Estas disciplinas se aplican en diferentes ámbitos; alguien que toma decisiones debe ser consciente de que la variabilidad está en muchas áreas relacionadas a esa decisión, por lo que la probabilidad y estadística ayudan a enfrentar ese riesgo.
Aplicaciones de la probabilidad en el entorno financiero
¿Cómo se usa la probabilidad en finanzas? Si retomamos el ejemplo de las monedas y los dados y lo aplicamos a una inversión, entenderemos mejor el manejo de la probabilidad financiera. En el mundo de las inversiones, existen muchos expertos que se dedican a realizar mediciones sobre la frecuencia con que ocurren determinados fenómenos. Los inversionistas utilizan estos estudios para analizar mejor sus posibles negocios.
Por lo general, cuando una inversión tiene ms riesgo, sus ganancias potenciales son mayores. Los estudios de probabilidad nos permiten predecir, en cierta medida, los comportamientos de las inversiones, o al menos, las posibles ganancias o pérdidas en cualquier caso. Es importante recordar que las leyes de probabilidad están vinculadas de manera directa a los riesgos de pérdida, por lo que las inversiones con pocas probabilidades de éxito suelen ser las que paguen mejor si llegan a ser exitosas.
Detección de clientes que no pagarán un crédito
Las empresas que se dedican a dar préstamos de dinero están interesadas en saber si los clientes pagarán la ayuda otorgada. Así, pueden evitar autorizar los préstamos a personas con características relevantes y similares a quienes no saldaron su crédito. Estas características pueden ser número de hijos, salario, deudas, monto del préstamo, casa propia, entre otros.
Para explicar a mayor profundidad la forma en que se aplica la probabilidad y estadística, se brinda el siguiente ejemplo basado en la detección de clientes que no pagarán el crédito. El algoritmo representa el motor de inferencia, esto significa la probabilidad y estadística aplicada para determinar matemáticamente si es buen cliente o no.
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Ejemplo de cálculo probabilístico en créditos
El algoritmo considera tomar las características del nuevo cliente y buscar las coincidencias en la base de conocimiento. Es decir, se considera el salario del nuevo cliente, el cual es bajo, y se buscan cuántos clientes hay con salario bajo y si devolvieron el crédito. El mismo procedimiento se aplica para calcular la probabilidad de que el cliente no devuelva el crédito.
La siguiente tabla ilustra cómo se estructura la base de conocimiento para la toma de decisiones:
- Edad: Joven o mayor.
- Salario: Bajo o alto.
- Monto solicitado: Medio o alto.
- Resultado: Devuelve crédito (Sí/No).
Este algoritmo se llama Bayes ingenuo, es de los primeros sistemas que surgieron para predicción, y es muy efectivo aun cuando su procesamiento sea muy simple. El algoritmo está basado en el teorema de Bayes propuesto por el matemático Thomas Bayes en el siglo XVIII.
Importancia de los datos históricos
Las decisiones no se deben tomar por intuición, sino basadas en datos históricos relacionados con la problemática, de tal forma que la decisión tenga el mayor margen de éxito. La probabilidad y estadística son útiles en la toma de decisiones cuando no hay certeza en cómo se comportarán los eventos. Tal como se muestra, esta área matemática puede ser aplicada a diversos campos; sin embargo, requiere desarrollar pensamiento matemático para ser empleada adecuadamente.
En la investigación, la estadística inferencial es ampliamente usada para la experimentación y la prueba de hipótesis, por lo que ha sido vital en el desarrollo de la ciencia. Debido al crecimiento exponencial de los datos, los medios tecnológicos quedaron rebasados y no fueron suficientes para el procesamiento y análisis de la información, por lo que los sistemas de cómputo inteligente y las técnicas de inteligencia artificial tomaron tanta relevancia en los últimos años.
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