Nos encontramos en la semana después de parciales, estás algo más desocupado y sin todo ese estrés encima; la vibra es otra. Seguramente todo estudiante UP puede sentir un poco el aire de libertad #Freedom pues la juerga de #FinDeParciales no faltó. Pero, ¿cómo te sientes realmente después de esa semana de masacre desgaste mental?
Todos sentimos una mejoría emocional al saber que falta menos para que acabe el ciclo. Hay estudiantes quienes se “regeneran”, pues en la segunda mitad del ciclo vuelven con todas las baterías recargadas, con muchas más ganas de estudiar y con demasiadas ansias de ver los resultados de tanta “chancadera” en la biblioteca. El team de los “cracks” sabe que falta poco para acabar el ciclo y se mueren por culminarlo lo más rápido posible, pero con buenas calificaciones. No tienen ni idea del esfuerzo que estos apasionados por el #MAES ejercen a la hora de estudiar, dedicación al 101%. Ellos maximizan su utilidad estudiando mucho para obtener 20.
En mi caso, esta semana es la segunda peor del ciclo, ¿por qué? Por la entrega de notas. Y es la semana cuando el café, luego de haber tomado tanto, ya no tiene ningún efecto sobre el cansancio. Si te pasa también a ti, eres de mi team avergüénzate. Y. La primera mitad del ciclo ha hecho que tus rendimientos marginales hayan disminuido y quieras escapar de la misma rutina de siempre #VidaUP, para dedicarte a actividades que te encantan, le quieres dar #ExitLoop pero no te queda otra que continuar hasta que acabes la carrera.
Pero, ¿cómo maximiza cada tipo de estudiante?
La maximización sigue el típico proceso que te enseñaron en Micro 1 (la utilidad se mide mediante curvas de indiferencias cóncavas típicas y rectas presupuestarias). Y el punto de optimización es la tangencia entre la curva y la restricción. Sin embargo, para darle un enfoque más sofisticado y así, calentar tus neuronas; a continuación, te modulo el mismo proceso bajo programación de EViews. ¿Será posible?, ¿el curso me sirvió? #AunNoLoApruebo.
La restricción en este caso no es “presupuestaria” sino que son los años necesarios para graduarse. No obstante, depende del tipo de estudiante #QueComienceElJuego.
Para modular el problema de un estudiante “crack” el mecanismo ocurre bajo un “For !añoscrack= 1 to 5 años, Next”, dada la condición “If apruebas satisfactoriamente cada ciclo, then te graduas, Endif” dentro del bucle. La gente “crack” posee el mecanismo de optimización dentro de un bucle cerrado pues estos estudiantes determinan el objetivo desde un inicio: graduarse satisfactoriamente en 5 años, y no más.
Su vida no es un “laissez faire, laissez passer” sino que, seguros de sí mismos, estudian la mayor parte de su tiempo y se olvidan totalmente del ocio (no existe). El fin justifica los medios. La determinación de tales conjeturas, dada la restricción restringida de tiempo, solo será óptima cuando ellos llegan al punto máximo estudiando mucho y que ese estudio se refleje en sus notas, #BienPorEllos.
Así, dentro de la condición “If” se puede notar la curva de utilidad. Intuitivamente, a un estudiante crack le genera utilidad su objetivo único en la vida universitaria: estudiar para graduarse. Asimismo, dado que es un estudiante crack y, por tanto, estudia mucho, no se conformará con aprobar, sino que a medida que sea “chancón”, alcanzará la mayor curva de indiferencia, la más lejana al origen pero que alcance una nota no simplemente mayor de 11 sino a alguna que ellos consideren, por ejemplo, mayor de 14. Esta utilidad será la mejor posible al acercarse a 20. Nótese que la curva de utilidad del estudiante “chancón” depende exclusivamente de factores de estudio máximo.
Para los “normalitos” #SoyYo, existe otro tipo de optimización. La restricción se basa en el número máximo que permite la universidad para graduarse. Dado que depende de distintas sustentaciones exógenas al estudiante para establecer la restricción temporal, será un “While !años <= !numeroMaximo, Exitloop, Wend”. Entonces el bucle abierto se correrá hasta que el número de años sea menor a, por ejemplo, los 8 años que la universidad por lastima te brinda como límite temporal. Si no, “Else”, el programa saldrá del bucle bajo la condición “Exitloop” #FINdelJuego. Es decir, cuando el estudiante tenga que retirarse de la universidad y no se gradúa pues no cumple con la restricción temporal. Además, esta función salvavidas de escape también se encuentra determinada bajo el parámetro del ocio versus el estudio, el cual se verá a continuación.
En cuanto a la utilidad del estudiante, no dependerá exclusivamente de estudiar, sino que depende también del ocio. Ambas acciones generan utilidad al “normalito”, pero cada una de ellas con diferente “sentido existencial”. La primera es el logro de graduarse, y la segunda, simplemente disfrutar la etapa universitaria hasta graduarse: conocer gente que le apasiona lo mismo, salir con esa gente, cosas de ocio. Entonces la curva de indiferencia se modela de distinta forma y depende del grado de sustitución que se da entre dichos factores.
Suponga que el máximo grado de sustitución es 1. La condición “If” dentro del bucle abierto dependerá de si tal grado es menor a 1, entonces me genera utilidad hacer ambas cosas al mismo tiempo: estudio y ocio. Sin embargo, estamos dentro del bucle con el objetivo de graduarse. Entonces el grado de estudio debe ser mayor al de ocio #TraiganmeLasGanasDeEstudiar, de tal forma que dentro del plazo limitado uno se gradúe. En caso de ocurrir lo contrario, nuevamente entra en el juego la función especial “Exitloop”, pues siempre hay una salida al final del túnel, y un estudiante, humano totalmente, llega a un momento en el que se cansa, las ganas de estudiar se agotan, se satura, y prefiere vivir esa vida que tanto hubiese tenido que haber elegido otra en la que no se dedique a estudiar para graduarse (y graduarse para trabajar y trabajar para mantenerse, pero esto es otro juego). #LaVidaEsUnCiclo #MEJORTraiganmeMiSuggarDaddy.
Entonces, se logrará la optimización en el punto de “saturación”: la restricción es tangente a la curva de utilidad. Nótese que el punto de maximización de utilidad, se denomina de “saturación”, pues la curva depende de dos factores, uno a costa de otro; es decir, estudias hasta que te canses de estudiar #RendimientosMarginalesDecrecientes dentro del límite de tiempo asignado.
Al correr los programs respectivos de acuerdo a cada tipo de team se obtiene para el primer tipo de estudiante, en la primera “corrida” un escalar de 0.475 como punto óptimo de utilidad. En las siguientes corridas se obtendrá un resultado alrededor de 0.45 y 0.55. Sin embargo, respecto al segundo tipo de estudiante, al “correr” el programa por primera vez, no se obtuvo ningún punto de optimización ¿Por qué? Debido a que el estudiante “normalito” no le asigna el máximo tiempo a estudiar y, por tanto, no cumple con la condición y finalmente desaprueba; y, a largo plazo, no cumple con el límite de tiempo asignado por la institución educativa para acabar la universidad #TRASALADAtutalento. Esto se debe a la función salvavidas “Exitloop”, pues recordemos que a este tipo de estudiante no le genera utilidad solamente estudiar para graduarse, sino también el hacer actividades de ocio. Así, cuando la preferencia por ocio es mayor a la de estudiar, el estudiante simplemente elige salir de la universidad, y disfrutar su vida. #LAVIDAQUEMEREZCO
En la segunda corrida, el programa si obtiene un resultado para la optimización de este team: nada más y nada menos que 0.5 (y se repetirá para las siguientes corridas, un alrededor de 0.5 a 0.55). Es decir, dentro de un infinito de números aleatorios asignados por la función random “rnd” existe una posibilidad en que el individuo “normalito” optimice su utilidad estudiando como divirtiéndose. Un equilibrio de felicidad absolutamente plena difícilmente de lograr, pero muy posible.
Como se apreció antes, el curso que más me agota la programación de EViews es muy útil para determinar resultados en el tiempo. Aunque quizá haya más, es importante discernir entre dos tipos de estudiantes, pues cada uno de ellos optimizan de manera diferente. Los más felices son los estudiantes “normalitos” pero esto dependerá de que logren terminar la carrera, de lo contrario optarían por rendirse o que los boten retirarse de la universidad #EXITLOOP #SalvavidasParaTodo #AñoSabaticoPorSiempre.
