Nuevamente, el inconveniente principal de esta valuación es el de ignorar los cambios que experimentó el clima entre el momento del cual se dispone la información y el momento para el cual se está calculando la distribución. Si bien se habla de aleatoriedad del indicador se ignora la existencia de tendencia o de comportamientos cíclicos (por ejemplo, el caso de “El Niño”).
La problemática anterior puede entenderse de dos modos posibles: estimando la tendencia y calculando la distribución sobre los índices netos de tendencia o bien a partir de la definición de un proceso estocástico que modele el comportamiento de la temperatura en función del tiempo. Considerando la información disponible
no se procede a entender a la variable independientemente del tiempo sino que se va a entender que la distribución de probabilidades de la variable para cada uno de los días estudiados tendrá un componente determinístico y otro componente estocástico.
Hay ciertas características a tener en cuenta en la gestión de riesgo utilizando estos instrumentos. En primer lugar, el comportamiento de la temperatura deberá contener un componente cíclico debido a la oscilación presentada por esta variable de acuerdo a la época del año que se observe. Asimismo, en la mayoría de las
aplicaciones (Alaton, Stillberger, Djehiche (2002), Tindall (2006), Jewson (2004)) el calentamiento global se manifiesta en una tendencia creciente y lineal de la temperatura con el paso del tiempo. Por último, si bien puede presentar oscilaciones diarias, el componente estocástico de la temperatura debe revertir a la media: no puede alejarse por un período largo del tiempo de su valor esperado.
En función de las características mencionadas, es usual considerar como válido para la modelización de datos el proceso de Ornstein-Uhlenbeck, al cual se le adiciona un factor para la reversión a la media.
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