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RED BAYESIANA PARA ANALIZAR LOS MECANISMOS
DE ADAPTACIÓN DE LOS COMERCIANTES ANTE LOS
RETOS DE LA COVID-19
BAYESIAN NET TO ANALYZE THE MECHANISMS OF
ADAPTATION OF THE MERCHANTS IN THE PRESENCE
OF THE CHALLENGES OF THE COVID-19
Gloria Pascuala Chiquito Tigua
Docente, Universidad Estatal del Sur de Manabí, (Ecuador).
E-mail: g_chiquito@hotmail.com ORCID: https://orcid.org/0000-0002-3593-2049
Ninieve Victoria Plua Parrales
Docente, Universidad Estatal del Sur de Manabí, (Ecuador).
E-mail: abvickplua_p@hotmail.com ORCID: https://orcid.org/0000-0001-5824-9755
Jessenia Herminia Morán Chilán
Docente, Universidad Estatal del Sur de Manabí, (Ecuador).
E-mail: jessenia.moran@unesum.edu.ec ORCID: https://orcid.org/0000-0002-3853-6017
Recepción:
07/08/2020
Aceptación:
26/10/2020
Publicación:
18/12/2020
Citación sugerida:
Chiquito, G. P., Plua, N. V., y Morán, J. H. (2020). Red Bayesiana para analizar los mecanismos de
adaptación de los comerciantes ante los retos de la COVID-19. 3C Empresa. Investigación y pensamiento crítico.
Edición Especial COVID-19: Empresa, China y Geopolítica, 67-81. https://doi.org/10.17993/3cemp.2020.
edicionespecial1.67-81
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RESUMEN
Los mecanismos de adaptación de los comerciantes ecuatorianos, ante los retos de la
COVID-19, constituyen elementos a tener en cuenta para el desarrollo económico post
pandemia. Para enfrentar la COVID-19, los gobiernos han impuesto las acciones del
autoaislamiento, la cuarentena y el distanciamiento social, medidas importantes para
enfrentar la COVID-19 y contener la expansión del virus. Estas medidas tienen impactos
positivos para la salud, al aplanar la curva de contagio, pero, afecta la actividad económica,
pues el distanciamiento, generalmente implica la desaceleración de la producción o incluso
su interrupción total, ya que se disminuyen las horas de trabajo y los salarios, factores que
ocasionan una reducción de la demanda agregada de bienes y servicios. Por tal motivo, en
el presente trabajo se realiza un análisis de sensibilidad a la evidencia en Redes Bayesianas,
para analizar los mecanismos de adaptación, de los comerciantes, ante los retos de la
COVID-19, análisis útil para vericar la volatilidad de los mercados nancieros relativos a
los comerciantes ecuatorianos, en particular, como resultado de la incertidumbre respecto
de la intensidad y la duración de la pandemia, la paralización económica y el impacto de las
exportaciones en la región, cuyo volumen y valor se ha reducido signicativamente debido
a la recesión mundial causada por la COVID-19.
PALABRAS CLAVE
Análisis de sensibilidad, Red bayesiana, Mecanismos de adaptación de los comerciantes,
COVID-19, Pandemia.
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ABSTRACT
The mechanisms of adaptation of the Ecuadoran merchants, in the presence of the challenges of the
COVID-19, constitute elements to keep in mind for the economic development pandemic post. To face the
COVID-19, the governments have imposed the actions of the self-isolation, the forty and the social, measured
important distancing to face the COVID-19 and contain the expansion of the virus. These measures have
positive impacts for the health, when smoothing the curve of contagion, but, aectionate the economic activity,
because the distancing, generally implies contradiction the deceleration of the production or even your total
interruption, since decrease to him the hours of work and the salaries, factors that occasion a reduction of
the added claim of properties and services. For such motive, at present work an analysis of sensibility to the
evidence in Bayesian Net is carried out, to analyze the mechanisms of adaptation, of the merchants, in the
presence of the challenges of the COVID-19 useful analysis to verify the volatility of the nancial relative
markets to the Ecuadoran merchants, specially, as a result of the uncertainty concern of the intensity and the
duration of the pandemic, the economic stagnation and the impact of the exports in the region, whose volume
and value been reduced signicantly due to the worldwide recessions caused for the COVID-19.
KEYWORDS
Analysis of sensibility, Bayesian net, Mechanisms of adaptation of the merchants, COVID-19, Pandemic.
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1. INTRODUCCIÓN
La COVID-19 es una enfermedad originada por el virus SARS-CoV-2, que ha azotado
países y continentes, ha causado un nivel inusitado de sufrimiento humano, agitación social
y daño económico, la expansión de la crisis actual tiene precedentes en los comerciantes
y en particular en los comerciantes ecuatorianos. La economía en Ecuador vive una crisis
sanitaria, humana y económica sin precedentes, que evoluciona continuamente junto a la
pandemia, las economías se cierran y paralizan las sociedades al entrar en cuarentenas más
o menos severas y es así como los comerciantes se han visto afectados ante esta situación.
La incertidumbre de cuánto durará la crisis, ni la forma que podría tener la recuperación,
conlleva al análisis de los mecanismos que deben afrontar los comerciantes para su
adaptación ante los retos de la COVID-19. Estudios y resultados expuestos en Salles
Sainz Grant Thornton S.C. (2020), reeren que las empresas, las PYMES y en general los
comerciantes, experimenten difíciles etapas ante la COVID-19, debido a la conuencia
entre las constantes crisis que el sistema económico mundial padece, la globalización, la
creciente competitividad, el incremento de las demandas de los clientes, las restricciones
bancarias y el dinamismo de los mercados.
Cuanto más rápida y contundente sea la respuesta sobre el impacto económico que
ocasiona la COVID-19, menores serán los efectos negativos. Algunos de los mecanismos
tradicionales de mercado podrían no ser sucientes para enfrentar dicha situación, debido
a la interrupción de las actividades productivas y la consiguiente contracción de demanda.
El inesperado viraje de las condiciones del mercado, ante la COVID-19, requiere de un
análisis del modelo de negocio existente o del modelo que tienen en cuenta los comerciantes
ecuatorianos, de manera particular y en general las empresas y las PYMES. También se
requiere del análisis de las estrategias, para a partir del nuevo entorno tomar decisiones,
que puedan constituir una valiosa oportunidad, útil para efectuar decisiones estratégicas
complejas y que a su vez constituyan mecanismos de adaptación a tener en cuenta ante los
retos de la COVID-19.
Ante el referido panorama, las pequeñas y medianas empresas (PYMES) y los comerciantes
de forma particular, en Ecuador, no son una excepción, debido a sus características, ya que
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estos son los primeros en recibir con mayor fuerza los impactos que conlleva esta nueva
pandemia. Sin embargo, ante estas circunstancias, la planeación (planicación) estratégica,
marca la diferencia entre la sostenibilidad y éxito en determinado plazo o el fracaso e
ineludible del cierre de operaciones de los comerciantes, por tal motivo, resulta favorable y
acucioso pensar y revisar en detalle el negocio y el futuro del mismo.
La planeación (o planicación) estratégica, ante estas situaciones, son de vital importancia
y ellas están referidas a un proceso por medio del cual se dene la visión (futuro) de los
comerciantes y las empresas de forma general y, en atención a éste, el despliegue de
determinadas acciones y procedimientos con los cuales es posible alcanzar las proyecciones
planicadas (Ruíz, 2019). A pesar de la importancia que reviste el proceso de planicación
estratégico, los comerciantes poseen la tendencia de no considerar dicho proceso, lo cual
repercute de forma negativa ante cualquier crisis que pueda existir, como es el caso actual
de la presencia de la COVID-19.
La planicación estratégica es un ejercicio de formulación y establecimiento de objetivos de
carácter prioritario, cuya característica principal es el mapeo de la ruta de acción (estrategia)
para alcanzar los objetivos propuestos (Ruíz, 2019). La pandemia que azota a todos los
países ha propiciado en Ecuador, un estancamiento económico elevado por cada uno de sus
ciudadanos, que requiere de mecanismos para la adaptación de los comerciantes ante los
retos de la COVID-19 y su salida o crecimiento económicos post COVID-19.
Ante las actuales condiciones, en Ecuador, se estima que la mitad de todas las empresas del
país están corriendo el riesgo de quebrar, y especialmente, las PYMES y las micro empresas;
las que constituyen el 99% de todos los negocios en la nación, y que terminarán siendo las
más afectadas (Roa, 2020). La referida estimación, se realiza de acuerdo con el amplio
espectro de inuencia que la COVID-19, deja como evidencia en el ámbito económico en
general.
Basado en el estudio realizado, se evidencian que los efectos del COVID-19, sobre los
comerciantes ecuatorianos en particular, se sustentan en la oferta y la demanda de sus
comercializaciones, cuya intensidad y profundidad dependerán de las condiciones internas
de cada economía y que está en correspondencia con las planicaciones estratégicas que
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hayan trazado, como mecanismo de adaptación ante los retos que impone la COVID-19.
Los efectos que a mediano y largo plazo se constatan son:
• Quiebras de empresas.
• Reducción de la inversión privada.
• Menor crecimiento económico.
• Menor integración en cadenas de valor.
• Deterioro de las capacidades productivas y del capital humano.
• Aumento de la pobreza y la pobreza extrema.
Los efectos antes referidos constituyen una agudización de la crisis sanitaria que se ha puesto
de maniesto debido a la fragilidad del sistema globalizado y del modelo de desarrollo
subyacente. La ruptura de las cadenas de suministro, la desaceleración del crecimiento
mundial y el desempeño de los mercados nancieros han mostrado que las economías están
expuestas a las vulnerabilidades mundiales.
Para analizar la incidencia que poseen los elementos referidos, sobre los comerciantes
ecuatorianos, ante los retos de la COVID-19, se construye una Red Bayesiana, útil para
conocer los efectos que a mediano y largo plazo afectarán con mayor énfasis las economías
ecuatorianas. De los resultaos obtenidos, se podrán realizar planicaciones estratégicas,
que constituirán mecanismos de adaptación ante los retos de la COVID-19 y a su vez
dichas planicaciones, contribuyen a minimizar los efectos económicos ocasionados por la
pandemia en Ecuador.
Las Redes Bayesianas, son un tipo muy popular de redes probabilísticas (Charles River
Analytics Inc., 2004), que proveen información sobre las relaciones de dependencia e
independencia condicional existentes entre las variables. La inclusión de las relaciones de
independencia en la propia estructura de la red hace de las redes bayesianas una buena
herramienta para representar conocimiento de forma compacta pues se reduce el número
de parámetros necesarios.
Las técnica de Inteligencia Articial, ha sido utilizada para realizar tareas de clasicación,
en particular tareas de predicción, aun cuando existe una sola variable contenida en bases
de datos, cuya variable actúa como un clasicador y a su vez representa el problema que
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se desea predecir, mientras que todas las demás variables son los datos almacenados en la
base de datos conformando un conjunto de datos, para tratarlos como casos en diferentes
procesos (González, Estrada y Febles, 2018).
En general, una red Bayesiana busca modelar algún fenómeno de interés, al considerar las
variables aleatorias involucradas en el problema y la estructura de dependencia existente
entre ellas. Así, el objetivo principal consiste en obtener la distribución de probabilidad
condicionada de las variables que no son conocidas, principalmente de alguna de ellas
denida como variable respuesta, en base a las variables que sí lo son (variables evidenciales).
Muchas veces, las variables observables están jas a priori; sin embargo, otras veces, éstas
pueden ir siendo denidas durante el mismo proceso de modelado de la red.
2. METODOLOGÍA
Para analizar la incidencia de los efectos del COVID-19, sobre los comerciantes ecuatorianos,
se realiza un análisis de sensibilidad a la evidencia en redes bayesianas en aras de conocer
los mecanismos de adaptación que deben tener en cuenta, los comerciantes ecuatorianos,
de acuerdo con la información que se introduce en la Red Bayesiana, útil para la toma
de decisiones para la mejora de las planicaciones estratégicas a tener en cuenta para las
comercializaciones futuras. La información sobre los elementos a tener en cuenta para
conocer los mecanismos de adaptación ante la COVID-19, varia en correspondencia con
las características de los comerciantes, lo que produce cambios en los parámetros de la Red
Bayesiana, considerados en la distribución de probabilidad condicionada, o en los valores
especícos que se asigne a las variables evidénciales que inciden en los mecanismos de
adaptación de los comerciantes ecuatorianos ante los retos de la COVID-19.
La metodología utilizada para el análisis de sensibilidad a la evidencia en Redes Bayesianas
para analizar los mecanismos de adaptación de los comerciantes ante los retos de la
COVID-19, es la descrita por por Kjaerul y Madsen (2007), para redes Bayesianas discretas.
Esta metodología analiza el valor de la información (value of information analysis), paso a paso,
para cuanticar cambios en la distribución de la variable respuesta, al incorporar a la red
una variable adicional como evidencia.
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Al respecto se utiliza la entropía, como una medida de incertidumbre de la distribución de
la variable respuesta, la metodología se basa en utilizar esta medida para determinar un
orden de prioridad al incorporar nuevas evidencias. El procedimiento propuesto consiste
en que la variable X, como la variable de interés de la Red Bayesiana discreta (Mecanismo
de adaptación), y la variable Y, que caracteriza el conjunto de todas las variables restantes
(efectos que a mediano y largo plazo inciden en la economía de los comerciantes ante los
retos de la COVID-19) que se caracterizan por ser discretas y están involucradas en la red
(inicialmente no observadas), facilitan:
1. Calcular la función valor, denida por V (X) = −H(X).
2. Calcular I (X; Y) para todo Y no observado.
3. Incorporar a la red como evidencia (e) la variable Y con la que se obtuvo una mayor
I (X; Y) en 2.
4. Calcular el aumento que se ha producido en V (X) = −(H(X)−I (X; Y = y)) = −H
(X | Y = y).
5. Volver a calcular I (X; Y) para todo Y ̸= e incorporado en 3.
Si la variable con mayor I (X; Y) no es observable, se considera la segunda mayor. Las
variables con I (X; Y) = 0 no necesitan ser observadas porque no aportan información a la
variable respuesta. Hay que notar que se propone como medida de decisión, la función valor
V (X) = −H(X), es decir, el valor negativo de la entropía, en vez de la entropía directamente.
Para justicar esta elección, Kjaerul y Madsen (2007), proponen considerar la variable de
interés X es de tipo binario, con posibles estados verdadero y falso, entonces la distribución
de X corresponde a una distribución de Bernoulli de parámetro (p). Luego, Prob (X =
verdadero, X = falso) = (p, 1 − p) y la entropía máxima se alcanzará en p = 0.5. Sin
embargo, el análisis es factible al obtener la mayor información posible para la distribución
de la variable respuesta, más que en disminuir la entropía (aunque en ambos casos se llega
al mismo objetivo); por esta razón, se elige trabajar con la función valor, que será mínima
cuando p = 0.5 y máxima en los extremos. Por lo que esta metodología permite generar
un orden de prioridad para incorporar variables evidenciales a una red Bayesiana discreta.
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3. RESULTADOS
Para analizar los efectos que a mediano y largo plazo inciden en la economía de los
comerciantes ante los retos de la COVID-19, se construye la Red Bayesianas (Figura 1), que
representa los elementos a tener en cuenta, como mecanismo de adaptación, por parte de
los comerciantes ecuatorianos ante la COVID-19 a través de los nodos (X1, … X6) donde;
X1, se corresponde con las quiebras de empresas, X2, se corresponde con la reducción de la
inversión privada, X3, se corresponde con el menor crecimiento económico que se produce,
X4, se corresponde con la menor integración en cadenas de valor, X5, se corresponde con
el deterioro de las capacidades productivas y del capital humano y X6, se corresponde con
el aumento de la pobreza y la pobreza extrema. La variable X7, es considerada la respuesta
de interés y se trabajara bajo el supuesto de que inicialmente no hay variables evidénciales
determinadas.
Figura 1. Red Bayesiana sobre los efectos que a mediano y largo plazo inciden en la economía de los
comerciantes ante los retos de la COVID-19.
Fuente: elaboración propia.
A partir de la Ecuación 1, y al utilizar la denición de entropía para el caso normal,
Ecuación 2 y Normal Multivariante, Ecuación 3, se calculan los pasos 1 y 2 especicados
en la metodología propuesta para obtener la entropía diferencial de la variable respuesta
X7, h(X7) = 3.7165, y los valores de información mutua para cada una de las variables no
evidénciales con la variable respuesta.
(1)
76
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Cumpliendo que:
(2)
|Σ|
(3)
Los cálculos se realizaron con el software estadístico de distribución libre R (R Development
Core Team, 2013), los resultados obtenidos se muestran en la Tabla 1.
Tabla 1. Análisis de sensibilidad al calcular I (X; Y) para todo Y no observado.
Y
−i
h(Y
−i
)
h(X7, Y
−i
)
I(X7; Y
−i
)
X1
1.4190 5.1149 0.0207
X2
1.4990 4.6156 0.5201
X3
1.7656 5.4401 0.0422
X4
2.3149 5.4719 0.5596
X5
2.5703 5.5019 0.7850
X6
3.7064 5.4719 1.9510
Fuente: elaboración propia.
A partir de la Red Bayesiana (Figura 1), relacionada con los siete efectos que a mediano
y largo plazo inciden en la economía de los comerciantes ante los retos de la COVID-19,
conectados como se muestra en el grafo de la Figura 1, se obtuvo la distribución conjunta de
X, correspondiente a una distribución Normal Multivalente con parámetros μ y Σ. A partir
de estos parámetros, se obtiene que la distribución marginal de la variable X7 (mecanismo
de adaptación de los comerciantes ante la COVID-19), corresponde a una distribución
Normal X7 ~ N (8, 99).
Los valores demuestran que la distribución asociada posee una alta variabilidad, lo que se
ve reejado en una alta entropía, que denota la existencia de incertidumbre, con los efectos
que a mediano y largo plazo inciden en la economía de los comerciantes ante los retos de la
COVID-19. Para disminuir dicha incertidumbre, que afecta los comerciantes ecuatorianos,
ante la crisis por la COVID-19, se requiere buscar los elementos que no se tienen en cuenta
a mediano y largo plazo en el impacto económico de los comerciantes ante los retos de la
COVID-19, considerados estos elementos como variables no observables.
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De acuerdo con los resultados mostrados en la Tabla 1, es posible obtener un orden de
prioridad para mejorar la entropía de X7 (mecanismo de adaptación de los comerciantes
ante la COVID-19). La variable más informativa para X7 (mecanismo de adaptación de
los comerciantes ante la COVID-19), es la variable X6 (aumento de la pobreza y la pobreza
extrema) y luego, la variable X5 (deterioro de las capacidades productivas y del capital
humano).
Para mostrar cómo la elección de la variable a observar afecta en la disminución de la
incertidumbre de la variable respuesta X7 (mecanismo de adaptación de los comerciantes ante
la COVID-19), se calculó la varianza condicionada y su entropía diferencial condicionada,
donde se considera el caso supuesto de que cada una de las variables evidénciales fueron
observadas. El resultado obtenido se muestra en la Tabla 2.
Tabla 2. Análisis de sensibilidad de X7 (mecanismo de adaptación de los comerciantes ante la COVID-19) a la
evidencia.
Y−i
Var(X7|Y−i)
h(X7|Y−i)
X1
96 3.6960
X2
36 3.1967
X3
92 3.6744
X4
32.4 3.1565
X5
20.7 2.9317
X6
3 1.7656
Fuente: elaboración propia.
Los resultados obtenidos no dependen del valor que toma la variable observada, sino del
conjunto de variables evidénciales que se consideren. Basado en que la distribución inicial
de X7 (mecanismo de adaptación de los comerciantes ante la COVID-19) es igual a N
(8, 99), con una entropía diferencial de h(X7) = 3.7166; se evidencia que la variable más
informativa para X7(mecanismo de adaptación de los comerciantes ante la COVID-19),
es X6 (aumento de la pobreza y la pobreza extrema). Si se incorpora esta variable como
evidencia, la varianza de X7(mecanismo de adaptación de los comerciantes ante la
COVID-19) disminuye a 2 y su entropía es igual a 1.77; es decir, sería suciente observar
X6 (aumento de la pobreza y la pobreza extrema) para que el problema quedara resuelto
con una alta precisión.
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Por otro lado, se observa que las dos variables que fueron incorporadas como evidencia,
X1 (Quiebras de empresas) y X3 (Menor crecimiento económico), no contribuyen
individualmente a la reducción de la incertidumbre en X7 (mecanismo de adaptación
de los comerciantes ante la COVID-19). Por lo que, para disminuir la incertidumbre, se
supone que la variable X6 (aumento de la pobreza y la pobreza extrema) no está disponible,
pero que sí se cuenta con información para la variable X5 (deterioro de las capacidades
productivas y del capital humano), que es la que produce el siguiente mayor efecto.
Si se incorpora esta variable a la red como evidencia (paso 3, del procedimiento propuesto),
entonces la nueva distribución de X7|X5 es N (8,20.7) y del paso 4 se obtiene una entropía
diferencial condicionada h(X7|X5) = 2.9317, que implica una importante reducción de
incertidumbre.
De acuerdo con los pasos 5 y 6 respectivamente, del procedimiento propuesto, a través
de X5 (deterioro de las capacidades productivas y del capital humano) є E, se calcula la
información mutua condicionada del resto de las variables Y−i con X7 (mecanismo de
adaptación de los comerciantes ante la COVID-19). Para calcular la distribución Normal
Multivariante condicionada por el resto de las variables al propagar X5 (deterioro de las
capacidades productivas y del capital humano), con una distribución de (X1, X2, X3, X4,
X6, X7 | X5) y luego hacer los cálculos, en forma análoga a los realizados para la Tabla 1,
los resultados que se obtienen se muestran en la Tabla 3.
Tabla 3. Análisis de sensibilidad, X7 (mecanismo de adaptación de los comerciantes ante la COVID-19),
condicionado en X5 (Deterioro de las capacidades productivas y del capital humano).
Y−i
h(Y−i|X5)
h(X7, Y−i|X5)
I(X7; Y−i|X5)
X1
1.4190 4.2427 0.1080
X2
1.1636 3.7815 0.3138
X3
1.6540 4.5452 0.0405
X4
2.1598 4.1280 0.9634
X6
2.8806 4.6461 1.1662
Fuente: elaboración propia.
Los resultados mostrados en la Tabla 3, demuestran que la variable X6 (Aumento de la
pobreza y la pobreza extrema) es la que permite disminuir en forma más signicativa la
incertidumbre de X7 (mecanismo de adaptación de los comerciantes ante la COVID-19),
pero como se ha considerado que esta variable no puede ser observada, se incorporará
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como evidencia la segunda variable más informativa para X7(mecanismo de adaptación de
los comerciantes ante la COVID-19), que es la variable X4 (Menor integración en cadenas
de valor). Para ello se retorna al paso 3, del procedimiento propuesto, después de propagar
la variable evidencial X4, y se obtiene que la nueva Var (X7 | X5, X4) = 3, lo que signica
que se ha podido obtener un resultado con una alta precisión.
Finalmente, la entropía diferencial condicionada que se ha obtenido para X7 | X5, X4 es h
(X7 | X5, X4) = 1.969, en la Tabla 4, se muestran los nuevos valores de entropía e información
mutua de las variables que catalogadas como no evidénciales. Se observa que la entropía
diferencial de la variable respuesta X7 (mecanismo de adaptación de los comerciantes ante
la COVID-19), ha disminuido notoriamente y que ya no existen variables no evidénciales
que aporten información relevante, por otra parte, es de destacar que las variables X1
(Quiebras de empresas), X2 (Reducción de la inversión privada) y X3 (Menor crecimiento
económico), tienen valores de información mutua con X7 (mecanismo de adaptación de
los comerciantes ante la COVID-19) de cero, lo que signica que ellas son independientes
de X7(mecanismo de adaptación de los comerciantes ante la COVID-19), dado X4 (Menor
integración en cadenas de valor) y X5 (Deterioro de las capacidades productivas y del capital
humano), como se muestra en el DAG, de la Figura 1.
Tabla 4. Análisis de Sensibilidad, condicionado en X4 (Menor integración en cadenas de valor) y X5 (Deterioro
de las capacidades productivas y del capital humano).
Y−i
h(Y−i|X5, X4)
h(X7, Y−i|X5, X4)
I(X7; Y−i|X5, X4)
X1
1.2884 3.2566 0
X2
0.7644 2.7326 0
X3
1.6048 3.5730 0
X6
1.4190 3.1845 0.2028
Fuente: elaboración propia.
4. CONCLUSIONES
En el presente trabajo se realizó un abordaje de los mecanismos de adaptación de los
comerciantes ecuatorianos, ante los retos de la COVID-19. Se evidenciaron los efectos que
a mediano y largo plazo se deben tener en cuenta para crear los mecanismos de adaptación
en aras de una mejora económica y de comercialización.
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De acuerdo con los elementos identicados se construyó una Red Bayesiana donde se
analizaron los efectos de mayor peso, que a mediano y largo plazo provoca la COVID-19,
para los comerciantes ecuatorianos de forma particular y para las empresas de forma general.
Para ello se realizó un análisis de sensibilidad a la evidencia de los elementos identicados
con el n de proyectar los mecanismos adaptación de los comerciantes ecuatorianos, ante los
retos de la COVID-19, el cual se apoyó en los resultados obtenidos de los cálculos realizados
a través de la Red Bayesiana, donde se interrelacionaron los efectos que a mediano y largo
plazo provoca la COVID-19, desde la perspectiva de desarrollo económico.
Se constató que el resultado obtenido contribuye al apoyo a la toma de decisiones, para
que los comerciantes creen sus propias proyecciones estratégicas en base a los efectos que
a mediano y largo plazo provoca la COVID-19, considerándose dichas proyecciones, los
mecanismos de adaptación a tener en cuenta ante los retos que ha impuesto esta enfermedad.
El análisis de sensibilidad a la evidencia en Redes Bayesianas realizado constituye una
metodología útil para proyectar las planeaciones estratégicas, como el ejercicio exitoso de
cualquier organización ante retos como los que ha impuesto la COVID-19. Las proyecciones
estratégicas de los comerciantes ecuatorianos es un proceso de apoyo es la base que constituye
el mecanismo de adaptación a tener en cuenta, ante los retos de la COVID-19 y signica
la vía sobre la cual estarán encaminadas las funciones de los comerciantes y las empresas.
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