¿Qué es un error de redondeo?
Un error de redondeo, o error de redondeo, que se produce al convertir un número en un número entero o uno con menos decimales es un error cuantificado o mal escrito matemáticamente. Esencialmente, la diferencia entre el resultado de un algoritmo matemático que usa aritmética precisa y ese mismo algoritmo es usar una versión exacta y menos precisa del mismo número o números. La importancia de un error de redondeo depende de las circunstancias.
Si bien es lo suficientemente irresponsable como para ser ignorado en la mayoría de los casos, el error de respuesta puede tener un efecto acumulativo en el entorno financiero computarizado actual, en cuyo caso es posible que deba corregirse. Un error de respuesta plantea un problema particular cuando se utiliza una entrada precisa en una serie de cálculos, lo que hace que el error aumente y, en ocasiones, sobrepase el cálculo.
El término «error de respuesta» también se utiliza a veces para indicar lo que no es relevante para una empresa muy grande.
Cómo funciona el error de recuperación
Los estados financieros de muchas empresas suelen advertir «que las cifras pueden no coincidir debido al redondeo». En tales casos, el error aparente solo ocurre debido a visitas a la hoja de cálculo financiera y no requeriría corrección.
Ejemplo de error de redondeo
Por ejemplo, considere una situación en la que una institución financiera equilibra por error las tasas de interés de los préstamos hipotecarios en un mes determinado, lo que hace que a sus clientes se les cobren tasas de interés del 4% y 5% en lugar de 3,60% y 4,70% respectivamente. En este caso, el error de equilibrio podría afectar a miles de miles de sus clientes, y la magnitud del error haría que la institución incurriera en costos de cientos de miles de dólares para corregir las transacciones y corregir el error.
La explosión del big data y el alto rendimiento científico relacionado con los datos solo aumentó la posibilidad de asegurar errores. Muchas veces, un error de equilibrio ocurre por casualidad; es esencialmente predecible o difícil de controlar de otra manera, de ahí los muchos problemas de «datos limpios» de big data. Otras veces, se produce un error de equilibrio cuando un investigador, sin saberlo, convierte una variable en unos pocos decimales.
Error de redondeo clásico
El modelo clásico de error de cambio incorpora la historia de Edward Lorenz. Alrededor de 1960, Lorenz, profesor del MIT, introdujo los números en un programa de computadora temprano que simulaba patrones climáticos. Lorenz cambió un valor de .506127 a .506. Se sorprendió de que este pequeño cambio cambiara significativamente el patrón general mostrado por su programa, afectando la precisión de los patrones climáticos simulados durante dos meses.
El resultado inesperado le dio a Lorenz una visión poderosa de la forma en que funciona la naturaleza: los pequeños cambios pueden tener grandes consecuencias. La idea se denominó «efecto mariposa» después de que Lorenz sugirió que eventualmente podría ser causado por un tornado de alas de mariposa. Y el efecto mariposa, conocido como “dependencia sensible de las condiciones iniciales”, tiene un efecto profundo: es casi imposible predecir el futuro. Hoy en día, una forma más elegante de efecto mariposa se llama teoría del caos. Una extensión adicional de estos efectos se identifica en la investigación de Benoit Mandelbrot sobre los fractales y la «aleatoriedad» de los mercados financieros.
