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Ceplan presenta modelo estadístico de largo plazo

Ceplan
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Este modelo nos permite generar escenarios posibles de futuro para múltiples variables en nuestro país al 2030 o 2050, indicó el Centro Nacional de Planeamiento Estratégico.

El Centro Nacional de Planeamiento Estratégico (Ceplan), oficina adscrita a la Presidencia del Consejo de Ministros, realizó la presentación del Modelo International Futures (IFs), dirigido a funcionarios públicos, que permitirá realizar modelos estadísticos prospectivos de largo plazo.

El objetivo del evento fue difundir la importancia, fundamentos y aplicaciones del Modelo y su proceso de adaptación a la realidad peruana como herramienta prospectiva cuantitativa.

Esta herramienta es utilizada por el Ceplan para desarrollar un pensamiento estratégico orientado hacia la ejecución de acciones que impacten positivamente en los determinantes del futuro económico, político y social del Perú.

El presidente del Ceplan, Carlos Anderson, señaló que este es uno de los modelos número de futuro más importante del mundo. “Este modelo no mira solo un país, este modelo es importante porque hace una comparación con muchos. Además, servirá a todo el sector publico para el desarrollo de estudios sobre los principales temas nacionales", expresó.

A su turno el Director Nacional de Prospectiva y Estudios Estratégicos, Fredy Vargas Lama, quien estuvo a cargo de la presentación de esta herramienta prospectiva, sostuvo que el modelo servirá para seguir el futuro a los países más desarrollados.

Este modelo nos permite generar escenarios posibles de futuro para múltiples variables en nuestro país al 2030 o 2050, con lo que podemos tomar, hoy en día, decisiones de políticas públicas que ayude al país en el mediano y largo plazo”, señaló Vargas.

Cabe destacar que el Modelo Prospectivo IFs (International Futures) es uno de los cinco modelos prospectivos sistémicos que hay en el mundo para poder hacer predicciones de largo plazo de nuestro país en comparación con las demás naciones (a 10, 20 o 30 años en más de 2000 variables contra 186 países).

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