Análisis de Riesgos UP Madrid

UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE MADRID
E.T.S. DE INGENIEROS DE CAMINOS, CANALES Y PUERTOS
TRÁFICO Y OPERACIONES PORTUARIAS | 2014-2015
CLASE DE ANÁLISIS Y GESTIÓN DE RIESGOS 08 y 16/04/2015
SAMIR AWAD NÚÑEZ
Ingeniero de Caminos, Canales y Puertos
Máster en Sistemas de Ingeniería Civil

PARTE 1
INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE RIESGOS

ANÁLISIS DE RIESGOS
→DEFINICIÓN DE RIESGO
Definición de la RAE
(Del it. risico o rischio, y este del ár. clás. rizq, lo que depara la providencia).
1. m. Contingencia o proximidad de un daño.
2. m. Cada una de las contingencias que pueden ser objeto de un contrato de
seguro.
La definición que daría yo
Exposición a la incertidumbre que debe entenderse y gestionarse para alcanzar
un objetivo

→¿POR QUÉ ESTIMAR EL RIESGO?
 El Análisis de Rentabilidad clásico calcula los criterios de evaluación de
proyectos (VAN, TIR, Ratio Beneficio sobre Costes, etc) en función de
estimaciones de los componentes de la cuenta de gastos e ingresos
 Las estimaciones realizadas ex-ante siempre difieren de las observadas ex-
post debido a:
• Las variaciones no previstas de las variables que tienen influencia en
los costes del proyecto
• El “sesgo optimista” que afecta a toda estimación de costes (Principio
EGAP: Everything-Goes-According-To-Plan o “el papel lo aguanta todo”)

 Parece exagerado decir que siempre se infravaloran los costes, pero hay
estudios que demuestran que no es para nada un suceso atípico
Flyvbjerg, B., Holm, M. S., & Buhl, S. (2002). Underestimating costs in public works projects: Error
or lie?. Journal of the American planning association,68(3), 279-295

 La conclusión de este estudio es que los costes reales son casi un 30% de
media mayores que los estimados y que esta infraestimación no depende
del país donde se realice el proyecto ni de la experiencia acumulada
 Estas diferencias entre los costes estimados y los que realmente se
producen no se conocen ex-ante y tienen carácter aleatorio
 Esto hace que el decisor no tenga una información completa si evalúa sobre
una estimación con el valor más probable (suele denominarse Caso Base) y
supone que los criterios de evaluación de la rentabilidad difieran de los
obtenidos en realidad por el proyecto. Por eso, es importante el estudio de
diferentes escenarios

→COMPONENTES
El riesgo combina:
 La probabilidad de ocurrencia
de un suceso
 Sus consecuencias

→CONSECUENCIAS
De acuerdo a sus consecuencias distinguimos:
A) Riesgo como amenaza: posibilidad de acontecimientos negativos que
pueden perjudicar a los intereses u objetivos
B) Riesgo como oportunidad: posibilidad de acontecimientos positivos que
pueden beneficiar a los intereses u objetivos
C) Riesgo como incertidumbre: engloba todos los resultados posibles, ya sean
positivos o negativos, y busca una posición de equilibrio

→EL RIESGO COMO OPORTUNIDAD
La oportunidad del riesgo se mide en
base al retorno que proporciona:
 A mayor riesgo, mayor retorno
esperado
 Y viceversa, para asumir un mayor
riesgo, hay que valorar que el
retorno potencial sea mayor
 Pero si sale mal, la perdida es
mayor → aversión al riesgo
El riesgo se haya asociado de manera
inexorable a cualquier actividad. Por
tanto, está presente en cada decisión

→¿CUÁNDO ACTUAR?

→EL RIESGO COMO INCERTIDUMBRE
Gestión de riesgos:
 La mayor parte de las veces, esto no tiene umbrales fijos y hay que estimar
a qué nos enfrentamos para saber cómo actuar. Así que, en la gestión de
riesgos aparece siempre la estadística
 El objetivo de la gestión del riesgo es añadir el máximo valor a todas las
actividades dentro de un proyecto. E, importante, de forma sostenida →
incluye todas las etapas
 Para tomar decisiones, hay que tener la mayor información posible → la
conseguimos con el análisis de riesgos → identificación, análisis y
tratamiento

→ENCUADRE

→PREGUNTAS
¿Alguna duda o algo que se
haya quedado en el tintero?

PARTE 2
METODOLOGÍAS DE ANÁLISIS DE RIESGOS

→ESQUEMA DEL ANÁLISIS DE RIESGOS

→IDENTIFICACIÓN DE RIESGOS
Consta de dos partes:
 Identificación forma sistemática de las posibles causas/fuentes de riesgo
Las fuentes de riesgo son diversas: diseño, emplazamiento, técnica,
construcción, operación, demanda, disponibilidad, mantenimiento, mercado,
financiación, política, ciclo económico, estrategia (por ejemplo en una
concesión) e incluso eventos de fuerza mayor.
 Identificación de las variables que influyen en cada causa
Esta etapa requiere un elevado conocimiento del sector y del mercado en el
que se opera, así como del entorno legal, social, político y cultural que rodea al
proyecto

→IDENTIFICACIÓN DE RIESGOS

Técnicas de identificación de riesgos:
 Brainstorming
 DAFO
 Entrevistas a especialistas
 Workshops o talleres de trabajo
 Benchmarking
 Análisis de procesos (sobre todo para riesgos operativos)
→ IDENTIFICACIÓN DE RIESGOS

→CLASIFICACIÓN DE RIESGOS

El análisis de riesgos es el estudio de la incertidumbre y el
impacto de cada fuente de riesgos y la sensibilidad de ésta
frente a diferentes variables con el fin de establecer el nivel de
riesgo de nuestro proyecto
El análisis de los riesgos determinará cuáles son los factores de riesgo que
potencialmente tendrían un mayor efecto sobre nuestro proyecto y, por lo
tanto, deben ser gestionados con especial atención
→ DEFINICIÓN DE ANÁLISIS DE RIESGOS

→ MÉTODOS DE ANÁLISIS DE RIESGOS
Métodos Cualitativos:
(muy usados en proyectos empresariales y en proyectos con información
escasa o no cuantificable)
Los métodos cualitativos incluyen:
 Brainstorming
 Cuestionario y entrevistas estructuradas
 Evaluación para grupos multidisciplinarios
 Juicio de especialistas y expertos ( Delphi y Rembarndt)

Métodos Semi-cuantitativos:
(no son muy utilizados)
Con datos cuantitativos que pueden ser escalables como “alto/medio/bajo”,
“grande/mediano/pequeño”, etc
¡Cuidado con la escala utilizada y con que todas las medidas tengas las mismas
unidades para evitar malos entendidos o malas interpretaciones de los
resultados!

Métodos Cuantitativos:
(son los más utilizados… siempre que se puede)
Permiten asignar valores de ocurrencia e impacto a los diferentes riesgos
identificados
Los métodos cuantitativos incluyen:
 Análisis de probabilidad
 Análisis de consecuencias
 Simulación computacional

PARTE 3
MÉTODO DE SIMULACIÓN DE MONTECARLO

→ MÉTODO DE MONTECARLO
Aunque existen otras técnicas, se suele utilizar el Método de
Simulación de Montecarlo, el cual se caracteriza por:
 Sencillez práctica para representar la realidad a través de un
problema matemático. Consiste en asignar valores aleatorios a
las variables del modelo, se obtengan múltiples posibles
escenarios a partir de un caso base (P50)
 Es computerizable para la realización de simulaciones
 Con los resultados obtenidos de las diferentes iteraciones
realizadas se efectúa un estudio descriptivo que permite
establecer la probabilidad de ocurrencia de las diferentes
variables determinadas sobre las que medir el riesgo

→ MÉTODO DE MONTECARLO
Las entradas del Método de Montecarlo suelen ser costes para
que el modelo permita la comparación en las mismas unidades
¡Cuidado al analizar datos de años diferentes porque habrá que
actualizar los valores corrientes del año analizado (nominales) a
valores constantes de un año base (reales) dividiendo por un
índice de precios adecuado denominado deflactor !
“A dolar today is worth more than a dolar tomorrow” (un dólar
hoy vale más que un un dólar mañana)

→ MODELIZACIÓN DE RIESGOS
La modelización nos permite trabajar con un problema que
representa la realidad pero es más simple que ella. Consta de las
siguientes fases:
 Selección de las funciones de probabilidad
 Análisis de sensibilidad y de evolución
 Simulación computacional
 Establecimiento de un perfil de riesgo
Igual que sirve para obtener perfiles de riego, sirve para llevar el
control y seguimiento de las funciones

→ 1. SELECCIÓN DE FDPs
Etapas de la selección de FDPs:
1. Conseguir la información histórica
2. Generar una base de datos
3. Análisis descriptivo de la muestra en bruto
4. Transformaciones de la muestra (deflactor y comparabilidad)
5. Análisis descriptivo de la muestra transformada
6. Ajuste de la FDP (Software ARENA y @RISK)

Grado de conocimiento del histórico de variables:
La falta de información sobre la distribución de probabilidad de las variables es
habitual. Se clasifican según el grado de conocimiento:
 Grado de Conocimiento Bajo, cuando se tiene tan poca información que ni siquiera
se ha podido estimar un valor para la variable sino sólo un rango de valores. Se
asume que todos los valores del rango son igualmente probables y la distribución
asociada sería uniforme
 Grado de Conocimiento Medio, cuando se ha podido estimar un valor para la
variable que se supone que es el más probable, pero sólo se conoce el valor máximo
y el mínimo que podría tomar. En este caso se suele utilizar una distribución de tipo
triangular que queda definida por sólo tres valores: el máximo, el mínimo y el valor
más probable
 Grado de Conocimiento Alto, cuando se ha podido estimar un valor para la variable
y además se conoce la distribución asociada a ella. En este caso se utiliza dicha
distribución

Metodología para el ajuste cuando
el grado de conocimiento es alto

Funciones de distribución
Beta (alfa1, alfa2)
Beta General (alfa1, alfa2, mínimo, máximo)
Beta Subjetiva (mínimo, más probable, media, máximo)
Chi Cuadrado (v)
Triangular doble (mín, másProbable, máx, p)
Función Error (h)
m-Erlang (m, beta)
Valor Extremo (alfa, beta)
Mínimo Valor Extremo (alfa, beta)
F de Fisher-Snedecor
Beta
Gamma (alfa, beta)
Gauss Inversa (mu, lambda)
Johnson Limitada por Sistema (alfa1, alfa2, a, b)
Johnson Limitada por Sistema (alfa1, alfa2, gamma, beta)
Lognormal (media, desviación estándar)
Lognormal 2 (media, desviación estándar de la distribución normal)
Normal (media, desviación estándar)
Pearson5 (alfa, beta)
Pearson6 (beta, alfa1, alfa2)
Pert (mínimo, más probable, máximo)
Rayleigh (beta)
T de Student (nu)
Uniforme (mínimo, máximo)
Weibull (alfa, beta)
Binomial(n, p)
Acumulativa (mínimo, máximo, {X1,X2,..,Xn}, {p1,p2,..,pn})
Discreta ({X1,X2,...,Xn}, {p1,p2,...,pn})
Triangular (mínimo, más probable, máximo)
Triangular por 3 puntos -Trigen- (valor inferior, valor más probable, valor superior, percentil inferior, percentil superior)
Levy (a, c)
Logística (alfa, beta)
LogLogística (gamma, beta, alfa)

El propósito de la prueba es averiguar si existen diferencias estadísticamente
significativas entre la distribución observada (𝐹0) y la distribución esperada (𝐹𝑒)
En la prueba se plantean las siguientes hipótesis estadísticas:
@RISK permite realizar los siguientes análisis:
 Criterio de Información de Akaike (AIC)
 Criterio de Información Bayesiana (BIC)
 Test Chi-Cuadrado
 Test Anderson-Darling
 Test Kolmogorov-Smirnov
 Error al cuadrado de la raíz cuadrada de la media
 Test de Shapiro-Wilk (n<30)

Histograma de la muestra
 Intervalos
 Frecuencias relativas
• Valores más probables
• Valores atípicos
FDP comparada
Intervalo de
confianza

Los histogramas se pueden obtener con software como SPSS o STATA, Minitab,
Excel, etc. Pero por si queréis saber cómo se construyen, os dejo un artículo
que podéis descargar pinchando en el título:

¿Qué resulta crítico de estas FDPs?
 Su consistencia frente a variaciones de las variables, siendo la más
importante las variaciones de precios por encima del IPC
 Su validez en diferentes contextos y periodos
 Los valores mínimo, máximo y más probable , así como el intervalo de
confianza de estas estimaciones
• Conocida σ:
• No conocida σ si n≥30:

→ 2. SENSIBILIDAD Y EVOLUCIÓN
Análisis de sensibilidad: ¿de qué variables?
No todas las variables tendrán un efecto significativo sobre la rentabilidad
siendo, por tanto, necesario identificar las variables que sí lo tengan. Las
denominamos “variables críticas”
Para la identificación de estas variables se debe realizar un análisis de sensibilidad
donde se calcula la rentabilidad del proyecto para distintos valores de cada variable
alrededor de su valor estimado
Criterio de la UE: son consideradas variables críticas aquellas en las que un 1% de
variación alrededor del valor estimado provoca un variación de al menos 1% en el VAN
del proyecto, es decir, que tengan una elasticidad mayor o igual a 1

Análisis de sensibilidad: ¿en qué consiste?
Consiste en variar los valores de algunas variables y evaluar las variaciones que
se producen en los costes, tanto en curtosis como en la expresión formal de la
FDP de ajuste
En estos análisis sólo se hace variar una variable por vez y permiten construir
curvas de sensibilidad de las que se puede obtener la elasticidad de la
rentabilidad a la misma

Análisis de sensibilidad: ¿qué se obtiene?
Una elasticidad a cada una de las variables

Análisis de sensibilidad: ¿qué se obtiene?
Un gráfico de Tornado que compara estas elasticidades

Análisis de evolución:
Modelo autorregresivo de media móvil para un conjunto ordenado de
observaciones Y1, … Yt, … , Yn (Series temporales)

→ 3. SIMULACIÓN COMPUTACIONAL
 Se realiza un proceso iterativo
en el que se hace variar cada
variables según la FDP que
representa su comportamiento
 Una condición fundamental
para esta simulación es que la
distintas variables críticas sean
independientes. En caso de no
serlo, modelizarse esa
dependencia a través de una
matriz de correlaciones

Este paso se ejecuta de forma automática por parte del motor de cálculo (el
software que usemos), generando tantas iteraciones como exija nuestro
problema (mientras el coste de computación no sea inabordable, se
recomienda la simulación de, al menos, 1.000 escenarios)
La simulación arrojará tanto valores como escenarios simulados de las
variables de salida y del análisis de rentabilidad

→ 4. PERFIL DE RIESGO
Sobre las variables de salida se pueden estudiar las consecuencias que tendrá
cada riesgo en el proyecto. Para los diferentes escenarios simulados se
obtienen:
 Valor Actual Neto (VAN)
 Coste promedio ponderado
de los recursos (en inglés weighted
average cost of capital, WACC)
 Beneficio Neto
 Etc…

Método de la Transformada Inversa:
Este método se basa en el hecho de que los valores de la Distribución
Acumulada de Probabilidad de cualquier variable aleatoria se distribuyen
según una Distribución Uniforme
Si “x” se distribuye según una Distribución Acumulada de Probabilidad
F(X), y = F(x) se distribuirá según una distribución uniforme, o lo que es lo
mismo si “y” se distribuye según una distribución uniforme, x=F -1(y) se
distribuirá según una Distribución F(X)

Como este método de cálculo es muy exigente desde el punto de vista del
coste de computación, sobre todo para modelos con muchas iteraciones, hay
dos alternativas:
 Utilizar la técnica LHS (Latin Hypercube Sampling), que requiere un número
menor de iteraciones para obtener una buena representación de la
probabilidad que se está estimando
 Utilizar una aproximación lineal del Modelo de Rentabilidad (lo cual no es
muy descabellado ya que, generalmente, las curvas de sensibilidad son
aproximadamente lineales entorno al valor estimado de cada variable
crítica

Una vez transformada la función, para facilitar la visualización del riesgo, se
suelen utilizar los Gráficos Acumulados, que son una modificación de la curva
de Densidad de Probabilidad Acumulada y que se denomina Perfil de Riesgo
El perfil de riesgo permite visibilizar el
riesgo para facilitar la toma de decisiones de forma óptima en cada
momento del ciclo de vida del proyecto:
 Abscisas: rango de valores del
resultado
 Ordenadas: probabilidad de
ocurrencia acumulada

Lectura del perfil de riesgo:
 Cuanto más arriesgado es el proyecto, más amplio será el rango de
posibles resultados → curva más horizontal
 Cuanto menos arriesgado, más acotado y con valores más definidos →
curva más vertical
 A igualdad de pendiente, será menos arriesgado cuando más a la izquierda
(costes menores)
Debe responder a:
 ¿Cuál es el máximo valor razonable?
 ¿Cuál es el mínimo valor razonable?
 ¿Qué acciones se pueden acometer
para minimizar el riesgo?
 ¿Qué eventos o incertidumbres pueden
producir mejores resultados de los
esperados?
 ¿Cuál es el valor esperado?
 ¿Hay más riesgo que oportunidad?

Cuantificación del riesgo: VAR (Value at Risk)
Mide la peor pérdida esperada bajo condiciones normales de mercado y con
un nivel de confianza dado, resumiendo así la exposición al riesgo sin
considerar las situaciones extremas
El VAR es útil para:
 Presentar la información, permitiendo la toma de decisiones y el
seguimiento y control de los riesgos
 Asignar recursos. Puede emplearse para decidir dónde es más conveniente
dedicar los recursos
 Establecer estrategias o activos a proteger

Ejemplo:
Si se obtiene que el VAR anual de
un proyecto empresarial es de 1
millón de euros con un nivel de
confianza del 95%, quiere decir
que solo existe cinco posibilidades
entre 100, bajo condiciones
normales del mercado, de que
ocurra una pérdida superior a un
millón de euros

PARTE 4
TRATAMIENTO DEL RIESGO

→ TRATAMIENTO DEL RIESGO
Estrategias de tratamiento de riesgos:
Evitarlo
Se trata de minimizar la probabilidad de que el riesgo se presente. Para ello
existen cuatro opciones principales: transferencia, reducción, elusión y
diversificación
Minimizarlo
Las estrategias de minimización se platean cuando han fallado las estrategias
de evitación (sí, suena mal pero existe)
En estos casos, deberá plantearse un plan de contingencia, que intentará paliar
los efectos negativos del riesgo, una vez éste ya se ha producido

Estrategias de evitación:
Transferencia: representa el conjunto de procedimientos cuyo objetivo es
eliminar el riesgo transfiriéndolo de un lugar a otro
Mu, R., De Jong, M. & Heuvelhof, E. (2010). A Typology of Strategic Behaviour in PPPs for
Expressways: Lessons from China and Implications for Europe. European Journal of Transport and
Infrastructure Research, 10 (1) March 2010, pp. 42-62

Estrategias de evitación:
Reducción: esta estrategia busca, bien reducir la probabilidad de ocurrencia de
un riesgo, bien reducir sus consecuencias, o bien lograr ambos objetivos a la
vez → control de la gestión y seguros
Elusión: existen dos opciones para intentar eludir un riesgo
 No proceder con el proyecto / replantearlo
 Escoger medios alternativos para la actividad, como es la
subcontratación (aunque siempre tiene un coste de oportunidad)
Diversificación: consiste en intentar extender el riesgo de un área en concreto,
a diferentes secciones, con el fin de impedir la pérdida de todo el negocio

Estrategias de minimización:
Son medidas correctoras con el fin de minimizar las consecuencia y sólo deben
ser utilizadas como medida de emergencia
La principal medida que se puede adoptar en estas situaciones, con el fin de
paliar los efectos derivados de la realización del riesgo, son los Planes de
Contingencia
Estos definen los procedimientos y procesos alternativos que se han de
acometer en una organización cuando un riesgo deja de serlo para convertirse
en realidad, así como las personas implicadas y los medios que deben
disponerse en dichos procedimientos

→ MITIGACIÓN DEL RIESGO
La mejor estrategia es atajar el riesgo antes de que se produzca,
incluso cuando éste es seguro
El proceso de minimización del riesgo comienza ya en la fase de licitación,
donde se sientan las bases de la estrategia a adoptar durante la fase de
ejecución del contrato

→ MONITORIZACIÓN DEL RIESGO
Los riesgos son también un elemento vivo, que cambia y evoluciona
dependiendo de los factores con los que interactúa
 Aparecen nuevos riesgos / Desaparecen riesgos conocidos
 Cambia su importancia o su gravedad
Resulta crucial el seguimiento y control periódico de los riesgos identificados,
así como la búsqueda de nuevas amenazas que afecten al proyecto
Se debe comprobar regularmente la efectividad del plan de gestión diseñado e
implantado: hay que estar al corriente de la evolución tanto de los riesgos,
como de los procesos y estrategias diseñados para evitarlos y controlarlos

→ EJEMPLOS
A continuación vamos a ver una serie de ejemplos y vamos a
verificar cuánto habéis aprendido de la parte teórica

→ EJEMPLOS
1. Riesgo técnico (barcaza, remolcador, cabrestante,…)
Fotografías cedidas por Alberto Aguilaniedo Murias,
Engineering Manager de Altius S.A. || GRÚAS
(AMSTERDAM - VIGO - TENERIFE)

→ EJEMPLOS
2. Riesgo de operación en la mercancía especial (monitorizar, planificar y licitar)

→ EJEMPLOS
3. Riesgo de disponibilidad (tiempo de estancia en línea de atraque)
Engineering Manager de Altius S.A. || COKE DRUMS
(KOBE, JAPAN - YANBU, KSA)

→ EJEMPLOS
4. Riesgo de infraestructura (construcción de muelle provisional, beach-landing)
Engineering Manager de Altius S.A. || BEACH-LANDINGPROCESO:
1. Se embarranca la barcaza contra la orilla
2. Se rellena el hueco entre barcaza y tierra con grava y arena bien compactadas
3. Se colocan chapas de acero que luego se fijan a la cubierta de la barcaza con soldadura
4. Se descargan las piezas vía RO-RO desde barcaza a tierra

→ EJEMPLOS
5. Riesgo de preferencia de atraque en muelle
Normalmente, la preferencia de atraque en los muelles comerciales por la mayoría de Autoridades Portuarias es:
1. Cruceros y pasajeros
2. Bunkers & fuels, graneleros y petroquímicos (buques quimiqueros, gaseros, etc,…)
3. Car-carries (buques RO-RO solo para coches y maquinaria rodada)
4. Carga contenerizada (containers, flat-racks, etc,…)
5. Carga de proyecto (mercancías especiales)
Engineering Manager de Altius S.A. ||
FRACCIONADORA, DERINCE (TURQUÍA)

→ EJEMPLOS
6. Riesgo de seguridad (por supuesto, la seguridad marca el ritmo de trabajo)

→ EJEMPLOS
7. Riesgo por eventos de fuerza mayor (en los puertos, a veces hay combustiones
espontáneas de mercancías y materiales)
Engineering Manager de Altius S.A. || COMBUSTIÓN
ESPONTÁNEA EN DERINCE (TURQUÍA)

PARTE 6
¿CUÁNTO HABÉIS APRENDIDO?

→ EJEMPLOS
Responded sucintamente a las siguientes preguntas:
1. Cita 3 variables que consideres críticas en el riesgo de operación para el
caso de las mercancías especiales de acuerdo al ejemplo de las grúas
2. Si fueras un banquero, a) ¿en qué te fijarías a la hora de financiar un
proyecto de mercancía especial? b) Establece dos mecanismos de
transferencia de riesgos que facilite la consecución de financiación
3. a) ¿Cómo monitorizarías cargas y descargas repetitivas como las del
ejemplo de los coke drums? b) ¿Cómo permite esta monitorización hacer
bajas en las ofertas de licitación?
4. a) ¿Piensas que alguno de estos ejemplos corresponde a una mitigación de
riesgos? b) ¿Cuál? c) ¿Por qué?

5. a) ¿Qué conclusión sacarías mirando el percentil 80 del coste? ¿Qué
significaría si fueras un constructor? ¿Y si fueras la Administración?

6. Cita dos aplicaciones de la gestión del riesgo que no se hayan comentado
en clase. Una como amenaza/incertidumbre y otra como oportunidad
7. Si tuvieras que invertir como empresario sólo en uno de los siguientes
proyectos, ¿en cuál lo harías? Razona tu respuesta
8. En el caso anterior, ¿invertiría igual un empresario con aversión al riesgo
que otro más atrevido? ¿Qué proyecto elegiría cada uno y por qué?

→FINAL
 Corrección del cuestionario
 ¿Alguna duda o algo que se haya
quedado en el tintero?
 Despedida

SAMIR AWAD NÚÑEZ
Investigador predoctoral
Grupo de Investigación de Logística y Explotación del Transporte y Gestión Operativa (LET&GO)
Departamento de Ingeniería Civil: Transporte y Territorio
Universidad Politécnica de Madrid
samir.awad@caminos.upm.es

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