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APLICACIÓN DE MONTECARLO A LA SIMULACION DE RIESGOS
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MANAGEMENT CONSULTORES
AGRADECE SU PARTICIPACION
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APLICACIONES DE LA TECNICA
MONTECARLO AL ANALISIS DE
RIESGOS
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¿QUE ES LA SIMULACION
MONTECARLO?
¿ES UN PROGRAMA?
¿ES UN LUGAR DE
DIVERSION?
¿ES UN PROCEDIMIENTO?
¿ES UNA METODOLOGIA?
¿ES UNA FORMA DE VIDA?
¿ES DIGERIBLE?
¿PARA QUE SIRVE?
¿COMO SE USA?
¿SE PUEDE COMPRAR
HECHO?
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1. La simulación Montecarlo es una forma muy poderosa y
flexible para realizar el análisis cuantitativo de riesgos, dado
que permite al analista, asignar distribuciones de
probabilidades a todos los componentes inciertos de su
problema matemático y luego a través del muestreo
aleatorio de estas distribuciones, determinar los posibles
resultados de las variables de salida de su modelo.
INTRODUCCION A LA SIMULACION DE RIESGOS
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2. El análisis de riesgos por Montecarlo abarca un rango de
técnicas matemáticas para describir el impacto del riesgo
sobre un problema.
3. Cada variable o parámetro incierto dentro del modelo
estará representado por una distribución de probabilidades
o de frecuencias.
4. La forma y tamaño de estas distribuciones de
probabilidades define el rango de valores posibles que
pueden tomar estas variables inciertas.
INTRODUCCION A LA SIMULACION DE RIESGOS
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¿DONDE PODEMOS APLICAR SIMULACION MONTECARLO EN FINANZAS?
• MEDICION DEL RIESGO DE
CREDITO
• REALIZACION DE PRUEBAS DE
ESTRESS
• MEDICION DEL RIESGO DE
MERCADO
• REALIZACION DE PRUEBAS DE
BACKESTING
• MEDICION DEL RIESGO
OPERACIONAL
• ANALISIS DE SERIES DE
TIEMPO
• MEDICION DEL RIESGO DE
LIQUIDEZ
• MOVIMIENTO GEOMETRICO
BROWNIANO
• MEDICION DE LA VOLATILIDAD
IMPLICITA
• OPCIONES Y DERIVADOS
FINANCIEROS
• EVALUACION DE PROYECTOS
DE INVERSIONES
• OPCIONES REALES EN
PROYECTOS DE INVERSION
• GESTION Y OPTIMIZACION DE
CARTERAS
• ANALISIS DE SERIES DE
PRECIOS
• VALUACION DE BONOS Y
ACCIONES
• SELECCIÓN DE PROYECTOS
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¿QUE ES UN MODELO?
MODELOS SIMULACION
Y = f (x)
Y = f (x)
Variables
Aleatorias
• Los Modelos son un intento para capturar el
comportamiento y performance de procesos de negocios
y productos.
Control de
Entradas
1 2 3 LO HI
Predicción de
Resultados
amF
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¿Que es un Modelo?
• Un Modelo es una representación de una situación de la vida real en
una forma que puede ser idéntica a la realidad (caso de prototipos) o
en una forma distinta a la realidad (caso de simulación) que se
construye con el objetivo de analizar las propiedades del sistema y
evaluar las mejores condiciones de funcionamiento y operación.
Modelo
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¿Que es Simulación?
La Simulación es una herramienta que permite ejecutar los modelos e
interactuar con ellos para comprender mejor su funcionamiento y poder
evaluar alternativas de manera muy rápida y/o sencilla.
Modelo Simulación
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¿Que es Optimización?
Es el proceso por el cual se desea o necesita encontrar una solución
óptima a un problema bien definido utilizando herramientas matemáticas
que describen una relación funcional entre las variables consideradas de
entrada y aquellas variables de respuesta consideradas de salida.
Modelo Simulación Optimización
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Tipos de Simulación
Simulación
Discreta
Contínua
Probabilística
Determinística
Monte Carlo
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¿Qué es la Simulación Monte Carlo?
• Un sistema que usa números aleatorios para medir el efecto de la
incertidumbre sobre un sistema o proceso de la vida real.
• Las entradas son variables inciertas X´s representadas por
distribuciones de probabilidades (llamadas suposiciones)
• Las salidas son variables inciertas Y´s representadas por
distribuciones de probabilidades (llamados pronósticos).
• En que nos ayuda la Computadora?
1. Muestrea valores de variables de entrada a partir de los supuestos
(DPAs) y las ingresa en el modelo.
2. Recalcula el modelo para crear una nueva respuesta, la cual es
registrada para un posterior análisis.
3. Genera parámetros estadísticos que caracterizan las variaciones
de salida, tales como: media, desviación estándar, percentiles,
distribuciones de probabilidad ajustadas y otras.
4. Calcula intervalos de confianza sobre los verdaderos valores de los
parámetros estimados de variables de salida.
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¿COMO TRABAJA MONTECARLO?
COMIENCE AQUÍ Comience con una planilla para modelar su proceso de negocio
$PRODUCT PROFORMA
Unit Sales 10
Product Price
$Total Revenue
Asigne una distribución de probabilidades para describir el comportamiento de sus Variables aleatorias de ingreso $Variable Cost/Unit 5.50
$Total Variable Cost
$Total Fixed Cost $Total Cost
$Net Revenue
Transforme estas probabilidades en Probabilidades acumuladas
Para la Primera Prueba, genere un numero aleatorio entre cero y uno (0,1)
Convierte el numero generado en un valor de muestra
Genere el próximo numero aleatorio entre cero y uno (0,1)
Calcule el valor de entrada y lo agrega a la planilla
$PRODUCT PROFORMA
Recalcule la planilla y guarde los valores de simulación
Unit Sales 10
Sales Price
$Total Revenue
$Variable Cost/Unit 5.50
$Total Variable
Cost $Total Fixed
Cost $Total Cost
$Net Revenue
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DISTRIBUCION DE PROBABILIDADES
PARA VARIABLES DE ENTRADA Y/O SALIDA
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DATOS DE DEMANDA
DEL PRODUCTO
PROCESO DE
TRANSFORMACION EN
PROBABILIDADES
ACUMULADAS
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PRECIO DE VENTA DEL
PRODUCTO
GENERO UN NUMERO
ALATORIO Y BUSCO LA
VARIABLE CAPAZ DE
GENERARLO
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PASOS INVOLUCRADOS EN UN ANALISIS DE RIESGOS
1. DISEÑE LA ESTRUCTURA DEL MODELO DE ANALISIS DE RIESGOS
2. DEFINA LAS DISTRIBUCIONES QUE DESCRIBEN LA INCERTIDUMBRE
DEL PROBLEMA
3. MODELE LAS DEPENDENCIAS ENTRE LAS VARIABLES CON
INCERTIDUMBRE EN EL MODELO
4. DEFINA SUS VARIABLES DE PRONOSTICO O SALIDA
5. REALICE LA SIMULACION DE MONTECARLO PARA DETERMINAR
SUFICIENTES RESULTADOS PARA TOMAR UNA DECISION
6. ANALICE LA SENSIBILIDAD DE SU MODELO ANTE CAMBIOS EN LAS
VARIABLES DE ENTRADA Y DETERMINE LA IMPORTANCIA DE SU
INCIDENCIA EN EL RESULTADO
7. INTERPRETE LOS RESULTADOS DE LA SIMULACION
8. OPTIMICE SU MODELO DE SIMULACION
9. PRESENTE UN INFORME SOBRE EL ANALISIS DE RIESGOS REALIZADO
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HERRAMIENTAS DISPONIBLES PARA ANALISIS DE
RIESGOS
1. MICROSOFT EXCEL, de Microsoft Corp.
2. CRYSTALBALL de Oracle Corp.
3. @RISK de Palisade Corp.
4. DECISIONPRO, de Vanguard Software Corp.
5. GAIN RISK MANAGEMENT, de AIM Software
6. SIMULAR, de SimularSoft, Argentina
7. RISK SIMULATOR, de Real Options Valuation
8. SOLVER Premium, de Solver Corp.
9. MODELRISK, de Vose Consulting
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