En qué consiste el método de simulación de Monte Carlo

08/26/2020
Alejandro Riveros
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A la hora de realizar un análisis de riesgos para la toma de decisiones en la empresa, es importante tener acceso a la mayor cantidad de información posible. En este sentido, la simulación de Monte Carlo permite ver todos los resultados posibles de las decisiones que tomamos y evaluar el impacto del riesgo. Este método de simulación, por tanto, es de gran utilidad para la gerencia de riesgos de cualquier tipo de organización. También resulta de importancia para los Project Managers que tengan que gestionar riesgos en proyectos de envergadura.

Pero, ¿qué es la simulación de Monte Carlo (también la encontrarás escrita como Simulación Montecarlo)? Se trata de una técnica matemática computarizada, que permite tener en cuenta el riesgo en análisis cuantitativos y tomas de decisiones. Comenzó a utilizarse en la Segunda Guerra Mundial, y debe su nombre a la ciudad de Mónaco, conocida por sus casinos. Actualmente, se usa en muchos sectores, desde los proyectos de Oil & Gas, hasta las finanzas o la manufactura. En la simulación de Montecarlo se trabaja, habitualmente, con programas informáticos como Excel o R Studio.

Cómo funciona la simulación Monte Carlo

En general, este método de simulación se basa en crear modelos de posibles resultados mediante la sustitución de un rango de valores (una distribución de probabilidad) para cualquier factor con incertidumbre inherente.

Después, calcula los resultados una y otra vez, cada vez usando un grupo diferente de valores aleatorios de las funciones de probabilidad. De esta forma, dependiendo del número de riesgos o incertidumbres y de los rangos especificados, pueden ser necesarios miles de recálculos para completar la simulación.

Este método es útil para el análisis de riesgos cuantitativos, donde se asignan valores numéricos a los riesgos.

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El método Montecarlo para análisis de riesgos

En el análisis de riesgos mediante el método de Monte Carlo, se utilizan distribuciones de probabilidad. Es decir, probabilidad de que un riesgo ocurra o se materialice. Esta es una forma mucho más realista de describir la incertidumbre en las variables de un análisis de riesgo.

En función de los cálculos de las distribuciones de probabilidad, la simulación ofrece una visión muy completa de lo que puede suceder. Por ejemplo, ante una demanda judicial, puede simular las posibilidades de que haya un veredicto positivo, o uno negativo, o de que se llegue a un acuerdo entre las partes.

Los resultados de la simulación muestran no sólo lo que puede suceder, sino lo probable que es un resultado.

Principales ventajas

El simulador monte Carlo tiene muchas ventajas respecto a otro tipo de análisis deterministas o de “estimación de un solo punto”. Entre ellos podemos destacar:

  • Ofrece resultados gráficos. Gracias a los datos que genera una simulación Monte Carlo, es fácil crear gráficos de diferentes resultados y las posibilidades de que sucedan. Esto es importante para comunicar los resultados a otras personas interesadas.
  • Análisis de sensibilidad. En este método resulta más fácil ver qué variables introducidas tienen mayor influencia sobre los resultados finales.
  • El análisis de escenario. Usando la simulación Monte Carlo, los analistas pueden ver exactamente los valores que tienen cada variable cuando se producen ciertos resultados. Esto resulta muy valioso para profundizar en los análisis.
  • Correlación de variables de entrada. También permite modelar relaciones interdependientes entre diferentes variables de entrada. Esto es importante para averiguar con precisión la razón real por la que, cuando algunos factores suben, otros suben o bajan paralelamente.

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