Ensayo Simulasiones

I. DEFINISION DE SIMULACION

A la hora de definir el concepto de Simulación, nos encontramos con una variada gama de posibilidades dependiendo, en gran medida, del campo o la actividad en la cual se enfoque la aplicación de dicha metodología. Con carácter ilustrativo, vamos a realizar un breve repaso de las distintas definiciones.

En el sentido más general, podemos recoger las siguientes:

El Diccionario de la Real Academia Española, define Simulación , como: “La acción de simular. Alteración aparente de la causa, la índole o el objeto verdadero de un acto o contrato”.

Hernández (1977) señala que, Simulación significa: “representación de la realidad y por tanto la descripción verbal y la representación esquemática o gráfica de alguna parte del mundo real constituye una simulación”.

Otras definiciones se recogen en Thieraugy Grosse (1976), que define a la Simulación como:

El uso de un modelo de sistema que tiene la característica basada de la realidad, a fin de reproducir la esencia de las operaciones reales.

Una representación de la realidad mediante el empleo de un modelo u otro mecanismo que reaccionara del mismo modo que la realidad bajo una serie de condiciones dadas.

Una técnica numérica, para realizar experimentos con cierto tipo de modelos matemáticos, que describen la conducta de sistemas complejos sobre un cierto periodo de tiempo.

Otra definición, así, como la de J. Prawda (1980) Simulación: Es el proceso numérico diseñado para experimentar el comportamiento de cualquier sistema en un ordenador, a lo largo de dimensión del tiempo.

En Resumen podemos indicar; la Simulación es Un Medio de conocer las consecuencias previsibles derivadas de las decisiones que se tomen en cada momento, utilizando un modelo implementado, que de forma simplificada represente la realidad del sistema objeto de estudio y su entorno especifico y genérico a través de descripciones de las relaciones existentes entre ellos. La Simulación sustituye el método analítico y se vale de determinados algoritmos de los métodos numéricos para su funcionamiento en la resolución de los problemas que planteen.

El modelo de Simulación, por lo general, lleva a cabo experimentos con una muestra y no con todo el universo.

La Simulación de un modelo puede realizarse por varios motivos, Pindyck y Rubinfeld (1980) señala los siguientes:

• El contrates y la evolución del modelo.

• El análisis histórico de una política determinada

• La predicción.

1. El horizonte temporal para la cual se lleva a cabo la Simulación depende del objeto de la misma, así tendremos:

a) Simulación ex post o Histórica, en la cual los valores históricos se toman como las condiciones iniciales para las variables endógenas, y los datos desde entonces se utilizan para las variables exógenas. Una vez simulado el modelo para el periodo en el cual se diseño de datos relativos a todas las variables endógenas con la correspondiente serie simulada puede proporcionarnos una prueba de la validez del modelo.

b) Predicción ex post, esto implica una Simulación del modelo para un periodo de tiempo posterior al de estimación

Con todo esto hemos pretendido establecer el marco de la Simulación para a continuación estudiar los elementos básicos , sistemas y modelos, en los que se singulariza su aplicación.

II. TIPOS Y METOS DE SIMULAICON

Tras el análisis de los elementos básicos utilizados, lo que apunta S. Barba (1985):

1. SEGÚN LAS VARIABLES UTILIZADAS:

a. Simulaciones Estocásticas o Simulaciones de Monte Carlo: cuando se trabaja con variables aleatorias

b. Simulaciones Deterministas: en caso contrario

2. SEGÚN LA INFLUENCIA DEL TIEMPO:

a. Simulación Dinámica: Interviene el tiempo (modelo en ecuaciones diferentes o en diferencias).

b. Simulaciones Estáticas: no interviene el tiempo (modelo de ecuaciones algebraicas)

3. SEGÚN EL TIPO DE MODELO UTILIZADO:

a. Simulación Discreta: Cuando las variables del modelo toman valores en un dominio discreteado.

b. Simulación Continua: cuando las variables de modelo adoptan valores en un dominio continuo (números reales). Los modelos de simulación continúan son completamente diferentes a los de simulación discreta. Hay dos enfoques.

i. Orientados al bloque

ii. Orientados a la ecuación

c. Simulación Combinada: cuando haya variables que tomen valores continuos y otras que tomen discretos.

Procesos Determinísticos Técnicas numéricas Técnicas analíticas

Monte

Carlo Simulación Análisis

Estocástico

0 Métodos

Econométricos 0

Programación Matemática Optimización

Clásica

0

En cuanto a los Métodos de Simulación de Sistemas se puede considerar dos:

A. SIMULACION CON MUETRAS ARTIFICIALES O METODO DE MONTECARLO

Es un procedimiento de calculo donde se emplean muestras artificiales de distribución probabilísticas Simulando a través de las mismas con bastante aproximación , el comportamiento de n fenómeno real, ya que la experimentación física es impracticable e imposible la creación de una formula exacta. El Método de Montecarlo es una simulación con técnicas de muestreo, es decir, en lugar de obtener muestras de una población real, se obtienen de un duplicado teórico de la población real.

Este método se puede emplear para resolver:

a. Procesos estocásticos.

b. Problemas determinísticos que no puedan resolverse fácilmente

En este método sugiera el empleo de ruletas o dados, de ahí su nombre, pero

en realidad se emplean números aleatorios, es decir, se sustituyen los datos aleatorios del proceso físico, por números aleatorios, obteniendo normalmente en un ordenador que tengan las probabilidades del proceso físico.

Definición de E. Chacon (1973): El método de Montecarlo consiste en la sustitución del estudio de un proceso físico o matemático, por el de un modelo estocástico artificial: es decir, que por este método se puedan tratar problemas que son determinísticos por medio de muestras aleatorias; también por medio de dígitos pseudoaleatorios generados por un computador, se pueden estudiar problemas probabilísticos.

Técnicas operativas del método Montecarlo:

1. Extracción del numero equiprobable

2. Estimación de la distribución probabilística seguida por la variable a simular. Para ello es preciso efectuar a través de la JI-DOS, de Smirnow-Kolmogoroff, o por cualquier otro procedimiento una estimación de la ley probabilística seguida

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