Simulacion

Aplicación de la Simulación

Monte Carlo en el cálculo

del riesgo usando Excel1

nos ayuda a inferir las características

operacionales de tal sistema.

Consecuentemente resulta que la

simulación es uno de los procesos

cuantitativos más ampliamente utilizados

en la toma de decisiones, pues sirve para

aprender lo relacionado con un sistema

real mediante la experimentación con el

modelo que lo representa. Así, el objetivo

consistirá en crear un entorno en el cual se

pueda obtener información sobre posibles

acciones alternativas a través de la

experimentación usando la computadora.

En administración, los modelos matemáticos

se construyen y se utilizan para

comprobar los resultados de decisiones

antes de aplicarlas a la realidad.

Aplicaciones

Es muy importante tener claro el ámbito

de aplicación de la simulación; entre las

muchas aplicaciones financieras posibles

en donde se ha aplicado con éxito

podemos citar:

Palabras clave

Simulación Monte Carlo, cálculo Excel.

Introducción

Hoy día, la simulación es ampliamente

aceptada en el mundo de los negocios

para predecir, explicar y ayudar a

identificar soluciones óptimas. En

particular, aplicaremos la simulación

Monte Carlo a un proyecto de inversión

con el fin de poder estimar el riesgo de

un fracaso, usando para este propósito

la hoja electrónica Excel.

¿Qué es la simulación?

Simulación es el desarrollo de un

modelo lógico-matemático de un

sistema, de manera que se obtenga una

imitación de un proceso del sistema a

través del tiempo. Por lo tanto, la

simulación involucra la generación de

una historia artificial del sistema y la

observación de esta historia mediante la

manipulación experimental; además,

Carlos E. Azofeifa 2

Azofeifa, Carlos E.

Aplicación de la Simulación Monte Carlo en el cálculo del riesgo usando Excel

Tecnología en Marcha. Vol. 17 N° 1.

1 Este artículo fue financiado por el proyecto N.º 820-A2-115, inscrito en la Vicerrectoría de

Investigación de la Universidad de Costa Rica.

2 Profesor Escuela de Matemática. Universidad de Costa Rica - Univesidad Nacional. Correo elecrónico:

(cazofeifa@uinteramericana.edu).

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valores para las entradas probabilísticas y

se calcularían los tiempos de espera de los

clientes, así como su número esperado en

la cola y el tiempo de servicio.

Finanzas

Hacer análisis de riesgo en procesos

financieros mediante la imitación

repetida de la evolución de las

transacciones involucradas para generar

un perfil de los posibles resultados:

• Aplicación al planeamiento de

capacidad.

• Aplicaciones para determinar

políticas de mantenimiento óptimo.

• Modelando intercambio de

mercados.

• El uso de simulación en

administración de proyectos.

• Simulando presupuestos en efectivo.

• Cubrimiento con futuros.

• Simulando precios de stocks y

opciones.

• Opciones exóticas.

• Determinar políticas óptimas de

mantenimiento.

• Estimando la distribución del tiempo

de concluir un proyecto.

• Determinar la probabilidad de que

una actividad sea crítica.

• Determinar la tasa de riesgo

asociado con un portafolio de bonos.

• Cálculo del riesgo en un análisis

financiero.

• Proyección de ventas.

• Análisis de la tasa de retorno.

• Análisis de distribución de

estrategias.

• Análisis de mercadeo.

Introducción de productos nuevos

El objetivo central de esta simulación es

determinar aquella probabilidad que

tiene un producto nuevo de producir un

beneficio. Se desarrolla un modelo que

relaciona la utilidad con las distintas

entradas probabilísticas como, por

ejemplo, la demanda, el costo de las

piezas o materia prima y el costo de la

mano de obra, etc. La única entrada que

se controla es si se introduce o no el

producto en el mercado. Al generar una

diversidad de posibles valores en

función de las entradas probabilísticas,

se calcula la utilidad resultante.

Políticas de inventario

El objetivo de esta simulación es poder

escoger una política adecuada de

inventarios que resulte en un buen

servicio a los clientes

...