Método de montecarlo

SIMULACION PARA ANALISIS DE RIESGO – METODO DE MONTECARLO

1. INTRODUCCION
2. QUE ES SIMULACION
3. METODOS DE SIMULACION
3.1 MÉTODOS ANALÍTICOS
3.2 MÉTODOS CONTÍNUOS
3.3 MÉTODOS DISCRETOS
3.4 MÉTODOS APLICADOS A OBJETOS
4. METODO DE MONTECARLO
4.1 NUMEROS ALEATORIOS
4.2 DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD
4.3 SIMULACION
5. EJEMPLO
6. CONCLUSIONES

1. INTRODUCCION
La dinámica delentorno macroeconómico es cada vez más incierta, paralelamente, desde el punto de vista del proyecto mismo, esto se traduce en una irremisible bajada de resultados y una incertidumbre que comporta elevados niveles de riesgo. Ante esta situación surge la necesidad de manejar nuevos instrumentos para mejorar la planificación estratégica de los resultados que queramos obtener.

1.1 RIESGO EINCERTIDUMBRE
El riesgo en los proyectos acrecienta cuando las proyecciones que hicimos en el mismo varían significativamente de la realidad.
El riesgo supone situaciones donde la información es de carácter aleatorio, donde pueden proyectarse resultados posibles. En ello entra mucho la probabilidad de ocurrencia de cada evento. Es decir, es medible, proyectable, y uno puede describir los escenariosposibles con antelación.

En el caso de la incertidumbre los resultados de una estrategia no son conocidos, por ello las probabilidades de ocurrencia no son cuantificables. La incertidumbre puede ser producto de información sesgada, inexacta, incompleta o falsa. (Cap. 18 Análisis de Riesgo).

Tenemos factores externos que denominaremos GETS, (término que hace referencia Gobierno,Economía, Tiempo/Clima, y Sociedad), cualquiera de éstos factores puede re-direccionar la vida de un proyecto de manera brusca, siendo el medio en el cual se desarrolla, bastante dinámico e influenciado por factores que salen de nuestro control.

1.2

2. QUE ES SIMULACION
Simular: Representar alguna cosa
Simulacro: Imagen hecha a semejanza de alguna cosa o persona.
Simulación es laexperimentación con un modelo de una hipótesis o un conjunto de hipótesis de trabajo
"Simulación es una técnica numérica para conducir experimentos en una computadora digital. Estos experimentos comprenden ciertos tipos de relaciones matemáticas y lógicas, las cuales son necesarias para describir el comportamiento y la estructura de sistemas complejos del mundo real a través de largos períodos".(Thomas T. Goldsmith Jr. y Estle Ray Mann)

Existen ciertas etapas para realizar un estudio de simulación, las cuales son:
Definición del sistema
• Se estudia en contexto
• Se identifican objetivos del proyecto
• Se especifican índices de la medición de la efectividad del sistema
• Se especifican objetivos específicos del modelamiento
• Se define el sistema que se va a modelar
Formulacióndel modelo
• Se define y construye un modelo con el cual se obtendrán los resultados deseados.
• Se definen variables que forman parte de él, relaciones lógicas y los diagramas de flujo que describan el modelo de manera precisa.
Colección de datos
• Se definen con claridad y exactitud los datos que el modelo va a requerir para producir los resultados deseados.
Implementación del modelo en lacomputadora
Con el modelo definido, el siguiente paso es decidir si se utiliza algún lenguaje como el fortran, algol, lisp, etc., o se utiliza algún paquete como Promodel, Vensim, Stella y iThink, GPSS, simula, simscript, Rockwell Arena, [Flexsim], etc., para procesarlo en la computadora y obtener los resultados deseados.
Verificación
El proceso de verificación consiste en comprobar que el modelosimulado cumple con los requisitos de diseño para los que se elaboró. Se trata de evaluar que el modelo se comporta de acuerdo a su diseño del modelo
Validación Del Sistema
A través de esta etapa es valorar las diferencias entre el funcionamiento del simulador y el sistema real que se está tratando de simular. Las formas más comunes de validar un modelo son:
1. La opinión de expertos sobre...