Simulacion

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INTRODUCCION
El análisis de riesgo forma parte de todas las decisiones que tomamos. Nos enfrentamos continuamente a la incertidumbre, la ambigüedad y la variabilidad. Y aunque tenemos un acceso a la información sin precedentes, no podemos predecir con precisión el futuro. La simulación Monte Carlo permite ver todos los resultados posibles de las decisiones que tomamos y evaluar el impacto delriesgo, lo cual nos permite tomar mejores decisiones en condiciones de incertidumbre.
 En la actualidad se resuelven incontables problemas de negocios, puesto que la simulación en la computadora es un método económico y rápido para efectuar la vasta cantidad de cálculos que se requieren. Se usa mucho en las ciencias administrativas para analizar y estudiar sistemas complejos, ya que no todos losproblemas del mundo van a poder ser representados en forma de modelo.

SIMULACION
Los intentos para usar sistemas analíticos necesitan de tanta hipótesis de simplificación que es probable que las soluciones no sean buenas o sean inadecuadas para su realización por lo que se puede definir a la simulación como la técnica que imita el funcionamiento de un sistema del mundo real cuando evolucionaen el tiempo. Su ventaja principal es que la teoría de simulación es directa. Una vez formado el modelo se puede usar en forma repititiva para analizar diversas políticas, parámetros o diseños. La mas usada es la simulación Monte Carlo.
La simulación Monte Carlo es una técnica matemática que permite tener en cuenta el riesgo en análisis cuantitativos y tomas de decisiones. La simulación MonteCarlo ofrece a la persona responsable de tomar las decisiones una serie de posibles resultados, así como la probabilidad de que se produzcan según las medidas tomadas. Muestra las posibilidades extremas —los resultados de tomar la medida más arriesgada y la más conservadora— así como todas las posibles consecuencias de las decisiones intermedias.
La simulación Monte Carlo realiza el análisis deriesgo con la creación de modelos de posibles resultados mediante la sustitución de un rango de valores —una distribución de probabilidad— para cualquier factor con incertidumbre inherente. Luego, calcula los resultados una y otra vez, cada vez usando un grupo diferente de valores aleatorios de las funciones de probabilidad. Dependiendo del número de incertidumbres y de los rangos especificados,para completar una simulación Monte Carlo puede ser necesario realizar miles o decenas de miles de cálculos. La simulación Monte Carlo produce distribuciones de valores de los resultados posibles.
El análisis de riesgo se puede realizar cualitativa y cuantitativamente. El análisis de riesgo cualitativo generalmente incluye la evaluación instintiva o “por corazonada” de una situación, y secaracteriza por afirmaciones como “Eso parece muy arriesgado” o “Probablemente obtendremos buenos resultados”. El análisis de riesgo cuantitativo trata de asignar valores numéricos a los riesgos, utilizando datos empíricos o cuantificando evaluaciones cualitativas. Vamos a concentrarnos en el análisis de riesgo cuantitativo.
Mediante el uso de distribuciones de probabilidad, las variables puedengenerar diferentes probabilidades de que se produzcan diferentes resultados.  Las distribuciones de probabilidad son una forma mucho más realista de describir la incertidumbre en las variables de un análisis de riesgo. 
La simulación Monte Carlo proporciona una serie de ventajas sobre el análisis determinista o “estimación de un solo punto”:
* Resultados probabilísticos. Los resultados muestran nosólo lo que puede suceder, sino lo probable que es un resultado.
* 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. Con sólo unos pocos resultados, en los análisis...
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