Sesion 11 y 12 - Analisis de Riesgos y Simulacion de Montecarlo

Curso de Especialización Internacional
MODELAMIENTO FINANCIERO
Formulación, Simulación y Análisis para la Toma de Decisiones
Sesión 11 y 12
Simulación de Escenarios (Montecarlo)
Tipos de Evaluación:
Que es la Simulación Montecarlo?
❑ La simulación de Monte Carlo es una técnica cuantitativa

que hace uso de la estadística y los ordenadores para
imitar, mediante modelos matemáticos, el comportamiento
aleatorio de determinadas variables.
❑ A diferencia del análisis de sensibilidad, las simulaciones

Montecarlo permiten considerar todas las posibles
combinaciones de las variables.
❑ Lo único que necesita es una distribución de probabilidad.
❑ Es un instrumento de planeación financiera para la

representación de un evento, requiere que se haga
estimaciones sobre la distribución de probabilidad del
elemento a simular.
Ley de los Grandes Números
❑ Cuanto mayor sea el tamaño de la muestra, mayor

será el ajuste entre la distribución muestral y la
distribución teórica sobre la que se basa la muestra.
❑ La frecuencia relativa de los resultados de un cierto

experimento aleatorio, tienden a estabilizarse en
cierto numero, que es precisamente la probabilidad,
cuando el experimento se realiza muchas veces.
Teorema del Limite Central
❑ Este teorema nos dice que si una muestra es lo bastante

grande, generalmente cuando el tamaño muestral (n) x
supera los 30, sea cual sea la distribución de la media 
muestral, seguirá aproximadamente una distribución
normal.
x = 
❑ Si se toman sucesivas muestras (k) de tamaño n de una
población que puede o no ser normal, la distribución de
probabilidad de esas muestras, conforme n se vuelve x = x = 
grande, se aproxima a una distribución normal con:

x =
n
x−
Z =
x
Elementos de la Simulación de Montecarlo
Como elegir la Distribución de Probabilidad?
• Basándose en alguna norma de la industria.
• Basándose en datos históricos relevantes a partir del cual identificar que distribución se ajusta mejor.
• Basándose en ayuda de expertos. En este caso se trabaja con distribuciones triangulares, Pert u otra.
Distribución Uniforme
• Se caracteriza por el hecho de que todos los resultados
posibles entre un cierto mínimo y máximo son igualmente
probables.
• Se podrá utilizar esta distribución si no existen razones para
pensar que algunos valores dentro del rango son más probables
que otros.
• La distribución uniforme se utiliza cuando hay muy poca
información disponible respecto de la variable aleatoria
Distribución Triangular
• Se define por tres parámetros: el mínimo a, el máximo
b, y el valor más probable c.
• Variando la posición del valor más probable con relación
a los extremos, la distribución puede ser simétrica o no.
• Se aplica cuando existen razones para pensar que cierto
valor comprendido entre a y b tiene una probabilidad de
ocurrencia mayor al resto.
Criterios de Elección de una Distribución
@RISK
Sistema de Valor Ganado (Earned Value)
• Budget at Completion (BAC)

• Budget Cost for Work Scheduled (BCWS) or Planned Value (PV)
• Budget Cost for Work Performed (BCWP) or Earned Value (EV)
• Actual Cost of Work Performed (ACWP) or Actual Cost (AC)
Material Educativo extraído y propiedad de la AACE International

Sistema de Valor Ganado (Earned Value)
Sistema de Valor Ganado en Resumen
Calculo de la Reserva de Contingencia
Análisis Cuantitativo de Riesgos
• El análisis cuantitativo se aplica a los riesgos priorizados en el análisis cualitativo por tener un posible impacto
significativo sobre el proyecto u organización.
• Generalmente, el Análisis cuantitativo se realiza después del proceso de análisis cualitativo.
Técnicas de Recopilación y Representación de Datos WBS (Actividad)

Mejor Mas Peor
Escenario Probable Escenario
Limpieza y Desbroce 55,000 68,000 95,000
• Entrevistas / Opinión de Expertos Excavacion de la Roca 550,000 590,000 700,000
✓ Es una técnica que permite delinear la experiencia y Excavacion comun 175,000 190,000 230,000
Seleccion relleno 525,000 545,000 580,000
data histórica. Pavimento 1,300,000 1,400,000 1,650,000
✓ Permiten obtener las estimaciones de 3 puntos para Estructuras 25,000 30,000 40,000
cada uno de los elementos del WBS, en una distribución Paisajismo 30,000 35,000 50,000
triangular, beta u otro tipo de distribución.
• Distribución de Probabilidad
✓ Representan la incertidumbre en valores como tiempos
y costos.
✓ Una distribución discreta puede ser usada para
representar eventos inciertos tales como el resultado de
una prueba o un posible escenario en un árbol de
decisión.
Técnicas de Análisis Cuantitativo de Riesgos y Modelado
• Análisis de Sensibilidad (Grafico de Tornado)

✓ Consiste en analizar el grado en que la incertidumbre de cada elemento del proyecto afecta los objetivos,
manteniendo los otros elementos inciertos en sus valores de línea base.
✓ Ayuda a determinar cuales riesgos son potencialmente los de mayor impacto en el proyecto, y poder
incluirlos en un proceso de análisis mas profundo como es la creación de escenarios.
• Análisis de Valor Monetario Esperado
✓ Es un concepto estadístico que calcula el resultado promedio cuando el futuro incluye escenarios que
pueden ocurrir o no (análisis con incertidumbre).
✓ Es el producto del valor de cada posible resultado (impacto o la cantidad en juego) por su probabilidad
de ocurrencia y sumando los resultados.
✓ El impacto de las oportunidades generalmente se expresará con valores positivos, mientras que el de
los riesgos será negativo.
WBS: Limpieza y Desbroce

Evento de Riesgo Impacto S/. Probabilidad VME
Entrega de terrenos por
S/45,000 20% S/9,000
parte del municipio
Huelga de trabajadores de
S/18,000 10% S/1,800
Construccion Civil
Fallas logisticas (camiones,
S/4,500 10% S/450
herramientas, etc)
Mal tiempo S/9,000 5% S/450
Total S/76,500 S/11,700
• Simulación MonteCarlo
✓ Generalmente se realiza a través de un software especializado.
✓ Evalúa el riesgo general del proyecto.
✓ Brinda la probabilidad de completar el proyecto en un tiempo y
costo dado.
✓ Se utiliza para evaluar el impacto en costos y cronograma.
✓ Tiene como resultado una distribución de probabilidad.
✓ Desarrollo del modelo
1. Definir los parámetros de distribución por variable:
Reemplazar los valores inciertos de su modelo por distribuciones
de probabilidad (media y desviación estándar). Estas funciones
representan una serie de posibles valores que podrían aparecer
en un campo del modelo, en lugar de limitarse a un solo valor.
2. Seleccionar los objetivos: Seleccionas las variables de salidas.
✓ Realizar la Simulación: Configurar el numero de iteraciones
requeridas (1000 – 10000) y correr la simulación, para determinar el
rango y probabilidades de todas las salidas.
✓ Analizar los resultados y tomar una decisión: Basado en el nivel de
tolerancia de riesgo y a decisiones estratégicas corporativas y de
proyecto.
• Simulación MonteCarlo
Entre estos resultados nos

Podemos mover desde el
“peor escenario” hasta el
“mejor escenario”,
pasando por el valor
esperado (media).
La organización decida y
toma la decisión del
escenario conveniente.
Gracias

Sesion 11 y 12 - Analisis de Riesgos y Simulacion de Montecarlo

Cargado por

Copyright:

Formatos disponibles

Sesion 11 y 12 - Analisis de Riesgos y Simulacion de Montecarlo

Cargado por

Información del documento

Descripción original:

Derechos de autor

Formatos disponibles

Compartir este documento

Compartir o incrustar documentos

Opciones para compartir

¿Le pareció útil este documento?

¿Este contenido es inapropiado?

Copyright:

Formatos disponibles

Sesion 11 y 12 - Analisis de Riesgos y Simulacion de Montecarlo

Cargado por

Copyright:

Formatos disponibles

Curso de Especialización Internacional

❑ La simulación de Monte Carlo es una técnica cuantitativa

❑ A diferencia del análisis de sensibilidad, las simulaciones

❑ Lo único que necesita es una distribución de probabilidad.

❑ Es un instrumento de planeación financiera para la

❑ Cuanto mayor sea el tamaño de la muestra, mayor

❑ La frecuencia relativa de los resultados de un cierto

❑ Este teorema nos dice que si una muestra es lo bastante

• Budget at Completion (BAC)

Material Educativo extraído y propiedad de la AACE International

Técnicas de Recopilación y Representación de Datos WBS (Actividad)

• Análisis de Sensibilidad (Grafico de Tornado)

WBS: Limpieza y Desbroce

Entre estos resultados nos

También podría gustarte