¿Qué es la Simulación de Montecarlo?
La simulación de Montecarlo es una técnica computacional que utiliza muestreo aleatorio repetido para obtener resultados numéricos. Su nombre proviene del famoso casino de Montecarlo, debido al papel fundamental que juega el azar en el método. Se utiliza para modelar la probabilidad de diferentes resultados en un proceso que no puede predecirse fácilmente debido a la intervención de variables aleatorias.
¿Cómo Ayuda en la Toma de Decisiones?
En la toma de decisiones, especialmente en negocios, finanzas e ingeniería, a menudo nos enfrentamos a incertidumbre. La simulación de Montecarlo permite:
- Modelar la Incertidumbre: Incorporar variables inciertas (como la demanda del mercado, los costos de los materiales, las tasas de interés) en forma de distribuciones de probabilidad.
- Evaluar Riesgos y Rendimientos: Generar miles o millones de escenarios posibles basados en esas variables aleatorias.
- Obtener un Rango de Resultados: En lugar de una única estimación puntual, proporciona una distribución de posibles resultados (por ejemplo, ganancias, costos, tiempo de finalización del proyecto).
- Tomar Decisiones Informadas: Permite al decisor entender la probabilidad de alcanzar ciertos objetivos o de enfrentar ciertos riesgos, facilitando una elección más fundamentada.
Pasos Básicos
- Definir el Modelo: Crear un modelo matemático que represente el problema de decisión (ej. una hoja de cálculo de flujo de caja).
- Identificar Incertidumbres: Determinar qué variables clave son inciertas y definir sus distribuciones de probabilidad (ej. ventas pueden seguir una distribución normal, costos una triangular).
- Ejecutar Simulaciones: Usar un software para generar valores aleatorios para las variables inciertas según sus distribuciones y calcular el resultado del modelo miles de veces.
- Analizar Resultados: Examinar la distribución de los resultados obtenidos (ej. histograma de ganancias) y calcular estadísticas clave (media, desviación estándar, percentiles, probabilidad de pérdida).