Tecnologas de informacin para la Simulacin y Modelado de Datos

Qu es la simulacin ?

Qu es un modelo ?

Qu es el riesgo ?

OBJETIVOS

QU ES LA SIMULACIN ?

Es la herramienta ms poderosa para vivir la realidad cuando sta no est presente

Saturnino de la TorreSIMULACIN

QU ES LA SIMULACIN ?

Es un proceso de experimentacin realizado a un modelo para medir el rendimiento e interaccin de todos sus elementos.

Identifica problemas con diseo de sistemas

Manejamos el riesgo dado que entendemos los costos y beneficios de nuestro modelo.SIMULACIN

QU ES UN MODELO ?

Es una rplica o representacin de un sistema real

Fabricacin modelo de produccinPlaneacin modelo de ventaFinanciero modelo de pronstico de resultadosMODELOS

Modelo en Hoja Electrnica MS Excel

Modelo en hoja contiene un juego de relaciones lgicas y matemticas

Varias condiciones y supuestos para probar escenarios determinsticos Probabilsticos o estocsticosMODELOS

Ambiente de Modelos en Hojas Excel

Prosfcil de usarPopularesHerramienta para construir modelos

Contrabasura entra = basura saleFcil de manipularDifcil de auditarDeterminsticos!!!MODELOS

Qu es un buen modelo ?

Toma el menor tiempo para procesarlo

Necesita menor esfuerzo para mantenerlo

Tamao del archivo pequeo

Tiene el menor nmero de supuestos, o sea los que impactan resultados

Genera alternativas u opciones para nuestra decisinMODELOS

Pasos para desarrollar un modelo a simular

Desarrollo del diagrama del proceso del sistemaEscribir en hoja electrnica Excel el modeloIntroducir todas las variables a Crystall Ball Correr la simulacin Analizar los resultadosMejorar el sistema modelado o tomar decisionesMODELOS

QU ES EL RIESGO ?

Un evento que puede suceder y si sucede impactar negativamente los resultados del proyecto o destruir el valor econmico .

Elementos del riesgo EscenarioProbabilidad que sucedaTamao del impactoRIESGOS

Manejo de Riesgo en Hojas MS Excel

Estimado nico- incertamos el nmero ms probable o valores promedios en las celdas

Anlisis de escenariosestimamos los escenarios peor, probable y ptimoobtenemos un rango de posibles resultadosAnlisis de sensibilidad o Anlisis IFmetdicamente hacemos incrementos en las variables para ver cambios en los resultadosObtenemos resultados pero sin ninguna probabilidad y sin correlaciones de los mismosRIESGOS

CUL RIESGO ?

No llegar a las utilidades del presupuestoNo alcanzar los niveles de calidad en un productoNo alcanzar el tiempo de ejecucin en un proyectoTener prdidas en un ejercicio econmicoAtender menos clientes que nuestra capacidadTener nuestro portafolio de inversiones con ms riesgo que el proyectadoTener ms reservas de saneamiento de crdito que las proyectadasOtorgar montos de crdito insuficientes que lleva a financiar ms e incrementar riesgo propio o aceptar prdidasPerder el trabajoRIESGOS

POR QU ES IMPORTANTE CONOCER EL RIESGO FUTURO ?

Desinvertir o venderDiversificarseAlianzas estratgicasEnfocarse en lo mejorInvertir msMitigarIncrementar eficienciaSalir del negocioCompetir no tradicionalmenteCambiar la organizacin del negocioDistribuirlo

RIESGOS

Nuevos pensamientos en anlisis de riesgos e inversiones

Anlisis de escenarios, sensitividad y valores esperados no dan informacin suficiente para mejorar y facilitar la toma de decisiones en hojas de excel

El riesgo y la incertidumbre crean oportunidades para mejorar el Valor de la empresa

Estructuras organizativas incluyendo rea de riesgosRIESGOS

Uso mundial de la simulacin

Incrementando su uso por complejidad de sistemas, globalizacin, alta competencia y mundo cambiante

Bajos costos de implementacin en la actualidad de tecnologas versus lenguajes

Crecimiento y penetracin mundial de MS Excel

Nacimiento de tcnicas que pueden enfrentar el riesgo y generar mayores beneficios como Monte CarloRIESGOS

Percepciones equivocadas de simulacin Monte Carlo

Requiere equipo computacional y recursos humanos costososNo se obtiene una solucin ptimaHay que conocer lenguajes de simulacinAplica solo a problemas de largo plazo y con altos niveles de inversinSu aplicacin es limitadaHay que tener mucha informacin histricaResultados de simulacin son tardadosHay que tener muchos conocimientos de estadstica, matemticas, investigacin de operaciones y computacinAprendizaje toma mucho tiempoSIMULACION

Nacimiento de la Simulacin Computacional

Nombre proviene de Monte Carlo, Mnaco, ciudad donde existen casinos y muchos juegos con procesos aleatorios

Simulacin inici en 1940 en los Laboratorios Nacionales de Los lamos, texas ( la simulacin fu sobre el impacto de la bomba nuclear )

Difusin lenta por limitaciones computacionales hasta los 90s que se ha proliferado porque se aplica en PCs en la actualidadSIMULACION

Verdades de la Simulacin Monte Carlo

Relativamente fcil de usar

Resultados son sensitivos a la calidad de informacin empleada

Se debe conocer Excel para aplicarlo

Un buen modelo genera buenos resultados

La simulacin MC per se no nos resuelve el problema, debemos emplear criterio, lgica y sentido comnSIMULACION

Cmo medimos el Riesgo ?

Desviacin estndard y varianza

Semi-desviacin estndard

Coeficiente de variacin

Anlisis de escenariosRIESGO

Cultura del Riesgo en Empresas

IdentificacinEvaluacinCuantificacinPrediccinDiversificacinMitigacinManejo

RIESGO