La proyección de escenarios es parte del día a día de toda empresa y actualmente existen diversos métodos a implementar para desarrollarlos. Uno de ellos es la simulación Montecarlo, la cual puede ser una gran herramienta para la toma de decisiones efectivas y realistas.
Por ejemplo, un especialista en marketing puede utilizar la simulación Montecarlo para planificar presupuestos al generar múltiples escenarios de costes y resultados de una campaña; así podrá identificar la inversión óptima y evaluar el riesgo asociado a dicho resultado.
Si quieres conocer más sobre esta poderosa herramienta que puedes utilizar para hacer un análisis de riesgo en tu negocio, a continuación te daremos más detalles sobre ella y algunos ejemplos de su uso.
Esta técnica fue desarrollada por John von Neumann y Stanislaw Ulam durante la Segunda Guerra Mundial, como una forma de mejorar la toma de decisiones en condiciones inciertas.
Se basa en la generación aleatoria de múltiples muestras de datos y la evaluación de cada una mediante un modelo matemático o estadístico. Cada muestra representa un escenario posible de los valores de entrada inciertos y se utiliza para calcular una salida correspondiente a través del modelo.
Cuando se repite este proceso varias veces, es posible construir una distribución de probabilidad para la salida del modelo, que permite estimar la incertidumbre o riesgo asociado a los resultados.
3 características del método Montecarlo
Ahora que ya conoces qué es la simulación Montecarlo, te hablaremos un poco sobre las características de este método para que puedas comprender con mayor profundidad su función y beneficio para la toma de decisiones. Las principales son las siguientes:
1. Muestras aleatorias
El método Montecarlo debe generar muestras aleatorias para simular una situación o modelo. En contexto, una muestra aleatoria se refiere a un conjunto de valores generados de forma aleatoria a partir de una distribución de probabilidad específica. Estos valores se usan para simular un conjunto de resultados posibles.
Las muestras aleatorias son parte fundamental de la simulación Montecarlo, pues son representativas de la distribución de probabilidad de los datos de entrada. Sin ellas, la proyección puede ser incorrecta o inexacta.
2. Distribución de entrada conocida
Si bien la simulación Montecarlo no siempre requiere de una distribución de entrada conocida; en algunos casos es necesario comprender la distribución de los datos para generar muestras aleatorias precisas y representativas.
Cuando la distribución de probabilidad de los datos de entrada es conocida, es posible generar dichos resultados, lo que mejora la precisión de los resultados de la simulación.
3. Computacionalmente intensivo
El método Montecarlo puede ser computacionalmente intensivo, sobre todo cuando se generan muchas muestras de datos. Por ello a menudo se utilizan métodos de simulación más eficientes para grandes conjuntos de datos.
3 ejemplos del método Montecarlo
Al tener en mente el contexto explicado anteriormente sobre la simulación Montecarlo, finalizamos este contenido mostrándote algunos ejemplos de cómo se utiliza este método. Así, tendrás una idea más clara de cómo puede servirte en tu empresa.
1. Flujos de un proyecto de inversión
En este ejemplo el método Montecarlo es utilizado para el análisis de los flujos de un proyecto de inversión, el cual tiene una duración de 5 años y requiere una inversión inicial de 2500.
Cada año se espera vender 1000 unidades de producto a un precio unitario de 3,80. Los costes anuales son 3000, la tasa de impuesto sobre la renta es de 40 %, la tasa de descuento utilizada es de 10 % y hay un valor de rescate en el periodo 5 de 1500.
En este ejemplo, realizado por INCAE Business School, se evalúa el impacto de la variabilidad en precios, producción, inversión inicial y valor de rescate sobre la rentabilidad del proyecto.
