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La simulación de Monte Carlo es una técnica para visualizar la incertidumbre.
Imagínese que un nuevo producto está a punto de ser lanzado. Usted define de antemano qué parámetros (o mejor dicho variables) influyen en el éxito del producto y como tal les asigna un valor concreto en la hoja de cálculo. Por ejemplo asume que el crecimiento de la demanda del producto en un año determinado puede crecer entre -3% y +3%. En el caso más probable, usted espera un crecimiento de +2% y toma ese valor en la hoja de cálculo. Las posibles realizaciones entre -3% y +3% reflejan la incertidumbre. No puede decir con seguridad o certeza que el crecimiento será exactamente +2%.
Aquí es donde entra en juego la simulación Monte Carlo. En vez de asignar un valor concreto ahora define de antemano cómo pueden comportarse las variables inciertas, eligiendo entre una variedad de distribuciones posibles: la distribución normal, la distribución PERT o, como se muestra en la imagen anterior, la distribución triangular. Con MC FLO, incluso tiene la oportunidad de seleccionar series temporales para un pronóstico.
La simulación Monte Carlo con MC FLO selecciona de forma computarizado y directamente en Excel cientos o miles de veces un valor admisible de la función de distribución predefinida (por ejemplo +1,97%) y calcula automáticamente el resultado asociado (por ejemplo la ganancia). Como resultado, no solo se obtiene un valor ("valor de punto"), sino una variedad de valores posibles ("rango de valores"), a partir de los cuales podrá tomar una decisión informada.
La técnica de simulación Monte Carlo es aplicable a casi todas las áreas de la vida cotidiana. Ya sea que se trate del los gastos de un proyecto, en el area de las finanzas, la I + D, la fabricación o la planificación.
Muy a menudo sucede que las variables no son independientes, sino que están relacionadas entre sí. Imagínese una relación (o correlación) negativa entre el precio y el volumen de ventas: si el precio de un producto disminuye, la demanda de ese producto aumenta. Normalmente no puede asignar estas relaciones en una hoja de cálculo de Excel. Los programas de simulación de Monte Carlo como MC FLO le permiten incorporar estas relaciones altamente automatizadas en su modelo y, por lo tanto, en la hoja de cálculo de Excel. Esto permite el mapeo más preciso de los posibles resultados.
El resultado de una simulación Monte Carlo es una distribución de los posibles resultados. De forma transparente serán observables los resultados con poca frecuencia y aquellos que pueden considerarse altamente probables dentro de un cierto rango. Al usar un esquema Tornado en Excel, MC FLO le permite ver qué variables influyen significativamente en el resultado (como el beneficio) y cuáles no. De esta manera, puede limitarse a los factores que más influencia ejercen sobre el resultado y así tomar las decisiones correctas. MC FLO también le ofrece la opción de mapear automáticamente escenarios posibles (como mejor, peor, real) con la mayor facilidad.