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La simulación Montecarlo es una técnica para visualizar la incertidumbre y ayuda así a tomar decisiones fundadas.
Imagínese que su empresa está a punto de lanzar un producto nuevo. 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 Ud. asume que el crecimiento de la demanda del producto en un año determinado puede estar entre el -3% y +3%. En el caso más probable espera un crecimiento del +2%, que será traspasado 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 el +2%.
Aquí es donde entra en juego la simulación Montecarlo con MC FLO. En vez de asignar un valor concreto, ahora define de antemano cómo pueden comportarse las variables inciertas, eligiendo con soltura entre una variedad de distribuciones posibles: como por ejemplo la distribución normal, la distribución PERT o, como se muestra en la imagen superior, la distribución triangular. Si dispone de datos del pasado y desea usarlos para sus cálculos, puede usar el estimador integrado para seleccionar una distribución adecuada de forma automatizada o usar directamente los datos. Con MC FLO, incluso tiene la oportunidad de seleccionar series temporales para un pronóstico.
La simulación Montecarlo con MC FLO selecciona a continuación de forma computarizado y directamente en Excel cientos o miles de veces un valor admisible de la distribución predefinida (por ejemplo +1,97%) y calcula automáticamente el resultado asociado (por ejemplo el beneficio). Como resultado final 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 la simulación Montecarlo es aplicable a casi todas las áreas de la vida cotidiana. En la gestión de los gastos de un proyecto, en el area de las finanzas, la I + D, la fabricación o la planificación - en todos estos campos la simulación mostrará qué valores serán más probables y qué factores influyen en el resultado.
Con la función de batch incorporada, podrá hacer incluso pronósticos de todos los datos encadenados (como ingresos, costes etc.) pulsando únicamente un botón.
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 Montecarlo 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 diagnóstico más preciso de los posibles resultados.
El resultado de una simulación Montecarlo con MC FLO es una distribución de los posibles resultados. MC FLO le permite visualizar de forma transparente y directamente en la hoja de cálculo 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 determinan el resultado y cuáles no. De esta manera puede enfocarse a las variables que más influencia ejercen sobre el resultado y así tomar las decisiones correctas. MC FLO también le ofrece la opción de incorporar automáticamente escenarios (como caso mejor, peor y real) con la mayor facilidad.
MC FLO le permite cargar los datos individuales de los cálculos directamente en el modelo. De esta manera puede trazar el cálculo. Al exportar todas las variables y los correspondiente resultados en un libro de Excel, obendrá la máxima transparencia.