¿Qué es el análisis Monte Carlo?
El análisis Monte Carlo es un método probabilístico a través del cual se crean modelos de posibles resultados y mediante la sustitución de rangos de valores es posible crear y visualizar distribuciones de probabilidad.
La simulación a través del método Monte Carlo consiste en repetir las características y el comportamiento de un sistema, imitando el comportamiento de variables reales, prediciendo de esta manera como van a evolucionar, ofreciendo información a las personas responsables de la toma de decisión una serie de posibles resultados así como probabilidades de ocurrencia.
El riesgo forma parte de todas nuestras deciciones, una adecuada gestión del riesgo genera valor a las organizaciones al aumentar las probabilidades de éxito de los proyectos. Permite ser proactivo y no reactivo a través de una visión realista al considerar la incertidumbre mejorando así las predicciones de los resultados. Con aplicación en múltiples campos tales como finanzas, gestión de proyectos, manufactura, ingeniería R&D, Oil & Gas entre otras, la simulación Monte Carlo nos permite ver todos los posible resultados y evaluar su impacto sobre el riesgo, tomando así mejores decisiones.
Ejemplo de aplicación
Descripción de caso:
Evaluación de un proyecto de inversión de MilUsd$1,400.00 con una tasa de descuento del 10%, ingreso por ventas base de MilUsd$850.00, crecimiento anual del 10%, costo directo 28% y costos indirectos de MilUsd$250, considerando una tasa de inflación del 5%.
Conclusión con análisis determinístico:
Con base en los valores de entrada, el VPN la inversión resulta MilUsd$313.00, TIR 18.4%. Por lo anterior se recomienda la inversión.
Para realizar un análisis probabilístico es necesario determinar la distribución de cada una de las ahora variables. Esto es factible mediante recursos como activos de la organización (datos históricos, referencias de proyectos pasados) y entrevistas con los expertos. Tomando algunas premisas para el presente ejemplo, definimos:
Al realizar el análisis probabilístico las variables de entrada consideran la distribución definida para cada una de ellas, así como su interrelación dentro del modelo realizado., mostrando los resultados siguientes:
Conclusión con análisis probabilístico:
Con base en los valores de entrada, y las distribuciones que se ingresaron para cada una de ellas el retorno de la inversión se mantiene como aceptable. El VPN la inversión resulta MilUsd$3450.00, TIR 21.1%. Por lo anterior se recomienda la inversión.
Ahora veamos el efecto al cambiar el rango de distribución de una de las variables, en este caso de la tasa de inflación modificando el rango de distribución normal de 7.4% a 6%, y un escenario pesimista en el costo directo del 30% obteniendo el siguiente resultado:
Al someter el modelo nuevamente al análisis, los resultados son muy diferentes, aun y cuando la inversión sigue siendo viable el TIR se reduce significativamente.
A través de la simulaciòn con el método Monte Carlo múltiples escenarios con manejo de variables pueden ser desarrollados logrando así contar con más informaciòn para tomar mejores decisiones, dejando de lado las corazonadas y suposiciones.
En Management Excellence contamos con experiencia para el desarrollo de modelos probabilísticos que te ayudarán a tomar mejores decisiones.