De regreso a lo básico
- 30.05.2011 |
- 29 comentarios
La simulación Montecarlo (Parte 1)
En las próximas tres entregas, trataremos la última de las metodologÃas utilizadas para introducir el riesgo en la evaluación de proyectos.
Antes, un poco de historia. La primera vez que se menciona a la Simulación Montecarlo, es en el artÃculo Risk Analysis in Capital Investment de David B. Hertz, publicado en la edición enero-febrero de 1964 de la revista Harvard Business Review. Si gusta, puede encontrarlo en este enlace.
En simple, esta metodologÃa, mezcla el análisis de escenarios con la técnica de mediciones estadÃsticas (por lo que, le pido revisar las entregas Análisis de Sensibilidad parte 2 y Mediciones estadÃsticas del riesgo en un proyecto partes 1 y 2); pero, y aquà está lo importante, las variables crÃticas, es decir, aquellas cuya variación impacta fuertemente en la rentabilidad del proyecto, se insertan dentro de una distribución de probabilidades ad hoc para cada una de ellas. ¿Y por qué se denomina Simulación Montecarlo? Pues, debido a que los valores de cada una de las variables, se escogen de manera aleatoria, al igual que los números que se obtienen en una ruleta. No se preocupe que, en un momento, le explico paso a paso esta técnica.
Es importante notar que, en los primero 30 años de su existencia, esta técnica no fue muy utilizada. Recién, a partir de la segunda mitad de los 90, es que se vuelve popular entre los evaluadores de proyectos. ¿Razones?, básicamente dos, la primera tiene que ver con el desarrollo de hardware (capacidad de procesamiento); y, la segunda, con la aparición de software que corre en Excel y que facilita, grandemente, su aplicación. Probablemente, haya escuchado de alguno de ellos; los más conocidos son: el Crystall Ball y el Risksimulator.
La técnica se desarrolla a través de seis pasos, a saber: uno. Elaboración del modelo de pronóstico; dos. Selección de las variables de riesgo; tres. Asignación de la distribución de probabilidades a cada variable; cuatro. Inclusión de condiciones de correlación; cinco. Simulación; y seis. Análisis de resultados. Empecemos a desarrollarlas:
1. Elaboración del modelo de pronóstico
No se asuste, no es nada del otro mundo, ¿tiene el programa Excel?, ¿s�, entonces, lo único que tiene que hacer, es proyectar el estado de ganancias y pérdidas y el flujo de caja del proyecto que está analizando, incluya el indicador de rentabilidad correspondiente (VPN, TIR, etc.). No se olvide de adicionar el panel de variables de entrada en su hoja (revise por favor la entrega El riesgo en la evaluación de proyectos para recordar el porqué, esto último, es tan importante).
Para el nuestro ya conocido caso de la máquina de SIPECA, el modelo serÃa el ya desarrollado en entregas pasadas:
Note, como se "linkean" las ventas del año 1, al panel de variables de entrada ventas (celda $B$4) x precio (celda $B$5).
2. Selección de variables de riesgo
Una vez elaborado el modelo, el paso siguiente es seleccionar las variables que impactan más en la rentabilidad del modelo. Observe que, anteriormente, ya lo hemos hecho (si no se acuerda, por favor revise la entrega El análisis de sensibilidad (parte 1). Le debe quedar claro, que el concepto es el mismo, debemos escoger precio y cantidad de todas maneras y, el resto de variables, dependiendo de las caracterÃsticas particulares del proyecto que estamos evaluando; y, en cuanto al número, pues ni muchas ni pocas. Si quiere una mejor aproximación, escoja las variables que luego del análisis de sensibilidad unidimensional, son las que afectan, de manera importante, al VPN del proyecto.
En el caso de SIPECA, se escogieron: número de unidades vendidas, el precio de venta, los costos variables y los costos fijos.
En la próxima entrega, seguiré desarrollando los siguientes pasos.
Antes, un poco de historia. La primera vez que se menciona a la Simulación Montecarlo, es en el artÃculo Risk Analysis in Capital Investment de David B. Hertz, publicado en la edición enero-febrero de 1964 de la revista Harvard Business Review. Si gusta, puede encontrarlo en este enlace.
En simple, esta metodologÃa, mezcla el análisis de escenarios con la técnica de mediciones estadÃsticas (por lo que, le pido revisar las entregas Análisis de Sensibilidad parte 2 y Mediciones estadÃsticas del riesgo en un proyecto partes 1 y 2); pero, y aquà está lo importante, las variables crÃticas, es decir, aquellas cuya variación impacta fuertemente en la rentabilidad del proyecto, se insertan dentro de una distribución de probabilidades ad hoc para cada una de ellas. ¿Y por qué se denomina Simulación Montecarlo? Pues, debido a que los valores de cada una de las variables, se escogen de manera aleatoria, al igual que los números que se obtienen en una ruleta. No se preocupe que, en un momento, le explico paso a paso esta técnica.
Es importante notar que, en los primero 30 años de su existencia, esta técnica no fue muy utilizada. Recién, a partir de la segunda mitad de los 90, es que se vuelve popular entre los evaluadores de proyectos. ¿Razones?, básicamente dos, la primera tiene que ver con el desarrollo de hardware (capacidad de procesamiento); y, la segunda, con la aparición de software que corre en Excel y que facilita, grandemente, su aplicación. Probablemente, haya escuchado de alguno de ellos; los más conocidos son: el Crystall Ball y el Risksimulator.
La técnica se desarrolla a través de seis pasos, a saber: uno. Elaboración del modelo de pronóstico; dos. Selección de las variables de riesgo; tres. Asignación de la distribución de probabilidades a cada variable; cuatro. Inclusión de condiciones de correlación; cinco. Simulación; y seis. Análisis de resultados. Empecemos a desarrollarlas:
1. Elaboración del modelo de pronóstico
No se asuste, no es nada del otro mundo, ¿tiene el programa Excel?, ¿s�, entonces, lo único que tiene que hacer, es proyectar el estado de ganancias y pérdidas y el flujo de caja del proyecto que está analizando, incluya el indicador de rentabilidad correspondiente (VPN, TIR, etc.). No se olvide de adicionar el panel de variables de entrada en su hoja (revise por favor la entrega El riesgo en la evaluación de proyectos para recordar el porqué, esto último, es tan importante).
Para el nuestro ya conocido caso de la máquina de SIPECA, el modelo serÃa el ya desarrollado en entregas pasadas:
Note, como se "linkean" las ventas del año 1, al panel de variables de entrada ventas (celda $B$4) x precio (celda $B$5). 2. Selección de variables de riesgo
Una vez elaborado el modelo, el paso siguiente es seleccionar las variables que impactan más en la rentabilidad del modelo. Observe que, anteriormente, ya lo hemos hecho (si no se acuerda, por favor revise la entrega El análisis de sensibilidad (parte 1). Le debe quedar claro, que el concepto es el mismo, debemos escoger precio y cantidad de todas maneras y, el resto de variables, dependiendo de las caracterÃsticas particulares del proyecto que estamos evaluando; y, en cuanto al número, pues ni muchas ni pocas. Si quiere una mejor aproximación, escoja las variables que luego del análisis de sensibilidad unidimensional, son las que afectan, de manera importante, al VPN del proyecto.
En el caso de SIPECA, se escogieron: número de unidades vendidas, el precio de venta, los costos variables y los costos fijos.En la próxima entrega, seguiré desarrollando los siguientes pasos.
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COMENTARIOS
Que bueno señor Lira que este tocando estos temas tan interesantes y aplicativos, espero con muchas ansias las proximas dos entregas porque tengo mucho interes en aprender este método. Saludos
Buenas noches señor Lira desde ya quedo muy satisfecho con la información que nos brinda ya que pocas son las paginas que dan informes sobre estos métodos le sugerirÃa mas ejemplos acerca del VaR parametrico soy estudiante del IFB carrera adm. bancaria gracias por su pronta respuesta que tenga un buen dÃa.
Muy interesante el tema que toca hoy, pues son temas poco tratados en cursos de proyectos, lo cual le hace muy significativo su aporte, al difundir.
Esperando su proximas entregas, es para desearlo muchos exitos en la tarea emprendida.
GRACIAS SEÑOR ECONOMISTA, EXCELNTE POR COMPARTIR SUS CONOCIMIENTOS DE ECONOMIA, y de dar a una herramienta utila para el analisis en la toma de deciones
Que bueno que nos pueda enseñar un poco mas acerca de este tema tan interesante, tambien soy estudiante del IFB, sus articulos nos ayudan mucho....ah y tambien le sugeriria mas ejemplos del VaR Parametrico, gracias =)
algun comentario sobre el @risk? me parece un excelente software
Profesor Paul no me queda más que agradecerle por enseñarnos más de sus conocimientos, es un honor haber sido su alumna. Exitos y buenos deseos para usted y su familia siempre.
Muy buen aporte profesor, ahora se un poco mas de este método
Estimado profesor, me puede explicar como se maneja con respecto de proyectos con manejo de riesgos en recursos naturtales y gestión social.. es aplicable??. de ser el caso, cuál serÃa el grado??.
Mil gracias...excelentes clases .
estos articulos nos ayudan mucho por que nos nuestra de una manera clara y sencilla, a mi en particular me gusta mucho ya que estudio en el ifb y estamos viendo estos temas.
suban mas ejemplos porfa .-
bUENAS Tardes don LIRA , sigo sus publicaciones todos los meses, estudio ECONOMIA( curssando el VIII-UNT) ciclo en trujillo, se le agradece por copmpratir sus conocimientos de FINANAZAS Y PROYECTOS PRIVADOS, Mi correo es JHONJHETLIN10@hotmail.com, me gustario y seria un gusto porder conversar con usted , La simulacion Montecarlo tambien se puede hacer con CRYSTALL BALL ( una herramienta eficaz) , estoy aprendiendo recien a dominar esta herramienta en la evaluacion de proyectos PRIVADOS.
Sr. Lira
Estoy revisando todo y siguiendo el proceso de evaluación de un proyecto que propone en su blog, pero tengo una inquietud.
Qué pasa cuando la Inversión se realiza en diferentes periodos y no necesariamente en el año cero (0), es decir se adquiere activos fijos y se incrementa el capital de trabajo por decir, ademas del año cero (0) en el año 2, 4, y 6 de un proyecto de 10 años.
igual la deuda obtenida en el año cero se obtiene otros prestamos en el año 2, 4 y 6 de un proyecto a 10 años.
Para utilizar las herramientas del VAN y TIR, como se aplica.
Espero su comentario.
Silvio
Pedro, gracias por las palabras... de hecho ayer (23.06) postee la segunda entrega sobre este método.
Sergio, en realidad el Var (Value at risk) es un tópico que tiene que ver más con la gestión de riesgo de una empresa en marcha que con la evaluación de proyectos. Sin embargo, espero en un futuro desarrollarlo.
Gracias Marino, espero me sigas acompañando en el futuro.
Gracias José.
Katty, como escribà en un comentario anterior, el VAR es un concepto que se utiliza en control y gestión del riesgo de una empresa en marcha más que en evaluación de proyectos. Sin embargo, no descarto explicarlo en futuras entregas.
Gatuzzo, en realidad, todos los programas que hacen simulación montecarlo son buenos. Sin embargo, a mi parecer el más amigable es el riskease; pero que lamentablemente ya no corre en el Windows 2010.
Gracias Daniel. Espero me sigas acompañando en futuras entregas.
LucÃa, por supuesto que pondré más ejemplos para que se familiaricen con los conceptos.
José, el Crystall Ball es uno de los softwares más utilizados para hacer simulación montecarlo. Sin embargo, no pierdas de vista que hay que tener clara la manera como lo realizan pues sino estaremos confiando ciegamente en lo que nos dice un programa.
Interesantes las enseñanzas de la simulacion de montecarlo ,ahora el crystall ball , se integra con excel ,sin embargo los otros programas se integran de esa forma con el excel? y que lugares o blogs en internet igual de interesantes y amigables recomiendas donde poder aprender mas temas de finanzas
Lo que sufriamos en proyectos de uSil con Martin Mato, solo con 2 diapositivas queria explicarnos esto... no pues! y eso q una vez pidio RAROC, en fin.
Muy bueno, gracias me servirá de mucho...
Cada docente tiene su metodologÃa Hugo. Gracias por la preferencia.
Eduardo, el crystall ball y el riskease corren también en excel.
Gracias William, precisamente esa es la idea que dió origen al blog.
CARAMBA MAESTRO USTED SI QUE EXPLICA MUY BIEN LAS FINANZAS
Gracias José...espero me sigas acompañando en futuras entregas.