como modelar hojas de cálculo qué diferencia hay entre estos dos modelos?
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Como Modelar hojas de cálculoComo Modelar hojas de cálculo
Qué diferencia hay entre estos dos modelos?
Consejo 1: Use colores y espacios para dividir y resaltar
Consejo 2: Etiquete sus variables de entrada….
Consejo 3: pero entradas separadas son mejores aún
Consejo 4: Diseño: ¿Cómo cambiarlo?
Consejo 4: ¿Es mejor este diseño? ¿Por qué?
Consejo 4: ¿Qué tal este diseño?
Consejo 5: Qué es bueno y que no lo es
Consejo 6: Expresar la arquitectura del modelo
Consejo 7: Esconda información basura
Consejo 8: Exponga sus variables de entrada: Normal o Lognormal?
?
Consejo 9: Haga una simulación real, no fácil
Consejo 10: Esto es más real
¿Cuál es el error más frecuente en los modelos determinísticos?
Vamos a simular el siguiente modelo:
Si graficamos un diagrama de dispersión, sería algo como:
Es esto real para su negocio?
Este es el caso más frecuente: Ingresos y Costos están correlacionados
Consejo 11: No correlacionar estas variables, sobreestima el riesgo en más de un 50%!!!!!!
No Correlat
ions
With Correlat
ions
Consejo 12: Asegúrese de guardar todo… sino recuerde la Ley de Murphy
Consejo 13: Preste atención con los nombres!!!!
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Modelación y Análisis de Riesgo Lic. Javier Gil Antelo 28
MODELOS SIMULACIÓN
Variables inciertas
Control de entradas
1 2 3 LO HI
Variables Pronosticadas
A B C
1 $ $ $
2 $ $ $
Y = f (x)
A B C
1 $ $ $
2 $ $ $
Y = f (x)
Los modelos son esfuerzo por comprender la conducta y el comportamiento de procesos y productos de negocios.
La simulación es la aplicación de los modelos para predecir los resultados futuros tomando en cuenta valores de entrada conocidos e inciertos.
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Simulación en el sentido más común de la palabra significa imitar. Y de esto se trata; se va a imitar el comportamiento de un sistema a través de la manipulación de un modelo que representa una realidad.
La simulación implica la construcción de un modelo, el cual es matemático en gran parte. Antes de describir el comportamiento total del sistema, la simulación describe la operación de ese sistema en términos de eventos individuales de cada componente del sistema, cuyo comportamiento se puede describir, por lo menos en términos de distribuciones de probabilidad.
Como la simulación trabaja con un número finito de pruebas, se incurre en un error estadístico que hace imposible garantizar que el resultado es el óptimo..
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• En el mundo de los negocios, en las compañías de servicios, en las grandes fábricas entre otras aplicaciones- cada vez es más popular el uso de herramientas de simulación que permiten generar múltiples escenarios, los cuales son de gran utilidad al momento de evaluar los cursos de acción a seguir.
• Por ejemplo, decidir sobre la conveniencia de la adquisición de un nuevo negocio, de realizar un proyecto, la cantidad de materia prima a comprar, el número de hectáreas de maíz a sembrar, o ver la cantidad de cajeros que requiere un banco en la hora pico de afluencia de público, entre muchas otras posibilidades.
• De hecho, de acuerdo con diversos estudios realizados en los Estados Unidos, más de la mitad de las grandes empresas utilizan herramientas de simulación en sus ejercicios de planeación estratégica.
• Es un sistema que usa números aleatorios para medir el efecto de la incertidumbre.
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El procedimiento de simulación de Monte Carlo se puede definir como:
“La creación de una muestra artificial del comportamiento de
una variable aleatoria, de manera que se pueda inferir sus distribución de probabilidad.
Modelación y Análisis de Riesgo Lic. Javier Gil Antelo 32
Unidades Vendidad 10Precio Unitario 10,00$ Total Ingresos 100,00$ Costo Variable Unit. 5,50$ Total Costo Variable 55,00$ Total Costo Fijo 20,00$ Total Costo 75,00$ Ingreso Neto 25,00$
PRODUCTO X
Recalcular la hoja de cálculo y grabar los
resultados de la iteración
Convertir el número aleatorio en un valor muestral
Transformar esta distribución de probabilidad en distribución
acumulada
Introducir los valores de muestra a la hoja de trabajo
de cálculo
Generar el siguiente número aleatorio
(Entre 0 y 1)
COMIENZA AQUÍ:
Comienza con un modelo de hoja de cálculo que represente el proceso de negocio.
Unidades Vendidad 10Precio Unitario 10,00$ Total Ingresos 100,00$ Costo Variable Unit. 5,50$ Total Costo Variable 55,00$ Total Costo Fijo 20,00$ Total Costo 75,00$ Ingreso Neto 25,00$
PRODUCTO X
Asignar una adecuada distribución de probabilidad que describa la variabilidad del valor de entrada
La simulación permite responder preguntas como:Nos saldremos del presupuestos si construimos estas
instalaciones?Que posibilidades hay de terminar este proyecto a tiempo?Que posibilidades tenemos de alcanzar este nivel de
rentabilidad?Cual es la probabilidad de obtener un VAN positivo?
En definitiva se gana confianza, eficiencia y precisión a la hora de tomar decisiones.
El objetivo de la empresa era de proveer herramientas simples de utilizar sobre planillas de calculo, principalmente basadas en Excel. Desde entonces el software experimentó sucesivas mejoras. Actualmente el software está disponible en Ingles, Francés, Español, Alemán y Japonés.
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Crystal Ball es el software de simulación líder a nivel mundial para aplicaciones que incluyen incertidumbre, variabilidad y riesgo.
Funciona como un add-in de la hoja electrónica Microsoft Excel.
Permite construir todos los escenarios posibles, lo cual faculta asociar probabilidades a los resultados pronosticados.
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Más de 100.000 usuarios a nivel mundial.
Contribuye a mejorar la calidad de las decisiones empresariales y personales.
Se enseña en más de 500 centros educativos en el mundo, incluyendo los mejores 50 programas MBA de los Estados Unidos.
• Un modelo es muy útil para la planificación financiera. Los errores son costosos, es mejor realizar evaluaciones antes de realizar cualquier implementación para conocer los factores claves del éxito.
• Las computadoras actuales permiten realizar simulaciones fácilmente.
• El análisis de riesgo es muy útil para promover el cambio. Un modelo estocástico puede demostrar fácilmente el impacto que puede generar un cambio. Crystal Ball es una herramienta muy persuasiva.
• Las variables de entrada (supuestos) son esenciales. La calidad de los resultados de la modelación (pronósticos) dependerán de las variables de entrada.
• Si no se puede modelar, no se puede simular.
• Crystal Ball no toma decisiones por usted.
• Finanzas Corporativas• Evaluación de planes de negocio.• Sociedades de inversión y gestión de
carteras.• Recursos Humanos• Logística y Transporte• Análisis de cola de espera• Diseño de productos• Selección de materiales• Plantas petroquímicas• Exploración petrolera• Industria Aeronáutica
Diseño de un modelo determinístico
Definición de las variables de ingreso y salida del modelo.
Ejecutar la simulación
Analizar los resultados
Crystal Ball funciona como complemento (add-in) de Excel
Barras de tarea ejecutando Crystal Ball
Comandos del menú «Definir»
Un supuesto es un valor estimado de una entrada del modelo. Cuando una celda se define como supuesto, al momento de ejecutar la simulación, Crystal Ball se encarga de generar valores pseudo - aleatorios para esta celda.
Algunos ejemplos de supuestos: Cantidad de artículos vendidos, % de crecimiento en las ventas respecto al año anterior, costo/ventas, etc.
Nota: Tomar en cuenta que estas celdas deben contener únicamente valores simples y no deben ser el resultado de una fórmula matemática.
Cuando definimos un supuesto, tenemos que escoger una distribución de probabilidad para que los números aleatorios generados tengan un comportamiento determinado y sean valores distribuidos bajo un rango de datos.
Nombre del supuesto
Tipo de distribución seleccionada
Gráfico
Parámetros
Son todas aquellas variables controlables en su modelo sobre las cuales puede realizar una optimización estocástica. Defina si varían de manera continua o discreta y entre qué limites
Algunos ejemplos de supuestos: Cantidad de productos a fabricar, monto de dinero a invertir, relación de costos/ventas, etc.
Es un valor de salida que genera el modelo. Después de ejecutar la simulación, Crystal Ball registrará todos los valores de esta variable y las resumirá de manera gráfica, numérica o tabular.
Algunos ejemplos de pronósticos: VAN, TIR, Utilidad de la gestión, etc.
Nota: Tomar en cuenta que el valor de estas celdas debe estar en función a los valores de las celdas que comprenden los supuestos y las variables de decisión (si corresponde).
Comandos del menú «Ejecución»
Inicia la fase de la experimentación, se generan múltiples números aleatorios para todos los supuestos previamente definidos.
Es utilizado principalmente con fines pedagógicos. Cada vez que se da un clic sobre este ícono, se genera solamente una combinación de números aleatorios.
Detiene la simulación mientras se está ejecutando.
Borra todos los números aleatorios generados en la última simulación, para posteriormente ejecutar una nueva.
Las iteraciones son la cantidad de combinaciones de números aleatorios que se generarán para los supuestos. A medida que este número sea mayor, la precisión de los pronósticos se incrementará.
Valor de la semilla inicial: La entrada para el primer número en una secuencia de números aleatorios. Un valor de semilla determinado producirá la misma secuencia de números aleatorios cada vez que usted ejecute una simulación.
Comandos del menú «Analizar»
Como indica el nombre del menú, una vez ejecutada la simulación se habilita esta opción para realizar múltiples gráficos.
Nota: De manera predeterminada, el Crystal Ball al concluir la simulación, genera automáticamente gráficos para todos los pronósticos.
Histograma interactivo, que permite obtener la probabilidad de que la variable pronosticada esté dentro de ciertos límites
Nombre del pronostico
Probabilidad
Límites
Muestra la contribución, de los supuestos, a la variabilidad de un pronóstico
Nombre del pronostico
Supuesto con mayor influencia
% de aporte a la variación del pronóstico
Permite comparar las diferencias y similitudes en un mismo gráfico.
Título del gráfico
Pronósticos comparados
Permite comparar las diferencias y similitudes en un mismo gráfico.
Título del gráfico
Pronósticos comparados
Histograma que permite observar los valores aleatorios que se generaron al realizar la simulación.
Nombre del supuesto
Límites
Parámetros
Permite observar la correlación existente entre supuestos y pronósticos.
Pronóstico(variable 1)
Correlación
Supuesto(variable 2)
Como indica el nombre del menú, una vez ejecutada la simulación se habilita esta opción para realizar múltiples reportes.
Muestra un detalle de todos los supuestos del modelo con sus respectivas distribuciones de probabilidad y parámetros.
Límite del rango (si corresponde)
Nombre del supuesto
Parámetros
Gráfico de la distribución de probabilidad
Ubicación
La 1era parte incluye datos estadísticos de la ejecución de la simulación.
Muestra un detalle de todas las estadísticas relacionadas con los pronósticos del modelo.
La 2da parte incluye el gráfico del pronóstico y algunas estadísticas.
La 3ra parte corresponde a información estadística de los pronóstico (medidas de tendencia central y percentiles).
Muestra un detalle de la ubicación (celdas) de todos los supuestos y pronósticos del modelo.
Como indica el nombre del menú, permite extraer los datos de la simulación, como ser datos estadísticos, todos los pronósticos obtenidos por las diferentes combinaciones de números aleatorios generados, entre otros.
Los colores de la barra indican la relación entre supuestos y pronósticos, cuando los supuestos tienen una relación positiva (directa), la barra es azul, y cuando los supuestos tienen una relación negativa (inversa), la barra es roja.
Análisis previo a la simulación que muestra el comportamiento de un supuesto en relación al pronóstico, manteniendo constante las demás variables.
A medida que la inclinación es mayor, la influencia del supuesto es mayor en el pronóstico. Si la línea es descendente quiere decir que existe una relación inversamente proporcional entre las variables y viceversa.
Similar que el gráfico tornado, muestra el comportamiento de un supuesto en relación al pronóstico, manteniendo constante las demás variables.
Permite cargar datos de la hoja electrónica directamente en gráficos de pronóstico de Crystal Ball.
A partir de entonces, usted puede ver gráficos de frecuencia, analizar estadísticas, crear gráficos de tendencia, comparar series de datos usando gráficos de sobreposición y muchos otros tipos de análisis.
Resumen y muestran información de pronósticos múltiples, facilitando el análisis de tendencias que podrían existir.
