Introducción a la simulación Monte Carlo con @RISK

Name: Introducción a la simulación Monte Carlo con @RISK
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Pronóstico de un estado de resultados para un contratista utilizando probabilidades

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Created byFernando Hernandez

Last updated 3/2020

Spanish

What you'll learn

Este simple pronóstico de ganancias y pérdidas permite la introducción al @RISK al usuario novato. Muestra los componentes principales sobre cómo definir y ejecutar una simulación de Monte Carlo y luego generar e interpretar gráficos sobre sus resultados.

Course content

5 sections • 18 lectures • 1h 33m total length

Introducción al curso4:11
Presentamos este curso definiendo sus secciones y recursos.
Cómo instalar la versión de prueba del @RISK2:08
Instrucciones para descargar una versión de prueba gratuita del software @RISK.

Definición de un modelo básico @RISK de simulación Monte Carlo3:57
pales sobre cómo definir y ejecutar una simulación de Monte Carlo y luego generar e interpretar gráficos sobre sus resultados. Este es un curso introductorio a @RISK (el software de simulación Monte Carlo de Palisade sobre Excel). Aprenderá a configurar, ejecutar una simulación e interpretar los resultados para cualquier tipo de modelo. Utilizamos un ejemplo de un ejemplo comercial simple: Joe dirige una pequeña empresa contratista que repara exteriores residenciales. Le presentamos las decisiones que tiene que tomar. Paso a paso explicamos cómo, utilizando @RISK, puede tomar decisiones acertadas y consistentes en torno a su negocio.
Estructurando el modelo8:54
La creación de cualquier modelo en @RISK debe tener estos pasos o componentes.
Inserción de valores de parámetros en el modelo4:38
Completamos las celdas en Excel para estructurar el problema.
Creación del modelo e inserción de variables de entrada con @RISK6:37
Comenzamos a elaborar el pronóstico anual de estado de resultados para el negocio de José.
Completando variables de entrada9:47
Continuamos insertando las variables restantes en el modelo.
Definición de variables de salida4:50
@RISK necesita reconocer explícitamente qué celdas del modelo de Excel contienen una variable digna de llamarse salida.
Completando el estado de resultados2:12
Cálculo de utilidades y finalización del estado de resultados.

Definición de configuración de simulación parte 15:37
Esta opción le permite especificar cómo se ejecutará y controlará el proceso de simulación de Monte Carlo. Parte 1.
Definición de configuración de simulación parte 26:17
Esta opción le permite especificar cómo se ejecutará y controlará el proceso de simulación de Monte Carlo. Parte 2.
Ejecutando la simulación1:32
Ejecutamos la simulación Monte Carlo generando miles de iteraciones.

Generando gráficos e informes4:52
Después de simular, generamos, interpretamos y presentamos resultados utilizando gráficos e informes.
La función RiskMakeInput4:23
Esta potente función permite sintetizar varias variables de entrada en una sola barra en un gráfico de tornado.
Interpretación de gráficos de tornado8:11
Los gráficos de tornado se utilizan para el análisis de sensibilidad. Miden la fuerza relativa de las variables de entrada sobre las variables de salida.
Analizando utilidades a lo largo del tiempo3:25
Hacemos una comparación entre cualquier mes típico de invierno y cualquier mes típico que no sea de invierno.

Requirements

Conocimientos fundamentales de Excel.

Description

Este curso lo llevará a través de los conceptos básicos para configurar un modelo basado en riesgos cuantificados sobre la plataforma del Excel. Aprenderá a construir el modelo con entradas y salidas, seleccionar algunas funciones básicas de distribución, ejecutar una simulación y, lo más importante, ser capaz de analizar e interpretar los resultados de la simulación. También se enseñarán un par de herramientas adicionales más sofisticadas para mejorar la experiencia del aprendizaje.

El curso es muy práctico. Utiliza un ejemplo del propietario de una pequeña empresa que necesita tomar decisiones urgentes con respecto a sus operaciones. Al utilizar un ejemplo de este tipo, podremos presentar y explicar cómo funciona el @RISK sobre su modelo previamente construido en Excel.

Al final, deberías poder comprender cómo funciona el @RISK y ser capaz de configurar un modelo por su cuenta insertando algunas distribuciones básicas, ejecutando una simulación e interpretando gráficos básicos e información generada por él.

En este curso analizaremos los siguientes temas principales. En la primera sección, definimos el modelo de trabajo: cómo estructurarlo e insertar sus parámetros. Construimos el modelo e insertamos variables de entrada de @RISK para completar un Estado de Resultados. Una vez que el modelo ha sido construido, procedemos a definir cómo ejecutar la simulación de Monte Carlo. Esto nos llevará naturalmente a generar e interpretar resultados usando gráficos y tablas. La última parte consiste en crear escenarios alternativos y finalmente, tomar una decisión basada en estrategias alternativas de mitigación de riesgos.

Who this course is for:

Analistas de proyectos
Analistas financieros
Analista de riesgo
Estadísticos
Economistas
Ingenieros

Introducción a la simulación Monte Carlo con @RISK

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Course content

Introducción al curso2 lectures • 6min

Definición del modelo7 lectures • 41min

Definición de la simulación3 lectures • 13min

Generación e interpretación de resultados4 lectures • 21min

Configuraciones avanzadas2 lectures • 12min

Requirements

Description

Who this course is for: