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Sesión lll: Simulaciones de Montecarlo

Descripción:

Una de las herramientas de métodos cuantitativos para la toma de decisiones y solución de problemas es la simulación. La simulación es en su esencia mínima, la posibilidad de realizar inferencia estadística a partir de una cantidad muy grande de escenarios. «Con frecuencia, la simulación Monte Carlo se considera como un paso que va más allá tanto del análisis de sensibilidad como del análisis de escenarios. En el Monte Carlo las interacciones entre las variables están explícitamente especificadas; por lo tanto (por lo menos en teoría) esta metodología proporciona un análisis más completo. Y, como un subproducto, tener que construir un modelo preciso permite que quien hace el pronóstico amplíe y profundice la comprensión del proyecto.» Tomado de: Finanzas Corporativas (Ross, Westerfield, Jaffe), octava edición, McGraw-Hill, p.225
Profesionales, investigadores, docentes, estudiantes y en general a todas las personas que estén interesadas en el aprendizaje e implementación del concepto de múltiples escenarios aleatorios (Simulación de Montecarlo).
- Dar a conocer el concepto de simulación y la vinculación de este concepto con el de incertidumbre. - Entender cómo realizar Simulaciones de Montecarlo en un software especializado (Risk Simulator) - Repasar elementos y herramientas asociadas al concepto de simulación.
  • Números Aleatorios
  • Distribución de probabilidad
  • Parámetros
  • Supuestos de entrada y Pronósticos de salida
  • Ajustes distribucionales
  • Análisis de Tornado y Sensibilidad
  • Correlación de variables para la simulación
  • Simulación multidimensional Bootstrapping

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