1. Introducción al Concepto de SimulaciónNúmeros Aleatorios
Escenarios
Modelos
2. Estadística para la Simulación
Medidas de Tendencia Central
Medidas de Dispersión o Variabilidad
Medida de Asimetría
Medida de Curtosis
Medidas de Asociación Lineal y No Lineal
Pruebas de Hipótesis
Distribución de Probabilidad para Variable Aleatoria Discreta
Distribución de Probabilidad para Variable Aleatoria Continua
3. Introducción a Risk Simulator
Perfiles
Supuestos de Entrada
Pronóstico de Salida
Herramientas Analíticas
Ajustes de Distribución
4. Caso Aplicado para la Formulación de Proyectos de Inversión
Análisis de Sensibilidad Estático: Tornado y Araña
Análisis de Escenarios
Análisis de Sensibilidad Dinámico
Optimización de Proyectos de Inversión
Construcción de la Frontera
EficienteModelo de Estimación de Costos
5. Optimización
Características de una Optimización
Optimización de Proyectos de Inversión (Presupuesto-Riesgo)
Optimización de Portafolios
6. Pronóstico de Series de Tiempo
Componentes de una serie de Tiempo
Técnicas de Suavizamiento
Mecanismos para juzgar las técnicas de Pronóstico
Introducción a la Metodología Box-Jenkins (ARIMA)
7. Árboles de Decisión
¿Cómo construir un Árbol de Decisión?
Elementos de un Árbol de Decisión
Diseño del Árbol de Decisión
Incluir Incertidumbre en los Nodos Monetarios y de Probabilidad
Análisis de Sensibilidad
Análisis de Escenarios
Al final del curso usted podrá solucionar los siguientes problemas:
- Evaluar decisiones de inversión a partir del VAN y la TIR bajo Incertidumbre.
- Modelación de la Incertidumbre a partir de distribuciones de probabilidad.
- Realizar pronósticos de variables inciertas.
- Optimizar decisiones de inversión de proyectos.
- Diseñar diagramas de influencia para la solución de problemas.