Tecnologías de información para la Simulación y Modelado de Datos.

Presentación del tema: "Tecnologías de información para la Simulación y Modelado de Datos."— Transcripción de la presentación:

1 Tecnologías de información para la Simulación y Modelado de Datos

2 ¿ Qué es la simulación ?¿ Qué es la simulación ? ¿ Qué es un modelo ?¿ Qué es un modelo ? ¿ Qué es el riesgo ?¿ Qué es el riesgo ? OBJETIVOS

3 ¿ QUÉ ES LA SIMULACIÓN ?¿ QUÉ ES LA SIMULACIÓN ? “Es la herramienta más poderosa para vivir la realidad cuando ésta no está presente” Saturnino de la Torre SIMULACIÓN

4 ¿ QUÉ ES LA SIMULACIÓN ?¿ QUÉ ES LA SIMULACIÓN ? Es un proceso de experimentación realizado a un modelo para medir el rendimiento e interacción de todos sus elementos. Identifica problemas con diseño de sistemas Manejamos el riesgo dado que entendemos los costos y beneficios de nuestro modelo. SIMULACIÓN

5 ¿ QUÉ ES UN MODELO ?¿ QUÉ ES UN MODELO ? Es una réplica o representación de un sistema real Fabricación – modelo de producción Planeación – modelo de venta Financiero – modelo de pronóstico de resultados MODELOS

6 Modelo en Hoja Electrónica MS Excel Modelo en hoja contiene un juego de relaciones lógicas y matemáticas Varias condiciones y supuestos para probar escenarios -determinísticos -Probabilísticos o estocásticos MODELOS

7 Ambiente de Modelos en Hojas Excel Pros -fácil de usar -Populares -Herramienta para construir modelos Contra -basura entra = basura sale -Fácil de manipular -Difícil de auditar -Determinísticos!!! MODELOS

8 ¿ Qué es un buen modelo ? Toma el menor tiempo para procesarlo Necesita menor esfuerzo para mantenerlo Tamaño del archivo pequeño Tiene el menor número de supuestos, o sea los que impactan resultados Genera alternativas u opciones para nuestra decisión MODELOS

9 Pasos para desarrollar un modelo a simular Desarrollo del diagrama del proceso del sistema Escribir en hoja electrónica Excel el modelo Introducir todas las variables a Crystall Ball Correr la simulación Analizar los resultados Mejorar el sistema modelado o tomar decisiones MODELOS

10 ¿ QUÉ ES EL RIESGO ?¿ QUÉ ES EL RIESGO ? Un evento que puede suceder y si sucede impactará negativamente los resultados del proyecto o destruirá el valor económico …. Elementos del riesgo -Escenario -Probabilidad que suceda -Tamaño del impacto RIESGOS

11 Manejo de Riesgo en Hojas MS ExcelManejo de Riesgo en Hojas MS Excel Estimado único - incertamos el número más probable o valores promedios en las celdas Análisis de escenarios -estimamos los escenarios peor, probable y óptimo -obtenemos un rango de posibles resultados Análisis de sensibilidad o Análisis IF -metódicamente hacemos incrementos en las variables para ver cambios en los resultados -Obtenemos resultados pero sin ninguna probabilidad y sin correlaciones de los mismos RIESGOS

12 ¿ CUÁL RIESGO ?¿ CUÁL RIESGO ? No llegar a las utilidades del presupuesto No alcanzar los niveles de calidad en un producto No alcanzar el tiempo de ejecución en un proyecto Tener pérdidas en un ejercicio económico Atender menos clientes que nuestra capacidad Tener nuestro portafolio de inversiones con más riesgo que el proyectado Tener más reservas de saneamiento de crédito que las proyectadas Otorgar montos de crédito insuficientes que lleva a financiar más e incrementar riesgo propio o aceptar pérdidas Perder el trabajo RIESGOS

13 ¿ POR QUÉ ES IMPORTANTE CONOCER EL RIESGO FUTURO ?¿ POR QUÉ ES IMPORTANTE CONOCER EL RIESGO FUTURO ? Desinvertir o vender Diversificarse Alianzas estratégicas Enfocarse en lo mejor Invertir más Mitigar Incrementar eficiencia Salir del negocio Competir no tradicionalmente Cambiar la organización del negocio Distribuirlo RIESGOS

14 Nuevos pensamientos en análisis de riesgos e inversiones Análisis de escenarios, sensitividad y valores esperados no dan información suficiente para mejorar y facilitar la toma de decisiones en hojas de excel El riesgo y la incertidumbre crean oportunidades para mejorar el Valor de la empresa Estructuras organizativas incluyendo área de riesgos RIESGOS

15 Uso mundial de la simulación Incrementando su uso por complejidad de sistemas, globalización, alta competencia y mundo cambiante Bajos costos de implementación en la actualidad de tecnologías versus lenguajes Crecimiento y penetración mundial de MS Excel Nacimiento de técnicas que pueden enfrentar el riesgo y generar mayores beneficios como Monte Carlo RIESGOS

16 Percepciones equivocadas de simulación Monte CarloPercepciones equivocadas de simulación Monte Carlo Requiere equipo computacional y recursos humanos costososRequiere equipo computacional y recursos humanos costosos No se obtiene una solución óptimaNo se obtiene una solución óptima Hay que conocer lenguajes de simulaciónHay que conocer lenguajes de simulación Aplica solo a problemas de largo plazo y con altos niveles de inversiónAplica solo a problemas de largo plazo y con altos niveles de inversión Su aplicación es limitadaSu aplicación es limitada Hay que tener mucha información históricaHay que tener mucha información histórica Resultados de simulación son tardadosResultados de simulación son tardados Hay que tener muchos conocimientos de estadística, matemáticas, investigación de operaciones y computaciónHay que tener muchos conocimientos de estadística, matemáticas, investigación de operaciones y computación Aprendizaje toma mucho tiempoAprendizaje toma mucho tiempo SIMULACION

17 Nacimiento de la Simulación ComputacionalNacimiento de la Simulación Computacional Nombre proviene de Monte Carlo, Mónaco, ciudad donde existen casinos y muchos juegos con procesos aleatoriosNombre proviene de Monte Carlo, Mónaco, ciudad donde existen casinos y muchos juegos con procesos aleatorios Simulación inició en 1940 en los Laboratorios Nacionales de Los Álamos, texas ( la simulación fué sobre el impacto de la bomba nuclear )Simulación inició en 1940 en los Laboratorios Nacionales de Los Álamos, texas ( la simulación fué sobre el impacto de la bomba nuclear ) Difusión lenta por limitaciones computacionales hasta los 90´s que se ha proliferado porque se aplica en PC´s en la actualidadDifusión lenta por limitaciones computacionales hasta los 90´s que se ha proliferado porque se aplica en PC´s en la actualidad SIMULACION

18 Verdades de la Simulación Monte CarloVerdades de la Simulación Monte Carlo Relativamente fácil de usarRelativamente fácil de usar Resultados son sensitivos a la calidad de información empleadaResultados son sensitivos a la calidad de información empleada Se debe conocer Excel para aplicarloSe debe conocer Excel para aplicarlo Un buen modelo genera buenos resultadosUn buen modelo genera buenos resultados La simulación MC per se no nos resuelve el problema, debemos emplear criterio, lógica y sentido comúnLa simulación MC per se no nos resuelve el problema, debemos emplear criterio, lógica y sentido común SIMULACION

19 ¿ Cómo medimos el Riesgo ?¿ Cómo medimos el Riesgo ? Desviación estándard y varianzaDesviación estándard y varianza Semi-desviación estándardSemi-desviación estándard Coeficiente de variaciónCoeficiente de variación Análisis de escenariosAnálisis de escenarios RIESGO

20 Cultura del Riesgo en EmpresasCultura del Riesgo en Empresas IdentificaciónIdentificación EvaluaciónEvaluación CuantificaciónCuantificación PredicciónPredicción DiversificaciónDiversificación MitigaciónMitigación ManejoManejo RIESGO