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La simulación Montecarlo, también conocida como el método Montecarlo o una simulación de probabilidad múltiple, es una técnica matemática que se utiliza para estimar los posibles resultados de un suceso incierto.
- ¿Qué es la simulación Monte Carlo?
La simulación Monte Carlo, también conocida como el método...
- ¿Qué es la simulación Monte Carlo?
- Información general
- ¿Para qué se utiliza la simulación de Montecarlo?
- Generación de números aleatorios
- Ejemplo de la simulación de Montecarlo
La simulación de Montecarlo, o método de Montecarlo, le debe el nombre al famoso casino del principado de Mónaco. La ruleta es el juego de casino más famoso y también el ejemplo más sencillo de mecanismo que permite generar números aleatorios.
La clave de este método está en entender el término ‘simulación’. Realizar una simulación consiste en repetir, o duplicar, las características y comportamientos de un sistema real. Así pues, el objetivo principal de la simulación de Montecarlo es intentar imitar el comportamiento de variables reales para, en la medida de lo posible, analizar o predecir cómo van a evolucionar.
Lo importante es saber para qué se utiliza este método. Es decir, casos concretos para entender la importancia del método.
En economía, la simulación de Montecarlo se utiliza tanto en empresas como en inversión. Siendo en el mundo de la inversión donde más se utiliza.
Algunos ejemplos de simulación de Montecarlo en inversión son los siguientes:
•Crear, valorar y analizar carteras de inversión
•Valorar productos financieros complejos como las opciones financieras
•Creación de modelos de gestión de riesgo
Un punto clave en la utilización de la simulación de Montecarlo es la generación de números aleatorios. ¿Cómo generamos números aleatorios? Con programas informáticos. Ya que si utilizásemos un mecanismo cómo una ruleta, esto podría llevarnos muchas horas.
Si queremos generar 10.000 números aleatorios, imaginad cuanto tiempo necesitaríamos. Así pues, se utilizan programas informáticos que generan estos números. No se consideran números puramente aleatorios, ya que los crea el programa con una fórmula. No obstante, se parecen mucho a las variables aleatorias de la realidad. Se les denomina números pseudo-aleatorios. Resuelto este problema, solo queda por ver una aplicación del método.
Supongamos que queremos contratar a un gestor que realice operaciones por nosotros en la bolsa de valores.
El gestor al que queremos contratar presume de haber ganado 50% de rentabilidad durante el último año con una cuenta de valores de 20.000 dólares. Para confirmar que lo que dice es verdad, le pedimos su track record auditado. Es decir, el registro de todas sus operaciones verificado por una auditor (para evitar estafas y cuentas falsas). El gestor nos facilita toda la documentación y procedemos a valorar la cuenta de resultados.
Vamos a suponer que disponemos de 20.000 dólares. Introducimos las variables correspondientes en nuestro programa informático y extraemos el siguiente gráfico:
Con los resultados facilitados por el gestor que queremos contratar, se han realizado 10.000 simulaciones. Además los resultados se han proyectado cuatro años. Esto es, 10.000 escenarios diferentes para esos resultados durante cuatro años.
El método de Montecarlo es un método de simulación que permite calcular estadísticamente el valor final de una secuencia de sucesos no deterministas (sujetos a variabilidad), como es el caso del plazo o el coste de un proyecto. Por la complejidad de esta tarea, esta simulación se realiza por computador con alguno de los programas que se ...
La simulación de Monte Carlo es una técnica estadística que se basa en la generación de múltiples escenarios posibles para prever resultados probables en situaciones complejas y variables. Su nombre proviene del famoso casino de Monte Carlo, donde las probabilidades y el azar son fundamentales.
La simulación de Montecarlo es una técnica matemática que se utiliza para realizar análisis probabilísticos de fenómenos donde intervienen múltiples variables. Es principalmente útil cuando no se puede obtener una solución analítica de forma directa. Ejemplo: Estimación de Pi. Comencemos con un ejemplo sencillo pero ilustrativo.
La simulación Monte Carlo, también conocida como el método de Monte Carlo o simulación de probabilidad múltiple, es una técnica matemática que se utiliza para estimar los posibles resultados de un evento incierto. El método Monte Carlo fue inventado por John von Neumann y Stanislaw Ulam durante la Segunda Guerra Mundial para mejorar la ...
La simulación Montecarlo o simulación de probabilidad múltiple es una técnica estadística y matemática que sirve para predecir los resultados que podrían surgir de alguna incertidumbre o situación de riesgo y variabilidad. Es un gran método para ayudar a las empresas en su toma de decisiones.
