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Monte Carlo es uno de los centros turísticos más importantes de Europa, aunque muchos de los destinos turísticos clave se encuentran en otras partes de Mónaco, incluidas atracciones como la Catedral de Mónaco, el Museo de Napoleón, el Museo Oceanográfico y el acuario, y el Palacio del Príncipe, todos los cuales están en Monaco-Ville.
- 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.
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.
Monte-Carlo is perhaps Monaco's most emblematic district, and is home, among others, to the world-famous Place du Casino, the Boulevard des Moulins and Saint-Charles Church, as well as part of the Formula 1 circuit and a number of stunning parks and gardens.
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Monte Carlo is situated on a prominent escarpment at the base of the Maritime Alps along the French Riviera. Near the quarter's western end is the "world-famous Place du Casino, the gambling center ... that has made Monte Carlo an international byword for the extravagant display and reckless dispersal of wealth". [1] .
El método de Montecarlo proporciona soluciones aproximadas a una gran variedad de problemas matemáticos posibilitando la realización de experimentos con muestreos de números pseudoaleatorios en una computadora. El método es aplicable a cualquier tipo de problema, ya sea estocástico o determinista.
