La Simulacion

La Simulación y su utilidad en las decisiones de inversión

Es la representación de un proceso o fenómeno mediante otro más simple, que permite analizar sus características; Pero la simulación no es solo eso también es algo muy cotidiano, hoy en día, puede ser desde la simulación de un examen, que le hace la maestra a su alumno para un examen del ministerio, la producción de textiles, alimentos, juguetes, construcción de infraestructuras por medio de maquetas, hasta el entrenamiento virtual de los pilotos de combate.

Es un sistema sofisticado con bases estadísticas para ocuparse de la incertidumbre reuniendo diferentes componentes de flujos de cajas en un modelo matemático que repitiendo el proceso muchas veces, puede establecerse una distribución de probabilidad de rendimientos de proyectos.

El rendimiento de la simulación ofrece una base excelente para tomar decisiones, ya que quien las toma pueda considerar una continuidad de alternativas riesgo – rendimiento en lugar de un punto sencillo estimado.

Utilidad:

La simulación es muy útil para resolver un problema de negocios en el que no se conocen anticipadamente todos los valores de las variables, o solo se conocen parcialmente, y no hay manera de averiguarlos fácilmente.

Consiste en la construcción de cierto tipo de modelo matemático que describe el funcionamiento del sistema en términos de eventos y componentes individuales. Además el sistema se divide en elementos y sus interrelaciones con un comportamiento predecible, por lo menos en términos de una distribución de probabilidades, para cada uno de los posibles estados del sistema y sus insumos.

Pasos a seguir para simular un proyecto de inversión.

Los pasos a seguir para simular un proyecto de inversión están muy bien expuestos por Raúl Coss (6) y se corresponden con los definidos por otros autores en sentidos general.

La lógica que se debe seguir para simular un proyecto de inversión es la siguiente:

 Datos de entrada:

1. Tasa de impuestos.

2. Costo de oportunidad del capital.

3. Parámetros del proyecto y sus distribuciones de probabilidad.

 Generador de variables aleatorias.

1. Normal.

2. Uniforme.

3. Exponencial.

4. Empírica.

5. Modelo de inversión.

 Depreciación

Se calcula en función del tipo de activo y de la actividad industrial en la que son utilizados.

 Criterios de Evaluación.

1. Tasa Interna de Rendimiento

2. Valor Presente Neto.

3. Retorno sobre la Inversión.

4. Período de Recuperación.

 Distribución de probabilidad del criterio de evaluación seleccionado.

1. Histograma.

2. Histograma acumulativo.

 Análisis estadístico.

1. Media.

2. Desviación estándar.

3. Rango.

4. Decisión.

Modelos de simulación

 Modelo determinista: Es un modelo matemático donde las mismas entradas producirán invariablemente las mismas salidas, no contemplándose la existencia del azar ni el principio de incertidumbre. Está estrechamente relacionado con la creación de entornos simulados a través de simuladores para el estudio de situaciones hipotéticas, o para crear sistemas de gestión que permitan disminuir la incertidumbre.

Los modelos deterministas sólo pueden ser adecuados para sistemas deterministas, para sistemas azarosos y caóticos los modelos deterministas no pueden predecir adecuadamente la mayor parte de sus características.

La inclusión de mayor complejidad en las relaciones con una cantidad mayor de variables y elementos ajenos al modelo determinista hará posible que éste se aproxime a un modelo probabilístico o de enfoque estocástico.

 Modelo probabilístico: Es la forma que pueden tomar un conjunto de datos obtenidos de muestreos de datos con comportamiento que se supone aleatorio.

El modelo probabilístico como modelo de recuperación de independencia binaria fue desarrollado por Robertson y Spark Jones. Este modelo afirma que pueden caracterizarse los documentos de una colección mediante el uso de términos de indización, obviamente existe un subconjunto ideal de documentos que contiene únicamente los documentos relevantes a una necesidad de información para la cual se realiza una ponderación de los términos que componen la consulta realizada por el usuario.

A continuación el sistema calcula la semejanza entre cada documento de la colección y la consulta y presentando los resultados ordenados por grado de probabilidad de relevancia en la relación a la consulta. Este modelo evita la comparación exacta (existencia o no de un término de la consulta en el documento) y posibilita al usuario realizar un proceso de retroalimentación valorando la relevancia de los documentos recuperados para que el sistema pueda calcular la probabilidad en posteriores consultas de que los documentos recuperados sean o no relevantes en función de los términos utilizados en la consulta sean o no relevantes.

Números Aleatorios

Es aquel obtenido al azar, es decir, que todo número tenga la misma probabilidad de ser elegido y que la elección de uno no dependa de la elección del otro. El ejemplo clásico más utilizado para generarlos es el lanzamiento repetitivo de una moneda o dado ideal no trucado.

Los números aleatorios permiten a los modelos matemáticos representar la realidad; En general cuando se requiere una impredecibilidad en unos determinados datos, se utilizan números aleatorios

Los seres humanos vivimos en un medio aleatorio y nuestro comportamiento lo es también. Si deseamos predecir el comportamiento de un material, de un fenómeno climatológico o de un grupo humano podemos inferir a partir de datos estadísticos. Para lograr una mejor aproximación a la realidad nuestra

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