La simulación de Monte Carlo
Enviado por Coromoto Luongo • 21 de Diciembre de 2023 • Informes • 798 Palabras (4 Páginas) • 47 Visitas
1. INTRODUCCIÓN
La simulación de Monte Carlo proporciona múltiples resultados posibles y la probabilidad de cada uno a partir de un gran conjunto de muestras de datos aleatorios. Ofrece una imagen más clara que un pronóstico determinista. (Rubinstein & Kroese, 2016)
Por ejemplo, pronosticar la demanda de un producto requiere analizar un número considerable de información. Con dicho análisis incrementan las posibilidades de proporcionar datos objetivos para la toma de decisiones.
2. DESARROLLO
2.1. Definición de Objetivos
2.1.1. General
Estimar la Demanda de Martillos para cualquier mes de acuerdo a las ventas registradas
2.1.2. Específicos
• Definir la metodología para la probabilidad de la demanda
• Desarrollar la estimación con 1200 iteraciones
• Determinar cuánto es la venta esperada promedio de martillos
• Estimar cuánto es la venta esperada diaria de martillos.
• Construir los flujos de caja para un mes determinado
2.2. Metodología Sugerida
Figura N° 2 1 Alternativas para la Simulación incluidas en la Metodología Sugerida
Fuente: Elaboración propia
En cuanto a las consideraciones de desarrollo se puede indicar que se seguirán tres pasos:
Figura N° 2 2 Consideraciones para el Desarrollo
Fuente: Elaboración propia
2.3. Desarrollo de la Simulación
2.3.1. Alternativa 1
En esta alternativa la probabilidad depende del peso de cada Q sobre el total de unidades de la semana.
Tabla N° 2 1 Probabilidades Alternativa 1
Ventas semanales Q
Unidades Probabilidad Li Ls Demanda
Lunes 105 18% 0% 18% 105
Martes 79 14% 18% 32% 79
Miércoles 112 19% 32% 51% 112
Jueves 98 17% 51% 68% 98
Viernes 125 22% 68% 90% 125
Sábado 60 10% 90% 100% 60
Total Semana 579
Media Diaria 96,5
D.E. 23,52
Tabla N° 2 2 Resultado Iteraciones Alternativa 1
Número de Veces Lunes Martes Miércoles Jueves Viernes Sábado
1 0,22273113 79 0 1 0 0 0 0
2 0,74552973 125 0 0 0 0 1 0
3 0,14457612 105 1 0 0 0 0 0
4 0,23625313 79 0 1 0 0 0 0
5 0,07758329 105 1 0 0 0 0 0
6 0,45046392 112 0 0 1 0 0 0
---
1197 0,3795187 112 0 0 1 0 0 0
1198 0,43396391 112 0 0 1 0 0 0
1199 0,8129475 125 0 0 0 0 1 0
1200 0,82026549 125 0 0 0 0 1 0
Total 120984 229 160 217 215 249 130
PROB 19% 13% 18% 18% 21% 11%
DISCUSIÓN: Se observa que la Simulación con la alternativa 1 no difiere, en general, en un 1% de las calculadas inicialmente. Después de las iteraciones se obtiene un total de 120984 unidades. Se estaría en un escenario realista con esta alternativa (4,48% de error)
2.3.1. Alternativa 2
En esta alternativa la probabilidad asigna a los martes y sábados la mitad de la probabilidad que al resto de los días de la semana.
Tabla N° 2 3 Probabilidades Alternativa 2
Ventas semanales Q
Unidades Probabilidad Li Ls Demanda
Lunes 105 20% 0% 20% 105
Martes 79 10% 20% 30% 79
Miércoles 112 20% 30% 50% 112
Jueves 98 20% 50% 70% 98
Viernes 125 20% 70% 90% 125
Sábado 60 10% 90% 100% 60
Total Semana 579
Media Diaria 96,5
D.E. 23,52
Tabla N° 2 4 Resultado Iteraciones Alternativa 2
Número de Veces Lunes Martes Miércoles Jueves Viernes Sábado
1 0,284995326 79 0 1 0 0 0 0
2 0,686837018 98 0 0 0 1 0 0
3 0,452643235 112 0 0 1 0 0 0
4 0,131319126 105 1 0 0 0 0 0
5 0,493069848 112 0 0 1 0 0 0
6 0,693783342 98 0 0 0 1 0 0
---
1197 0,22694619 79 0 1 0 0 0 0
1198 0,884330822 125 0 0 0 0 1 0
1199 0,351492013 112 0 0 1 0 0 0
1200 0,882185426 125 0 0 0 0 1 0
Total 121847 247 127 237 250 223 116
Prob 21% 11% 20% 21% 19% 10%
DISCUSIÓN: Se observa que la Simulación con la alternativa 2 no difiere, en general, en un 1% de las calculadas inicialmente. Después de las iteraciones se obtiene un total de 121847 unidades. Se presenta un escenario Riesgoso (5,22% error con respecto a los valores reales)
2.3.1. Alternativa 3
En esta alternativa se toma como base las ventas del viernes, en su probabilidad inicial (22%), se la asignan a los martes y jueves la mitad (11%) y el porcentaje restante se le asigna al resto de
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