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DECISIONES DE INVERSIÓN: MÉTODOS DE SIMULACIÓN

JLP WorkGroup. Economía y Finanzas.
Web educativa Prof Dr Joaquín López Pascual.
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DIRECCIÓN FINANCIERA

La SIMULACIÓN es un sistema complejo de carácter fundamentalmente estadístico destinado a la gestión de la incertidumbre.

Utiliza los cash flows mediante un modelo matemático de forma repetitiva, estableciendo distribución de probabilidad de rendimientos de proyectos.

La simulación puede ser una herramienta más entre las utilizadas por el DIRECTOR FINANCIERO para la toma de decisiones tanto de inversión como de financiación.

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

Los distintos métodos de simulación para analizar proyectos de inversión se basan normalmente en el análisis de los ingresos y gastos relacionados con el proyecto, teniendo en cuenta cuándo son efectivamente recibidos y entregados, es decir, en los flujos de caja que se obtienen en dicho proyecto.

PRINCIPALES MÉTODOS DE SIMULACIÓN

MÉTODO MONTE CARLO

El método Monte Carlo fue llamado así por el principado de Mónaco por ser la capital del juego de azar, al tomar una ruleta como un generador simple de números aleatorios.

El objetivo de este método no es el de brindar decisiones sino apoyar a la toma de éstas.

La simulación del método Monte Carlo es una técnica que permite llevar a cabo la valoración de los proyectos de inversión considerando que una, o varias, de las variable que se utilizan para la determinación de los flujos netos de caja no son variables ciertas, sino que pueden tomar varios valores.

Se trata pues, de una técnica que permite introducir el riesgo en la valoración de los proyectos de inversión.

Qué es el método de Monte Carlo

Es una técnica númerica cuya aplicación permite calcular probabilidades

Aplicación del método Monte Carlo

Define variables, plantea escenarios, aplicable en las finanzas

Desventajas del método Monte Carlo

No da la solución sino datos que sirven de apoyo para la toma de decisiones

LOS ÁRBOLES DE DECISIÓN

Es una técnica que permite analizar decisiones secuenciales basada en el uso de resultados y probabilidades asociadas.

Los árboles de decisión son diagramas que pretenden mostrar la gama de posibles resultados y las decisiones posteriores realizadas después de la decisión inicial.

En el ámbito de la inteligencia artificial, se puede decir que el árbol de decisión viene dado por una base de datos, sobre la cual se construyen diagramas de construcciones lógicas, muy similares a los sistemas de predicción basados en reglas, que sirven para representar y categorizar una serie de condiciones que ocurren de forma sucesiva, para la resolución de un problema.

Árboles de decisión: ventajas

Uno de los aspectos más útiles de los árboles de decisión es que te obligan a considerar tantos resultados posibles de una decisión como te puedas imaginar.

Árboles de decisión: desventajas

Un inconveniente de la utilización de árboles de decisión es que los resultados, las decisiones y los pagos posteriores se basarán fundamentalmente en las expectativas.

TERMINOLOGÍA FINANCIERA BÁSICA: Glosario de Términos 

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Para saber más:

LIBROS Joaquín López Pascual:

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