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DECISIONES DE INVERSIÓN: MÉTODOS DE SIMULACIÓN

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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 

DIRECCIÓN FINANCIERA

Para saber más:

LIBROS Joaquín López Pascual:

https://www.joaquinlopezpascual.com/libros

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Todo ser humano, si se lo propone, puede ser escultor de su propio cerebro

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Se afirma que la toma de decisiones de inversión debe basarse en análisis racionales basados en hechos y no en emociones.

Sin embargo, tratar de ganar dinero con los pronósticos del mercado puede desencadenar todo tipo de respuestas emocionales.

Como la pregunta sobre cómo deciden los inversores sigue siendo controvertida, llevamos a cabo un metanálisis de estimación de probabilidad de activación (ALE) utilizando estudios de imágenes de resonancia magnética funcional (fMRI) a través del análisis del cerebro en sujetos que realizan tareas de inversión.  

Tratar de dar sentido a toda la información que transmiten los mercados financieros escuchando las propias emociones sin dejarse anular por ellas implica un esfuerzo coordinado de varias áreas del cerebro para llegar a una decisión.

Dado que la cuestión de cómo los inversores toman decisiones aún no se ha descubierto por completo cabe destacar la importancia del metaanálisis a cerca de la convergencia de las regiones del cerebro necesaria para este complejo proceso de toma de decisiones.

Las decisiones de inversión involucran áreas límbicas que sopesan la recompensa frente al riesgo, ya que las carteras de inversión se basan en tratar de lograr un equilibrio óptimo entre rendimiento y riesgo.

Las emociones hacia estos dos conceptos, y los conflictos emocionales que pueden surgir al priorizar entre ellos, son un factor influyente que orienta este proceso de decisión.

En el mercado de valores, aspectos como cuándo comprar o vender, las condiciones del mercado o incluso la forma en que se comportan otros inversores pueden afectar si una inversión resultará rentable o no.

Como una vez advirtió Warren Buffet, «tenga miedo cuando los demás sean codiciosos y codiciosos cuando otros tengan miedo«.

Todo inversor sabe cómo ser temeroso y codicioso, pero lo que realmente necesita descubrir es cuándo es el momento adecuado para ser uno u otro.

El mismo comportamiento de inversión y la misma activación cerebral podrían dar lugar a rendimientos diferentes según el momento.

Determinar el papel de un área específica del cerebro en este proceso de toma de decisiones es de hecho una tarea complicada.

Dejo a vuestra disposición estos interesantes artículos fruto de la colaboración, en el campo de la Economía, la psicología y la neurociencia, es decir en el campo de la NEUROECONOMÍA:

Connectivity adaptations in dopaminergic systems define the brain maturity of investors

https://www.mdpi.com/2076-3425/11/3/399/htm

An ALE Meta-Analysis on Investment Decision-Making

https://www.mdpi.com/2076-3425/11/3/399

Neural implications of investment banking experience in decision-making under risk and ambiguity

https://psycnet.apa.org/PsycARTICLES/journal/npe/12/1

"Todo ser humano, si se lo propone, puede ser escultor de su propio cerebro". 
                                         Santiago Ramón y Cajal 
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WEALTHTECH PATRIMONIO Y TECNOLOGÍA, DONDE LOS DATOS Y LA INVERSIÓN LO ES TODO

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Wealth es una subcategoría de FinTech

El sector WealthTech o Digital Wealth Management, está dirigido a la prestación de asesoramiento financiero y a la captación y gestión de ahorradores/inversores en productos financieros.

Un servicio que normalmente era prestado  por entidades financieras o empresas de servicios de inversión tradicionales.

WealthTech son:

  • Procesos
  • Aplicaciones
  • Productos
  • Modelos de Negocio 

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Nuevos planteamientos para la toma de decisiones

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ECONOMÍA CONDUCTUAL

  • Herbert A. Simon. Nobel de Economía, 1978. Teoría de la Racionalidad Limitada.
  • Franco Modigliani. Nobel de Economía, 1985. Teoría Modigliani-Miller
  • James Tobin. Nobel de Economía, 1981. Teoría de la Formación de Carteras y Equilibrio en el mercado de capitales.
  • Robert Shiller. Nobel de Economía, 2013. Hipótesis de mercado y principales teorías sobre management Portfolio (con Eugene Fama y Lars Peter Hansen).
  • Daniel Kahneman. Nobel de Economía, 2002 y Amos Tversky. Teoría de las Perspectivas.
  • Richard H. Thaler. Nobel de Economía, 2017. Incorpora aspectos psicológicos (Nudge).
PRESENTACIÓN ver: AQUÍ

Después de leer la presentación ya podéis realizar este juego que os he preparado, se trata de adivinar de qué personaje se trata:

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Noticia Invertir en Bolsa

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https://www.expansion.com/mercados/2019/06/01/5cf18e00e5fdeaff198b4665.html