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- Francisco José Velázquez Peña
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4 @1 - (!+-( ,!!+ A 1. TABLA DE CONTENIDO B1,((+ C 41 -,!- C D1 "(-* E D1@1"(-* 0(+(, E D121"(-* (%(!&! E F1 A1!+!( ( C1!+!(%- C1@1G9# C121G9# C1B1G9# C141G9# C1D1 ; 7! C1F1G!7 C1A1G9# C1A1@1 0 C1A121 C1A1B1 C1C1G! ;! C1E1G9# C1@31 G9 =7 E1
5 @31,(9(,(+- @C G!7 G!7! 8 (6H G9# =H G!7 =H G!7 =7H G!7 7H G! 8 = @21@31 G!7 ;H BB G!7 =H B4 ; = BA %! BA!: BC -!:BE! - BE (6= ("(% ( %!!.+ ( ( %,(, ("(%1 J& =K (0+ ("(%1 J*,:K - 8 FE
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7 2. INTRODUCCION! = ) ) > : ) = = 7 ) ;> ) = =;; #6> ; = =1 ( = ) : ) : > =! (7 ) = ) 1 % 7 = (6O> = 8 7 > P! > : ; = 7 &! (7> ) = = : 6 7 =7 > =7 7 ) ) = =1
8 3. RESUMEN # = : 7 ) ; : ; 7 Q = : # ) : = = =7 = = 71 (6 : : = = > 7 =! = : :> = 7 = ; Q ) = : ; = ) = =1 % > : 7> = ; :8 ;> = =; 7 8 ;Q 7 > > > 4. ABSTRACT -:: : : : = = P: : : : : : : : PQ = : :) : : = : =R = = : 1 (6 : ; : : > P::! ; = : > P : : < Q : : P < : == ; : == = <1 5: : : =; S=S P: P : : ; : < > : = P : P:: : ; =1
9 5.1. OBJETIVO GENERAL 5. OBJETIVOS! 8 : ) P! O > ) = = ) =;! (7 ; ) = = =7! ; &!( OBJETIVOS ESPECIFICOS! 8 :! ) = ;7 = ) ) 1 $ =7 ; ; P! 1! ) = :! O 7 =; =! (71
10 6. JUSTIFICACIÓN = 7 == == = = ; 7 1 = =7 ; PQ ; =T; =7 # ==! 1! P ) = 7 = =7 => = = > : = 71 ( = = 7> ) = 6 > 7Q ; 1 % #>! $ = 7 ) => = 7 :; = = ALCANCE DEL PAQUETE ( = = =7 > = =) : ) = = =7 > =; )= = 7 1 ( = ; ) =) : ; > ) =7 = ) # = ) ; = => = 8 =;; ; 1! =7 =7> = = = 1 + = ) =;> = = = = 7 T 1
11 8.1. Qué es riesgo? 8. CONCEPTOS BÁSICOS!7 = 6= ;> ) = =# #6> = ; 71 = ) = ) ; 1 > =; ) = =; > = = > ) = Qué es un modelo? = = ; > 7 > = 7 ) :8 = =! 1 % == ; = > = ) #> ;1! ) = ; = > 7 = > = ) =7 ; = ) 8 7= = =7> ; 7 =7 1
12 Ilustración 1. Ejemplo de Cristal Ball en MS Excel! : 7 ; : = = = ) = = = > ) ) ; ;> : = > Qué es la simulación Monte Carlo? 7 ) # ;8 = = 7 1 ( = = = Qué sucede durante una simulación? 7 T= = 8= ; =;; = ; 1! 2333 = L M )1 >! 2333 =; L ;7M = ; =# :8 ;81 ; =; = 1 ( = ;7 ; ) ;1 = ;7
13 8.5. De donde obtiene la Simulación Monte Carlo su nombre? 7! ;!> 7> == 8 Q > > ) 1 ( = 7! ; > = 1 % 8=> ; ) T 2> B> 4> D F = ; = =1 ( = = = L=11 = #> => > 7 = > 1M 8.6. Cómo analizar los resultados de una simulación? % :8 => ; > > ) 1! 2333 = =7@1 = =7 >! =7 = 1 7 = ; : =7 7 ) 1
14 =;;> = =71 7> = =7 ; : ;7 1 =# = ; ) 1 Ilustración 2. Cuadro de diálogo - Define Forecast 8.7. Qué es la certeza o certidumbre?!; =8 ) =7 = 1 % > = => ;# = ; =;; 1 (! 6 = =1 ( Grafica de sensibilidad: % ;7 = L ; M =7> ) =1 % = = G9# ; H ( ; = ; La gráfica de sobreposición: ( = T= = 8> ) # :8 1 ( 8 1 ( : = ; G! = ; L MH1
15 Gráfica de tendencia: % =7 ) = 6 ; 1 G!7 ; =H 8.8. Cuales son los beneficios de realizar un análisis de riesgos con Crystal Ball 2000?! 8! :; > = ) = = =1! = > = =7 : :8 (6 7! = T= :8 ;> :! 1! ;! ) 1!! 7 = > ) : ) = Qué es Optimización? =7 = ) 8 7= 7 = 1 + :8 =7Q ; # = ; ) = L%1(81 0M ) 6 ) = ;1 % 8=> = 7 == ; ;7 = =; ; ;1! :8 > = = = = (61 ; = = 1! =9> =! > = = :; = (6> = ;8
16 ;1 > =9 = ; 7= ; ; = Que son los pronósticos de series de tiempo? =7 = # =7 ) 8 :7 = = 1 ( :7 J =K1 9. VERSIONES ( =) 7 =! => ) = = 5;2> == ;!! 1! (7! L! M (7 %! L! >! % =9M (7 %! L! >! % =9>! -;M (7 # + = P = # = == $ = 1 ( = > = = ) = 2 :=??PPP11
17 : ; :8! (7 #! *7 ( 7 ;# J 7 6K> = ) ; 1 ( 7 =# 71 *7 # ( 7 # = :; $ =# : =1 % ) 7 ; = 1 -;# 7 =; =; 5;1 7 7 > ) :; = A =# 71 % = 5; 7 ; 7 = = : > ; $1 % = P> > = U:P ) ; $1 = ) = = )=> ) ; $1 : = = = =! % = =7 = L % % = =1M =9> = ; 7 L % %M! -;> = = = ; )= L 7 %M! -> =8 7!! L 7 M 7 = : 1=> 7 = 7 =1
18 10. REQUERIMIENTOS DE HARDWARE % % ) 433 M F4, B3 = ;!U, L( 7!!M -8 C336F33 = REQUERIMIENTOS DE SOFTWARE % 8! > ; P )=1 = 5P EC> 5P ( LM> 5P < %< F => 5P 2333 %> 5P V% (> 5P V% % (6 EA> 2333> 2332 LV%M> 233B1 (6= D13 =1 L M ; ;, 413 = L = = 7 = =M 12. COMO USAR CRYSTAL BALL QUÉ HACE CRYSTAL BALL?! 6 = = ; :8 (6 = 7 = ) P = 8 1! (6> = ; =1! > 6= > = ) : = ; 1 ( J5:UK = =
19 7 ) =;; T =1! = % ; =; = ; :8 1 > ) = ) 6= =1 = '&!"$ &>! 8 =7 ) =; =;; ) 1 8 = ;8 ; 8=! Cómo abrir el programa?! P = > : = > ;8 ; :8 = (6 O1 ( = ; ; (6!> ;81 % =! : ; = 87 > ;8 ; 8=! %:1 % ; 8=!> = : T 1 T = ; =7! : ; = 1 =# ; =7>! = ; ;7! ; ; Q ; > =;; : = 7 = (6 L= ) : 7 PM1 Ilustración 3 Barra de tareas ejecutando Crystal Ball ;! T +!1
20 Ilustración 4 Ubicación de Crystal Ball en el menú Inicio!%:16> ) 8=!1 ( ; 7 = ; = = # 1 % =; ) > : ) =7 L M ; ;81 ) LM>! = > Cómo Crystal Ball mejora Excel? :8 (6 6 : = > = =7 : 1 7 (6 ) > = = Q ) = ; ; 1! 8 (6 = ;
21 = > ;1 %! T ; : (61 Ilustración 5 Barra de Herramientas de CB! = ; ; : = = = ) :1 = ; = 8 6 =! 1 7 T ; ; =Q 1 T!( LM> ("(!-, LM!(,,(+- LM1 Ilustración 6 Barra de Menús de Excel con CB ( T!( LM =! 1 Ilustración 7 Menú Cell ( T ("(!-, LM> = 1
22 Ilustración 8 Menú Run ( T!(,,(+- LM : 7 > : == (7 %! 1 Ilustración 9 Menú CBTools
23 12.4. Qué es un supuesto? ( ) :8 6 ; ) = 1 ; (6 = > = = ; 1 ( >! ; =;; J=K ) = =;; =; = ;1 ( ; =;; =7 = ; ; 1! ;7 == =1 ( 8= = L! %:M> ;8 ;> L;#!= 0M1 ( 7 = = ; Cómo definir un supuesto? ( = = = = ; > > ; ) ; 1 % 8=!%:> =8 ; =) = ; 1
24 Ilustración 10 Hoja de Calculo del ejemplo CellPhone % = = ;7> L@@M : ; ;7 J =K L =M 1 ;7 1 =! > ) ; = )
25 Ilustración 11 Cuadro de dialogo Distribution Gallery Ilustración 12 Distribución Triangular para la celda B11 1 = ) ; T ) = ;8 = = 1
26 = => > 6> =;;1 ( = ; ) T > 8=!%:1 U= : ; 1 % = : ;7 J =K L =M1 Ilustración 13 Celda supuesto % Long Distance (B11) ; L@3M1 : ; ;7 J =K L =M1 : ;7 1 ; ) = = :; 43 > ) = B43 4F31 = 7> ; Ilustración 14 Distribución Normal para la celda B10 : ; = LM 1 (! = = ) 1
27 Ilustración 15 Celda supuesto Actual Minutes (B10) ( = =7! Cómo definir un pronóstico? : ;! 1 ( =7> ) 7 ) = U=1 =7 ; #> ) Q 0 +> * = +>!= %, 1 = =7 )1!! 7> =71 = = ) 8 1 ( ) = ;7 &E> = = > = # ; > = :; (61 L! M = =7 L@4M1 : ; ;7 J %7K L &M 1 % &M ; = = = LWM Ilustración 16 Cuadro de dialogo Define Forecast! : L! M : ;
28 > ) ) =7 =! 1 Ilustración 17 Celda pronostico B14 : = Cómo correr una simulación?! 7! B = :8 1 ( ) J5:UK = > =; 1 % => ;) ; U=7 : ;7 J% %K L =M ; 1 = = L =M! = =1 : BE3!" BBX1 3
29 Ilustración 18 Nuevos valores para el modelo al correr la simulación (6 :8 =7 W21DB1 (! : W41F@1 : ;7 J% =K L =M ; :8 = =7 ; 1 = ; ) U=7 = = =# 1 % ; 7 L X M> ) 433 B3X = = > : ;7 J,K ; 1 % => ) 8 => 7 J(87K L, %M = 87 > ) ; T ) 1
30 Ilustración 19 Cuadro de dialogo Run Preferences #( T : ;7 J(8K L,M L ; = == (87M1 ; =7 Y: =U 1
31 Ilustración 20 Gráfica de pronósticos para la celda Cost Savings (B14) Como analizar los resultados arrojados por el cuadro de pronósticos? 7 = =7 8> = 1 #% ; = 1 ( =7 = ) = ; = = = > = = ; ; = =71 ; T *(, =7 LM = ; 8 = 7 ) > 6 ) ; = = = # > =!%:1
32 Ilustración 21 Cuadro de estadísticas para la celda B14 ( =7 = ; : =8 1 % 8= = ; ) C3X : W@1A31 Ilustración 22 Cuadro de Percentiles para la celda B14 ( : ) W41F@ ) :; =: ; ) = ; : =1 : = = ; 7! 8 ;! ; L!:M1
33 12.8. Cómo usar el cuadro de sensibilidad? = ; = ; = ; > = ) = 1 % 6 = ; =7 = : #$! 1 % > : ;7 J! ;K L!:M 1 Ilustración 23 Cuadro de Sensibilidad medida por el rango de correlación = = 71 : ; ;7 %& L! %M> = % L% ;M> :; =7 $ '> ; ) = L M ; A41B X! :1
34 Ilustración 24 Cuadro de Sensibilidad medida por la Contribución a ala varianza ; ) 7 > ) ) ) : :;> : ) 1 %! " 7 => ) =8 > 8 ( +! = T = > ; : T ) = =1 8 ) = ) : = > = ; = = 1 % = 8=> ; ) 7 = > = = = Q > Cómo generar un reporte? % = 7! 1 % : ; ;7 J! =K L!,=M :! 1
35 Ilustración 25 Cuadro de diálogo Create Report = ) ) ) = = ) $ LZM> = = ; LZM> 7 ; = LZM> ; =7 (6 LZMQ? = ; ;8 ; ) ;8 LZM1 ( = )!> 7 ) : L7 2DM1 8 7 ; T = => = 8= $> = = ) : :: ; ) 81 # ( ; = ; 71! : = ) 6= > = = =1
36 Otros recursos Distribution Fitting :7 ) = => = =7 ; & =; ;7 J&K J; 0K1 Ilustración 26 Galería de Distribuciones Ilustración 27 Cuadro de dialogo Fit Distribution
37 Correlated Assumptions : ; => 7 > 7 ) = 71 ( : : : :8 ;8 (61 ( ;7 %) = ) =1 Ilustración 28 Cuadro de dialogo Correlación Precision Control (! %7! = ) ) T 8 = = =1 ( =7 ;7 %!1
38 Ilustración 29 Cuadro PrecisionControl Overlay Chart ) = =7 > J :K = T= =7 ;7 1 ( : =; ; T ( Ilustración 30 Cuadro de dialogo Overlay Chart
39 Trend Chart *+ T= =7> = ; ; = ; 1 ( : =; ; T ( Ilustración 31 Cuadro de Tendencias CB Tools = = = ) 8 7! = : Example Models! : 8= ) = ;8 = = : =7 = # T 1
40 EJEMPLOS DE APLICACIÓN DE MODELOS PRIMER EJEMPLO. Futura Apartments ( 8=> = =8 & =1 7 ) = 7 B3 ; ;8 = 71 Ilustración 32 Hoja de Calculo Futura Apartments! ;8 : = WD33 = = ( T ) B3 43 =7 = W@D1333 = = =8 > = = => ) ; ) ; =8 = ; =71 ( = : :8 :; L! M> ) = = = ) (61 > ; :8 :; : = ;8 # J5:UJ> ) =
41 1 / ) ; ) 71!! ; 1 Correr la simulación % 7 ; =, 87! 7 = 7 6= 8= *+ *"!+ =# :; 8 6 = LD33 = M> ; 1 ( =7 =# T 6 > =1 Ilustración 33 Pronósticos de Ganancia/Perdida para FA = % 87 =7> ; : >,[=1 +1 =7 = (6 7> = > = [-;1
42 ( =7 = =# =: = 7 & =1! ; = =; =;; 1 ( = =;;> = W2D3 W4AD3 = 1! ;# = = > ) = = W ) WA3331 Determinar el beneficio : =! = =;; ;> =;;1 % =;; > ; = ; ; =7 8 % $ = ) ) =7 (; 3 LM = % Ilustración 34 Probabilidad de Ganancia para FA ( = ; L!M ; = 8 =;; = W3 = : => ) : : 1! 7> 8 =7 =
43 7 & =1-7 B> = ; L0 W3M =6 EBX1 + ;# ) = W2333> ; > : 1 Como usa Crystal Ball la simulación de Montecarlo ( =; ; ) : =8 ) 1 (6 : ; = =; 1 7 # ) ) T ; T T =1 ( = ) T : ) 7 6 ( 7 ( =7 8 ; ; U= ;1, ) 7! = =6 7 1! == :8 > ; 6 =; = : ) =6 =;1! ;# = ) ; =7 81 % = 8=, [, = = ; 1 7 ; =7 =1! :8 8=
44 SEGUNDO EJEMPLO. Vision Research ( 8= 7 : ) = 6 :! : = =1 ( 8= ) *,: 4 7 ;1 = *,: : = >!U *P> ) =1 ( = = = =; => = =76 $ & =; =1 ) ;8 ; = => #6 ) & =; = 1 *,: =! ) ; = > =; 1 ( =! *P = 1! = = = 7> $ = 1 % ; ;8! 7 = ; :8 ' = 8=! > T! [ % [! [ (6= :8 = *,: = =! *P => 7 2B1 4
45 Ilustración 35 Hoja de calculo ejemplo Vision Research ( :8 =; ) *,: 1 Definir supuestos (! > = = = U ;7 =;; ) ; ; ) 1 % > ; = ;7 ) 0 ;> 0 ; ; :! > ; =7 = L 7 DM1 G!7 ; ) = ;7 H1 ( = = = ;7 ; = ) = ;1 ( 8=> U= :8 *,: 8 ; =;; ) 6 ; ; =! *P1
46 ( 8=> 6= = ;7 = = =1 Definir Testing Costs. La Distribución Uniforme :> *,: : W@ ! *P = WB W D = =;> ; =; 1 % ;> J- K> *,: ) ) WB W D =;; 1! > *,: 7 ;7 = ; J-!K =;1 ;7 ; =;; ) > ;7 ) 8 ; 8 =7 =$ =! %; =1 = ;7> = U=1 % = = -!!D ( T > : ; =7 = : ; :!1 ( J $),-+=
47 Ilustración 36 Cuadro de dialogo Distribution Gallery ; ;7 (', ( J;7 K = Ilustración 37 Cuadro de dialogo Distribución Uniforme )!D ; ; :8 > ; = = J= +K ; =1 ; =;> ; 1 > )! = ;71 ;7 => 61 *,: = =; WB WD ) = = = = = ;7! > (; B = L ) T :8 = 7M1 ( = WB > ) *,: = =; L-!M1 % + 8 =
48 (; D = ( = WD > 6 = =; L-!M1 ;7 ; = 8 ; ) : :: > 7 2F Ilustración 38 Distribución Uniforme para la celda C5 = > ;7 ; = 7 2F1 > = =1 =#> 7>! =!D ) B D 71! = :8 Definir Costos de marketing: La Distribución Triangular *,: = ; <!*P> =; = &1 ( = = = =$ =; = =T; = 1 =;> *,: = W@ W@C > W@F =;;1
49 *,: 7 ;7 = ;! <> ) ;7 ; 7 = 6> =;; 1 % U= =! < L<!M!F ; =7 = : ; :!1 ( J $),-+=1 ; J;7 -K ( J;7 -K = Ilustración 39 Cuadro de dialogo Distribución Triangular : =) = = ;7 1! = ; 7 2A> = = ;7 = = ;7 1
50 = ( = W@ > ) *,: =! < % = = ;1 ( = W@F > =;; =! < % = ( = W@C > 6 =! < ;7 ; = 8 1 Ilustración 40 Distribución Triangular para la celda C6 @C1 = :8 Definir pacientes curados: La Distribución Binomial
51 ) & =;!*P> *,: ; =; = $1 *,: = ) & =; =!*P = = 23 => ) ) T 1 ( =;> 23X = ; 7 =#!*P = $1 *,: > =# =; = ) =8 #6 2DX1 % ;> J= K> *,: =; => ) #6 2DX1 G*,: = = &H1! > *,: 7 ;7 ; = ; ; ) = 7Q ) ;7 ; ; T 6 L2DM T = L@33M1 % U= = J% K> =!@3 ; =7 ('* ; = ;7 ( * $)+=1 L&8 ) = = = =;; 31D D3XM1
52 Ilustración 41 Cuadro de dialogo Distribución Binomial ;7 ; = %;; L$1M L0( ; ) *,: =8 6 2DX =; = ) > 312D = = =;; = =; ) 61 1 = 6= =;; 313B> T =8> BX1 ; ) & = ) *,: = 6= ;7 ;1 % = (; 312D = ( = 2DX =;; =
53 = $ = ( = ) = &1 : ;7 ; = 8 Ilustración 42 Distribución Binomial para la celda C10 7>! T = ) = &1 = :8 Tasa de crecimiento: La Distribución Personalizada *,: : ) = = = ( =8 3X DX = 7 $ )!*P =;1 ;> = < : ) 6 =; 2DX ) = =
54 =1 ( = =!*P ( ; J- =K = = ;7 =;; 1 % ) ; ) T > *,: ;7 =! = 1 % > ;7 = = ; ) = ;7 =1 ( # = = = ;7 = = ;> ; =1 > : 0 = ;> = = = B1 ;7 = = 7 =!*P1 % U = = =!@D ; =7 ;7 L%M ( ;7 % =1 +7 ) 7 B@ ) = ;> ) 8 8 1
55 Ilustración 43 Cuadro de dialogo Distribución Personalizada % = (; 3X = ( = 3X = % (; DX = ( = DX = % (; ADX = ( = =;; ) = *,: =7 ==7 *,:1 ;7 3X DX =1
56 Ilustración 44 Distribución Personalizada para C15 % (; U@DX = ( 7 = % (; UDX = ( = DX 7 = % (; 2DX = ( = 2DX =; ) = *,: =7 ==7 ;7 UDX =1 ; = : * $+1
57 Ilustración 453 Distribución personalizada para C15 (2 Supuesto) % ;7 = T = :8 ; = 1 ( 7! ) = = 1 = :8 Definir penetración en el mercado: La distribución normal ( = < ) =7 ==7 = *,: ; CX 7 2X1 J+ ;K ) *,: = ; = FCX =; = =7 7 = ;8 7 = > ( > CX> ) > =; =1 = <
58 DX> = # = =1 *,: 7 ;7 = ; ; J< %K1 % U= = =7!@E =7 ;7 + ( J+ ;K = Ilustración 34 Cuadro de dialogo Distribución Normal : =) = = ;7 7 = C133X> ; CX = ( = = CX = =7 1 % (; 2X =!
59 ( = 2X = 7 1 ;7 = 8 > ) ;7 ;> ; = = ;1 % (; DX = = ) =7 = ( = DX ) = =1 ;7 ; = 8 1 Ilustración 35 Distribución Normal para la celda C19 7>! ) ;7 ) CX = ;8 DX ) 1 = :8 1 Definir pronósticos
60 =# U= > = U=71 ( ) U=1 = *,: =;; ; => =;; ; > = 1 ( =7 = ; L!2@M ; L!2BM = =!*P1 Calcular el beneficio total! = =7 71 ( > = = ; ; U=1 % = ; 1!2@ ( = ; = = :8 1!@F\!@E\!231! = ; = = = =# $ L!@FM = =7 L!@EM ; = L!23M1 =# = ; > = U= = ; 1 % ( T : ; =7 " ( J %+=1 ( = ; = =71 ;> ) =7 ; :8 > ; = = 1 %; ; ; 1
61 Ilustración 36 Definir Pronostico para C21 % (; JK = #> = ) 8 = :8 Calcular el beneficio neto U= = ; > ; = ;!2B ( = ; = = :8 1 ( ]L!@@Q!2@U!AQU!4U!DM & =; L!@@ *M> ; L!AM ; L!2@M1 ;> & =; L!@@ &M> ; + L!4M! ( L!DM ) : :1 % U= = ; ( T : ; =7 "
62 Ilustración 46 Definir Pronostico para C23 + ; = ) = = =) 7 = # 1 % (; JK =# = :8 > : = =7 = *,:> ; :8 ) ; =Q 71 Correr la simulación! 7! > ; 7 ) 1 1 = T -% 8=> 7 = = = T1 7> 1 = 7> =) T > ) 7 8 =7 1 % = T =7 $% & [ ' T ( J, % -K =1 ( =.'''/( &L6 M> ; D33
63 (LM =7 J '0!( $' '/1L T M ( = ) ; EEE Ver los cuadros de pronósticos ; ) =7 = ; =1 ;> 6 =7 1 ( : =7 ;1 = ((**$ ( ; L0 %M => 7 BC Ilustración 47 Cuadro de Pronostico para Net Profit =7 2"*+,& T "= % > 1 7 > ;7 = =7 = = 8 ;
64 U=1 ;7 = ; ;7 T = 1 ( 7 BC> ;7 =7 = = ) 1 ( = 1, ) =7 = ;1 = ) 7 =>! T ;7 = U= ) 8 61 Interpretar los resultados Entender el cuadro de pronóstico! = = = *,:1 ;> =7 T 6=> ) = 8 ) 6 6 =1 ( 7 BC> W@41A : WB414> =7 +1 ( =7 ;# ; = =71 % > ; : =1! = T ; T > = ;1 ( 8= : ) ; =;1, ) ; =67> ) :8 = =6 1 ( ) = )>! T ) 8 = =71 ( = = :> = 1 ; ) 6 => T
65 6 = ) 71 Determinar el nivel de certidumbre : = *,: ) ; ) = ; =; =1 % ; = ( =7 + %> = -; (; 3 = % (! ; ; = )> = = W313 ;1 = J+ %K> = ; ) ; ; AE1C3X1 ( ) *,: AE1C3X =; ; 1 = = ) 6 =; 2312X = L@33X AE1C3XM1 : = *,: ) ; ; W !! = = =1
66 Ilustración 48 Pronostico para Net Profit con valores positivos (; 2 = %! 7 BE>! ; W213 ;1 Ilustración 49 Pronostico para Net Profit *,: = ; AB1F3X = ; W *,: ; = =71 : = ; ) =; ; W ! ) *,: = ; W ; > = = = =7 =1 >! = = = 1 (; 4 = %! ; W413 ;
67 Ilustración 50Pronostico para Net Profit (2) ( =7 J- & 7 4@ ; FFX1! ; = ; W *,: ; =!*P = =1
68 13. CRYSTAL BALL TOOLS :! = * ) = 1 % 7 : = =7 > 7> ) = 7 ; ) =1 ( : )! =7 D : &!7 ( -!: = -; = ( 7 7 ; > 8> = ;> 8 5
69 13.1. Herramientas de Montaje del modelo Batch Fit : & : = ; = F 1! (6 ; :! > T!- = => : & Matriz de correlación ( : ) = 6 = = Q : = ) ;8 => > ; 7> = : = ) 6 1 => = 8= Tornado Chart ( = = ) ; ; ;8> 8 6 ;> = =1 6
70 13.2. Herramientas de análisis Bootstrap ( # = =7? ; = = =7 =1 > : ) ; > = = =7 > 7> Escenario de decisión ( = = 6 ; 7 => 7Q Análisis de escenarios ) = ; = > ) = ; = = ) = =1 ( = 7 => = =7> 7> => Simulación Bidimensional: =; ) = = 7 > 7 = 1 ( ; ) ; = = 7> 7 ; = L ) =$ ; 6=M> ) L:M> 7 ; 67> = >
71 ; T = ; L 7 T=M 14. ANÁLISIS DE LAS HERRAMIENTAS : = =; = 8 = ) 1 7 8= = : L 8 M> = = ; = Herramientas de Montaje (Setup Tools) % : 8 = ; * *!7 ; Batch Fit o Herramientas de serie Ilustración 51 Asistente de Batch Fit ( # = ; =;; T= > = ; =;; L> > > 1M = ) T = =7 ) ;1 # = : =
72 7 > 7 = > ;7 =;; ; = ) 81 ( : => = > =; ; 8>!:U> Q 7 = =; = ;7 ) 8 = =7 7 1 ( : = : ) = = ; > = = ; ) 8 Q > = (6> = > 8 ) 1 Ejemplo ( = ; =8 ;!;> Q = 8 ; ; => = 233B> = = : ; =7 ;1 % 8 : & ( = = ; : (6> ;! > T!- : 1 = : &> B ; 1 ( = 2 B = > = = = 1 > = 7 > =; :8 1! ; = :1 =7 7 > ;7 =;; = 1
73 % B B ) = 1 (= = ;7 7 > ) = = =7 ;7 > = = = 1 : > = :8! = = = T 7 (6> ; = = ; : =1 ( T, =7 = ; = 7 T 7!> = ^ =7, : & 8 = > = = > = =1 % : = 1 Ilustración 52. Vista Statistics. Observese que el coeficiente de variación es del 9%. :7 =
74 = > 8! %> = = =7 8 =71! : J: &K 8> = ;7> 8 ;7 = $ > ) 1 ( ) = ) =7 L&M = WD1233> = ;7 = E@>2X =6 =; = : ;1 Ilustración 53. Frequency chart del ejemplo
75 Matriz de correlación Ilustración 54 Matriz de Correlación ) 6 ; = => = =7 U=> = 7 =7 ; = = 6 =71 = ; ; = ) 6 > A (6 7 7 = ( 7 $ ) ; 7 Cárdenas Héctor, Curso de Econometría, capitulo 2. Profesor de la Facultad de Ciencias Económicas de la Universidad Nacional de Colombia
76 = L ; 6= 6=M> =7 =7 =Q = 8= = / _ 3>3EACDFCB V@ _ 3>42F4442@ V2_ 3>4DBF4CFA VB - ; 67 6= V@ =7 V2 6=7 =7 VB 6=7 Q ; ) : ; 6=) ; = ; 7 6=> > / =7 =7!; ; ) ; 6= = > ) ; 7 Q = = ) ; > = ;; ) = =1 7 C =6 ) ; = 6= = 7> 6 7 = > ) = 6 ; Mide el grado de asociación lineal entre la variable dependiente (endógena) y la independiente o exógena, eliminando el efecto de las demás variables del modelo
77 ! = T= ; = =7 6 ) ; > =7 ; = > > => 1 ( =7 ; : = T!-> = 7 = = > = 7 = =1 > = = :8 > ; = : = ) 71 7 = = = > $ 7 ;> = :1 Ilustración 55 Matriz de correlación 7>! ; 8 > = ) 1 Ejemplo! 8= * ; > =; 7 = L > = 7 7M ; 6=> Q 7 = = 1 7 T = 81 % 8!7> ;! (6 ; :! = 8 LKKM> 8 => > = = 7 L D33M> LEEEM!1
78 , 7 =7 JK 7 LM1 =7 = ; 7 DF1 Ilustración 56 Cuadro de EStadisticas!-> 7 = 7Q ; ;# = = = : ; ; = 8 = 1 ( $ > = > = ( 7 233B @ 2333!7 3>233 3>B33 3>@33!7
79 @>333 3>B33!7 3>433!7 ( ; ) 8 ; ) > = ) ) = JK == > 7 81 > 7! 1 7 = 7 > ) = Cuadro Tornado Chart Ilustración 57 Asistente de Tornado Chart ( : = ; > # 7> ) : =; => 7 = ) ;> ;> = =Q ;> ; = 1 = ) ; ; =7Q ) ;> : # ;# ; J=;7
80 =K J =#K1 ( - : = = ;7 ` -!: ` =!: ) =! ) 2D3 ; = : = :1 Tornado Chart ( : =; ; = => =7 => $ = 7= 6 =7 = ;> > ) ; =7 ( : = ; ;! > ; 8 ;> : ; 71 ; 7 ) ; =7Q = ; ) = =7 $ ; ) 81 (6 =7 =; > 6 7 ; # =1 6 =7 = = ;> ; 7 U =71 Spider Chart $ 6 6 =7 = ) # ; =;1! = > = > ) ; ; ; =7Q ) : =)$ ; =71 Ejemplo: % 8= ; ; :8 ) # > = )
81 = = 81 ; T!-> -!:> = > ;8 BM1! ; L= 2 BM =1! ) ; ) ; 1! 1 ( = B B ; = = E3XM T = L DM> = 6 L 8 = =7M ( =7 = = 7 ( # - = = = ;1 =7 -!: =!:! 1 : -!: =!:> 8 = = :1
82 Ilustración 58 - Tornado Chart Ilustración 59 - Spider Chart
83 ( 8=> 4 = = > ;> ; > = 7 ; ; = ;81 -!: =!: ; ) : =; ; = > = = =; = 71 8 = : = 6 == ; ;8> > 7 = ; =; : = =; 1 ( =; ; ) 7 7 ;1
84 14.2. Herramientas de Análisis Bootstrap Ilustración 60 - Asistente para Bootstrap ( # ) ) 6 =7 Q : ) ;7 =6 > = 1 : # ; > = ) = ;7 > = =71! ) = ;=> = 6 > =; ; > = 7 ; > = = # 1 7 ;7 = ; =; ; 1 (6 # = ( # =; =# 7 T
85 ( > = ; )# 7> 1 7 ; = 1 ( ) = # =; = 7 6 =7 ;7 ; = > ;Q # 7 = ) > ) = 87 7 : ) # El método de la Multisimulación! = > ;7 > = = 7 = = 7 => ;7 7 L M1 % = 7 = = =7 =; = 71 ( # 7 ) =; =#> = # :> =; 56> U5:> Q = =; 7 ) = : Q ; = = ;71 ( ; = = ; > = 6 = > # =8> ) ; T= =; = = =1
86 Ilustración 61 Comparación única simulación vs. Multisimulación Fuente: Tools tutorial Ejemplo: % = 8=> ) = =; > 7 ;1 ( ) : ; ) = :! Q = ; (6 ; : = 8= => = : ) = ;! = 8 ) =7 1
87 Ilustración 62 Vision general Modelo Planta energia nuclear!-> =7 = ; = ;8 ) 1 6 =# = =7> 7 = = 2 B ; ) # T 7 =; =# ) = # 1! 1 (= = B B = ) = T > = = D33 > $ 7 =7 1! 1 T, => = 1 = = EEX> =1
88 % 7 ; = = > > 7 > > > < 7Q = = = 6> :1 = ; = = =7 = = ) =)> ) ; = 1 Ilustración 63 Frecuency chart para la variable Mean! 7 L M 7 > =; ; = ) ) 1 ( 6 7 ) Q =; 7 > 7 > ; 7 ;71 % = 8 > 6= ; = > $ 7
89 ! 7 ^ <P * 7 (, 3>C2 3>C2 3>32 3>33 3>33 B>3A 3>AC3 U 3>3EA U 3>3EA 3>3@4 U 3>@FB U U 3>3EC U 3>3EC U 3>2EB U 3>3FA U 3>@@E 7 @>333 U 3>@CF 3>@A2 3>EEE U 3>@CF 3>@A2 3>EEE U 3>BFD U 3>@CF ^! Ilustración 64
90 Tabla para la toma de decisiones Ilustración 65 - Asistente para la Tabla de decisiones ; 7 ) = > ) ; = => 8 ; = =1 + ; ;> = ; ) ; 7 ; =71 ( : ; = 7 ; 7 ; 7 =71 % ) ; 7> ) = =7 > 8; =9! 1 + ; =9>
91 ) : Q =; J=9K = JK ) ;! : 7= = 7> ; 1 E Ejemplo! 8!7 ;> ) ; 8 =7 = ) ; = ;> 7 = ; 7> = ; = 8 = 1 % ; : ;! > T JK = T 7 T > EEE1 7!> ; ; = = = : T,1! ^1 =7!-> ) = ; 7> ;8 1 (8 =71 E!; ) : : =;! % > 7 =1
92 ! > =7 = ; 71! 1 ) = = = = ; 7 ) 1! 1 = ) => $ ;> T = 7 L=; ; D33M1! 1 L3>44M L3>4B@@@@@@M L3> M L3>4@BBBBBBM L3> M L3>BEDDDDDFM L3>BCFFFFFAM L3>BAAAAAACM L3>BFCCCCCEM L3>BFM % L@BD33M 3>C@ 3>C2 3>CB 3>C4 3>CD 3>CD 3>CF 3>CA 3>CC % L@BCBB>BBBBBM 3>C@ 3>C2 3>CB 3>C4 3>CD 3>CD 3>CF 3>CA 3>CC 3>CE 2 % L@4@FF>FFFFAM 3>C@ 3>C2 3>CB 3>C4 3>CD 3>CD 3>CF 3>CA 3>CC 3>CE B % L@4D33M 3>C@ 3>C2 3>CB 3>C4 3>CD 3>CD 3>CF 3>CA 3>CC 3>CE 4 % L@4CBB>BBBBBM % L@D@FF>FFFFAM % L@DD33M % L@DCBB>BBBBBM % 3>C@ 3>C2 3>CB 3>C4 3>CD 3>CD 3>CF 3>CA 3>CC 3>CE D 3>C@ 3>C2 3>CB 3>C4 3>CD 3>CD 3>CF 3>CA 3>CC 3>CE F 3>C@ 3>C2 3>CB 3>C4 3>CD 3>CD 3>CF 3>CA 3>CC 3>CE A 3>C@ 3>C2 3>CB 3>C4 3>CD 3>CD 3>CF 3>CA 3>CC 3>CE C 3>C@ 3>C2 3>CB 3>C4 3>C4 3>CD 3>CF 3>CA 3>CC 3>CE E
93 % L@FD33M 3>C@ 3>C2 3>CB 3>C4 3>CD 3>CD 3>CF 3>CA 2 B 4 D F A C : 8 7 = ;7 ) ; 7> = ; = =71 % > = = ;# 7> ) 7 7 = Q ; 6 : T = 8 7 ; ; 7> : => 1 % 7 = T = 7 ;> $ > ) 6= #> ) L> > 1M = = 7 7= J; 7K> > ) =; > 7 ) ==> ) 8 = ;1
94 => => =; =;7 = =;7 G( H > ;7 > =$ = = =)$ (6 ;> =7 ;> ;> =a G8 = 6=! =;7 = ;U =; *11 =;7 = G ; ;H > G >!=7 = * = =7 > 7
95 ; > = ;7 ) = ;> ) = 8 => 8 ;7 % = ; 7> 7 J,K 8> ; %71 ( ) = = ;> : Análisis de escenario Ilustración 66 - Asistente para el análisis de escenario ( = = = 7 > )! = 7 ; =7> = = > = = L@XM ) = = EE = ;8 L@X1M % =7> ) => ) = : )# = ; 1 Ejemplo J= K> ; : = = = > ;8 ==> = ;> = = Q : = )
96 = 87 = > = = = = ) 1! =;! ; : : (> 7 = 6= 7 = ) ; ( = = ; : 7 = (6> : T!->! Q = ;8 =7 7 1! 1 ( 7 =7 > =) = = = 1 8 7> == ;8 =71 % 7 ; T 6 = > = 233B> ) 8 = ; = 1 / ; T = 1, 8= ) ;8 = =7 = =7Q ) = = =7> = : Q ; = )! 7 = 1 = ) 8 J (K =7 ; = ) : =7Q ; 6 = =;> ; = 3 % > = = = = =# 761 % = 7 > = ) = == =
97 (6 EA ( ( ) )= ) ;8! (6 EA 2333> ; ; => ) = ; =1 % 8= = =7 > 1 = : =7 : 1 ( => ) 1 ( ) > = = 7 ; ) %> 8 = 7 = > = = ; = = > ) 7 > ) =7 1 A1 9 = = ;1 3>3@X,< - 7L!M -$ =,! 7 = 3>AD BBE@4EF>3DF BEEE>ED3FE DX 22X 3>32X 3>AD DEED@FE>42B BEEE>EC242A DX 22X 3>3BX 3>AD 4F2BA4F>@B@ BEEE>E23@BE DX 22X
98 3>34X 3>AF DX 3>3DX 3>3FX 3>3AX 3>3CX @>AAX 3>AF 444CF4D>AAA BEEE>ECFC34 DX 3>AF 4AA3B4F>ADD FX 3>AF BEEE>EAEBCD DX 3>AF DX 3>AF BEEE>E3342F 4X 3>AF DX 3>AF 4EACAB4>FA4 4333>344ED 4X 3>AF BEEE>E4B3FD DX 3>AF BEEE>CCE242 FX 3>AF BEEE>CDFFE2 FX 3>AF 4333>3B2CEF FX 3>AF 4333>342D4C DX 3>AC 4333>34BEC4 3>AC DDDBECE>42A BEEE>E2DCAD 3>AC BEEE>EE3D4B 3>AC D22EDDD>E42 3>AC 4CF4AEF>23B 3>AC 4CE3F43>F2D 3>AC BEEE>E3BFCE 3>AC D3D4AFF>EC2 3>AC 3>AC 4AC33A4>E4 3>AC 44CC3FA>2D4 BEEE>E3F4C 3>AC DDE2CD3>EA4 3>AC
99 3>AC 4333>3D33E 3>AC 3>AC 3>AC 3>AC 4A4B43B>22 3>AC 3>AC DB2DD34>BF2 3>AC BEEE>CCE4CE 3>AC 4333>3BA3A 3>AC BEEE>AE24DE 3>AC 43AC244>2FC 3>AC 3>AC BEEE>E4D3FF 3>AC BEEE>ACAAAF 3>AC BEEE>EAAFFA 3>AC 3>AC 3>AC 3>AC 4333>33FAAD 3>AC 4333>3CB424 ( = ) Q ) ) = 7 = > =; ; ) ) ) =7 ) 7 = ==
100 Simulación bidimensional Ilustración 67 - Asistente para la simulación bidimensional ; 7 ; = ; = =;; ) =) ; 7 = ; 1 ( = = ) = ; 71 ( 7 ; = = 1 *; ( ; > > =$ ;
101 ; ) #6 ) = Q 7 = ) = 7> ) = ; 7 =;1 ; = ; ; =;7 > ; = 1 % : = > = ; > = 7 = ; 7 =7 = = ; =;71 ( : ;8 7 > = = =;; Q 7 ; 8 ) 7 = 1 ( = 7 ; > ) = =; =;71 Ejemplo = : ) ) ; )! 8> = ) = :8 = 8 :1 10 Hoffman, F. O. and J. S. Hammonds. Propagación de la incertidumbre en situaciones de riesgo: La necesidad de distinguir entre incertidumbre debida a la falta de conocimiento y la incertidumbre ocasionada por la variabilidad Análisis de Riesgo, vol. 14, no. 5. pp , 1994.
102 ( = = = 7 ; Q = : : 7 > (6 ; : 7 = > ; = : J,K 87 = = 7 T EEE> 7! ( T!- T =7 : > ; =7 7 ;> ;81! ;8 ) =$> =7 1! 1 =1 = -$ = 7Q > = = % = 8 7 > = 1 : : =; 7 = = ;1 : = 7 =7 ; =71
103 ,< LAM,< LFM,< LDM,< L4M,< LBM,< L2M,< 3>C2 3>C2 3>C2 3>C2 3>C2 3>C2 3>C2 3 = - 7L!M 4AA323@>FEE 4D33B@4>@B D32CEB4>CC@ D@AAD23>FB4 DAD2A3C>C3F DAF@CAB>FE2 4C2DD32>C@2 D, FX DX DX DX DX 4X DX F 3>C2 3>C2 3>C2 3>C2 3>C2 3>C2 3>C2 3 3>C2 3>C2 3>C2 3>C2 3>C2 3>C2 3>C2 3 3>32 3>32 3>32 3>32 3>32 3>32 3>32 3 * 3>33 3>33 3>33 3>33 3>33 3>33 3>33 3 <P U3>@3 3>@2 U3>3B U3>3E U3>3E U3>32 U3>@@ 3 ^ 2>EA B>2A 2>A3 2>ED 2>CA B>BB 2>C2 2! 1 *; 3>32 3>32 3>32 3>3B 3>32 3>32 3>32 3 3>AD 3>AF 3>AD 3>A4 3>A4 3>AD 3>AF 3 6 3>CA 3>CE 3>CC 3>CE 3>CC 3>CE 3>CE 3, 3>@2 3>@B 3>@B 3>@4 3>@4 3>@4 3>@B 3 % DXU 3>AE 3>AC 3>AE 3>AE 3>AE 3>AE 3>AE 3
104 @3XU 3>AE 3>AE 3>AE 3>AE 3>AE 3>AE 3>AE 3>C3 3>C3 3>C3 3>C3 3>C3 3>C3 3>C3 3 23XU 3>C3 3>C3 3>C3 3>C3 3>C3 3>C3 3>C3 3 2DXU 3>C3 3>C@ 3>C3 3>C3 3>C@ 3>C@ 3>C@ 3 B3XU 3>C@ 3>C@ 3>C@ 3>C@ 3>C@ 3>C@ 3>C@ 3 BDXU 3>C@ 3>C@ 3>C@ 3>C@ 3>C@ 3>C@ 3>C@ 3 43XU 3>C@ 3>C@ 3>C@ 3>C@ 3>C@ 3>C@ 3>C@ 3 4DXU 3>C2 3>C2 3>C2 3>C2 3>C2 3>C2 3>C2 3 D3XU 3>C2 3>C2 3>C2 3>C2 3>C2 3>C2 3>C2 3 DDXU 3>C2 3>C2 3>C2 3>C2 3>C2 3>C2 3>C2 3 F3XU 3>C2 3>C2 3>C2 3>C2 3>C2 3>C2 3>C2 3 FDXU 3>CB 3>CB 3>CB 3>CB 3>CB 3>CB 3>CB 3 A3XU 3>CB 3>CB 3>CB 3>CB 3>CB 3>CB 3>CB 3 ADXU 3>CB 3>CB 3>CB 3>CB 3>CB 3>CB 3>CB 3 C3XU 3>CB 3>CB 3>C4 3>C4 3>C4 3>CB 3>C4 3 CDXU 3>C4 3>C4 3>C4 3>C4 3>C4 3>C4 3>C4 3 E3XU 3>C4 3>C4 3>C4 3>C4 3>CD 3>C4 3>C4 3 EDXU 3>CD 3>CD 3>CD 3>CD 3>CD 3>CD 3>CD 3
105 %2#-) = ; =7> = ;> L =M ;71 Ilustración 68 - Overlay Chart ( # =7 = = = > ) :
106 %2#-) Ilustración 69 - Grafico de tendencias T = ) $ = = = > ; =;;> ; ) ; : 1 : =$ = = = = ; = ;1 ( =; = 7 = ) =7 =7 :
107 %2#-) Ilustración 70 - Trend Chart = = ) 8 : 8 7> = ) 8 # ) = :! > = 8 > ;8 #6 7 ) ; ; =; BIBLIOGRAFÍA Y WEBGRAFÍA (*+> ", 0+ Q J > > 1Q - J=,:1 KQ F: (Q (1 % +> "::Q J==,< 1 K> (1 ": 5
CONSEJO INSULAR DE AGUAS DE LA GOMERA
REVISIÓN DEL PLAN HIDROLÓGICO DE LA GOMERA INFORME DE LOS ARTÍCULOS 5 Y 6 DIRECTIVA MARCO DE AGUAS CONSEJO INSULAR DE AGUAS DE LA GOMERA EXCMO. CABILDO INSULAR DE LA GOMERA ! "#$%&' ( $ )* " )+&( ',- ".$)#$).
Editor: Editorial de la Universidad de Granada Autor: Stephanie Arsenault D.L.: Gr. 1832-2006 ISBN: 978-84-338-4096-7
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MÉTODO DE MONTE CARLO MÉTODO DE BOOTSTRAP HEINZ ROQUE
Programa de Capacitación y Actualización de las Mejores Prácticas en Materia de Asociaciones Público Privadas MÉTODO DE MONTE CARLO MÉTODO DE BOOTSTRAP HEINZ ROQUE MÉXICO DF, MÉXICO, OCTUBRE, 2013 ÍNDICE
Servicio de Publicaciones de la Universidad de Navarra ISBN 84-8081-092-0
Servicio de Publicaciones de la Universidad de Navarra ISBN 84-8081-092-0 !"# $%&'("&()*!"+, -.'(./-)!0&1# !""-*"*" &/*&!'-&+%!0 &&%'"-'/&'%&!/2- "./+"!&-3."-"3."!&4! "/"!""/'"-*"#!"!&(&# "4.- &(5'("&$%&'"+,-.')./-
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Que es Crystal Ball?
Francisco Parodi Que es Crystal Ball? Crystal Ball está Orientado hacia el manejo y administración de riesgo. Dirigido hacia personas vinculadas a procesos de decisiones sujetos a incertidumbre. Dirigido
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