CURSO AVANZADO DE CRYSTAL BALL

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1 CURSO AVANZADO DE CRYSTAL BALL Cnel. Ramón L. Falcón 1435 C1406GNC 35 Buenos Aires, Argentina Tel.: Fax: Mail: http//

2 MANAGEMENT (MGM) CONSULTORES CURSO AVANZADO DE CRYSTALBALL 1. INTRODUCCION CrystalBall es una herramienta visual que permite desarrollar modelos de simulación sobre planillas en Excel, permitiendo de este modo analizar situaciones de riesgo que en ocasiones son difíciles, complejas o imposibles de evaluar de manera analítica debido a que las componentes del modelo son esencialmente aleatorias, generalmente basadas o ajustadas a un modelo de distribución de probabilidades. La utilización de la Técnica de Simulación Montecarlo, basada en números aleatorios para predicción de valores de las variables del modelo y una lógica adecuada le permitirá disponer de una potente herramienta para facilitar la toma de decisiones en situaciones donde el riesgo es una componente importante o la mas importante y la generación de alternativas le facilitara la comprensión del problema y lo guiara a la decisión mas apropiada 2. OBJETIVO Introducir a los asistentes al conocimiento de una herramienta de modelación estadística que le permitirá resolver problemas complejos de simulación de riesgos que muchas veces la solución va mucho más allá del simple razonamiento de hipótesis de pesimismo, de normalidad u optimismo y generalmente deduce que su problema es demasiado complejo y necesita más ayuda y conocimiento para lograr la solución. 3. ALCANCES El curso esta orientado a aplicar el funcionamiento del producto CrystalBall versión Decision Optimizer (ex Profesional) a diferentes situaciones de problemas de la vida real con los cuales un analista de riesgos se encuentra a menudo expuesto mientras realiza su trabajo. Trataremos de aplicar la simulación estocástica, la técnica de pronósticos, diferentes modelos de simulación y algunos productos complementarios para ayudarle a pensar en cómo encarar la solución de un problema y de tenerlo, luego de aceptado, por donde debería comenzar la solución del mismo. 4. A QUIEN ESTA DIRIGIDO? A toda persona que a diario debe tomar decisiones basadas en riesgo o incertidumbre y en especial a aquellas personas que necesitan evaluar sistemas de la vida real con bajo costo y multiplicidad de opciones o alternativas tanto de configuración como de utilización en situaciones en Página 2

3 algunos casos imposibles o improbables como en otras de posible aparición. 5. CONOCIMIENTOS PREVIOS Para aprovechar mejor este curso especifico de CrystalBall, resulta recomendable que los asistentes tengan experiencia y/o conocimientos sobre los siguientes temas: Estadística Descriptiva Introducción a Probabilidades, Variables Discretas y Continuas Modelos de Distribución de Probabilidades Generación de Números Aleatorios Conocimientos de Simulación y Técnica de Montecarlo Conocimiento Intermedio o Avanzado de Planillas Excel Conocimiento de Riesgos y Toma de Decisiones Conocimientos del producto CrystalBall versión Decision Optimizer 6. DURACION La duración estimada de este curso está prevista en 12 horas calendario, las cuales pueden ser dispuestas de la siguiente manera: 3 reuniones diarias de 4 horas en horarios de Lunes a Miércoles (1 semana) 3 Reuniones durante 1 semanas de 4 horas cada una, días Lunes, Miércoles y Viernes 2 Reuniones intensivas de 6 horas cada una en 1 semana 7. CONTENIDO En este curso trataremos ejemplos prácticos sobre los siguientes temas: Aplicaciones Generales Caso 01: Riesgos en Administración de Proyectos (PERT/CPM) Aplicaciones Financieras Caso 02: Construcción de Fronteras Eficientes en Cartera de 10 Activos Caso 03: Movimiento Browniano de Precios de Activos Caso 04: Opciones Reales y derivados Financieros Aplicaciones Industriales Caso 05: Interface con Minitab. Diseño Six Sigma con DOE Caso 06: Análisis de Tolerancias en Six Sigma Caso 07: Desarrollo Económico de un Campo Petrolero Caso 08: Interface con ModelRisk Página 3

4 8. PROGRAMA DETALLADO Aplicaciones de Planificación Caso 01: Riesgos en Administración de Proyectos (PERT/CPM) La determinación del tipo de distribución de probabilidades que representa el tiempo de cada una de las tareas del proyecto. El análisis de las Fechas Tempranas y Tardías de cada tarea. La construcción del Camino Critico. El cálculo del Margen Total y Libre de cada tarea. El costo normal del proyecto. La duración normal del proyecto. Análisis probable de la duración real, el camino critico real y el costo real aproximado por análisis de probabilidades usando la técnica PERT. Recorte de proyectos por Programación Lineal usando Optquest Aplicaciones Financieras Caso 02: Construcción de Fronteras Eficientes en Cartera de 10 Activos Búsqueda de información histórica de los activos. Calculo de los rendimientos diarios con o sin pago de dividendos. Calculo del rendimiento promedio y desviación estándar o volatilidad de cada activo. Matriz de restricciones acerca de la composición mínima y máxima de cada activo en la cartera. Determinación de la Matriz de Correlaciones y el Cálculo de Covarianzas. Uso de Optquest para analizar alternativas de Máximo Rendimiento para cierto nivel de Riesgo. Construcción de Curvas de Frontera Eficiente para el Portafolio. Determinación de la Línea de Mercado. Recomendaciones Óptimas. Comparación utilizando ModelRisk. Caso 03: Movimiento Browniano de Precios de Activos (Serie de Tiempo) Búsqueda de información histórica. Breve historia del movimiento browniano de precios. Determinación de los parámetros básicos (rendimiento y volatilidad) del activo. Componente de Tendencia. Componente de Shock o Aleatoriedad. Construcción de Curvas de Pronostico. Análisis de Tendencias sobre promedios. Comparación utilizando ModelRisk. Caso 04: Opciones Financieras Precios de Opciones y el método Black Scholes. Construcción de Portafolios Seguros. Precios de Opciones Americanas. Precios de Opciones Europeas. Precios de Opciones Exóticas. Opciones Digitales. Opciones de Barrera. Opciones Asiáticas. Estrategia de Opciones (Bull Spread) Aplicaciones Industriales Página 4

5 Caso 05: Interface con Minitab. Diseño Six Sigma con DOE Descripción del Problema Six Sigma. Búsqueda de información del proceso. Análisis de Función de Transferencia con Minitab. Diseño de Experimentos. Modelado en CrystalBall. Análisis de niveles Six Sigma actuales y esperados. Indices de Capacidad, interpretación. Análisis de Soluciones por Gráficos Tornados. Optimización del Diseño. Cumplir especificaciones de diseño. Sugerencias de cambios en el proceso. Caso 06: Análisis de Tolerancias en Six Sigma Armado de conjuntos cilindro y pistón en motores de combustión interna. Medidas de tolerancia y límites de especificaciones. Indices de capacidad actual y deseada. Selección de proveedores de partes. Modelado de optimización estocástica de reducción de costos y ajuste dentro de tolerancias permitidas. Pruebas en los cambios al diseño analizados. Determinación de niveles six sigma de todo el conjunto y recomendaciones de modificaciones tendientes a mejorar costo y especificaciones. Caso 07: Análisis Económico de Desarrollo de un Campo Petrolero Variables de Producción. Etapas de producción. Reservas calculadas. Costos de Facilities. Porcentajes de Recuperación. Tasas de Declinación. Tamaño de la Refinería. Tiempos de Explotación. Valor Presente Neto (VPN) de la Inversión Económica. Aplicaciones Varias Caso 08: Interface con ModelRisk Uso de funciones agregadas. Análisis de Cópulas Bi y Multivariante. Correlación de Copulas. Análisis de series de Tiempo. Integración de varias distribuciones. Cadenas de Járkov. Modelos sofisticados del tipo ARCH, GARCH, EGARCH, ARMA, Wilkie Models y otros. Todos integrados con CrystalBall NOTA: Cada caso está previsto para ser desarrollado en un tiempo máximo de dos (2) horas. Página 5