¿Qué es la simulación Montecarlo?

En todas las compañías conviene estar preparado para una crisis. En un contexto tan competitivo como en el que vivimos, las empresas deben saber que, si no están preparadas para analizar la incertidumbre y luchar contra ella, pueden tener problemas financieros y de reputación muy graves que las pueden llevar incluso a desaparecer. 

De hecho, según un estudio de WTW realizado este 2024, solamente el 14% de las empresas participantes cuentan con los procesos adecuados de gestión de riesgos reputacionales vinculados a los indicadores de rendimiento. Así, en las organizaciones conviene analizar detalladamente todas las situaciones adversas a las que se pueden enfrentar y preparar un plan de acción.

En este sentido, cobra protagonismo la simulación Montecarlo, un método estadístico que permite modelar y analizar la incertidumbre y la variabilidad en situaciones complejas mediante la generación de situaciones aleatorias. Concretamente, este enfoque se basa en el uso de números aleatorios para simular diversas soluciones posibles para un problema, ayudando a los analistas a entender cómo las variables inciertas pueden influir en los resultados de un proceso o proyecto.

Debido a su dependencia de la aleatoriedad, similar a la de los juegos de azar, este método recibe su nombre del famoso casino de Montecarlo en Mónaco. Aunque el término fue acuñado por científicos que trabajaban en el Proyecto Manhattan en la década de 1940, la base matemática de la simulación Montecarlo se remonta a siglos atrás. Hoy en día, se utiliza ampliamente en campos como las finanzas, la ingeniería, la investigación científica y la gestión de proyectos.

¿Cómo funciona de la simulación Montecarlo?

El proceso de la simulación Montecarlo se centra en la creación de múltiples escenarios posibles para un problema utilizando valores generados aleatoriamente para las variables de entrada. Los pasos fundamentales del proceso son los siguientes:

1. Definición del problema: antes de empezar con la simulación, es necesario definir claramente el problema que se quiere analizar identificando las variables clave que influyen en el resultado y la relación entre ellas. En muchos casos, estas variables pueden ser inciertas o difíciles de predecir con exactitud, como el precio de un activo financiero o el tiempo necesario para completar una tarea.
2. Asignación de distribuciones de probabilidad: para cada variable incierta del modelo, se asigna una distribución de probabilidad que refleje su comportamiento probable, lo que implica definir un rango de valores posibles y las probabilidades de que ocurran. Las distribuciones pueden ser normales, uniformes, triangulares o de otro tipo, dependiendo de la naturaleza de la variable.
3. Generación de números aleatorios: con las distribuciones de probabilidad definidas, se generan múltiples valores aleatorios para cada variable. Estos números representan las posibles ocurrencias de las variables en situaciones reales. Así, el número de escenarios simulados puede variar según la complejidad del problema, pero es habitual realizar miles o incluso millones de simulaciones para obtener resultados precisos.
4. Simulación del modelo: con los valores aleatorios generados, se ejecuta el modelo para cada conjunto de entradas y se obtiene un resultado específico para cada simulación. Este paso se repite muchas veces, lo que permite construir una distribución de los resultados posibles.
5. Análisis de los resultados: tras completar las simulaciones, se pueden analizar los resultados agregados para obtener una visión clara del rango de posibles resultados y las probabilidades asociadas a cada uno, lo que permite a los tomadores de decisiones evaluar mejor los riesgos y la incertidumbre, así como estimar métricas como el valor esperado, el rango probable de resultados y los escenarios extremos.

Ejemplos de aplicaciónes de la simulación Montecarlo

La simulación Montecarlo tiene un amplio rango de aplicaciones en diversas áreas, como puedes ver a continuación:

1. Finanzas: en el ámbito financiero, la simulación Montecarlo se utiliza para modelar la incertidumbre en los mercados, prever el comportamiento de las inversiones y evaluar los riesgos asociados con diferentes carteras de activos. Por ejemplo, los analistas pueden utilizar esta técnica para simular escenarios de precios futuros de acciones o bonos y calcular el valor probable de una inversión en función de la volatilidad del mercado.
2. Gestión de proyectos: en la planificación y gestión de proyectos, la simulación Montecarlo es útil para estimar plazos de entrega, costos y riesgos. Dado que la duración de las actividades o el presupuesto pueden variar debido a factores inciertos, los gerentes de proyectos pueden utilizar esta técnica para simular diferentes escenarios y determinar la probabilidad de completar un proyecto dentro de un plazo o presupuesto determinado.
3. Ciencias: en la investigación científica, la simulación Montecarlo se emplea para modelar fenómenos complejos que involucran incertidumbre, como la propagación de enfermedades, el comportamiento de sistemas físicos o los resultados de experimentos químicos. Esta técnica permite a los investigadores analizar cómo diferentes variables pueden afectar al resultado de un estudio o experimento.
4. Ingeniería: en el diseño de sistemas y procesos, los ingenieros pueden utilizar la simulación Montecarlo para evaluar el rendimiento bajo diferentes condiciones y estimar la confiabilidad de componentes críticos. En la industria automotriz, por ejemplo, esta técnica se emplea para analizar la durabilidad de las piezas en condiciones variables de uso.

Ventajas y limitaciones de la simulación Montecarlo

La simulación Montecarlo ofrece varias ventajas, entre ellas las que puedes ver a continuación:

• Capacidad de manejar la incertidumbre: esta técnica permite modelar situaciones donde la incertidumbre es un factor importante y ofrecer una visión más completa del rango de posibles resultados.
• Versatilidad: puede aplicarse a una amplia gama de problemas en diversos campos.
• Mejora la toma de decisiones: al proporcionar una distribución de resultados probables, ayuda a los tomadores de decisiones a evaluar los riesgos y beneficios de diferentes opciones.

Sin embargo, también presenta algunas limitaciones como las que te mostramos en los siguientes puntos:

• Dependencia de la calidad de los datos: los resultados son tan buenos como las suposiciones iniciales. Así, si las distribuciones de probabilidad o los datos son incorrectos, las conclusiones pueden ser inexactas.
• Requiere recursos computacionales: realizar miles o millones de simulaciones puede ser costoso en términos de tiempo y poder computacional.

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FUENTES:
Master en Dirección de Marketing y Gestión Comercial [GESCO]
Michael Page
WTW
HubSpot
IBM