Definición de Simulación de Montecarlo – Definición, qué es y concepto | Diccionario Economico
La simulación de Montecarlo es una técnica que consiste en la generación de números aleatorios para simular múltiples escenarios posibles y calcular probabilidades y resultados en un sistema o modelo determinado. Se utiliza especialmente en economía y finanzas para tomar decisiones basadas en un análisis probabilístico.
La simulación Monte Carlo, o método Monte Carlo, debe su nombre a un famoso casino del Principado de Mónaco. La ruleta es el juego de casino más famoso y también el ejemplo más simple de un mecanismo que te permite generar números aleatorios.
La clave de este método es comprender el término «simulación». La realización de una simulación consiste en repetir o duplicar las características y el comportamiento de un sistema real. Así, el principal objetivo de la simulación Monte Carlo es intentar imitar el comportamiento de las variables reales para poder analizar o predecir, en la medida de lo posible, cómo evolucionarán.
Con la simulación, puede resolver problemas muy simples y muy complejos. Algunos problemas se pueden resolver con lápiz y papel. Sin embargo, la mayoría de ellos requieren el uso de programas informáticos como sobresalir, Estudio R o matlab. Sin estos programas, algunas tareas tardarían mucho tiempo en completarse.
¿Para qué se utiliza la simulación Monte Carlo?
Es importante saber para qué se utiliza este método. Es decir, casos concretos para entender la importancia del método.
En economía, las simulaciones de Monte Carlo se utilizan tanto en negocios como en inversiones. Estar en el mundo de las inversiones donde más se usa.
A continuación se muestran algunos ejemplos de simulaciones de Monte Carlo en inversión:
- Creación, evaluación y análisis de carteras de inversión
- Valoración de productos financieros complejos como opciones financieras
- Creación de modelos de gestión de riesgos
Dado que el retorno de la inversión es impredecible, este tipo de método se utiliza para evaluar diferentes tipos de escenarios.
Un ejemplo simple se puede encontrar en el mercado de valores. Los movimientos de las existencias son impredecibles. Se pueden estimar, pero es imposible hacerlo exactamente. Por esta razón, la simulación de Monte Carlo intenta imitar el comportamiento de una acción o conjunto de acciones para analizar cómo podrían evolucionar. Después de ejecutar una simulación de Monte Carlo, se extrae una gran cantidad de escenarios posibles.
Generación de números aleatorios
La clave para usar la simulación Monte Carlo es la generación de números aleatorios. ¿Cómo generamos números aleatorios? con programas de computadora. Porque si utilizáramos un mecanismo como la rueda de una ruleta, nos podría llevar muchas horas.
Si queremos generar 10.000 números aleatorios, imagina cuánto tiempo nos llevará. Por lo tanto, los programas de computadora se utilizan para generar estos números. No se consideran números puramente aleatorios, ya que son generados por el programa mediante una fórmula. Sin embargo, en realidad son muy similares a las variables aleatorias. Se llaman números pseudoaleatorios. Resuelto este problema, solo queda ver la aplicación del método.
Ejemplo de simulación Monte Carlo
Digamos que queremos contratar a un gerente que realizará operaciones para nosotros en el mercado de valores.
El gerente que queremos contratar se jacta de haber obtenido una ganancia del 50% en una cuenta de acciones de $20,000 durante el último año. Para confirmar que lo que dice es cierto, le pedimos su historial verificado. Es decir, un registro de todas tus transacciones, verificado por un auditor (para evitar fraudes y cuentas falsas). El gestor nos facilita toda la documentación, y procedemos a evaluar la cuenta de resultados.
Supongamos que tenemos $20,000. Ingresamos las variables relevantes en nuestro programa de computadora y extraemos la siguiente gráfica:
Con los resultados proporcionados por el gerente que queremos contratar, se ejecutaron 10.000 simulaciones. Además, los resultados se calcularon para cuatro años. Eso es 10,000 escenarios diferentes para estos resultados en cuatro años.
En la gran mayoría de los escenarios, se genera un ingreso positivo, pero existe una pequeña posibilidad de perder dinero. La simulación de Monte Carlo nos proporciona una infinidad de combinaciones para evaluar escenarios de los que no somos conscientes a simple vista.
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