El método Montecarlo o simulación Montecarlo, ayuda a tomar decisiones al determinar los múltiples escenarios probables de un proyecto o estrategia.
La gestión de una empresa no se toma a la ligera, en especial porque se suelen enfrentar a mercados muy cambiantes y llenos de incertidumbres. En el camino se han creado técnicas estadísticas, como el método Montecarlo, para generar posibles escenarios y tomar decisiones con menos riesgos.
Esto es esencial cuando no sabes cómo marcharán las ideas de negocio, pero quieres acercarte a la estrategia apropiada para las mismas. Aquí intervienen muchas variables y probabilidades que cualquier emprendedor debe considerar.
A lo largo del artículo te explicaremos de qué consiste la también llamada simulación Montecarlo, cómo funciona exactamente, qué importancia tiene, sus ventajas, desventajas y la manera de aplicarlo.
¿Qué es el método Montecarlo?
El método Montecarlo no es más que una simulación y técnica matemática-estadística que se emplea para generar probabilidades de varios escenarios, sobre todo aquellos que son inciertos en el mercado.
No es algo nuevo, se desarrolló durante la Segunda Guerra Mundial para tomar las decisiones estratégicas. Y lleva ese nombre porque es tan aleatorio como el juego de la ruleta.
Asimismo, la razón por la cual las empresas lo implementan, es porque se logra medir, hasta cierto punto, el riesgo al momento de tomar decisiones, incluso llegando a ser muy útil en el mundo financiero.
Algunos de los factores que se analizan son los ajustes de precios, ventas, proyectos innovadores, entre otras cosas.
¿Cómo funciona el método Montecarlo?
La simulación Montecarlo funciona mediante la predicción de un grupo de resultados, los cuales están basados en un rango de valores estimados y otro grupo de valores de entrada fijos. Este método puede arrojar resultados al analizar varias probabilidades sobre factores inciertos.
Sin embargo, su proceso permite que se calculen resultados en repetidas ocasiones y empleando más grupos de números aleatorios que indican los valores. No existe un límite para el mismo, ya que se podrán obtener miles o millones de resultados en escenarios probables. También es ideal para predecir resultados de corto y largo plazo.
Importancia del método Montecarlo
Su importancia radica en los siguientes puntos:
- Hace predicciones con más precisión: En medio de entornos y mercados dinámicos, esta herramienta ayuda a crear predicciones más precisas y realistas para tomar decisiones.
- Analiza y reduce riesgos: Al tener muchas probabilidades, permite reducir riesgos sobre las acciones a tomar. Esto es fundamental para muchos proyectos.
- Mejora la toma de decisiones: Se podrán tomar decisiones más informadas gracias al análisis de los escenarios.
- Permite tener una mejor planificación: Esto es esencial, sobre todo para la financiera, ya que se estimarán muchos resultados y se evita la pérdida de recursos.
Características del método Montecarlo
La simulación Montecarlo tiene tres características principales y son las siguientes:
- Trabaja con muestras aleatorias: Debe poder generar grupos de valores aleatorios a partir de una probabilidad específica. Dichos valores sirven para hacer simulaciones de posibles escenarios y sin ellos no podría trabajar o los resultados serían errados.
- Distribución de entrada conocida: No siempre la necesita, pero si la distribución de datos de entrada es conocida, el resultado será más real. Por ello se utiliza junto con los valores aleatorios.
- Computacionalmente intensivo: Es un método que necesita hacer muchos cálculos, especialmente cuando se crean muchas muestras (datos) para las simulaciones. Esto puede requerir mucho tiempo y recursos a nivel computacional.
Ventajas del método Montecarlo
Al hablar de ventajas, debemos destacar:
- Control de sistemas complejos: Es un método que permite controlar los sistemas más complejos y con muchas variables involucradas.
- Maneja mejor la incertidumbre: Esto existe en todos los mercados y sociedades, por lo cual resulta de mucha utilidad porque su manejo es muy eficiente.
- Genera diferentes estimaciones: Puede dar estimaciones de probabilidades con base en varios resultados, lo cual también ayuda con el análisis de cada riesgo.
- Es flexible: Se puede adaptar a muchos datos, variables y problemas de cualquier sector, siempre y cuando se le proporcione la información para analizar.
- Permite el análisis de sensibilidad y validación de resultados: Esto se relaciona con la confidencialidad de todos los datos que arroja, algo muy apreciado por las empresas.
Desventajas del método Montecarlo
También existe un lado menos favorable y está relacionado con los siguientes puntos:
- Muchas variables: Necesita conocer muchas estadísticas y probabilidades para poder trabajar de forma adecuada y dar buenos resultados.
- Computacionalmente intensivo: Esto lo hemos explicado en sus características, lo cual llega a dificultar un poco el tener muchas variables.
- Sus resultados son dependientes: Se acercarán más a la realidad solo si la distribución de probabilidad es precisa. Esto lo hace muy dependiente.
- Los resultados son complejos: No en todos los casos, pero la interpretación de los mismos puede confundir y se necesitará experiencia.
- Sobreestimación y subestimación: esto no ayuda mucho a la buena toma de decisiones, ya que podría tener fallos.
¿Cómo aplicar el método Montecarlo en un negocio?
A continuación, te explicamos los pasos a seguir para aplicar este método dentro de tu negocio.
- Identificación de variables: Lo primero es poder identificar las variables y parámetros más importantes. Las mismas pueden ser muchas, desde las relacionadas con finanzas, hasta productos específicos.
- Asigna las distribuciones de probabilidad: Como segundo paso, tenemos la asignación de distribuciones de probabilidad. Esto ayuda a entender el nivel de incertidumbre de cada variable.
- Generar muchos escenarios aleatorios: Llega el momento de generar los escenarios de forma aleatoria, los cuales se hacen con los valores y las distribuciones de probabilidad que se asignaron. No existe un número determinado para esto, irán variando según el problema presentado.
- Ejecutar modelos o simulaciones: Como cuarto paso, se ejecutará el modelo o simulación al tomar los valores del paso 3. Se calculará un resultado de interés para cada posible escenario.
- Analizar los resultados: Aquí se analizan los datos y resultados, lo cual permite hacer muchas cosas, como identificar tendencias del mercado y predecir ciertos riesgos sobre el mismo.
- Validación y sensibilidad: Los resultados no se deben tomar a la ligera, sino validarlos de forma correcta y saber su nivel de sensibilidad. Esto te ayudará a comprender la variación de los mismos resultados si se cambian los parámetros.
- Corrección y mejoras: Como último paso, tenemos la etapa de corrección y mejoras. Aquí se pueden hacer los ajustes necesarios y comenzar a generar resultados más precisos.
Ejemplos del método Montecarlo
Para que sepas en qué casos se puede aplicar el método Montecarlo, te dejamos algunos ejemplos:
- Se puede utilizar en flujos de proyectos de inversión: Es muy útil para evaluar esto, ya que ayuda a los inversores a predecir el comportamiento financiero de un proyecto. Con las variables, se analizarán elementos como costes, ingresos, tasas de descuento, cantidad de productos que se espera vender y más.
- Introducción de un nuevo producto: La simulación también se puede utilizar al momento de lanzar un producto al mercado. Algunas de las variables a considerar son los costes de producción, costes por marketing, reacciones de la competencia, entre otras cosas. Al final, se logrará anticipar el posible éxito del producto.
- Se puede aplicar en el Trading: También se ha utilizado para analizar riesgos y rentabilidad en las inversiones. Hay traders que simulan el rendimiento de una cartera según muchas condiciones del mercado y variables como precios, intereses y cambios inesperados. Los ayudará a evaluar las posibles pérdidas o ganancias.
