La simulación Montecarlo es una gran herramienta para tomar decisiones en una negocio o empresa que sean realistas y efectivas.

En este artículo se explicará qué es el método Montecarlo y cómo puede aplicarse en las organizaciones.  

¿Qué es la simulación Montecarlo?

La simulación Montecarlo o simulación de probabilidad múltiple consiste en una técnica estadística y matemática que permite predecir los resultados que pueden surgir con base a alguna incertidumbre o situación que sea de riesgo y variabilidad.

De este modo, los consultores de Marketing pueden emplearla para planificar presupuestos en la medida que generan múltiples escenarios de costes y resultados de costes.

Esto les permitirá identificar la inversión óptima con el fin de valorar los riesgos que estén asociados a estos resultados.

¿Cómo se puede aplicar la simulación Montecarlo?

Durante la Segunda Guerra Mundial, John von Neumann y Stanislaw Ulam desarrollaron la técnica Monte Carlo, que permitió mejorar la manera de tomar decisiones en situaciones que fuesen inciertas.

En el modelo Montecarlo se generan múltiples muestras de datos de modo aleatorio, evaluando cada una de estas a través de un modelo estadístico o matemático.

Cada muestra del análisis Montecarlo representa un escenario posible de los valores de entrada inciertos y se usa para calcular una salida correspondiente a partir de dicho modelo.

Cuando este proceso se repite varias veces, se puede construir una distribución de probabilidad para la salida del modelo, que sirve para estimar la incertidumbre o el riesgo que se asocia a los resultados.

El método Montecarlo se puede emplear para realizar los siguientes procesos:

• Analizar los flujos de un proyecto de inversión.
• Introducir un nuevo producto en el mercado.
• Trading.

3 características del método Montecarlo

Las características del método Montecarlo son las siguientes:

• Para simular un modelo o situación, hay que generar muestras aleatorias, es decir, un conjunto de valores producidos de manera aleatoria con base a una distribución de probabilidad específica.
• Aunque no siempre es preciso una distribución de entrada conocida en la simulación Montecarlo, existen algunas circunstancias en las que se tiene que entender la distribución de datos para poder generar muestras aleatorias que sean representativas y precisas.
• El método de simulación Montecarlo puede ser computacionalmente intensivo, en particular cuando se generan muchas muestras de datos, razón por la que se utilizan métodos de simulación más eficientes a menudo para conjuntos de datos grandes.

En definitiva, para hacer un análisis de riesgo de una empresa o negocio, este método estadístico brinda un panorama más amplio y eficaz, para tener ideas más precisas para tomar decisiones.