Aplicaciones con

Eduardo Herrera Lana

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El software descrito se adquiere mediante licencia. Crystal Ball es una marca q yregistrada de Oracle Corporation. Otros nombres pueden ser marca registrada de sus respectivos propietarios.

© 2008 EDUARDO HERRERA LANA

Eduardo Herrera Lana

ContenidosContenidos

PresentaciónPresentaciónModelos de SimulaciónModelos PredictivosModelos de OptimizaciónAnexos

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Presentación

InstructorInstructorObjetivosAgendaAgendaBibliografía

Eduardo Herrera Lana

PresentaciónPresentación

Instructor: Ing. Eduardo Herrera Lana, MBAEduardo es el Presidente de Cydhem, compañía proveedora de soluciones de negocios en América Latina (www.cydhem.com).

Instructor: Ing. Eduardo Herrera Lana, MBA

( y )

Por más de una década ha sido Profesor Universitario de Estadística, Administración Presupuestaria, Técnicas de Simulación y Modelos esupues a a, éc cas de S u ac ó y ode osde Simulación Financiera.

Eduardo ha instruido a ejecutivos en seminarios relacionados con Simulación y Análisis de Riesgos Finanzas Corporativas Optimización Probabilística y Toma de Decisionesde Riesgos, Finanzas Corporativas, Optimización Probabilística y Toma de Decisiones.

Ha participado como conferencista e instructor en Argentina, Bolivia, Chile, Colombia, Costa Rica, Ecuador, Estados Unidos, México, Panamá, Perú, Trinidad y Tobago y Venezuela. Ha asesorado el desarrollo de importantes proyectos de inversión en el área de infraestructura, ingeniería, investigación y desarrollo y petróleo.

Eduardo es el autor del libro Riesgos en Proyectos de Inversión: Cómo Enfrentarlos (Cydhem, 2007)

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PresentaciónPresentación

Objetivos

Crear modelos de simulación con Crystal Ball.

j

Aplicar CB Predictor para el pronósticos de series temporales(ventas, costos, etc.)( , , )

Utilizar OptQuest para optimizar variables de decisión (cantidad a invertir número de empleados a contratar etc )(cantidad a invertir, número de empleados a contratar, etc.)

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Presentación

Agenda

Presentación

S i i Ej ti

g

Seminario EjecutivoHora Contenido

14:00 – 14:15 Presentación00 5 ese tac ó

14:15 – 15:45 Modelos de Simulación

Coffee break

16:00 – 16:40 Modelos Predictivos

16:40 – 18:00 Modelos de Optimizaciónp

Coctel de Clausura

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PresentaciónPresentación

Bibliografía

BODIE & MERTON. Finanzas. México: Prentice Hall, 2003.

g

DE LA TORRE, Saturnino. Estrategias de Simulación. Barcelona: Octaedro, 1997.

HERRERA, Eduardo. Riesgos en Proyectos de Inversión: Cómo Enfrentarlos. Quito: Cydhem, 2007.

ROSS, WESTERFIEL & JAFFE. Finanzas Corporativas. México, 2000

ROSS. Simulación. México: Prentice Hall, 1999

TAHA. Investigación de Operaciones. México: Alfa Omega, 1995

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Modelos de Simulación - ConfiguraciónModelos de Simulación - Configuración

Análisis de RiesgoAnálisis de RiesgoSimulación con Crystal BallDefinición de supuestosDefinición de pronósticosDefinición de pronósticosAjuste a distribuciones de probabilidadCorrelaciones entre supuestosT i t d di t ib i d b bilid dTruncamiento de distribuciones de probabilidad

Eduardo Herrera Lana

Modelos de SimulaciónModelos de Simulación

Análisis de Riesgo

Análisis de sensibilidad

g

Construcción de escenarios

Simulación

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Modelos de SimulaciónModelos de Simulación

Simulación con Crystal Ball

Crystal Ball es el software líder a

y

Crystal Ball es el software líder a nivel mundial para aplicaciones que incluyen análisis de riesgos, pronósticos y optimizaciónpronósticos y optimización probabilística

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Modelos de SimulaciónModelos de Simulación

Simulación con Crystal Bally

Crystal Ball funciona como un add-in de Excel

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Modelos de SimulaciónModelos de Simulación

Simulación con Crystal Ball

Crystal Ball potencia la creación de modelos de simulación condos elementos básicos:

y

dos elementos básicos:

1. Supuestos: se representan con distribuciones de probabilidad.

2. Pronósticos: corresponden a variables dependientes de los supuestos.

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Modelos de SimulaciónModelos de Simulación

Definición de supuestos

1. Elegir la celda adecuada (no d b t fó l )

p

debe contener fórmulas).2. Escoger Define Assumption.3 Seleccionar la distribución de3. Seleccionar la distribución de

probabilidad apropiada.

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Modelos de SimulaciónModelos de Simulación

Definición de supuestos4. Ingresar los parámetros de la distribución escogida

p

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Modelos de SimulaciónModelos de Simulación

Definición de pronósticos

1. Elegir la celda adecuada (debe contener fórmulas con referencias a una o más variables de entrada)

p

referencias a una o más variables de entrada).2. Escoger Define Forecast.3. Ingresar el nombre del pronóstico y las unidades.

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Modelos de SimulaciónModelos de Simulación

Ajuste a distribuciones de probabilidad

1 Escoger Define

j p

1. Escoger Define Assumption

2 En la galería de2. En la galería de distribuciones esgoger Fit…

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Modelos de SimulaciónModelos de Simulación

Ajuste a distribuciones de probabilidad

3. Definir la ubicación de los

j p

3. Definir la ubicación de los datos (rango o archivo de texto)

4. Escoger las distribuciones “molde” para el ajuste

5. Elegir el método para establecer un ordenamiento de ajuste o “ranking” (Anderson Chiranking (Anderson, Chi cuadrado o K-S)

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Modelos de SimulaciónModelos de Simulación

Ajuste a distribuciones de probabilidadj p

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Modelos de SimulaciónModelos de Simulación

Correlaciones entre supuestos

1. Definir las variables de entrada del

p

de entrada del modelo

2 Escoger una de las2. Escoger una de las variables a ser correlacionada

3. Hacer click en Correlate

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Modelos de SimulaciónModelos de Simulación

Introducción4. Ingresar el coeficiente de correlación

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Modelos de SimulaciónModelos de Simulación

Truncamiento de distribuciones de probabilidadHacer click en el botón More

p

M l lí it d l t i t

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Marcar los límites del truncamiento

Modelos de Simulación - Preferencias

C it i d t i l ió

Modelos de Simulación - Preferencias

Criterios para detener una simulaciónMétodos de muestreoVelocidad de simulaciónVelocidad de simulaciónOpciones de simulación

Eduardo Herrera Lana

Modelos de SimulaciónModelos de Simulación

Criterios para detener una simulación

Trials

P á t NO i bl

p

Parámetro NO negociable.

Criterios alternativos:

• Errores de cálculo

• Precisión sobre un pronóstico

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Modelos de SimulaciónModelos de Simulación

Métodos de Muestreo

Monte Carlo

Más aleatorio

Hipercubo

Reproducción más uniforme de una pdistribución

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Modelos de SimulaciónModelos de Simulación

Velocidad de simulación

Extrema

Simulaciones hasta 100 veces más rápidas!

(Incompatible con algunos modelos…)

Normal

M d d ñ lá i dMotor de desempeño clásico de Crystal Ball

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Modelos de SimulaciónModelos de Simulación

Opciones de simulaciónp

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Modelos de Simulación - DecisionesModelos de Simulación - Decisiones

Ejecución de una simulaciónAnálisis e interpretación de resultadosReportes personalizadosReportes personalizadosExtracción de datos

Eduardo Herrera Lana

Modelos de SimulaciónModelos de Simulación

Ejecución de una simulación

Corresponde a la fase deexperimentación en la cual se

j

experimentación, en la cual segeneran múltiples escenariosaleatorios con el propósito de

findagar el funcionamiento delmodelo

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M d l d Si l ióModelos de Simulación

Análisis e interpretación de resultados

Forecast Chart

Análisis e interpretación de resultados

Diagrama interactivo, permite obtener la probabilidad de que p qla variable pronosticada esté dentro de ciertosdentro de ciertos límites

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Modelos de SimulaciónModelos de Simulación

Truncamiento de distribuciones de probabilidad

Sensitivity Chart

p

Muestra la contribución,de los supuestos,p ,a la variabilidad de unpronóstico

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Modelos de SimulaciónModelos de Simulación

Reportes personalizadosp p

Tipos de reportes

• Supuestos• Variables de decisión• Pronósticos• Indice• Completo• Completo• Personalizado

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Modelos de SimulaciónModelos de Simulación

Extracción de datos

Datos a extraer

• Estadísticas• Percentiles• Intervalos de clase• Sensibilidad

(correlaciones)( )• Escenarios

(iteraciones)

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Modelos Predictivos

P ó ti CB P di t

Modelos Predictivos

Pronósticos con CB PredictorDatos de entradaAtributos de los datosAtributos de los datosMétodos para realizar pronósticosResultados

Eduardo Herrera Lana

Modelos PredictivosModelos Predictivos

Pronósticos con CB PredictorCB Predictor es una herramienta de Crystal Ball para el pronóstico de series temporales.

CB Predictor analiza los datos para determinar tendencia y estacionalidad.

Aplicando una metodología llamada Hypercasting, CB Predictorpuede, adicionalmente, crear un modelo de regresión lineal múltiple, cuando se dispone de información de una o más variablescuando se dispone de información de una o más variables dependientes.

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Modelos PredictivosModelos Predictivos

Datos de entrada

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Modelos PredictivosModelos Predictivos

Atributos de los datos

El paso 5 sólo se utiliza cuando se dispone información de variables

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El paso 5 sólo se utiliza cuando se dispone información de variables dependientes

Modelos PredictivosModelos Predictivos

Métodos para realizar pronósticosCB Predictor dispone de una batería de 8 métodos para modelos con o sin estacionalidad, con o sin tendencia.

p p

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Modelos PredictivosModelos Predictivos

ResultadosCB Predictor puede generar un reporte estadístico del modelo predictivo aplicado, así como gráficos y tablas dinámicas

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Modelos PredictivosModelos Predictivos

ResultadosVista previa del pronóstico

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Modelos de Optimización

Introducción

Modelos de Optimización

IntroducciónTipos de modelos de optimizaciónCómo construir un modelo de optimizaciónDefinición de variables de decisiónOptimización con OptQuestR lt dResultados

Eduardo Herrera Lana

Modelos de OptimizaciónModelos de Optimización

IntroducciónUn modelo de optimización es un modelo de decisión que tiene tres elementos básicos:

Variables de decisión: variables bajo control del decisorRestricciones: condiciones que limitan los valores de las variables de decisión Objetivo: es la meta del modelo expresada en términos Objet o es a e a de ode o e p esada e é osmatemáticos y generalmente corresponde a maximizar o minimizar una cantidad de interés

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Modelos de OptimizaciónModelos de Optimización

Tipos de modelos de optimización

Determinista: aquel modelo que no maneja incertidumbre

p p

Estocástico: el modelo que sólo puede ser configurado en términos probabilísticos y en el cual el objetivo se expresa p y j pmediante una distribución de probabilidad

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Modelos de OptimizaciónModelos de Optimización

¿Cómo construir un modelo de optimización?

1 Construir el modelo básico en la hoja electrónica Excel

¿ p

1. Construir el modelo básico en la hoja electrónica Excel2. Transformar el modelo de Excel en modelo de simulación con

Crystal Ball3. Identificar aquellas variables bajo control del decisor y definirlas

como variables de decisión4 Invocar a OptQuest4. Invocar a OptQuest

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Modelos de OptimizaciónModelos de Optimización

Definición de variables de decisión

1. Elegir la celda adecuada (no debe contener fórmulas)

2. Escoger Define/Decision3 Definir los límites de la3. Definir los límites de la

variable y el tipo• Continua• Di t• Discreta• Binaria• Categórica• Personalizada• Personalizada

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Modelos de OptimizaciónModelos de Optimización

Optimización con OptQuestp p Q

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Modelos de OptimizaciónModelos de Optimización

Optimización con OptQuestp p Q

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Modelos de OptimizaciónModelos de Optimización

Optimización con OptQuestp p Q

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Modelos de OptimizaciónModelos de Optimización

Optimización con OptQuestp p Q

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Modelos de OptimizaciónModelos de Optimización

Optimización con OptQuestp p Q

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Modelos de OptimizaciónModelos de Optimización

Optimización con OptQuestp p Q

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