Cómo desarrollar el Método de Montecarlo

El riesgo de un proyecto de inversión puede ser definido como la volatilidad o variabilidad de los flujos de caja reales respecto a los flujos estimados. Mientras mayor sea la variabilidad de estos flujos, mayor será el riesgo al que se encontrará sometido el proyecto de inversión. Por ello, es muy importante realizar el análisis de riesgos de nuestro proyecto antes de iniciar el mismo, más cuando nos encontramos en un país donde hay mucha incertidumbre o inestabilidad económica. Este análisis determinará cuáles son los factores de riesgo que potencialmente tendrían un mayor efecto sobre nuestro proyecto y, por lo tanto, deben ser gestionados por el emprendedor con especial atención.

Existen muchos métodos diferentes para realizar el análisis de riesgos, los cuales

pueden dividirse en cualitativos, semi-cuantitativos y cuantitativos. Dentro de esta última categoría se encuentra el Método Montecarlo, uno de los más utilizados, llamado así en referencia al Principado de Mónaco, por ser “la Capital del Juego de Azar”.

Dicho método busca representar la realidad a través de un modelo de riesgo matemático, de forma que, asignando valores de manera aleatoria a las variables de dicho modelo, se obtengan diferentes escenarios y resultados. Se realizan un número lo suficientemente elevado de iteraciones, de manera que la muestra disponible de resultados sea lo suficientemente amplia como para que se considere representativa de la realidad. Con los resultados obtenidos se obtienen conclusiones relevantes respecto al riesgo del proyecto, tales como, valores medios, máximos y mínimos, desviaciones típicas, varianzas y probabilidades de ocurrencia de las diferentes variables determinadas sobre las que medir el riesgo.

Es importante destacar como un punto clave en la utilización de la Simulación de Montecarlo la generación de números aleatorios. ¿Cómo generamos números aleatorios? con simulaciones computacionales. Ya que, si utilizásemos un mecanismo cómo una ruleta, esto podría llevarnos muchas horas.

Para poder desarrollar entonces este modelo u otros modelos de riesgos similares, deben seguirse los cuatro pasos indicados a continuación:

1. Selección de las Funciones de Probabilidad.

2. Identificación de las Variables sobre las que medir el Riesgo.

3. Simulación Computacional.

4. Perfil de Riesgo.

Una vez realizado todo este procedimiento paso a paso, la simulación computacional nos mostrará resultados que serán las posibles conclusiones a alcanzar con la muestra obtenida de las diferentes iteraciones efectuadas, que es representativa de la realidad.

Los distintos gráficos que se generan a partir de estas simulaciones suelen ser los siguientes:

• Histograma

• Perfil de riesgo

• Límite de riesgo y VAR

• Tornado

• Análisis de escenarios

Vemos por último a modo de ejemplo, el gráfico de un Histograma. Este, muestra los posibles valores del beneficio neto o del VAN del proyecto que podrán ser alcanzados con un nivel de confianza determinado.

Fuentes:

• https://www.eoi.es/blogs/estefanykaryelindeaza/2011/12/18/analisis-de-riesgo-de-un-proyecto/

• http://www.madrid.org/cs/StaticFiles/Emprendedores/Analisis_Riesgos/pages/pdf/metodologia/4AnalisisycuantificaciondelRiesgo%28AR%29_es.pdf

• https://economipedia.com/definiciones/simulacion-de-montecarlo.html