La formación en análisis de riesgos y decisiones proporciona respuestas a estas preguntas entre otras:
• ¿Cuál es la probabilidad de ganar dinero –o sufrir pérdidas– en el lanzamiento de un producto?
• ¿Es posible calcular la probabilidad de que un proyecto finalice en un plazo y dentro del presupuesto? ¿Y la probabilidad de hallar petróleo o gas en un yacimiento?
• Cuáles son las incertidumbres y los riesgos que amenazan un proyecto, y como mitigarlos.
Provistos de esta información, eliminamos las suposiciones a la hora de tomar grandes decisiones y planificaremos estrategias y decisiones con mayor confianza.
La simulación MonteCarlo muestra múltiples resultados posibles en un modelo de hoja de cálculo e indica qué probabilidad hay de que se produzcan. Computa y controla matemática y objetivamente gran número de escenarios futuros posibles, e indica las probabilidades y riesgos asociados con cada uno.
Experiencia en la construcción de modelos con Excel.
Los requisitos mínimos incluyen conocimiento y experiencia de lo siguiente: • Abrir, guardar y cerrar archivos de Excel • Introducción de datos y creación de fórmulas. • Copiar fórmulas a través de celdas usando referencias relativas y absolutas, nombres de rango
Recomendado, pero no esencial: cierta familiaridad con estadística básica: Correlación, distribuciones de probabilidad más comunes, parámetros de distribuciones, regresión etc.
• Comprender y valorar los beneficios de la simulación Monte Carlo y Análisis Probabilístico de decisiones.
• Aprender a crear modelos probabilísticos con software de simulación para hojas de cálculo Excel.
• Aprender a manejar las funciones más importantes del software de análisis de riesgos.
• Tomar conocimiento de los elementos esenciales para la formación de distribuciones de probabilidad.
• Crear Gráficos e Informes para la toma de decisiones bajo condiciones de incertidumbre.
Sesión 1. Jueves, 28 de mayo
horario de 9-30 a 13.30
Introduccion al análisis de riesgo con hojas de cálculo, como añadir incertidumbre a los modelos Excel y como interpretar los resultados de un análisis probabilístico.
1. Probabilidad, Simulación Monte Carlo y análisis estadístico. Revisión de términos de estadística.
2. Beneficios del análisis de riesgos probabilístico. Porqué es importante el análisis de riesgos.
3. Explorando funciones Excel (RAND) y (NORMDIST) e introducción de @RISK 8
4. Como añadir incertidumbre a modelos Excel.
5. Definición de distribuciones. Distribuciones discretas y continuas. Introduccion de las distribuciones: PERT, Triangular, Doble Triangular, Normal, Lognormal, Bernoulli, Discreta, Uniforme, Poisson y otras adicionales.
6. Como establecer los parámetros de una simulación.
7. Ejercicio: Construcción de un modelo – Estimación de costes.
8. Como interpretar los resultados para la mejora en la toma de decisiones. Los gráficos de función de distribución acumulada, gráficos Tornado y BoxPlot, histogramas, gráficos dispersión de puntos y gráficos de tendencia probabilística.
9. Creación de gráficos dinámicos y reportes.
10. Ejercicio: Construcción de un modelo Registro de riesgos
Programa
Sesión 2. Viernes, 29 de mayo
Horario. 9.30 a 13.30
Ampliamos los conocimientos adquiridos en la primera sesión, incluyendo la selección defendible de distribuciones, correlación y dependencia y análisis de decisión.
1. Lógica del modelo y mejores prácticas de para modelos probabilísticos.
2. Como seleccionar la distribución más adecuada al modelo. Comparación grafica de distribuciones. Distribuciones compuestas.
3. Como ajustar distribuciones a datos y como definir parámetros y métodos de ajuste.
4. Ejercicio: Como combinar estimación de costes y riesgos en un modelo.
5. Como definir distribuciones con parámetros alternativos: P10, P50, P90.
6. Comparación de estrategias y simulación de escenarios. Superposición de distribuciones.
7. Goal Seek y análisis de estrés.
8. Correlación – Como implementar correlaciones sencillas en un modelo y breve introducción a las copulas.
9. Ejercicio: construcción de un modelo probabilístico de previsión de VAN/IRR.
10. Funciones de modelación especial.
11. Como combinar arboles de decisión con simulación MonteCarlo.
12. Breve Introduccion a Series de Tiempo .
+La documentación se entrega en formato electrónico
Manuel Carmona MBA
Director de formación EdyTraining UK Ltd para Europa y Asia
Manuel cuenta con 17 años de experiencia en la divulgación y formación en el ámbito de los modelos cuantitativos para análisis de riesgos. Actualmente trabaja con clientes en Europa, África Oriente Medio para ayudarles utilizar el software técnicas de análisis cuantitativo y de decisiones en sus organizaciones. Ha impartido cursos de formación y seminarios en empresas en varios países de Asia, Europa y Latinoamérica. Manuel ha desarrollado gran parte de su carrera profesional en varios puestos de ingeniería de software, dirección general y consultoría en la industria del software. En 1994 recibió un diploma en Informática de Comercio e Industria por la OpenUniversity de UK, y desde 2001 es Master MBA con especialidad en métodos cuantitativos y estrategia por la Universidad de Westminster en Londres.
Precio
1º Inscrito: 250€ por participante (exento de IVA)
2º Inscrito, en adelante,10% de descuento
Alumnos LA SALLE IGS Y CLIENTES
1º Inscrito: 220€ por participante (exento de IVA)
2º Inscrito, en adelante, 10% de descuento
Nota: Todos estos programas se realizan en formato In Company, diseñando el programa totalmente adaptado a las necesidades reales de la empresa o institución que nos lo solicite.
Este programa ha sido impartido en muchas ocasiones tanto en español como en inglés.
Destacar que el programa es práctico, se trabajará con ejemplos, y orientado a usuarios de Excel. El curso permitirá a los participantes dotarse de la teoría necesaria para construir rápidamente modelos probabilísticos con confianza.
Las mayores empresas utilizan simulación MonteCarlo para evaluar inversiones y tomar decisiones. Existen cientos de miles de usuarios en todo el mundo, y la técnica de simulación es utilizada por muchos programas académicos en Universidades y organizaciones tales como PMI -Project Management Institute o AACE -American Association of Cost Engineers.
