Project Description

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.

Inscríbete

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.