El modelo Montecarlo puede ayudarte a evaluar los riesgos y las variables que pueden presentarse. En este artículo te explicamos en qué consiste la simulación de Montecarlo y cómo aplicarla en tu negocio.

¿Qué es el método Montecarlo?

El método de Monte Carlo es un procedimiento matemático que simula distintos posibles resultados de una acción a partir de datos pasados. El sistema computacional que lo ejecuta realiza muchas simulaciones con datos aleatorios para recrear resultados posibles de situaciones reales.

Por ejemplo, si tienes una fábrica de helados y vas a lanzar un nuevo sabor, puedes usar las simulaciones del método Montecarlo para calcular cuántos helados podrías vender el primer mes. Para eso, alimentas el modelo con datos históricos como el resultado de las ventas de nuevos sabores que lanzaste en el pasado, variables como el clima, la temporada, el precio y luego el modelo simula miles de escenarios cambiando un poco esas variables cada vez. Así puedes ver desde el peor hasta el mejor resultado posible y tomar decisiones más informadas.

¿Dónde se puede usar el método Montecarlo?

Este método se puede aplicar en cualquier tipo de organización que desee tomar decisiones informadas a partir de un análisis de riesgos. Por ejemplo:

• En ingeniería, es indispensable usar modelos matemáticos que expongan posibles fallas en un proyecto; de esta manera se evitan defectos de fabricación o accidentes en obras de ingeniería civil.
• En el sector financiero, se aplica el modelo Montecarlo para prever posibles resultados en inversiones tomando en cuenta datos históricos y el mercado actual.
• En los juegos en línea, se usa este modelo para que los resultados sean justos y existan las mismas posibilidades de resultados que en un contexto real.
• En el sector de la salud, se puede emplear el método para estimar cómo se propagaría un virus ante distintos escenarios de vacunación o hábitos de la población.
• En negocios, el modelo Montecarlo puede aplicarse en diversas áreas, por ejemplo:

• Presupuestación
• Definición de precios
• Proyección de ventas
• Optimización de campañas publicitarias
• Análisis de la cadena de suministro
• Evaluación de opciones de financiamiento

Variables del método de simulación Montecarlo

Los modelos matemáticos del sistema Montecarlo pueden ser desde fórmulas básicas para negocios hasta ecuaciones científicas complejas. Para ejecutarse se deben definir diferentes conjuntos de variables.

Variables de entrada

Son los valores que se configuran para ejecutar las simulaciones, por ejemplo, la calidad de los materiales, la tecnología detrás de la fabricación, la temperatura y cualquier elemento que pudiera influir en los resultados. Se suelen definir en forma de rangos para explorar distintos escenarios.

Variables aleatorias

Estos valores se generan de forma aleatoria y sirven para representar la incertidumbre del sistema. Se puede decir que estas variables son aquellos cambios imprevistos que pueden presentarse y afectar el resultado.

Variables dependientes

Son los resultados que obtienes de la simulación. Estos valores se calculan a partir de las variables de entrada y de los elementos aleatorios, y muestran cómo las condiciones iniciales y la incertidumbre influyen en el comportamiento final del sistema.

Simulaciones

Es el proceso de ejecutar diversas iteraciones con distintas combinaciones de variables de entrada y aleatorias. Con esto se genera una amplia gama de posibles resultados y escenarios. Mientras más simulaciones se hagan, más preciso será el resultado.

Resultados estadísticos

Los resultados de las simulaciones se presentan con un porcentaje de probabilidad. Con estos datos es posible tomar decisiones según el nivel de riesgo.

Cómo usar el método Montecarlo

Este es un ejemplo simple de cómo se puede aplicar el método Montecarlo.

Definir el problema y las variables de entrada

Primero, debes tener claro qué deseas analizar. Tal vez quieres evaluar una campaña de marketing antes de implementarla o analizar las ventas que tendrás la próxima temporada navideña. Este paso es fundamental para definir los alcances de tu análisis y asegurarte de tomar en cuenta todas las variables.

Asignar las distribuciones de probabilidad de variables

Ya que tienes listas las variables de entrada, asignas una distribución de probabilidad a cada una de ellas basándote en datos históricos o supuestos razonables. Por ejemplo, considerando el ticket de compra de temporadas anteriores o la tasa de conversión promedio observada en campañas similares.

Ejecutar simulaciones aleatorias

El software de simulación ejecuta varias veces el modelo. En cada simulación, se generan valores aleatorios para cada variable generando diversos escenarios posibles. Como ya mencionamos, mientras más simulaciones se hagan (se recomienda un mínimo de 100,000), mayor será la precisión, porque se estará cubriendo un espectro más amplio de posibilidades.

Analizar los resultados estadísticos

Ahora es momento de analizar los datos que se obtuvieron en las simulaciones y sacar conclusiones que guiarán tu estrategia.

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