Curso de @Risk (Sesion01)
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Análisis del Riesgo en las Organizaciones – @Risk Abril, 2011 Aplicaciones “Análisis de la Incertidumbre y Gestión de Riesgos Financieros con @Risk” GERSON BRAVO CASTRO OSWALDO COHAILA BRAVO FREDDY JUARES GOMEZ
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Análisis del Riesgo en las Organizaciones – @Risk
Abril, 2011
Aplicaciones “Análisis de la Incertidumbre y
Gestión de Riesgos Financieros con @Risk”
GERSON BRAVO CASTROOSWALDO COHAILA BRAVOFREDDY JUARES GOMEZ
Análisis del Riesgo en las Organizaciones – @Risk
2011 @Risk - Entrenamiento
Sesión “Introducción a la
simulación estocástica»
Análisis del Riesgo en las Organizaciones – @Risk
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Opciones Generales del @Risk
El @Risk, en su versión 5.5, cuenta con 4 pestañas importantes:
Model, se especifica los atributos del modelo al cual se va evaluar el riesgo.
Simulation, atributos de la configuración del proceso de la simulación, como la metodología a aplicarse.
Results, describe los resultados estadísticos más importantes al realizar la simulación
Tools, herramientas de ayuda que complementan a las necesidades del usuario.
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Asignar una distribución a una variable
El @Risk, en la pestaña Model, cuenta con la opción Distribution Fitting, que ayuda a definir o asignar una distribución de probabilidades adecuada a una variable incierta (input), que cuente con una data histórica. Ejemplo: tomemos una data histórica del tipo de cambio, y vamos a definir la distribución de probabilidades de los retornos cambiarios como se muestra en la figura:
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Asignar una distribución a una variable
Realizar los procedimientos tal como se señala en las ventanas.
NOTA: Dependiendo de la variable que uno utilice, puede asignarle una distribución continua o discreta en la opción Type de la ficha Data (cuadro 1). Asimismo, se sugiere seleccionar todas las distribuciones predeterminadas del @Risk (cuadro 2).
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Asignar una distribución a una variable
Luego al seleccionar Fit, se obtendrá el siguiente resultado:
Se observa que la distribución que asigna el @Risk a la data Retornos Cambiarios es una Logística cuando utiliza un test Chi-cuadrado, sin embargo, dependiendo del usuario, se puede escoger otros test de ajuste como Anderson Darling o el de Kolgomorov, pero se recomienda utilizar el Chi-cuadrado.
5.0% 90.0% 5.0%4.1% 92.4% 3.5%
-0.338 0.356
-2.5
-2.0
-1.5
-1.0
-0.5
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
3.0
3.5
Fit Comparison for Retornos CambiariosRiskLogistic(-0.00052339,0.10748)
Input
Minimum -2.3042Maximum 2.2088Mean 0.00203Std Dev 0.2411Values 3606
Logistic
Minimum −∞Maximum +∞Mean -0.000523Std Dev 0.1949
@RISK Trial VersionFor Evaluation Purposes Only
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Preparar un Modelo para Evaluar RiesgosUna de las etapas importantes, antes de evaluar riesgos, es definir las variables de entrada (inciertas-inputs, las variables de resultado (output) y asignarle las configuraciones necesarias para realizar la simulación.
Para nuestro ejemplo, utilizaremos el archivo en excel Modelo de Simulación, y utilizaremos las siguientes opciones:
Define la distribución de las variables de entrada
Define la variable de resultado a evaluar.
Nos permite observar todo el modelo y las variables de entrada y de salida asignados.
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Preparar un Modelo para Evaluar RiesgosEn nuestro caso vamos a suponer que por información de expertos nuestras variables de entrada Part. Mercado Direc TV y Costos Oper. Anuales, tienen una distribución Pert y Normal, respectivamente.La asignación de cada distribución es con la opción Define Distribution.
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Preparar un Modelo para Evaluar RiesgosLuego de definir las distribuciones a nuestras variables de entrada, vamos a definir nuestra variable de salida, en nuestro caso es el Valor Presente Neto, con la opción Add Output.
Nota: Cuando definamos nuestras variables de entrada y de salida, es preferible que la configuración de la simulación esté en valores estáticos (static values), luego cuando realicemos la simulación seleccionamos valores aleatorios (ramdom values).
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Preparar un Modelo para Evaluar RiesgosAhora, vamos a configurar la simulación del modelo, para ello utilizaremos la pestaña Simulation y su opción Simulation Settings.
Simulation Settings
Nota: El usuario puede asignar el número de iteraciones que uno desee al modelo, mientras más alto son las iteraciones el ajuste del resultado es mejor.
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Preparar un Modelo para Evaluar RiesgosLuego de configurar la simulación, seleccionamos la opción Start Simulation, para obtener el progreso de la simulación y obtener una distribución de los valores de la variable resultado.
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Interpretación de ResultadosObtenemos que a un nivel de confianza del 90%, nuestra variable de resultado VPN, se encuentra entre US$ 58.3 y 81.8 millones. Y en promedio el valor del VPN es de US$ 70.12 millones, y prácticamente sería viable este proyecto. Tener en cuenta que los resultados son interpretados en términos probabilísticos, es decir, existe un conjunto de resultados asociados a una probabilidad de ocurrencia.
5.0% 90.0% 5.0%
58.3 81.8
40
50
60
70
80
90
10
01
10
Values in Millions ($)
0
1
2
3
4
5
6
Val
ues
x 1
0^
-8VPN
VPN
Minimum$40425763.7016Maximum$101988632.7467Mean $70126203.2654Std Dev $7218221.8621Values 10000
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¡Gracias por su participación en el presente curso!
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GERSON BRAVO CASTROIng. Econ. UNI, Mg (c) Economía PUCP
Especialista en Formulación y Evaluación de Proyectos de Inversión - UNI
Especialista en Modelamiento Econométrico para el Análisis de Riesgos Financieros
E-mail: [email protected]
Abril, 2011
GRUPO IDDEAAsesoría y Capacitación
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