00:00:45:21 Somos un equipo autogestionado, responsable, proactivo y autónomo, con gran compromiso social, aportando el pensamiento científico y el desarrollo latinoamericano, promoviendo el uso de software para investigación en todas las áreas del conocimiento. Generamos contenido de alta calidad teniendo en cuenta las distintas necesidades del mercado. Realizamos actividades gratuitas constantemente. Abordamos temáticas vigentes, aplicaciones especializadas y elementos metodológicos que te permiten interactuar y generar redes para la difusión de tus proyectos.

00:00:55:19 Contamos con servicio de asesoría, consultoría y acompañamiento personalizado, certificaciones internacionales, entrenamientos especializados y talleres prácticos.

00:01:10:26 Nuestro principal objetivo es promover el uso de tecnología en el campo investigativo, generando un impacto significativo en la región y de esta forma contribuir a la creación de comunidad para compartir conocimiento.

00:01:40:05 Te invitamos a ser parte de este gran equipo Software Shop. Visita nuestra página web y conoce nuestros servicios. Software Shop La empresa líder en la implementación de herramientas analíticas y software especializado en Latinoamérica, les da la bienvenida a esta presentación. Esta sesión estará a cargo de Franco Andrés Mansilla, Ingeniero Civil Industrial, con Magíster en Finanzas en la Universidad de Chile.

00:02:15:18 Actualmente se encuentra trabajando como líder técnico de Inteligencia Artificial en el Banco de Crédito e Inversiones BSI en su país. Se ha desempeñado como analista en Investigación Económica y financiera para académicos de la Universidad de Chile y Banco Central de Chile, en temas de mercados, de capitales, eficiencia de mercado, riesgo financiero, econometría y estadística. En el área académica ha sido catedrático en temas como probabilidad y estadística, econometría financiera, formulación y evaluación de proyectos y en ramas de ingeniería como investigación de presiones y Taller de Ingeniería Civil Industrial.

00:02:50:12 Bienvenidas modelos, bienvenidos a este NO a sesión de y vueltas en la que vamos a ver REC Simulator. Ahora quise empezar no a mostrar una presentación como usualmente lo hago, sino enfocarme directamente sobre sobre la herramienta. Idealmente, que vayamos conociendo un poco la herramienta, profundizando que lo que pueda hacer su beneficio y las ventajas que tienen para sí con los próximos eventos relacionados con clicks, ya sepan, entre comillas, cómo funciona la técnica y las bondades que ofrece.

00:03:24:12 Fue principalmente creado por Jonathan Mon. Ramón es una buena persona que trabajó en en principalmente en Cristo. El bol. El cristal ball es una herramienta también de complemento de Excel muy potente para la gestión de proyectos de riego, etc y Jonathan trabajaba en la parte de opciones reales. Entonces él decidió crear su propia herramienta en la que en la que trabajaba todos los días.

00:04:08:07 Todos los problemas entre comillas que tenía en cristal. Entonces podemos ver ahora una herramienta súper potente en temas de de gestión de riego, gestión de proyectos, gestión de inversiones, etcétera. Y por qué? Principalmente que la vamos a ver durante el webcast, principalmente porque es una herramienta que de partida es intuitiva. Es intuitiva para cualquier usuario. Entonces tú no necesitas tener una un conocimiento en programación, ni siquiera un conocimiento muy sofisticado de ciertas herramientas analíticas, sino principalmente un poco de intuición basta para poder manipularla.

00:04:41:14 Entonces, principalmente esta herramienta consta de cinco módulos, cinco módulos analíticos. Perfecto. En lo acá el primer módulo es de Gmail para correr de cuadrito me sirve. El primer módulo es todo lo que es el módulo de simulación de simulación de la degeneración de escenarios. Todo como ver acá lo que es una sesión de Montecarlo. Y también ofrece otro tipo de simulación que son las simulaciones de hipercubo latino.

00:05:23:04 Bien, es principalmente la forma en que genera distintos escenarios en la distribución de los datos. Entonces, lo bueno que tiene Rix molesto es que tú puedes trabajar con esos dos, esos dos, esos dos tipos de métodos de simulación y también la posibilidad de utilizar Montecarlo utilizando correlación. Entonces es muy, muy importante cuando, por ejemplo, quieres gestionar riesgo, diversificar riesgo un portafolio, inversión, por ejemplo, y poner las correlaciones porque ese portafolio entre comillas, vas a tener una misma rentabilidad, pero un reto mucho más acotado.

00:05:56:18 Entonces, y poder incluir, poder incluir las correlaciones. La simulación de Montecarlo hace un análisis mucho más potente en punto de riesgo. Por ejemplo, también tenemos el módulo, todo lo que es el módulo de pronósticos y comenzamos desde los métodos de pronóstico mucho más sencillos hasta los métodos más avanzados. Por ejemplo, tenemos modelos regresión, modelos de regresión múltiple, modelo, ley pro y tenemos modelos de serie de tiempo más de Arima Large.

00:06:22:03 Si por ejemplo, queremos hacer extrapolaciones o interpolaciones de de Kirkwood, podemos hacer aplicada la incaico, porque como tú no puedes utilizar un método lineal dado que es una curva, es plain Ubico compite muy bien, por ejemplo con un modelo en el SO y siguen para hacer la interpolaciones de de tasas todo lo que es cadenas de Markov, modelos de cambio de transición.

00:06:59:01 Si tú, por ejemplo, quieres ver bien la probabilidad de transición de un estado a otro, por ejemplo, de que un cliente que en cobranza está en ciclo uno, por ejemplo de 0 a 90 pasa igual. La probabilidad que vas a ese cliente, o sea, de un día a 90 días, pase de un ciclo 1 a 1 ciclo dos, puede ser una cadena Markov también está ya modelos más sofisticados, por ejemplo modelos de redes neuronales y modelos de análisis de serie de tiempo, que son los modelos más sencillos, como el White Swift, exponencial promedio, muy simple, etcétera.

00:07:38:08 Ahora, de toda esta gama de métodos, cada uno de esta gama de método para principalmente estos métodos sirven para para aplicarlos en diferentes situaciones. Efecto. Pero uno tiene que saber principalmente para qué sirve el método. Uno no puede aplicar un método a ojos cerrados porque primero usa tu genuino riesgo para administrar el riesgo. Entonces, si tú aplicas un método que no es adecuado para lo que quieres hacer, tal vez que están introduciendo más riesgos en vez de reducirlos efecto, entonces siempre importante.

00:08:06:27 Cuando tú quieres cuantificar riesgo o quieres cuantificar algo que la herramienta te lo facilite, lo ideal es que tu conozcas por lo menos la intuición de la técnica, para que me sirve bien también. Pasando a otro módulo tenemos todo el módulo Mission Solve, o sea, Excel tiene uno que se llama Solver, que es una un método optimización más que determinista.

00:08:41:27 Efecto y breast proyecto ofrece el determinista con más un estocástico, es decir, todas las variables que que tú quieres encontrar como óptimas e Para optimizar tu función o función objetivo tu puedes asignar diferente distribución de probabilidad. Es lo que se llama optimización estocásticos y ya pasamos a la 4.ª módulo que es sólo la herramientas analíticas. Bien, esta herramienta de analítica principalmente te sirven para hacer análisis previos a los análisis más avanzados.

00:09:07:24 Por ejemplo, hacer una análisis de estadística si tú tienes un flujo de caja, por ejemplo todo lo que es una sensibles sensibilización de tus variables van tir, etcétera. Aplicar análisis de tornado o análisis de araña para ver la relación que tiene esas variables o cuáles son las conocer cuáles son las variables que más que más, que más afectan a tu variable estudio.

00:09:34:02 Por ejemplo, qué variables afectan más a mi van que son las que afectan más a emitir entonces un análisis de tornado y para conocer la relación puedes aplicar el análisis de araña. Bien, está todo lo que es bueno y también la herramienta. Analíticas te sirven para ayudarte a hacer cierto análisis de los otros módulos. Por ejemplo, para aplicar a una simulación de Montecarlo es importante utilizar, por ejemplo, ajuste de distribución.

00:10:06:07 Ya entonces eso es una herramienta que está bien integrada, bien del punto de vista sencillo. Ahora, en temas de del último módulo tiene a todo lo que es los árboles de decisión, esto más de gestión de operaciones, gestión de la producción. Esto ya te permite hacer diferentes árboles de decisión utilizando de forma determinista van forma de estocástico es una herramienta como les comenté que está bien completa ahora.

00:10:37:27 Por qué? Porque yo cuando yo les digo es una herramienta completa e intuitiva, porque si tú vas, por ejemplo, ayuda, vas a manual de usuario. Tú usualmente cuando tienes o trabajas con software diferentes tipos de software normalmente lo uso los manual de usuario vienen en inglés o en otro idioma. Lo bueno que tiene Rigs es que para las personas que no les cuesta mucho leer inglés o les cuesta el inglés forex ofrece un manual que está completamente en español.

00:11:13:06 Ahora, qué contiene este manual? Desde ejercicios prácticos hasta explicaciones de por qué deberías utilizar la técnica. Es decir, si nosotros, por ejemplo, nos vamos a las simulaciones de Montecarlo. Página 18, mucho más radiación aquí en partes. Te va a explicar qué es una simulación de Montecarlo, por ejemplo, la simulación de Montecarlo en un brazo y la famosa capital del mundo otra muestran de Mónaco.

00:12:02:00 Podemos principalmente te explica por qué es importante la simulación de Montecarlo. Por qué surgieron las simulaciones de Montecarlo típica, cómo se ejecuta una simulación de Montecarlo? Y así, con todos los módulos que conlleva, te explica el paso a paso y completamente en español. Bien, ahora otra, otra, otra bondad. Otro beneficio que tiene esta herramienta es que también te ofrece diferentes modelos de ejemplo modelos de pronóstico avanzado, modelos básicos de simulación, modelo de simulación de correlación, estimación de costos, flujo de caja, etcétera Diferentes tipos de ejemplos.

00:12:41:28 Y nosotros vamos a comenzar a ver uno básico de simulación, ya sea el ejemplo, números. Entonces, cuando nosotros usualmente queremos gestionar, gestionar cierto cierto proyecto o gestionar el riesgo de cierto proyecto, usualmente nosotros analizamos, analizamos de forma estática. Ya oí decir cuando algunos profesores que hay de evolución de proyecto o algunos inversionistas dicen oye, quiero invertir en tal lugar o o o una persona haciendo la evolución económica de cierto proyecto.

00:13:13:14 Uno usualmente presenta el proyecto pero sin posibles escenarios que se podrían dar el futuro de impacto de este proyecto. Entonces, por ejemplo, usualmente cuando, cuando tenemos un flujo de caja de un proyecto y tenemos el pago, me hago un valor actual neto que solo lo los flujo de caja descontaba una tasa descuento usualmente, en ocasiones una oportunidad de contando o restando la inversión.

00:13:41:18 Entonces uno dice oye Esteban me dio valor de 100. Entonces uno dice vale, es un proyecto que da valores positivos, pero el momento en que yo lo voy a presentar para levantar capital, una de las primeras preguntas que me podría hacer el inversionista es decir oye, qué argumentos tienes tú o de Cocó? Me argumentas tú de que estos 100 se van a replicar en el futuro?

00:14:10:18 Porque ahora tú me estás diciendo oye, muy interesante el proyecto da números positivos, pero qué argumentos me das tú para que este proyecto o para que Esteban se replique en el futuro? Porque al momento no me estás diciendo nada con respecto a la certidumbre de este valor de 100. Y entonces ya ahí comenzamos con la parte dos, con la parte de introducir incertidumbre y medir su incertidumbre y cuantificarlo en en el proyecto.

00:15:03:08 Entonces aquí tenemos un ejemplo que tenemos un modelo estático. Supongamos que estos son sólo ingresos brutos, los costos del modelo, ingresos netos. Ahora supongamos que esto, supongamos que el ingreso bruto y los costos sean, sean la composición de tu flujo de caja bien y el ingreso neto sea cubano. Un ejemplo entonces tenemos que pasar de este modelo estático de un van igual a uno o un van igual a 100 más a la analogía algo más, algo con más incertidumbre, tener un nivel de confianza, decir oye, yo te puedo decir con un nivel del 95% de confianza que es que el 100 que tu es por tu proyecto va a estar entre sin ilusión o te

00:15:30:10 voy a decir con un 95% de confianza, o te voy a decir con una certeza el 70% de que tu valor, que el valor de 100, se va a replicar el futuro, por ejemplo, o que un 70% de posibilidad que tú, que tu van se de en 100 ya ahí el discurso cambia cuando tú ya agregas un nivel de certidumbre, un nivel de confianza, ya el discurso cambie, comienza a ser más creíble.

00:15:57:27 Bien, entonces para eso tenemos este complemento de Excel, que como les comenté es muy bueno porque a la vez tiene herramientas tan potentes y tan alfa y miles de aplicar, que solamente que sea un complemento Excel ya es beneficioso, porque todas las empresas tenemos Excel a una persona que no trabaja tiene Excel, en su caso es al su computador.

00:16:30:02 Bien, entonces, entonces cuando nosotros aplicamos las distintas simulaciones, lo que hacen las simulaciones es generar diferentes tipos de escenarios sobre esa variable que yo quiero medir o tener un nivel de certeza entonces, pero esa variable, pero esa variable que en este caso el pan es gratis por diferentes tipos de variables, como en el caso que yo les comenté por las ventas, por lo.

00:17:02:19 Por los flujos de distintos períodos, por la inversión, por la amortización, etcétera porque todo eso va a llevar a suma arroja el valor. Bien, entonces lo que sucede acá, exactamente lo mismo, aquí yo tengo el van, donde este van, o en este caso el ingreso neto está compuesto por ingresos brutos y costos. Por lo tanto lo primero que yo tengo que hacer es lograr sensibilizar estos ingresos brutos y costos para tener diferentes valores de van.

00:17:30:24 Ahora la pregunta del millón es cómo yo logro sensibilizar esto de ingresos brutos y estos costos? Porque yo para lograr sensibilizar esto de ingresos brutos y estos costos, yo le tengo que dar un input muy importante que es la distribución y la distribución de probabilidad efecto un comportamiento, porque si yo le digo los ingresos brutos se comportan como una normal.

00:18:05:03 Perfecto va a generar diferentes escenarios o diferentes valores aleatorios en función a esa normal. Y esa normal viene acotada por dos parámetros. Es la medida de la desviación estándar. Bien, ahora cuando yo digo diferentes números aleatorios, realmente en la computadora no se pueden dar números aleatorio. Aleatorio es que yo tire una moneda y caiga sello crucis, cara y cruz.

00:18:36:22 Esto es aleatorio, pero en la computadora cuando le digo arrójame números aleatorios en función a esta distribución, a este comportamiento, realmente no son aleatorios, son segundos aleatorios. Por qué? Porque principalmen la aleatoriedad o la pseudo aleatoriedad para el caso del computador, viene por un algoritmo para generar una aleatoriedad en el en el computador tú necesitas de un algoritmo y como viene de un algoritmo se llaman pseudo aleatorios.

00:19:09:27 Bien, eso es e importante agotar eso. Bien, la pseudo aleatoriedad con aleatoriedad, al parecer. Entonces cuando yo digo que los ingresos brutos se distribuyen como una normal y los costos, por ejemplo, se distribuyen como una triangular, yo estoy asumiendo, cierto supuesto, yo estoy diciendo que realmente lo ingresos brutos se distribuyen con un comportamiento como una normal y los costos como una triangular en base a ciertos parámetros.

00:19:37:06 Entonces lo que va a hacer la simulación de Montecarlo es que para estos ingresos brutos y esto sus costos va a arrojar distintos valores aleatorios o valores aleatorios en función a ese comportamiento que yo les di como supuesto inicial. Entonces yo voy a de juego restorán. Yo era primero, siempre tengo que crear un perfil, entonces perfil va a ser el perfil.

00:20:03:11 Ejemplo Un nombre aleatorio te dice el número de pruebas. El número de pruebas es sinónimo a la cantidad de escenarios que tú quieres colocar. Tú puedes colocar desde mil escenarios hasta 10.000 escenarios. Eso va a depender netamente de la capacidad de tu computadora. Si tu computadora el procesamiento es lento, tal vez posiblemente se demore media hora. En general, escenario la pseudo computadora rabia.

00:20:32:03 No hay ningún problema sobre la complejidad de las ecuaciones si tú no tienes muy compleja la ecuación. En este caso ingreso neto, posiblemente se demore un poco más. Bien, entonces ahora, o si usted me preguntan Oye, Frank. Y cuál es el óptimo de escenarios? Mira, usualmente se dicen que son 10.000, porque 10.000 ya es un número que si tú lo aumentas un poco más, un poco menos, los cambios son marginales.

00:20:55:25 Entonces, en el óptimo o como el óptimo global es el los 10.000, en este caso yo voy a poner mil para que o 2000 para par. En caso de ejemplo bien si no sumamos para gastar toda la media hora esperando que termine de correr bien aquí dice activar correlaciones perfecto y activar una semilla que es qué es la semilla?

00:21:21:25 Como yo les comenté esto, el computador genera no pseudo números aleatorios en función a un algoritmo. Por lo tanto, si yo estoy en mi laboratorio corriendo el modelo, la optimización y luego yo esto lo tengo que presentar al frente del gerente del manager y le digo oye, mira, te voy a mostrar lo que corrí y no están dando los mismos resultados.

00:21:41:12 Claro, porque como no le pusiste una semilla, no estás asegurando que te arrojen los mismos resultados. La semilla es para que está segura de los mismos resultados, entre comillas, le está dando como un valor inicial para asegurar los mismos resultados que cuando lo hiciste en el laboratorio, que cuando lo estás presentando, por ejemplo al frente, el manager o una conferencia.

00:22:12:23 Entonces yo le voy a poner una semilla de uno al cero y ok, entonces yo primero lo que hago es poner ingresos brutos, ingresos brutos y oye, perfecto, tengo el ingreso bruto, se distribuyen como una normal, pero ojo con esto, tienen que tener ojo con el recorrido de la distribución. Yo les dije que la distribución es simplemente un comportamiento.

00:22:32:07 Rex Simulator Free Simulator tiene alrededor de ofrece alrededor de 54 distribuciones de probabilidad y lo bueno que tiene otras cosas buenas que tienen los freaks es que si se dan cuenta es normal. Al abajo te sale una descripción de la distribución, dice. Mira la institución normal de la distribución estadística más importante dentro de la teoría de probabilidad.

00:23:06:03 Entonces, esta institución describe múltiple fenómeno naturales como el cociente intelectual, la altura de persona, entre otros. Y también te dice donde donde usualmente se utiliza asignar una distribución de probabilidad normal a perfecto. Entonces te dice oye, la distribución normal utiliza la tal lugar, la triangular mira lo mismo utiliza la en tal lugar. Usualmente se utiliza el precio del petróleo, etc la uniforme lo mismo.

00:23:38:14 Y así con todas las distribuciones, con las 54 distribuciones. Bien, ahora volviendo al punto anterior, hay que tener ojo al momento, al momento de asignarle distribución de probabilidad, porque hay que tener, hay que tener claro, hay que tener claro el recorrido que tenga la distribución. La distribución de normal tiene un recorrido de entre menos infinito, infinito. Por ejemplo.

00:24:17:25 Vale, tú le estás colocando una media de dos y un desviación estándar de 0,12. Es decir, te va a arrojar número seis aleatorio entre 1,8 y 2,2. Pero como son números aleatorios y existen las probabilidades de las colas, también existe una probabilidad de que te arroje un valor negativo muy a la cola. Por lo tanto, no es lógico de que tú asignas una distribución normal a unos ingresos brutos, porque existe la posibilidad que ding arroje un número pseudo aleatorio negativo, es decir, un ingreso negativo.

00:24:46:04 Y eso no es posible. Perfecto. O sea, existe la posibilidad, la probabilidad es muy baja, muy marginal, pero existe la posibilidad bien, entonces si existe la posibilidad y tú quieres arriesgarte a todas formas, asignar una distribución normal, tú tienes que organizar todo, la 2000 escenarios que te arrojó para ver si existe el número negativo y eliminar ese número negativo y a volver a recalcular la estadística, la desviación estándar y toda la estadística.

00:25:23:25 Bien, pero hay que tener ojo con eso. Entonces haya sino una exclusión normal en Ingresos brutos. Los costos. No voy a decir oye, los costos siguen una distribución triangular con un mínimo de 0,5, el mínimo ingreso que sea el mínimo costo que puede tomar es de 0,5. El valor más probable en costos puede ser de uno y el máximo de 1,5 y lo ingresos netos es lo que yo quiero que me genere los diferentes tipos de escenario.

00:25:50:25 Entonces le pongo pronóstico de salida y este pronóstico de salida solo ingreso a -9. Entonces lo que voy a hacer ahora es comprobar, entonces voy al paso a paso y hay un escenario, otro escenario, otro scenario ahí de un escenario de un 83 cero 94, esto da 0,88, otro escenario, otro escenario funciona. Entonces le pongo establecer y le doy correr.

00:26:49:00 Y miren lo que ha sucedido ahí lleva 164 300 400 y mira todo lo escenario que está generando y al 50% llega a 1400 escenario, mil 500.600, mil, 8009, 2000. Ahí terminó, entonces generó 2000 escenarios diferentes, generó 2000 escenarios diferentes en función al comportamiento que tienen el Ingreso Bruto y los respecto. Ahora, si yo por ejemplo hay este gráfico que te genera, primero nos vamos a ir a la parte de estadística, dice oye, mira, mira, la media de la media está muy cercana a uno de lo que tú habías dicho al inversionista tú le hiciste una media de C de uno, o sea, tú le hiciste un valor de uno.

00:27:16:27 Mira, la media fue de 0,99, la mediana fue de cero, 0,99 también, es decir, no muy distante. Por lo tanto, no hay muchos valores extremos como la desviación estándar o la o el riesgo es de un 28% igual a 28% 0,28 de desviación estándar. Bien, ya, ahí tenemos el coeficiente variación de un 29%. El mínimo fue el mínimo de los escenarios.

00:27:47:27 Fue de 0,19 y el máximo valor que tomó fue de 1,8 de ingresos brutos. O sea, ingresos netos hablando. Ingresos netos. Bien. Y ahora si yo pongo el histograma y coloco un 95% acá, yo ahora puedo decir oye, realmente este proyecto que yo te estoy presentando, el VAN o lo ingreso neto, en este caso va a tomar entre cero cuatro y 1,5 aproximadamente con un 95% de confianza.

00:28:20:18 Decir que este proyecto va a tener un van de uno o uno ingreso de uno es distinto a decir que un 95% de confianza tu tu valor van o tu ingresos netos van a estar entre cero, cuatro y 1,5. Bien, ahora, si tú me dices Franco y cuál es la probabilidad de que del valor de 1% no calculo bien la probabilidad que de uno es un 50,8%?

00:28:43:03 Entonces no es tan. Tal vez dependiendo del riesgo que tenga el inversionista, tal vez que no sea tan bueno, porque si el valor de uno da positivo, la probabilidad que de uno desde un 50,8% tal vez que no es tan bueno, tal vez que el inversionista que era la probabilidad que se de uno siendo un 80 de un 90, acá me da un 50.

00:29:05:27 Entonces de algo que tú comenzaste a decir que esto casi certeramente que esto va a se va a cumplir, que va a ser igual a uno, el proyecto, el van del proyecto, el ingreso del proyecto, van a ser uno. Ahora te está diciendo que la probabilidad de que se de ese uno es de un 50,8%, entonces eso ya es otro tema.

00:29:40:10 Bien, ya, eso depende ya le repito, si realmente el es que el inversionista está dispuesto a invertir en tu proyecto teniendo un un valor sobre uno o, o sea, un 50% que valga que sea uno. Bien. Ahora, si vemos otros, si vemos otros, la otra opciones. Y estos son opciones de gráfico. Ves cambiar el gráfico para que sea más bonito.

00:30:18:09 Solamente hay diferentes tipos de controles. Controlan los ejes. Bien, esto ya es para. Para ya. Ciertos detalles. Voy a poner cierto detalle. Bien, ahora, en términos. En términos de. De datos. En términos de datos. Tú aquí fácilmente tú podrías crear un reporte, por ejemplo. Entonces aquí, tú dices, mira, número de intentos fueron dos escenarios. 2000 el valor de de la semilla fue de uno al seis la actividad de población.

00:30:58:02 Si los supuestos fueron de que los ingresos brutos de Ingresos Brutos fueron una distribución normal con media dos y desviación estándar 0,2 y los costos de una distribución triangular. El pronóstico fue de esto. Aquí está la media, la desviación estándar, la mediana y la matriz de correlación se consideró como ser entre los ingresos brutos y los costos. Bien, ahora yo puedo haber generado un supuesto de entrada, o sea, el supuesto de entrada acá en que decir oye, la correlación entre lo ingresos netos y el costo es de 0,5, por ejemplo.

00:31:27:08 Entonces yo corro la simulación va. La simulación de Montecarlo va a considerar que la correlación es de 0,5 y lo más probable es que los resultados cambie. Pero dónde van a cambiar más? Van a cambiar más la desviación estándar que el promedio del ingreso neto? Porque principalmente lo que hace la debe incluir la correlación. Es como un efecto de diversificación.

00:31:57:09 Por lo tanto, cuando tú diversifica, uno en ocasiones no diversifica para ganar más, tú dices justificas para ganar lo mismo, pero con menos riesgos. Por lo tanto, donde yo quiero ver, donde yo quiero ver significa significancia de la correlación o la diversificación es la desviación estándar. Y miren acá la media es casi la misma que la anterior, sin correlación.

00:32:42:12 Pero miren, la desviación estándar bajó de cero 28 a 0 20 con solamente el hecho en yo incluí la correlación entre los dos, entre las dos variables. Esto en parte ya mantiene mi nivel de ingresos o de rendimientos, pero disminuyendo el nivel de riesgo de cero de cero, 28 a 0 20. En este caso, si otra opción es tenemos la posibilidad, por ejemplo, de exportar los datos, aunque yo tengo la posibilidad de exportar los ingresos netos o los ingresos brutos o los costos por efecto que de los 2000 escenarios posibles que yo vi entonces yo acá de ingresos netos puedo ver si existe un valor negativo.

00:33:06:28 Dos Acá me dice que déjeme agregar acá el mínimo y el máximo y el mínimo fue de mínimo, fue de cero 39 y el máximo fue de unos 65. Por lo tanto no hay valor en mínimos. No, pero no fue lo ingresos netos fueron solo ingresos, no fueron ingresos brutos. Claro, aquí me da el mínimo de ingresos brutos.

00:33:36:15 Fue de uno 34 y el máximo fue de dos 69. Por lo tanto, la expresión normal acá en ningún momento tomó un valor. Un valor atípico, un valor atípico y un valor atípico negativo. Bien, ahora existen otras, otras bondades, otros beneficios que tiene el Simulator, que pueden ser, por ejemplo, generar un análisis de un análisis de sensibilidad. Es decir, qué pasa si yo muevo esta variable?

00:34:11:19 Cuánto se mueve esta variable, por ejemplo, cuánto se modela ingresos brutos? O sea, cuánto yo muevo los ingresos brutos? Y ese movimiento en cuánto afecta lo ingresos netos, por ejemplo, y esos son los análisis de escenario, por ejemplo. Bien, ahora hay otros tipos de ejemplo. Ya con esto termino para comenzar la ronda de preguntas es por ejemplo más modelos que son del estilo de de pronósticos o o de flujo de caja.

00:34:52:19 Como les comentaba entonces acá le explico un poco el flujo de caja y acá está el flujo de caja de contado. Entonces tenemos todo lo que es el ban latir, el retorno de la inversión que es el rey, el índice de rentabilidad perfecto, la inversión de bienes de capital, etcétera y. Y lo bueno que tiene cuando tú ejecutas aquí o ejecutar algo para mostrar el ejemplo en un segundo medio y esto en ese no solamente para mostrarles algo.

00:35:16:29 Aquí está haciendo un análisis de tornado para ver qué variables afectan más el valor actual neto, por ejemplo. Entonces eso se están cuenta ustedes, no es necesario que sepan programar solamente fasta que vayan leyendo lo que necesite. Y acá te va diciendo el análisis adornado de alteraciones estadísticas, por ejemplo precedentes, alterado uno a la vez para identificar el impacto de los resultados.

00:35:57:01 Entonces, ante movimientos, por ejemplo del producto a o del promedio de nominal del producto, a cuánto te afecta o cuál es el impacto sobre tu variable interés que en este caso es el banco. Entonces si tú pones ok ahí te modificando ta ta probando diferente impacto sobre el valor van no? Lo bueno, lo que quiero mostrar más que lo gráfico acá es esto, que cada vez que tú arrojes un análisis, por ejemplo la tabla de tornado de araña, él te va a explicar qué cosa significa la tabla.

00:36:24:27 Aquí te explica de forma intuitiva qué es el análisis de tornado, por ejemplo, que es el gráfico de araña. Para qué me sirve la gráfico de araña? Entonces, luego que tú ya sabes intuitivamente para qué me sirve análisis de tornado y la gráfico de araña. Tú ya puedes comenzar a hacer los análisis de resultados. Bien, esto también sirve mucho para los estudiantes, por ejemplo, o para las personas que recién se están metiendo en el mundo del análisis cuantitativo.

00:36:57:29 Le sirve mucho para alinear conocimiento. Entonces, si uno no sabe lo que está haciendo, pero intuye lo que está haciendo, está bien. Podría leer, comenzar a leer, introducir lo que le dice Rick para después comenzar el análisis. Bien, entonces, como les comenté, Rick Simulator tiene riquísimo lector. Tiene es muy potente. No solamente en punto vista cuantitativo y de los métodos que ofrece.

00:37:33:17 Como le comenté, mucho trabajo estocástico, no tanto determinista, técnica de proyección avanzadas, técnica de proyección simple, sino también se detiene un poco en explicar en explicar. Cuando tú ejecutas el método, qué significa el método? La interpretación es del método, la intuición del método, lo que tenés que tener cuidado al momento de hacer el análisis y eso te lo entrega tanto cuando ejecuta la técnica como cuando hablas el manual.

00:38:05:20 Bien. Y obviamente con todos, con todo el apoyo que ofrece en los modelos de ejemplo. Muchas gracias. Quedo atento a sus dudas y consultas. Gracias Franco y tenemos algunas preguntas, te las voy a ir leyendo. Suerte! Ok, acá no nos preguntan, hay alguna manera de determinar de mejor manera la distribución probabilística a la que pertenecen las variables que se están estudiando?

00:38:36:22 Si no existen dos métodos un método que se llama el método del método Delphi, que es un método mediante criterio experto. Cuando tú no tienes datos históricos para hacer un ajuste distribución, tú vas. El método Delphi, que es un método más experto para lograr definir esa distribución de memoria, así como yo les comenté. Ojo, puedes asignar una instrucción de normal a lo ingresos, pero tienes que tener precaución de lo que te puede arrojar, que son ingresos negativos.

00:39:06:05 Pero hay que tener ojo con eso también. Y si tienes datos históricos, hacer una justa retribución. Es decir, tú tomas todos los datos históricos, las cifras, lo todos los datos históricos que tengan de esa variable, ver cuál es la probabilidad que es de que eso, esos datos históricos, se asemejen a un comportamiento ya documentado. De las 54 instrucciones de probabilidad, cada variable tiene su propio comportamiento.

00:39:40:15 Es como decir una persona tiene su propio comportamiento. Pero supongamos que existen documentados cinco comportamientos. Claramente cada persona tiene su propio comportamiento, pero lo que hace la justa distribución, es decir, dado que tú obviamente tienes tu propio comportamiento y no sé, no está documentado el ajuste institución lo que hace es, en base a tu comportamiento, cuál se asemeja de mejor forma a a los comportamientos ya documentados, que en este caso son las 54 distribuciones de probabilidad.

00:40:19:09 Eso es lo que hace la institución de probabilidad y te entrega la distribución y además te entrega los parámetros perfectos. Perfecto. Acá nos ponen, nos preguntan que si se puede hacer un análisis para cronogramas, cronogramas no, eh? No tiene la posibilidad. Por ejemplo, te refieres más a cronograma como estilo carta GAM Si es así, no, no, no y como tienes esta posibilidad de de sensibilizar las cartas, hagan por ejemplo los o los programas, los planes e o las estimaciones de los tiempos o que tenemos.

00:40:51:21 Otra consulta considera que esta herramienta es útil para calcular la exposición de riesgos en específico? El riesgo operacional bien sí y sí es muy potente. Incluso he visto en libros, en los libros que tiene de ritmo lector de Jonathan John de la empresa tiene tiene tienen ejercicio de riesgo operacional. Sí que es una herramienta que está enfocada en riesgo, en cuantificar riesgos tanto, grandes, grandes, riesgo tanto o riesgo.

00:41:16:26 Si nosotros separamos riesgo, existen tres tipos de riesgo riesgo estratégico, riesgo de negocio, riesgo financiero, momento de los riesgos financieros Se encuentra el riesgo operacional? Pierdo mercado riesgo por crédito o riego legal y la herramienta está específicamente enfocada a medir riesgos financieros donde están, donde se abren todo el abanico de tipos de arriba.

00:41:58:04 Okey, acá nos pregunta las variables precedentes pueden estar en diversas hojas del libro? Puedo tener de una variable de salida o de pronóstico de sí? O sea, normalmente si tú tienes una variable entrada en otra hoja del mismo libro, no hay ningún problema. Usualmente se demora un poco más una de las ventajas que tiene el cuando son muy complejas las ecuaciones, hay o muy compleja es que hay un impulso muy grande donde llama a 200 variables.

00:42:30:26 150 variables. Ya se marea un poco el fix ok. Cuáles son las dificultades en Eric Simulator para la proyección de flujo de caja hasta de flujo de caja? Te lo hago como pregunta puede ser principalmente, y que las dificultades que sensibilicen muchas variables. Por ejemplo, si quiero sensibilizar el van y sensibilice con todas las variables, tal vez que se maree no es más que innecesario.

00:43:24:14 Pero una El problema que tiene es que se considera muchas, muchas variables. Puede ser que se mare, puede ser o que acá nos pregunta Fernando si puede realizar un análisis var si se se puede tanto var valores paramétricos como no paramétrico. Y también si tú quieres sensibilizar la volatilidad, tienes toda la gama de cálculos de volatilidad, la simulación histórica se pasa por la tela histórica y los diferentes modelos de cálculos de volatilidad, etcétera Pero esto es verdad que Ifrán Carlos nos pregunta en los análisis de métodos econométricos hay limitaciones en la toma de datos para cálculos más finos, en el uso de software?

00:43:46:15 O sea, el único problema es la capacidad que tú tienes de datos para el Excel. Como es un complemento Excel va a estar limitado la cantidad columna de la cantidad de observaciones que tenga Excel, pero claramente si tú tienes, si tú tienes un panel, esta herramienta no es para hacer análisis econométricos muy profundo, como un datos de panel de ese estilo.

00:44:29:21 Bien, son más modelos, modelos de un mínimo cuadro ordinario. Bailey Pruitt modelos cambio más de serie de tiempo modelo de cambio estructural, modelo, tarima, garaje, red neuronal, etcétera. O que Franco Edison nos pregunta se pueden trabajar más de dos variables en el simulador? Y tenemos otra pregunta como se analizan los resultados para Dios dos variables de salir? O sea, principalmente te va a arrojar dos cuadraditos si se dieron cuenta cuando yo tuve los cuadraditos en dos cuadrados, cuando yo ejecuté el modelo de ingresos netos.

00:45:09:13 Acá te va a aparecer dos cuadrados, a aparecer un cuadrado para una de las cuadrito amarillo y otra variable para el otro cuadrito amarillo, que son lo que son los cuadros de salida. Va a hacer dos textos, uno de este y otro esto. O sea, si tiene más de uno, entonces ok. Franco, Fernando nos pregunta que ayuda o modelos de ejemplo tiene para el sector financiero, por ejemplo estimación de riesgo de credit, riesgo crediticio.

00:45:41:29 Ejemplo creo que modelo de ejemplo para breitling no modelos modelo mande el cálculo de probabilidad de default más que por ejemplo rey tiene etc son más cálculos de probabilidad de default porque el a carta no miento y unos modelos de cola pero modelo. Había un modelo de ejemplo que no me acuerdo cuál era que para el cálculo de.

00:46:12:09 De de modelo de cálculo de probabilidades de incumplimiento y que les mandan un correo y ahí lo mantiene igual será el porque no? No recuerdo cuál. Cuál de esto era el no de modelo reacción es por MCO ok, ok. Franco nos pregunta si se puede comparar la simulator con Stata en la toma de datos para econometría no sea son son son uso.

00:46:52:12 Estaba Erickson completamente diferente. Hay métodos. Hay métodos que los tienen ambos. Si, pero, pero el objetivo de cada software son diferentes. Unos para administrar bases de datos, manipulación de datos y posterior análisis estadístico econométricos y más para gestión de riesgo, cuantificación de riesgo y evaluación de proyecto, etcétera. Perfecto. Acá nos hacen otra consulta al sensibilizar ingresos y costos con distintas distribuciones ya no quedaría definido el ingreso neto.

00:47:24:03 Lo que hace es que cuando tu ingreso neto tu lo quieres sensibilizar en función a estas dos variables anteriores. Exacto, porque como el ingreso neto es creado por estas dos variables que es el ingreso bruto y los costos, nos sensibiliza esas dos variables para tener diferentes escenarios de ingreso de derecho. Que donde esta la las opciones de donde están las opciones de volatilidad?

00:48:11:03 Vas a pronósticos y modelo card por ejemplo. Ahí hay uno ya ya ocupas y que ocupar cadenas de markov u otras ya directamente tu. La ley crea funciones y utiliza la herramienta. Ok Jairo nos dice cuantas variables de salida puede tener un modelo financiero de analizarlas por separado. O sea, reíste te la va a robar por separado, a no ser que tu trabajes con diferentes hojas o con diferentes perfiles, mejor dicho para analizarlo, por que si en una variable salida esa variable salida afecta afecta A22 variables de su juez de supuestos.

00:48:34:29 Eso puede ser distinto para otra variable salía que la afecta en tres variables, pues por ejemplo entonces ahí lo tienes que analizar con perfiles separados. Crear que la. El otro perfil con este nuevo perfil y en ese nuevo perfil crear otro para esa variable. Y aquí tu te vas cambiando de perfil. Por ejemplo, acá tengo ya cuatro perfiles creados.

00:48:57:15 Okey? Franco bueno, en el momento no tenemos más consultas y de pronto surgen preguntas del final de la sesión. Los invitamos que escriban al correo electrónico que mi compañera Andrea va a dejar en el chat que es entrenamientos arrúa software guion shock junto con y con gusto pues les daremos respuesta por ese medio franco algo adicional antes de cerrar esta presentación.

00:49:31:10 Bueno de primero pero que le hubiese gustado la presentación también. Y con software hemos trabajado cursos a sincrónicos y están en la plataforma de visa o o Erika o Jessica los puede compartir y si que dejando invitado los curso son muy buenos y eso bueno no estaremos en una próxima ocasión. Muchas gracias. Para mayor información respecto al software o en temas relacionados, no dude en contactarnos a través del correo electrónico.

00:49:40:17 Entrenamientos, arroba, software, guion shop, punto com o visitar nuestra página web triple ole o punto software guion ya.com.