¿Qué es la simulación Monte Carlo?

La simulación de Monte Carlo es un método estadístico aplicado en el modelado financiero. Qué es el modelado financiero El modelado financiero se realiza en Excel para pronosticar el desempeño financiero de una empresa. Descripción general de qué es el modelado financiero, cómo y por qué construir un modelo. donde la probabilidad de diferentes resultados en un problema no se puede resolver simplemente debido a la interferencia de una variable aleatoria Variable independiente Una variable independiente es una entrada, suposición o factor que se cambia para evaluar su impacto en una variable dependiente (el Salir). . La simulación se basa en la repetición de muestras aleatorias para lograr resultados numéricos. Se puede utilizar para comprender el efecto de la incertidumbre y la aleatoriedad en los modelos de pronóstico ¿Qué es el modelado financiero? El modelado financiero se realiza en Excel para pronosticar el desempeño financiero de una empresa.Descripción general de qué es el modelado financiero, cómo y por qué construir un modelo. .

Simulación del Monte Carlo

La simulación de Monte Carlo fue desarrollada por primera vez por Stanislaw Ulam en la década de 1940. Ulam fue un matemático que trabajó en el Proyecto Manhattan. Inicialmente, el método se derivó para resolver el problema de determinar la distancia promedio que viajarían los neutrones a través de varios materiales. El método lleva el nombre del Casino de Montecarlo en Mónaco, ya que la aleatoriedad de los resultados, que es crucial para juegos como la ruleta o los dados, es esencial para las simulaciones de Montecarlo.

En esencia, la simulación de Monte Carlo se puede utilizar en casi cualquier problema probabilístico. Esto explica por qué se puede utilizar en diferentes campos, como estadística, finanzas, ingeniería y ciencia.

Teoría de la simulación de Montecarlo

Las ideas principales detrás de la simulación de Monte Carlo son el muestreo aleatorio repetido de las entradas de la variable aleatoria y la agregación de los resultados. A la variable de naturaleza probabilística se le asigna un valor aleatorio. Luego, el modelo se calcula basándose en el valor aleatorio. Se registra el resultado del modelo y se repite el proceso. Por lo general, el proceso se repite cientos o miles de veces. Cuando se completa la simulación, los resultados se pueden promediar para determinar el valor estimado.

Aplicación en Finanzas

La simulación de Monte Carlo ofrece numerosas aplicaciones en finanzas. La aplicación más común del modelo en finanzas incluye:

Valoración de opciones

La simulación de Monto Carlo se usa comúnmente en la fijación de precios de opciones sobre acciones. Los precios de una acción subyacente Acción ¿Qué es una acción? Una persona que posee acciones en una empresa se denomina accionista y es elegible para reclamar parte de los activos y ganancias residuales de la empresa (en caso de que la empresa se disuelva). Los términos "acciones", "acciones" y "acciones" se utilizan indistintamente. se simulan para cada ruta de precio posible y los pagos de las opciones se determinan para cada ruta. Luego, los pagos se promedian y se descuentan hasta el día de hoy, lo que proporciona el valor actual de una opción. Si bien la simulación de Monte Carlo funciona muy bien para las opciones de estilo europeo, es más difícil aplicar el modelo para valorar las opciones estadounidenses.

Valoración de cartera

Se simulan los factores que influyen en el valor de las carteras y se calcula el valor de la cartera. Luego, se determina el valor promedio de todas las carteras simuladas y se observa el valor de la cartera.

Gráfico de simulación de Monte Carlo

Valoración de instrumentos de renta fija y derivados de tipos de interés

La principal fuente de incertidumbre para los instrumentos de renta fija Valores de Renta Fija Los valores de renta fija son un tipo de instrumento de deuda que proporciona rendimientos en forma de pagos y reembolsos de intereses regulares o fijos y los derivados de tipos de interés es el tipo corto. La tasa corta se simula varias veces y el precio de un bono o derivado se determina para cada tasa simulada. Luego, se promedian las tasas obtenidas y el valor actual de un bono se determina usando esta tasa.

Financiamiento de proyectos y análisis de opciones reales: la simulación de Monte Carlo permite a los analistas financieros construir modelos estocásticos para evaluar el valor actual neto (VPN) de un proyecto. negativo) durante toda la vida útil de una inversión descontada hasta el presente. El análisis de VPN es una forma de valoración intrínseca y se usa ampliamente en finanzas y contabilidad para determinar el valor de una empresa, seguridad de inversión,.

Modelamiento financiero

Al realizar un análisis de sensibilidad ¿Qué es el análisis de sensibilidad? El análisis de sensibilidad es una herramienta utilizada en el modelado financiero para analizar cómo los diferentes valores para un conjunto de variables independientes afectan una variable dependiente en el modelado financiero, se puede hacer usando la simulación de Monte Carlo en Excel. El análisis se realiza para probar el impacto en el valor actual neto (VPN). El valor actual neto (VPN). El valor actual neto (VPN) es el valor de todos los flujos de efectivo futuros (positivos y negativos) durante toda la vida de una inversión descontada a el presente. El análisis de VPN es una forma de valoración intrínseca y se usa ampliamente en finanzas y contabilidad para determinar el valor de una empresa, la seguridad de la inversión, de la empresa a medida que cambian las suposiciones y las variables subyacentes.

análisis de monte carlo en modelos financieros

Imagen: Curso de análisis de sensibilidad de finanzas

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