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modelo de monte carlo, Resúmenes de Finanzas Públicas

resumen del modelo monte carlos

Tipo: Resúmenes

2022/2023

Subido el 25/04/2023

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gladys-eulalia-carabajo-lliguichuzc 🇪🇨

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Universidad de Cuenca
Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas
Contabilidad y Auditoria
Finanzas a Largo Plazo
NOMBRE: Gladys Carabajo
DOCENTE; Johana Armijos
TEMA: Investigación del Modelo Monte Carlo
Modelo Monte Carlo
El modelo Monte Carlo es un simulador, es decir es una técnica estadística, es una forma
para manejar la incertidumbre para la aplicación de pronósticos ya sea de capital o
cualquier otro tipo de decisiones. Este modelo se basa en la generación de múltiples
simulaciones aleatorias, es decir se requiere de variables aleatorias de entrada.
Los resultados generados por una simulación son distribuidos en torno a una media y en
lugar de generar un rendimiento o valor presente neto, proporciona una serie de resultados
con sus respectivas desviaciones estándares. Este modelo se basa en la repetición del
mismo proceso aleatorio hasta varios cientos de veces. Dado que los datos capturados
representan lo que se podría encontrar en el mundo real, se generan muchas combinaciones
posibles de rendimientos.
Este modelo además nos ayuda para:
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Universidad de Cuenca Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas Contabilidad y Auditoria Finanzas a Largo Plazo NOMBRE: Gladys Carabajo DOCENTE; Johana Armijos TEMA: Investigación del Modelo Monte Carlo Modelo Monte Carlo El modelo Monte Carlo es un simulador, es decir es una técnica estadística, es una forma para manejar la incertidumbre para la aplicación de pronósticos ya sea de capital o cualquier otro tipo de decisiones. Este modelo se basa en la generación de múltiples simulaciones aleatorias, es decir se requiere de variables aleatorias de entrada. Los resultados generados por una simulación son distribuidos en torno a una media y en lugar de generar un rendimiento o valor presente neto, proporciona una serie de resultados con sus respectivas desviaciones estándares. Este modelo se basa en la repetición del mismo proceso aleatorio hasta varios cientos de veces. Dado que los datos capturados representan lo que se podría encontrar en el mundo real, se generan muchas combinaciones posibles de rendimientos. Este modelo además nos ayuda para:

Identificar diversos parámetros como son los críticos, como también puede adudar a definir los rangos posibles para cada uno de las variables. Genera una serie de simulaciones aleatorias al azar dentro de sus rangos definidos. Ejecuta cada simulación, registra y analiza los resultados Es por todo lo antes mencionado se dice que el modelo Monte Carlo es una de las herramientas más útiles para la toma de decisiones. Variables del modelo Monte Carlo

  1. Variables de entrada: son usadas para parámetros de modelo y se define un rango de valores de posibles estas pueden ser tasa de interés, el tiempo de duración, probabilidad de que un evento se de.
  2. Variables de salida: se usa para medir los resultados de cada simulación, eso se puede realizar ya sea al final o a medida que se va avanzando con el proceso. Estas pueden ser la rentabilidad, el tiempo de espera, el costo.