Simulación de Monte Carlo

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Simulación de Monte Carlo

Aprenda todo lo que necesita saber acerca de la simulación de Monte Carlo, un tipo de algoritmo computacional que utiliza un muestreo aleatorio repetido para obtener la probabilidad de una serie de resultados.

¿Qué es la simulación de Monte Carlo?

La simulación de Monte Carlo, también conocida como el Método de Monte Carlo o una simulación de probabilidad múltiple, es una técnica matemática que se utiliza para estimar los posibles resultados de un evento incierto. El método de Monte Carlo fue inventado por John von Neumann y Stanislaw Ulam durante la Segunda Guerra Mundial para mejorar la toma de decisiones en condiciones de incertidumbre. Su nombre proviene de un conocido casino en Mónaco, ya que el elemento del azar es el núcleo del enfoque de modelado, similar a un juego de ruleta.

Desde su creación, las simulaciones de Monte Carlo han evaluado el impacto del riesgo en muchos escenarios de la vida real, como en la inteligencia artificial, los precios de las acciones, la previsión de ventas, la gestión de proyectos y la fijación de precios. También proporcionan una serie de ventajas para los modelos predictivos con entradas fijas, como la capacidad de realizar análisis de sensibilidad o calcular la correlación de entradas. El análisis de sensibilidad permite a los responsables de la toma de decisiones ver el impacto de las entradas individuales en un resultado determinado, y la correlación les permite comprender las relaciones entre las variables de las entradas.

¿Cómo funciona la simulación de Monte Carlo?

A diferencia de un modelo de predicción normal, la simulación de Monte Carlo predice un conjunto de resultados con base en un rango estimado de valores frente a un conjunto de valores de entrada fijos. En otras palabras, una simulación de Monte Carlo crea un modelo de posibles resultados aprovechando una distribución de probabilidades, como una distribución uniforme o normal, para cualquier variable que tenga una incertidumbre inherente. Posteriormente, vuelve a calcular los resultados una y otra vez, cada vez utilizando un conjunto diferente de números aleatorios entre los valores mínimo y máximo. En un experimento de Monte Carlo típico, este ejercicio puede repetirse miles de veces para producir un gran número de posibles resultados.

Las simulaciones de Monte Carlo también se utilizan para predicciones a largo plazo debido a su precisión. A medida que aumenta el número de entradas, el número de predicciones también crece, lo que le permite proyectar los resultados más lejos en el tiempo con una mayor precisión. Cuando se completa una simulación de Monte Carlo, proporciona una serie de posibles resultados con la probabilidad de que se produzca cada resultado.

Un ejemplo simple de una simulación de Monte Carlo es calcular la probabilidad de lanzar dos dados estándar. Hay 36 combinaciones al lanzarlos. En función de esto, se puede calcular manualmente la probabilidad de un resultado determinado. Usando una simulación de Monte Carlo, se puede simular el balanceo de los dados 10,000 veces (o más) para lograr predicciones más precisas.

Cómo utilizar el método de Monte Carlo

Independientemente de la herramienta que utilice, las técnicas de Monte Carlo implican tres pasos básicos:

  1. Configurar el modelo predictivo, identificando la variable dependiente que se debe predecir y las variables independientes (también conocidas como variables de entrada, riesgo o predicción) que determinarán la predicción.
  2. Especificar las distribuciones de probabilidades de las variables independientes. Utilizar datos históricos y/o el juicio subjetivo del analista para definir un rango de valores probables y asignar ponderaciones de probabilidad para cada una.
  3. Ejecutar simulaciones repetidamente para generar valores aleatorios de las variables independientes. Haga esto hasta obtener suficientes resultados para crear una muestra representativa del número infinito de combinaciones posibles.

Puede ejecutar tantas simulaciones de Monte Carlo como desee modificando los parámetros subyacentes que utiliza para simular los datos. Sin embargo, también querrá deducir el rango de variación dentro de una muestra calculando la varianza y la desviación estándar, que son las medidas de propagación comúnmente utilizadas. La varianza de una variable determinada es el valor esperado de la diferencia al cuadrado entre la variable y su valor esperado. La desviación estándar es la raíz cuadrada de la varianza. Normalmente, las varianzas más pequeñas se consideran mejor.

Aprenda cómo realizar una simulación de Monte Carlo aquí (enlace externo a IBM)

Simulaciones de Monte Carlo e IBM

Aunque puede realizar simulaciones de Monte Carlo con una serie de herramientas, como Microsoft Excel, lo mejor es tener un sofisticado programa de software estadístico, como IBM SPSS Statistics, optimizado para el análisis de riesgos y las simulaciones de Monte Carlo. IBM SPSS Statistics es una potente plataforma de software estadístico que ofrece un sólido conjunto de recursos que le permite a su empresa extraer insights accionables de sus datos.

Con SPSS Statistics podrá:

  • Analizar y comprender mejor sus datos, además de resolver problemas complejos de negocios e investigación mediante una interfaz fácil de utilizar.
  • Comprender más rápido conjuntos de datos grandes y complejos con procedimientos estadísticos avanzados que permiten garantizar una toma de decisiones de alta precisión y calidad.
  • Utilizar extensiones, Python y código de lenguaje de programación R para integrar con software de código abierto.
  • Seleccionar y gestionar con más facilidad el software mediante opciones de implementación flexibles.

Utilizando el módulo de simulación en SPSS Statistics, puede, por ejemplo, simular varios presupuestos de publicidad y ver cómo afecta a las ventas totales. Basándose en el resultado de la simulación, podría decidir gastar más en publicidad para cumplir con su objetivo de ventas totales. Para obtener más información acerca de cómo utilizar las simulaciones de IBM SPSS Statistics for Monte Carlo, haga clic aquí (enlace externo a IBM).

IBM Cloud Functions también puede ayudarle a realizar simulaciones de Monte Carlo. IBM Cloud Functions es una plataforma sin servidor de funciones como servicio que ejecuta código en respuesta a eventos entrantes. Utilizando IBM Cloud Functions, una simulación de Monte Carlo entera se completó en solo 90 segundos con 1,000 invocaciones simultáneas. Lea más acerca de cómo realizar una simulación de Monte Carlo utilizando las herramientas de IBM aquí.

Para obtener más información acerca de las simulaciones de Monte Carlo, regístrese para obtener una identificación de IBM (IBMid) y crear su cuenta de IBM Cloud.