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_ DESCIFRANDO CONEXIÓN SEGURA...

Leer una simulación de Monte Carlo ya corrida

5 tareas · 40 min · Principiante

El equipo de riesgos de Textiles Río Alto corrió una simulación de 10.000 años para tres escenarios y dejó el informe sobre la mesa. Tú no vas a correr nada ni a programar: vas a leerlo, que es lo que se le pide a quien analiza riesgo y recibe la salida de otro. Aquí distingues la media de la mediana, lees percentiles, cuentas años sin pérdida y desconfías del «peor caso».

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Objetivo de la sala

El equipo de riesgos de Textiles Río Alto corrió una simulación de 10.000 años para tres escenarios y dejó el informe sobre la mesa. Tú no vas a correr nada ni a programar: vas a leerlo, que es lo que se le pide a quien analiza riesgo y recibe la salida de otro. Aquí distingues la media de la mediana, lees percentiles, cuentas años sin pérdida y desconfías del «peor caso».

Una simulación de Monte Carlo repite muchas veces un año imaginario. En cada corrida el modelo sortea los valores de cada parámetro dentro de los rangos de los expertos: cuántos eventos de pérdida ocurren, cuánto cuesta cada uno y si hubo pérdida secundaria. Al final suma la pérdida de ese año. Con 10.000 corridas se obtiene una distribución: una lista de 10.000 pérdidas anuales posibles, de las que se leen la media, la mediana y los percentiles.

Abre SELECT * FROM resultados_de_la_simulacion. Fíjate en la mediana de dos escenarios: es cero. En más de la mitad de los años simulados no pasó nada. Y sin embargo la media no es cero.

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En un escenario la mediana simulada es cero y la media es positiva. ¿Qué significa?

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La mediana es el valor central: la mitad de los años quedan por debajo.

La media es la pérdida anual esperada: el promedio de todas las corridas, con los años malos incluidos. La mediana es el año del medio. Cuando una distribución tiene una cola larga (pocos años muy malos), la media queda bastante por encima de la mediana. Mientras más parecidas sean, más habitual es la pérdida y más parecido el año típico al promedio.

Con la tabla de resultados a la vista, compara las medias y las medianas de los tres escenarios.

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Escribe el identificador del escenario cuya mediana está más cerca de su media.

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Resta, escenario por escenario, la mediana de la media y quédate con la diferencia menor.

El percentil 95 es el valor por debajo del cual quedan el 95 % de los años simulados: en 1 de cada 20 años la pérdida es mayor. Es una medida de «año malo» razonable, porque no depende del caso más extremo y se estabiliza con menos corridas que el máximo. Cada organización escoge su percentil de referencia y lo declara.

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Escribe el percentil 95 del escenario ESC-3, en millones.

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Está en la tabla de resultados de la simulación, en la fila de ESC-3.

La tabla de tramos reparte las 10.000 corridas de cada escenario. La columna de corridas sin pérdida cuenta los años en que no ocurrió ningún evento. Dividida entre el total de corridas da la fracción de años tranquilos, un dato que al comité le dice mucho más que una media: cuántos años de cada cien no pasa nada.

Abre SELECT * FROM distribucion_por_tramos.

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Escribe qué porcentaje de las corridas de ESC-3 terminó sin ninguna pérdida.

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Divide las corridas sin pérdida de la fila de ESC-3 entre el total de corridas de la tabla de resultados, por cien.

Un directivo mira la columna del máximo simulado y pregunta si esa es la peor pérdida posible. No lo es. El máximo de una simulación es el mayor valor que apareció en las corridas que se hicieron: con más corridas puede subir, y el modelo solo contiene lo que sus rangos permiten. Si se necesita hablar del año malo, se entrega un percentil y se dice cuál.

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Un directivo pide «el peor caso» y señala el máximo simulado. ¿Qué se le contesta?

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Piensa en qué pasaría con ese máximo si se corrieran 100.000 años en vez de 10.000.

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