SIMULACIÓN MONTECARLO

La Simulación de Montecarlo es una técnica q combina conceptos estadísticos (muestreo aleatorio) con la capacidad que tienen los ordenadores para generar números pseudo-aleatorios y automatizar cálculos. Los orígenes de esta técnica están ligados al trabajo aplicando una infinidad de ámbitos como alternativas a los modelos matemáticos exactos o inclusos como único medio de estimar soluciones para problemas complejos.

En la actualidad es posible encontrar modelos de simulación Montecarlo en las áreas informáticas, empresarial, económica, industrial e incluso social.

En otras palabras, la simulación de Montecarlo está presente en todos los ámbitos en la que el comportamiento aleatorio o probabilístico desempeñe un papel fundamental.

El nombre de Montecarlo proviene de la famosa ciudad de Mónaco, donde abundan los casinos de juegos y donde el azar la probabilidad y el comportamiento aleatorio conforman todo un estilo de vida.

¿QUE ES LA SIMULACION MONTECARLO?

La simulación Montecarlo es una técnica matemática computarizada que permite tener en cuenta el riesgo en análisis cuantitativos y tomas de decisiones. 

Esta técnica es utilizada por profesionales de campos tan dispares como los de finanzas, gestión de proyectos,  energía, manufacturación, ingeniería, investigación y desarrollo, seguros, petróleo y gas, transporte y medio ambiente.

La simulación Montecarlo ofrece a la persona responsable de tomar las decisiones una serie de posibles resultados, así como la probabilidad de que se produzcan según las medidas tomadas. Muestra las posibilidades extremas, los resultados de tomar la medida más arriesgada y la más conservadora, así como todas las posibles consecuencias de las decisiones intermedias.

VENTAJAS

·         Es un método directo y flexible.

·         Cuando el modelo matemático es demasiado complicado la simulación permite obtener una simulación.

·         La simulación permite resolver problemas que no tiene solución analítica.

·         La simulación no interviene en el mundo real, permite experimentar.

DESVENTAJAS

·         La simulación no genera soluciones Óptimas globales.

·         Una buena simulación puede resultar muy complicada, gran número de variables.

·         No proporciona la decisión a tomar, si no que resuelve el problema mediante aproximación para unas condiciones iniciales.

·         Cada simulación es única, interviene el azar.

METODO MONTECARLO

El método de Montecarlo permite resolver problemas matemáticos mediante la simulación de variables aleatorias. John Von Neumann, en los años 40 y con los primeros ordenadores, aplica la simulación para resolver problemas complejos que no podían ser resueltos de forma analítica. Montecarlo y su casino están relacionados con la simulación. La ruleta, juego estrella de los casinos, es uno de los aparatos mecánicos más sencillos que nos permiten obtener números aleatorios para simular variables aleatorias.