curso @risk y decision tools (sesion05)
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5/18/2018 Curso @Risk y Decision Tools (Sesion05)
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Anlisis del Riesgo en las Organizaciones @Risk
Ju lio , 2011
Aplicaciones Anlis is de la Incertid umbre y
Gest in de Riesgos Financieros con @Risk
GERSON BRAVO CASTRO
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Anlisis del Riesgo en las Organizaciones @Risk
2011 @Risk - Entrenamiento
Sesin:
Calculando rangos de
prediccin usandosimulacin
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Anlisis del Riesgo en las Organizaciones @Risk
Utilizando mtodo de regresin linealsimple
Ajustamos una recta a la serie colocaciones delsistema financiero que dependa del tiempo.
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20,000,000
40,000,000
60,000,000
80,000,000
100,000,000
120,000,000
140,000,000
ene-05
abr-05
jul-05
oct-05
ene-06
abr-06
jul-06
oct-06
ene-07
abr-07
jul-07
oct-07
ene-08
abr-08
jul-08
oct-08
ene-09
abr-09
jul-09
oct-09
ene-10
abr-10
jul-10
oct-10
ene-11
Colocaciones Sistema Financiero
La recta tiene la siguienteecuacin:
Y = 33,071,625 + 1244335*T
Para T=1,,74
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Supuestos parmetros en el horizonte deprediccin
Para el horizonte de prediccin de Mar11 Dic12, se establecieronlos siguientes supuestos sobre los impactos en los valores delintercepto y la pendiente, a fin de estimar los valores en unescenario pesimista y otro optimista, que representandesviaciones respecto de su tendencia de largo plazo.
Se asume una mayor incertidumbre por tanto mayor variacin enlos parmetros a medida que se incrementa el tiempo.
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Supuestos
min max min maxMar11 - Jun11 -0.2 0.2 -0.2 0.2
Jul11 - Dic11 -0.3 0.3 -0.3 0.3
Ene12 - Jun12 -0.4 0.4 -0.4 0.4
Jul12- Dic12 -0.5 0.5 -0.5 0.5
Impactos sobre el intercepto Impactos sobre la pendienteTasas de Impacto
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Asignando distribucin a los parmetros
A ambos parmetros se les va asignar unadistribucin triangular a fin que permitan encontrarvalores para los diferentes percentiles y as estimarun valor proyectado para cada percentil.
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a b
a b Probable Probable Mnimo Mximo Mnimo Mximo
33,071,625 1,244,335 33,071,625 1,244,335 26,457,300 39,685,950 995,468 1,493,202
33,071,625 1,244,335 33,071,625 1,244,335 26,457,300 39,685,950 995,468 1,493,202
33,071,625 1,244,335 33,071,625 1,244,335 26,457,300 39,685,950 995,468 1,493,202
33,071,625 1,244,335 33,071,625 1,244,335 26,457,300 39,685,950 995,468 1,493,202
Parmetros de la recta Impactos sobre el intercepto Impactos sobre la pendiente
Mes Periodo Proyeccin a bmar-11 75 126,396,738 33,071,625 1,244,335
abr-11 76 127,641,073 33,071,625 1,244,335
may-11 77 128,885,407 33,071,625 1,244,335
jun-11 78 130,129,742 33,071,625 1,244,335
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.dic-12
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Usando Define Distributions
Asignamos a cada valor de cada parmetro de lascolumnas D y E (celdas de color verde), los valoresmnimo, mas probable y mximo que definen ladistribucin triangular.
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Definimos las proyecciones como variablesoutput
Siguiendo la ecuacin de la recta para las proyecciones, lasceldas en celeste deben contener la siguiente frmula:
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Y = a + b*T
Para T=75,,96
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Realizando la simulacin
Realicemos una simulacin con 10,000 iteraciones para obtenervalores simulados para las proyecciones y extraer sus percentilespara presentarlos en un grfico de prediccin.
Utilicemos el tipo de muestreo Latino Hipercbico o Monte Carlo.
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Resultados de la simulacin
Para cada valor proyectado se contar con 10,000valores simulados.
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Generando el Reporte con los percentiles
Para obtener los percentiles debemos generar elsiguiente reporte:
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Reporte Estadstico Detallado
Del reporte obtenidocopiar los percentiles 10,20,,90; en lascolumnas desde L hastaT segn corresponda.
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@RISK Detailed StatisticsPerformed By:Gerson
Name 75 / Proyeccin 76 / Proyeccin 77 / Proyeccin 78 / Proyeccin 79 / Proyeccin
Description Output Output Output Output Output
Cell Final!C86 Final!C87 Final!C88 Final!C89 Final!C90
Minimum 102,553,900 103,934,600 105,634,500 107,336,100 96,017,750
Maximum 149,869,400 151,734,600 151,341,500 152,796,300 165,821,600Mean 126,396,700 127,641,100 128,885,400 130,129,700 131,374,100
Std Deviation 8,109,359 8,171,001 8,296,777 8,368,803 12,743,700
Variance 6.57617E+13 6.67653E+13 6.88365E+13 7.00369E+13 1.62402E+14
Skewness 0.006050764 0.01529449 0.000968112 -0.004128534 -0.01037798
Kurtosis 2.501474 2.519572 2.535913 2.519569 2.535827
Errors 0 0 0 0 0
Mode 124,720,600 130,578,900 127,897,100 128,780,300 130,134,600
5% Perc 112,924,200 114,063,600 115,202,800 116,270,800 110,087,000
10% Perc 115,554,600 116,860,100 117,878,100 118,949,200 114,327,60015% Perc 117,566,100 118,812,600 119,985,200 121,065,400 117,493,800
20% Perc 119,250,900 120,379,100 121,548,200 122,697,500 120,015,700
25% Perc 120,603,200 121,775,800 122,960,600 124,201,300 122,425,000
30% Perc 121,904,600 123,125,000 124,243,600 125,427,200 124,432,000
35% Perc 123,108,700 124,281,400 125,482,900 126,691,800 126,340,900
40% Perc 124,251,000 125,438,800 126,601,600 127,966,700 128,014,900
45% Perc 125,243,600 126,553,800 127,809,000 129,069,500 129,719,200
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180,000,000
200,000,000
-09
r-ay-0
9
jl-09
s
- - -10
ar-10
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jl-
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jl-12
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Gracias por su participacin en el presente curso!
Anlis is d e la Incertidum bre y
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GERSON BR VO C STRO
Ing. Econ. UNI, Mg (c) Economa PUCP
Especialista en Formulacin y Evaluacin de Proyectosde Inversin - UNI
Especialista en Modelamiento Economtrico para elAnlisis de Riesgos Financieros
E-mail: [email protected]
Ju lio , 2011
GRUPO IDDE
Asesora y Capacitacin
Calle Santa Vernica 190 - Urb. SantaEmma (a 1 cuadra de la PUCP)
Lima - Per
564 8960
www.iddeasac.com
mailto:[email protected]:[email protected]://www.iddeasac.com/http://www.iddeasac.com/http://www.iddeasac.com/http://www.iddeasac.com/http://www.iddeasac.com/http://www.iddeasac.com/mailto:[email protected]:[email protected]