Tenga en cuenta el riesgo en el análisis cuantitativo y la toma de decisiones con el análisis de Monte Carlo

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Tenga en cuenta el riesgo en el análisis cuantitativo y la toma de decisiones con el análisis de Monte Carlo

Tomando un formato de preguntas y respuestas, este breve blog proporciona una descripción general de cómo el análisis de Monte Carlo, la técnica utilizada por primera vez por los científicos que trabajaron en la bomba atómica en la década de 1940, puede ayudar a los gerentes de riesgo y de proyectos a evaluar los posibles impactos de los riesgos. posibles resultados de las decisiones y, a través del análisis cuantitativo, tomar decisiones óptimas que logren los mejores resultados posibles del proyecto.

¿Qué es el análisis de Monte Carlo?

El análisis de Monte Carlo, también conocido como el método de Monte Carlo, se utiliza para resolver problemas complejos en una diversidad de escenarios, desde ciencias y matemáticas hasta aplicaciones de ingeniería, finanzas y negocios. Es una técnica de modelado predictivo que trabaja en distribuciones de probabilidad de los resultados más posibles de las decisiones a tomar, proporcionando a los gerentes de proyecto los medios para evaluar los niveles de riesgo cuantitativamente y tomar decisiones basadas en los riesgos involucrados.

¿Qué hace el análisis de Monte Carlo?

La técnica computarizada proporciona una variedad de resultados posibles junto con las probabilidades de que ocurran para cualquier elección de acción a tomar. Las posibilidades extremas en ambos extremos de la escala, junto con todas las posibles consecuencias de las decisiones intermedias.

¿Cómo realiza Monte Carlo Analysis el análisis de riesgos?

Los riesgos se analizan mediante la creación de modelos de posibles resultados mediante la sustitución de un rango de valores, conocido como distribución de probabilidad, por cualquier factor que contenga incertidumbre. Los resultados se calculan y recalculan una y otra vez, utilizando un conjunto diferente de valores aleatorios de las funciones de probabilidad en cada caso. Un análisis de Monte Carlo podría implicar numerosos nuevos cálculos, según el número de incertidumbres y sus rangos especificados.

¿Cuáles son los beneficios del método Monte Carlo en el análisis de riesgos?

Las distribuciones de probabilidad proporcionan una forma realista de ilustrar la incertidumbre en las variables de un análisis de riesgo. En comparación con la estimación de un solo punto o el análisis determinista, las ventajas incluyen:

  • Resultados que muestran lo que podría suceder y la probabilidad de cada resultado.
  • Resultados gráficos, que facilitan el intercambio y la comunicación de datos de riesgo con otras partes interesadas.
  • Claridad sobre las entradas que tienen el mayor impacto en los resultados finales (análisis de sensibilidad)
  • La capacidad de ver los efectos de escenarios muy diferentes: información para los profesionales del riesgo sobre qué entradas tenían qué valores cuando ocurrieron resultados particulares (análisis de escenarios)
  • Mayor precisión en la evaluación de la correlación de entradas: representación más clara de cómo deben subir ciertos factores, otros subir (o bajar) en consecuencia
¿Cómo proporciona el análisis de Monte Carlo una visión más completa del riesgo?

Cuando se lleva a cabo el Análisis de Monte Carlo, los valores se muestrean a partir de las distribuciones de probabilidad de entrada al azar, y cada conjunto se denomina iteración. El resultado de cada iteración se registra y este proceso ocurre repetidamente para proporcionar una distribución de probabilidad de los posibles resultados. Esto ofrece a los profesionales del riesgo una imagen mucho más completa: una visión de lo que podría suceder y qué tan probable es ese resultado.

Con el beneficio de los datos cuantificados, los gerentes de riesgos y proyectos tienen una visión más clara de los cronogramas y el cronograma del proyecto y de manera más efectiva en términos de costos.

¿Por qué los profesionales del riesgo deberían adoptar el análisis de Monte Carlo?
  1. Datos perspicaces para la toma de decisiones
  2. Respalda una mejor programación de proyectos, recursos y control de costos
  3. Evaluación más sencilla de los hitos del proyecto
  4. Evaluación más clara de los excesos en el cronograma y el presupuesto
  5. Cuantificación de riesgos más eficaz
¿Cómo puedo realizar el análisis de Monte Carlo dentro de ERM o la gestión de riesgos del proyecto?

El análisis de Monte Carlo puede ayudar a los equipos de riesgos y proyectos a gestionar el trabajo que incluye la previsión, la estimación y la toma de decisiones en escenarios de gran incertidumbre.

La espada te da la capacidad

Active Risk Manager (ARM) – the award-winning project and enterprise risk management solution – provides transparency of the potential business impact of every risk in the business against key risk appetite thresholds.

ARM presenta impacto cuantitativo y análisis de cronograma utilizando el análisis de Monte Carlo para modelar el efecto del riesgo y la incertidumbre en el costo o la escala de tiempo de su proyecto. Con los datos proporcionados para cada riesgo, incertidumbre u oportunidad, ARM puede ayudar a predecir los resultados de una situación de la vida real.

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