Oracle Crystal Ball 11.1 - Simulación Monte Carlo

Por Francisco Riccio
Publicado en Abril 2018



Introducción

Oracle Crystal Ball es un conjunto de programas basados en la aplicación de modelos predictivos, previsión, simulación y optimización de manera que permite identificar las variables críticas de un análisis que se esté realizando.

Uno de los usos más comunes de Oracle Crystal Ball es desarrollar la simulación de Monte Carlo, el cual es una técnica empleada para estudiar cómo responde un modelo a entradas generadas de forma aleatoria. Entre los sistemas analizados mediante la simulación Monte Carlo se incluyen modelos financieros, físicos y matemáticos.

Para el desarrollo de este artículo, se utilizará un flujo de caja libre simple (análisis financiero), donde la simulación modificará el valor de ciertas variables que son impredecibles. Finalmente obtendremos el resultado de algún indicador financiero que será definido con una probabilidad de ocurrencia.

Oracle Crystal Ball actualmente funciona sobre Microsoft Excel y en Sistema Operativo Windows.
La versión utilizada en este artículo es: 11.1

La descarga del producto se encuentra en el siguiente url:

http://www.oracle.com/technetwork/middleware/epm/downloads/default-2409238.html?ssSourceSiteId=otnes

Una vez finalizada la descarga, se deberá instalar el producto el cual es muy sencillo de hacer.

 



Implementación

Para nuestro ejemplo se presenta el siguiente flujo de caja libre:


El flujo de caja libre presenta 2 indicadores financieros principales: Valor Actual Neto - VAN ( > 0) y Tasa Interna de Retorno - TIR ( > WACC); ambos indican que el proyecto es rentable.

A partir de la conclusión obtenida por los indicadores financieros podrían surgir las siguientes preguntas:

  • ¿La empresa podrá vender 50,000 unidades en el primer año y con un crecimiento anual sostenido de 10%?

  • ¿Los proveedores de materia prima podrán asegurar un precio fijo de manera que nuestros costos variables de fabricación sean de $2.4?

Aquí es donde una simulación de Monte Carlo podría ayudarnos a obtener una mejor conclusión de nuestro análisis.

Para ello, accederemos a Oracle Crystal Ball mediante la barra de herramientas de Microsoft Excel como a continuación se presenta:


Seleccionamos las variables “inciertas” para proceder a analizarlas.

En nuestro caso será: Cantidad de Productos Vendidos, % Crecimiento en Ventas y Costos Variables x Unidad.

Para configurar cada variable, debemos seleccionar la opción (Definir Suposición) en la barra de tareas, el cual tiene el siguiente icono:


Basado en los posibles datos de la variable, debemos elegir el modelo que más se ajusta:

 


A continuación, se mostrará las configuraciones realizadas en cada variable:

Variable

Distribución

 

 

 

Cantidad de Productos Vendidos


La distribución triangular la utilizamos cuando se conocen los valores: mínimo, máximo y el más probable.

En nuestro ejemplo estamos considerando que la cantidad mínima de productos vendidos será de 20,000 unidades llegando a un valor de 80,000 unidades como máximo, siendo 50,000 unidades el valor más probable.

 

 

 

% Crecimiento de Ventas Anual


La distribución normal es ampliamente utilizada y es distribución continua más conocida y algunas de sus aplicaciones en estimaciones son: características morfológicas y fisiológicas, errores de mediciones, tiempo de respuesta a un estímulo, la inflación de un país, tipo de cambio, etc.

En nuestro caso, hemos asumido que contamos con historial de porcentaje de crecimiento de ventas (independientes entre ellas) para el mercado en que se encuentra esta empresa y cuya media nos devuelve 10% de crecimiento con una desviación estándar de 2%.

 

 

 

Costos Variables x Unidad


La distribución uniforme tiene la misma probabilidad a todos los valores entre el mínimo y el máximo. Es una distribución de probabilidad continua.

Hemos indicado a nuestra variable que sus valores se encontrarán oscilando entre $0.5 y $1.6 con la misma probabilidad.




Las variables estarán de un color específico como se muestra a continuación:


Es importante conocer la distribución de nuestras variables y en caso tengamos duda de una distribución, Oracle Crystal Ball nos puede ayudar a determinarla mediante la opción Ajustar Distribución de Datos.


Esta opción nos solicitará el historial de valores de la variable.

Para mostrar un ejemplo, se creó 8,000 números aleatorios entre 0 y 10 utilizando la función ALEATORIO.ENTRE de Microsoft Excel y se obtuvo la distribución Beta como recomendada:




Se recomienda revisar la siguiente documentación para mayor detalle:
https://docs.oracle.com/cd/E52437_01/es/crystal_ball_users_guide/frameset.htm?fit_distribution_dialog.htm

Finalmente definimos la variable de salida, la cual tendrá el resultado de los diferentes valores que tendrán las variables inciertas en el proyecto. Para nuestro caso, esta variable es el indicador VAN.

Marcamos la celda y damos clic en Definir Previsión.


Y asignamos el símbolo de $.


La variable de salida se encontrará de otro color (podemos marcar más de una).


Procedemos a ejecutar la simulación, en el icono de Iniciar:


Obtenemos el siguiente resultado:


Se aprecia que nuestro indicador financiero VAN tiene una probabilidad de 39.461% de obtener un valor mayor a 0, es decir, nuestro proyecto tiene una probabilidad baja de ser exitoso con los supuestos planteados, siendo una conclusión distinta a la que se obtuvo al inicio.


También podemos revisar el gráfico de Sensibilidad, haciendo clic en el menú del reporte de la variable de salida, opción Abrir gráfico de sensibilidad.


En nuestro ejercicio, se obtuvo el siguiente reporte:


Este reporte indica el impacto de cada variable en el indicador financiero VAN:

  • El número de productos vendidos tiene un impacto positivo de 50.7%.
  • Los costos variables x unidad tienen un impacto negativo de 48.7%.
  • El % de crecimiento de ventas anual tuvo un impacto positivo insignificantico de 0.6%.


Conclusión

Oracle Crystal Ball es una herramienta potente para realizar análisis y de pronóstico orientado a través de gráficos, permitiendo reducir la incertidumbre en la toma de decisiones. Su utilización se extiende no solo a Análisis Financieros, sino también para simular cualquier escenario donde existan variables de entrada y de salida con un resultado incierto.



Francisco Riccio, actualmente se desempeña como Arquitecto de Soluciones en Oracle Perú y es instructor de cursos oficiales de certificación Oracle. Es un Oracle Certified Professional en productos de Oracle Application, Base de Datos, Cloud & Virtualización.

 

Este artículo ha sido revisado por el equipo de productos Oracle y se encuentra en cumplimiento de las normas y prácticas para el uso de los productos Oracle.