Las 11 distribuciones que necesitas conocer para asignar probabilidades a tus variables financieras.
En un modelo financiero determinista, cada variable tiene un solo valor. Pero en la realidad, los valores fluctúan: el precio puede variar ±10%, la demanda puede subir o bajar, los costes pueden dispararse.
Las distribuciones de probabilidad capturan esa variabilidad. En lugar de decir “el precio es 50€”, dices “el precio sigue una distribución normal con media 50€ y desviación estándar 5€”. Así, cuando ejecutas una simulación de Monte Carlo, generas miles de escenarios realistas.
Variables simétricas con media conocida: ingresos, márgenes estables.
Cuando solo conoces tres puntos: mínimo, más probable, máximo.
Todos los valores igual de probables en un rango. Máxima incertidumbre.
Como triangular pero con más peso en la moda. Ideal para estimaciones de expertos.
Variables estrictamente positivas con cola derecha: precios, tamaños de transacción.
Tiempo entre eventos: llamadas de clientes, fallos de equipo.
Número de eventos en un periodo: pedidos por hora, defectos por lote.
Número de éxitos en n ensayos: conversiones de leads, aprobaciones.
Proporciones y probabilidades: tasas de conversión, cuotas de mercado.
Tiempo hasta fallo con tasa variable: vida útil de productos, garantías.
Intentos hasta el primer éxito: llamadas hasta cerrar una venta.
Ztris soporta las 11 distribuciones descritas. Asígnalas a cualquier variable de tu modelo con un clic y ejecuta simulaciones de Monte Carlo al instante.
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