Simulación de Monte Carlo: qué es y cómo usarla
La técnica estadística que permite cuantificar la incertidumbre de tus modelos financieros ejecutando miles de escenarios posibles.
¿Qué es la simulación de Monte Carlo?
La simulación de Monte Carlo es un método computacional que utiliza muestreo aleatorio repetido para obtener resultados numéricos. En lugar de calcular un solo resultado determinista, genera miles de escenarios posibles basados en las distribuciones de probabilidad de tus variables de entrada.
Inventada durante el Proyecto Manhattan en los años 40, hoy se usa en finanzas, ingeniería, ciencia y cualquier campo donde la incertidumbre sea un factor clave en la toma de decisiones.
Cómo funciona: 4 pasos
Define tus variables
Identifica las variables de tu modelo que tienen incertidumbre: precio, volumen, costes, etc.
Asigna distribuciones
Cada variable recibe una distribución de probabilidad (normal, triangular, uniforme...) que refleja su rango de valores posibles.
Ejecuta miles de iteraciones
El motor genera valores aleatorios según cada distribución y calcula el resultado del modelo en cada iteración.
Analiza los resultados
Obtén el histograma de resultados, percentiles (P10, P50, P90), y entiende el rango de incertidumbre de tu modelo.
Ejemplo práctico
Imagina que tu empresa tiene un modelo con 5 variables inciertas. En lugar de usar un solo escenario “base”, la simulación de Monte Carlo genera 10,000 combinaciones diferentes de esas variables.
El resultado es un histograma que te muestra no solo el valor más probable, sino la probabilidad de cada rango de resultados. Sabrás que hay un 80% de probabilidad de que tu beneficio esté entre €1.8M y €3.2M.
Simulación de Monte Carlo en Ztris
Ztris integra la simulación de Monte Carlo directamente en tu modelo financiero. Asigna distribuciones con un clic, ejecuta miles de iteraciones en segundos, y visualiza resultados con histogramas interactivos y tablas de percentiles.
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