Presentaciones
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CONFERENCIA MAGISTRAL: Dr. Ricardo Ungo, Especialista en Inteligencia Competitiva del Canal de Panamá Muchos de los grandes proyectos de infraestructura han sufrido problemas relacionados a aumentos en costos y demoras sustanciales. Esto en parte se debe al hecho de que la estimación y administración de costos en proyectos grandes es una tarea compleja. Manejar estos proyectos requiere la coordinación de una multitud de recursos humanos, técnicos y organizacionales. Los factores subyacentes al aumento de costos o demoras en el cronograma pueden incluir cambios de programa, cambios de alcance, cambios en las condiciones de mercado, eventos no previstos, condiciones geológicas no previstas, entre muchos otros. Esto ha llevado a las organizaciones a dedicar una mayor cantidad de recursos al fortalecimiento de la planificación y administración de riesgos en grandes proyectos de infraestructura. En esta presentación, los participantes conocerán más sobre las mejores prácticas en materia de planificación y administración de riesgos para grandes proyectos de infraestructura. Esto se ilustrará con una descripción de las mejores prácticas adoptadas en el caso del Proyecto de la Ampliación del Canal de Panamá.
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Ajuste de inventario mensual de cobre en una pila de lixiviación utilizando modelo de optimización no lineal en n- variables En el cierre de un balance metalúrgico para una operación minera, un problema importante es la determinación del fino de cobre en los inventarios para las diferentes etapas del proceso. Este problema se acentúa bajo dos situaciones: cuando el inventario es de grandes dimensiones, como lo que ocurre en una pila de lixiviación, y cuando es un proceso continuo que toma algunos meses, con lo cual se agrega la variable tiempo el problema. El trabajo realizado es el ajuste a cero del balance de un pila de lixiviación de alrededor de 1500 metros de largo, 400 metros de ancho y 8 metros de altura, la cual se encuentra en un continuo cargado y descargado de material. El modelo considero el ajuste a cero utilizando la opción RISKOptimizer del software DecisionTools Suite.
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Análisis probabilístico de contingencia de cronogramas en proyectos de construcción y minería con @RISK for Project Todos sabemos que los proyectos estan plagados de riesgos. En la mayoría de casos el uso de las contingencias, ya sea de cronograma o del capex, nos permite salir airosos de ellos. Sin embargo en los grandes proyectos de inversión, las contingencias requieren un análisis especial, debido a los grandes montos de dinero que se manejan en el capex de este tipo de proyectos. En particular en Perú, muchos megaproyectos de construcción y minería se encuentran desarrollando sus estudios de factibilidad, con miras a iniciar la ejecución de los mismos. Esta coyuntura, hace crítico e importante crear una cultura de gestión de contingencias que este acorde al tamaño de proyecto que se administrará. En este contexto, la presente exposición describe la mejores prácticas, herramientas y técnicas de estimación, análisis y gestión de contingencias en proyectos de construcción y minería. Adicionalmente se describirá la Técnica de Simulación de Monte Carlo, las principales herramientas y el proceso de análisis probabilístico de riesgos en cronogramas utilizados en este tipo de proyectos. Finalmente compartiremos lecciones aprendidas en la estimación, gestión y análisis de contingencias en proyectos de construcción y minería.
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Aplicación de la Distribución de Pérdidas (LDA) para estimar el requerimiento de capital por riesgo operacional El método AMA para estimar el requerimiento de capital por riesgo operacional ha sido mencionado por el Comité de Basilea, en el documento Convergencia de Capital. Las instituciones financieras deben cumplir algunos criterios para que este cálculo sea exitoso y aprobado por el Regulador. La Superintendencia de Banca, Seguros y AFP´s (SBS), en Perú, tiene abierta la ventanilla para que todas las entidades del sistema financiero peruano puedan postular a métodos avanzados o modelos internos, previamente deben haber aprobado el método estándar alternativo. Esta presentación propone una estructura lógica para estimar el requerimiento de capital de una institución financiera a través de la metodología Loss Distribution Approach (LDA) ayudados la aplicación por @Risk para realizar las simulaciones.
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Cálculo de contingencia En este ejercicio se pretende mostrar la diferencia del cálculo de la contingencia cuando se realiza de forma deterministica a probabilistica.
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Como se selecciono la mejor alternativa de El siguiente trabajo presenta un árbol de decisiones con las posibles alternativas de solución al proceso de rescate de los 33 mineros atrapados en la mina San José de Chile. Además, el análisis sugiere que mediante un panel de expertos tipo Delphi se encuentren nuevas formulas de disminuir el tiempo y riesgos de rescate. Para efectos de enriquecer el trabajo de investigación, se utilizó el software PrecisionTree de Palisade, con el fin de evaluar las alternativas presentadas. En este análisis se utilizaron probabilidades acorde a un taller Delphi y sólo costos referenciales. Tras la presentación de los resultados y la mejor solución, la decisión final será del equipo técnico de rescate.
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Cuantificación del riesgo operativo En esta sesión se expondrá una metodología para la medición cuantitativa de las pérdidas dadas por riesgos operativos utilizando simulación Monte Carlo. Se expondrá como ajustar datos históricos para la obtención de las distribuciones de frecuencia y severidad que describen la contribución de cada evento de riesgo operativo a la pérdida que una entidad financiera sufre. Estos conceptos serán demostrados primeramente utilizado @RISK para Excel y se creará un ejemplo para el cálculo de pérdidas esperadas y VaR operativo. Así mismo se demostrará un aplicativo construido con RDK en NET que demuestra los beneficios de contar con una herramienta que automatice este tipo de análisis y procesos.
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Estimación de la contingencia estocástica del CAPEX mediante la Simulación de Montecarlo Se estimara con los resultados obtenidos del workshop de rango del CAPEX del Estimado Base de Costos donde el valor de la contingencia estocástica será el resultado, después de la simulación de montecarlos con el @RISK, de la diferencia entre el valor medio y el valor esperado del costo de capital.
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Mejora de la programación de tareas en una empresa de galvanizado de acero usando @RISK El proceso de programación de tareas en una empresa de galvanizado tiene factores muy variables que hacen que la secuencia inicialmente programada no se cumpla adecuadamente. El afán de ganar más clientes en el medio hace que se comprometa prontas fechas de culminación de los trabajos. En ocasiones se llega a tener muchas tareas con altas prioridades, siendo inminente el incumplimiento de alguna de ellas. El proceso se inicia con la descomposición del pedido en la unidad mínima de procesamiento a la cual llamaremos “ganchera”, que viene a ser el conjunto de piezas metálicas sujetadas con cables de una polea móvil, donde se transportan. Los materiales son amarrados con cables en esta ganchera: “armado de gancheras”. Luego se sumergen en una solución de desengrase. Posteriormente en una solución de ácido (decapado), luego a un baño de sales (fluxeado) para posteriormente hacerse el galvanizado propiamente dicho en Zinc líquido. Finalizado el galvanizado se procede a desenganchar los productos quedando libre la polea para la siguiente carga. El primer factor variable que se presenta es la estimación del número de gancheras en las que se va descomponer el pedido, debido que los clientes envían una gran variedad de materiales, en peso y formas geométricas, que hacen que el peso de la ganchera no sea estándar. Seguidamente el tiempo de engache también es variable pues a veces son barras de acero de 6 metros y otras veces pequeñas piezas de 5 kilos. El tiempo de decapado depende del PH de la solución acida, la cual varía de acuerdo al tiempo y el volumen procesado en dicho acido. El tiempo de galvanizado depende del nivel de micraje de la capa de zinc que el cliente desee para tu material (el cual debe cumplir una norma mínima) por otro lado el tiempo en exceso hace que se dé un producto por encima de la exigencia del cliente y por ende un sobrecosto. La forma geométrica del material hace que el tiempo en que se sumerge la ganchera sea variable, debido a que cuando se retire el material se debe evitar que el Zinc líquido se almacene en el relieve del material. Otro factor importante es la temperatura de la poza de zinc, a medida que se avanza la producción la temperatura baja entre 1 a 5 grados centígrados (dependiendo del peso de la ganchera y del tiempo de inmersión). Eso hace que la secuencia de ingreso a la producción haga que se alternen materiales pesados o ligeros para evitar una caída súbita de la temperatura y tenga que interrumpirse toda la producción hasta que se recupere la temperatura adecuada de producción. Esta alternancia de producción no necesariamente es la misma que las prioridades de producción. Mediante el uso del programa @Risk hemos modelado el caso a fin de hallar un plan diario de producción que permita estimar las horas de producción de cada pedido de cliente. Esto permite una mejor estimación de la capacidad diaria de la planta bajo ciertas circunstancias de tipos de materiales en cola y la temperatura con la que inicia el turno de trabajo. Palabras clave: Ganchera, galvanizado por inmersión, armado de ganchera.
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Modelos estadísticos para la El concepto de riesgo no es nuevo en la administración. Sin embargo, sí es un tema que va adquiriendo mayor relevancia conforme las empresas evolucionan sus esquemas de gestión hacia modelos más eficientes y más efectivos. Lo más riesgoso de los riesgos, valga la redundancia, es no saber que estos existen. La reflexión anterior nos plantea varias preguntas: ¿a qué riesgos está expuesta mi empresa?; ¿cuáles son las causas que pueden provocarlos?; ¿qué tan probable es que sucedan?; ¿qué puede pasar si se presentan?; ¿qué debo hacer para prevenirlos?; ¿qué tanto puedo tolerar si se presentan?; etc. El secreto no es no tomar riesgos, sino tomarlos y saberlos administrar adecuadamente. La Administración de Riesgo Operativo es un proceso que se recomienda implementar en las organizaciones para que se realice de manera permanente, de tal forma que su desarrollo genere el conocimiento necesario para una mejora continua de los procesos de negocio. De manera adicional, conforme la tecnología avanza, su relevancia en las empresas se vuelve también más evidente y de mayores proporciones, a tal grado que algunas de las empresas en la actualidad, difícilmente podrían mantenerse en un estado operativo si su infraestructura tecnológica estuviera fuera de servicio. Es por ello y por otras razones que la Administración de Riesgo Operativo puede basarse en un enfoque preventivo, detectivo y/o correctivo. El enfoque preventivo y detectivo se centra en la identificación de los factores de riesgo y de las vulnerabilidades en los procesos de negocio que pueden originar riesgos en la organización. Además de la identificación de riesgos, se debe llevar a cabo una evaluación de la efectividad de los controles implementados para la mitigación de los riesgos, para conocer el nivel de control existente en la organización. O bien, si se identifica que hay omisiones, se desarrollan planes para la implementación de nuevos controles que minimicen la materialización de riesgos. Por su parte, el enfoque correctivo se centra en el análisis de los eventos de pérdida ocurridos en la organización para identificar las causas que les dieron origen y realizar los ajustes necesarios en el diseño de los procesos o en el diseño de los controles. Para llevar a cabo este enfoque correctivo, primeramente se requiere conformar una base de datos de eventos de pérdida ocurridos, donde se puedan registrar los datos relevantes para su análisis, como son: el proceso donde se presentó el evento, su fecha de ocurrencia e impacto económico, causas, tipo de evento, entre otros. De tal manera, que mediante análisis de datos, se puedan determinar las mejoras al modelo de procesos. Una vez que la base de datos de eventos de pérdida tiene la suficiente información, se podrán aplicar modelos estadísticos, para estimar las pérdidas potenciales y determinar el Valor en Riesgo Operativo (VarOp), el cual se ha podido implementar de manera sencilla mediante las funciones desarrolladas en @Risk y la simulación Monte Carlo.
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Optimización de cartera de inversiones El Sr. Patiño labora en el Banco Internacional de Costa Rica como Jefe Regional de Gestión de Activos Pasivos y Rentabilidad. Entre sus principales funciones está la elaboración de modelos de gestión financiera y de riesgo y la evaluación de las medidas a tomar para minimizar posiciones de riesgo y medición de la rentabilidad de las diferentes áreas y productos del banco.
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Una aproximación a la valoración de flexibilidad administrativa en mercados incompletos para inversionistas no diversificados El documento propone la utilización de una metodología basada en el concepto de equivalentes de certeza, la cual pretende resolver el problema al que se enfrentan los administradores cuando incorporan la flexibilidad de la que gozan en su toma de decisiones. El artículo se circunscribe principalmente a cómo se debe estimar la tasa de descuento en tiempo discreto, para un proyecto de inversión que ofrece una opción real valorable bajo mercados incompletos característicos de economías emergentes, desde el punto de vista de inversionistas que no son completamente diversificados. Los hallazgos se ilustran mediante el uso de un caso hipotético, apoyados en cálculos numéricos y herramientas computacionales (RISK Y BESTFIT) Se concluye que bajo el empleo de esta metodología, deben identificarse adecuadamente las preferencias del agente representativo, ya que el valor de la opción real será muy sensible a las mismas. Así, bajo este contexto, se recurre a la utilización de función de utilidad tipo CRRA (Constant Relative Risk Aversion) en razón a lo apropiado de sus características.
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Un algoritmo basado en @RISK para la cuantificación del riesgo operacional La medición y gestión del riesgo operativo desde su aparición en Basilea II se ha convertido en un estándar requerido para la industria financiera. En Colombia las entidades del sector cooperativo enfrentan el reto de adoptar este estándar y consigo, las metodologías de medición avanzada (AMA) requeridas. En este trabajo se desarrolla un modelo de cuantificación del riesgo operacional para la Cooperativa Belén de Ahorro y crédito y se presenta la construcción de un algoritmo genérico soportado en @Risk para el cálculo de la distribución de perdida mediante la metodología LDA con los eventos y líneas de negocio establecidos por la Superintendencia Financiera de Colombia, se espera que al estar el algoritmo estructurado alrededor de dos ejes: una herramienta poderosa y versátil como el @Risk y la Normativa Colombiana vigente, este se muestre como una herramienta útil para la aplicación de los AMA en cualquier entidad en el sector cooperativo colombiano.
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Valoración a medida del riesgo de mercado considerando un perfil de riesgo para cada empresa La utilidad de poder estimar en valor el riesgo de mercado asociado a operaciones de compra-venta futura como herramienta de decisión en el uso de estrategias de cobertura es evidente. Este riesgo implícito se manifiesta en incertidumbre en los balances estimados de la empresa y por consiguiente en los planes de negocio e inversión proyectados. Un modelo de valoración de riesgo con atención a los planes de negocio concretos de cada empresa es presentado. Para ello se hace uso del perfil de riesgo de la empresa elaborado en base al modelo de negocios concreto de la empresa. La valoración del riesgo se hace mediante simulación de Monte Carlo en @RISK.
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En esta sesión los fundamentos para la creación de un modelo defendible para la medición de riesgo en un modelo de costos. Se explicarán las distribuciones de probabilidad más utilizadas para la estimación de rangos y para la modelación de eventos de riesgo. Así mismo se demostrará la necesidad de incluir correlación entre variables de ingreso para una correcta cuantificación de la exposición en las variables de salida. Se presentará también una metodología para el cálculo de contingencias y la determinación de variables a ser mitigadas.
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El poder de las probabilidades
Recién celebrado su 25 aniversario, Palisade se encuentra en la vanguardia de los sistemas informáticos de análisis de riesgo y decisión. Sam McLafferty contará brevemente la historia de Palisade y explicará en qué se diferencia Palisade de los demás en el mercado. Se describirán las últimas mejoras e incorporaciones de la línea de productos de DecisionTools Suite y se ofrecerá un adelanto de los pasos futuros de la compañía. Se ha hablado mucho de la necesidad de un “análisis de riesgo apropiado” en los últimos años. Sin embargo, el análisis de riesgo puede ser cualitativo y cuantitativo. Cualquier análisis de riesgo significativo debe hacerse de forma probabilística ¿Qué significa eso? El vicepresidente de Palisade, Randy Heffernan, explorará el Poder de las probabilidades en el análisis de riesgo: qué es, por qué es importante y cómo se puede beneficiar usted.
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Herramientas de DecisionTools Suite para aplicaciones en minería
Se introduce el uso de herramientas del DecisionTools Suite en aplicaciones de minería. Simulación Monte Carlo mediante el @RISK, optimización estocástica con RiskOptimizer y árboles de decisión con PrecisionTree. Se estructuran modelos básicos y se comprende el uso general de estas herramientas para toma de decisiones y análisis de riesgos. También se desarrolla un modelo especializado de la industria minera (exploración, operaciones, transporte, opciones) utilizando para ello, de forma integrativa, las distintas herramientas.
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Introducción al DecisionTools Suite 5.7
En esta sesión demostraremos cómo se pueden usar los elementos del nuevo DecisionTools Suite 5.7 como un juego completo de programas para el análisis de riesgo, la optimización y el análisis estadístico. Presentaremos cada uno de los productos de la serie, @RISK, RISKOptimizer, Evolver, PrecisionTree, TopRank, StatTools y NeuralTools, demostrando cómo se pueden usar para resolver problemas prácticos en el mundo real.
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Introducción a Evolver y RISKOptimizer 5.7
RISKOptimizer y Evolver utilizan la eficacia de los algoritmos genéticos para hacer optimizaciones en Microsoft Excel. RISKOptimizer se basa en la optimización tradicional y añade la simulación Monte Carlo para incorporar los factores inciertos (estocásticos) e incontrolables de los problemas de optimización. Esta sesión es una presentación de estas eficaces herramientas que demostrará cómo se configura un modelo, cómo se definen restricciones dentro del modelo y, finalmente, cómo se alcanza el resultado óptimo. Se incluirán ejemplos de asignación de recursos, preparación de presupuestos y programación de actividades.
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Introducción a la administracion de riesgos en proyectos con el @RISK para Project
¿En este taller aprenderemos mediante el uso de un ejemplo práctico como evaluar el riesgo en la ejecución de proyectos simulando su cronograma directamente en MSProject. Se presentará la metodología para la creación de un modelo de riesgo que nos permita responder preguntas tales como: Cuál es la probabilidad de terminar un proyecto dentro de un plazo establecido y dentro del presupuesto? ¿Cuáles son los factores críticos que deben ser mitigados para garantizar que los objetivos del proyecto sean alcanzados?
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Introducción a PrecisionTree 5.7
PrecisionTree es un eficaz programa visual y analítico para la diagramación de decisiones secuenciales complejas. PrecisionTree también se puede combinar con @RISK para incorporar los factores de incertidumbre y riesgo a los modelos de árboles de decisión. Esta presentación combina una introducción de la interfaz mejorada de PrecisionTree, ahora más integrada en Excel, y de las funciones más recientes de PrecisionTree, con demostraciones del uso de PrecisionTree para analizar diferentes problemas en análisis de decisión.
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Esta introducción a @RISK 5.7 le mostrará lo que es el análisis de riesgo usando varios modelos de ejemplo. Durante la introducción, se destacarán las funciones más importantes de @RISK y las nuevas mejoras. Podrá experimentar con la interfaz intuitiva de @RISK 5.7, definiendo distribuciones, correlaciones y otros componentes del modelo. Durante la simulación, podrá ver la actualización en tiempo real de todos los gráficos, índices gráficos en miniatura e informes. También podrá ver los resultados con diferentes opciones gráficas. Hay mucho que mostrar y trataremos lo que el tiempo nos permita.
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Métodos innovadores para
Cuando no se poseen datos, la escogencia de una distribución de probabilidad que se ajuste apropiadamente el criterio del experto puede ser llevada por algunos métodos interesantes y creativos. En este taller se presentan tres o cuatro algoritmos cortos que logran tal tarea: Un método de la “teoría de pequeños números” usando percentiles y distribuciones alternativas; otro método iterativo que utiliza una beta general convergente aproximando valores críticos acumulados con percentiles y RISKOptimizer; y un tercer método para convertir distribuciones Binomiales a Poisson para la tipificación del conteo de eventos discretos probabilísticos.
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Modelos de riesgo crediticio de
Se presenta un modelo capaz de calcular el Valor en Riesgo y la reserva patrimonial que debe asignarse a carteras crediticias basadas en su pérdida estimada, siguiendo el modelo de asignación de pérdidas esperadas y no esperadas de la metodología sugerida por Basilea II. Los métodos RAROC (de Risk Adjusted Return On Capital) o Rentabilidad ajustada al riesgo son unos de los métodos que más emplean las entidades financieras y aseguradoras para medir la rentabilidad de su cartera de créditos y el límite de exposición de sus clientes y acreedores teniendo en cuenta una probabilidad de pérdida determinada. Es decir, no mide únicamente la rentabilidad, si no que la pondera al nivel de riesgo asumido. El método RAROC se emplea como medida de gestión de riesgos y cómo análisis de rentabilidad de cada unidad de negocio. Mediante el mismo se pretende medir el riesgo de crédito y al mismo tiempo maximizar el binomio rentabilidad-riesgo, de tal forma que para cada nivel de riesgo se maximice el beneficio obtenido. |
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Personalización de aplicaciones de
El software de @RISK y DecisionTools Suite se envía con sistemas de programación de funcionalidad completa que le permitirán crear aplicaciones personalizadas usando la tecnología de Palisade directamente en Excel (Juegos de Programación de Excel o XDK). Usted podrá personalizar la interfaz de la aplicación para incluir sólo lo que el usuario necesite, ocultando la funcionalidad de @RISK que no se vaya a utilizar y evitando el acceso de los usuarios a la lógica de modelación del programa. También se pueden automatizar procesos como la generación de informes, para generar sólo los gráficos y datos que desee. El resultado es una aplicación perfectamente diseñada a su medida y lista para su uso en un grupo de trabajo. Y como la aplicación funciona en Excel, la formación que los usuarios necesitan es mínima. El equipo de Programación Personalizada de Palisade ha programado aplicaciones para la estimación de costos, administración de activos, planificación de jubilaciones, prospecciones de gas y petróleo, y mucho más; todo ello con la tecnología @RISK en Excel. En esta presentación cubriremos tantos ejemplos de aplicaciones personalizadas como el tiempo nos permita.
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