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Ejemplo de Modelos
Finanza/Bancaria

TopRank y @RISK

Lanzamiento de Productos
TopRank reconoce las funciones de distribución del @RISK y adicionalmente incorpora a las mismas, en el análisis “Qué pasaría si” (What –If).  Esta capacidad proporciona una mayor flexibilidad y precisión en el momento de modelar los valores posibles de entrada en su análisis de “Qué pasaría si” (What If).

En este ejemplo, la Corporación Jupiter está construyendo un nuevo modelo de 4- puertas sedan.  Suponiendo que el carro genera ventas para los próximos 5 años, la administración ha identificado los cinco factores que pueden influir en el total de ingresos durante dicho período.  Varios de estos factores poseen distribuciones de probabilidad asociadas a ellos.  Durante el análisis “Qué pasaría si” (What If), TopRank considera las distribuciones de probabilidad asociadas con aquellos ítemes y lleva a cabo un inteligente análisis de sensibilidad, pasando a través de los rangos de distribuciones, mientras que separa en pasos distintivos de forma tal que cada intervalo abarque una cantidad igual de probabilidad.

Descargar el modelo ejemplo: ProductLaunchTopRankRISK.xls


NeuralTools y Evolver

Préstamos para Automóviles
NeuralTools puede ser utilizado para predecir los valores desconocidos de variable dependiente categórica través de los valores numéricos conocidos de las categorías de variables independientes.  En este ejemplo,  la red neuronal, ha aprendido a predecir si un solicitante de préstamo hará los pagos a tiempo, los retrasos en los pagos, el incumplimiento en el contrato de préstamo.  Evolver puede ser usado para saber la cantidad del préstamo que va a aumentar la probabilidad de que este solicitante caiga en la categoría del “pago oportuno” (timely payments), con una probabilidad de ocurrencia del 90%.

Descargar el modelo ejemplo: LTAPrestamosParaAutosConEvolver.xls


@RISK  

Flujo de Caja Descontado (DCF)
El cálculo de un flujo de caja descontado (DCF) es un ejemplo frecuente de la utilización de @RISK.  En el modelo ejemplo, las fuentes de riesgo son la tasa de crecimiento y los gastos variables como porcentaje de ventas.  Después de tener en cuenta la inversión asumida, y aplicar el factor de descuento, se deriva el DCF (Flujo de Caja Descontado).  A raíz de la simulación, el promedio del DCF se conoce como el Valor Presente Neto (NPV).  La decisión acerca si proceder ó no con este proyecto dependerá del grado de aversión al riesgo ó la tolerancia de riesgo de quien toma las decisiones.  Este ejemplo se ha ampliado también al cálculo de la distribución del pago de primas en el supuesto de que un bono se pague cada vez que el Descuento del Flujo de Caja Neto (DCF) es mayor que una cantidad fija.  Este ejemplo también utiliza las funciones estadísticas de @RISK como RiskMean, RiskTarget, y RiskTargetD y se calculará el promedio neto del DCF, la probabilidad de que el DCF neto sea negativo y la probabilidad de que un bono sea pagado.

Descargar el modelo ejemplo: LTAFlujoDeEfectivo.xls



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