DIA 1: Introducción al @RISK

1. Generalidades de los modelos @RISK:  reservas, flujos de caja, pronósticos de producción, pronósticos de precios.
2. Conceptos estadísticos y tipos de distribuciones.
3. Utilización del @RISK para modelos simples:  variables de entrada, variables de salida, parámetros de simulación, ejecución de simulaciones Monte Carlo, generación e interpretación de gráficos y reportes.
4. Ejecución de simulaciones Monte Carlo con aplicaciones ejemplo.

DIA 2: Técnicas Avanzadas de @RISK. Se analizan aplicaciones más avanzadas de @RISK para especificación de modelos sólidos y consistentes:

1. Seleccción de la distribución correcta
2. Escogiendo la mejor distribución con la ayuda de expertos
3. Cambio de distribuciones
4. Cómo se modela la correlación de variables
5. Modelos específicos de costo y tiempo
6. Pronósticos económicos y de producción

DIA 3:  Construcción de modelos con @RISK, PrecisionTree y RISKOptimizer

1. Modelos @RISK: Construcción de modelos prácticos cubriendo los tópicos de interés de este seminario tales como:
   • Cómo tomar en cuenta eventos poco frecuentes
   • Cómo construir modelos de dependencia
   • Vínculación de componentes para modelos más grandes
   • Modelos integrales de desarrollo de campos
2. Modelos de árboles de decisión con PrecisionTree: Construcción de modelos prácticos cubriendo temas de interés de este seminario tales como:
   • Desarrollando análisis de sensibilidad con árboles de decisión
   • Estimación del valor de la información adicional
3. Introducción al RISKOptimizer
   • Combinación de la optimización clásica con simulación Monte Carlo
   • Modelos ejemplo:  Determinación de la capacidad óptima de planta de una empresa