Presentaciones
 

Anatom铆a de una implementaci贸n: Historias reales de c贸mo se aplica el an谩lisis de riesgo y de decisiones en una empresa

Randy Heffernan
Palisade Corporation

Actitudes inmovilistas, pol铆ticas tecnol贸gicas, falta de capacitaci贸n cuantitativa... Muchas son las barreras que pueden impedir la implementaci贸n de una soluci贸n eficaz de an谩lisis de riesgo. Sin embargo, los beneficios de este desaf铆o merecen la pena el esfuerzo: menos sorpresas, nuevas oportunidades y mejores decisiones. Randy Heffernan, vicepresidente de Palisade, ampliar谩 algunas de las adopciones corporativas m谩s importantes del software de @RISK y DecisionTools Suite con un repaso para conocer los importantes pasos que se tomaron en cada caso en el proceso de implementaci贸n. Randy explorar谩 algunas de las aplicaciones de mayor 茅xito que hemos visto, examinando los pasos dados y los desaf铆os superados en el proceso. Al final de la presentaci贸n habr谩 obtenido una descripci贸n de su propia hoja de ruta para una mejor administraci贸n del riesgo.

 

Mesa Redonda: Los retos del camino hacia el an谩lisis de riesgo

Dr. Manuel Viera Flores
Metaproject Ingenier铆a e Innovaci贸n S.A.

Sebasti谩n Gonz谩lez Moix
Collahuasi

Elio Cuneo Hervieux
Universidad Santa Maria

Fernando Hern谩ndez
Palisade Corporation


Moderado por Denise Castellot
Palisade Corporation

Para concluir la conferencia de este a帽o, la directora de Palisade en Latinoam茅rica, Denise Castellot, dirigir谩 un debate con otros l铆deres en el campo del an谩lisis de riesgo y decisi贸n de diferentes industrias. Cada uno tiene una historia que contar sobre la implementaci贸n del an谩lisis de riesgo en su propia organizaci贸n, y compartiremos an茅cdotas y las lecciones aprendidas sobre lo que hicimos bien y lo que debemos evitar. Se recomienda la participaci贸n de la audiencia. Es una excelente oportunidad para aprender de sus colegas e influir en la direcci贸n de la evoluci贸n de su propia compa帽铆a hacia decisiones mejores y m谩s inteligentes.

 

 

 

Valoraci贸n de Activos Mineros mediante Opciones Reales con el uso del Software @RISK Profesional

Dr. Manuel Viera Flores
Metaproject Ingenier铆a e Innovaci贸n S.A.

Mostrar las 煤ltimas tendencias en valoraci贸n de yacimientos mineros mediante Opciones Reales y el uso del software @RISK, lo que permite acercar las finanzas a la estrategia y modelo de negocios, apoyados en la potente herramienta creada por Palisade, ayudando a los directivos a explicitar cual es la mejor decisi贸n y cuando es el mejor momento para ejercitarla, haciendo que el riesgo trabaje a favor del negocio y no en contra.

 

Pruebas de tensi贸n para Riesgo de Cr茅dito

Omar Brice帽o Cruzado
Advanced Risk Services

Las pruebas de tensi贸n o estr茅s de cartera son t茅cnicas importantes para evaluar los factores de riesgo en situaciones extremas, con el fin de simular el capital de una instituci贸n financiera en estas condiciones. El presente estudio analiza la cartera de cr茅ditos de una insitituci贸n microfinanciera y las distintas variables (PIB, tasa de empleo, etc.)que afectan el ratio provisiones - colocaciones. Para realizar la pruebas de tensi贸n utilizaremos el modelo econom茅trico hallado y simularemos los par谩metros con el software @RISK para encontrar los puntos de corte de los percentiles de cada par谩metro, con la finalidad de simular, en 煤ltima instancia, la p茅rdida espera por riesgo de cr茅dito.

 

Modelos estoc谩sticos financieros. 驴Por qu茅 no usarlos en miner铆a?

Sebasti谩n Gonz谩lez Moix
Collahuasi

Se busca explorar las ventajas y desventajas de utilizar modelos estoc谩sticos financieros. Analizar sus virtudes y demostrar en forma pr谩ctica, como un modelo estoc谩stico disminuye la incertidumbre en la toma de decisiones vs. un modelo deterministico.

 

Transferencias Naturales de Energ铆a de SING a SIC e impacto de ERNC solar en las mismas

Elio Cuneo Hervieux
Universidad Santa Maria

El gobierno de Chile, a trav茅s de la Comisi贸n Nacional de Energ铆a (www.cne.cl),聽 determin贸 durante el a帽o 2012 la conveniencia de impulsar la interconexi贸n el茅ctrica de los dos principales sistema el茅ctricos del pa铆s, el SING y el SIC. Esta interconexi贸n se espera su operaci贸n durante el transcurso del a帽o 2019. Los sistemas indicados son de caracter铆stica distinta, el primero se basa en generaci贸n de electricidad sobre la base de unidades termoel茅ctricas, que permite abastecer una demanda en que el 90% de la misma corresponde a procesos mineros intensivos en el uso de la electricidad. Por su parte, el sistema SIC permite el abastecimiento de electricidad al 90% de la poblaci贸n de pa铆s, as铆 como usuarios del tipo industrial y comercial diversos; desde el punto de vista de la generaci贸n de electricidad este sistema es del tipo hidro-t茅rmico, con una fuerte incidencia hidrol贸gica en la capacidad de generaci贸n, lo que obliga al uso eficiente del recurso h铆drico de la centrales con embalse.

Adem谩s de impulsar la interconexi贸n de los dos sistemas mencionados, las autoridades tambi茅n desean potenciar el desarrollo de generaci贸n de electricidad sobre la base de fuentes renovables, ERNC, destacando dentro de las mismas las del tipo solar, en que la zona geogr谩fica que abarca el sistema SING destaca por la calidad del recurso disponible, por lo que se espera que una importante capacidad de generaci贸n solar se encuentre en operaci贸n antes del a帽o 2019.

Dadas las caracter铆sticas del sistema SING: generaci贸n t茅rmica, intensivo uso de la electricidad por la demanda, altos niveles de radiaci贸n solar para la generaci贸n de electricidad, resulta conveniente entender los niveles de transferencias de energ铆a que existir谩n desde el SING al SIC al considerar una operaci贸n adaptada e integrada de los dos sistemas, tomando en cuenta los efectos de volatilidad de la demanda como del perfil relativamente determin铆stico de la generaci贸n solar. Los resultados obtenidos dar谩n tanto una referencia de los niveles de transferencias naturales de energ铆a, las probabilidades de saturaci贸n del sistema de transmisi贸n considerados para la interconexi贸n, el impacto de la generaci贸n solar como de generaci贸n t茅rmica el茅ctrica conectada al SING pero dedicada comercialmente al SIC.

 

Metodolog铆a de Optimizaci贸n de Indicadores Radiales de Bancarizaci贸n

Dr. Luis Alberto Castillo Manzur
Especialista en Modelamiento Matem谩tico y An谩lisis de Riesgo

La metodolog铆a de indicadores radiales de bancarizaci贸n mide el nivel de inclusi贸n financiera tomando como base la cobertura de los puntos de atenci贸n financieros (sucursales bancarias, de mutuales, cooperativas y otros tipos de entidades) ubicados en las diferentes zonas geogr谩ficas de un pa铆s. En este sentido, un indicador radial mide el nivel de cobertura que posee un punto de atenci贸n financiera, tomando como eje su ubicaci贸n georreferenciada y a partir de ese punto el radio de influencia que incluye a otras localidades aleda帽as. Por ejemplo, en Bolivia existen 23.694 localidades que tienen una poblaci贸n menor a 50 habitantes las que por tener una densidad poblacional muy baja no son consideradas ni siquiera en el largo plazo para la apertura de nuevos puntos de atenci贸n. La explicaci贸n es que los costos de apertura son muy elevados en relaci贸n a los beneficios econ贸micos y sociales.

La metodolog铆a de optimizaci贸n de indicadores radiales, permite incluir a las localidades con baja densidad poblacional en los procesos de planificaci贸n para la apertura de nuevas agencias en el 谩rea rural. Para ello en la planificaci贸n se incluye un modelado desarrollado en Evolver, el cual encuentra las 谩reas con mayor densidad poblacional, incluyendo a localidades dispersas afectadas por el rango de influencia de los puntos georreferenciados optimizados.

La cantidad de puntos de atenci贸n meta es un n煤mero pre-determinado que depende de las proyecciones del sistema de planificaci贸n de la Entidad, el modelo optimiza los lugares donde se asentar谩n los nuevos puntos de atenci贸n.

El modelo de optimizaci贸n de indicadores radiales para bancarizaci贸n usando Evolver se ha orientado al 谩rea rural, sin embargo no es 贸bice para aplicarse en 谩reas peri-urbanas con problemas de inclusi贸n financiera, o adapt谩ndose el concepto a 谩reas de conocimiento diferentes como ser: marketing, redes de distribuci贸n o comercializaci贸n de productos y servicios.聽聽聽聽聽聽

 

Planificaci贸n y optimizaci贸n de un aserradero utilizando un modelo de simulaci贸n y an谩lisis de decisiones bajo incertidumbre

Roberto Wilke
Polaris Management Sciences

Consiste en una breve presentaci贸n de una aplicaci贸n desarrollada en @RISK para modelar y simular los resultados econ贸micos de un negocio de aserr铆o y para optimizar decisiones de corte en la industria. Tambi茅n se comentar谩 la metodolog铆a de proyecto utilizado para aprovechar las herramientas de an谩lisis de decisiones en la conducci贸n de la empresa.

 

   
 

Introducci贸n a DecisionTools Suite

Fernando Hern谩ndez
Palisade Corporation

En esta sesi贸n demostraremos c贸mo se pueden usar los elementos de DecisionTools Suite como un juego completo de programas para el an谩lisis de riesgo, la toma de decisiones y el an谩lisis estad铆stico. Presentaremos cada uno de los productos de la serie 鈥 @RISK, RISKOptimizer, Evolver, PrecisionTree, TopRank, StatTools y NeuralTools 鈥 demostrando c贸mo se pueden usar para resolver problemas pr谩cticos en el mundo real. Obtenga ideas y consejos sobre c贸mo usar los productos conjuntamente. Tambi茅n explicaremos mejoras del software que le permitir谩n ahorrar tiempo y facilitar su uso.

 

Introducci贸n a @RISK

Gustavo Vinueza
Palisade Corporation

Esta introducci贸n a @RISK le mostrar谩 lo que es el an谩lisis de riesgo usando varios modelos de ejemplo. Durante la introducci贸n se destacar谩n las funciones m谩s importantes de @RISK y las nuevas mejoras de la versi贸n 6. Podr谩 experimentar con la interfaz intuitiva de @RISK, definiendo distribuciones, correlaciones y otros componentes del modelo. Durante la simulaci贸n, podr谩 ver la actualizaci贸n en tiempo real de todos los gr谩ficos, 铆ndices gr谩ficos en miniatura e informes. Tambi茅n podr谩 ver los resultados con diferentes opciones de gr谩ficos e informes. Hay mucho que ver y cubriremos lo que el tiempo nos permita.

 

 

Introducci贸n a la administraci贸n de riesgo en proyectos con @RISK 6

Dr. Javier Ordo帽ez
Palisade Corporation

El objetivo de este seminario es proporcionar un conocimiento b谩sico de c贸mo puede ayudar el nuevo @RISK 6 a administrar la incertidumbre en los calendarios de Microsoft Project. Usando la simulaci贸n Monte Carlo, aprender谩 a considerar los riesgos de los calendarios y de los costos de una forma r谩pida y exhaustiva. Por fin tenemos un m茅todo para responder a la pregunta “驴Cu谩l es la probabilidad de que mi proyecto se termine a tiempo y dentro del presupuesto?” Y con la nueva versi贸n 6, la modelaci贸n de riesgo para los calendarios de sus proyectos resulta mucho m谩s flexible y s贸lida.

Le ense帽aremos a configurar y ejecutar simulaciones y a interpretar sus resultados. Aprender谩 a usar @RISK paso a paso, y se familiarizar谩 con los conceptos y terminolog铆a b谩sicos. Demostraremos las eficaces opciones de gr谩ficos e informes, que determinan con precisi贸n d贸nde est谩 el riesgo y cu谩l es su impacto.

Ver谩 c贸mo el uso de @RISK con sus proyectos le permitir谩:

  • Calcular las probabilidades de 茅xito
  • Mostrar gr谩ficamente el margen de error alrededor del resultado m谩s probable
  • Cuantificar y priorizar los factores causantes del riesgo
  • Cuantificar la cantidad ‘@RISK’

 

 

An谩lisis de series de tiempo en @RISK 6

Fernando Hern谩ndez y Gustavo Vinueza
Palisade Corporation

En estad铆stica, econom铆a y matem谩ticas financieras, una serie de tiempo es una secuencia de puntos de datos, medidos normalmente en momentos sucesivos espaciados en intervalos de tiempo uniformes. Ejemplos de series de tiempo son las tasas semanales de cambio de moneda, el valor diario al cierre de un 铆ndice NASDAQ Composite o los precios mensuales del petr贸leo. En el an谩lisis tradicional de series de tiempo, el funcionamiento anterior del proceso se utiliza como base para hacer un pron贸stico 煤nico de una nueva ruta para el futuro.

Obviamente, en la realidad hay un n煤mero infinito de posibles rutas futuras para cualquier proceso de series de tiempo. Para solucionar este problema, @RISK 6 incluye ahora una herramienta para el an谩lisis de series de tiempo. Esta nueva funcionalidad le permitir谩 simular diferentes posibles rutas futuras que su proceso de series de tiempo puede tomar. Estos modelos de series de tiempo estoc谩sticos se pueden construir directamente o se pueden usar datos hist贸ricos para ajustar las funciones de series de tiempo a los datos. Luego, podr谩 simular diferentes sucesos posibles de series de tiempo de forma r谩pida y f谩cil, lo cual representar谩 con mayor precisi贸n el futuro incierto.

 

 

Personalizaci贸n de aplicaciones de software con @RISK y VBA

Dr. Javier Ordo帽ez
Palisade Corporation

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.

 

 

RAROC con el @RISK

Fernando Hern谩ndez
Palisade Corporation

Este modelo cuantifica la rentabilidad ajustada al riesgo de la cartera de colocaciones del banco, desglosada en sus carteras de l铆neas de cr茅dito y pr茅stamos. De la rentabilidad efectiva esperada de cada operaci贸n, se deducen los gastos imputados directos (de la unidad de negocios), los gastos indirectos (overhead) y la p茅rdida esperada por default de acuerdo a la calificaci贸n de riesgo del cliente y el riesgo pa铆s respectivo. Se puede calcular el RAROC de una operaci贸n hipot茅tica comparada versus la cartera total de colocaciones.

Este modelo cuantifica los riesgos de no pago (鈥渄efault鈥) de la cartera de colocaciones bancaria (y de cada operaci贸n) para calcular la rentabilidad ajustada al riesgo del aporte patrimonial, mediante la simulaci贸n Monte Carlo. Se consideran incertidumbres en las probabilidades de no pago, el riesgo pa铆s y el costo marginal imputado a cada operaci贸n de colocaci贸n.

Este modelo puede ser utilizado para desarrollar estrategias de precios de colocaciones ante distintos niveles de riesgo por categor铆as de activos (鈥減ricing鈥). Adicionalmente, las probabilidades de no pago son pronosticadas por medio de la evaluaci贸n hist贸rica de morosidad de la cartera lo cual podr铆a ser provisto en el futuro por la informaci贸n de matrices de transici贸n hist贸ricas. Con base en esta informaci贸n, se estructuran matrices de transici贸n que permiten cuantificar la erosi贸n o mejoramiento relativo de las carteras crediticias a lo largo del tiempo.

 

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