Palisade Corporation
Announcing @RISK 5.5 and DecisionTools Suite 5.5 - e-focus
  Estimado tomador de decisiones:

DecisionTools Suite, el único juego de programas integrados para el análisis de riesgo y decisión del mercado,
ha sido traducido al español. Todos los cuadros de diálogo, menús, documentación, archivos de ejemplo y tutoriales han sido cuidadosamente traducidos, para facilitar el acceso a DecisionTools Suite a personas responsables de tomar decisiones en todo el mundo.

Insert Function GraphDecisionTools Suite 5.5.1 incluye @RISK, así como versiones nuevas de PrecisionTree para crear árboles de decisión y TopRank para análisis de sensibilidad “Y si...”. Además, DecisionTools Suite se ofrece con StatTools para hacer análisis estadísticos y previsiones, con NeuralTools para crear redes neuronales de predicción, y con Evolver y RISKOptimizer para tareas de optimización. Todos los programas funcionan en conjunción mejor que nunca, y todos se integran completamente con Microsoft Excel para facilitar su uso y maximizar su flexibilidad.

» Vea lo que hay de nuevo en DecisionTools Suite 5.5.1

Ahorre Más del 50%

El DecisionTools Suite cuesta menos que comprar dos componentes de producto por separado. De hecho, se puede ahorrar más del 50% con respecto a la compra de todos los componentes por separado. El mejor análisis a un excelente precio con la herramienta DecisionTools Suite.

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Llame a Denise Castellot al 607-277-8000 x318, o envía un mensaje de
   correo electrónico a dcastellot@palisade.com.


Mayor que la suma de sus Partes

Cada componente del DecisionTools Suite puede realizar un análisis poderoso. Cuando usted combina estos productos, se pueden alcanzar los resultados más completos que ningún otro programa podría
proporcionarle.

PrecisionTreeTopRank
PrecisionTree y TopRank
Los modelos de PrecisionTree también pueden ser ejecutados con TopRank para identificar los factores más críticos en los más grandes y más complejos modelos de árboles.

NeuralToolsEvolver
NeuralTools y Evolver
Para optimizar problemas complejos combine NeuralTools con Evolver. Ponga la meta de objetivo dirigiéndose hacia Evolver, en la forma predictiva como salida NeuralTools, y las celdas en Evolver a fin de ir ajustando como las nuevas variables de entrada para NeuralTools. Después observe cómo Evolver y NeuralTools trabajan juntos para predecir la solución óptima.

@RISKStatTools
@RISK y StatTools
Los resultados de @RISK se pueden ejecutar a través de un análisis de StatTools, a fin de evaluar los intervalos de confianza. El programa @RISK también puede ser aplicado a los resultados de una serie de tiempo de predicción en StatTools, para simular los posibles resultados con mayor precisión.

@RISKTopRank
@RISK y TopRank
La labor de un análisis de @RISK puede ser enfocado utilizando TopRank. Especialmente con grandes modelos, lo cual ahorra tiempo y mejora la exactitud del análisis @RISK. Las funciones de @RISK también pueden ser utilizadas por TopRank para representar a una gama más amplia de valores que las funciones estándar de TopRank.

@RISKPrecisionTree
@RISK y PrecisionTree
Además, @RISK se puede combinar con PrecisionTree para representar los acontecimientos inciertos y pagos en los modelos de árboles de decisión (“decision tree”). Esta solución aumenta la precisión de los modelos de árboles de decisión, teniendo en cuenta la gama de valores más amplias de los modelos para eventos de ocurrencia en lugar de unos limitados y reducidos, como es el caso de opciones discretas.

RISKOptimizer@RISK
RISKOptimizer y @RISK
Ejecute RISKOptimizer sobre un modelo ya existente de @RISK para maximizar sus utilidades, minimizar sus costos o lograr un objetivo particular. El programa RISKOptimizer utiliza todas las mismas funciones de la misma forma como lo hace @RISK.

Ahorre Más del 50%

Insert Function GraphEl DecisionTools Suite cuesta menos que comprar dos componentes de producto por separado. De hecho, se puede ahorrar más del 50% con respecto a la compra de todos los componentes por separado. El mejor análisis a un excelente precio con la herramienta DecisionTools Suite.

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¿Quién utiliza DecisionTools Suite?

Procter & Gamble utiliza
@RISK y PrecisionTree en todo el mundo

“Hemos capacitado bien a más de mil personas de toda la compañía en el uso de @RISK”, señala Bob Hunt, director asociado para el análisis de inversiones del departamento de Finanzas Corporativas de Procter & Gamble. Ahora están utilizando PrecisionTree: “Su atractivo está en su capacidad para evaluar decisiones complejas, que normalmente requieren múltiples fases de decisión consecutivas.”

» Lea el caso completo

Unilever emplea DMU para tomar
todas sus decisiones importantes

El Grupo de Análisis de Decisión de Unilever quiere aplicar sus técnicas de Decisión con Incertidumbre (Decision Making Under Uncertainty – DMU) a todas sus decisiones de importancia de toda la organización a nivel mundial. DecisionTools Suite forma parte de esa iniciativa. “La integración en un solo paquete de los programas de decisión y el método Monte Carlo es lo que más atractivo nos resulta”, explica el doctor Sven Roden, experto en análisis de decisión del Grupo de Análisis de Decisión de Finance Academy.

» Estudios de caso

Logion BV optimiza sus tareas de gestión
de distribución de horas a minutos

Logion es una consultora con sede en Holanda especializada en la gestión de transporte, distribución e inventario. Sus consultores y gerentes de implementación usan modelos de apoyo de decisión para mejorar la eficacia y eficiencia de las operaciones logísticas de sus clientes. Al reducir el tiempo de análisis y mejorar la precisión de sus modelos, DecisionTools Suite se ha convertido en un elemento crítico para la posición estratégica y competitiva de la firma.

» Lea el caso completo (en inglés)

World Conservation Union trabaja para
conservar especies en peligro

El Grupo Especialista en Cría de Conservación del IUCN-World Conservation Union utiliza @RISK y PrecisionTree . Según el doctor Douglas Armstrong, “@RISK y PrecisionTree son fáciles de aprender y nos permiten introducir rangos razonables de valores posibles en lugar de usar estimaciones fijas. Es un método eficaz para minimizar los riesgos de enfermedad, en nuestro esfuerzo por conservar las especies en peligro”.

» Lea el caso completo (en inglés)

Met-Mex Peñoles optimiza
el refinamiento de metales preciosos

Debido al costo de las materias primas, el gigante metalúrgico Met-Mex Peñoles, el refinador de plata más grande del mundo y refinador de oro más importante de México, trata de evitar los costosos proyectos piloto. Para reducir el número de procesamientos de prueba, la compañía simula el proceso de refinado en DecisionTools Suite con el Diseño de Experimentos Six Sigma. Esto permite a la compañía trabajar en la optimización de procesos y sacrificar una cantidad mínima de oro y plata en sus experimentos.

» Lea el caso completo

DecisionTools Suite
Ejemplo de Modelos

PrecisionTree: Extracción de Petróleo
Este ejemplo de extracción petrolera es un clásico ejemplo de problemas respecto de árboles de decisiones. Nuestra primera decisión debería ser si hacemos un análisis de las pruebas geológicas en el sitio prospectivo. Entonces, dependiendo de los resultados de esta prueba, la siguiente decisión debería ser si extraemos el petróleo. El evento de la última oportunidad es la cantidad de petróleo encontrada. El árbol oscila de derecha a izquierda –la decisión a evaluar es siempre tomada antes de la decisión de extraer ó perforar-.

» Descargar el ejemplo modelo: PrecisionTree_Petroleo.xls

PrecisionTree y @RISK: Extracción de Petróleo
Los resultados de la búsqueda de petróleo en la perforación y extracción de petróleo mediante los árboles de decisión Oil.xls se dividen en tres resultados discretos – Seco, Húmedo y Mojado (“Dry, Wet and Soaking”). Pero, en realidad, la cantidad de petróleo encontrada puede ser descrita a través de una distribución continua. @RISK se utiliza en este modelo para describir la incertidumbre de estos tipos de evento. En el momento que sumamos las funciones de distribución de probabilidades del programa @RISK para árboles de decisiones, usted puede obtener una mayor precisión en el modelo y puede simular más resultados posibles.

» Descargar el modelo ejemplo: PrecisionTreeRISK_Petroleo.xls

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 Júpiter 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: TopRankRISK_Auto.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”, con una probabilidad de ocurrencia del 90%.

» Descargar el modelo ejemplo: NeuralToolsEvolver_PrestamosParaAutos.xls

@RISK: Flujo de Caja Descontado (FCD)
El cálculo de un flujo de caja descontado (FCD) 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 FCD (Flujo de Caja Descontado). A raíz de la simulación, el promedio del FCD 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 (FCD) 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 FCD, la probabilidad de que el FCD neto sea negativo y la probabilidad de que un bono sea pagado.

» Descargar el modelo ejemplo: FlujoDeEfectivo.xls

@RISK: Siniestros en Seguros con RiskCompound
La función RiskCompound del @RISK utiliza dos distribuciones para crear una singular nueva distribución de variable de entrada, mejorando los de modelos de seguros que deben dar cuenta de la frecuencia y la severidad de los siniestros. Este modelo ilustra cómo la función de RiskCompound es creada, y enseña propiedades tales como desviación estándar y un valor objetivo de los resultados de la función RiskCompound.

» Descargar el modelo ejemplo: RiskCompound.xls

RISKOptimizer: Mezcla de Productos
Una planta de producción manufacturera está tratando de encontrar la cantidad óptima de cada uno de los cuatro productos para su fabricación, maximizando la media de ingresos totales. La demanda de cada producto es incierta y está representada con funciones de distribución de probabilidades. La cantidad de cada producto manufacturado debe incluir las restricciones relacionadas con los recursos disponibles para la fabricación de cada producto. En este sentido, todas las restricciones que se especifican en un solo paso utilizando la capacidad del RISKOptimizer de definir las restricciones como un rango. RISKOptimizer podrá hacer que varíe la cantidad de cada producto elaborado, sujeto a las restricciones de recursos, a fin de maximizar los ingresos.

» Descargar el modelo ejemplo: MezclaProductoConRestriccionesComoRangos.xls

Más ejemplos de modelos en línea:

» Finanzas
» Seguros
» Six Sigma (en inglés)
» Petróleos y Gasolina

 
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