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![]() Qué hay de nuevo » DNV utiliza @RISK para identificar riesgos en sistemas energéticos » Giras de Palisade sobre riesgo estratégico » Nuevo centro de servicio para clientes en español » Próximos seminarios en Latinoamérica » DecisionTools Suite 6.0, pronto disponible Estudios de caso Ayudas del @RISK
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Det Norske Veritas (DNV) utiliza @RISK para Los clientes confían en que DNV ofrecerá previsiones precisas de riesgo, y DNV resuelve este desafío utilizando la simulación Monte Carlo del software @RISK de Palisade. DNV se propuso cuantificar el riesgo de los sistemas energéticos no tradicionales (eólico y solar) y de los sistemas energéticos tradicionales (almacenamiento de residuos nucleares, petróleo y gas, energía nuclear y reciclaje de CO2). Con el uso de @RISK, DNV encontró información útil sobre varios factores de riesgo de fuentes de energía no tradicionales que impactaban la utilidad y los beneficios de esos sistemas energéticos. Según Davion Hill, investigador experto de DNV, “Ahora usamos el análisis de sensibilidad [de @RISK] para identificar alternativas que nos ayuden a reducir los costos energéticos. Este análisis interactivo ha sido muy eficaz para dar forma a este proyecto.” » Lea el caso de estudio completo
Cuantificación de riesgo estratégico para empresas
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¿Cómo reducen estos programas el riesgo agrícola, individual y colectivamente? ¿Estos programas tienen los efectos deseados? ¿El dinero ayuda a los productores a reducir riesgos y, por lo tanto, sirve para desincentivar la compra de seguros para cosecha? ¿Hay alguna forma mejor de gestionar el riesgo agrícola? Los investigadores de la Universidad de Cornell y de la Universidad de Purdue hicieron un estudio que evalúa el impacto que tienen estos programas sobre las ganancias de las granjas de Estados Unidos y responde a algunas de las preguntas anteriores. Los investigadores usaron @RISK de Palisade para crear un modelo de simulación que ilustra el efecto que tienen los instrumentos de la política del gobierno sobre los ingresos de las granjas. El modelo de simulación de @RISK demostró que una combinación de todos los programas del gobierno aumentarían los ingresos de las granjas promedio en casi un 45%. Además, los programas reducirían a la mitad los riesgos económicos asociados con la actividad agrícola. Pero sobre todo, el modelo permitió a los investigadores examinar cómo interaccionan los programas entre sí y cómo alteran la distribución de las ganancias. Según el doctor Brent Gloy, investigador del estudio, ahora en la Universidad de Purdue, “@RISK fue vital para el modelo de simulación. Nos permitió incorporar incertidumbres y ejecutar simulaciones aleatorias de diferentes escenarios”.
Una decisión a la que se enfrentan comúnmente los gerentes es si deben comprar el equipo o alquilarlo a corto plazo, o si deben alquilar las oficinas a corto o a largo plazo. Los alquileres a corto plazo tienen generalmente un precio menor, si bien esto obliga al gerente a tomar decisiones a corto plazo cuando expira el contrato, para remplazar el equipo o encontrar un nuevo espacio para las oficinas. Además, el precio de un nuevo alquiler a corto plazo para remplazar el equipo o el de encontrar una nueva oficina, es desconocido. Esta preocupación se puede evitar con los alquileres a largo plazo. Pero eso también tiene sus inconvenientes. El equipo puede quedar obsoleto durante la duración del alquiler. Además, el equipo o las oficinas pueden llegar a ser innecesarios o resultar inadecuados para satisfacer las necesidades de la compañía. Estos son factores imponderables a la hora de decidir si deben firmarse alquileres a corto o a largo plazo, pero @RISK ha sido diseñado para enfrentarse a estos imponderables. El ejemplo que usamos aquí es el de un gerente enfrentándose a una decisión de si debe firmar un solo contrato de veinte años de alquiler de oficinas o si debe elegir una serie de alquileres de cinco años cada uno. Aunque el ejemplo se basa en espacio para oficinas, esta hoja de cálculo se puede adaptar para decisiones de alquiler o compra de equipo. El modelo contiene el impacto que de buenas o malas temporadas de alquiler de oficinas, factor que no tiene que incluirse en el propio uso del espacio. El modelo también contiene la posibilidad de que el espacio de oficina resulte innecesario durante el periodo de duración del alquiler, factor que sí debe incluirse en sus aplicaciones. La posibilidad de que llegue el momento en que la oficina no sea necesaria durante el periodo de veinte años afecta negativamente al atractivo de comprar el espacio o de firmar un alquiler a largo plazo. El problema que se presenta cuando el alquiler expira si el espacio de oficina sigue siendo necesario tiene un efecto negativo sobre el alquiler a corto plazo. Por lo tanto, no está claro si a la compañía le interesan los alquileres a corto o a largo plazo. Un análisis de la situación con @RISK ayudará a clarificar un problema complejo para los gerentes. » Descargue el ejemplo detallado y la hoja de
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