Aplicación práctica del Crystal Ball para la toma de decisiones

MÓDULO 1. Introducción a la estadística y la probabilidad

En este módulo se estudian contenidos básicos de estadística y probabilidad, así como los principios conceptuales que fundamentará la aplicación del Crystal Ball a los modelos matemáticos de simulación.

1.1. ¿Qué es un modelo?

1.2. Tipos de modelo.

1.3. Tres ejemplos de modelo.

1.4. ¿Qué es una simulación?

1.5. Tipos de simulación.

1.6. Ventajas y desventajas de la simulación.

1.7. Los modelos y la simulación en Microsoft Excel.

1.8. Limitaciones de Microsoft Excel para la simulación.

1.9. Modelo de simulación de Monte Carlo.

1.10. Fundamentos de estadística y la teoría de probabilidad.

1.11. Características medibles en cada elemento del universo, de la población o muestra objeto de estudio.

1.12. Variable aleatoria.

1.13. Tipos de variables aleatorias: discreta y continua.

1.14. ¿Qué es Crystal Ball?

1.15. Conceptos básicos aplicables a Crystall Ball.

1.16. Las distribuciones de probabilidad, ¿para qué sirven?

1.17. Distribuciones de variables discretas y continuas.

1.18. ¿Qué distribución de probabilidad debería usar?

1.19. ¿Qué hacer si no conozco la distribución, cómo afecta al caso?

MÓDULO 2. Primeros pasos en el uso de Crystal Ball

El objetivo de este módulo es ver cómo adaptar una hoja de cálculo Excel a un modelo de simulación Monte Carlo usando las herramientas de Crystal Ball.

2.1. Mi primer encuentro con Crystal Ball: ubicación de los distribuidores del software.

2.2. Aspectos relevantes de la descarga del software.

2.3. Estructura del software.

2.4. Comandos e interacción con Microsoft Excel.

2.5. La barra de herramientas o menú de Crystal Ball.

2.6. Menús de la galería de distribuciones.

2.7. Presentación del primer modelo de Crystal Ball.

2.8. Definición de supuestos de entrada (Assumption) y celdas de pronóstico.

2.9. Definición de parámetros de ejecución de la primera simulación.

2.10. Realización de la ejecución y los primeros gráficos del pronóstico (Forecast).

2.11. Reporte básico en la primera simulación.

2.12. Análisis de los resultados para la toma de decisiones.

MÓDULO 3. Ampliando los resultados gráficos y de reportes

Una vez finalizado este módulo, y a partir de un caso de estudio, el alumno podrá generar diferentes reportes gráficos de los resultados obtenidos.

3.1. Gráficos de pronósticos.

3.2. Gráficos de supuestos.

3.3. Gráficos de correlaciones.

3.4. Gráficos sobrepuestos.

3.5. Gráficos de tendencias.

3.6. Gráficos de sensibilidad.

3.7. Informes básicos y personalizados.

3.8. Extracción y exportación de datos de C.B.

MÓDULO 4. Resolviendo modelos de simulación con Crystal Ball

En este módulo, a través de un caso de estudio, se demostrará al alumno que puede resolver problemas de modelos de simulación con Crystal Ball siguiendo un esquema de pasos.

4.1. Cómo ejecutar y aplicar un modelo de simulación de Monte Carlo utilizando Crystal Ball®.

4.2. Presentación del 2DO. Modelo de simulación.

4.3. Definición de supuestos.

4.4. Entrada de datos.

4.5. Determinación de la distribución de probabilidad.

4.6. Definiendo las alternativas de pronóstico.

4.7. Generación de resultados gráficos.

4.8. Análisis y toma de decisiones.

4.9. Iniciación al análisis de sensibilidad:

4.9.1. Definición de análisis de sensibilidad.

4.9.2. Gráfico de tornado.

4.9.3. Diagrama de araña.

4.9.4. Procedimiento para la obtención del análisis de sensibilidad y sus representaciones gráficas.

4.10. Guardando los resultados.

4.11. Exportando resultados y datos a otras aplicaciones.

4.12. Control de la simulación para seguimiento posterior.

4.13. Correlación entre variables en Crystal Ball®:

4.13.1. Diálogo “Definir Correlación”.

4.13.2. Partes del diálogo “Definir Correlación”.

MÓDULO 5. Toma de decisiones financieras

Una vez finalizado este módulo, el alumno será capaz de aplicar un método para la evaluación de un modelo aplicando el software de Crystal Ball®.

5.1. Análisis y selección de inversiones.

5.2. Reglas y métodos de selección de inversiones:

5.2.1. Métodos estáticos.

5.2.2. Métodos dinámicos.

5.2.3. Métodos aislados o individuales.

MÓDULO 6. Opciones complementarias del Crystal Ball avanzado

El objetivo de este módulo es el de iniciar al alumno en las opciones avanzadas de

Crystal Ball® de uso más frecuente.

6.1. Teoría sobre series de tiempo y cronología.

6.2. Elementos a considerar para efectuar una correcta predicción.

6.3. Parámetros de entrada con una, dos o más variables independientes.

6.4. Uso del asistente del módulo de CB-Predictor.

6.5. Option Quest (CB.OPTQUEST).

6.6. Definición, selección de variables de decisión, parámetros y análisis.

6.7. Uso del asistente del módulo de CB-OPTQUEST.