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¿Cómo lleva cabo la toma de decisiones críticas para su negocio? ¿Considera los riesgos de sus proyectos y decisiones, o se centra más en los retornos? ¿Le resulta difícil determinar cuáles son los riesgos, así como cuantificarlos? Risk Simulator le ayudará a identificar, cuantificar y valorar el riesgo en sus proyectos y decisiones.
Risk Simulator es un potente add-in de Excel utilizado para llevar a cabo simulaciones, predicciones, análisis estadístico y optimizaciones de sus modelos de hoja de cálculo en Excel. El progama comprende cuatro módulos diferentes:
- Simulación de Monte Carlo
- Optimización
- Herramientas estadísticas y analíticas
- Predicción de series temporales y cross-sectional
Además, Risk Simulator se integra con Real Options Super Lattice Solver, para resolver opciones reales estratégicas, opciones financieras y stock options.
Características
Simulación de Monte Carlo
- 24 distribuciones estadísticas y una distribución no paramétrica empírica personalizable
- Completa integración con Excel (enlace dinámico, macros VBA macros, etc)
- Completa simulación e informes analíticos para cada funcionalidad
- Simulación correlacionada y distribuciones truncadas
- Simulaciones multidimensionales con parámetros de entrada inciertos
- Perfiles de simulación para llevar a cabo análisis de escenarios en la simulación
- Métodos de Monte Carlo tradicionales
- Métodos avanzados de correlación Copula
Predicción
- Modelos ARIMA (series temporales y panel)
- Modelos Auto-ARIMA (series temporales y panel)
- Modelado econométrico básico (series temporales y panel)
- Predicción Cubic Spline (series temporales y panel)
- Curvas-J exponenciales y curvas-S logísticas (series temporales)
- Predicciones de volatilidad GARCH (series temporales)
- Predicciones de cadena de Markov (series temporales)
- Modelos de máxima probabilidad (cross-sectional)
- Análisis de regresión múltiple (series temporales, cross-sectional y panel)
- Extrapolación no lineal (series temporales)
- Predicción de procesos estocásticos (series temporales)
- Predicción de análisis de series temporales (series temporales)
Optimización
- Optimización con variables continuas
- Optimización con variables enteras discretas
- Optimización con variables continuas y discretas combinadas
- Optimización lineal
- Optimización multifásica
- Optimización no lineal
- Optimización estática (rápida estimación de punto único)
- Optimización dinámica (simulación con optimización)
- Optimización estocástica (iteraciones múltiples con distribuciones de variables de decisión)
Herramientas estadísticas y analíticas
- Diagnósticos de datos (Autocorrelación, Correlación, Lags Distributivos, Heteroskedasticidad, Micronumerosidad, Multicolinealidad, No linealidad, No estacionalidad, Normalidad, Outliers, Estimaciones de Parámetros Estocásticos)
- Extracción de datos y de predicciones
- Análisis de distribución de probabilidad (PDF, CDF, ICDF)
- Ajuste distribucional de datos existentes
- Pruebas de hipótesis de distribuciones
- Simulación bootstrap no paramétrica
- Análisis de escenarios
- Análisis de sensitividad
- Análisis estadístico (Autocorrelación, Ajuste de datos, Estadísticas descriptivas, Pruebas de Hipótesis, Extrapolación no lineal, Normalidad, Estimación de Parámetros Estocásticos, Predicción de Series Temporales)
- Gráficas Tornado y Spider
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