Método Monte Carlo

Conjunto de procedimientos matemáticos para generar escenarios alternativos a partir de variables aleatorias. Permite observar comportamientos extremos y evaluar la robustez de una hipótesis.

Distribución de probabilidad

Describe cómo se reparte la probabilidad de diferentes resultados posibles. Una mala elección de distribución distorsiona todo el análisis y puede ocultar riesgos importantes.

Volatilidad financiera

Medida de la variabilidad de una variable financiera a lo largo del tiempo. Cuanta más volatilidad, mayor la dispersión de escenarios posibles y la incertidumbre asociada.

Escenario extremo

Posibilidad de que ocurra un resultado no deseado o extremo. En Monte Carlo, se exploran estos riesgos para anticipar consecuencias que los métodos clásicos suelen ignorar.

Variables correlacionadas

Grado en que dos variables cambian juntas. Ignorar correlaciones puede llevar a subestimar o sobrevalorar la probabilidad de eventos combinados.

Distribución de resultados

Representación gráfica o numérica del conjunto de salidas generadas en una simulación. Sirven para comparar la frecuencia y gravedad de distintos desenlaces.

Modelo de simulación

Conjunto de supuestos, fórmulas y parámetros usados para simular escenarios. El modelo define los límites del análisis y sus posibles errores.

Sesgo de modelado

Distorsión sistemática que afecta la interpretación de resultados o el diseño del modelo. Reconocer sesgos es fundamental para no engañarse con el optimismo.