Implementación de Simulación Monte Carlo para Estimar el Riesgo de Inversión en Pequeños Proyectos
DOI:
https://doi.org/10.70577/t90gj719Palabras clave:
Simulación de Montecarlo, Riesgo Financiero, Valor Actual Neto, Matemática Computacional, Pymes.Resumen
La inestabilidad económica pospandemia ha dejado obsoletos los modelos de valoración estática para pequeños proyectos productivos, lo que exige enfoques estocásticos. Esta investigación evalúa la viabilidad financiera y el riesgo del proyecto comercial Vendistribuidora S.A.S. B.I.C. (2019-2024), contrastando un análisis determinista con una simulación de Montecarlo. Metodológicamente, se formuló algebraicamente el flujo de caja descontado y se aplicaron pruebas de bondad de ajuste (Kolmogorov-Smirnov) para asignar distribuciones de probabilidad a variables críticas: la demanda se modeló con distribución PERT y los costos operativos con distribución Triangular, integrando una matriz de correlación de Spearman. Computacionalmente, se ejecutó un algoritmo de 5 000 iteraciones con un criterio de convergencia del 1 % y un MAPE predictivo del 5,2 %. Mientras el modelo determinista proyectó un Valor Actual Neto (VAN) ideal de 1 955 575,81 y una Tasa Interna de Retorno (TIR) del 32 %, la simulación ajustó el VAN medio esperado a 1 798 797,12 (con una desviación estándar de 846 668,26) y proyectó una TIR media del 38,48 %. El análisis de riesgo evidenció una probabilidad de pérdida de apenas el 3,8 % y un escenario extremo de -220 036,64, cuantificando la exposición máxima mediante el Valor en Riesgo (VaR) y el Valor Condicional en Riesgo (CVaR) al 95 % de confianza. Se concluye que el proyecto posee una asimetría positiva favorable (coeficiente de skewness = 0,41), pero la planificación lineal debe sustituirse por el CVaR para dimensionar reservas de liquidez, lo que valida a la matemática computacional como pilar de resiliencia financiera para las pymes.
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