Examen visual de distribuciones, examen de la funcionalidad de sobreposición en riskview, distribuciones Truncadas, el Artista de Distribuciones en @risk. Exploración de distribuciones de probabilidad seleccionadas disponibles en @risk




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fecha de publicación03.08.2016
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tipoExamen
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SEMINARIO DE ANALISIS DE RIESGO Y TOMA DE DECISIONES EN LA INDUSTRIA ELECTRICA

El objetivo de este curso eminentemente práctico es brindar una capacitación especializada a profesionales de la industria de generación eléctrica, en el uso de la herramienta de análisis de riesgo y toma de decisiones Decisión Tools de Palisade Corporation. Se establecen los fundamentos prácticos estadísticos, se desarrollan prácticas para conocimiento y navegación del software de simulación Monte Carlo (@RISK) y optimización por algoritmos genéticos (RISKOptimizer) y se realizan ejercicios de aplicaciones específicas en la industria de generación eléctrica. Al final del curso, los participantes deberán ser capaces de estructurar, desarrollar y analizar un análisis integral de riesgo en problemas de generación y distribución eléctrica.

DIA 1

INTRODUCCION A LA SIMULACION MONTE CARLO CON @RISK

1

Introducción al @RISK

Preliminares, celdas de variabilidad, celdas de salida, revisión de estructura del modelo @Risk, correlación de variables, ajuste de la simulación, selección de reportes de Excel, inicio de simulación, revisión de resultados, verificación de convergencia de los resultados de distribución, distribuciones utiles para el analista de riesgos principiante

2

Uso del RISKView

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3

Variables aleatorias correlacionadas en @RISK

Introducción, interdependencia entre variables inciertas, ¿Qué es correlación?, clarificación de la confusión entre la correlación y qué tan pronunciada es una pendiente, efecto de correlación entre dos variables de entrada @Risk en una simulación, correlación jerarquizada, la importancia de la correlación a la distribución resultante, estimación del Producto-Momento Pearson y las Correlaciones jerarquizadas de los datos, creación de una nueva tabla de correlación.

4

Introducción a la selección de funciones de distribución

Introducción, reducción de las alternativas, estándar de la industria, distribución Normal, distribución Lognormal, distribuciones normal truncada y lognormal truncada, distribución Pert, distribución Beta General, distribuciones Discretas, distribuciónn binomial, otras Distribuciones, estimación de distribuciones usando datos, estimación de distribucones basada en la información de expertos, decidiendo entre distribuciones alternativas.

DIA 2

TECNICAS DE ESPECIFICACION AVANZADAS PARA MODELOS DE RIESGO CON @RISK

5

Selección de distribuciones apropiadas con datos disponibles

Este capítulo provee una introducción a un tema importante: Cómo seleccionar la distribución correcta. De hecho, hay siempre más de una manera de resolver un problema. Aquí se discuten detalles sobre algunas de las distribuciones más útiles para representación de la incertidumbre.

6

Selección de distribuciones basadas en el criterio experto

Este capítulo introduce la versión de BestFit que se encuentra integrada dentro de Risk 4.5 (Profesional e Industrial). Si usted dispone de datos, BestFit proveerá distribuciones tentativas de una biblioteca de más de 20 distribuciones Risk. No existe ninguna garantía de que se pueda encontrar una “buena” distribución. Es posible que los datos sean tan irregulares, que ninguna distribución paramétrica funcione. En tal caso, se requerirá del buen juicio.

7

Construcción de un modelo de flujo de caja ejemplo con @RISK

Se construye un modelo de flujo de caja empresarial utilizando los conceptos fundamentales de operación de @RISK. El propósito de este módulo es integrar los conocimientos, prácticas y herramientas aprendidas a lo largo dela capacitación introductoria al @RISK utilizando para ella el módelo clásico de valuación de flujos financieros para la obtención de un valor actual neto y una tasa interna de retorno.

8

Introducción al RiskOptimizer

El @RISK se utiliza para obtener estadísticas descriptivas en situaciones en donde tomamos decisiones bajo incertidumbre. Con el RISKOptimizer, podemos realmente encontrar la MEJOR decisión a realizar bajo incertidumbre. El siguiente ejemplo sencillo nos introducirá al poder del RISKOptimizer.

DIA 3

MODELOS SIMULADOS Y OPTIMIZADOS DE ENERGIA ELECTRICA CON @RISK Y RISKOPTIMIZER

9

Uso de @Risk para determinación de capacidad de planta

Como usar RISK para determinar la capacidad de planta que maximiza el VAN del flujo de caja.

10

Aplicaciones de riesgo en el sector eléctrico

Aplicaciones de riesgo en el sector eléctrico: Aplicaciones de @RISK y RISKOptimizer en sistemas eléctricos: minimización de riesgos de contratación de energía de empresas operando en el mercado, valoración de contratos, maximización de utilización de embalses en la operación económica de sistemas eléctricos y maximización de beneficios obtenidos en una subasta.

11

Ajuste de series de datos históricas de generación y consumo eléctrico

En esta sesión, se proveen series históricas de datos relevantes a la generación eléctrica (caudales de potencial hidroeléctrico, precipitaciones, consumos, etc.). Con estas series de datos, se realizarán análisis utilizando el Best Fit, la herramienta de Palisade para la búsqueda del mejor ajuste de los datos a distribuciones de frecuencia.

12

Usando RISKOptimizer y Solver para determinar capacidades de planta óptimas

Este ejemplo lidia con la determinación de la configuración óptima de planta para un nuevo producto. La demanda del producto es incierta, de forma tal que la determinación de los niveles de capacidad es complicada. Una vez que se establezca un nivel de capacidad de planta, sabemos que se debe optimizar la distribución dado tales niveles de capacidad. Este ejemplo utiliza tanto el RISKOptimizer como el Solver de Excel utilizando macros para su resolución.

13

Planeamiento de capacidad para una empresa de servicios eléctricos

Las empresas eléctricas se enfrentan a decisiones muy complejas. Por ejemplo, debería una generadora de electricidad vender algunas de sus plantas y adquirir energía de otros productores. Este ejemplo muestra cómo el RISKOptimizer y el Solver pueden ser utilizados conjuntamente para determinar cuáles plantas generadoras debería operar una empresa y cuáles debería cerrar.

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