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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títuloExamen 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
fecha de publicación06.02.2016
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tipoExamen
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SEMINARIO DE ANALISIS DE RIESGO Y TOMA DE DECISIONES EN LA INDUSTRIA ELECTRICA

 

TOPICO

HORAS

DETALLE

 

 

24,0

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.

1

Introducción al @RISK

3,6

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

1,0

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3

Variables aleatorias correlacionadas en @RISK

1,5

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

0,7

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.

5

Selección de distribuciones apropiadas con datos disponibles

1,5

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

0,8

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

2,1

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

1,5

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.

9

Uso de @Risk para determinación de capacidad de planta

2,1

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

10

Usando RISKOptimizer y Solver para determinar capacidades de planta óptimas

2,6

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.

11

Planeamiento de capacidad para una empresa de servicios eléctricos

3,0

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.

12

Ajuste de series de datos históricas de caudales para planeamiento hidroeléctrico

1,5

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.

13

Modelo optimizado de predicción de generación hidroeléctrica

2,1

Una empresa generadora hidroeléctrica debe planear para un año por anticipado la venta de capacidad y disponibilidad energética de acuerdo el canon de compra que le plantea un comprador monopólico. Si ofrece más de lo que puede producir y disponer, el comprador le cobrará una multa por indisponibilidad. Si ofrece menos, pierde la oportunidad de vender con altas utilidades su capacidad generadora anual. El desafío consiste en pronosticar de la mejor forma su oferta de generación y de disponibilidad dada la incertidumbre en precipitación y caudales para cada estación del año y los picos diarios de demanda del contrato.

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