Acerca de la Simulación Monte Carlo (MCS)

Primero lo primero: no existe ningún método de ACR llamado "Monte Carlo". Solo existen modelos del comportamiento del riesgo a los que se aplica la simulación de Monte Carlo. ¿Por qué es importante entender esto? Porque el método de ACR más común, el rangeo de ítems de línea (RIL) con MCS —erróneamente denominado "el método Monte Carlo"— no funciona (la investigación demuestra que el RIL es un desastre cuando existen riesgos sistémicos). Y debido a ese fracaso, MCS se ha ganado una mala reputación (vudú) en algunos círculos. La razón por la que el RIL falla es que el modelo subyacente no es un modelo del comportamiento del riesgo; es un estimado de costos. O actividades de un cronograma. No está orientado al riesgo.

Lo segundo que se debe saber es que existen dos métodos de ACR probabilístico: regresión y MCS. Son similares. La regresión utiliza un conjunto de datos de proyectos reales para desarrollar directamente un modelo de riesgo paramétrico. La MCS, por su parte, crea un conjunto de datos simulados (las múltiples iteraciones) construido sobre un modelo de riesgo hipotético (por ejemplo, un modelo CPM o de Valor Esperado).

Para realizar un ACR, se debe utilizar uno, y óptimamente ambos, de estos métodos. La regresión funciona mejor con datos de riesgos sistémicos, que son consistentes en naturaleza e impacto a través de sistemas de proyectos de diversas industrias. La MCS funciona mejor con eventos de riesgo únicos para un proyecto. ValidRisk utiliza modelamiento paramétrico para el riesgo sistémico y valor esperado con MCS para los eventos de riesgo. La capacidad de MCS está integrada en ValidRisk sin necesidad de complementos adicionales.

En ValidRisk, las complejidades potenciales de la MCS se minimizan. Por un lado, el método está diseñado para minimizar el "problema de correlación" de la MCS. Los riesgos sistémicos son independientes de los eventos de riesgo, y los pocos eventos de riesgo críticos son típicamente independientes entre sí (aunque la correlación puede definirse). La otra complejidad de la MCS es la selección de "distribuciones" a aplicar a una variable. ValidRisk utiliza la distribución triangular de 3 puntos para los impactos en plazo y costo. En primer lugar, al ser una distribución de 3 puntos, es fácil de definir para el equipo. Además, la experiencia de los socios de ValidRisk demuestra que, dado el predominio de los riesgos sistémicos y el hecho de que no se sabe qué eventos de riesgo críticos podrían ocurrir (entre otras hipótesis estocásticas), profundizar en las distribuciones exactas no es un ejercicio que aporte valor. El equipo se beneficia más enfocándose en la negociación costo/plazo, los impactos secundarios del riesgo, la planificación de respuestas, etc. Al final, todos los estudios de investigación encuentran que los resultados de sobrecosto y desviación de plazo se ajustan a una distribución log-normal, y eso será cierto para los resultados de ValidRisk.