Análisis de simulación Monte Carlo

El análisis de simulación Monte Carlo es una técnica de previsión útil cuando existe incertidumbre sobre las características del mercado. Por ejemplo, al prever la aceptación de un nuevo fármaco, puede haber información contradictoria sobre el tamaño de la población o incertidumbre sobre los futuros niveles de reembolso o las áreas de aplicación. Esta incertidumbre es crítica en la decisión de lanzar o no el nuevo fármaco, ya que puede marcar la diferencia entre el éxito o el fracaso...

Al prever los ingresos potenciales mediante la técnica de simulación de Montecarlo, se tienen en cuenta la incertidumbre y la probabilidad de los distintos escenarios. Como resultado, en lugar de proporcionar una cifra de ingresos, las previsiones Monte Carlo predicen la probabilidad de que sus ingresos se sitúen en un rango determinado.

Un resultado de previsión puede sonar algo así "hay un 80% de probabilidades de que se recupere la inversión de capital para comercializar el medicamento, y un 60% de probabilidades de que sus ingresos el primer año superen los 4.890 millones de dólares".

Simulación Monte Carlo: ventajas y limitaciones

• Le permite tomar decisiones con conocimiento de causa en caso de incertidumbre
• Proporciona la probabilidad de que los ingresos (o la cuota de mercado, o..) se sitúen en un intervalo determinado, en lugar de ofrecer una única cifra.
• En las previsiones se incluye información sobre la incertidumbre y la probabilidad de los distintos escenarios.
• También puede incluir datos de encuestas (por ejemplo, el consumo de un nuevo medicamento medido en un ejercicio basado en la elección).
• Requiere una opinión informada sobre la probabilidad de escenarios futuros y la gama probable de variables

Simulación Monte Carlo: ¿cuándo utilizarla?

• En sanidad: para prever la aceptación de su producto cuando el ámbito de reembolso/indicación pueda cambiar en el futuro.
• En el caso de los productos de consumo: para decidir sobre grandes inversiones de capital cuando se carece de conocimientos de marketing o son difíciles de encontrar.
• En salud del consumidor: previsión de ingresos en caso de incertidumbre sobre las poblaciones de consumidores relevantes.
• Para los proveedores de servicios financieros: previsión de ingresos en caso de incertidumbre a corto plazo de las variables macroeconómicas (por ejemplo, inflación, tipos de interés).
• En el sector de las telecomunicaciones: cuando existe incertidumbre sobre los futuros niveles de impuestos o subvenciones (por ejemplo, subida del IVA o subvenciones a la conexión a Internet por fibra de vidrio).