Laboratorio

Modelos que se pueden tocar.

Tres demostraciones completas. Los controles recalculan de verdad: no hay grabaciones ni resultados precocinados. Los datos son sintéticos y las simulaciones parten de una semilla explícita, así que los mismos parámetros dan siempre el mismo resultado.

Monte Carlo en vivoDatos sintéticos

Escenarios: 0
Mediana: —
Rango 90 % (k): —
Prob. pérdida: —

20.000 escenarios por ciclo · calculado en tu navegador

Escenarios de negocio

¿Qué le pasa al resultado operativo de un mes si cambian el volumen, el precio, el costo variable unitario o los costos fijos? ¿Y a partir de qué volumen deja de haber pérdidas?

Datos sintéticos · cálculo en el navegador

Variables del escenario

Volumen de ventasunidades / mes

040.000

Precio medioUSD / unidad

0400

Costo variable unitarioUSD / unidad

0400

Costos fijosUSD / mes

0400.000

Comparar con el estado base

Ingresos

285.600

USD / mes

Costos totales

226.200

USD / mes

Resultado operativo

59.400

USD / mes

Margen operativo

20,8 %

sobre ingresos

Ver datos del gráfico

Componentes del resultado operativo, en USD por mes
Concepto	USD / mes
Ingresos	285.600
Costos variables	−130.200
Costos fijos	−96.000
Resultado operativo	59.400

Sensibilidad al volumen

Punto de equilibrio: 2.595 unidades / mes

Resultado operativoZona de pérdida

Ver datos del gráfico

Resultado operativo para volúmenes seleccionados
Unidades / mes	Resultado USD / mes
0	−96.000
1.120	−54.560
2.240	−13.120
3.360	28.320
4.480	69.760
5.600	111.200
6.720	152.640

Supuestos del ejemplo

Un solo período mensual, en USD. Todas las cifras son del mismo mes y no se acumulan.
Precio y costo variable unitario constantes para todas las unidades: no hay descuentos por volumen ni escalones de costo.
Los costos fijos no cambian con el volumen dentro del rango explorado.
Ingresos = precio × unidades. Costos totales = costo variable × unidades + costos fijos. Resultado operativo = ingresos − costos totales.
Punto de equilibrio = costos fijos ÷ (precio − costo variable unitario), definido sólo cuando ese margen es positivo.

Qué no dice este cálculo

No incluye impuestos, financiación, intereses ni amortizaciones.
No modela inventarios, plazos de cobro, capital de trabajo ni estacionalidad: la demanda es un dato, no una respuesta al precio.
Bajar el precio no aumenta el volumen automáticamente. Si quieres representar esa relación, tienes que moverla tú y hacer explícito el supuesto.
Las cifras son ilustrativas y no describen ninguna empresa real.

Explorar incertidumbre

Si la demanda no se conoce con certeza, ¿qué rango de resultados es compatible con los supuestos? ¿Con qué frecuencia aparece una pérdida entre los escenarios simulados?

Datos sintéticos · cálculo en el navegador

Supuestos de la simulación

Demanda mediaunidades / mes

500μ de la distribución12.000

Desviación típica de la demandaunidades

0σ de la distribución5.000

Precio medioUSD / unidad

1300

Costo variable unitarioUSD / unidad

0300

Costos fijosUSD / mes

0400.000

Número de sorteos

Más sorteos estabilizan los percentiles; no cambian los supuestos.

Semilla

20260918

El CSV se genera en el navegador con los mismos 5.000 valores que muestra el gráfico. No se envía nada.

Mediana (P50)

59.143

USD / mesLa mitad de los escenarios simulados queda por debajo.

Percentil 5

−7.814

USD / mes1 de cada 20 escenarios simulados es peor.

Percentil 95

125.010

USD / mes1 de cada 20 escenarios simulados es mejor.

Escenarios con pérdida

7,4

% de los sorteosProporción simulada, condicionada a estos supuestos.

Sorteos con beneficioSorteos con pérdidaMedianaP5 y P95

Ver datos del gráfico

Frecuencia de resultados simulados por intervalo, en USD por mes
Desde USD	Hasta USD	Sorteos
−80.561	−72.068	2
−72.068	−63.575	5
−63.575	−55.081	4
−55.081	−46.588	10
−46.588	−38.095	14
−38.095	−29.602	32
−29.602	−21.109	60
−21.109	−12.616	68
−12.616	−4.122	109
−4.122	4.371	134
4.371	12.864	177
12.864	21.357	234
21.357	29.850	313
29.850	38.343	333
38.343	46.837	379
46.837	55.330	414
55.330	63.823	452
63.823	72.316	397
72.316	80.809	392
80.809	89.302	329
89.302	97.796	302
97.796	106.289	235
106.289	114.782	186
114.782	123.275	142
123.275	131.768	109
131.768	140.261	56
140.261	148.755	52
148.755	157.248	32
157.248	165.741	14
165.741	174.234	4
174.234	182.727	7
182.727	191.220	3

Media

59.184 USD

Desviación típica

40.089 USD

Sorteos de demanda censurados en 0

0 de 5.000

Supuestos del ejemplo

Variable aleatoria: la demanda mensual. Distribución normal de media μ y desviación típica σ, ambas fijadas por los controles.
Censura en cero: un sorteo de demanda negativo se registra como 0 unidades. El número de sorteos censurados se informa, porque deforma la distribución cuando σ es grande frente a μ.
Precio, costo variable unitario y costos fijos son deterministas: la demostración aísla una única fuente de variación.
Cada sorteo calcula resultado = (precio − costo variable) × demanda − costos fijos.
Generador reproducible a partir de la semilla mostrada. Percentiles por interpolación lineal sobre el vector ordenado.

Qué no dice este cálculo

El porcentaje de escenarios con pérdida no es la probabilidad real de que el negocio pierda dinero. Es la proporción de sorteos negativos bajo estos supuestos: si la distribución elegida no describe la demanda real, el número no significa nada sobre el negocio.
La distribución normal admite valores extremos en ambas colas y es simétrica; muchas demandas reales no lo son.
Los sorteos son independientes: no hay tendencia, estacionalidad ni memoria.
Esto no es una recomendación de inversión ni una valoración.

Del histórico al escenario

¿Un método de proyección sencillo supera a la referencia más tonta posible —repetir lo que pasó hace doce meses— cuando se mide sobre meses que el método no ha visto?

Datos sintéticos · cálculo en el navegador

Parámetros del método

α — peso del último datonivel

0,05Más alto, más reactivo0,95

β — peso del cambio de tendenciatendencia

0,05Más alto, tendencia más nerviosa0,95

Vista

Los últimos seis meses se reservan y no se usan para ajustar.

Error sobre los meses reservados

Método	MAE	MAPE
Referencia	171	11,7 %
Holt	64	4,6 %

Con estos parámetros gana Holt. Si un método no supera a la referencia, la referencia es la respuesta.

Serie observada (sintética)Referencia estacionalHolt

Ver datos del gráfico

Valores observados y predichos en los meses reservados
Mes	Observado	Referencia	Holt
A3-07	1.314	1.094	1.476
A3-08	1.364	1.166	1.499
A3-09	1.535	1.392	1.523
A3-10	1.589	1.385	1.546
A3-11	1.575	1.498	1.569
A3-12	1.569	1.383	1.593

Supuestos del ejemplo

Serie sintética de 36 meses generada con semilla fija: tendencia lineal creciente, estacionalidad anual multiplicativa y ruido normal. No corresponde a ninguna empresa.
Los últimos 6 meses se reservan y no intervienen en el ajuste. El error se mide sólo sobre ellos.
Referencia estacional: la previsión del mes m es el valor observado doce meses antes.
Holt: suavizado exponencial con nivel y tendencia, controlado por α y β. No tiene componente estacional, y eso se nota en la serie.
MAE en unidades; MAPE en porcentaje sobre el valor observado, escala 0–100.

Qué no dice este cálculo

La proyección no lleva banda de incertidumbre porque no se ha definido un método para calcularla. Una banda dibujada sin cálculo detrás sería decoración.
Los parámetros se eligen a mano para poder observar su efecto; no se optimizan sobre los datos reservados, porque eso invalidaría la medición.
Un solo corte de validación con 6 meses es poco: en un trabajo real se usarían varios cortes sucesivos.
Ningún método detecta un cambio estructural antes de que ocurra.

Estas tres demostraciones responden preguntas de ejemplo.

La tuya tendrá otros datos, otras restricciones y probablemente otro modelo. El formulario sirve para describirla con precisión suficiente.

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