Los riesgos normalmente se definen como eventos negativos, como puede ser la prdida de dinero en una empresa o una tormenta que genera un gran nmero de reclamaciones de seguros. Sin embargo, durante el proceso de anlisis de riesgo tambin se pueden descubrir resultados potenciales positivos. Mediante la exploracin de todo el espacio de posibles resultados para una situacin determinada, un buen anlisis de riesgo puede identificar peligros y descubrir oportunidades.Una herramienta que no ahorra y tiempo y dinero y nos da un anlisis optimo del riesgo es Risk Simulator realizaanlisis de riesgo utilizando la simulacin para mostrar mltiples resultados posibles en un modelo de hoja de clculo, y le indica qu probabilidad hay de que se produzcan.Esto quiere decir que usted podr decidir qu riesgos desea tomar y cules prefiere evitar, tomando la mejor decisin en situaciones de incertidumbre.El simulador nos ayuda con:Riesgo De Mercado nos da un punto de vista por medio del Valor en Riesgo en los mercados, Cpulas y Teora del Valor Extremo para medir su comportamiento y oportunidad de inversin en tiempo real y su proyeccin.Riesgo De Crditos nos da una pantalla clara de anlisis de la Probabilidad de Incumplimiento, Prdida Esperada, Exposicin EAD, Mtodos Prdida Esperada, Tcnicas no Paramtricas entre otras para saber si un crdito para las partes interesadas es viable, rentable y que no genere prdidas para cada una de los interesados.Riesgo Operacional nos da un claro la prdida potencial ocasionada por la falla, carencia o insuficiencia de procesos y controles internos, personas y sistemas o eventos externos sus ventajas Identificar todos los detalles relevantes de las transacciones, los errores de captura y los procesos de riesgo potencial. Identificar las necesidades de entrenamiento en relacin con las polticas de riesgo operacional. Apoyar a las reas de la institucin, incluida la gestin del riesgo operacional de las entidades Coordinar las prcticas de gestin de riesgos operacionales para las diferentes reas de negocio y reas de apoyo. Anlisis de riesgo determinista del simulador nos ayuda a determinarEl mejor de los casos, el peor de los casos y el resultado ms probableEn el video nos dan un ejemplo de hacer un anlisis de riesgo cuantitativo es mediante el uso dela simulacin Monte Carlo, las variables inciertas de un modelo se representan usando rangos de posibles valores denominados distribuciones de probabilidad. Mediante el uso de distribuciones de probabilidad, las variables pueden tener diferentes probabilidades de producir diferentes resultados. Las distribuciones de probabilidad son una forma mucho ms realista de describir la incertidumbre en las variables de un anlisis de riesgo.La simulacin Monte Carlo proporciona una serie de ventajas sobre el anlisis determinista: Resultados probabilsticos.Los resultados muestran no slo lo que puede suceder, sino lo probable que es un resultado. Resultados grficos: Es fcil crear grficos de diferentes resultados y las posibilidades de que sucedan. Esto es importante para comunicar los resultados a otras personas interesadas. Anlisis de sensibilidad: Resulta ms fcil ver qu variables introducidas tienen mayor influencia sobre los resultados finales. Anlisis de escenario: Los analistas pueden ver exactamente los valores que tienen cada variable cuando se producen ciertos resultados. Esto resulta muy valioso para profundizar en los anlisis.