Plantilla del curso
Simulación de Monte Carlo: De la ruido de sensores al riesgo del portafolio
Simula mediciones de ruido, métodos de Monte Carlo y análisis de riesgos con Python.
Objetivos educativos
Esta plantilla de curso enseña procedimientos básicos de simulación estocástica y introduce sistemáticamente la aplicación de los métodos de Monte Carlo. El enfoque se centra en desarrollar competencias en modelado estadístico, simulación de procesos aleatorios e interpretación de resultados numéricos. Los módulos conectan modelos matemáticos con su implementación concreta en Python, promoviendo una comprensión más profunda de la relación entre teoría y código. La plantilla se encuentra en los campos de Estadística, Métodos Numéricos y Análisis Basado en Datos.
Competencias clave
- Simulación de mediciones de ruido usando números aleatorios y distribuciones normales
- Uso de procesos aleatorios reproducibles mediante semillas controladas
- Evaluación estadística de muestras (media, desviación estándar, distribuciones)
- Aplicación de métodos de Monte Carlo para estimar cantidades como π e integrales
- Análisis del comportamiento de convergencia y desarrollo de errores en función del tamaño de la muestra
- Visualización e interpretación de datos mediante histogramas y gráficos de dispersión
- Realización de análisis de riesgo con modelos estocásticos (GBM) y indicadores clave como el Valor en Riesgo
Estructura de los módulos
Simulación de ruido de medición: Semilla, Histograma, Estadísticas
Introducción a la simulación de valores de medición aleatorios con distribución normal y su evaluación estadística y visualización.
Estimación de Pi mediante Monte Carlo con puntos aleatorios
Aplicación del principio de Monte Carlo para aproximar π mediante puntos aleatorios y análisis de la incertidumbre de la estimación.
Integración de Monte Carlo: Integral como valor medio
Implementación de la integración de Monte Carlo mediante valores medios muestrales y comparación con soluciones analíticas.
Convergencia de Monte Carlo en gráfico log-log
Investigación del comportamiento de convergencia de los métodos de Monte Carlo mediante análisis de error y visualización log-log.
Análisis de riesgo Monte Carlo con GBM y VaR
Aplicación de modelos estocásticos para simular riesgos de portafolio y calcular indicadores centrales de riesgo.
Los módulos claramente estructurados permiten un desarrollo transparente de competencias y pueden integrarse flexiblemente en series de lecciones existentes.
Pruebe esta plantilla en su propia enseñanza y adapte los módulos individuales específicamente a su grupo de aprendizaje.