La importancia de gestionar los riesgos empresariales es innegable en la actualidad, por tanto, la necesidad de entender cómo hacerlo se hace cada vez más perentoria. Un primer paso, y quizás el de mayor importancia en la gestión de los riesgos, es identificarlos, lo cual habilita a las empresas para entenderlos y así poder manejarlos. La gestión integral de riesgos ha ganado impulso en los últimos años, especialmente a partir de la década de los noventa, lo que ha conllevado la aparición de “Modelos de Gestión de Riesgos”, algunos de ellos de carácter más específico, como por ejemplo: ISO 14000, ISO 22000, OHSAS 18001, etc. y otros de carácter más global como la norma AS/NZS 4630 o la norma ISO 31000. Por lo tanto, con el objeto de incorporar en la estimación del presupuesto de inversión los riesgos e incertidumbres a los cuales el proyecto está expuesto, como las incertidumbres de las condiciones reales del terreno, variabilidad de precios según las condiciones de mercado, ocurrencia de eventos climáticos, sociales, operacionales, naturales, entre otros. Se ha desarrollado la metodología para incorporarlos en el costo de inversión y establecer un costo de inversión probabilístico, donde los posibles valores que pueda alcanzar el presupuesto están asociados a una probabilidad de ocurrencia. Con la utilización del software Crystal Ball, que hace uso del método de Monte Carlo, se procesaron múltiples iteraciones en la que cada parte de obra tomó distintos valores posibles en concordancia con su correspondiente función de distribución probabilística. Lo anterior equivale a simular matemáticamente la ejecución de múltiples proyectos, que cumplen con las condiciones establecidas. Se obtienen así tantos costos de inversión como iteraciones se realizaron y con cuyos valores se generó una función de distribución continua y su correspondiente curva de probabilidad de ocurrencia acumulada (probabilidad de no excedencia). Del análisis de riesgo e incertidumbre, se determina el costo de inversión probabilístico del proyecto de Obras Civiles, con una probabilidad de ocurrencia del 90% de efectividad de la herramienta. La clave para usar Crystal Ball es definir ciertas celdas de entrada en la hoja de cálculo Excel como supuestos, y ciertas celdas de salida como pronósticos. Una vez que ya se han definido las celdas, Crystal Ball utiliza la simulación Monte Carlo para modelar la complejidad de un escenario real. / Tesis
| Identifer | oai:union.ndltd.org:Cybertesis/oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:cybertesis/4718 |
| Date | January 2015 |
| Creators | Castañeda Zorrilla, Crysthian Antony |
| Contributors | Cachay Boza, Orestes |
| Publisher | Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
| Source Sets | Universidad Nacional Mayor de San Marcos - SISBIB PERU |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | Repositorio de Tesis - UNMSM, Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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