Optimización financiera REPASO by Gabriela Saritama

Programación lineal

gabsaritama — 2025-07-20 22:29:52 UTC

Técnica de optimización matemática que busca maximizar o minimizar una función objetivo sujeta a restricciones lineales. Su simplicidad la hace ampliamente utilizada, especialmente en problemas financieros, aunque requiere precaución debido a sus supuestos de linealidad y retorno constante a escala. Estos supuestos implican que cualquier cambio en las variables de entrada genera un cambio proporcional en los resultados.

Programación Entera

gabsaritama — 2025-07-20 22:30:17 UTC

Técnica utilizada para encontrar la mejor solución posible que cumpla con el objetivo planteado. Esta es especialmente útil en situaciones donde no se aceptan fracciones, como el número de empleados o unidades a producir. En casos más complejos, donde algunas variables son discretas y otras continuas, se recurre a la programación mixta, que permite combinar decisiones como la cantidad de vendedores, el presupuesto de publicidad y el precio del producto para maximizar la rentabilidad en ventas

Aplicaciones financieras

gabsaritama — 2025-07-20 22:30:31 UTC

Asignación de presupuestos.
Optimización de carteras de inversión.
Planeación de producción y logística.

Programación binaria

gabsaritama — 2025-07-20 22:31:22 UTC

Las decisiones dependen de si ciertos eventos ocurren o no. Para representar estas situaciones, que solo pueden tomar los valores 0 (no) o 1 (sí). En Excel, esto se puede manejar mediante la creación de dichas variables o usando la función lógica SI(). El Solver permite trabajar con variables binarias al definirlas como celdas cambiantes y aplicarles la restricción correspondiente en la ventana de configuración. Esta herramienta es útil para modelar decisiones tipo “sí o no”, como seleccionar proyectos, activar rutas o asignar recursos.

Programación no lineal

gabsaritama — 2025-07-20 22:31:43 UTC

Se aplica a problemas en los que las relaciones entre las variables del modelo no son lineales, es decir, no existe un retorno constante a escala. Un ejemplo típico es el cálculo del Valor Presente Neto (VPN) de un proyecto, donde un aumento en los flujos de efectivo no genera un incremento proporcional en el VPN, debido a la influencia del valor del dinero en el tiempo. Este tipo de programación permite modelar situaciones más realistas y complejas en las que las relaciones entre variables cambian según su magnitud.

Modelos de regresión

gabsaritama — 2025-07-20 22:32:17 UTC

Analizan la relación entre variables independientes (causas) y una dependiente (efecto).

Aplicaciones

gabsaritama — 2025-07-20 22:32:33 UTC

Predecir ventas en función de la inversión en marketing.
Estimar el impacto de tasas de interés sobre la inflación

Series de tiempo

gabsaritama — 2025-07-20 22:33:04 UTC

Datos financieros ordenados cronológicamente (como precios de acciones, tasas de cambio).

Modelos ARIMA

gabsaritama — 2025-07-20 22:33:25 UTC

Se usan para hacer predicciones basadas en patrones históricos.

Aplicaciones

gabsaritama — 2025-07-20 22:33:40 UTC

Proyección de ingresos futuros.
Análisis de riesgo en inversiones.

Software

gabsaritama — 2025-07-20 22:34:57 UTC

Risk simulator permite simular escenarios con incertidumbre, usando técnicas como Monte Carlo.

gabsaritama — 2025-07-20 22:40:11 UTC

Gutiérrez, J. (2016). Modelos financieros con Excel 2013: herramientas para mejorar la toma de decisiones empresariales: (3 ed.). Bogotá, Ecoe Ediciones. Recuperado de https://elibro.net/es/ereader/bibliotecautpl/114358?page=161.

Pasos para la optimización

gabsaritama — 2025-07-20 22:59:29 UTC

identificar el objetivo
Relación funcional variable entrada(objetivo)
Definir las restricciones
Aplicar la técnica para encontrar la combinación óptima