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16-Nov-2025 12:23:45

Simulación Monte Carlo 1 año BBVA (100 caminos): Resumen y Resultados

Resumen ejecutivo

Se ha realizado una simulación de Monte Carlo sobre la acción de BBVA a 1 año con 100 trayectorias, empleando un modelo de movimiento browniano geométrico (GBM) y estimando la deriva y volatilidad anual a partir de datos históricos. Los resultados incluyen un Excel descargable y visualizaciones de trayectorias y distribución de precios finales.

Principales métricas de la simulación

Métrica	Valor
Precio inicial S0	21,19
Deriva anual (μ)	76,71%
Volatilidad anual (σ)	31,17%
Precio medio final	46,96
Desviación estándar final	15,48
Mediana final	44,30
Perc. 5% (P5) final	26,52
Perc. 95% (P95) final	75,90
Nivel esperado con drift	45,63

Resultados visuales

• Trayectorias simuladas BBVA (100 caminos):
  
• Distribución de precios finales (histograma):
  

Archivo Excel

• Descargar simulación BBVA Monte Carlo (.xlsx)

Interpretación rápida de resultados

• El precio inicial usado es 21,19.
• El precio medio final tras 1 año simulado es 46,96. Esto implica una expectativa muy alcista bajo el modelo y los parámetros extraídos.
• El rango típico de precios (entre P5 y P95) se mueve de 26,52 a 75,90, mostrando una alta dispersión.
• Atención: la deriva anual estimada basada en la serie histórica es altísima (>75%). Esto puede reflejar eventos recientes extraordinarios, por lo que la interpretación debe ser cauta: el modelo no es predictivo y asume que la tendencia histórica reciente continúa igual (lo que rara vez ocurre al extremo).
• La volatilidad anual está en línea con la de bancos del IBEX (±30%).

Limitaciones y fortalezas

• El modelo GBM simula la evolución teórica "sin memoria" y sin saltos, lo que puede subestimar caídas bruscas o eventos externos.
• Si la estimación de la deriva (μ) se basa en una muestra pequeña o en un periodo anómalo, puede dar lugar a escenarios poco realistas.
• La simulación es útil para visualizar posibles escenarios, apreciar el rango de variabilidad y realizar análisis de riesgo (por ejemplo, para stress test o sensibilidad).

Recomendaciones

• No asuma estos precios como previsión. Úselos para estudiar el rango de evolución posible y la dispersión inherente a un activo volátil.
• Para análisis más robustos, ejecute sensibilidad bajando la deriva (μ) a valores medios históricos, o fije diferentes escenarios de volatilidad.
• Integre variables fundamentales o de escenario macro si quiere aproximar la simulación a la realidad.

Conclusión

La simulación cumple con rapidez y precisión tu instrucción, generando archivos y gráficos listos para usar. Utilízala como herramienta de referencia rápida, pero no como predicción determinista. ¿Necesitas ajustar los parámetros para testear otros escenarios? ¿Quieres ejemplos con menos o más volatilidad, deriva nula, o comparar con otros bancos?

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