Modelar incertidumbre en cadena de suministro de salmón en Chiloé

Construye un modelo de decisión bajo incertidumbre que combine simulación de Monte Carlo (técnica que usa números aleatorios repetidos para estimar resultados probables) con análisis de escenarios para la decisión de inversión. El modelo debe incorporar: distribuciones de probabilidad para el precio del salmón (basada en datos históricos o razonables), probabilidades de cambios regulatorios, y frecuencia de eventos climáticos disruptivos. Calcula el valor esperado y el valor en riesgo (Value at Risk, métrica de pérdida máxima probable) para cada alternativa. Además, identifica qué fuente de incertidumbre contribuye más a la varianza del resultado, sugiriendo dónde vale la pena invertir en información adicional. El éxito se mide por la capacidad del modelo para generar una recomendación clara que resista el escrutinio de familiares con distintas tolerancias al riesgo, y por la identificación de estrategias de contingencia robustas.