El objetivo principal de este documento es implementar un modelo de simulación en @RISK y estudiar el impacto de incorporar variables aleatorias, como los grados-día en un modelo determinista tradicional, para calcular el grosor óptimo del aislamiento térmico en las paredes. Actualmente, los edificios verdes se han vuelto importantes debido al creciente interés mundial en la reducción de la contaminación ambiental. Un método para ahorrar energía es utilizar aislamiento térmico. El grosor óptimo de estos aislantes se ha calculado tradicionalmente utilizando modelos deterministas. Con la información generada a partir de datos reales utilizando los grados-día requeridos en una cierta zona de Palestina durante el invierno, se generaron muestras aleatorias de los grados-día requeridos anualmente en esta localidad para períodos de 10, 20, 50 y 70 años. Los resultados mostraron que la probabilidad de exceder el valor presente neto del costo calculado utilizando análisis determinista varía del 0% al 100%, sin tener en cuenta la tasa de inflación. Los resultados también muestran que, para vidas útiles de diseño superiores a 40 años, el riesgo de gastar de más es menor si el edificio dura más que el período para el cual fue diseñado. Además, este riesgo se transfiere a quien pagará los costos operativos de calefacción del edificio. La contribución de esta investigación es doble: (a) se incorpora un enfoque estocástico en los modelos tradicionales que determinan el grosor óptimo del aislamiento térmico utilizado en los edificios, al introducir la variabilidad de los grados-día requeridos en una región determinada; (b) se establece una medida del riesgo económico incurrido por la calefacción del edificio como función de los años de uso para los cuales se diseñó el edificio y el número de años que realmente se utiliza.