ANALIZA MONTE CARLO – TRANSFORMAREA INCERTITUDINII SI RISCULUI IN PROGNOZA
Cuprins
Este nevoie sa luati o decizie complicata, care sa fie fundamentata statistic? Aveti variabile care sa influenteze rezultatul final si a caror evolutie vreti sa o anticipati? Doriti sa stiti exact care sunt variantele de rezultat final si care sunt probabilitatile aferente? Poate vi se pare complicat si intr-adevar pentru multi este, dar cu ajutorul unor modele special dezvoltate – cunoscute sub denumirea de metodele Monte Carlo – si cu ajutorul unor specialisti, totul devine mai usor. Analiza Monte Carlo utilizata pentru simulari in afaceri este un instrument care ofera managerilor informatii pentru a evalua diverse decizii alternative.
Metoda estimeaza cat mai exact rezultatele posibile pe baza estimarii probabilitatii ca fiecare variabila sa evolueze intr-o anume directie.
Metoda de simulare Monte Carlo se utilizeaza din ce în ce mai mult in domeniul afacerilor, pentru analiza problemelor stochastice sau in conditii de risc, atunci cand aceeasi directie de actiune poate avea mai multe consecinte, ale caror probabilitati se pot estima.
Variabilele care au valori ce nu pot fi cunoscute cu certitudine, dar pot fi descrise prin distributii de probabilitate se numesc variabile stochastice sau probabiliste. In simulare, pentru a imita variabilitatea unei astfel de variabile, este necesară generarea valorilor posibile pe baza distributiei sale de probabilitate.
ANALIZA MONTE CARLO – ORIGINEA SI DESCRIEREA CONCEPTULUI
Modelul Monte Carlo, cunoscut si sub denumirea de simularea Monte Carlo, a fost conceput de echipa oamenilor de stiinta implicati in proiectul bombei atomice in anii ’40. Totul a plecat de la ideea lui Stanislaw Ulam de a utiliza combinatii aleatorii de variabile si valori ale acestora pentru analiza comportamentului unor sisteme sau procese complexe.
Ajutat de colegul sau John Von Neumann, acestia au dezvoltat primul model Monte Carlo. Avand in vedere caracterul secret al proiectului in care initiatorii sai erau implicati, metoda a primit un nume codificat, fiind inspirat de celebrul oras din statul Monaco si de asemanarile existente intre jocurile de noroc si procesele analizate prin aceasta metoda.
Conceptul a cunoscut multiple dezvoltari si utilizari, astazi existand o diversitate de simulari Monte Carlo, utilizate in cele mai variate domenii, de la fizica particulelor pana la astronomie, inteligenta artificiala, finante, previziuni meteorologice si multe altele.
Simularea Monte Carlo este o metoda cantitativa ce anticipeaza rezultatul in urma analizei sanselor ca variabilele introduse in model sa se comporte intr-un anume fel.
Spre deosebire de legile fizicii, care sunt usor de previzionat (ex.: vom afla exact unde si in cat timp va ajunge un obiect aruncat, daca stim forta cu care a fost aruncat si directia exacta), in lumea afacerilor – in special in conditiile socio-economice actuale – ne desfasuram activitatea in conditii de maxima incertitudine. Pentru gestionarea numarului mare de variabile si previzionarea in conditii de incertitudine, au fost dezvoltate diferite modele computerizate Monte Carlo, care preiau datele aleatorii pe care le aveti la dispozitie (venitul, vanzarile, preturile etc.) sau genereaza propriile date aleatorii, oferind in schimb previziuni.
Abonament Premium Trimestrial | DISCOUNT 25%
Cu ajutorul calculatoarelor, puteti rula sute si mii de seturi de intrari in modelul dumneavoastra in doar cateva minute. Rezultatele obtinute vor arata ce se poate intampla in cazul fiecarui scenariu si care va fi rezultatul fiecarei actiuni. In plus, se vor oferi reprezentari grafice, analiza impactului si alte informatii importante.
ANALIZA MONTE CARLO – UTILIZAREA CONCEPTULUI LA SIMULARI IN AFACERI
Simularea deciziilor economice poate fi aplicata tuturor claselor de probleme: previziuni financiare, reguli de functionare, politici si proceduri, si mai concret, adaptarea deciziilor, controlul deciziilor, politica de preturi etc.
Rezolvarea problemelor cu ajutorul tehnicilor de simulare presupune utilizarea unor algoritmi interactivi si existenta unor pasi bine determinati in vederea atingerii obiectivului presupus. Desi metodele Monte Carlo variaza, acestea urmeaza acelasi traseu:
- Definirea domeniului (variabilelor) care se doreste studiat;
- Generarea aleatorie a valorilor aferente variabilelor;
- Calculul deterministic;
- Agregarea rezultatelor.
Metodele folosesc in mod necesar tehnica de calcul, iar algoritmul metodei este prezentat in succesiunea etapelor sale interactive.
MOD DE ABORDARE IN APLICAREA CONCEPTULUI PENTRU EVALUAREA DECIZIILOR ALTERNATIVE
Cei noua pasi necesari implementarii metodei Monte Carlo sunt:
Conținut rezervat membrilor
Creați un cont GRATUIT pentru a accesa restul informatiilor!
Dacă aveți deja cont folosiți formularul de mai jos pentru a vă loga.
