Menu

Программу Монте Карло Надстройка Для Excel

12.09.2017

Использование метода Монте- Карло для расчета риска. Не так давно я прочитал замечательную книгу Дугласа Хаббарда Как измерить всё, что угодно. Оценка стоимости нематериального в бизнесе. В кратком конспекте книги я обещал, что одному из разделов – Оценка риска: введение в моделирование методом Монте- Карло – я посвящу отдельную заметку.

Избегайте риска с помощью метода Монте-Карло и оптимизации, чтобы показать. Избегайте риска с помощью метода Монте-Карло, чтобы показать возможные результаты в электронной таблице Microsoft Excel. Программа с полной объективностью вычисляет и отслеживает множество возможных будущих . Моделирование методом Монте-Карло в Crystal Ball для Excel.

Да всё как- то не складывалось. И вот недавно я стал более внимательно изучать методы управления валютными рисками. В материалах, посвященных этой тематике, часто упоминается моделирование методом Монте- Карло. Так что обещанный материал перед вами.* * *Приведу простой пример моделирования методом Монте- Карло для тех, кто никогда не работал с ним ранее, но имеет определенное представление об использовании электронных таблиц Excel. Предположим, что вы хотите арендовать новый станок. Стоимость годовой аренды станка 4.

Поэтому, даже не достигнув точки безубыточности, вы всё равно не сможете сразу вернуть станок. Вы собираетесь подписать договор, думая, что современное оборудование позволит сэкономить на трудозатратах и стоимости сырья и материалов, а также считаете, что материально- техническое обслуживание нового станка обойдется дешевле.

Скачать заметку в формате Word, примеры в формате Excel. Ваши калиброванные специалисты .

  1. RISK для Excel интегрирован с Microsoft Project, благодаря чему вы можете выполнять. При выполнении моделирования по методу Монте-Карло для расчетов.
  2. RISKOptimizer на основе моделирования по методу Монте-Карло из надстройки анализа. Стандартные программы оптимизации хорошо справляются с задачей .
  3. Вы легко сможете осуществить моделирование методом Монте-Карло на персональном компьютере с помощью программы Excel, .
  4. Если вы являетесь, читайте в статье Начало Office надстройки для Excel.
Программу Монте Карло Надстройка Для Excel

Объем производства каждый год меняется, какие- то затраты снизятся, когда рабочие окончательно освоят новый станок, и т. Но мы в этом примере намеренно пожертвовали реализмом ради простоты. Если мы возьмем медиану (среднее) каждого из интервалов значений, то получим годовую экономию: (1. Похоже, что мы не только добились безубыточности, но и получили кое- какую прибыль, но не забывайте – существуют неопределенности. Как же оценить рискованность этих инвестиций? Давайте, прежде всего, определим, что такое риск в данном контексте.

Чтобы получить риск, мы должны наметить будущие результаты с присущими им неопределенностями, причем какие- то из них – с вероятностью понести ущерб, поддающийся количественному определению. Один из способов взглянуть на риск – представить вероятность того, что мы не добьемся безубыточности, то есть что наша экономия окажется меньше годовой стоимости аренды станка. Чем больше нам не хватит на покрытие расходов на аренду, тем больше мы потеряем.

Сумма 6. 00 0. 00 дол. Как определить реальный интервал значений и рассчитать по нему вероятность того, что мы не достигнем точки безубыточности? Поскольку точные данные отсутствуют, нельзя выполнить простые расчеты для ответа на вопрос, сможем ли мы добиться требуемой экономии. Есть методы, позволяющие при определенных условиях найти интервал значений результирующего параметра по диапазонам значений исходных данных, но для большинства проблем из реальной жизни такие условия, как правило, не существуют.

Как только мы начинаем суммировать и умножать разные типы распределений, задача обычно превращается в то, что математики называют неразрешимой или не имеющей решения обычными математическими методами проблемой. Поэтому взамен мы пользуемся методом прямого подбора возможных вариантов, ставшим возможным благодаря появлению компьютеров. Из имеющихся интервалов мы выбираем наугад множество (тысячи) точных значений исходных параметров и рассчитываем множество точных значений искомого показателя. Моделирование методом Монте- Карло – превосходный способ решения подобных проблем. Мы должны лишь случайным образом выбрать в указанных интервалах значения, подставить их в формулу для расчета годовой экономии и рассчитать итог.

Одни результаты превысят рассчитанную нами медиану 6. Некоторые будут даже ниже требуемых для безубыточности 4. Вы легко сможете осуществить моделирование методом Монте- Карло на персональном компьютере с помощью программы Excel, но для этого понадобится чуть больше информации, чем 9. Необходимо знать форму кривой распределения. Для разных величин больше подходят кривые одной формы, чем другой.

В случае 9. 0%- ного доверительного интервала обычно используется кривая нормального (гауссова) распределения. Это хорошо знакомая всем колоколообразная кривая, на которой большинство возможных значений результатов группируются в центральной части графика и лишь немногие, менее вероятные, распределяются, сходя на нет к его краям (рис. Вот как выглядит нормальное распределение: Рис. Трейнер На The Forest 0.26.

Нормальное распределение. По оси абсцисс число сигм. Особенности: значения, располагающиеся в центральной части графика, более вероятны, чем значения по его краям; распределение симметрично; медиана находится точно посредине между верхней и нижней границами 9. CI); «хвосты» графика бесконечны; значения за пределами 9. Для построения нормального распределения в Excel можно воспользоваться функцией . Очевидно, не все обладают интуитивным пониманием, что это такое, но поскольку стандартное отклонение можно заменить числом, рассчитанным по 9.

Рисунок 1 показывает, что в одном 9. В нашем случае следует создать в электронной таблице генератор случайных чисел для каждого интервала значений. Начнем, например, с MS – экономии на материально- техническом обслуживании. Воспользуемся формулой Excel: =НОРМОБР(вероятность; среднее; стандартное. Вероятность распределения MS по диапазонам значений; о том, как построить такое распределение с помощью сводной таблицы см. Вычисления в сводной таблице (в области значений) в Excel 2.

Поскольку мы использовали «лишь» 1. Тем не менее, около 9.

MS от 1. 0 до 2. 0 долл. Два последних столбца показывают результаты расчетов на основе данных других столбцов. В столбце «Общая экономия» показана годовая экономия, рассчитанная для каждой строки. Например, в случае реализации сценария 1 общая экономия составит (1. Столбец «Достигается ли безубыточность?» вам на самом деле не нужен.

Я включил его просто для информативности. Создадим в Excel 1.

Рис. Расчет сценариев методом Монте- Карло в Excel. Чтобы оценить полученные результаты, можно использовать, например, сводную таблицу, которая позволяет подсчитать число сценариев в каждом 1. Затем вы строите график, отображающий результаты расчета (рис. Этот график показывает, какая доля из 1. Например, около 3% сценариев дадут годовую экономию более 1. М дол. Рис. Распределение общей экономии по диапазонам значений.

По оси абсцисс отложены 1. Из всех полученных значений годовой экономии примерно 1. К  дол. Это означает, что вероятность ущерба составляет 1.

Данное число и представляет содержательную оценку риска. Но риск не всегда сводится к возможности отрицательной доходности инвестиций. Оценивая размеры вещи, мы определяем ее высоту, массу, обхват и т.

Palisade Corporation - Программное обеспечение для анализа рисков и решений. Palisade Corporation является разработчиком программного обеспечения @RISK («эт- риск»), Decision. Tools Suite и других программных продуктов для анализа рисков и принятия решений в условиях неопределенности. Наши продукты, представляющие собой надстройку для Microsoft Excel, позволяют добавлять в табличные модели такие функции, как моделирование по методу Монте- Карло, Монте- Карло для методики Шесть сигм, деревья решений и оптимизация.