ce este simularea Monte Carlo?

simularea Monte Carlo este un proces de utilizare a curbelor de probabilitate pentru a determina probabilitatea unui rezultat. Poți să te scarpini în cap aici și să spui… „Hei Rick, o curbă de distribuție are o serie de valori. Deci, cum anume pot determina probabilitatea unui rezultat?”Și mai bine, cum fac asta în Microsoft Excel fără niciun add-insThought special pe care nu l-ai întreba niciodată.Acest lucru se face prin rularea simulării de mii de ori și analizarea distribuției ieșirii. Acest lucru este deosebit de important atunci când analizați ieșirea mai multor curbe de distribuție care se alimentează una în cealaltă.Exemplu:

• # de unități vândute pot avea o curbă de distribuție
• înmulțită cu prețul pieței, care poate avea o altă curbă de distribuție
• minus salarii variabile care au o altă curbă
• etc., etc.

odată ce toate aceste distribuții sunt amestecate, rezultatul poate fi destul de complex. Rularea a mii de iterații (sau simulări) ale acestor curbe vă poate oferi câteva informații. Acest lucru este deosebit de util în analiza riscului potențial la o decizie.

descrie Monte Carlo

când descriu simularea Monte Carlo, mă refer adesea la filmul din 1980 Jocuri de război, unde un tânăr Mathew Broderick (înainte de Ferris Bueller) este un hacker care își folosește modemul dial-up pentru a intra în computerele Pentagonului și a începe războiul mondial 3. Într-un fel. Apoi a pus computerele Pentagonului să facă multe simulări ale jocurilor Tic Tac Toe pentru a învăța computerul că nimeni nu va avea un război nuclear – și a salva lumea în acest proces.Mulțumesc Ferris. Ești un erou.Iată o bucatica de film pentru a vă arăta mare de timp Monte Carlo în acțiune. Sunt presupunând că va trece cu vederea Politica, omul ciudat îmbrățișarea și, desigur,, Dabney Coleman.

curbe de distribuție

există diferite curbe de distribuție pe care le puteți utiliza pentru a configura simularea Monte Carlo. Și aceste curbe pot fi schimbate pe baza variabilei. Microsoft nu are o formulă numită „Do Monte Carlo Simulation” în bara de meniu 🙂

distribuție uniformă

într-o distribuție uniformă, există o probabilitate egală oriunde între minim și maxim. O distribuție uniformă arată ca un dreptunghi.

distribuție normală (Gaussiană)

aceasta este și curba dvs. standard în formă de clopot. Această formulă de simulare Monte Carlo se caracterizează prin faptul că este distribuită uniform pe fiecare parte (mediana și media sunt aceleași – și fără asimetrie). Cozile curbei merg la infinit. Deci, acest lucru nu poate fi curba ideală pentru prețurile locuințelor, unde câteva case de vârf cresc media (medie) cu mult peste mediană sau în cazurile în care există un minim sau maxim greu. Un exemplu în acest sens poate fi salariul minim în locația dvs. Rețineți că numele funcției variază în funcție de versiunea dvs.

distribuție lognormală

o distribuție în care logaritmul este distribuit în mod normal cu media și deviația standard. Deci, configurarea este similară cu distribuția normală, dar vă rugăm să rețineți că variabilele mean și standard_dev sunt menite să reprezinte logaritmul.

distribuția Poisson

aceasta este probabil cea mai subutilizată distribuție. În mod implicit, mulți oameni folosesc o curbă de distribuție normală atunci când Poisson se potrivește mai bine modelelor lor. Poisson este cel mai bine descris atunci când există o distribuție mare aproape de început, care se disipează rapid la o coadă lungă pe o parte. Un exemplu în acest sens ar fi un call center, unde nu se răspunde la apeluri înainte de al doilea ZERO. Urmat de majoritatea apelurilor a răspuns în primele 2 intervale (să zicem 30 și 60 de secunde), cu o scădere rapidă în volum și o coadă lungă, cu foarte puține apeluri răspuns în 20 de minute (presupus).

scopul aici nu este de a vă arăta fiecare distribuție posibilă în Excel, deoarece aceasta este în afara domeniului de aplicare al acestui articol. Mai degrabă pentru a vă asigura că știți că există multe opțiuni disponibile pentru simularea dvs. Nu cădeți în capcana de a presupune că o curbă normală de distribuție este potrivită pentru toate modelarea datelor. Pentru a găsi mai multe curbe, accesați funcțiile statistice din registrul de lucru Excel și investigați. Dacă aveți întrebări, puneți-le în secțiunea de comentarii de mai jos.

construirea modelului

pentru această configurare vom presupune o distribuție normală și 1.000 de iterații.

variabile de intrare

configurarea presupune o distribuție normală. O distribuție normală necesită trei variabile; probabilitate, medie și deviație standard. Vom aborda abaterea medie și standard în primul nostru pas. Presupun o problemă de prognoză financiară care constă în venituri, cheltuieli variabile și fixe. Unde venitul minus cheltuielile variabile minus cheltuielile fixe este egal cu profitul. Cheltuielile fixe sunt costuri scufundate în instalații și echipamente, astfel încât nu se presupune nicio curbă de distribuție. Curbele de distribuție sunt asumate pentru venituri și cheltuieli variabile.

Prima simulare

exemplul de mai jos indică setările pentru venituri. Formula poate fi copiată și lipită în celula D6 pentru cheltuieli variabile. Pentru venituri și cheltuieli noi vă norma funcție.INV() unde parametrii sunt:

• probabilitate = funcția RAND() pentru a obține un număr aleatoriu pe baza celorlalte criterii din distribuție.
• Mean = media utilizată în etapa 1. Pentru venituri este C3.
• deviația Standard = deviația Standard utilizată la Pasul 1. Pentru venituri este C4

deoarece RAND () este folosit ca probabilitate, o probabilitate aleatorie este generată la reîmprospătare. Vom folosi acest lucru în avantajul nostru în pasul următor.

1.000 de simulări

există mai multe moduri de a face 1.000 sau mai multe variații. Cea mai simplă opțiune este să luați formula de la Pasul #2 și să o faceți absolută. Apoi copiați și lipiți de 1.000 de ori. Este simplu, dar nu foarte fantezist. Și dacă Ferris Bueller poate salva lumea arătând un nou joc Tic Tac Toe pe un computer, atunci putem condimenta și această analiză. Să ne aventurăm în lumea meselor.

• mai întâi dorim să creăm o schiță pentru un tabel. Facem acest lucru prin listarea numerelor de la 1 la 1.000 în rânduri. În exemplul de mai jos, lista de numere începe în B12.
• în coloana următoare, în celula C12, vom face referire la prima iterație.

• apoi evidențiați zona în care dorim să găzduim cele 1.000 de iterații
• selectați Date > tabele de date
• pentru celula de intrare a coloanei: Selectați o celulă goală. În fișierul de descărcare, celula D11 este selectată
• selectați OK

• odată ce OK este selectat din pasul anterior, se introduce un tabel care autopopulează cele 1.000 de simulări

statistici sumare

odată ce simulările sunt rulate, este timpul să adunăm statistici sumare. Acest lucru se poate face în mai multe moduri. În acest exemplu am folosit funcția COUNTIF () pentru a determina procentul de simulări care sunt neprofitabile și probabilitatea unui profit mai mare de 1 milion de dolari. Așa cum era de așteptat, probabilitatea de peste 1 milion de dolari se situează în jur de 50%. Acest lucru se datorează faptului că am folosit curbe normale de distribuție care sunt distribuite uniform în jurul mediei, care a fost de 1 milion de dolari. probabilitatea de a pierde bani este de 4,8%. Acest lucru a fost colectat folosind funcția COUNTIF() pentru a număra simulările care erau mai mici de zero și împărțind la 1.000 de iterații totale.

obțineți descărcarea

în videoclipul de mai sus, Oz întreabă despre diferitele utilizări pentru simularea Monte Carlo. La ce l-ai folosit? Există exemple specifice pe care le puteți împărtăși grupului? Dacă da, lăsați o notă mai jos în secțiunea de comentarii. De asemenea, nu ezitați să vă înscrieți pentru newsletter-ul nostru, astfel încât să puteți rămâne la curent ca noi Excel.TV spectacolele sunt anunțate. Lăsați-mi un mesaj mai jos pentru a rămâne în contact.