L'analyse des risques par feuille de calcul a recours à la simulation et à des modèles de feuille de calcul pour analyser les effets de variables d'entrée sur les résultats du système modélisé.
Les méthodes traditionnelles d'analyse des risques présentent des limites :
La modification d'une seule cellule de feuille de calcul à la fois rend virtuellement impossible l'exploration de toute la plage des résultats possibles.
La simulation renvoie toujours des estimations à point unique qui n'indiquent pas la probabilité d'atteindre un résultat particulier. Si les estimations à point unique vous signalent ce qui est possible, elles n'indiquent pas ce qui est probable.
Crystal Ball utilise la simulation de Monte Carlo pour passer outre les limites rencontrées avec l'analyse traditionnelle des feuilles de calcul :
Vous pouvez décrire une plage de valeurs possibles pour chaque cellule incertaine dans une feuille de calcul. Tout ce que vous savez sur chaque hypothèse est exprimé en totalité et en une seule fois. Par exemple, vous pouvez définir la facture téléphonique de l'entreprise dans les mois qui viennent sous la forme d'une valeur comprise entre 2 500 et 3 750 dollars, plutôt que d'utiliser une estimation à point unique de 3 000 dollars. Crystal Ball utilise ensuite la plage définie dans une simulation.
A l'aide de la simulation de Monte Carlo, Crystal Ball affiche les résultats dans un graphique de prévision qui représente l'intégralité de la plage des résultats possibles, ainsi que la probabilité d'atteindre chacun d'entre eux. En outre, Crystal Ball conserve une trace des résultats de tous les scénarios.
Crystal Ball implémente la simulation de Monte Carlo selon un processus répétitif en trois étapes, décrit à la section « L'envers du décor”.
La simulation de Monte Carlo génère de façon aléatoire une plage de valeurs pour les hypothèses que vous définissez. Ces entrées alimentent les formules des cellules de prévision. Ce processus permet d'explorer des plages de résultats, représentées sous forme de graphiques de prévision. Vous pouvez visualiser et utiliser les graphiques de prévision pour estimer la probabilité, ou la certitude, d'un résultat particulier.
La simulation de Monte Carlo porte ce nom par référence à Monte Carlo, à Monaco, ville réputée pour ces casinos et ces jeux de hasard. Le caractère aléatoire des jeux de hasard (tels que la roulette, les dés et les machines à sous) est semblable à la façon dont la simulation de Monte Carlo sélectionne les valeurs de variable de manière aléatoire pour simuler un modèle. Lorsque vous lancez un dé, vous savez que vous obtiendrez la valeur 1, 2, 3, 4, 5 ou 6, mais vous ne savez pas laquelle correspond à un tirage particulier. Il se passe la même chose pour les variables dont on connaît la plage de valeurs, mais pas la valeur exacte à un certain moment ou pour un événement en particulier (par exemple, des taux d'intérêt, un besoin de dotation en personnel, le cours des actions, un inventaire ou le nombre d'appels téléphoniques par minute).