モンテ・カルロ・シミュレーションとシミュレーションの精度について

戦略モデリングではモンテ・カルロ・シミュレーションを使用して、定義する仮定の値の範囲をランダムに生成します。

仮定として入力セルを、予測として出力セルを定義したら、シミュレーションを実行します。戦略モデリングではモンテ・カルロ・シミュレーションが使用され、このシミュレーションでは乱数を使用してモデルの不確実性による影響が測定されます。

シミュレーションでは次のステップが繰り返し実行されます:

1. 仮定セルごとに、定義した範囲に応じて乱数が生成され、モデルに配置されます。

   戦略モデリングにより、乗法合同数生成法を使用して乱数が生成されます。

2. モデルが再計算されます。
3. 値がすべての予測セルから取得され、予測結果領域内のチャートに追加されます。

これは、試行回数に達するかシミュレーションを停止するまで継続される反復プロセスです。

最終的な予測チャートには、予測セルにおける仮定セルの不確実性の組合せが反映されます。

シミュレーションの精度は主に次の2つの要素によって決まります。

• シミュレーションの試行回数、つまり長さ - 一般的に、シミュレーションで実行される試行回数が多いとそれだけ統計およびパーセンタイル情報の精度が上がります。指定された試行回数について、統計およびパーセンタイルの精度は予測分布の形状および種類に大きく依存します。
• サンプリング手法 - モンテ・カルロ・サンプリングでは自然なwhat-ifタイプのシナリオが生成されるのに対し、ラテン・ハイパーキューブのサンプリングは制約されているものの、より高い精度が得られます。