Sobre Simulação Monte Carlo e Precisão de Simulação

O Strategic Modeling usa simulação Monte Carlo para gerar aleatoriamente um intervalo de valores para pressupostos que você define.

Depois de ter definido células de entrada como pressupostos e células de saída como previsões, execute uma simulação. O Strategic Modeling usa a simulação Monte Carlo, que usa números aleatórios para medir os efeitos da incerteza em um modelo.

Uma simulação executa repetidamente estas etapas:

1. Para cada célula de pressuposto, um número aleatório é gerado de acordo com o intervalo definido e colocado no modelo.

   O Strategic Modeling gera números aleatórios usando o método Gerador de Congruência Multiplicativo.

2. O modelo é recalculado.
3. Um valor é recuperado de cada célula de previsão e adicionado ao gráfico na área de resultados da previsão.

Esse é um processo iterativo que continua até que o número de avaliações seja atingido ou você pare a simulação.

O gráfico da previsão final reflete a incerteza combinada das células de pressuposto nas células de previsão.

A precisão da simulação é administrada basicamente por dois fatores:

• O número de avaliações, ou duração, da simulação – falando de modo geral, quanto mais avaliações você executa em uma simulação, maior a precisão das informações de estatísticas e percentis. Para um determinado número de avaliações, a precisão das estatísticas e percentis depende grandemente da forma e da natureza da distribuição da previsão.
• O método de amostragem – A amostragem Monte Carlo gera cenários naturais do tipo "what-if", enquanto a amostragem de Hipercubo Latino é restrita, porém, mais precisa.