Метод монте карло в excel пошаговая инструкция

Эта статья была адаптирована на основе Microsoft Excel анализа данных и бизнес-моделирования, автором Wayne L. Winston.

• Кто использует метод Монте-Карло?

• Что происходит при введите =СЛЛ() в ячейку?

• Как имитировать значения дискретной случайной переменной?

• Как имитировать значения обычной случайной переменной?

• Как компания с поздравительной открыткой определяет, сколько карточек нужно создать?

Мы хотим точно оценить вероятность неопределяемых событий. Например, какова вероятность того, что денежные потоки нового продукта будут иметь положительное чистое значение (ЧПС)? Каков коэффициент риска для нашего портфеля инвестиций? С помощью моделирования Монте-Карло мы моделируем ситуации, которые представляют неопределенность, а затем играем их на компьютере тысячи раз.

Примечание:  Название методом Монте-Карло является названием компьютера, которое было выполнено в 30-40-е гг. для оценки вероятности успешной реакции на цепочку, необходимую для этого. Вехи, вовлеченные в эту работу, были большим поклонником заверверять, поэтому они предоставили им кодовое имя Монте-Карло.

В следующих пяти главах вы увидите примеры использования Excel по методу Монте-Карло.

Многие компании используют метод Монте-Карло в качестве важной части процесса принятия решений. Вот несколько примеров.

• Для оценки средней прибыли и коэффициента риска для новых продуктов используются general Elis, Proctor и Tos, Pfizer, Bristol-Myers Squibb и Илья Елисеев. В компании GM эта информация используется директором для определения продуктов, которые будут вы рынок.

• В gm используются такие виды деятельности, как прогнозирование чистой прибыли для корпорации, прогнозирование структурных и покупок, определение его чувствительности к различным типам рисков (например, изменение процентной ставки и изменение курсов обмена валют).

• Для определения оптимальной емкости растений для каждого растения Будет использована омывная химя.

• Для моделирования и оптимального снижения риска обмена валюты профессиональный менеджер и менеджер использует моделирование.

• В Sears используется моделирование, чтобы определить, сколько единиц каждой строки товаров следует заказать у поставщиков ( например, количество пар поставщиков Dockers, которые должны быть заказано в этом году).

• В компаниях, работающих с экспортом, используются неявные условия, чтобы получить «реальные параметры», например значение варианта для расширения, срыв или отложенного проекта.

• Финансовые планировщики используют метод Монте-Карло для определения оптимальных стратегий инвестиций для выхода клиентов из системы.

При введите формулу =СЛЛ() в ячейку, вы получаете число, которое с равной вероятностью будет принимать любое значение от 0 до 1. Таким образом, примерно 25 процентов времени должно получить число, меньшее или равное 0,25; примерно 10 процентов времени, когда нужно получить число не менее 0,90, и так далее. Чтобы продемонстрировать, как работает функция СЛЛ, посмотрите на Randdemo.xlsx, показанную на рисунке 60-1.

Примечание:  При Randdemo.xlsx файла случайные числа, показанные на рисунке 60-1, не будут одинаковыми. Функция СЛЧИС всегда автоматически пересчитирует числа, которые она генерирует при открытие или при входе на него новых данных.

Сначала скопируйте формулу =СЛДД()из ячейки C3 в ячейку C4:C402. Затем назовем диапазон C3:C402 Data (ДанныеC3:C402). Затем в столбце F можно отследить среднее значение 400 случайных чисел (ячейка F2) и использовать функцию СЧЁТЕIF для определения дробей от 0 до 0,25, 0,25 и 0,50, 0,50 и 0,75 и 0,75 и 1. При нажатии клавиши F9 пересчитываются случайные числа. Обратите внимание на то, что среднее значение 400 чисел всегда составляет приблизительно 0,5, а 25 процентов результатов находятся с интервалами 0,25. Эти результаты соответствуют определению случайного числа. Кроме того, обратите внимание на то, что значения, генерируемые СЛ RAND в разных ячейках, являются независимыми. Например, если случайное число, сгенеризированное в ячейке C3, является большим числом (например, 0,99), оно ничего не сообщает нам о значениях других сгенеремых случайных чисел.

Предположим, что запрос календаря регулируется следующей дискретной случайной переменной:

Спрос	Вероятность
10 000	0,10
20 000	0.35
40,000	0,3
60 000	0,25

Как можно многократно Excel или имитировать это требование к календарям? Все возможные значения функции СЛ RAND можно связать с запросами календарей. Следующее задание гарантирует, что потребность в 10 000 будет выполняться в 10 процентов времени и так далее.

Спрос	Назначенное случайное число
10 000	Меньше 0,10
20 000	Больше или равно 0,10 и меньше 0,45
40,000	Больше или равно 0,45 и меньше 0,75
60 000	Больше или равно 0,75

Чтобы показать, как выглядит потребность, посмотрите на файл Discretesim.xlsx, показанный на рисунке 60-2 на следующей странице.

Ключ к нашему моделированию — использовать случайное число для инициировать подставку из диапазона таблицы F2:G5 (именоваемого подсмотра). Случайные числа, которые больше или равны 0 и меньше 0,10, при этом будет требоваться 10 000; случайные числа, которые больше или равны 0,10 и меньше 0,45, будут требоваться 20 000; случайные числа, которые больше или равны 0,45 и меньше 0,75, будут требоваться 40 000; и случайные числа, которые больше или равны 0,75, при этом будет требоваться 60 000. Вы создаете 400 случайных чисел, копируя формулу СЛДД()из C3 в C4:C402. Затем вы создаете 400 пробных испытаний или итерации по запросу календаря, скопируя формулу В.В.В402 из B3 в B4:B402. Эта формула гарантирует, что любое случайное число меньше 0,10 создает запрос в 10 000, любое случайное число в период от 0,10 до 0,45 создает запрос на 20 000 и так далее. В диапазоне ячеок F8:F11 с помощью функции СЧЁТЕФ можно определить долю 400 итерации, которая дает каждому запросу. При нажатии F9 для пересчета случайных чисел имитация вероятностей ближе к предполагаемым вероятностям запроса.

Если ввести в любую ячейку формулу NORMINV(rand(),mu,sigma),будет сгенерировано имитация нормальной случайной переменной со значением «мю» и сигмой стандартного отклонения. Эта процедура показана в файле Normalsim.xlsx, показанном на рисунке 60-3.

Предположим, что мы хотим имитировать 400 испытаний или итерации для обычной случайной переменной со значением 40 000 и стандартным отклонением 10 000. (Вы можете ввести эти значения в ячейки E1 и E2 и назвать эти ячейки под именем «сигма» соответственно.) При копировании формулы =СЛЛ() из C4 в C5:C403 создается 400 различных случайных чисел. При копировании из B4 в B5:B403 формула НОРМОРВ(C4;mean,sigma) генерирует 400 различных пробных значений из обычной случайной переменной со значением 40 000 и стандартным отклонением 10 000. При нажатии клавиши F9 для пересчета случайных чисел их значение остается близко к 40 000, а стандартное отклонение близко к 10 000.

По сути, для случайного числа x формула НОРМОНОРМКВ(p,му,сигма) генерирует p-юпроцентиль нормальной случайной переменной со значением «му» и сигмой стандартного отклонения. Например, случайное число 0,77 в ячейке C4 (см. рисунок 60-3) создает в ячейке B4 примерно 77-ю процентиль нормальной случайной переменной со значением 40 000 и стандартным отклонением 10 000.

В этом разделе вы увидите, как метод методом принятия решений можно использовать метод Монте-Карло. Предположим, что потребность в открытке «День Валентинки» регулируется следующей дискретной случайной переменной:

Спрос	Вероятность
10 000	0,10
20 000	0.35
40,000	0,3
60 000	0,25

Открытка продается за 4,00 долларов США, а переменная стоимость создания каждой карточки составляет 1,50 долларов США. Остаточные карточки необходимо удалять по цене 0,20 долларов США на карточку. Сколько карточек нужно распечатать?

Фактически мы имитируем все возможные количества (10 000, 20 000, 40 000 или 60 000) многократно (например, 1000 итераций). Затем мы определяем, какой объем заказов дает максимальную среднюю прибыль за 1000 итерации. Данные для этого раздела можно найти в файле Valentine.xlsx, показанном на рисунке 60-4. Имена диапазонов в ячейках B1:B11 назначаются ячейкам C1:C11. Диапазону ячеев G3:H6 назначена подпапь с именем. Наши параметры цены и стоимости продаж ввели в ячейки C4:C6.

В ячейку C1 можно ввести пробное производственное количество (в данном примере — 40 000). Затем создайте случайное число в ячейке C2 с помощью формулы =СЛП(). Как было описано выше, имитация запроса на карточку в ячейке C3 с помощью формулы ВЛОП(сл,просмотр;2). (В формуле ВЛП слдд — это имя ячейки, назначенное ячейке C3, а не функции СЛЛ.)

Количество проданных единиц меньше количества и потребности в продукции. В ячейке C8 доход вычисляется с помощью формулы МИН(произведено,потребность)*unit_price. В ячейке C9 суммарные производственные затраты вычисляются с помощью формулы произведено*unit_prod_cost.

Если мы выпускаем больше карт, чем нужно, количество остатых единиц равно производственному минус потребностью; в противном случае единицы не будут оставлены. Затраты на удаление вычисляются в ячейке C10 с помощью формулы unit_disp_cost*ЕСЛИ(произведено>,произведено-потребность;0). Наконец, в ячейке C11 мы вычисляем прибыль как доход — total_var_cost-total_disposing_cost.

Мы хотели бы эффективно нажимать F9 много раз (например, 1000) для каждого производственного количества, а также обработать ожидаемую прибыль для каждого из них. Это ситуация, в которой нам приходит на помощь двустоятельная таблица данных. (Подробные сведения о таблицах данных см. в главе 15 «Анализ конфиденциальности с таблицами данных».) Таблица данных, используемая в этом примере, показана на рисунке 60-5.

В диапазоне ячеев A16:A1015 введите числа от 1 до 1000 (соответствует 1000 испытаний). Один из простых способов создать эти значения — начать с ввода 1 в ячейку A16. Вы выберите ячейку, а затем на вкладке Главная в группе Редактирование нажмите кнопку Заливка ивыберите ряд, чтобы отобразить диалоговое окно Ряд. В диалоговом окне Ряд, показанном на рисунке 60–6, введите шаг 1 и значение остановки 1000. В области Ряд выберите параметр Столбцы и нажмите кнопку ОК. Числа от 1 до 1000 будут введены в столбец A, начиная с ячейки A16.

Далее мы введите возможные производственные объемы (10 000, 20 000, 40 000, 60 000) в ячейки B15:E15. Мы хотим вычислить прибыль для каждого пробного номера (от 1 до 1000) и для каждого производственного количества. Мы ссылаемся на формулу прибыли (вычисляемую в ячейке C11) в левой верхней ячейке таблицы данных (A15), введите =C11.

Теперь мы готовы обманным Excel, чтобы совместить 1000 итераций запроса для каждого производственного количества. Выберем диапазон таблицы (A15:E1014), а затем в группе Средства данных на вкладке Данные нажмите кнопку Анализ «что если» и выберите таблицу данных. Чтобы настроить двухстолевую таблицу данных, выберите производственное количество (ячейка C1) в качестве ячейки ввода строки, а в качестве ячейки ввода столбца выберите любую пустую ячейку (выбрана ячейка I14). Нажав кнопку ОК, Excel сымитировать 1000 значений запроса для каждого количества заказов.

Чтобы понять, почему это работает, рассмотрите значения из таблицы данных в диапазоне ячеев C16:C1015. Для каждой из этих ячеек Excel будет использовать значение 20 000 в ячейке C1. В ячейке C16 значение ячейки ввода 1 помещается в пустую ячейку, а случайное число в ячейке C2 пересчитыется. Соответствующая прибыль будет записана в ячейке C16. Затем значение ячейки столбца 2 помещается в пустую ячейку, а случайное число в ячейке C2 повторно пересчитыется. Соответствующий доход будет введен в ячейку C17.

Копируя формулу СРЦЕН(B16:B1015)из ячейки B13 в ячейку C13:E13, мы вычисляем среднюю имитацию прибыли для каждого производственного количества. Копируя формулу СТАНДEV(B16:B1015)из ячейки B14 в ячейку C14:E14, мы вычисляем стандартное отклонение имитации прибыли для каждого количества заказов. Каждый раз, когда мы нажимаем F9, 1000 итерации запроса имитация для каждого количества заказов. Создание 40 000 карточек всегда дает наибольший ожидаемый доход. Поэтому, похоже, правильнее всего будет сделать 40 000 карточек.

Влияние риска на наше решение      Если мы выпустили 20 000 вместо 40 000 карточек, ожидаемая прибыль снижается примерно на 22 процента, а риск (в виде стандартного отклонения прибыли) — почти 73 процента. Поэтому, если мы высмеем риск, то лучше всего получить 20 000 карточек. К сожалению, при создании 10 000 карточек стандартное отклонение всегда составляет 0, так как если мы выготовим 10 000 карточек, мы всегда будем продавать все без остатка.

Примечание:  В этой книге параметр Вычисление имеет параметр Автоматически, кроме таблиц. (Используйте команду Вычисление в группе Вычисления на вкладке Формулы.) Этот параметр гарантирует, что таблица данных не будет повторно пересчитироваться, если только не нажмем F9. Это хорошая идея, так как при каждом введите данные в таблицу с большими данными. Обратите внимание на то, что в этом примере при нажатии F9 будет меняться его пример. Это происходит потому, что при каждом нажатии F9 для создания требований для каждого количества заказов используется другая последовательность из 1000 случайных чисел.

Доверительный интервал для «Промежуток прибыли»      В такой ситуации естественно задать вопрос: с какого интервала мы на 95 процентов уверены в том, что будет выпадет настоящая убывая убывляемая прибыль? Этот интервал называется доверительный интервал в 95 процентов для доходности. Доверительный интервал в 95 процентов для всех результатов моделирования вычисляется по следующей формуле:

В ячейке J11 вычисляется нижний предел доверительных интервалов в 95 процентов для получения 40 000 календарей с формулой D13–1,96*D14/SQRT(1000). В ячейке J12 для вычисления верхнего предела доверительный интервал в 95 процентов вычисляется с помощью формулы D13+1,96*D14/SQRT(1000). Эти вычисления показаны на рисунке 60-7.

Мы 95 процентов уверены, что при заказе 40 000 календарей мы можем получить сумму от 56 687 до 62 589 рублей.

1. По мнению эксперта, потребность в 2005 ярлах будет нормально распределена со стандартным отклонением 200 и 30. Его стоимость получения 15 000 рублей, а он продает его за 40 000 рублей. Половина всех товаров, которые не продаются по полной цене, можно продать за 30 000 рублей. Он рассматривает возможность заказа 200, 220, 240, 260, 280 или 300 . Сколько нужно заказать?

2. Небольшая группа пытается определить, сколько копий журнала «Люди» следует заказывать каждую неделю. Они считают, что запросы на людей регулируются следующей дискретной случайной переменной:

   Спрос	Вероятность
   15	0,10
   20	0.20
   25	0.30
   30	0,25
   35	0,15

3. При этом за каждую копию «Люди» будет выплачиваться по 1,00 долларов США, а затем продается за 1,95 долларов США. Каждую непроданную копию можно вернуть за 0,50 долларов США. Сколько копий людей должны быть заказана в магазине?

Дополнительные сведения

Вы всегда можете задать вопрос эксперту в Excel Tech Community или получить поддержку в сообществах.

Общие сведения о Monte Карло в Excel

​Смотрите также​​ (при самом хорошем​ ставка дисконтирования, при​Прибыль до уплаты налогов:​ ему необходимо оценить​ о представителе его​ если он будет​AVERAGE(B16:B1015)​ формулы для прибыли​ таблицы данных,» подробные​ производства (40 000​ рисунке 60-3) приводит​NORMINV(rand(),mu,sigma)​ показанный на рисунке​ нажатии клавиши F9​ в значение «реальные​ что реакция цепочки,​Примечание:​ варианте развития бизнеса)​ которой выпадает равенство​ =B8-Лист1!$B$14 (выручка без​ эффективность работы (доходность,​

​ стоимость составляет $25000​ пересчитываться всякий раз​​формулу, мы можем рассчитать​ (вычисляемые в ячейку​​ сведения о таблицах​ в данном примере)​

Обзор

• ​ к возникновению ошибки​

• ​, вы создадите имитацию​ 60-2 на следующей​​ пересчитываются случайные числа.​​ параметры», например значение​

• ​ необходимых для механизм​Мы стараемся как​

• ​ – 50 покупателей​ вида:​

• ​ переменных и постоянных​ надежность). Либо в​ и он продаваемых​

​ вы введете слова​ Средняя прибыль имитацию​ C11) в левую​ данных). Таблица данных,​ в ячейке C1.​ в ячейке B4​ значение Обычный случайная​ странице.​ Обратите внимание на​ параметра развертывания, контракт​ atom для detonate​ можно оперативнее обеспечивать​ услуги.​ΣДП​ затрат).​ новое дело –​

​ о представителе за​​ на лист. Обратите​​ для каждого количества​​ верхнюю ячейку нашей​ используемые в этом​ Теперь создайте случайное​ примерно 77th процентиль​ величина возникли среднюю​На рисунке 60-2​ то, что среднего​ или отложить проекта.​ будет работать успешно.​ вас актуальными справочными​Скопируем полученные значения и​t​Налоги ЕНВД: =Лист1!A10*1800*0,15*3 (1800​ все расчеты проводятся​​ 40 000 рублей.​​ внимание, что в​

​ производства. Путем копирования​ таблицы данных (A15),​ примере показан на​ число в ячейке​ обычный случайная величина​

Кто использует Monte Карло?

​»среднее»​ имитация отдельных случайная​ значения чисел 400​Финансовые планировщики Monte Карло​ Physicists, участвующие в​

• ​ материалами на вашем​ формулы на весь​/ (1 +​ – базовая доходность​ на основе данных,​ Половина всех делегатов,​ этом примере при​ из ячейки B14​ введя​ рисунке 60-5.​ C2 с формулы​ с среднее 40​и стандартным отклонением​

• ​ величина​ всегда является примерно​ использовать для определения​ этой работы были​ языке. Эта страница​ диапазон. Для переменных​ ВНР)t – И​ по виду деятельности,​ полученных в ходе​ не проданных по​

• ​ нажатии клавиши F9,​ C14:E14 формула​= C11​На рисунке 60-5​

• ​=RAND()​ 000 и стандартное​»стандартное_откл»​Ключ на наш моделирование​ 0,5, а что​

• ​ оптимального инвестиций стратегии​ большая вентиляторов азартных​ переведена автоматически, поэтому​ затрат тоже сделаем​ = 0,​ 3 – количество​ изучения рынка (инфраструктуры,​ полной цены могут​ среднюю прибыль изменится.​

• ​STDEV(B16:B1015)​.​ двумерная таблица данных​. Как было описано​ отклонение равно 10​. В этой процедуре​

• ​ — использовать случайное​ около 25% от​ пенсионных своих клиентов.​ игр, поэтому предоставил​

Что происходит при вводе в ячейку =RAND()?

​ ее текст может​ генерацию случайных чисел.​​NPV = 0.​​ месяцев, С12 –​ доходов населения, уровня​ быть проданы за​ Это происходит потому,​стандартное отклонение нашей имитацию​Мы теперь готовы обмана​ для имитации поздравительных​ выше имитировать потребность​ 000.​ показано в файле​ число, чтобы начать​ результатов в интервалы​При вводе в ячейку​ моделирования​ содержать неточности и​ Получим эмпирическое распределение​Воспользуемся инструментом «Анализ «Что-Если»»:​ площадь помещения).​ инфляции и т.д.).​

​ 30 000. Он​ что каждый раз​

​ доходов для каждого​​ Excel в имитации​ открыток​ в карточку в​В этом разделе вы​ Normalsim.xlsx, показанный на​ подстановки из диапазона​ 0,25. Эти результаты​ формулы​Monte Carlo​ грамматические ошибки. Для​ показателей эффективности проекта.​Ставим курсор в ячейку​

​Чистая прибыль: прибыль –​Рассмотрим создание бизнеса с​​ учет порядком 200,​​ при нажатии клавиши​ заказа количество вычислять.​​ итераций 1000 спроса​​В диапазоне ячеек A16:A1015​ ячейке C3 с​ увидите, как моделирование​ рисунке 60-3.​ таблицы F2:G5 (так​ согласованы с определением​=RAND()​имя кода.​ нас важно, чтобы​Чтобы оценить риски, нужно​ со значением чистого​ налоги.​ нуля. Рассчитаем прибыльность​ 220, 240, 260,​ F9, другой последовательности​ Каждый раз, мы​ для каждого количества​ введите номера 1​ формулы​ методом Монте Карло​На рисунке 60-3​ называемый​ случайное число. Также​получить номер, который​В последующие пять главы​ эта статья была​ сделать экономико-статистический анализ.​ приведенного эффекта. Выбираем​​ предприятия с помощью​ 280 или 300​ 1000 случайных чисел​ нажмите клавишу F9,​ производства. Выделите диапазон​ – 1000 (соответствующий​VLOOKUP(rand,lookup,2)​

Как можно имитировать значения отдельных случайная величина?

​ может использоваться как​ имитация обычный случайная​подстановок​

​ Обратите внимание, что​	​ одинаково вероятнее всего,​
​ вы увидите примеры​	​ вам полезна. Просим​
​ Снова воспользуемся инструментом​	​ «Данные»-«Анализ Что-Если»-«Подбор параметра».​
​Рассчитывают 4 основных показателя:​	​ формул Excel. Для​
​ делегатов. Сколько должны​	​ используется для создания​

​ итераций 1000 спроса​ ячеек таблицы (A15:E1014)​ нашей число_испытаний 1000).​. (В формулу ВПР,​ средство принятия решений.​ величина​). Случайные числа больше​ значениями, созданными в​ предполагающие значения от​ того, как использовать​ вас уделить пару​ «Анализ данных». Выбираем​В открывшемся окне в​

​чистый приведенный эффект (ЧПЭ,​	​ примера будем брать​
​ он заказать?​	​ требования количество каждого​
​ являются имитации для​	​ и нажмите кнопку​ Простой способ создать​функция rand​
​ Предположим, что потребность​	​Предположим, что нам нужно​ или равно 0​
​ разных ячейках СЛЧИС​	​ 0 до 1.​

​ Excel для выполнения​ секунд и сообщить,​ «Описательная статистика».​ строке «Значение» вводим​ NPV);​

​ условные товары и​Небольшой Супермаркет пытается определить,​ заказа.​

​ каждого количество заказа.​ Анализ What, если​ эти значения —​является ячейку имя,​ в карточку Валентина​ смоделировать 400 число_испытаний​​ и меньше, чем​​ независимым. Например если​ Таким образом около​ Monte Карло.​ помогла ли она​Программа выдает результат (по​ 0 (чистый приведенный​индекс рентабельности инвестиций (ИРИ,​ цифры. Важно понять​ сколько копий​Доверительный интервал для означает​ Создание 40 000​ в группе Работа​ начать путем ввода​ присвоенное ячейке C3,​ регламентируется ниже отдельных​ или итераций в​ 0.10 вернет требование​ создается случайное число​ 25% от времени,​Многие компании используют Monte​ вам, с помощью​​ столбцу «Коэффициент эффективности»):​​ эффект должен равняться​ PI);​ принцип, а подставить​люди​ прибыли​​ карточек всегда дает​​ с данными на​ в ячейке A16​ функция RAND не.)​ случайная величина:​ обычном случайная величина​ 10 000; случайные​ в ячейке C3​ вы должны получить​ Карло как важные​ кнопок внизу страницы.​Скачать анализ инвестиционного проекта​ 0). В поле​внутреннюю норму доходности (ВНД,​ можно любые данные.​журнала они должны​     Естественные вопрос в​ наибольшее ожидаемые прибыль.​ вкладке «данные», затем​1​Число проданных единиц меньше​Требование​

Как можно имитировать значения обычный случайная величина?

​ с среднее 40​ числа больше или​​ большим числом (например,​​ число меньше или​ части процесс принятия​ Для удобства также​​ в Excel​​ «Изменяя значение ячейки»​​ IRR);​​Итак, у нас есть​ заказать еженедельно. Они​ этом случае: в​ Таким образом изменяется​

​ выберите таблица данных.​. Выделите ячейку,​ количества производства и​

​Вероятность​ 000 и стандартное​ равно 0.10 и​ 0,99), он сообщает​ равно 0,25; около​ решений. Ниже приведены​ приводим ссылку на​Можно делать выводы и​ ссылаемся на ставку​дисконтированный срок окупаемости (ДСО,​ идея открыть небольшой​ уверенность в том,​​ каких интервал адаптация​​ создания карты 40​​ Чтобы настроить двумерная​​ а затем на​​ запросу. В ячейках​​10 000​ отклонение равно 10​ меньше, чем 0,45​ нам ничего о​ 10 процентов времени​​ некоторые примеры.​​ оригинал (на английском​ принимать окончательное решение.​ дисконтирования. Нужно изменить​ DPP).​ магазин. Определимся с​ что их потребность​ и убедиться, что​ 000 правильности соответствующие​ таблица данных, выберите​ вкладке​ C8 вычисления нашим​0,10​ 000. (Можно введите​ вы добьетесь требование​

​ значениях других случайные​​ должно появиться число,​​Общие моторов, Proctor и​​ языке) .​​anbal​​ ее так, чтобы​​Для примера возьмем следующий​ затратами. Они бывают​​пользователям​​ ИСТИНА среднюю прибыль​​ решения.​​ нашей количества производства​Главная​ дохода с формулой​20 000​ следующие значения в​ 20 000; случайные​ числа создаваемых.​ которое по крайней​ Gamble, Pfizer, Squibb​В этой статье было​: Уважаемые участники, прошу​ соблюдалось приведенное выше​

Как определить сколько карт для получения поздравительной открытки компании?

​ вариант инвестиций:​постоянными (нельзя рассчитать на​регламентируется ниже отдельных​ будет находиться в​Влияние риска в нашей​ (ячейка C1) как​в группе «​MIN (производимый, запросу) *​0,35​

​ ячейки E1 и​	​ числа больше или​
​Предположим, что потребность в​	​ мере 0.90 и​
​ бристольский Сидоров и​	​ адаптировать в​
​ оценить свежий проект​	​ равенство.​
​Сначала дисконтируем каждый положительный​	​ единицу товара);​

​ случайная величина:​ интервале 95%? Этот​ решения​ ячейки ввода строки​Редактирование​ unit_price​40 000​ E2 и присвойте​ равно 0,45 и​

​ календаре регламентируется ниже​ т. д. Чтобы​ Eli Lilly использовать​Microsoft Excel анализа и​ для Excel -​Нажимаем ОК.​ элемент денежного потока.​переменными (можно рассчитать на​Требование​ интервал называется​     Если мы произведено​ и выберите любую​», нажмите кнопку​. В ячейке C9​0,3​ имя этих ячеек​ менее 0,75 вернет​ отдельных случайная величина:​ показать, как работает​ моделирование для оценки​​ моделирования бизнес​​ EvA — Анализ​Ставка дисконтирования равняется 0,41.​Создадим новый столбец. Введем​ единицу товара).​

​Вероятность​95 процентов доверительный интервал​

​ 20 000 вместо​ пустую ячейку (мы​заполнить​ вычислить стоимость общее​60 000​в виду​ требование 40 000;​​Требование​​ функция СЛЧИС, ознакомьтесь​ среднее возврата и​по Wayne Winston​ рисков​ Следовательно, внутренняя норма​​ формулу вида: =​​Первоначальные вложения – 300​​15​​ для среднего profit​ 40 000 карточек,​ выбрали ячейку I14)​

​и выберите​ производства с использованием​0,25​и​ и случайные числа​​Вероятность​ со статьей файл​​ фактору риска степень​ l..​Это приложение, состоящее​ доходности составила 41%.​​ положительный элемент денежного​​ 000 рублей. Деньги​

​0,10​. 95 процентов доверительный​ наша ожидаемые прибыль​ в качестве входных​ряд​ формулы​Поздравительная открытка продаваемых для​сигм​ больше или равно​10 000​ Randdemo.xlsx, показанный на​​ новых продуктов. В​Кто использует Monte Карло?​ из следующих надстроек:​​Используем метод имитационного моделирования​ потока / (1​ расходуются на оформление​20​​ интервал для среднего​​ удаляет около 22%,​

​ данных ячейки столбца.​, чтобы отобразить диалоговое​произведено * unit_prod_cost​ $4,00, и переменной​.) Копирование формулы​ 0,75 вернет требование​0,10​ рисунке 60-1.​ GM эта информация​Что происходит при вводе​Анализ чувствительности​ Монте-Карло. Задача –​ + ставка дисконтирования)^​ предпринимательства, оборудование помещения,​0,20​ выходные данные моделирование​ но наши риска​ После нажатия кнопки​ окно​.​

​ стоимости создания каждой​=RAND()​ 60 000. Создание​20 000​

​На рисунке 60-1​ используется генеральный Директор,​ в ячейку​(ранжирование рисков, построение​ воспроизвести развитие бизнеса​ степень, равная периоду.​ закупку первой партии​25​​ вычисляется по следующей​​ (, определяемый стандартное​ ОК, Excel имитирует​ряда​​Если мы получаем больше​​ карточке $1,50. Оставшиеся​​с C4 C5:C403​​ 400 случайных чисел​​0,35​​ демонстрации функция СЛЧИС​​ чтобы определить, какие​​=RAND()​ торнадо диаграмм);​​ на основе результатов​​Теперь рассчитаем чистый приведенный​​ товара и т.д.​​0,30​ формуле:​ отклонение прибыль) удаляет​ 1000 запросу значения​. В диалоговом окне​​ карт, чем в​​ карты должен быть​​ создает 400 различные​​ путем копирования из​​40 000​​Примечание:​ продукты поставляются на​?​Сценарный подход​

​ анализа известных элементов​ эффект:​Составляем таблицу с постоянными​30​В ячейке J11 вычислять​

​ почти 73 процентов.​ для каждого количество​рядов​ запросу, количество единиц​ удален из оплачивается​ случайные числа. При​ C3 C4:C402 формулы​0,3​ При открытии файла Randdemo.xlsx​ рынок.​Как можно имитировать значения​(экспертный анализ на​ и взаимосвязей между​С помощью функции СУММ.​ затратами:​0,25​ нижний предел для​ Таким образом Если​​ заказа.​​, показанный на рисунке​

​ оставшиеся производства равно​ $0,20 на карта.​ копировании из B4​RAND()​60 000​ не появляется же​Моделирование GM использует мероприятий,​ отдельных случайная величина?​ основе сценариев,​ ними.​С помощью встроенной функции​* Статьи расходов индивидуальны.​35​ доверительный интервал 95​ Приносим превышении к​Чтобы понять, почему это​ 60-6 введите значение​ минус запросу; в​ Следует ли печатать​ B5:B403​. Создании 400 число_испытаний​0,25​ случайные числа показан​ например прогнозирование чистый​Как можно имитировать значения​вычисление VaR — value​Продемонстрируем моделирование рисков на​

​ ЧПС.​ Но принцип составления​0,15​ процентов на среднюю​ снижению возможных с​ работает, рассмотрите возможность​ шага 1 и​ противном случае остались​ сколько карт​NORMINV(C4,mean,sigma)​ или итераций спроса​Как добавить Excel воспроизвести​ на рисунке 60-1.​ доход для своей​ обычный случайная величина?​ at risk​ простейшем примере. Составим​Чтобы получить чистый​ — понятен.​Супермаркет выплатой $1,00 для​ прибыль при произведено​ риском, создавая 20​ помещены в таблице​ остановить значение 1000.​ без единицы. Наш​По сути мы имитировать​формула создает 400​ календаря путем копирования​

​ или имитировать, это​ Функция RAND всегда​​ организации, прогнозирование структурные​​Как определить сколько карт​);​ условный шаблон с​ приведенный эффект, складываем​По такому же принципу​ каждой копии​​ 40 000 календарей​​ 000 карточек может​ данных в диапазоне​ В области​ стоимости реализации в​ каждого количество возможных​ различные значения пробной​ из ячейки B3​ требование календарей много​ автоматически пересчитывает числами,​ и закупок затрат​ для получения поздравительной​Метод Монте-Карло​ данными:​ результат функции с​ составляем отдельно таблицу​

​людей​ с помощью формулы​​ быть правильное решение.​ ячеек C16:C1015 значения.​В серии​ ячейку C10 с​ производства (10 000,​ версии из обычный​ B4:B402​ раз? Для этого​ которые он приводит​ и определение его​ открытки компании?​(распределение итогового значения​Ячейки, которые содержат формулы​ суммой инвестиций.​ с переменными затратами:​и продаваемых для​D13–1.96*D14/SQRT(1000)​ Кстати создания карты​ Для каждого из​выберите параметр​ формулой, мы можем​ 20 000, 40​ случайная величина с​VLOOKUP(C3,lookup,2)​ достаточно будет связана​

​ к возникновению ошибки​​ зависимость от различные​​Мы предлагаем точно оценить​​ в зависимости от​​ ниже подписаны своими​​Цифры совпали:​Для нахождения цены продажи​ $1.95. Каждой Непроданное​. В ячейке J12​ 10 000 всегда​ этих ячеек Excel​столбцы​ рассчитать​ 000 или 60​ среднее 40 000​формулу. Эта формула гарантирует,​ с возможных запросу​ при открытии листа​ виды риска (например,​ вероятностей уверены события.​ законов распределения входных​ значениями соответственно.​Найдем индекс рентабельности инвестиций.​ использовали формулу: =B4*(1+C4/100).​ копии могут быть​ вычислять верхний предел​ имеет стандартное отклонение​ будет использовать значение​и нажмите кнопку​unit_disp_cost * IF (произведено​ 000) много раз​

​ и стандартное отклонение​ что любой случайное​​ календарей для каждого​ или при вводе​ изменения процентная ставка​ Например в каком​ параметров, анализ доверительного​Прогнозируемые показатели – цена​ Для этого нужно​Следующий этап – прогнозируем​​ возвращены для $0,50.​ для нашей 95​​ равно 0 карт​ 20 000 в​ОК​ > запросу, подготовленные​ (например, итераций 1000).​

​ равно 10 000.​ число меньше 0,10​ возможного значения функция​ новой информации в​ и колебания курс).​ вероятность того, что​ интервала, возможность задания​​ услуги и количество​​ разделить чистую приведенную​ объем продаж, выручку​ Сколько копий​ процентов доверительный интервал​ так, как если​​ ячейке C1. В​​. Номера 1 –​ — запросу, 0)​

​ Затем мы определить,​ Когда мы нажмите​ приводит к возникновению​ RAND. Следующие назначения​ лист.​

​Для определения оптимального завода​ нового продукта денежных​ коэффициентов корреляции);​ пользователей. Под этими​ стоимость (ЧПС) на​ и прибыль. Это​

Проблемы

1. ​Пользователи​ с формулой​ мы получаем 10​ C16 значение столбца​ 1000 будут введены​. И, наконец в​ какое количество заказа​ клавишу F9, чтобы​ ошибки требование 10​ гарантирует возникать 10​Во-первых скопируйте в ячейке​ емкость для каждого​ потоков будет иметь​Подбор распределения​ данными делаем запись​ объем инвестированных средств​ самый ответственный этап​должны хранилище порядке?​D13+1.96*D14/SQRT(1000)​ 000 карточек, будут​

2. ​ Подставлять значения по​ в столбце открывающая​​ ячейке C11, мы​​ дает максимальное Средняя​ пересчитать случайных чисел,​ 000, любой случайное​ процентов времени требование​​ C3 C4:C402 формулы​​ фармацевтическая Lilly использует​ положительное чистой приведенной​

   ​(поиск наиболее подходящего​	​ «Результаты имитации». На​
   ​ (со знаком «+»):​	​ при составлении инвестиционного​
   ​Любая инвестиция нуждается в​	​. Эти вычисления отображаются​
   ​ всегда продается некоторые​	​ строкам 1 помещается​
   ​ в ячейке A16.​	​ можем рассчитать наша​
   ​ прибыль за итераций​	​ среднее остается близко​

3. ​ число между 0.10​ 10 000 и​​=RAND()​​ моделирование.​ стоимости (ЧПС)? Что​ закона распределения по​ вкладке «Данные» нажимаем​Результат – 1,90.​​ проекта.​​ тщательных расчетах. Иначе​

support.office.com

Анализ инвестиционного проекта в Excel скачать

​ в рисунке 60-7.​ из них без​ в пустую ячейку​60-рис используется ряд​

​ прибыль как​ 1000. Данные можно​ 40 000 и​ и 0,45 создает​ т. д.​. Задайте имя диапазона​Proctor и Gamble использует​ такое фактору риска​ набору фактических данных).​ «Анализ данных» (если​Посчитаем IRR инвестиционного проекта​Объем продаж условный. В​

Расчет инвестиционного проекта в Excel

​ инвестор рискует потерять​На рисунке 60-7​ любой leftovers.​ и случайное число​ диалоговое окно для​выручки — total_var_cost-total_disposing_cost​ найти в файле​ стандартным отклонением близко​ запросу 20 000​Требование​ C3:C402​ моделирование для моделирования​

​ степень нашей портфолио​Интересует следующее:​ там нет инструмента​ в Excel. Напомним​ реальной жизни эти​ вложенные средства.​ 95 процентов доверительный​Примечание:​ в ячейке C2​

​ заполнения пробная версия​.​ Valentine.xlsx, показанный на​ 10 000.​

• ​ и т. д.​Случайные числа​
• ​данных​ и оптимально живая​

​ инвестиций? Monte Карло​- ляпы и​ придется подключить настройку).​ формулу:​ цифры – результат​На первый взгляд, бизнес​

​ интервал для средних​ В этой книге​

​ пересчитывается. Выберите соответствующий​ число от 1​Мы предлагаем эффективный способ​

​ рисунке 60-4 этого​По сути случайное число​ В F8:F11 диапазон​

​10 000​. Затем в столбце​

​ изгородь риск чужой​ позволяет нам модели​ недочеты​ В открывшемся окне​ВНД = ΣДП​ анализа доходов населения,​

​ прибыльный и привлекательный​ прибыли при упорядочены​пересчета​ отчет о прибылях​ до 1000​ нажмите клавишу F9,​ раздела. Присвоить имя​x​

​ ячеек используйте функцию​Меньше 0,10​ F можно отслеживать​ exchange.​ ситуаций, в которых​- интересна ли​

​ выбираем «Генерация случайных​t​

​ востребованности товаров, уровня​ для инвестирования. Но​ 40 000 календарей​присвоено​

​ указан в ячейке​Далее мы введите нашей​ сколько раз (например,​ диапазона в ячейках​формулы​ СЧЁТЕСЛИ для определения​

​20 000​ среднего значения 400​

​Sears использует моделирование, чтобы​

Оценка инвестиционного проекта в Excel

​ представления неопределенности и​

• ​ эта тема​ чисел».​
• ​/ (1 + ВНР)t​ инфляции, сезона, места​
• ​ это только первое​Приносим наша среднюю прибыль​
• ​Автоматически, кроме таблиц​ C16. Затем входного​

​ количества возможных производства​ 1000) для каждого​

​ B1:B11 C1:C11 ячеек.​NORMINV(p,mu,sigma)​

​ доля нашей 400​Больше или равно 0.10​ случайных чисел (ячейка​ определить, сколько единиц​ воспроизводить их на​- куда стоит​

​Заполняем параметры следующим образом:​ = И.​

1. ​ нахождения торговой точки​
2. ​ впечатление. Необходим скрупулезный​ при упорядочены 40​
   ​. (Воспользуйтесь командой вычислений​ значения ячейки столбца​ (10 000, 20​ количества производства и​
   ​ Диапазон ячеек G3:H6​

​создает​ итераций, возвращая каждого​ и меньше, чем​ F2) и используйте​ каждую строку продукта​ компьютере тысячи раз.​

​ продолжать развитие​

​Нам нужно смоделировать ситуацию​ДП​ и т.д.​

​ анализ инвестиционного проекта.​_{​ 000 календарей, которая​}​ в группе вычисления​ 2 помещается в​

​ 000, 40 000,​_{​ перечень наша ожидаемые​}​ назначается имя​p​ запросу. Мы нажмите​ 0,45​ функцию СЧЁТЕСЛИ для​ должен быть упорядочены​Примечание:​- с кем​ на основе распределений​t​

​Для подсчета выручки использовалась​_{​ И сделать это​}​ находится между 56,687​ на вкладке «формулы»).​ пустую ячейку и​

​ 60 000) в​

​ прибыль для каждого​

1. ​подстановки​ю процентиль обычный случайная​ клавишу F9, чтобы​40 000​
2. ​ определения дроби, которые​ из поставщиков —​ Имя​ стоит сотрудничать​ разного типа.​– положительные элементы денежного​ формула: =СУММПРОИЗВ(B3:B6;Лист2!$D$4:$D$7). Где​ можно самостоятельно с​ $ и 62,589​ Это обеспечит нашей​ еще раз пересчитывает​
3. ​ ячейках B15:E15. Нам​

​ количества. Эта ситуация​. Наш цена продажи​ величина с среднюю​

Моделирование рисков инвестиционных проектов в Excel

​ пересчитать случайные числа,​Больше или равно 0,45​ находятся в диапазоне​ например, количество пар​Monte Карло​- что мы​Для генерации количества пользователей​

​ потока, которые нужно​ первый массив –​ помощью Excel, без​ $ 95 процентов.​

​ таблице данных пересчитываются​ случайное число в​ нужно рассчитать прибыль​

​ входит в котором​ и параметров стоимости​»среднее»​ имитацию вероятностей при​ и менее 0,75​ от 0 и​ trousers Dockers, которые​поступает из моделирования​ забыли​ воспользуемся функцией СЛУЧМЕЖДУ.​ продисконтировать по такой​ объемы продаж; второй​

​ привлечения дорогостоящих специалистов​

​Продавец GMC считает нормально​ Если мы нажмите​ ячейке C2. В​

​ для каждого номера​ двумерная таблица данных​ введены в C4:C6​и​ близко нашей вероятностей​60 000​ 0,25, 0,25 и​ должны быть упорядочены​ компьютера, выполненных в​Спасибо за ваше​

​ Нижняя граница (при​ ставке, чтобы чистый​ массив – цены​ и экспертов по​ распределенным потребность делегатов​ клавишу F9, которая​ ячейке C17 вводится​

​ пробной версии (от​ приходит нашей помощь.​ ячеек.​»стандартное_откл»​ предполагаемой запросу.​

​Больше или равно 0,75​ 0,50, 0,50 и​

​ в этом году.​ течение 1930-х и​

​ мнение, будем признательны​ самом плохом варианте​

exceltable.com

Надстройка для анализа рисков и метода Монте-Карло в Excel (Excel)

​ приведенный эффект равнялся​​ реализации.​ управлению инвестиционными портфелями.​ 2005 с 200​ лучше поскольку большие​ соответствующих profit.​
​ 1 до 1000)​ (Читайте в статье​

• ​Моделирование карточки 60​​стандартное отклонение. Например случайное​Если вы введете в​
• ​Чтобы продемонстрировать моделирование запросу,​​ 0,75 и 0,75​Olive Oil и фармацевтическая​​ 1940-х годах, чтобы​ за все критические​​ событий) – 1​
• ​ нулю. Внутренняя норма​​Выручка минус переменные затраты:​Инвестор вкладывает деньги в​ средним и стандартным​ объемы данных таблицы​Путем копирования ячейки B13​ и каждого количества​
• ​ главе 15 «Чувствительности​​ рис Валентина​ число в ячейке​ любую ячейку формулы​

​ просмотрите файл Discretesim.xlsx,​
​ и 1. При​ компании используют моделирование​
​ оценить вероятность того,​ замечания.​
​ пользователь. Верхняя граница​ доходности – такая​
​ =B7-СУММПРОИЗВ(B3:B6;Лист2!$B$4:$B$7).​ готовое предприятие. Тогда​
​ отклонением 30. Получение​ замедлится свою работу,​
​ C13:E13​ производства. Мы ссылаются​ анализа с помощью​Для ввода количества пробной​

excelworld.ru

​ C4 0,77 (просмотреть​

Моделирование Монте-Карло – это метод оценки рисков, который позволяет предсказать результаты будущих событий на основе случайности и вероятности. Этот метод строится на применении статистических методов и анализа большого количества случайных значений.

В Excel вы можете создать моделирование Монте-Карло, которое поможет вам принимать лучшие решения и предсказывать результаты в различных областях – от финансов до производственного процесса. В этой статье мы предоставим вам пошаговое руководство по созданию моделирования Монте-Карло в Excel.

Вам не нужно быть экспертом в Excel, чтобы начать использовать моделирование Монте-Карло. Просто следуйте инструкциям, которые мы предоставим, и вы сможете создать свою первую модель Монте-Карло в Excel за несколько минут.

Создание моделирования Монте-Карло в Excel

Моделирование Монте-Карло — это метод анализа вероятности, используемый для рискованного прогнозирования. Этот метод может помочь определить, насколько вероятность того, что что-то произойдет, основывается на нескольких переменных.

Для того чтобы создать моделирование Монте-Карло в Excel, необходимо создать формулы для того чтобы вычислить случайное значение каждой переменной. Затем, можно использовать функцию «СЛУЧМЕЙНОЕ ЧИСЛО», чтобы сгенерировать случайные значения для каждой переменной. В результате, несколько циклов генерации случайных чисел помогут рассчитать процент вероятности данного результата.

При создании моделирования Монте-Карло, важно рассмотреть каждую переменную отдельно. Это может позволить точно вычислить вероятность данного результата, а также узнать наиболее оптимальный способ его достижения. В результате, будут легче отслеживаться изменения в процессе достижения целей.

Создание моделирования Монте-Карло в Excel может быть важным решением для рискованного прогнозирования. В результате, можно быть более уверенными в том, что шансы на достижение целей выше, чем в случае обычной аналитики. Это поможет увеличить эффективность и качество работы.

Шаг 1: Понимание основ Монте-Карло

Что такое Монте-Карло?

Монте-Карло — это метод статистического моделирования, используемый для определения вероятности различных исходов при сложных или неопределенных условиях. В контексте экономики и финансов Монте-Карло используется для оценки риска и колебаний цен на активы. Он основан на выполнении случайных экспериментов для анализа вероятностных рисков различных сценариев.

Основные шаги Монте-Карло

Для создания моделирования Монте-Карло в Excel необходимо понимать три основных шага: описание системы, создание модели и выполнение анализа. Описание системы включает в себя определение вероятностных переменных и их взаимосвязи. Создание модели состоит в описании алгоритма или формулы, используемой для расчетов. Выполнение анализа включает в себя многократное выполнение модели с различными случайными значениями переменных для определения статистических результатов.

Применение в экономике и финансах

Метод Монте-Карло широко используется в экономике и финансах для определения вероятности различных рисков и возможных сценариев. Например, он может использоваться для оценки колебаний цен на акции, расчета риска инвестиционных портфелей, а также для оценки доходности и международных курсов обмена валюты. Правильное понимание основ Монте-Карло является важным для понимания и использования этого метода в экономике и финансах.

Шаг 2: Подготовка данных и расчеты в Excel

Подготовка данных

Перед началом моделирования Монте-Карло необходимо подготовить данные в Excel. В первую очередь необходимо определить количественные параметры, которые будут использоваться при расчетах. Для этого нужно выбрать соответствующие колонки и отсортировать данные по возрастанию или убыванию, в зависимости от задачи. Далее можно использовать формулы Excel для создания новых столбцов с необходимыми расчетами, например, среднего значения или стандартного отклонения. Важно также проверить данные на наличие ошибок и скорректировать их при необходимости.

Расчеты в Excel

Для создания моделирования Монте-Карло в Excel необходимо использовать функции генерации случайных чисел и формулы для расчета среднего значения и стандартного отклонения. В Excel можно использовать функции RAND и NORM.INV для генерации случайных чисел и расчета нормального распределения соответственно. Далее можно использовать формулы для расчета будущих значений, например, если требуется прогнозировать прибыль компании на следующий год. Важно также учитывать факторы риска и детерминистические переменные, которые могут повлиять на результаты моделирования. Для этого можно использовать формулы условного форматирования и ветвления.

Шаг 3: Создание случайных чисел в Excel

Для создания моделирования Монте-Карло в Excel необходимо иметь случайные числа, которые будут использоваться в расчетах. Excel предоставляет несколько функций для генерации случайных чисел.

RAND — это функция, которая возвращает случайное число от 0 до 1. Она может быть использована для создания равномерно распределенных чисел.

RANDBETWEEN — эта функция позволяет создавать случайные целые числа в заданном диапазоне. Например, можно использовать ее для создания случайного возраста пациента или количества продуктов в корзине.

Если вам нужно создать случайные значения для распределения, то можно использовать специальные функции, такие как NORM.INV (нормальное распределение), BETA.INV (бета-распределение) или POISSON.INV (распределение Пуассона).

Кроме того, в Excel можно использовать макросы для создания случайных значений.

• Создайте новый модуль VBA.
• Вставьте следующий код:

Function randnum() As Variant
randnum = Rnd()
End Function

• Сохраните модуль и закройте окно Visual Basic.
• Теперь в Excel вы можете использовать функцию =randnum() для создания случайных чисел.

Шаг 4: Определение вариативности и рисков

Определение вариативности

Для построения качественной модели Монте-Карло необходимо определить вариативность параметров, которые влияют на итоговый результат. Вариативность – это разброс значений параметров в определенном диапазоне.

Для определения вариативности необходимо провести анализ исходных данных, выделить наиболее значимые переменные и определить диапазон их возможных значений. Для этого может быть использовано статистическое моделирование, анализ исторических данных и экспертные оценки.

Определение рисков

Определение рисков – это важный этап в построении модели Монте-Карло. Риск – это вероятность возникновения нежелательного события или убытка в результате воздействия неконтролируемых факторов.

В рамках моделирования Монте-Карло можно определить вероятность различных исходов и представить их в виде диаграммы распределения вероятностей. По этой диаграмме можно оценить вероятность получения определенного результата и провести анализ рисков.

Важно помнить, что моделирование Монте-Карло может помочь снизить риски, но не гарантирует полную их исключение.

Шаг 5: Интерпретация и использование результатов

Анализ распределения вероятностей

После завершения моделирования Монте-Карло в Excel, результаты представлены в виде распределения вероятностей. Чтобы понять, что эти данные означают, необходимо проанализировать их. Проверьте значения среднего, медианы и стандартного отклонения. Эти значения помогут определить основные тренды и характеристики моделирования.

Применение результатов

Результаты моделирования Монте-Карло могут быть использованы для принятия решений. Например, если вы разрабатываете бизнес-план, можно использовать данные о вероятности различных доходов или расходов, чтобы понять, какие риски можно себе позволить. Или, если вы работаете с финансами, распределение вероятностей также может помочь определить, какие инвестиции являются более выгодными и меньше рискованными.

Визуализация результатов

Для более наглядной интерпретации результатов, данные распределения вероятностей могут быть представлены в виде графиков. Используйте гистограммы или графики плотности для представления данных о вероятностях. Используйте графики линий или точек для представления трендов и характеристик моделирования. Эти графики могут помочь понять, какие значения более вероятны и какие являются наиболее рискованными.

Вопрос-ответ

Какое преимущество имеют моделирование Монте-Карло в Excel перед другими методами?

Моделирование Монте-Карло в Excel позволяет проводить большое количество расчетов с использованием случайных данных и получать гибкие результаты в зависимости от изменения параметров. Оно также дает возможность проводить анализ риска и определять вероятность достижения целей.

Можно ли использовать моделирование Монте-Карло в Excel для финансовых расчетов?

Да, моделирование Монте-Карло в Excel эффективно используется для финансовых расчетов. Оно позволяет оценить не только среднее значение, но и стандартное отклонение, вероятность потерь и прибыли, риск банкротства и многое другое.

Какие инструменты необходимы для создания моделирования Монте-Карло в Excel?

Для создания моделирования Монте-Карло в Excel необходимо знать основы анализа данных и использования функций, таких как RAND, RANDBETWEEN, IF, VLOOKUP и других. Также необходимо понимать, как использовать графики, чтобы визуализировать полученные результаты.

Можно ли использовать моделирование Монте-Карло в Excel для прогнозирования будущих событий?

Да, моделирование Монте-Карло в Excel можно использовать для прогнозирования будущих событий. Оно позволяет оценивать вероятность различных исходов, которые могут произойти в будущем и принимать на их основе решения.

Как проверить правильность результатов моделирования Монте-Карло в Excel?

Правильность результатов моделирования Монте-Карло в Excel можно проверить с помощью таких методов, как анализ графиков, проверка средних значений, анализ стандартного отклонения и проверка наличия выбросов. Также часто используется сравнение полученных результатов с аналогами или экспертными оценками.

В каких сферах бизнеса можно применить моделирование Монте-Карло в Excel?

Моделирование Монте-Карло в Excel может быть использовано в различных сферах бизнеса, таких как финансы, инвестиции, производство, маркетинг, логистика и т.д. Оно позволяет прогнозировать и оценивать риски, принимать более обоснованные решения, а также планировать бюджет и ресурсы.

Моделирование Монте-Карло — это математический метод, позволяющий оценить риски и вероятности в сложных финансовых и экономических моделях. Данная методика активно используется в сферах инвестирования, банковской деятельности, страховании и промышленности. Она позволяет учесть множество факторов, которые могут повлиять на результаты исследования и просчитать все возможные варианты событий.

Excel — один из самых распространенных инструментов для моделирования Монте-Карло. Создание такой модели может быть сложной задачей, особенно для новичков. В данной статье мы рассмотрим шаг за шагом, как создать эту модель в Excel.

Знание этой техники поможет вам разрабатывать более точные бизнес-планы и принимать более обоснованные финансовые решения. Кроме того, создание моделирования Монте-Карло поможет вам изучить работу Excel в более продвинутом режиме и расширить свои знания в этой области.

Что такое моделирование Монте-Карло?

Моделирование Монте-Карло — это метод оценки рисков и вероятностей в финансовых и инвестиционных моделях с помощью статистических расчетов. Он использует случайные числа для создания множества возможных сценариев, которые затем анализируются на предмет вероятности их реализации.

Моделирование Монте-Карло может применяться в различных сферах, таких как финансы, экономика, бизнес, инженерия и наука. В экономике и финансах, это может помочь инвесторам и финансовым аналитикам принимать решения на основе вероятностных расчетов и оценок рисков.

Моделирование Монте-Карло может помочь при решении проблем с большим количеством неизвестных, таких как моделирование поведения цен на рынке, определение оптимального размера портфеля инвестиций, оценка рисков при принятии бизнес-решений и т.д.

Для применения метода Монте-Карло в Excel необходимо создать модель, которая будет содержать формулы и переменные для расчета вероятностей и рисков. Затем необходимо сгенерировать достаточное количество случайных чисел для оценки вероятностей и рассчитать статистические показатели, такие как среднее значение и стандартное отклонение.

Для чего нужно моделирование Монте-Карло в Excel?

Определение рисков и принятие эффективных решений

Моделирование Монте-Карло — это метод, который используется для расчета вероятностей исходов в условиях неопределенности или изменчивости. В Excel этот метод может быть использован для определения лучшего сценария событий и разработки решений, основанных на рисках, которые можно рассчитать на основе данных о предполагаемых вероятностях исходов.

Разработка более точных бизнес-моделей

Моделирование Монте-Карло помогает устранить неопределенность в проектах и бизнес-моделях, что делает их более точными и детализированными. Этот метод позволяет предсказывать возможные риски и выстраивать стратегии максимальной защиты от них.

Улучшение прогнозирования результатов

Метод Монте-Карло, основанный на статистических расчетах, помогает улучшить прогнозирование результатов и принять эффективные решения на основе надежных данных. Это особенно важно в сфере финансов и инвестиций, где правильная оценка риска и возможных доходов может существенно повлиять на результаты.

Оценка эффективности бизнес-проектов

Моделирование Монте-Карло может использоваться для оценки эффективности бизнес-проектов, расчета вероятных доходов и расходов, а также обнаружения рисков, связанных с их реализацией. Этот метод позволяет существенно снизить вероятность непредвиденных затрат и увеличить шансы на успех.

Подготовка данных для моделирования

Выбор источника данных

Первым шагом в подготовке данных для моделирования является выбор источника данных. Это может быть база данных, файл в формате Excel или другой источник данных. Важно убедиться в правильности и полноте выбранного источника данных, чтобы избежать искажения результатов моделирования.

Определение параметров модели

Для корректного моделирования необходимо определить параметры модели. Это могут быть числовые значения, вероятности или любые другие параметры, влияющие на результат моделирования. Важно провести анализ данных и определить соответствующие параметры, чтобы модель была максимально точной и реалистичной.

Подготовка данных в Excel

Excel является удобным инструментом для подготовки данных для моделирования. Необходимо выделить необходимые данные и провести все необходимые расчеты. Важно убедиться в правильности формул и достоверности данных, перед тем как приступать к моделированию.

Организация данных в таблице

Для удобства работы с данными в Excel необходимо организовать их в таблице. Это позволит проводить быстрый поиск и фильтрацию данных, а также упростит вывод результатов моделирования. Важно направить все усилия на правильную организацию данных в таблице, чтобы минимизировать риск ошибок и искажений результатов.

В итоге, правильная подготовка данных является важным шагом в создании моделирования Монте-Карло в Excel. Она позволяет создать точную и реалистичную модель, способную дать подробный и точный анализ различных сценариев. Поэтому важно уделить достаточно внимания этому этапу, чтобы получить качественный результат.

Выбор данных для моделирования Монте-Карло

Моделирование Монте-Карло используется для прогнозирования стоимости, доходности и других параметров в условиях неполной информации. Однако, для достижения правильных результатов необходимо использовать качественные данные.

Определение правильных данных для моделирования начинается с понимания цели. Необходимо определить, какие переменные могут повлиять на результат. Это могут быть факторы, такие как цены на акции, процентные ставки, инфляция и другие макроэкономические показатели.

Важно выбирать данные, отражающие реальные условия. Не стоит использовать прогнозы, которые могут выпасть за пределы реальности. Для этого можно использовать исторические данные и проводить анализ изменений и трендов.

Также необходимо учитывать корреляцию между переменными. К примеру, в моделировании успеха продажи нового товара необходимо учесть не только отношение продаж к маркетинговым затратам, но и корреляцию с бюджетом на исследование рынка и разработку товара.

Используя качественные данные для моделирования Монте-Карло, можно получить более точные результаты, способные улучшить бизнес-прогнозы и принимать взвешенные решения.

Приведение данных к необходимому формату

Перед тем как начать моделирование Монте-Карло, необходимо привести данные к необходимому формату.

Важно понимать, что данные должны быть однородными и соответствовать заданной схеме расчетов. Например, если мы рассчитываем финансовую модель, все финансовые данные должны быть приведены к одному формату валюты.

При импорте данных из внешнего источника, такого как база данных или CSV файл, следует обратить внимание на разделители столбцов и строки. Необходимо убедиться, что данные не имеют лишних пробелов или пропущенных значений.

При необходимости, данные могут быть отфильтрованы и очищены от несущественных значений. Например, если мы работаем с сезонными данными, мы можем исключить аномалии, чтобы сохранить стабильность модели.

Приведение данных к необходимому формату — это важный шаг для создания точной и надежной модели моделирования Монте-Карло в Excel.

Разработка моделирования в Excel

Microsoft Excel — это мощный инструмент для создания моделей, которые могут использоваться для прогнозирования будущих событий и принятия бизнес-решений. Разработка моделирования в Excel начинается с определения цели модели и типов данных, которые нужны для ее создания.

Создание моделирования на базе Монте-Карло может принести большую пользу в случаях, когда нужно определить вероятность наступления различных событий, или когда нужно прогнозировать результаты комплексного проекта с множеством переменных.

Важным этапом разработки моделирования в Excel является сбор данных. Это может быть результат работы со статистическими данными, опросами или любой другой источник информации. Важно убедиться, что данные достаточно чисты и точны для использования в модели.

После сбора данных можно приступить к созданию модели. Для этого нужно определить переменные и формулы для расчета результатов. Развиваясь, модели становятся все более сложными и могут включать в себя сотни или даже тысячи переменных.

В конце разработки следует провести тестирование модели, чтобы проверить ее точность и функциональность. Это может быть осуществлено за счет использования тестовых данных и анализа результатов.

Создание моделирования Монте-Карло в Excel

Что такое моделирование Монте-Карло?

Моделирование Монте-Карло – это метод расчета вероятности событий на основе случайных чисел. В экономике, финансах и бизнесе он широко используется для прогнозирования рисков и принятия решений.

Как создать модель Монте-Карло в Excel?

Для создания модели Монте-Карло в Excel необходимо выполнить следующие шаги:

• Определить входные данные и их диапазон значений.
• Написать функцию для расчета результата на основе входных параметров.
• Создать таблицу для сбора результатов моделирования.
• Сгенерировать случайные значения для входных параметров и расчитать результат функции.
• Повторить предыдущий шаг необходимое количество раз (обычно от 1000 до 10000).
• Анализировать полученные результаты и вычислять вероятность событий.

Как использовать результаты моделирования Монте-Карло?

Результаты моделирования Монте-Карло можно использовать для оценки вероятностей различных событий и принятия решений на основе этих вероятностей. Например, это может быть оценка вероятности увеличения продаж, снижения доходов или повышения риска инвестиций.

Использование функций Excel для моделирования

Microsoft Excel предоставляет широкий набор функций, которые могут быть использованы для создания моделирования Монте-Карло. Например, функции для генерации случайных чисел, расчета вероятностей и статистических показателей и многое другое можно найти во вкладке «Формулы».

Для генерации случайных чисел можно использовать функцию «СЛЧИСЛО». Количество генерируемых чисел может быть задано в качестве аргумента функции. Для расчета вероятностей и статистических показателей можно использовать функции, такие как «СРЗНАЧ», «СТАНДАРТНОЕ_ОТКЛОНЕНИЕ», «СТЕПЕНЬ_РАЗБРОСА» и т.д.

Также, для создания более сложных моделей можно использовать функции для подсчета платежей по кредиту, капитализации процентов, определения дробной части числа и многое другое. Независимо от того, какие функции используются, важно правильно настроить аргументы для каждой функции, чтобы они соответствовали требованиям моделирования.

Использование функций Excel в моделировании Монте-Карло может значительно повысить точность и надежность результатов. Однако, необходимо помнить, что правильное использование функций требует хорошего понимания возможностей Excel и математических принципов моделирования.

Анализ результатов моделирования

Оценка вероятности событий

С помощью моделирования Монте-Карло в Excel можно оценить вероятность возникновения различных событий или исходов. Для этого необходимо провести достаточное количество итераций, чтобы получить статистически значимые результаты.

Полученные значения можно использовать для проектирования стратегий, принятия решений и управления рисками.

Анализ распределения результатов

Для дополнительной оценки результатов моделирования можно провести анализ распределения значений. Это позволяет определить тип распределения (нормальное, равномерное, экспоненциальное и т.д.) и выявить возможные аномалии.

Данные можно представить в виде гистограммы, диаграммы рассеяния или других визуальных инструментов.

Сравнение результатов с реальными данными

Для более точной оценки результатов моделирования можно провести сравнение полученных значений с реальными данными. Если существуют данные по аналогичным проектам или событиям, можно провести анализ на основе этих данных и сравнить результаты с моделью Монте-Карло.

Это также позволяет провести калибровку модели и улучшить ее точность.

Оценка результатов моделирования Монте-Карло

После процесса моделирования Монте-Карло, необходимо оценить полученные результаты. Для этого используются различные методы и инструменты, позволяющие проанализировать данные и получить адекватную оценку их достоверности.

Один из таких подходов — анализ статистических характеристик полученных данных. На основе среднего значения, дисперсии, ковариации и корреляции можно сделать выводы о точности моделирования и уровне риска сценария.

Другим методом является построение графиков распределения вероятности и диаграмм рассеяния. Эти инструменты позволяют визуализировать данные и оценить, насколько они соответствуют ожиданиям и предсказаниям модели.

• Дополнительные исследования. В случае несоответствия результатов моделирования ожиданиям, может потребоваться дополнительное исследование. Это может включать выборку дополнительных данных, обновление модели или применение других методов моделирования.
• Соответствие целям. Оценка результатов моделирования Монте-Карло должна осуществляться с учетом целей, на которые она направлена. Например, если модель используется для оценки рисков при инвестировании, то результаты должны быть оценены с точки зрения способности модели выявить вероятные потери и доходы.

Важно помнить, что моделирование Монте-Карло является всего лишь инструментом для оценки рисков и принятия решений. Оценка результатов моделирования должна проводиться с учетом других факторов и методов анализа.

Принятие решений на основе результатов моделирования

Моделирование Монте-Карло в Excel помогает принимать решения, основанные на статистических данных. Результаты моделирования могут помочь определить вероятность успеха или неудачи предпринимаемого действия.

На основе полученных данных можно определить, какие переменные оказывают большее влияние на конечный результат и насколько они взаимосвязаны. Это позволяет выявить ключевые факторы, которые следует учитывать при принятии решений.

Моделирование Монте-Карло также позволяет оценивать риски и устанавливать границы, в пределах которых решение будет приниматься. Это помогает снизить вероятность неудачи и сделать принятое решение более устойчивым.

• Преимущества принятия решений на основе моделирования:
1. Оценка вероятности успеха или неудачи;
2. Выделение ключевых факторов, оказывающих влияние на конечный результат;
3. Определение рисков и установление границ, в пределах которых принимается решение;
4. Снижение вероятности неудачи и увеличение устойчивости решения.

Пример моделирования Монте-Карло в Excel

Для того чтобы понять, как работает моделирование Монте-Карло в Excel, рассмотрим пример. Допустим, у нас есть проект по строительству дома, и наша задача — оценить вероятность того, что расходы на строительство превысят определенный бюджет. Для этого мы можем использовать моделирование Монте-Карло.

Сначала мы создаем таблицу в Excel, где будут содержаться все параметры проекта: цены на материалы, время, необходимое для строительства, затраты на труд. Затем мы задаем диапазоны изменения каждого параметра, чтобы они соответствовали действительности. Например, цена на материалы может колебаться от 100 до 200 тысяч рублей.

После того как мы задали все параметры, мы создаем модель в Excel, которая будет осуществлять моделирование. Для этого мы создаем формулу, которая будет генерировать случайные значения для каждого параметра в заданных диапазонах. Например, для цены на материалы формула будет выглядеть как =СЛУЧМЕХА(100000;200000).

Затем мы выполняем несколько итераций моделирования, путем повторного вычисления формулы. Каждая итерация представляет собой возможное значение параметров. Для каждой итерации мы записываем результаты затрат на строительство в отдельную ячейку и вычисляем сумму всех затрат. После нескольких итераций мы получаем распределение затрат на строительство в виде графика.

Мы также можем использовать эту модель для определения вероятности превышения бюджета. Для этого мы устанавливаем пороговое значение бюджета и смотрим, сколько процентов итераций превышают его. Например, если бюджет составляет 1 миллион рублей, а процент итераций, в которых затраты превышают эту сумму, составляют 10%, то мы можем говорить о 90% вероятности того, что затраты на строительство не превысят бюджет.

Вопрос-ответ

Как создать моделирование Монте-Карло в Excel?

Статья описывает пошаговое создание моделирования Монте-Карло в Excel. Прочитайте ее, чтобы узнать все детали.

Для чего используется моделирование Монте-Карло в Excel?

Моделирование Монте-Карло позволяет оценить вероятность получения определенного результата, учитывая случайность процесса. Это может быть полезно для прогнозирования финансовых результатов, оценки рисков и т.д.

Какие данные необходимы для создания моделирования Монте-Карло в Excel?

Для создания моделирования Монте-Карло необходимо выбрать переменные, которые будут использоваться в модели. Они могут быть связаны с доходами, расходами, вероятностью успеха и т.д.

Можно ли использовать моделирование Монте-Карло в Excel для анализа инвестиционных рисков?

Да, моделирование Монте-Карло может использоваться для анализа инвестиционных рисков. При помощи этой модели можно прогнозировать вероятность получения прибыли или убытков при различных условиях.

Какие преимущества имеет моделирование Монте-Карло в Excel по сравнению с другими инструментами анализа?

Моделирование Монте-Карло в Excel предоставляет возможность выполнения очень сложных аналитических расчетов. В отличие от других инструментов, эта модель позволяет учитывать большое количество факторов, включая случайность процесса.

Можно ли использовать моделирование Монте-Карло в Excel для прогнозирования производственных процессов?

Да, моделирование Монте-Карло может быть использовано для прогнозирования производственных процессов. Например, эта модель может помочь оценить вероятность того, что проект будет выполнен в определенный срок при определенных условиях.

Срок выполнения	от 1 дня
Цена	от 100 руб./задача
Предоплата	50 %
Кто будет выполнять?	преподаватель или аспирант

ЗАКАЗАТЬ РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ МЕТОДОМ МОНТЕ-КАРЛО
Один из самых прикладных методов статистической оценки риска. К нему нужно отнестись с большим участием. В данной статье будет рассмотрен пример имитационного моделирования с использованием данного подхода.

Оценка риска инвестиционного проекта

Параметры будут отталкиваться от среднего значения 250, оно есть в ожидаемых значениях в нашей таблице. Нужно выполнить 1000 генераций. Если вы знакомы со статистикой, то понимаете, что большее количество испытаний даёт более точную оценку. Используя метод Монте-Карло, можно имитировать и 10 000 значений для большей точности.

Заключение