Simulazione Monte carlo excel pdf
Raccolta di video di esercitazioni sull’analisi dei dati con la simulazione Monte Carlo utilizzando Excel e la sua funzione Tabella dati integrata. La simulazione Monte Carlo consente di analizzare sistemi complessi che presentano incertezze. Le tecniche dimostrate sono native di Excel, non vengono utilizzati add-in.
La simulazione Monte Carlo viene generalmente utilizzata per valutare l’incertezza o il rischio nei processi decisionali reali, dove i dati vengono utilizzati per sviluppare distribuzioni di probabilità su cui basare l’incertezza. La simulazione Monte Carlo è particolarmente adatta a modellare la finanza e le decisioni di investimento con orizzonti temporali sia a breve che a lungo termine.
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Excel è una piattaforma eccellente per entrambe le cose e noi di The Excel Experts consigliamo Excel per il vostro prossimo progetto di modellazione o simulazione. Soprattutto se abbinato a una simulazione Monte Carlo, un foglio di calcolo Excel può essere uno strumento semplice e potente per creare un modello di questo tipo.
Un modello calcolerà l’impatto delle decisioni che prendiamo (e le incertezze degli input), per valutare i risultati che ci interessano, come il profitto e la perdita, il ROI o l’impatto ambientale, ad esempio.
Risparmiare tempo di sviluppo. Utilizzare VBA e librerie come NAG per ampliare le proprie capacità quando necessario. Excel offre un ambiente potente e ricco di funzioni per creare modelli matematici complessi con uno sforzo minimo.
Noi di The Excel Experts siamo specializzati nella modellazione di sistemi fisici, biologici e aziendali, come la pianificazione finanziaria, il controllo delle scorte e l’ottimizzazione dei processi. La struttura flessibile di Excel ci permette di sviluppare rapidamente modelli di simulazione con una precisione maggiore rispetto a strumenti generici o a linguaggi di programmazione personalizzati.
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Una simulazione Monte Carlo può essere sviluppata utilizzando Microsoft Excel e un gioco di dadi. La simulazione Monte Carlo è un metodo numerico matematico che utilizza estrazioni casuali per eseguire calcoli e problemi complessi. Oggi è ampiamente utilizzato e svolge un ruolo fondamentale in vari campi come la finanza, la fisica, la chimica e l’economia.
Il metodo Monte Carlo è stato inventato da John von Neumann e Stanislaw Ulam negli anni ’40 e cerca di risolvere problemi complessi utilizzando metodi casuali e probabilistici. Il termine Monte Carlo si riferisce all’area amministrativa di Monaco, nota per essere un luogo in cui le élite europee giocano d’azzardo.
Il metodo di simulazione Monte Carlo calcola le probabilità per gli integrali e risolve le equazioni differenziali parziali, introducendo così un approccio statistico al rischio in una decisione probabilistica. Sebbene esistano molti strumenti statistici avanzati per creare simulazioni Monte Carlo, è più facile simulare la legge normale e la legge uniforme utilizzando Microsoft Excel e ignorando le basi matematiche.
Come eseguire una simulazione Monte Carlo
Secondo Wikipedia, “un sistema puramente stocastico è un sistema il cui stato è determinato in modo casuale, con una distribuzione di probabilità casuale o un modello che può essere analizzato statisticamente ma non può essere previsto con precisione”.
Per utilizzare questo metodo, è necessario innanzitutto impostare le ipotesi principali in modo che siano definite da questa curva. I modelli della cartella di lavoro selezionano quindi valori casuali da questa distribuzione normale, li utilizzano nei loro calcoli, registrano i risultati principali, ripetono il processo più volte e riassumono i risultati. Questo processo è noto come metodo Monte Carlo.
Innanzitutto, ogni volta che si apre un’analisi Monte Carlo che utilizza tabelle di dati, assicurarsi che la cartella di lavoro Monte Carlo sia l’unica cartella di lavoro aperta. Questo perché dovrà ricalcolare molte volte e se ci sono altre cartelle di lavoro aperte anche queste ricalcoleranno, inutilmente. E questo potrebbe rendere la simulazione MOLTO LENTA.
Se lavorate nel settore finanziario, probabilmente brontolerete che i seguenti esempi semplificano in modo eccessivo quello che di solito è un complesso processo di modellazione finanziaria. In questo caso, vi risponderò che sto rendendo il modello molto semplice in modo che possiate capire le modifiche che sto suggerendo al vostro processo di modellazione standard.