Le Monte-Carlo analyse est une technique quantitative de gestion des risques. Le Monte-Carlo analyse a été développé par le scientifique nucléaire Stanislaw Ulam en 1940 alors que les travaux progressaient sur la bombe atomique. Le analyse considère d'abord l'impact de certains risques sur la gestion de projet tels que les contraintes de temps ou budgétaires. Ensuite, une sortie mathématique informatisée donne aux entreprises une gamme de résultats possibles et leur probabilité d'occurrence.
Analyse Monte Carlo
Description
Implications
Cas d’usage
Exemples
1. Contexte
L'analyse Monte Carlo est une technique de simulation probabiliste utilisée pour modéliser des systèmes complexes, estimer les résultats et analyser l'incertitude en effectuant des milliers d'essais aléatoires.
– Générez des valeurs aléatoires pour les variables incertaines en fonction de leurs distributions de probabilité. – Simulez plusieurs scénarios pour évaluer les résultats possibles.
– Fournit une gamme de résultats possibles avec des probabilités associées, permettant l’évaluation des risques. – Identifie les zones d’incertitude et leur impact.
– Analyse des risques de projet dans la construction, la finance et l’ingénierie. – Optimisation du portefeuille en investissement. – Estimation des délais de réalisation des projets.
Simuler les mouvements du cours des actions pour évaluer le risque d'investissement. Évaluer les délais d’achèvement du projet.
2. Distributions de probabilité
Monte Carlo implique de définir des distributions de probabilité pour les variables avec incertitude, telles que les distributions normales, uniformes, triangulaires ou personnalisées.
– Attribuer des distributions de probabilité et des paramètres (moyenne, écart type) aux variables incertaines. – Échantillonnez aléatoirement les valeurs de ces distributions.
– Modélise la plage de valeurs possibles et la probabilité d’occurrence pour des variables incertaines. – Capture la variabilité et l’incertitude dans l’analyse.
– Estimation des coûts du projet avec des intrants incertains. – Modélisation des prévisions de demande pour les nouveaux produits. – Évaluer l’impact des fluctuations des taux d’intérêt sur les investissements.
Définir une distribution normale pour estimer les ventes futures. Utilisation d'une distribution triangulaire pour les estimations de la durée du projet.
3. Échantillonnage aléatoire
Les simulations Monte Carlo impliquent de générer des échantillons aléatoires de valeurs pour des variables incertaines, en suivant les distributions de probabilité définies.
– Échantillonnez à plusieurs reprises les valeurs des variables incertaines afin de créer une distribution des résultats possibles. – Simulez le système ou le modèle dans différents scénarios.
– Permet d’explorer un large éventail de scénarios et de résultats possibles. – Capture l’impact du caractère aléatoire et de la variabilité dans l’analyse.
– Évaluer la performance du portefeuille d’investissement dans différentes conditions de marché. – Évaluer la fiabilité d’un processus de fabrication. – Projection de la durée probable d’un projet de construction.
Générer de manière aléatoire des chiffres de ventes futurs basés sur des données historiques. Simulation des changements de taux d’intérêt pour la valorisation des obligations.
4. Simulation numérique
Les simulations Monte Carlo utilisent les valeurs échantillonnées pour résoudre numériquement des modèles ou des systèmes complexes, fournissant ainsi des estimations des résultats souhaités.
– Utiliser des modèles et des équations mathématiques pour calculer les résultats finaux sur la base de valeurs échantillonnées. – Agréger et analyser les résultats de plusieurs itérations.
– Fournit des estimations, des moyennes et des distributions de probabilité pour les résultats souhaités. – Offre un aperçu de l’éventail des résultats potentiels et de leur probabilité.
– Valorisation des options et des produits dérivés en finance. – Analyser l’impact de différentes variables sur les délais du projet. – Évaluer la fiabilité d’un réseau électrique dans diverses conditions.
Valorisation d'un portefeuille de produits financiers dérivés. Évaluer l'impact des conditions météorologiques sur les rendements des cultures.
5. Évaluation des risques et aide à la décision
L'analyse Monte Carlo facilite l'évaluation des risques en quantifiant l'incertitude, aidant ainsi les décideurs à faire des choix éclairés, à atténuer les risques et à optimiser les stratégies.
– Identifiez les zones à haut risque, les scénarios extrêmes ou les goulots d’étranglement dans l’analyse. – Informer les décideurs en présentant des résultats probabilistes.
– Améliore la prise de décision en tenant compte de l’incertitude et de son impact sur les résultats. – Aide à prioriser les efforts d’atténuation des risques. – Prend en charge la planification stratégique en explorant divers scénarios.
– Évaluer la viabilité financière du lancement d’un nouveau produit. – Évaluer l’impact des fluctuations du marché sur les portefeuilles d’investissement. – Optimisation de l’allocation des ressources pour un projet de construction.
Évaluer le risque financier associé à un projet d’infrastructure. Évaluer les décisions d'investissement pour une nouvelle entreprise.
Table des matières
Comprendre l'analyse de Monte Carlo
La analyse considère d'abord l'impact de certains risques sur la gestion de projet tels que les contraintes de temps ou budgétaires.
Ensuite, une sortie mathématique informatisée donne aux entreprises une gamme de résultats possibles et leur probabilité d'occurrence.
Le résultat montre les conséquences potentielles pour les actions les plus et les moins conservatrices et détaille les actions intermédiaires qui se situent entre les deux.
Les distributions de probabilité permettent aux entreprises de déterminer quantitativement le niveau de risque associé à la prise de décision.
À son tour, la décision avec l'équilibre le plus optimal entre les avantages et les risques peut être sélectionnée.
Le Monte-Carlo analyse est utilisé dans un large éventail d'industries telles que la finance, la fabrication, l'assurance et le transport.
Réalisation d'une analyse Monte Carlo
La première exigence d'un Monte Carlo analyse sont des données de feuille de calcul. La plupart des feuilles de calcul intègrent :
Sortie – tels que les flux de trésorerie, les bénéfices ou le volume des ventes.
Contributions – ou des facteurs quantitatifs tels que la taille du marché, le coût des matériaux ou la capacité de production.
Par exemple, une entreprise qui construit des maisons préfabriquées peut avoir des données de sortie sur le coût total de construction de chaque maison.
Les données d'entrée quantifieraient le coût de chaque composant, comme la fondation, le plâtrage, les fenêtres et l'acquisition du terrain.
Pour chaque entrée, l'entreprise détermine ensuite une valeur minimale, maximale et optimale.
Ceci est effectué parce que les coûts des composants ont tendance à fluctuer.
En établissant une valeur minimale et maximale pour chaque coût d'entrée, l'entreprise a une idée de l'incertitude de la valeur de sortie totale. La meilleure estimation détermine également ce qu'est le projet Probable coûter.
Cependant, il existe une meilleure façon de calculer l'incertitude.
La puissance des ordinateurs
La feuille de calcul simple analyse que l'entreprise de construction de maisons utilise présente plusieurs inconvénients.
Il ne tient pas compte des probabilités d'un scénario, ni du nombre de combinaisons qui pourraient constituer un scénario.
En effet, si l'entreprise utilise 11 variables d'entrée chacune valorisée de trois manières différentes, plus de 177,000 XNUMX combinaisons peuvent influencer l'incertitude.
Le Monte-Carlo analyse remplace le modèle simple « à trois valeurs » par des fonctions complexes qui génèrent des échantillons aléatoires.
Ces échantillons aléatoires sont représentés par des distributions de probabilité qui représentent l'incertitude dans un grand nombre de scénarios.
Avantages de l'analyse de Monte Carlo
Le principal avantage du Monte Carlo analyse réside dans le déplacement de l'incertitude d'une simulation unique vers une simulation probabiliste.
Retour à l'entreprise de construction de maisons :
Une simulation unique d'un système incertain est généralement une déclaration qualifiée. Par example, "Si le coût du ciment atteint un certain prix, notre modèle d'affaires peut devenir non rentable. »
Le résultat d'un Monte Carlo probabiliste analyse est une probabilité quantifiable. Par example, "Si le coût du ciment atteint un certain prix, il y a 35 % de chances que notre modèle d'affaires devient non rentable."
Comme nous l'avons vu, il existe également un avantage inhérent à la puissance de calcul des données complexes analyse.
Le Monte-Carlo analyse fournit de nombreux résultats distincts et indépendants, chacun suggérant un scénario futur possible. Les résultats sont obtenus rapidement et avec précision à l'aide de distributions de probabilité courantes telles que normale, log-normale, uniforme et triangulaire.
En fin de compte, les distributions de probabilité sont une façon beaucoup plus réaliste de décrire l'incertitude variable dans le risque analyse. Cela aide les entreprises à se préparer et à gérer les risques.
Points clés
Le Monte-Carlo analyse est une technique de gestion des risques qui utilise des distributions de probabilité.
Le Monte-Carlo analyse permet aux décideurs de déterminer le niveau de risque dans la prise de chaque décision. Le analyse utilise des fonctions mathématiques pour générer plusieurs milliers d'exemples de scénarios basés sur l'interaction complexe des valeurs d'entrée et des variables.
Le Monte-Carlo analyse aide les entreprises à s'éloigner des décisions simplistes d'évaluation des risques en utilisant des méthodes de calcul puissantes qui donnent des résultats rapides et précis.
Faits saillants
Origine et but :
Développé par Stanislaw Ulam en 1940, le Monte Carlo analyse est une technique quantitative de gestion des risques.
Utilisé à l'origine pour la gestion de projet, il évalue l'impact des risques tels que les contraintes de temps ou de budget.
Méthodologie:
La analyse utilise une approche mathématique informatisée pour générer une gamme de résultats possibles et leurs probabilités associées.
Il donne un aperçu des conséquences potentielles des actions conservatrices, intermédiaires et moins conservatrices.
Distributions de probabilité:
Monte Carlo analyse utilise des distributions de probabilité pour quantifier le niveau de risque dans la prise de décision.
Il aide à sélectionner des décisions avec un équilibre optimal entre les avantages et les risques en considérant un large éventail de scénarios.
Applications :
Utilisé dans divers secteurs, notamment la finance, la fabrication, l'assurance et le transport.
Étapes de conduite :
Nécessite des données de feuille de calcul avec des variables de sortie et d'entrée.
Les entrées ont des valeurs minimales, maximales et optimales pour tenir compte des fluctuations.
Les fonctions complexes génèrent des échantillons aléatoires, remplaçant le modèle simple à trois valeurs.
Puissance de calcul :
Monte Carlo analyse utilise des distributions de probabilité pour représenter l'incertitude dans de nombreux scénarios.
Fournit des probabilités quantifiables, permettant aux décideurs d'évaluer les risques de manière plus réaliste.
Avantages :
Permet aux décideurs de quantifier les niveaux de risque dans la prise de chaque décision.
Utilise de puissantes méthodes de calcul pour analyser rapidement et avec précision une multitude de scénarios.
Va au-delà des évaluations de risques simplistes en adoptant des interactions complexes et en générant des résultats réalistes.
Un mode de défaillance et ses effets analyse (FMEA) est une approche structurée pour identifier les défauts de conception dans un produit ou un processus. Développé dans les années 1950, le mode de défaillance et ses effets analyse est l'une des premières méthodologies de ce type. Il permet aux organisations d'anticiper une gamme de défaillances potentielles au cours de la phase de conception.
Agile Business Analysis (AgileBA) est une certification sous forme d'orientation et de formation pour les analystes commerciaux qui souhaitent travailler dans des environnements agiles. Pour soutenir ce changement, AgileBA aide également l'analyste métier à relier les projets Agile à une organisation plus large. mission or . Pour s'assurer que les analystes disposent des compétences et de l'expertise nécessaires, la certification AgileBA a été développée.
Les évaluations d'entreprises impliquent une analyse des principaux aspects opérationnels d'une entreprise. Une évaluation d'entreprise est une analyse utilisé pour déterminer la valeur économique d'une entreprise ou d'une unité de l'entreprise. Il est important de noter que les évaluations sont à la fois scientifiques et artistiques. Les analystes utilisent leur jugement professionnel pour évaluer la performance financière d'une entreprise par rapport aux conditions économiques locales, nationales ou mondiales. Ils tiendront également compte de la valeur totale des actifs et des passifs, en plus de la technologie brevetée ou exclusive.
Une comparaison par paire analyse est utilisé pour évaluer ou classer les options lorsque les critères d'évaluation sont subjectifs par nature. Le analyse est particulièrement utile lorsqu'il y a un manque de priorités claires ou de données objectives sur lesquelles fonder les décisions. Une comparaison par paire analyse évalue une gamme d'options en les comparant les unes aux autres.
Le Monte-Carlo analyse est une technique quantitative de gestion des risques. Le Monte-Carlo analyse a été développé par le scientifique nucléaire Stanislaw Ulam en 1940 alors que les travaux progressaient sur la bombe atomique. Le analyse considère d'abord l'impact de certains risques sur la gestion de projet tels que les contraintes de temps ou budgétaires. Ensuite, une sortie mathématique informatisée donne aux entreprises une gamme de résultats possibles et leur probabilité d'occurrence.
Un rapport coût-bénéfice analyse est un processus qu'une entreprise peut utiliser pour analyser les décisions en fonction des coûts associés à la prise de cette décision. Pour un coût analyse pour être efficace, il est important d'articuler le projet dans les termes les plus simples possibles, d'identifier les coûts, de déterminer les avantages de la mise en œuvre du projet, d'évaluer les alternatives.
Le CATWOE analyse est une résolution de problèmes qui demande aux entreprises d'examiner un problème sous six perspectives différentes. L'analyse CATWOE est une approche approfondie et holistique de la résolution de problèmes, car elle permet aux entreprises de prendre en compte toutes les perspectives. Cela oblige souvent la direction à sortir de ses modes de pensée habituels qui, autrement, entraveraient et la rentabilité. Plus important encore, l'analyse CATWOE permet aux entreprises de combiner plusieurs perspectives en une seule solution unificatrice.
Il est possible d'identifier les acteurs clés qui chevauchent les activités d'une entreprise modèle d'affaires avec une analyse des concurrents. Cette imbrication peut être analysée en termes de clients clés, de technologies, distributionet les modèles financiers. Lorsque tous ces éléments sont analysés, il est possible de cartographier toutes les facettes de la concurrence pour une technologie modèle d'affaires pour mieux comprendre où se situe une entreprise sur le marché et ses développements futurs possibles.
L'analyse de Pareto est une analyse statistique utilisée dans la prise de décision des entreprises qui identifie un certain nombre de facteurs d'entrée qui ont le plus d'impact sur le revenu. Il est basé sur le principe de Pareto du même nom, qui stipule que 80% de l'effet de quelque chose peut être attribué à seulement 20% des conducteurs.
Une analyse d'entreprise comparable est un processus qui permet d'identifier des organisations similaires à utiliser comme comparaison pour comprendre les performances commerciales et financières de l'entreprise cible. Pour trouver des comparables, vous pouvez consulter deux profils clés : le profil commercial et le profil financier. À partir de l'analyse de l'entreprise comparable, il est possible de comprendre le paysage concurrentiel de l'organisation cible.
Une analyse SWOT est un cadre utilisé pour évaluer les forces, les faiblesses, les opportunités et les menaces de l'entreprise. Cela peut aider à identifier les domaines problématiques de votre entreprise afin que vous puissiez maximiser vos opportunités. Il vous alertera également des défis auxquels votre organisation pourrait être confrontée à l'avenir.
L'analyse PESTEL est un cadre qui peut aider les spécialistes du marketing à évaluer si les facteurs macro-économiques affectent une organisation. Il s'agit d'une étape critique qui aide les organisations à identifier les menaces et les faiblesses potentielles qui peuvent être utilisées dans d'autres cadres tels que SWOT ou à acquérir une compréhension plus large et meilleure de l'ensemble. marketing environnement.
L'analyse commerciale est une discipline de recherche qui aide à conduire le changement au sein d'une organisation en identifiant les éléments et processus clés qui génèrent de la valeur. L'analyse commerciale peut également être utilisée pour identifier de nouvelles opportunités commerciales ou comment tirer parti des opportunités commerciales existantes pour développer votre entreprise sur le marché.
En finance d'entreprise, la structure financière est la façon dont les entreprises financent leurs actifs (généralement par emprunt ou par capitaux propres). Dans l'intérêt des entreprises d'ingénierie inverse, nous voulons examiner trois éléments critiques pour déterminer le modèle pérenniser ses actifs : structure de coûts, rentabilité et génération de cash-flow.
La modélisation financière implique la analyse de données comptables, financières et commerciales pour prédire les performances financières futures. La modélisation financière est souvent utilisée en valorisation, qui consiste à estimer la Plus-value en dollars d'une entreprise en fonction de plusieurs paramètres. Certains des modèles financiers les plus courants comprennent l'actualisation des flux de trésorerie, le M&A modèle, et le CAC modèle.
L'investissement axé sur la valeur est une philosophie d'investissement qui examine les fondamentaux des entreprises, afin de découvrir celles dont les valeurs intrinsèques Plus-value est supérieur à ce que le marché évalue actuellement, en bref Plus-value l'investissement essaie d'évaluer une entreprise en commençant par ses fondamentaux.
L'indicateur Buffet est une mesure du total Plus-value de toutes les actions cotées en bourse dans un pays divisé par le PIB de ce pays. C'est une mesure et un ratio pour évaluer si un marché est sous-évalué ou surévalué. C'est l'une des mesures préférées de Warren Buffet comme avertissement que les marchés financiers pourraient être surévalués et plus risqués.
La comptabilité financière est une sous-discipline de la comptabilité qui aide les organisations à fournir des rapports liés à trois domaines critiques d'une entreprise : ses actifs et ses passifs (bilan), ses revenus et ses dépenses (état des résultats) et ses flux de trésorerie (état des flux de trésorerie). Ensemble, ces zones peuvent être utilisées à des fins internes et externes.
Les analyses post-mortem examinent les projets du début à la fin pour déterminer les améliorations de processus et s'assurer que les inefficacités ne se reproduisent pas à l'avenir. Dans le Project Management Book of Knowledge (PMBOK), ce processus est appelé « leçons apprises ».
Des analyses rétrospectives ont lieu après un projet pour déterminer ce qui a bien fonctionné et ce qui n'a pas fonctionné. Ils sont également menés à l'issue d'une itération en gestion de projet Agile. Les praticiens agiles appellent ces réunions des rétrospectives ou des rétrospectives. Ils sont un moyen efficace de prendre le pouls d'une équipe de projet, de réfléchir au travail effectué à ce jour et de parvenir à un consensus sur la manière d'aborder le prochain cycle de sprint.
Essentiellement, une analyse des causes profondes implique l'identification des causes profondes du problème afin de concevoir les solutions les plus efficaces. Notez que la cause profonde est un facteur sous-jacent qui déclenche le problème ou provoque une situation particulière telle qu'une non-conformité.
Une analyse du seuil de rentabilité est couramment utilisée pour déterminer le point auquel un nouveau produit ou service deviendra rentable. L'analyse est un calcul financier qui indique à l'entreprise combien de produits elle doit vendre pour couvrir ses coûts de production. Une analyse du seuil de rentabilité est un processus comptable de petite entreprise qui indique à l'entreprise ce qu'elle doit faire pour atteindre le seuil de rentabilité ou récupérer son investissement initial.
Le professeur de l'Université de Stanford, Ronald A. Howard, a défini pour la première fois l'analyse décisionnelle comme une profession en 1964. Au cours des décennies qui ont suivi, Howard a supervisé de nombreuses thèses de doctorat sur le sujet dans des domaines tels que l'élimination des déchets nucléaires, la planification des investissements, l'ensemencement des ouragans et la recherche. . L'analyse de décision (DA) est une approche de prise de décision systématique, visuelle et quantitative où tous les aspects d'une décision sont évalués avant de faire un choix optimal.
Une analyse DESTEP est un cadre utilisé par les entreprises pour comprendre leur environnement externe et les enjeux qui peuvent les impacter. L'analyse DESTEP est une extension de l'analyse PEST populaire créée par Francis J. Aguilar, professeur à la Harvard Business School. L'analyse DESTEP regroupe les facteurs externes en six catégories : démographique, économique, socioculturel, technologique, écologique et politique.
L'analyse STEEP est un outil utilisé pour cartographier les facteurs externes qui ont un impact sur une organisation. STEEP désigne les cinq domaines clés sur lesquels porte l'analyse : socioculturel, technologique, économique, environnemental/écologique et politique. Habituellement, l'analyse STEEP est complémentaire ou alternative à d'autres méthodes telles que les analyses SWOT ou PESTEL.
L'analyse STEEPLE est une variante de l'analyse STEEP. Où l'analyse par étapes comprend des facteurs socioculturels, technologiques, économiques, environnementaux/écologiques et politiques comme base de l'analyse. L'analyse STEEPLE ajoute deux autres facteurs tels que juridique et éthique.
La gestion basée sur les activités (ABM) est un cadre permettant de déterminer la rentabilité de chaque aspect d'une entreprise. L'objectif final est de maximiser les forces de l'organisation tout en minimisant ou en éliminant les faiblesses. La gestion par activités peut être décrite selon les étapes suivantes : identification et analyse, évaluation et identification des axes d'amélioration.
PMESII-PT est un outil qui aide les utilisateurs à organiser de grandes quantités d'informations sur les opérations. PMESII-PT est une technique d'analyse et de surveillance de l'environnement, comme l'analyse SWOT, PESTLE et QUEST. Développé par l'armée américaine, utilisé comme un moyen d'exécuter un plus complexe dans des pays étrangers avec un contexte complexe et incertain à cartographier.
L'analyse SPACE (Strategic Position and Action Evaluation) a été développée par universitaires Alan Rowe, Richard Mason, Karl Dickel, Richard Mann et Robert Mockler. L'accent particulier de ce cadre est formation en ce qui concerne la position concurrentielle d'une organisation. L'analyse SPACE est une technique utilisée dans la gestion stratégique et la planification.
Un diagramme de lotus est un outil créatif pour l'idéation et le brainstorming. Le diagramme identifie les concepts clés d'un vaste sujet pour une analyse simple ou une hiérarchisation.
La décomposition fonctionnelle est une méthode d'analyse où des processus complexes sont examinés en les divisant en leurs parties constituantes. Selon le Business Analysis Body of Knowledge (BABOK), la décomposition fonctionnelle "aide à gérer la complexité et à réduire l'incertitude en décomposant les processus, les systèmes, les domaines fonctionnels ou les livrables en leurs éléments constitutifs les plus simples et en permettant à chaque élément d'être analysé indépendamment".
L'analyse multicritère fournit une approche systématique pour classer les options d'adaptation par rapport à plusieurs critères de décision. Ces critères sont pondérés pour refléter leur importance par rapport aux autres critères. Une analyse multicritères (AMC) est un cadre décisionnel adapté à la résolution de problèmes avec de nombreuses pistes d'action alternatives.
Une analyse des parties prenantes est un processus dans lequel le niveau de participation, d'intérêt et d'influence des principales parties prenantes du projet est identifié. Une analyse des parties prenantes est utilisée pour tirer parti du soutien du personnel clé et aligner délibérément les équipes de projet sur des objectifs organisationnels plus larges. L'analyse peut également être utilisée pour résoudre les sources potentielles de conflit avant le début du projet.
L'analyse stratégique est un processus visant à comprendre l'environnement et le paysage concurrentiel de l'organisation afin de formuler des décisions commerciales éclairées, de planifier les structure organisationnelle et orientation à long terme. La planification stratégique est également utile pour expérimenter modèle d'affaires concevoir et évaluer l'adéquation avec la vision à long terme de l'entreprise.
Gennaro est le créateur de FourWeekMBA, qui a atteint environ quatre millions d'hommes d'affaires, comprenant des cadres de niveau C, des investisseurs, des analystes, des chefs de produit et des entrepreneurs numériques en herbe rien qu'en 2022 | Il est également directeur des ventes pour une mise à l'échelle de haute technologie dans l'industrie de l'IA | En 2012, Gennaro a obtenu un MBA international avec un accent sur la finance d'entreprise et la stratégie commerciale.
