揭秘风险管理中的蒙特卡罗分析

rabia119

做出决策是管理者和企业主日常生活的一部分。我们知道，决策分析越准确，您的公司获得的成果就越大，带来的负面意外也就越少。在这些分析中，决策者不可避免地要进行风险分析。 如果一方面我们今天可以前所未有地获取数据和信息，另一方面我们还无法准确预测未来。但是，如果在我们的业务中我们不断面临模糊性和可变性，我们如何在不确定的情况下做出决策呢？ 为了回答这个问题，我们提出蒙特卡罗分析，也称为蒙特卡罗方法和蒙特卡罗模拟。 什么是蒙特卡罗分析？ 蒙特卡罗分析是一种统计技术，通过执行假设场景模拟来： 识别不同场景下风险的影响， 根据每个映射的风险确定可能的结果。 蒙特卡罗方法为决策者提供了一系列可能的结果，以及根据要采取的行动这些结果发生的概率。该技术主要由财务和项目管理领域的专业人员使用。 推理如下：当您开发预测模型（即规划未来的模型）时，您会使用假设。例如，对项目的投资回报、完成某项任务需要多长时间、风险是什么等做出假设。


这些预测是针对未来的，所以你最多能做的就是估计，你同意吗？ 当您需要数据时，您很可能会根据历史数据或以前的经验来做出这些预测。从那里，创建一个估计。尽管它对于开发模型非常有用，但每个估计都包含不确定性 英国手机号码清单 和风险。蒙特卡罗分析旨在减少此类风险和不确定性。 蒙特卡洛分析如何工作？ 模拟过程是使用软件进行的，该软件将计算作为单个操作进行，并以简单的图形和表格的形式呈现所有可能结果的范围以及每个结果的概率。当蒙特卡罗分析应用于风险评估时，风险表现为钟形曲线状的频率分布图，非统计学家也能直观地理解。 蒙特卡洛分析遵循以下步骤（信息取自quantmleap博客）： 识别项目的主要风险变量； 确定项目变量的范围限制； 值范围的概率权重规范； 建立相关变量的关系； 根据已识别的变量和相关性执行模拟； 模拟结果的统计分析。



识别主要项目风险变量 风险变量是项目成功的关键参数。这意味着结果的微小变化可能会产生负面影响。通过敏感性和不确定性分析，项目风险变量通常是孤立的。看到： 敏感性分析确定项目中最关键的变量。为了识别它们，所有变量都受到固定偏差的影响，并对结果进行分析。对项目结果影响最大的变量被隔离为主要风险变量。由于敏感性分析本身可能会给出一些误导性的结果，因此一起进行不确定性分析很重要。 不确定性分析有助于检查特定变量的适用性或有效性。一个对整个项目影响很大的项目变量，如果其发生的概率极低，则可能是微不足道的。这就是不确定性分析如此重要的原因。 确定项目变量的范围限制 它涉及定义每个已识别项目风险变量的最大值和最小值。如果您有可用的历史数据，则应以频率分布的形式组织数据，将出现次数分组为连续的值范围。