Analiza Monte Carlo w Excelu

Analiza Monte Carlo w Excelu to technika symulacyjna, która pozwala na modelowanie i analizę ryzyka w sytuacjach, gdy dane wejściowe są niepewne. Polega na wielokrotnym losowaniu wartości zmiennych wejściowych z określonych rozkładów prawdopodobieństwa i obliczaniu wyników modelu dla każdej kombinacji wylosowanych wartości. Dzięki temu można uzyskać rozkład prawdopodobieństwa wyników modelu i oszacować ryzyko. 

Aby przeprowadzić analizę Monte Carlo w Excelu, należy najpierw zbudować model, który opisuje badaną sytuację. Model ten powinien zawierać formuły, które obliczają wyniki na podstawie danych wejściowych. Następnie, dla każdej zmiennej wejściowej, należy określić rozkład prawdopodobieństwa, który opisuje niepewność tej zmiennej. 

Excel nie posiada wbudowanej funkcji do przeprowadzania analizy Monte Carlo, ale można ją zaimplementować za pomocą funkcji losowych i tabeli danych. Funkcja LOS.ZAKR pozwala na losowanie liczb z określonego zakresu, a funkcja ROZKŁAD.NORMALNY.ODW pozwala na losowanie liczb z rozkładu normalnego. Inne funkcje losowe, takie jak ROZKŁAD.JEDN.ODW, pozwalają na losowanie liczb z innych rozkładów prawdopodobieństwa. 

Po określeniu rozkładów prawdopodobieństwa dla zmiennych wejściowych, należy utworzyć tabelę danych, która będzie zawierać kolumny z wylosowanymi wartościami zmiennych wejściowych i kolumnę z wynikami modelu. Następnie, za pomocą funkcji losowych, generujemy losowe wartości dla zmiennych wejściowych i wpisujemy je do tabeli danych. Na końcu, za pomocą formuł modelu, obliczamy wyniki i wpisujemy je do tabeli danych. 

Po wygenerowaniu dużej liczby wierszy w tabeli danych, można analizować rozkład prawdopodobieństwa wyników modelu. Można obliczyć średnią, odchylenie standardowe, kwantyle i inne statystyki opisowe. Można również utworzyć histogram, który wizualizuje rozkład prawdopodobieństwa wyników. 

Analiza Monte Carlo w Excelu jest szczególnie przydatna w sytuacjach, gdy mamy do czynienia z dużą niepewnością danych wejściowych, na przykład w analizie ryzyka inwestycyjnego, prognozowaniu sprzedaży lub planowaniu produkcji. Pozwala na oszacowanie prawdopodobieństwa różnych scenariuszy i podejmowanie lepszych decyzji.