O que é uma simulação de Monte Carlo?
Assim como a vida, os projetos são incertos. Antes de entrar em um projeto, é aconselhável avaliar os riscos. Como analisamos esses riscos? Podemos usar ferramentas que nos mostrarão o resultado de nossas decisões. As Simulações de Monte Carlo são uma ferramenta usada para analisar riscos e nos ajudar a tomar melhores decisões.
Uma breve história da simulação de Monte Carlo
Resultados aleatórios são mais comuns em jogos de azar, e há um local de jogo em Mônaco chamado Monte Carlo. A simulação de Monte Carlo leva o nome deste local de jogo. Uma simulação é outra palavra para imitar o processo real. Na simulação de Monte Carlo, examinamos os vários resultados sem realmente passar por um processo ou projeto. Stanislaw Ulam é o criador da Simulação de Monte Carlo, junto com John von Neumann. O interesse de Stanislaw Ulam pelo modelo surgiu quando ele quis prever sua chance de ganhar em jogos de paciência.
Como funciona a simulação de Monte Carlo
A Simulação de Monte Carlo é um modelo quantitativo que prevê cada resultado e qual é a probabilidade de cada resultado; a probabilidade é denominada probabilidade na análise quantitativa. Por exemplo, considere a decisão de experimentar um novo restaurante. Provavelmente há três resultados para essa decisão: você pode amar a comida, odiá-la ou apenas considerá-la boa o suficiente para comer quando não tem outras opções. Cada opção neste caso é considerada igualmente provável e, portanto, tem uma probabilidade de um terço.
Em todas as situações, temos a opção de tomar várias decisões. As decisões podem ser categorizadas como muito conservadoras, muito radicais ou intermediárias. A Simulação de Monte Carlo considera cada decisão e todos os resultados possíveis para cada decisão. Por exemplo, há uma probabilidade de que uma decisão muito conservadora possa resultar em um resultado muito indesejável.
Vantagens da Simulação Monte Carlo
A principal vantagem da Simulação de Monte Carlo é que ela ajuda a tomar decisões por meio da análise de vários resultados. Quando um gerente de projeto toma uma decisão usando a Simulação de Monte Carlo, ele ou ela precisa ser capaz de comunicar os motivos de suas decisões a várias partes interessadas . Com a Simulação de Monte Carlo, um gráfico pode ser traçado com os resultados e sua probabilidade, que podem ser comunicados facilmente. Também ajuda o tomador de decisão a reconsiderar suas entradas depois de verificar qual delas tem o maior impacto negativo no resultado, bem como observar a interdependência entre as entradas.
Aplicações comuns da simulação de Monte Carlo
Simulações de Monte Carlo são usadas para calcular o valor de instrumentos financeiros, investimentos, carteiras e opções de ações, considerando como eles se comportarão em termos de retorno. O lucro que um projeto provavelmente gerará é comparado com o custo para ver se valeria a pena prosseguir com o projeto. No gerenciamento de projetos, o risco envolvido no cronograma e no custo pode ser calculado e adicionado a um modelo de previsão . A simulação de Monte Carlo também pode ser usada para calcular a probabilidade de atingir os vários marcos de um projeto.
Resumo da lição
Vamos revisar. A Simulação de Monte Carlo é um modelo quantitativo que prevê cada resultado e qual é a probabilidade de cada resultado, onde a probabilidade é denominada probabilidade . As Simulações de Monte Carlo podem ser usadas para gerenciar riscos em projetos altamente incertos. No entanto, para projetos pequenos e simples, criar tais modelos e cálculos complexos pode não valer a pena. No entanto, a principal vantagem da Simulação de Monte Carlo é que ela ajuda a tomar decisões por meio da análise de vários resultados. Além disso, essas simulações são usadas para calcular o valor de instrumentos financeiros, investimentos, carteiras e opções de ações, considerando como eles vão se comportar em termos de retornos, que podem ser adicionados a um modelo de previsão em gestão de projetos.