В моделировании Монте-Карло участвуют, как правило, найденные при анализе чувствительности наиболее влияющие на результат параметры модели. В рамках моделирования проводится большое количество реализаций модели при совместном случайном изменении выбранных параметров. Определение закона распределения, по возможности, основывают на исторических данных выбранной величины (для этого можно использовать метод Подбор распределения). Пользователь задает число реализаций метода, а для каждого выбранного параметра пределы его измения и закон распределения соответствующей случайной величины. Если выбранные параметры зависят друг от друга, то необходимо задать коэффициент корреляции между ними.

Алгоритм метода Монте-Карло:

• Выбираем набор изменяемых параметров (факторы риска)
• Задаем границы изменения и законы распределения каждого из факторов
• Уточняем матрицу коррелции для зависимых между собой факторов
• Запускаем расчет на желаемое количество экспериментов (обычно не менее 1000)

Формы задания параметров

Анализ по методу Монте-Карло позволяет понять степень неопределенности анализируемой итоговой величины (характеризуется, например заданием 90% доверительным интервалом). Также пользователь может сфокусироваться только на интересующих его значениях, задавая их при определении интервала вместо % вероятности. В таблице результатов также отображена информации в процентилях. Процентиль – это процентное выражение или вероятность того, что значение прогноза будет меньше или равно значению для данного процентиля.

Результаты расчетов на листе Excel

Многие эксперты уверены, что анализ Монте-Карло должен стать необходимым инструментом, для всех аналитиков, а их отчеты должны содержать не просто общие рассуждения о «потенциальных рисках», но и отдельный раздел с обсуждением результатов анализа по методу Монте-Карло.