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Douglas Hubbard Hubbard Decision ResearchDurao: 00:35 sec
"Running Monte Carlos is the only way to analyze big uncertain
decisions."
John Zhao Suncor Energy Durao: 02:36 min
"It's mandated [at Suncor] to do Monte Carlo simulation on all
major projects' capital cost estimates."
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Simulao de Monte CarloAnlise de risco faz parte de toda deciso
que tomamos. Ns nosdeparamos constantemente com incerteza,
ambiguidade evariabilidade. E apesar de contarmos com acesso
semprecedente informao, no temos condies de prever o futurode forma
exata. A simulao de Monte Carlo permite ver todos osresultados
possveis de suas decises e avaliar o impacto emtermos de risco,
possibilitando que voc tome melhores decisesem situaes de
incerteza.
O que a simulao de MonteCarlo?A simulao de Monte Carlo uma
tcnica matemticacomputadorizada que possibilita levar em conta o
riso emanlises quantitativas e tomadas de deciso. Essa tcnica usada
por profissionais de uma grande variedade de campos,como finanas,
gerenciamento de projetos, energia, indstrias,engenharia, pesquisa
e desenvolvimento, seguros, petrleo egs, transportes e meio
ambiente.
A simulao de Monte Carlo fornece ao tomador de deciso umagama de
resultados possveis e as probabilidades deocorrncias desses
resultados de acordo com a ao escolhida como deciso. Ela mostra as
possibilidades extremas os resultados das decises mais ousadas e
das mais conservadores e todas as possveis consequncias dasdecises
mais moderadas.
Essa tcnica foi usada inicialmente pelos cientistas que
trabalharam na bomba atmica, e foi chamada de Monte Carlocomo
referncia cidade do Mnaco e seus cassinos. Desde sua introduo, na
poca da Segunda Guerra Mundial, asimulao de Monte Carlo tem sido
usada para modelar uma variedade de sistemas fsicos e
conceituais.
Como a simulao de Monte Carlo funcionaA simulao de Monte Carlo
efetua anlise de risco por meio da construo de modelos de possveis
resultados,substituindo com um intervalo de valores uma distribuio
de probabilidade todo fator com incerteza inerente. Emseguida, ela
calcula os resultados repetidamente, cada vez com outro conjunto de
valores aleatrios gerados por funesde probabilidades. Dependendo do
nmero de incertezas e dos intervalos especificados para elas, uma
simulao deMonte Carlo pode ter milhares ou dezenas de milhares de
reclculos antes de terminar. A simulao de Monte Carloproduz
distribuies de valores dos resultados possveis.
Ao usar distribuies de probabilidade, as variveis podem
apresentar diferentes probabilidades de ocorrncia dediferentes
resultados. As distribuies de probabilidade representam uma forma
muito mais realista de descreverincerteza em variveis de anlises de
risco. As distribuies de probabilidade mais comuns so:
Normal tambm referida como curva do sino. O usurio simplesmente
define a mdia aritmtica ou o valor esperado eum desvio padro para
descrever a variaes em relao mdia. Os valores no meio, perto da
mdia, so os queapresentam maior probabilidade de ocorrncia. Essa
distribuio simtrica e representa muitos fenmenos naturais,como
altura de pessoas. Exemplos de variveis representadas por
distribuies normais: taxas de inflao, preo deenergia.
Lognormal nessa distribuio os valores so positivamente
assimtricos ou distorcidos; no so simtricos como nadistribuio
normal. Ela usada para representar valores que no passam abaixo de
zero mas que tm um potencialpositivo ilimitado. Exemplos de
variveis representadas por distribuies lognormal: valores de
imveis, preos de aes,reservas petrolferas.
Uniforme nessa distribuio todos os valores tm probabilidade
igual de ocorrncia; o usurio simplesmente define omnimo e o mximo.
Exemplos de variveis que poderiam apresentam uma distribuio
uniforme: custos de fabricao,receitas de vendas futuras de um novo
produto.
Triangular o usurio define os valores mnio, mais provvel e
mximo. Os valores ao redor do valor mais provvel tmmaior
probabilidade de ocorrer. Variveis que poderiam ser representadas
por uma distribuio triangular: histrico devendas passadas, por
unidade de tempo, e nveis de estoque.
PERT o usurio define os valores mnimo, mais provvel e mximo, da
mesma forma que na distribuio triangular. Osvalores ao redor do
valor mais provvel tm maior probabilidade de ocorrer. Contudo, os
valores que se encontram entre ovalor mais provvel e os dois
extremos tm maior probabilidade de ocorrncia do que na distribuio
triangular, isto , osextremos no so to enfatizados. Exemplo do uso
de uma distribuio PERT: descrever a durao de uma tarefa em ummodelo
de gerenciamento de projeto.
Discreta o usurio define valores especficos que podem ocorrer e
a probabilidade de cada um deles. Um exemplopoderia ser os
resultados de um processo judicial: 20% de chance de deciso
judicial positiva, 30% de chance de decisojudicial negativa, 40% de
chance de um acordo e 10% de chance do julgamento ser encerrado por
motivo jurdico.
Durante uma simulao de Monte Carlo, as amostras dos valores so
obtidas aleatoriamente das distribuies deprobabilidade de inputs
(entradas). Cada conjunto de amostra chamada de iterao, e o
resultado produzido a partir daamostra registrado. A simulao de
Monte Carlo faz isso centenas ou milhares de vezes, e o produto
disso umadistribuio de probabilidade dos resultados possveis. Dessa
forma, a simulao de Monte Carlo fornece um quadro
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muito mais abrangente do que poder acontecer. Ela no s informa o
que poder ocorrer, mas tambm a probabilidadede ocorrncia.
A simulao de Monte Carlo proporciona uma srie de vantagens, em
relao anlise determinstica ou de estimativa deum nico ponto.
Resultados probabilsticos. Os resultados, alm de mostrar o que
poderia ocorrer, tambm mostram a probabilidade decada
ocorrncia.
Resultados grficos. Graas aos dados gerados pela simulao de
Monte Carlo, fcil criar grficos dos diferentesresultados e suas
probabilidades de ocorrncia. Isso importante para poder comunicar
as informaes obtidas spartes interessadas.
Anlise de sensibilidade. Como a anlise determinstica baseada em
apenas alguns casos, difcil ver quais so asvariveis que mais afetam
os resultados. Com a simulao de Monte Carlo, fcil ver que inputs tm
maior efeito nosresultados finais.
Anlise de cenrio: Nos modelos determinsticos, muito difcil
modelar diferentes combinaes de valores paradiferentes inputs, para
ver os efeitos em cenrios efetivamente diferentes. Ao usar a
simulao de Monte Carlo, oanalista pode ver exatamente quais inputs
tinham quais valores na ocorrncia de determinado resultado.
Essainformao valiosssima para aprofundar a anlise.
Correlao de inputs. Na simulao de Monte Carlo, possvel modelar
relaes interdependentes entre as variveis deinput. Isso importante
para fins de exatido, para representar como, na realidade, quando
certos fatores sobem outrostambm sobem ou caem, conforme o
caso.
Um nvel mais aprimorado, em relao simulao de Monte Carlo, a
amostragem por hipercubo latino, que obtmamostras com mais exatido
de todo o intervalo das funes de distribuio.
Produtos Palisade com capacidade de simulao de MonteCarloA
introduo de aplicativos de planilha eletrnica para uso em
computadores pessoais abriu uma oportunidades para osprofissionais
usarem simulao no trabalho dirio de anlise. O Microsoft Excel a
ferramenta de anlise de planilhaeletrnica mais usado, e o @RISK da
Palisade o add-in ou complemento lder para executar simulao de
Monte Carlocom o Excel. O @RISK foi lanado em 1987 para o Lotus
1-2-3 para DOS, e desde ento o @RISK estabeleceu suareputao de
exatido computacional, flexibilidade de modelagem e facilidade de
uso. A introduo do Microsoft Projectlevou a outra aplicao lgica da
simulao de Monte Carlo: anlise de incertezas e riscos inerentes no
gerenciamento deprojetos de grande porte. O @RISK for Project o
add-in de simulao Monte Carlo da Palisade Monte Carlo para
oMicrosoft Project
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