Analisi dei rischi

Metodo Monte Carlo

by wp_6966150

Analisi dei rischi

Metodo Monte Carlo

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Il metodo Monte Carlo è una tecnica di analisi statisticha che consente di valutare diversi scenari calcolando la probabilità e l’impatto dei rischi.

Il metodo Monte Carlo è una tecnica di analisi statistica computerizzata che consente di valutare il rischio a vantaggio di un processo decisionale.

Questa tecnica è usata in molti settori:

  • Finanza
  • Assicurazioni
  • Energia
  • Petrolio e gas
  • Manufacturing
  • Ingegneria
  • R&D
  • Project Management
  • Trasporti
  • Ambiente.

Il metodo, all’interno di un modello di calcolo, definisce una distribuzione probabilistica per ciascun parametro caratterizzato da un’intrinseca aleatorietà. Il calcolo viene eseguito con molte migliaia di iterazioni, ciascuna delle quali riproduce il risultato corrispondente ad un insieme di valori dei parametri, oscillanti in modo casuale nell’intervallo di analisi probabilistica definito per ciascuno di essi.

Il metodo Montecarlo può essere usato per stimare la probabilità che il progetto ripaghi il debito o che assicuri una redditività minima agli azionisti.

Grazie ai fogli di calcolo per personal computer è possibile utilizzare con facilità il Monte Carlo nel lavoro di analisi di tutti i giorni.

La simulazione Montecarlo è una tecnica matematica computerizzata che permette di tenere conto del rischio in un processo decisionale attraverso un’analisi quantitativa. Questa tecnica è utilizzata in molti campi come la finanza, il Project Management, l’energia, produzione, ingegneria, assicurazioni, oil & gas, e molti altri.

E ‘stato usato per la prima volta dagli scienziati durante la seconda guerra mondiale, in connessione con lo sviluppo di armi nucleari. Il metodo Monte Carlo definisce una distribuzione di probabilità per ogni parametro del modello predittivo che è caratterizzato da un’incertezza intrinseca.

La distribuzione di probabilità più utilizzata è quella triangolare, grazie alla sua facilità di applicazione e precisione in un ampio numero di casi. Altre curve di distribuzione sono:

  • normale (è la curva di Gauss, usata tipicamente per i tassi di inflazione ed i prezzi delle materie prime)
  • continua uniforme (probabilità uniforme di valori all’interno di un determinato intervallo)
  • discreta (probabilità distribuita su un numero discreto di valori).

Durante una simulazione Montecarlo, il calcolo viene effettuato in migliaia di iterazioni, utilizzando ogni volta un diverso insieme di valori casuali dalla funzione di probabilità.

Il metodo Montecarlo è probabilmente il miglior modello quantitativo per analizzare diversi scenari e per eseguire una analisi di sensitività, grazie al suo approccio probabilistico, ed è molto utile nell’esecuzione di studi di fattibilità.

Alcuni esempi di impiego del metodo Monte Carlo (MC) in svariate applicazioni sono disponibili nelle seguenti pagine:

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