Hướng dẫn download monte carlo simulation excel - tải xuống excel mô phỏng monte caro

Mô phỏng Monte Carlo là một quá trình sử dụng các đường cong xác suất để xác định & nbsp; khả năng của một kết quả. & Nbsp; Bạn có thể gãi đầu của bạn ở đây và nói rằng & NBSP; Hey Hey Rick, một đường cong phân phối có một loạt các giá trị. & nbsp; Vậy chính xác thì tôi xác định được khả năng kết quả như thế nào? & nbsp; và tốt hơn nữa, làm cách nào để làm điều đó trong Microsoft Excel mà không có bất kỳ bổ trợ đặc biệt nào

Nghĩ rằng bạn sẽ không bao giờ hỏi.

Điều này được thực hiện bằng cách chạy mô phỏng hàng ngàn lần và phân tích phân phối đầu ra. & nbsp; Điều này đặc biệt quan trọng khi bạn đang phân tích đầu ra của một số đường cong phân phối cung cấp cho nhau.

Example:

• # của các đơn vị được bán có thể có một đường cong phân phối
• Nhân với giá thị trường, có thể có một đường cong phân phối khác
• trừ tiền lương biến có đường cong khác
• Vân vân.

Một khi tất cả các phân phối này được xen kẽ, đầu ra có thể khá phức tạp. & nbsp; chạy hàng ngàn lần lặp (hoặc mô phỏng) của các đường cong này có thể cung cấp cho bạn một số hiểu biết. & nbsp; Điều này đặc biệt hữu ích trong việc phân tích rủi ro tiềm năng cho một quyết định.

Mô tả Monte Carlo

Khi mô tả mô phỏng Monte Carlo, tôi thường đề cập đến các trò chơi chiến tranh điện ảnh năm 1980, nơi một Mathew Broderick (trước Ferris Bueller) là một hacker sử dụng modem quay số của mình để hack vào máy tính Lầu năm góc và bắt đầu Thế chiến 3. & NBSP; của. & nbsp; Sau đó, anh ta đã có các máy tính Lầu Năm Góc thực hiện nhiều mô phỏng trò chơi tic tac toe để dạy máy tính rằng không ai sẽ chiến tranh hạt nhân - và cứu thế giới trong quá trình này.

Cảm ơn Ferris. Bạn là một anh hùng.

Ở đây, một cái nhìn thoáng qua của bộ phim để cho bạn thấy Monte Carlo lớn trong hành động. & nbsp; Tôi cho rằng bạn sẽ bỏ qua chính trị, người đàn ông khó xử ôm chầm lấy và tất nhiên, Dabney Coleman.

Công thức mô phỏng Monte Carlo

Đường cong phân phối

Có nhiều đường cong phân phối khác nhau mà bạn có thể sử dụng để thiết lập mô phỏng Monte Carlo của mình. & nbsp; và các đường cong này có thể được thay thế dựa trên biến. & nbsp; Microsoft không có một công thức gọi là mô phỏng DO DO Carlo mô phỏng trong thanh menu 🙂

Phân bố đồng đều

Trong một phân phối đồng đều, có khả năng bằng nhau ở bất cứ đâu giữa mức tối thiểu và tối đa. & nbsp; Một phân phối đồng đều trông giống như một hình chữ nhật.

Phân phối bình thường (Gaussian)

Đây cũng là đường cong hình chuông tiêu chuẩn của bạn. & nbsp; Công thức mô phỏng Monte Carlo này được đặc trưng bởi sự phân bố đều ở mỗi bên (trung bình và trung bình là như nhau - và không có độ lệch). & nbsp; đuôi của đường cong đi đến vô cùng. & nbsp; Vì vậy, đây có thể không phải là đường cong lý tưởng cho giá nhà, trong đó một vài ngôi nhà cuối cùng tăng trung bình (trung bình) cao hơn so với trung bình, hoặc trong trường hợp có mức tối thiểu hoặc tối đa khó khăn. & nbsp; Một ví dụ về điều này có thể là mức lương tối thiểu trong địa phương của bạn. Xin lưu ý rằng tên của hàm khác nhau tùy thuộc vào phiên bản của bạn.

Lognormal Distribution

Một phân phối trong đó logarit thường được phân phối với độ lệch trung bình và độ lệch chuẩn. & nbsp; Vì vậy, thiết lập tương tự như phân phối bình thường, & nbsp; nhưng xin lưu ý rằng các biến trung bình và tiêu chuẩn_dev có nghĩa là thể hiện logarit.

Phân phối Poisson

Đây có thể là phân phối không được sử dụng đúng nhất. & nbsp; Theo mặc định, nhiều người sử dụng đường cong phân phối bình thường khi Poisson phù hợp hơn với các mô hình của họ. & nbsp; Poisson được mô tả tốt nhất khi có một phân phối lớn gần lúc bắt đầu nhanh chóng tan biến đến một cái đuôi dài ở một bên. & nbsp; Một ví dụ về điều này sẽ là một trung tâm cuộc gọi, trong đó không có cuộc gọi nào được trả lời trước 0. & nbsp; tiếp theo là phần lớn các cuộc gọi được trả lời trong 2 lần đầu tiên (giả sử 30 và 60 giây) với âm lượng giảm nhanh và đuôi dài, với rất ít cuộc gọi được trả lời trong 20 phút (được cho là).

Mục đích ở đây không phải là để cho bạn thấy mọi phân phối có thể trong Excel, vì đó là ngoài phạm vi của bài viết này. & nbsp; thay vì đảm bảo rằng bạn biết rằng có nhiều tùy chọn có sẵn cho mô phỏng Monte Carlo của bạn. & nbsp; không rơi vào bẫy giả định rằng một đường cong phân phối bình thường là phù hợp cho tất cả các mô hình dữ liệu của bạn. & nbsp; để tìm thêm các đường cong, để đi các chức năng thống kê trong sổ làm việc Excel của bạn và điều tra. & nbsp; Nếu bạn có câu hỏi, hãy đặt chúng trong phần bình luận bên dưới.

Xây dựng mô hình

Đối với thiết lập này, chúng tôi sẽ giả sử phân phối bình thường và 1.000 lần lặp.

Biến đầu vào

Thiết lập giả định phân phối bình thường. & Nbsp; phân phối bình thường yêu cầu ba biến; Xác suất, trung bình và độ lệch chuẩn. & nbsp; chúng tôi sẽ giải quyết độ lệch trung bình và độ lệch chuẩn trong bước đầu tiên của chúng tôi. & nbsp; Tôi giả sử một vấn đề dự báo tài chính bao gồm doanh thu, thay đổi và chi phí cố định. & nbsp; trong đó doanh thu trừ chi phí biến đổi trừ chi phí cố định bằng lợi nhuận. & nbsp; các chi phí cố định là chi phí chìm trong nhà máy và thiết bị, vì vậy không có đường cong phân phối nào được giả định. & NBSP; Đường cong phân phối được giả định cho doanh thu và chi phí thay đổi.

Mô phỏng đầu tiên

Ví dụ dưới đây chỉ ra các cài đặt cho doanh thu. & nbsp; công thức có thể được sao chép và dán vào ô D6 cho các chi phí thay đổi. & nbsp; cho doanh thu và chi phí, chúng tôi là định mức chức năng.inv () trong đó các tham số là:

• Xác suất = hàm rand () để gợi ra một số ngẫu nhiên dựa trên các tiêu chí khác trong phân phối.
• Trung bình = giá trị trung bình được sử dụng trong bước 1. & nbsp; cho doanh thu đó là C3.
• Độ lệch chuẩn = độ lệch chuẩn được sử dụng trong bước 1. & nbsp; cho doanh thu, đó là C4

Vì rand () được sử dụng làm xác suất, một xác suất ngẫu nhiên được tạo ra khi làm mới. & nbsp; chúng tôi sẽ sử dụng điều này để lợi thế của chúng tôi trong bước tiếp theo.

1.000 mô phỏng

Có một số cách để thực hiện 1.000 biến thể trở lên. & nbsp; tùy chọn đơn giản nhất là lấy công thức từ bước #2 và làm cho nó tuyệt đối. & nbsp; sau đó sao chép và dán 1.000 lần. & nbsp; mà đơn giản, nhưng không lạ mắt. & nbsp; Và nếu Ferris Bueller có thể cứu thế giới bằng cách hiển thị một trò chơi Tic Tac Toe mới cho máy tính, thì chúng ta cũng có thể làm tăng thêm phân tích này & nbsp; Hãy để mạo hiểm vào thế giới của các bàn.

• Đầu tiên & nbsp; chúng tôi muốn tạo một phác thảo cho một bảng. & nbsp; Chúng tôi làm điều này bằng cách liệt kê các số từ 1 đến 1.000 theo hàng. & nbsp; Trong hình ảnh ví dụ bên dưới, danh sách số bắt đầu trong B12.
• Trong cột tiếp theo, trong ô C12, chúng tôi sẽ tham chiếu lần lặp đầu tiên.

• Tiếp theo làm nổi bật khu vực mà chúng tôi muốn chứa 1.000 lần lặp lại
• Chọn Dữ liệu> & NBSP; Bảng dữ liệu
• Đối với ô đầu vào cột: Chọn một ô trống. & nbsp; Trong tệp tải xuống, ô D11 được chọn
• Chọn OK

• Khi OK được chọn từ bước trước, một bảng được chèn tự động hóa 1.000 mô phỏng

Thống kê tóm tắt

Khi các mô phỏng được chạy, đã đến lúc thu thập số liệu thống kê tóm tắt. & nbsp; Điều này có thể được thực hiện một số cách. & nbsp; Trong ví dụ này, tôi đã sử dụng hàm Countif () để xác định tỷ lệ phần trăm của các mô phỏng không có lợi và khả năng lợi nhuận lớn hơn 1 triệu đô la. & nbsp; Như mong đợi, khả năng lớn hơn 1 triệu đô la dao động khoảng 50%. & nbsp; Điều này là do chúng tôi đã sử dụng các đường cong phân phối bình thường được phân phối đều xung quanh giá trị trung bình, là 1 triệu đô la. & nbsp; khả năng mất tiền là 4,8%. & nbsp; Điều này đã được thu thập bằng cách sử dụng hàm Countif () để đếm các mô phỏng nhỏ hơn 0 và chia cho 1.000 lần lặp.

Giờ thì sao?

Trong video trên, OZ hỏi về các cách sử dụng khác nhau cho mô phỏng Monte Carlo. & nbsp; bạn đã sử dụng nó để làm gì? & nbsp; Có bất kỳ ví dụ cụ thể nào mà bạn có thể chia sẻ với nhóm không? & nbsp; Nếu vậy, hãy để lại một ghi chú bên dưới trong phần bình luận. & nbsp; Ngoài ra, hãy thoải mái đăng ký nhận bản tin của chúng tôi, để bạn có thể cập nhật khi các chương trình excel.TV mới được công bố. & nbsp; để lại cho tôi một tin nhắn bên dưới để giữ liên lạc.

Phần mềm nào là tốt nhất cho mô phỏng Monte Carlo?

Mô phỏng ở đâu trên Excel?

Thêm excel là gì

Chức năng Excel nào có thể được sử dụng để hỗ trợ mô phỏng để phân tích rủi ro?