Надстройка Ms Excel Монте-Карло
Надстройка MS Excel «Моделирование Монте- Карло» (Monte- Carlo 6. Excel при статистическом. Надстройка MS Excel «Моделирование Монте-Карло» Microsoft Office Excel.
КУРСОВАЯ РАБОТА по дисциплине «Информатика» Введение На начальном этапе своего развития информатика являлась базой библиотечного дела, и многие годы была теорией и практикой его совершенствования. Тогда информатика занимала странное промежуточное место между объектами природы и знаниями о них. Действительно, человек, изучая объекты окружающего мира, получает информацию, которую фиксирует на каких-то носителях.
Обрабатывая информацию, мы получаем знания об окружающем нас мире, позволяем создавать новые методы исследования, получать новую информацию, фиксировать ее, обрабатывать. Информатика - научная дисциплина, изучающая структуру и общие свойства информации, а также закономерности всех процессов обмена информацией от непосредственного устного и письменного общения специалистов до формальных процессов обмена посредством различных носителей информации. Значительную часть этих процессов составляет научно-информационная деятельность по сбору, переработке, хранению, поиску и распространению информации. Информатика исследует такие группы основных вопросов: - технические, связанные с изучением методов и средств надежного сбора, хранения, передачи, обработки и выдачи информации; - семантические, определяющие способы описания смысла информации, изучающие языки ее описания; - прагматические, описывающие методы кодирования информации; - синтаксические, связанные с решением задач по формализации и автоматизации некоторых видов научно-информационной деятельности, в частности индексирование, автоматическое реферирование, машинный перевод.
Информатика как понятие прочно вошла в нашу жизнь, стала одним из синонимов научно-технического прогресса. Слово это появилось в начале 60-х годов XX века во французском языке для обозначения автоматизированной обработки информации в обществе. Информатика (от французского information - информация и automatioque - автоматика) - область научно-технической деятельности, занимающаяся исследованием процессов получения, передачи, обработки, хранения, представления информации, решением проблем создания, внедрения и использования информационной техники и технологии во всех сферах общественной жизни; одно из главных направлений научно-технического прогресса.
Современную информатику составляют три направления: 1) разработка методов и алгоритмов автоматизированного сбора, хранения, поиска и передачи информации; 2) разработка методов и алгоритмов обработки и преобразования информации; 3) разработка технологии и электронно-вычислительной техники, позволяющих развивать первые два направления. Современная информатика сложилась в недрах математики и кибернетики, системотехники и электроники, логики и лингвистики. Основные научные направления информатики образуют такие дисциплины, как теоретические основы вычислительной техники, статистическая теория информации, теория вычислительного эксперимента, алгоритмизация, программирование и искусственный интеллект. Прикладная информатика обслуживает науку, технику, производство и другие виды человеческой деятельности путем создания и передачи в общество информационной технологии. Компьютерная информационная технология включает в себя последовательное выполнение определенных этапов работы с информацией. Подготовительные этапы выполняются непосредственно человеком, исполнительные - машиной или машиной с участием человека.
Современные ЭВМ не настолько совершенны, чтобы понимать программы, составленные на употребляемом человеком. Поэтому команды, предназначенные машине, необходимо записывать в понятной форме. С этой целью применяют искусственные языки, называемые алгоритмическими, или языками программирования. Алфавит, словарный запас и структура этих языков выбираются таким образом, чтобы они были одинаково удобны как человеку, работающему с программой, так и ЭВМ, которая должна легко расшифровывать и выполнять задаваемую программой последовательность команд. Следовательно, язык программирования можно читать средством общения между человеком и машиной. Вопросы, рассматриваемые в теоретической части данной курсовой работы, играют не последнюю роль, когда речь заходит об информатике.
Применение алгебры высказываний в информатике (эта тема является одной из основ информатики). Надстройки MS EXCEL (данный вопрос является дополнением к основам информатики). Практическая часть курсовой работы состоит в том, чтобы решит экономическую задачу при помощи табличного процессора MS EXCEL.
Показать начальные данные, связи таблиц, алгоритм решения задачи, конечный результат. Практическая часть и весь текстовый материал данной курсовой работы был выполнен на компьютере со следующими характеристиками: - Процессор AMD Athlon 64, 3000+(1.81 ГГц); - ОЗУ 512 Мб; - HDD 1: Maxtor 4K040H2 - 40Gb; 2: Seagate St 3808110AS - 80Gb; - Video - ASUS Extreme Ax550; - CD/DVD RW - Nec DVD RW ТВ 3550А: - Операционная система Windows XP. Теоретическая часть 1.1 Применение алгебры высказываний в информатике Алгебра высказываний в информатике является составной частью одного из современных быстро развивающихся разделов математики - математической логики в информатике. Математическая логика применяется в информатике, позволяет моделировать простейшие мыслительные процессы. Одним из занимательных приложений алгебры высказываний - решение логических задач. Алгебра - это наука, которая изучает множество некоторых элементов и действия (операции) над ними. Если элементы алгебры - натуральные числа, а операции - сложение и умножение, то это алгебра натуральных чисел.
Объектами алгебры высказываний являются высказывания. Высказывание - это истинное или ложное повествовательное предложение. Повествовательное предложение, в котором говорится об одном-единственном событии, называется простым высказыванием. Высказывания обозначаются большими буквами латинского алфавита. Если высказывание A истинно, то пишут A = 1, если ложно, то используют запись A = 0. Как и в других алгебрах, в алгебре высказываний над ее объектами (высказываниями) определены действия, выполняя которые получают новые высказывания. Объединение двух высказываний в одно при помощи союза «И» называется операцией логического умножения.
Полученное таким образом высказывание называется логическим произведением. Истинность произведения высказываний зависит от истинности перемножаемых высказываний и может быть определена с помощью следующей таблицы: Таблица 1 А В АВ 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 Объединение двух высказываний в одно с помощью союза «ИЛИ», употребляемого в неисключающем смысле, называется операцией логического сложения. Таблица 2 А В А+В 1 1 1 1 0 1 0 1 1 0 0 0 Операция логического отрицания осуществляется над одним высказыванием. Выполнить операцию логического отрицания (обозначается ) - значит получить из данного высказывания новое, присоединяя слова ко всему высказыванию. Истинность высказывания определяется таблицей: Таблица 3 1 0 0 1 Пользуясь определенными выше операциями, можно из простых высказываний образовывать сложные.
Например, всевозможные значения для высказывания можно записать в виде таблицы: Таблица 4 A B 1 1 0 0 1 1 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 1.2 Надстройки MS Excel алгебра высказывание информатика excel Офисный пакет MS Excel - чрезвычайно мощный инструмент. Надстройка Microsoft Excel - это книга с расширением.xla. Надстройки являются идеальным способом хранения и распространения завершенных приложений, пользовательских функций и утилит. Преимущества распространения решений в виде надстроек следующие: - Программа VBA в надстройке компилируется перед сохранением файла. Код в нормальной рабочей книге не компилируется до запуска программы. А так как надстройка скомпилирована заблаговременно, то она и работает быстрее.
Код надстройки может быть скрыт, предотвращая просмотр и изменение пользователем. Листы в надстройке скрыты, позволяя хранить формулы и данные скрытыми от пользователей. Код надстройки не может быть запущен с помощью удержания SHIFT во время загрузки. Это даёт гарантию того, что Ваш инициализационный код будет выполнен в любом случае. MS Excel - это не только унылое сложение и вычитание моря чисел.
Это мгновенное построение «живых» графиков и диаграмм для общего анализа данных и простейшего прогнозирования. Это легкая обработка всех и всяческих списков и построение таблиц.
Это произвольное преобразование текстовых и численных данных в желаемый вид. И вдобавок к тому, что MS Excel и так умеет все, в нем еще и можно программировать на VBA (Visual Basic for Applications).
Программы (или макросы), которые можно создавать в среде MS Excel, нетрудно оформить в виде надстроек к MS Excel (стандартные надстройки видны через меню Сервис Надстройки). Такие надстройки расширяют возможности MS Excel в той области, которая интересна их создателю. Стандартная надстройка «Поиск решения» решает оптимизационные задачи: поиск минимума или максимума функций многих переменных.
Надстройка 'Моделирование Монте-Карло' Надстройка MS Excel «Моделирование Монте-Карло» (Monte-Carlo 5. Xla) реализует сбор и обработку информации в книге Excel при статистическом моделировании по методу Монте-Карло. Результаты представляются в численной и графической форме.
Исходные данные для моделирования - любой лист MS Excel, на котором имеются функции, использующие случайные числа. Отдельный модуль (MCFunctions. Xla) содержит набор основных датчиков случайных чисел. Метод Монте-Карло придуман практически одновременно с компьютерами и с тех пор пользуется популярностью. Не благодаря точности вычислений (которой он не может похвастаться), а благодаря ясности и прозрачности метода получения этих самых результатов. Идейно метод Монте-Карло схож с методом грубой оценки, которым часто пользуются главы компаний и департаментов, чтобы проверить «точные» данные, представленные финансовыми и аналитическими службами. Точности же метода для практики более чем достаточно.
Надстройка 'Дерево решений'. Надстройка MS Excel «Дерево решений» (Decision Tree 4.xla) предоставляет набор инструментов для построения дерева решений в ситуации статистической неопределенности. В ходе построения дерева решений автоматически создаются формулы для расчета вероятностей событий и ожидаемых монетарных ценностей различных решений. Файл с построенным деревом решений является обычным файлом Excel. Для принятия решений в ситуации неопределенности широко используется метод «таблиц выигрышей и потерь».
Однако в сложных случаях приходится выбирать между альтернативами, каждая из которых представляет собой «многошаговый» процесс принятия решений. Такие шаги могут быть разнесены во времени, на каждом шаге может возникать новый набор альтернатив и сценариев будущего, усложняется расчет вероятностей различных событий. В этом случае визуализировать процесс выбора из рассматриваемых альтернатив удобно с помощью дерева альтернатив (иначе говорят - дерева решений). Дерево альтернатив - это необходимый инструмент при стратегическом планировании и инвестиционном анализе. Надстройка 'Расчет параметров СМО'.
Надстройка MS Excel «Расчет Систем Массового Обслуживания (Queue Mods 10.xla) предоставляет удобный интерфейс для расчета параметров систем массового обслуживания по известным формулам теории массового обслуживания. Достаточно выбрать вид СМО и ввести ее параметры и надстройка рассчитает все характеристики системы, которые позволяет рассчитать теория. Разумеется, сами формулы хорошо известны и количество их невелико. В то же время многие формулы громоздки, а сложные суммы невозможно записать одной формулой MS Excel. Практика показывает, что это в значительной степени ограничивает возможность разбора интересных и разнообразных задач управления системами массового обслуживания во время лекций и практических занятий. Для увеличения эффективности учебного процесса мы создали компактный и удобный интерфейс для расчета параметров СМО. Сводка результатов расчетов отображается на листе Excel и может использоваться для оценки качества СМО и решения задач.
Надстройка 'Моделирование и расчет СМО' Надстройка для MS Excel «Моделирование и расчет СМО» (Queue CS 4.xla) предоставляет удобный интерфейс для расчета параметров систем массового обслуживания с помощью моделирования по методу Монте-Карло и по известным формулам теории массового обслуживания. Достаточно выбрать вид СМО и ввести ее параметры и надстройка рассчитает все важные характеристики системы. Формулы теории массового обслуживания не позволяют рассчитывать параметры систем в некоторых важных случаях, например при нормальном распределении времени обслуживания (кроме некоторых параметров системы с одним сервером) или при нормальном распределении времени между заявками. Для моделирования реальных систем массового обслуживания с учетом различия серверов, времени перерывов, многоступенчатости можно использовать серьезные системы моделирования, например Arena или MatLab. Однако ясно, что подобные системы невозможно использовать без специального обучения работе с ними. Это требует немалого времени и приемлемо только в случае широкого применения этих инструментов впоследствии.
Если же нужно сделать несколько оценок или решить задачу, удобнее пользоваться простым инструментом, не требующим обучения. Для увеличения эффективности учебного процесса мы разрабатываем компактный и удобный интерфейс для моделирования параметров СМО.
Здесь представлена бета-версия надстройки. Сводка результатов моделирования с указанием достигнутой точности отображается на листе Excel и может использоваться для оценки качества СМО и решения задач. Надстройка 'Расчет параметров СМО'. Надстройка MS Excel «Расчет Систем Массового Обслуживания (Queue Mods 10.xla) предоставляет удобный интерфейс для расчета параметров систем массового обслуживания по известным формулам теории массового обслуживания. Достаточно выбрать вид СМО и ввести ее параметры и надстройка рассчитает все характеристики системы, которые позволяет рассчитать теория. Разумеется, сами формулы хорошо известны и количество их невелико.
Исправлено: Обновление пакетов форм и одежды без перезапуска. Adobe Photoshop) для дополнительных. Шаблоны формы фсб для фотошопа. Скачать шаблоны для photoshop – форма для монтажа — ФСБ. Download-fsb -01. Скачать форму ФСБ. Скачать шаблоны для photoshop – форма для монтажа — Связь; Скачать шаблоны для photoshop – форма. » Главная страница » Шаблоны для Фотошоп » Форма ФСБ + Пограничная. Шаблоны для Фотошоп.
В то же время многие формулы громоздки, а сложные суммы невозможно записать одной формулой MS Excel. Наша практика показывает, что это в значительной степени ограничивает возможность разбора интересных и разнообразных задач управления системами массового обслуживания во время лекций и практических занятий. Сводка результатов расчетов отображается на листе Excel и может использоваться для оценки качества СМО и решения задач. Надстройка 'Автокорреляционная функция' Надстройка MS Excel «Автокорреляционная функция» (ACF.xla) рассчитывает автокорреляционную функцию ряда чисел с заданным предельным лагом и отображает в листе Excel данные о корреляционных коэффициентах, уровне 'белого шума' и статистике Дарбина-Ватсона.
Результаты представляются в численной и графической форме. Расчет автокорреляционной функции временных рядов необходим при анализе качества прогнозирования. Так как такой расчет обычно приходится повторять много раз, не очень удобно использовать для этого обычные формулы Excel. Практическая часть Практическая часть курсовой работы состоит из решения экономической задачи на ПК с помощью табличного процессора MS Excel. Фирма ООО «Титаник» предоставляет услуги по перевозке грузов. Для определения затрат на приобретение материалов ежемесячно ведется учет количества приобретаемого топлива. Требуется выполнить расчет средней цены 1 литра топлива по каждому виду, данные расчета занести в таблицы.
2.1 Описание алгоритма решения задачи 1. Запустить табличный процессор MS excel. Создаем книгу с именем «Титаник». Лист 1 переименовываем в лист с названием «Январь». На рабочем листе «Январь» MS Excel создать таблицу с исходными данными из методички. Таблица - 5 Ведомость затрат на приобретение ГСМ за январь 2008 г. Наименование материала 1 партия 2 партия 3 партия Средняя цена за 1л Цена, руб.
Кол-во, л Цена, руб. Кол-во, л Цена, руб. Кол-во, л Дизельное топливо 14,20 250 14,05 200 14,25 310 Бензин АИ-92 15,40 310 15,15 275 15,50 355 Бензин АИ-92 16,25 145 16,20 120 16,35 170 Средняя цена 1 л горючего за месяц: 5. Лист 2 переименовываем в лист с названием «Февраль». На рабочем листе «Февраль» MS Excel создать таблицу с исходными данными из методички.
Таблица - 6 Ведомость затрат на приобретение ГСМ за февраль 2008 г. Наименование материала 1 партия 2 партия 3 партия Средняя цена за 1л Цена, руб. Кол-во, л Цена, руб. Кол-во, л Цена, руб. Кол-во, л Дизельное топливо 14,30 240 14,35 250 14,25 270 Бензин АИ-92 15,45 320 15,50 320 15,55 300 Бензин АИ-92 16,30 160 16,35 180 16,40 150 Средняя цена 1 л горючего за месяц: 7. Лист 3 переименовываем в лист с названием «Март».
На рабочем листе «Март» MS Excel создать таблицу с исходными данными из методички Таблица - 7 Ведомость затрат на приобретение ГСМ за март 2008 г. Наименование материала 1 партия 2 партия 3 партия Средняя цена за 1л Цена, руб. Кол-во, л Цена, руб.
Кол-во, л Цена, руб. Кол-во, л Дизельное топливо 14,50 220 14,45 250 14,55 200 Бензин АИ-92 15,65 290 15,60 320 15,75 280 Бензин АИ-92 16,45 155 16,40 195 16,50 120 Средняя цена 1 л горючего за месяц: 9. Лист 4 переименовываем в лист с названием «Форма заказа».
На рабочем листе «Форма заказа» MS Excel создать форму затрат на приобретение ГСМ за квартал. Необходимо рассчитать среднюю цену за 1 литр топлива как отношение обшей суммы затрат на приобретение данного вида топлива в течение месяца к общему количеству приобретенного топлива за месяц. Для этого в таблице на рабочем листе «Январь» в графе «Средняя цена за 1 литр» вводим формулу для вычисления =((B6.C6)+(D6.E6)+(F6.G6))/(C6+E6+G6)), после нажатия на кнопку Enter в ячейке выйдет результат.
В последующих ячейках других видов топлива делаем аналогично, после чего считаем среднюю цену 1 литра бензина за месяц =(H6+H7+H8)/3. Получается полностью заполненная таблица: Таблица - 8 Ведомость затрат на приобретение ГСМ за январь 2008 г. Наименование материала 1 партия 2 партия 3 партия Средняя цена за 1л Цена, руб. Кол-во, л Цена, руб.
Кол-во, л Цена, руб. Кол-во, л Дизельное топливо 14,20 250 14,05 200 14,25 310 14,18р.
Бензин АИ-92 15,40 310 15,15 275 15,50 355 15,36р. Бензин АИ-92 16,25 145 16,20 120 16,35 170 16,28р. Средняя цена 1 л горючего за месяц: 15,27р.
Аналогично поступаем с таблицами на рабочих листах «Февраль» и «Март». Таблица - 9 Ведомость затрат на приобретение ГСМ за февраль 2008 г. Наименование материала 1 партия 2 партия 3 партия Средняя цена за 1л Цена, руб. Кол-во, л Цена, руб.
Кол-во, л Цена, руб. Кол-во, л Дизельное топливо 14,30 240 14,35 250 14,25 270 14,30р. Бензин АИ-92 15,45 320 15,50 320 15,55 300 15,50р. Бензин АИ-92 16,30 160 16,35 180 16,40 150 16,35р. Средняя цена 1 л горючего за месяц: 15,38р. Таблица - 10 Ведомость затрат на приобретение ГСМ за март 2008 г.
Наименование материала 1 партия 2 партия 3 партия Средняя цена за 1л Цена, руб. Кол-во, л Цена, руб. Кол-во, л Цена, руб. Кол-во, л Дизельное топливо 14,50 220 14,45 250 14,55 200 14,50р. Бензин АИ-92 15,65 290 15,60 320 15,75 280 15,66р. Бензин АИ-92 16,45 155 16,40 195 16,50 120 16,44р. Средняя цена 1 л горючего за месяц: 15,53р.
На рабочем листе «Форма заказа» набираем ведомость затрат на приобретение ГСМ за квартал из методички. Таблица - 11 Ведомость затрат на приобретение ГСМ за квартал ООО 'Титаник' Расчетный период с по.20.20 СВОДНАЯ ВЕДОМОСТЬ ЗАТРАТ НА ПРИОБРЕТЕНИЕ ГСМ за 1 квартал 2008 г. Наименование материала январь февраль март Средняя цена за 1 л средняя цена, руб. Кол-во, л средняя цена, руб.
Кол-во, л средняя цена, руб. Кол-во, л Дизельное топливо Бензин АИ-92 Бензин АИ-95 Средняя цена 1 л горючего за квартал: Бухгалтер 14.
По каждому месяцу в графе «Средняя цена, руб.», делаем связь с таблицами находящихся на рабочих листах «Январь», «Февраль» и «Март» = Январь!H6, =Февраль!H6, Март!H6. В сводной ведомости в графе «Количество, л» за весь месяц, делаем связь с таблицами находящихся на рабочих листах «Январь», «Февраль» и «Март» =Январь!C6+Январь!E6+Январь!G6, Февраль!C6+Февраль!E6+Фев- раль!G6, Март!C6+Март!E6+Март!G6.
Когда исходные данные вписаны в ведомость, находим среднюю цену за 1 л. За весь квартал.
В ячейку «Средняя цена за 1 л.» вводим формулу = ((C12.D12)+(E12.F12)+(G12.H12))/(D12+F12+H12), растягиваем ее по другим видам топлива, и автоматически средняя цена рассчитывается. После того как рассчитали среднюю цену за 1 литр бензина по каждому виду топливу, рассчитываем среднюю цену по всему топливу, в общем, по формуле = (I12+I13+I14)/3. Заполненная таблица имеет вид: Таблица - 12 Ведомость затрат на приобретение ГСМ за квартал ООО 'Титаник' Расчетный период с по.20.20 СВОДНАЯ ВЕДОМОСТЬ ЗАТРАТ НА ПРИОБРЕТЕНИЕ ГСМ за 1 квартал 2008 г. Наименование материала январь февраль март Средняя цена за 1 л средняя цена, руб. Кол-во, л средняя цена, руб. Кол-во, л средняя цена, руб.
Кол-во, л Дизельное топливо 14,18 760 14,30 760 14,50 670 14,32р. Бензин АИ-92 15,36 940 15,50 940 15,66 890 15,51р. Бензин АИ-95 16,28 435 16,35 490 16,44 470 16,36р. Средняя цена 1 л горючего за квартал: 15,39р.
Бухгалтер 18. Результаты расчета средней цены 1 литра топлива по каждому месяцу и по каждому виду топлива представлены в графическом виде на рабочем листе «График»: Рисунок - 1 «График результатов расчетов средней цены по каждому месяцу» Заключение Выполнение данной курсовой работы было направлено на углубление теоретических и практических знаний в области информатики. В теоретической части были рассмотрены вопросы: применение алгебры высказываний в информатике; надстройки MS excel. Алгебра высказываний в информатике является составной частью одного из современных быстро развивающихся разделов математики - математической логики в информатике. Математическая логика применяется в информатике, позволяет моделировать простейшие мыслительные процессы. Одним из занимательных приложений алгебры высказываний - решение логических задач. Офисный пакет MS Excel - чрезвычайно мощный инструмент. Гольдфарб решебник физика онлайн.
Надстройка Microsoft Excel - это книга с расширением.xla. Надстройки являются идеальным способом хранения и распространения завершенных приложений, пользовательских функций и утилит. Практическая часть курсовой работы была выполнена с помощью табличного процессора MS Excel.
Применение формул, таблиц, диаграмм, укрепили первоначальные знания в области табличного процессора MS Excel. Список использованной литературы 1.
Ефимова О., Морозов В., Угринович М. Курс компьютерной технологии с основами информатики. АСТ, Москва, 2008.
Настольная книга пользователя IBM PS. Салон - Р, Москва, 2008. Симонович С., Евсеев Г., Алексеев А.
Общая информатика. АСТпресс, Москва, 2007. Симонович С., Евсеев Г. Практическая информатика. АСТпресс, Москва, 2007. Размещено на stud.wiki Подобные документы.
Управление проектами – одна из наиболее интересных и одновременно высоко рисковых областей менеджмента 1. Сопутствующие проектам риски предопределены самим характером проектной деятельности, поскольку она связана с реализацией разовых и достаточно масштабных комплексов работ. А значит, сопряжена с реализацией в условиях высокой неопределённости. Это делает остро востребованными подходы к инструментальному анализу и оценке рисков. Анализ рисков, в свою очередь, – отдельная область знаний, требующая специфических компетенций и владения соответствующими навыками. Такой инструментарий позволяет гарантировать реализуемым проектам высокую управляемость – следовательно, обеспечить бизнес успешной реализацией самых амбициозных идей. Доступность его применения ограничивается тем, что используемый понятийный аппарат и методы расчётов достаточно сложны и требуют глубокого понимания теории вероятности и законов статистики.
Однако пакет MS Office позволяет провести такой анализ даже в отсутствии перечисленных компетенций – важно лишь владеть некоторыми приёмами использования его встроенного инструментария. Имеется в виду «Пакет анализа», включенный в стандартную поставку продукта MS Excel.
Монте Карло Радио Онлайн
В данной статье будет рассмотрен пример практического применения одного из наиболее распространённых методов имитационного моделирования – метода Монте-Карло. Данный метод будет применён для количественного анализа совокупного риска осуществления некого условного проекта. Для рассматриваемого проекта предварительно были рассчитаны оценки чистой дисконтированной стоимости и оценена вероятность оптимистичного, пессимистичного и реалистичного сценария. Сценарии были описаны достаточно подробно, с учётом не только модели финансовых потоков проекта, но и стратегического анализа внешних угроз и возможностей, а также сильных и слабых сторон самого проекта, команды, его реализующей, и условий финансирования. Для каждого из сценариев привлечёнными экспертами была оценена вероятность.
При этом, допущением является предположение, что три указанных сценария составляют полную совокупность возможных исходов реализации проекта (сумма вероятностей равна 100%). Результаты предварительных расчётов сведены в табл.1. Оценка выгод проекта по трём возможным сценариям Сценарий NPV (млн. Руб) Вероятность Пессимистичный -85 20% Реалистичный 12250 70% Оптимистичный 35680 10% На основе данных оценок было определено, что ожидаемая NPV (чистая дисконтированная стоимость) составит 12 126 млн рублей. При средне-квадратическом отклонении в 9 236 рублей. Расчёт ожидаемого значения осуществлён как сумма NPVсценариев, умноженной на его вероятность ( ). Ход расчёта ожидаемой NPV ( ) и средне-квадратического отклонения (σ) приведены ниже.
Затем, с помощью надстроек Excel было осуществлено 100 имитационных экспериментов с использованием нормального распределения, которые позволили сгенерировать случайные числа для дальнейших расчётов. Генерация случайных чисел осуществлялась через интерфейс Excel, при применении инструмента анализа «Генерация случайных чисел», входящего в надстройку «Пакет анализа» в MS Excel. Интерфейс генерации случайных чисел отражён на рис.1. Настройки генерации случайных чисел В результате получено распределение величин NPV проекта. Затем полученное распределение обрабатывается.
Монте Карло Смотреть Онлайн
Результатом обработки становится построение гистограммы распределения, отражённой на рис.2. Получить таблицу и диаграмму, представленные на рисунке, позволило применение инструмента анализа «Гистограмма», входящего в надстройку «Пакет анализа» в MS Excel. Плотность распределения NPV проекта Далее в ходе обработки результатов имитационного моделирования, были получены следующие данные по математическому ожиданию NPV 2, отражённые в табл.2. Результаты расчёта совокупного риска проекта.
Радио Монте Карло 105
Математическое ожидание NPV 11 752,08 Стандартное отклонение 10 026,86 Коэффициент вариации 0,853199 Минимальное значение NPV -11 680,5 Максимальное значение NPV 34 067,55 Вероятность отрицательного NPV 0,12 Ожидаемый выигрыш 12 277,4 Ожидаемые потери -525,321 Число проведенных экспериментов 100 Таким образом, получены показатели, демонстрирующие в 12% случаях отрицательное значение показателя NPV проекта. В результате можно сделать вывод, что проект относится к высокорисковым, и его успех зависит от строгого соблюдения мер по минимизации рисков. Относительно высокие ожидаемые потери подтверждают необходимость и важность активного контроля и управления рисками проекта.