Wycena Firm

Dodano: 3 maja 2023
Ostatnia aktualizacja: 19 lipca 2023

Modelowanie Przychodów - Symulacja | Analiza Monte Carlo excel

Symulacja Monte Carlo - Model finansowy wykorzystuje do prognoz finansowych losowanie do generowania zmiennych właściwych dla procesu sprzedaży.

Tematyka prognozowania przychodów została poruszona w artykule “Modelowanie Finansowe – Prognoza przychodów Excel“, dzisiaj zostanie opisana jedna z technik modelowania przychodów tzn.  Monte Carlo. Model finansowy z wykorzystaniem symulacji Monte Carlo  może zwiększyć prawdopodobieństwo sporządzania lepszych prognoz finansowych szczególnie prognozowania przyszłych przychodów ze sprzedaży przedsiębiorstwa. Symulacja Monte Carlo wykorzystuje losowanie do generowania przypadkowych wartości charakteryzujących proces. Przypadkowe wartości są generowane w celu symulowania różnych możliwych wyników procesu, które mogą wystąpić w przyszłości, np. wolumen sprzedaży czy cena jednostkowa. Losowanie tych wartości pozwala nam na stworzenie wielu możliwych scenariuszy sprzedaży, a tym samym na uzyskanie wielu  możliwych wartości przychodów. Stworzenie wielu możliwości wyników sprzedaży poprzez losowanie wartości zmiennych charakteryzujących dany proces jest istotne, ponieważ pozwala na oszacowanie zakresu możliwych wyników i ich prawdopodobieństwa w sposób bardziej realistyczny niż w przypadku analitycznego podejścia. W ten sposób można lepiej zrozumieć ryzyko związane z danym procesem i podjąć decyzje biznesowe na podstawie szerszego spektrum możliwych scenariuszy. Ponadto, Monte Carlo pozwala na uwzględnienie niestabilności i braków w danych wejściowych, co jest szczególnie ważne w przypadku modelowania złożonych systemów, gdzie istnieje wiele zmiennych i czynników wpływających na wynik końcowy.

Monte Carlo - narzędzie generowania losowych zmiennych  


Jak zostało wspomniane, symulacja Monte Carlo polega na generowaniu losowych wartości dla różnych zmiennych, które charakteryzują dany proces. Wyniki symulacji opierają się na wielokrotnym powtórzeniu tego procesu dla dużej liczby przypadków. Liczba przypadków ma kluczowe znaczenie dla dokładności wyników. Im więcej losowań, tym dokładniejsze wyniki uzyskujemy. Do generowania losowych wartości w symulacji Monte Carlo używa się generatorów liczb pseudolosowych. Są to programy, które na podstawie określonego algorytmu generują ciągi liczb, które wydają się być losowe. Jednakże, te liczby nie są całkowicie losowe, lecz wykorzystują określony algorytm i ziarno (ang. seed) do ich generowania. Dlatego, korzystając z tego samego algorytmu i ziarna, można uzyskać ten sam ciąg liczb pseudolosowych, a jakość użytego generatora liczb pseudolosowych ma duże znaczenie dla dokładności wyników w symulacji Monte Carlo. Jednak możliwość powtarzalności wyników pozwala na łatwiejsze badanie wpływu poszczególnych zmiennych wejściowych na wynik końcowy i odkrywanie, które zmienne mają największy wpływ na modelowany proces.

Wykorzystanie metody Monte Carlo w modelowaniu 

Symulacja Monte Carlo może być wykorzystywana do wielu aspektów, np.:
  • ocena projektów inwestycyjnych
  • prognozowanie przychodów ze sprzedaży
  • ocena ryzyka
Symulacja Monte Carlo może być użyta do zbadania prawdopodobieństwa sukcesu pojedynczego projektu, na przykład poprzez ocenę jego zdolności do generowania wartości NPV (wartości bieżącej netto). Pozwala ona na generowanie wielu losowych scenariuszy dla różnych wartości wejściowych (np. sprzedaży, kosztów, stóp procentowych itp.) i obliczanie wyniku końcowego (w tym przypadku NPV) dla każdego z tych scenariuszy. Dzięki temu możemy uzyskać rozkład prawdopodobieństwa dla NPV i oszacować, jakie jest prawdopodobieństwo, że projekt będzie przynosił zyski, straty, dodatnie przepływy pieniężne czy szacowany koszt kapitału w zależności od zmiennych. W ten sposób możemy dokonać bardziej rzetelnej oceny ryzyka i szans na sukces projektu niż w przypadku prostego obliczenia NPV dla jednego scenariusza wejściowego. Przykładem projektu, dla którego można zastosować symulację Monte Carlo, jest np. budowa nowego hotelu. W takim przypadku, aby oszacować jego zdolność do generowania wartości NPV, należałoby uwzględnić wiele czynników, takich jak koszty budowy, koszty utrzymania, stopy procentowe, sezonowość popytu na pokoje hotelowe, konkurencję w okolicy itp. Wykorzystując symulację Monte Carlo, można wygenerować wiele losowych scenariuszy dla tych czynników i obliczyć wartość NPV dla każdego z nich. Dzięki temu można oszacować prawdopodobieństwo, że projekt będzie rentowny, a także oszacować ryzyko straty w przypadku niepowodzenia projektu. Symulacja Monte Carlo może być również użyta do prognozowania przychodów ze sprzedaży spółki. Pozwala ona na generowanie wielu losowych scenariuszy dla różnych wartości wejściowych, takich jak ilość sprzedanych produktów, ceny, koszty produkcji, konkurencja na rynku itp., a następnie obliczanie przychodów dla każdego z tych scenariuszy. Dzięki temu można uzyskać rozkład prawdopodobieństwa dla przychodów i oszacować, jakie jest prawdopodobieństwo osiągnięcia określonej wartości przychodów. Przykładowo, firma może użyć symulacji Monte Carlo do oszacowania, jakie jest prawdopodobieństwo, że osiągnie określony poziom przychodów w danym okresie. Dzięki temu można dokonać bardziej rzetelnej oceny ryzyka i szans na osiągnięcie celów finansowych niż w przypadku prostego obliczenia przychodów dla jednego scenariusza wejściowego. Tym samym symulacja Monte Carlo jest wykorzystywana do modelowania finansowego, obliczania odchyleń standardowych czy wyceny przedsiębiorstwa / projektu. Załóżmy, że chcemy przewidzieć przychody ze sprzedaży w następnym roku. Możemy przeprowadzić tradycyjne podejście analityczne, gdzie obliczymy średnią wartość sprzedaży i przyjmujemy ją jako naszą prognozę. Jednakże, takie podejście nie uwzględnia zmienności i ryzyka, które zawsze towarzyszą przewidywaniom finansowym. Dlatego też, stosując symulację Monte Carlo, generujemy wiele różnych scenariuszy sprzedaży i na tej podstawie otrzymujemy szerszy zakres możliwych wartości przychodów, wraz z informacją o ich prawdopodobieństwie. Dzięki temu, menedżerowie biznesowi mają lepszą wiedzę na temat różnych możliwych scenariuszy i związanych z nimi ryzyk. Symulacja Monte Carlo może być również użyta do prognozowania ryzyka związanego z przychodami ze sprzedaży spółki, wyrażanego w postaci wartości Value at Risk (VaR). Value at Risk (VaR) to narzędzie służące do oceny ryzyka finansowego, które pozwala na określenie maksymalnej potencjalnej straty związanej z inwestycją lub portfelem inwestycyjnym w określonym przedziale czasowym i przy określonym poziomie ufności. VaR wyraża się w jednostkach waluty, na przykład w dolarach lub euro, i określa maksymalną wartość, jaką można stracić w ciągu określonego czasu z określonym prawdopodobieństwem. Na przykład, jeśli VaR wynosi 1 mln dolarów na 99% poziomie ufności, oznacza to, że z prawdopodobieństwem 99% maksymalna możliwa strata wynosi 1 mln dolarów w ciągu określonego przedziału czasowego. Tradycyjne podejście analityczne do przewidywania ryzyka skupia się na prognozowaniu jednego scenariusza i oszacowaniu maksymalnej potencjalnej straty dla tego scenariusza. Jednakże, symulacja Monte Carlo umożliwia wygenerowanie wielu różnych scenariuszy, co pozwala na uzyskanie szerszego i bardziej realistycznego obrazu ryzyka związanego z przychodami ze sprzedaży. Przykładowo, inwestor chce zainwestować w akcje spółki X, która działa w branży technologicznej. Aby oszacować ryzyko związane z inwestycją, inwestor może przeprowadzić tradycyjną analizę finansową i oszacować potencjalne zyski lub straty na podstawie prognozowanej ceny akcji. Jednakże, stosując symulację Monte Carlo, inwestor może wygenerować wiele losowych scenariuszy dla różnych wartości wejściowych, takich jak wzrost lub spadek sprzedaży, zmiany w polityce regulacyjnej, konkurencja itp. Na podstawie tych scenariuszy, inwestor może oszacować rozkład prawdopodobieństwa dla potencjalnych zwrotów z inwestycji. Dzięki temu, będzie miał lepsze zrozumienie różnych możliwych scenariuszy i związanych z nimi ryzyk, co pozwoli mu podjąć lepiej poinformowane decyzje inwestycyjne.

Zapraszamy do zapoznania się z ofertą modelowania przychodów 

Odwiedź nas i dowiedz się więcej !

Podsumowanie - Symulacja Monte Carlo

Monte Carlo jest bardzo ważną i popularną metodą symulacyjną, wykorzystywaną w różnych dziedzinach nauki i inżynierii. Metoda ta pozwala na modelowanie procesów zbyt złożonych, aby można było je zaprognozować za pomocą podejścia analitycznego. Metoda ta jest szczególnie przydatna w przypadkach, gdy dane wejściowe są niestabilne lub brakuje dokładnych informacji o systemie. Dzięki generowaniu losowych próbek można analizować zachowanie systemu w różnych warunkach i uzyskać wyniki, które odzwierciedlają różne możliwe scenariusze. To pozwala na uzyskanie bardziej realistycznych wyników i lepsze zrozumienie działania systemu, nawet w przypadkach, gdy brakuje dokładnych danych. Warto również zaznaczyć, że symulacje Monte Carlo możemy przeprowadzić z wykorzystaniem arkusza kalkulacyjnego ms excel.  Zatem model finansowy z wykorzystaniem symulacji Monte Carlo powinien na stałe wspierać osoby odpowiedzialne za podejmowanie decyzji w ramach funkcjonowania przedsiębiorstwa gdyż kalkulacja przeprowadzona w ten sposób może przyczynić się do poprawy jakość podejmowanych decyzji. 

Autor: Katarzyna Wróbel 

Znajdź mnie na Linkedin!

4/5 - (Votes: 2)
Share via
Copy link
Powered by Social Snap