Modelează incertitudinea prin distribuții de probabilitate, nu prin scenarii unice.
Scop
Înlocuiește prognozele punctuale ("PIB va crește cu 2.3%") cu distribuții ("PIB între 1.4% și 3.1% cu 80% încredere"), făcând explicită incertitudinea și sensibilitatea la ipoteze.
Detalii
Numită după cazinoul din Monaco, metoda Monte Carlo simulează mii de evoluții posibile prin eșantionare repetată din distribuții de input. Output-ul nu este un număr, ci o distribuție — percentile, VaR, expected shortfall. olivLaw folosește Monte Carlo pe Company VUCA (proiecții cash-flow) și GTM (lansări de produs) cu 10.000+ simulări per scenariu.
Concepte de bază
- Scenarii probabilistice
- Intervale de incertitudine
- Analiză de senzitivitate
- Ponderarea scenariilor
- Convergență (legea numerelor mari)
Conexiuni
Planificare pe scenarii
Construiește mai multe viitoruri plauzibile, nu unul singur.
Calibrarea încrederii
„70% probabilitate” trebuie să se întâmple în 70% din cazuri.
I&W — Indicatori și avertizare
Detectarea timpurie a semnalelor înaintea unor evenimente strategice.