Monte-Carlo-Simulation für Excel-Modelle lernen
Praxisbeispiele mit kostenlosen Excel-Dateien und Leitfäden zur Monte-Carlo-Simulation für Modelle, die Sie schon in Excel haben. Alle Zahlen auf diesen Seiten stammen aus echten Läufen der xellstorm-Engine.
Praxisbeispiele
Jedes Modell öffnet sich in der App mit fertig eingerichteten Eingangsgrößen, Ausgangsgrößen und Zielen; die Excel-Datei dazu können Sie herunterladen.
- Business Case
Wie wahrscheinlich ist ein negativer NPV?
Ein Business Case mit einem NPV (Kapitalwert) von 562 Tsd. USD im Basisfall hat in 29,6 % der simulierten Ergebnisse einen negativen NPV. So simulieren Sie NPV und IRR, mit Excel-Datei zum Herunterladen. - Projektkosten und Termine
Wie viel Risikozuschlag braucht ein Bauprojekt?
Praxisbeispiel: In 94,2 % der simulierten Ergebnisse liegen die Kosten über den wahrscheinlichsten Kosten der Bauschätzung. So bemessen Sie den Risikozuschlag mit der Monte-Carlo-Simulation. - Risikoregister
Wie viel Risikozuschlag braucht ein Risikoregister?
Wahrscheinlichkeit × wahrscheinlichste Auswirkung summiert sich auf 291; der simulierte mittlere Verlust beträgt 359, der Mittelwert der schlechtesten 5 % 1.436 (Tsd. USD). Den Risikozuschlag an den schlechten Fällen bemessen. - Lagerhaltung
Welcher Meldebestand wägt Kosten gegen Fehlbestände ab?
Ein Meldebestand von 250 statt 180 Einheiten senkt die Chance auf ein Jahr mit Fehlbestand von 28,0 % auf 5,1 %; die durchschnittlichen Jahreskosten von 2.133 steigen um 345. - Toleranzkettenrechnung
Toleranzkettenrechnung: Worst Case, RSS oder Monte-Carlo-Simulation?
Ein Gehäuse und fünf Teile: Der Worst Case lässt das Spiel auf 0,120 mm schrumpfen; RSS sagt 3,29 % der Spiele unter 0,4 mm voraus, und 20.000 Monte-Carlo-Iterationen ergeben 3,21 %. - Anlagenzuverlässigkeit
Wie wahrscheinlich fällt ein Reihensystem innerhalb eines Jahres aus?
Vier Komponenten in Reihe mit Weibull-verteilter Lebensdauer: 79,0 % der Geräte fallen innerhalb eines Jahres (8.760 h) aus, die mittlere Lebensdauer beträgt 5.712 h. Simulation und exakte Rechnung im Vergleich. - Bestellmenge
Wie viele Einheiten sollten Sie bestellen, wenn die Nachfrage unsicher ist?
Die Nachfrage liegt im Mittel bei 1.000 Einheiten (Standardabweichung 200), Preis 10, Kosten 4, Restwert 1 je Einheit: Nach dem kritischen Fraktil bestellen Sie 1.086,1 Einheiten, eine Monte-Carlo-Suche kommt auf 1.090 Einheiten.
Leitfäden
- Leitfaden
Monte-Carlo-Simulation in Excel, mit oder ohne Add-In
Monte-Carlo-Simulation in Excel auf drei Wegen: mit RAND() und Datentabelle, mit einem Add-In oder im Browser ohne Add-In. Inklusive PERT-Formel. - Leitfaden
P50, P80 und P90: Bedeutung und die richtige Stufe für das Budget
P80 ist der Betrag, den 80 % der simulierten Ergebnisse nicht überschreiten. Sechs Kostenpositionen eines Bauprojekts haben P80-Werte, die sich auf 2.843 addieren, doch der P80 ihrer Summe beträgt 2.756 (Tsd. USD). - Leitfaden
PERT-Verteilung in Excel: Formel, Mittelwert und Einsatz
Eine PERT-Verteilung ist eine Beta-Verteilung von Min bis Max mit dem Mittelwert (Min + 4 × Wahrscheinlich + Max) / 6. Die Excel-Formel mit BETA.INV und PERT im Vergleich zur Dreiecksverteilung. - Leitfaden
Tornado-Diagramm und Sensitivitätsanalyse erklärt
Ein Tornado-Diagramm bewegt jede Eingangsgröße einzeln, in xellstorm standardmäßig von P10 bis P90. In einer Bauschätzung verschiebt ein Risiko die Kosten um 150 (Tsd. USD). - Leitfaden
Terminrisikoanalyse im Projekt: Warum Projekte zu spät fertig werden
Ein Bauterminplan aus wahrscheinlichsten Dauern ergibt Woche 55, doch nur 14,3 % der simulierten Ergebnisse sind bis dahin fertig. Warum das so ist und wie Sie einen P80-Fertigstellungstermin festlegen. - Leitfaden
Modell aus @RISK, ModelRisk oder Analytic Solver übernehmen
xellstorm liest 164 Verteilungsfunktionen von @RISK, ModelRisk und Analytic Solver und listet auf, was umgewandelt wurde und warum eine Formel übrig blieb.
xellstorm simuliert Excel-Modelle nach der Monte-Carlo-Methode direkt im Browser: ohne Add-In, und Ihre Datei verlässt Ihren Rechner nie.