Crystal ball excel что это

  • Нажмите для просмотра политики доступа
  • Перейти к содержанию
  1. Oracle Россия и СНГ
  2. Приложения

Oracle Crystal Ball is the leading spreadsheet-based application for predictive modeling, forecasting, simulation, and optimization, giving you unparalleled insight into the critical factors affecting risk. With Crystal Ball, you can make the right tactical decisions to reach your objectives and gain a competitive edge—even in an uncertain market.

Download a free trial of Oracle Crystal Ball and see it in action.

Unparalleled insight into the critical factors affecting risk

Crystal Ball is for strategic planners, financial analysts, engineers, scientists, entrepreneurs, CPAs, marketing managers, venture capitalists, consultants, Six Sigma professionals, and anyone else who uses spreadsheets to forecast uncertain results.

What-if analytics

Use Monte Carlo simulation to automatically calculate and record the results of thousands of different what-if cases.

Know where to focus your efforts

Analyze what-if scenarios to reveal a range of possible outcomes, their probability of occurring, the inputs that most impact your model, and where to focus your efforts.

Communicate your results

Share your findings through graphs, charts, and reports that let you vividly present and communicate the results of your analyses.

Start using Crystal Ball in minutes

Work as a team, sharing models and data to get your work done faster. Draw on the spreadsheet technology you already own.

  • Oracle Crystal Ball free trial
  • Oracle Crystal Ball technical information

Powerful optimization

Crystal Ball Decision Optimizer, an option for Crystal Ball, adds the advanced capability of optimization to the power of Monte Carlo simulation.

Improve your decisions

Identify and mitigate the key inputs that drive risk. Optimize your decisions while accounting for variation and constraints.

Share your findings

Share your findings through graphs, charts, and reports to support decisions. (A Crystal Ball license is required.)

  • Oracle Crystal Ball free trial
  • Request a demo

A complete package for uncertainty management

Oracle Crystal Ball Suite is a spreadsheet-based solution for Monte Carlo simulation, forecasting, and optimization. This complete package combines Crystal Ball and Crystal Ball Decision Optimizer for powerful risk analysis and uncertainty management.

Model uncertainty

Leverage Crystal Ball’s realistic and accessible way of modeling uncertainty to measure and report on the risk inherent in your key metrics.

Obtain metrics for Six Sigma applications

Analyze your models with Crystal Ball’s time-series forecasting, analysis tools and reports, capability metrics for Six Sigma applications, and a full set of additional tools.

Identify feasible solutions

Use Crystal Ball Decision Optimizer to identify feasible solutions to your business, finance, and operational spreadsheet models that meet your risk/return profile, objectives, and requirements.

Determine the best business results

Quickly assign ranges of values to your inputs then forecast outputs and their probabilities. Discover the best business results while accounting for uncertainty. Analyze historical data with time-series forecasting and regression.

Communicate your risk analysis results

Determine which inputs most drive risk and mitigate your risks. Effectively display and communicate your risk analysis results with a comprehensive set of example models.

  • View Crystal Ball pricing
  • Request a demo

A full-functioned version for the academic community

Oracle Crystal Ball Classroom Edition is a full-functioned version of the software that’s available for the academic community. This solution includes Crystal Ball and Crystal Ball Decision Optimizer—an option for Crystal Ball that adds optimization to the power of Monte Carlo simulation. Crystal Ball Classroom Edition is offered in both a student and a faculty version.

Student edition

Oracle Crystal Ball Classroom Student Edition is a full-functioned, self-expiring, term-limited edition of Oracle Crystal Ball software for classrooms, with options for one- and two-year license terms. This version is identical to the commercial products, with the advantage of being affordably priced for academic budgets. The minimum purchase is 25 seats. Technical support is not available.

Find resources and more

Try Oracle Crystal Ball for free

Crystal Ball is a spreadsheet-based application for risk measurement and reporting, Monte Carlo simulation, time-series forecasting, and optimization. It provides a realistic and accessible way of modeling uncertainty, enabling you to measure and report on the risk inherent in your key metrics.

Download the Oracle Crystal Ball free trial

Get started with Oracle Crystal Ball

Try it out

Download a free trial of Crystal Ball and see it in action.

Request a demo

See how Crystal Ball can help you set up and analyze your models.

Содержание

  1. Crystal Ball
  2. Unparalleled insight into the critical factors affecting risk
  3. What-if analytics
  4. Know where to focus your efforts
  5. Communicate your results
  6. Start using Crystal Ball in minutes
  7. Powerful optimization
  8. Improve your decisions
  9. Share your findings
  10. A complete package for uncertainty management
  11. Model uncertainty
  12. Obtain metrics for Six Sigma applications
  13. Identify feasible solutions
  14. Determine the best business results
  15. Communicate your risk analysis results
  16. A full-functioned version for the academic community
  17. Student edition
  18. Faculty edition
  19. Oracle Crystal Ball 11.1.1.1.00
  20. Главные преимущества
  21. Возможность вычисления рисков
  22. Расширенные функциональные возможности
  23. Легко интерпретируемые графики и отчеты
  24. Широчайший диапазон применения
  25. Анализ инвестиционного проекта (приобретение отеля) с помощью Crystal Ball в Excel
  26. Моделирование методом Монте-Карло в Crystal Ball для Excel

Crystal Ball

Oracle Crystal Ball is the leading spreadsheet-based application for predictive modeling, forecasting, simulation, and optimization, giving you unparalleled insight into the critical factors affecting risk. With Crystal Ball, you can make the right tactical decisions to reach your objectives and gain a competitive edge—even in an uncertain market.

Download a free trial of Oracle Crystal Ball and see it in action.

Unparalleled insight into the critical factors affecting risk

Crystal Ball is for strategic planners, financial analysts, engineers, scientists, entrepreneurs, CPAs, marketing managers, venture capitalists, consultants, Six Sigma professionals, and anyone else who uses spreadsheets to forecast uncertain results.

What-if analytics

Use Monte Carlo simulation to automatically calculate and record the results of thousands of different what-if cases.

Know where to focus your efforts

Analyze what-if scenarios to reveal a range of possible outcomes, their probability of occurring, the inputs that most impact your model, and where to focus your efforts.

Communicate your results

Share your findings through graphs, charts, and reports that let you vividly present and communicate the results of your analyses.

Start using Crystal Ball in minutes

Work as a team, sharing models and data to get your work done faster. Draw on the spreadsheet technology you already own.

Powerful optimization

Crystal Ball Decision Optimizer, an option for Crystal Ball, adds the advanced capability of optimization to the power of Monte Carlo simulation.

Improve your decisions

Identify and mitigate the key inputs that drive risk. Optimize your decisions while accounting for variation and constraints.

Share your findings through graphs, charts, and reports to support decisions. (A Crystal Ball license is required.)

A complete package for uncertainty management

Oracle Crystal Ball Suite is a spreadsheet-based solution for Monte Carlo simulation, forecasting, and optimization. This complete package combines Crystal Ball and Crystal Ball Decision Optimizer for powerful risk analysis and uncertainty management.

Model uncertainty

Leverage Crystal Ball’s realistic and accessible way of modeling uncertainty to measure and report on the risk inherent in your key metrics.

Obtain metrics for Six Sigma applications

Analyze your models with Crystal Ball’s time-series forecasting, analysis tools and reports, capability metrics for Six Sigma applications, and a full set of additional tools.

Identify feasible solutions

Use Crystal Ball Decision Optimizer to identify feasible solutions to your business, finance, and operational spreadsheet models that meet your risk/return profile, objectives, and requirements.

Determine the best business results

Quickly assign ranges of values to your inputs then forecast outputs and their probabilities. Discover the best business results while accounting for uncertainty. Analyze historical data with time-series forecasting and regression.

Communicate your risk analysis results

Determine which inputs most drive risk and mitigate your risks. Effectively display and communicate your risk analysis results with a comprehensive set of example models.

A full-functioned version for the academic community

Oracle Crystal Ball Classroom Edition is a full-functioned version of the software that’s available for the academic community. This solution includes Crystal Ball and Crystal Ball Decision Optimizer—an option for Crystal Ball that adds optimization to the power of Monte Carlo simulation. Crystal Ball Classroom Edition is offered in both a student and a faculty version.

Student edition

Oracle Crystal Ball Classroom Student Edition is a full-functioned, self-expiring, term-limited edition of Oracle Crystal Ball software for classrooms, with options for one- and two-year license terms. This version is identical to the commercial products, with the advantage of being affordably priced for academic budgets. The minimum purchase is 25 seats. Technical support is not available.

Faculty edition

Oracle Crystal Ball Classroom Faculty Edition is a full-functioned, nonexpiring edition of Crystal Ball software, designed specifically for university and college faculty members. This version is identical to the commercial products, with the advantage of being affordably priced for faculty budgets. Technical support is available.

Источник

Oracle Crystal Ball 11.1.1.1.00

  • Размер: 46.5MB
  • Лицензия: от 1000
  • Версия: 11.1.1.1.00
  • ОС: Windows
  • Ссылки:web сайт

Средство для определения рисков, гарантирующее максимально высокие результаты.

Главные преимущества

Большинство пользователей, знакомых с программой Microsoft Excel, смогут освоить Crystal Ball за полчаса. Кроме того, исчерпывающая документация позволяет воспользоваться преимуществами продукта сразу же после его установки. Благодаря тесной интеграции с приложениями Microsoft, расширяющими возможности табличных моделей Excel, большинство функциональных возможностей Crystal Ball 2000 реализуется несколькими щелчками кнопкой мыши.

Возможность вычисления рисков

Какова вероятность достижения вами поставленных задач? Как рассчитать критические факторы риска? Ответы на эти и на другие вопросы, задаваемые в рамках сценариев “что-если” могут быть получены путем присвоения возможных значений неизвестным переменным. Crystal Ball автоматизирует трудоемкие процессы, основанные на сценариях «что-если» с использованием методов моделирования Монте-Карло, присваивая разнообразные значения или распределяя вероятности для каждой нестабильной переменной. Приложение генерирует различные значения в рамках указанного допустимого ряда, после чего выполняет повторный расчет модели сотни или тысячи раз, сохраняя результаты каждого сценария «что-если». Этот процесс позволяет сэкономить время и устраняет необходимость в ручном вводе многочисленных сценариев.

Расширенные функциональные возможности

Опытные пользователи по достоинству оценят новые инструменты для вычисления корреляций, анализа чувствительности, аппроксимации распределения и точные средства управления, обеспечивающие более качественный анализ. Решение Crystal Ball обладает достаточной мощью для того, чтобы обеспечить пользователям получение необходимой информации с минимальными усилиями.

Легко интерпретируемые графики и отчеты

Предлагаемое решение позволяет быстро и без усилий создавать легко интерпретируемые графики и отчеты. Готовые отчеты подробно иллюстрируют различные допущения и итоговые прогнозы, подкрепленные статистическими данными, существенно облегчая принятие решения.

Широчайший диапазон применения

Поскольку выполнение любой операции сопряжено с потенциальным риском, среди пользователей Crystal Ball есть представители почти всех промышленных областей и отраслей знаний. Все пользователи целиком полагаются на функциональные возможности продукта, помогающего разобраться в непонятных моментах и принять аргументированное взвешенное решение.

Источник

Анализ инвестиционного проекта (приобретение отеля) с помощью Crystal Ball в Excel

Рассмотрим инвестиционный проект, связанный с приобретением апартаментов (небольшого отеля), и проанализируем экономические параметры проекта с помощью программы Crystal Ball [1].

Вы – потенциальный покупатель отеля. Прежде чем принять решение о приобретении отеля, вы выяснили следующее. В отеле 40 апартаментов, каждый из которых сдают по цене $ 500 в месяц. Операционные расходы по всему отелю колеблются вокруг суммы $ 15 000 в месяц. Каждый месяц с равной вероятностью сдаются от 30 до 40 апартаментов. Расчет прибыли для средних доходов и расходов можно выполнить в Excel с помощью простейшей формулы (рис. 1):

(1) Прибыль = Число сданных в аренду апартаментов * Арендная плата – Операционные расходы

Рис. 1. Расчет прибыли для средних доходов и расходов

Скачать заметку в формате Word, примеры в формате Excel

С другой стороны, и число сданных апартаментов, и операционные расходы будут колебаться от месяца к месяцу. В связи с этим вас волнуют вопросы: Каков запас «прочности» у этого бизнеса? Как часто по итогам месяца вы будете терпеть убытки? Какие факторы оказывают наибольшее влияние на прибыль?

В такой постановке задача как нельзя лучше подходит для моделирования методом Монте-Карло. Моделирование можно выполнить в Excel с использованием генератора случайных чисел на основе функции =СЛЧИС(). Как это сделать см., например, в статье «Использование метода Монте-Карло для расчета риска». Но значительно удобнее (и быстрее) воспользоваться специализированной программой – Crystal Ball. Если вы не знакомы с ней, советую начать с заметки «Моделирование методом Монте-Карло в Crystal Ball для Excel».

Crystal Ball позволяет на основе детерминистской [2] модели в Excel, задать параметры распределения одной или нескольких случайных величин и провести моделирование методом Монте-Карло.

Шаг. 1. Формирование модели. Разместим исходные данные на листе Excel (рис. 1). Они включают названия параметров и их средние значения, а также формулу для расчета прибыли. Прибыль (зависимая переменная) есть функция трех влияющих переменных – формула (1).

Шаг. 2. Задание параметров распределения влияющих переменных. Встаньте в ячейку С2 и на вкладке Crystal Ball щелкните Define Assumption (определить допущение). В открывшемся окне выберите Discrete Uniform и нажмите Ok. В открывшемся окне задайте нижнюю и верхнюю границы дискретного равномерного распределения (рис. 3) и нажмите Ok. После закрытия окна ячейка С2 окрасится в зеленый цвет, сигнализируя, что она является влияющей переменной модели и в ней задано какое-то распределение.

Рис. 2. Выбор дискретного равномерного распределения для первого параметра «Число сдаваемых в аренду апартаментов»

Рис. 3. Задание параметров дискретного равномерного распределения

Встаньте в ячейку С4 и задайте нормальное распределение для влияющей переменной «Операционный расходы в месяц» (рис. 4). В открывшемся окне выберите среднее значение и стандартное отклонение (рис. 5).

Рис. 4. Выбор нормального распределения для второго параметра «Операционный расходы в месяц»

Рис. 5. Задание параметров нормального распределения

Почему в качестве стандартного отклонения (σ) я выбрал значение 1000? Этим я подчеркнул, что операционные расходы будут незначительно колебаться вокруг среднего значения (μ) равного $ 15 000. Вообще-то, лучший способ определить стандартное отклонение – вычислить его на основании исторических данных. Например, в Excel с помощью функции =СТАНДОТКЛОН(), рис. 6. Если у вас нет исторических данных, и вы строите прогноз, полезно знать, что в диапазон μ ± σ попадает около 68% наблюдений случайной величины, а в область μ ± 2σ около 95%. Вот вам и ориентиры для выбора σ.

Рис. 6. Стандартное отклонение исторических данных

Шаг 3. Выбор зависимой переменной. Встаньте в ячейку С6, содержащую формулу расчета прибыли, и щелкните Define Forecast (определить прогноз). В открывшемся окне в поле «Units» укажите ссылку на ячейку (рис. 7), нажмите Ok. После закрытия окна ячейка окрасится в голубой цвет, сигнализируя, что она является зависимой переменной модели.

Рис. 7. Выбор зависимой переменной

Шаг. 4. Запуск моделирования. Щелкните Start, программа выведет результаты в графическом виде (рис. 8).

Рис. 8. Результаты моделирования – распределение прибыли

Вы можете увидеть больше результатов моделирования, если в окне Forecast (прогноз) зайдете в меню View, выберите Split View, а также те опции, которые хотите увидеть в окне Forecast (рис. 9). Я выбрал: частотную и кумулятивную диаграммы, а также две таблицы – статистику и персентили.

Рис. 9. Обширные результаты моделирования

Видно, что около 10% случаев приходятся на область убытков, то есть, приблизительно один месяц в году будет приносить убытки. Можно выделить область отрицательных значений, установив ноль в нижнее левое поле (рис. 10), или подвигав ползунок на диаграмме.

Рис. 10. Визуализация области убытков

Еще одна замечательная возможность Crystal Ball – анализ чувствительности, позволяющий определить, какие из допущений имеют наибольшее влияние на прогноз. В нашем примере имеется две влияющие переменные – Число сдаваемых в аренду апартаментов и Операционный расходы в месяц. Какое из этих допущений оказывает наибольшее влияние на прогноз прибыли? Имеют ли они одинаковое влияние или какое-то из них оказывает большее воздействие?

В окне Forecast пройдите по меню Forecast → Open Sensitivity Chart (рис. 11). Откроется окно Анализа чувствительности (рис. 12). Crystal Ball разложил всё влияние, которое оказывается параметрами на результат (100%) на отдельные переменные. В нашем случае влияние Числа сдаваемых в аренду апартаментов в три раза превосходит влияние Операционных расходы в месяц. Это отчасти связано с тем, как мы задали условия модели: колебания в числе сдаваемых в аренду апартаментов существенные, в то время как операционные расходы изменяются незначительно. С другой стороны, такое влияние параметров на результат характерно для большинства видов бизнеса. Возможности менеджмента по управлению расходами незначительны, и основные усилия следует направлять на увеличение доходов 🙂

Рис. 11. Открытие окна анализа чувствительности

Рис. 12. Диаграмма чувствительности

Crystal Ball также позволяет построить корреляционные зависимости между параметрами модели. Их можно запустить, например, из окна Чувствительности (рис. 13).

Рис. 13. Построение корреляционных диаграмм

Рис. 14. Корреляционные зависимости между параметрами модели

Видно, что наибольшая положительная зависимость между числом сдаваемых в аренду апартаментов и прибылью: 0,85, а наименьшая – между числом сдаваемых в аренду апартаментов и операционными расходами в месяц: 0,02 (эти 2% – погрешность вычислений, так как эти параметры по условию нашей модели изменяются случайным образом, причем независимо). Корреляция между операционными расходами в месяц и прибылью отрицательная: –0,48.

С оригинальными материалами Oracle Crystal Ball можно ознакомиться здесь

[1] Заметка подготовлена на базе одного из примеров учебника «Начало работы с Crystal Ball».

[2] Термин «детерминистский» я использую в том смысле, что в одной ячейке Excel в каждый конкретный момент времени может храниться только одно значение, что затрудняет моделирование методом Монте-Карло.

Источник

Моделирование методом Монте-Карло в Crystal Ball для Excel

Ранее я рассмотрел пример использования метода Монте-Карло для расчета риска с применением стандартных средств Excel. К сожалению, Excel не очень подходит для решения такого рода задач, так как является детерминистской программой. В каждой отдельной ячейке может располагаться лишь конкретное значение, и для моделирования методом Монте-Карло требуется создать множество строк (сценариев), используя генератор случайных чисел (например, функцию СЛЧИС).

Скачать заметку в формате Word, примеры в формате Excel

Существует немало программ для моделирования методом Монте-Карло. С их обзором можно ознакомиться, например, в книге Дугласа Хаббарда Как измерить всё, что угодно. Оценка стоимости нематериального в бизнесе:

Инструмент Кем разработан Описание
@Risk Palisade Corporation, Итака, штат Нью-Йорк Достаточно совершенный инструмент для работы на основе Excel; описывает большое число распределений; широкая база пользователей, предоставляется техническая поддержка
AIE Hubbard Decision Research, Глен-Эллин, штат Иллинойс Набор макросов на основе Excel; также позволяет рассчитывать стоимость информации и оптимальный портфель; подчеркивает приоритетность методологии над инструментарием; предоставляются консалтинговые услуги по практическим вопросам внедрения
Crystal Ball Decisioneering, Inc, Денвер, штат Колорадо Еще один инструмент на базе Excel. Продукт, успешно конкурирующий с @Risk. Много пользователей, предоставляется техническая поддержка
Risk Solver Engine Frontline Systems, Инклин-Вилладж, штат Невада Уникальная платформа разработки на базе Excel, позволяющая выполнять моделирование методом Монте-Карло с беспрецедентной скоростью. Поддерживает форматы SIP и SLURPs, необходимые для управления вероятностями
SAS SAS Corporation, Роли, штат Северная Каролина Пакет программ высшей степени сложности, используемый многими профессиональными статистиками и далеко выходящий за рамки метода Монте-Карло
SPSS SPSS Inc., Чикаго, штат Иллинойс Также выходит за пределы метода Монте-Карло; весьма популярен среди ученых
XLSim Профессор Стэнфордского университета Сэм Сэвидж, AnalyCorp Недорогой пакет программ, предназначенный для легкого изучения, удобен в применении. Сэвидж проводит в организациях семинары по методу Монте-Карло

Книга написана американским автором и вышла в США в 2007 г. Программа Crystal Ball, упомянутая в таблице сейчас принадлежит уже Oracle. Демо-версия программы доступна для скачивания с сайта компании. Описание базовых функциональных возможностей Crystal Ball я нашел на сайте Финансовое моделирование, бюджетирование, планирование.

Скачайте и установите Crystal Ball на ПК. Прежде чем запустить программу закройте все окна Excel. Запустите Crystal Ball. Сначала откроется Excel, а затем в нем появится закладка Crystal Ball (рис. 1).

Рис. 1. Запуск Crystal Ball сначала открывает Excel, а затем появляется закладка Crystal Ball

Воспользуемся примером Хаббарда, рассмотренным ранее, и на его основе изучим основы работы в программе Crystal Ball.

Предположим, что вы хотите арендовать новый станок. Стоимость годовой аренды станка 400 000 дол., и договор нужно подписать на несколько лет. Поэтому, даже не достигнув точки безубыточности, вы всё равно не сможете сразу вернуть станок. Вы собираетесь подписать договор, думая, что современное оборудование позволит сэкономить на трудозатратах и стоимости сырья и материалов, а также считаете, что материально-техническое обслуживание нового станка обойдется дешевле.

Ваши калиброванные специалисты [1] по оценке дали следующие интервалы значений ожидаемой экономии и годового объема производства (в таблице приведены 90%-ные доверительные интервалы):

экономия на материально-техническом обслуживании от 10 до 20 дол. на единицу продукции
экономия на трудозатратах от «–2» до 8 дол. на единицу продукции
экономия на сырье и материалах от 3 до 9 дол. на единицу продукции
объем производства от 15 000 до 35 000 единиц продукции в год
годовая экономия (MS + LS + RMS) х PL

Шаг. 1. Формирование модели. Разместим исходные данные на листе Excel. Они будут включать названия параметров и их средние значения, а также формулу для расчета годовой экономии (рис. 2)

Рис. 2. Исходные данные

Таким образом, суть нашей модели – расчет годовой экономии от использования нового станка. Годовая экономия (зависимая переменная) есть функция трех видов экономии и объема производства (итого, четырех влияющих переменных).

Шаг. 2. Задание параметров распределения влияющих переменных. Встаньте в ячейку В2 и на вкладке Crystal Ball щелкните Define Assumption. В открывшемся окне выберите Normal и нажмите Ok

Рис. 3. Выбор нормального распределения для первого параметра «Экономия на материально-техническом обслуживании»

Задайте среднее значение – Mean и стандартное отклонение – Std. Dev. (рис. 4). Поскольку исходные данные сформулированы в терминах 90%-ного доверительного интервала (CI), формулы для расчета следующие:

Среднее (Mean) = (Верхняя граница 90%-ного CI + Нижняя граница 90%-ного СI)/2;

Стандартное отклонение (Std. Dev.) = (Верхняя граница 90%-ного CI – Нижняя граница 90%-ного СI)/3,29

а наша таблица, приспособленная для работы в Crystal Ball примет вид:

Параметр Границы 90%-ного доверительного интервала Среднее Стандартное отклонение
экономия на материально-техническом обслуживании от 10 до 20 дол. на единицу продукции 15 3,04
экономия на трудозатратах от «–2» до 8 дол. на единицу продукции 3 3,04
экономия на сырье и материалах от 3 до 9 дол. на единицу продукции 6 1,82
объем производства от 15 000 до 35 000 единиц продукции в год 25 000 6 079
годовая экономия (MS + LS + RMS) х PL

Рис. 4. Выбор параметров нормального распределения

Последовательно вставая курсором в ячейки В3:В5 выберите вид и параметры распределения для всех четырех влияющих переменных. После задания параметров ячейки окрашиваются в зеленый цвет.

Шаг 3. Выбор зависимой переменной. Встаньте в ячейку В6, содержащую формулу расчета годовой экономии, и щелкните Define Forecast. В открывшемся окне в поле «Units» укажите ссылку на ячейку (рис. 5).

Рис. 5. Выбор зависимой переменной

Шаг. 4. Выбор условий моделирования. Этот шаг не является обязательным, так как система предложит параметры моделирования по умолчанию. Учитывая, что наша модель довольно простая, можно увеличить число итераций (по умолчанию оно равно 1000). Щелкните Run Preferences, и выберите 10 000 (рис. 6). Чем больше итераций, тем надежней результаты моделирования!

Рис. 6. Выбор числа итераций

Шаг. 5. Запуск моделирования. Щелкните Start, и наслаждайте результатом вашего первого моделирования в Crystal Ball 🙂 После 10 000 итераций программа выведет результаты в графическом виде (рис. 7).

Рис. 7. Результаты моделирования – распределение годовой экономии

В будущем вы всегда можете увидеть результаты моделирования, если щелкните View Charts (рис. 8)

Рис. 8. Вывод диаграммы с результатами моделирования на экран монитора

Вы также можете создать отчет о моделировании (в отдельном файле Excel), если щелкните на Create Report (рис. 9).

Рис. 9. Фрагмент отчета.

Обратите внимание на величину стандартного отклонения прогнозного значения «Годовая экономия». Вспомним, что среднее значение и стандартное отклонение однозначно задают верхнюю и нижнюю границы 90%-ного доверительного интервала, и вычислим эти границы:

Нижняя граница = среднее – стандартное отклонение * 3,29 / 2 = 600 127 – 189 495 * 3,29 /2 = 288 408

Верхняя граница = среднее + стандартное отклонение * 3,29 / 2 = 600 127 + 189 495 * 3,29 /2 = 911 846

Видно, что не весь 90%-ный доверительный интервал «Годовой экономии» превышает точку безубыточности – 400 000 долл. То есть, существует вероятность того, что точка безубыточности достигнута не будет…

Заметим, что моделирование в Crystal Ball дало те же результаты, что и моделирование в Excel с помощью функции СЛЧИС (рис. 10).

Рис. 10. Результаты моделирования в Excel с помощью функции СЛЧИС

Источник

Ранее я рассмотрел пример использования метода Монте-Карло для расчета риска с применением стандартных средств Excel. К сожалению, Excel не очень подходит для решения такого рода задач, так как является детерминистской программой. В каждой отдельной ячейке может располагаться лишь конкретное значение, и для моделирования методом Монте-Карло требуется создать множество строк (сценариев), используя генератор случайных чисел (например, функцию СЛЧИС).

Скачать заметку в формате Word, примеры в формате Excel

Существует немало программ для моделирования методом Монте-Карло. С их обзором можно ознакомиться, например, в книге Дугласа Хаббарда Как измерить всё, что угодно. Оценка стоимости нематериального в бизнесе:

Инструмент Кем разработан Описание
@Risk Palisade Corporation, Итака, штат Нью-Йорк Достаточно совершенный инструмент для работы на основе Excel; описывает большое число распределений; широкая база пользователей, предоставляется техническая поддержка
AIE Hubbard Decision Research, Глен-Эллин, штат Иллинойс Набор макросов на основе Excel; также позволяет рассчитывать стоимость информации и оптимальный портфель; подчеркивает приоритетность методологии над инструментарием; предоставляются консалтинговые услуги по практическим вопросам внедрения
Crystal Ball Decisioneering, Inc, Денвер, штат Колорадо Еще один инструмент на базе Excel. Продукт, успешно конкурирующий с @Risk. Много пользователей, предоставляется техническая поддержка
Risk Solver Engine Frontline Systems, Инклин-Вилладж, штат Невада Уникальная платформа разработки на базе Excel, позволяющая выполнять моделирование методом Монте-Карло с беспрецедентной скоростью. Поддерживает форматы SIP и SLURPs, необходимые для управления вероятностями
SAS SAS Corporation, Роли, штат Северная Каролина Пакет программ высшей степени сложности, используемый многими профессиональными статистиками и далеко выходящий за рамки метода Монте-Карло
SPSS SPSS Inc., Чикаго, штат Иллинойс Также выходит за пределы метода Монте-Карло; весьма популярен среди ученых
XLSim Профессор Стэнфордского университета Сэм Сэвидж, AnalyCorp Недорогой пакет программ, предназначенный для легкого изучения, удобен в применении. Сэвидж проводит в организациях семинары по методу Монте-Карло

Книга написана американским автором и вышла в США в 2007 г. Программа Crystal Ball, упомянутая в таблице сейчас принадлежит уже Oracle. Демо-версия программы доступна для скачивания с сайта компании. Описание базовых функциональных возможностей Crystal Ball я нашел на сайте Финансовое моделирование, бюджетирование, планирование.

Скачайте и установите Crystal Ball на ПК. Прежде чем запустить программу закройте все окна Excel. Запустите Crystal Ball. Сначала откроется Excel, а затем в нем появится закладка Crystal Ball (рис. 1).

Рис. 1. Запуск Crystal Ball сначала открывает Excel, а затем появляется закладка Crystal Ball

Воспользуемся примером Хаббарда, рассмотренным ранее, и на его основе изучим основы работы в программе Crystal Ball.

Предположим, что вы хотите арендовать новый станок. Стоимость годовой аренды станка 400 000 дол., и договор нужно подписать на несколько лет. Поэтому, даже не достигнув точки безубыточности, вы всё равно не сможете сразу вернуть станок. Вы собираетесь подписать договор, думая, что современное оборудование позволит сэкономить на трудозатратах и стоимости сырья и материалов, а также считаете, что материально-техническое обслуживание нового станка обойдется дешевле.

Ваши калиброванные специалисты [1] по оценке дали следующие интервалы значений ожидаемой экономии и годового объема производства (в таблице приведены 90%-ные доверительные интервалы):

экономия на материально-техническом обслуживании от 10 до 20 дол. на единицу продукции
экономия на трудозатратах от «–2» до 8 дол. на единицу продукции
экономия на сырье и материалах от 3 до 9 дол. на единицу продукции
объем производства от 15 000 до 35 000 единиц продукции в год
годовая экономия (MS + LS + RMS) х PL

Шаг. 1. Формирование модели. Разместим исходные данные на листе Excel. Они будут включать названия параметров и их средние значения, а также формулу для расчета годовой экономии (рис. 2)

Рис. 2. Исходные данные

Таким образом, суть нашей модели – расчет годовой экономии от использования нового станка. Годовая экономия (зависимая переменная) есть функция трех видов экономии и объема производства (итого, четырех влияющих переменных).

Шаг. 2. Задание параметров распределения влияющих переменных. Встаньте в ячейку В2 и на вкладке Crystal Ball щелкните Define Assumption. В открывшемся окне выберите Normal и нажмите Ok

Рис. 3. Выбор нормального распределения для первого параметра «Экономия на материально-техническом обслуживании»

Задайте среднее значение – Mean и стандартное отклонение – Std. Dev. (рис. 4). Поскольку исходные данные сформулированы в терминах 90%-ного доверительного интервала (CI), формулы для расчета следующие:

Среднее (Mean) = (Верхняя граница 90%-ного CI + Нижняя граница 90%-ного СI)/2;

Стандартное отклонение (Std. Dev.) = (Верхняя граница 90%-ного CI – Нижняя граница 90%-ного СI)/3,29

а наша таблица, приспособленная для работы в Crystal Ball примет вид:

Параметр Границы 90%-ного доверительного интервала Среднее Стандартное отклонение
экономия на материально-техническом обслуживании от 10 до 20 дол. на единицу продукции 15 3,04
экономия на трудозатратах от «–2» до 8 дол. на единицу продукции 3 3,04
экономия на сырье и материалах от 3 до 9 дол. на единицу продукции 6 1,82
объем производства от 15 000 до 35 000 единиц продукции в год 25 000 6 079
годовая экономия (MS + LS + RMS) х PL

Рис. 4. Выбор параметров нормального распределения

Последовательно вставая курсором в ячейки В3:В5 выберите вид и параметры распределения для всех четырех влияющих переменных. После задания параметров ячейки окрашиваются в зеленый цвет.

Шаг 3. Выбор зависимой переменной. Встаньте в ячейку В6, содержащую формулу расчета годовой экономии, и щелкните Define Forecast. В открывшемся окне в поле «Units» укажите ссылку на ячейку (рис. 5).

Рис. 5. Выбор зависимой переменной

Шаг. 4. Выбор условий моделирования. Этот шаг не является обязательным, так как система предложит параметры моделирования по умолчанию. Учитывая, что наша модель довольно простая, можно увеличить число итераций (по умолчанию оно равно 1000). Щелкните Run Preferences, и выберите 10 000 (рис. 6). Чем больше итераций, тем надежней результаты моделирования!

Рис. 6. Выбор числа итераций

Шаг. 5. Запуск моделирования. Щелкните Start, и наслаждайте результатом вашего первого моделирования в Crystal Ball 🙂 После 10 000 итераций программа выведет результаты в графическом виде (рис. 7).

Рис. 7. Результаты моделирования – распределение годовой экономии

В будущем вы всегда можете увидеть результаты моделирования, если щелкните View Charts  (рис. 8)

Рис. 8. Вывод диаграммы с результатами моделирования на экран монитора

Вы также можете создать отчет о моделировании (в отдельном файле Excel), если щелкните на Create Report (рис. 9).

Рис. 9. Фрагмент отчета.

Обратите внимание на величину стандартного отклонения прогнозного значения «Годовая экономия». Вспомним, что среднее значение и стандартное отклонение однозначно задают верхнюю и нижнюю границы 90%-ного доверительного интервала, и вычислим эти границы:

Нижняя граница = среднее – стандартное отклонение * 3,29 / 2 = 600 127 – 189 495 * 3,29 /2 = 288 408

Верхняя граница = среднее + стандартное отклонение * 3,29 / 2 = 600 127 + 189 495 * 3,29 /2 = 911 846

Видно, что не весь 90%-ный доверительный интервал «Годовой экономии» превышает точку безубыточности – 400 000 долл. То есть, существует вероятность того, что точка безубыточности достигнута не будет…

Заметим, что моделирование в Crystal Ball дало те же результаты, что и моделирование в Excel с помощью функции СЛЧИС (рис. 10).

Рис. 10. Результаты моделирования в Excel с помощью функции СЛЧИС


[1] См. главу 5 упоминавшейся книги Дугласа Хаббарда Как измерить всё, что угодно. Оценка стоимости нематериального в бизнесе

Learn about Monte-Carlo Simulation using Oracle Crystal Ball

Discover all the exciting and powerful tools and theory that make Crystal Ball a leading tool in the field of simulation and analytics. Below is a collection of white papers and feature overviews that will give you insight into how analytics can improve performance and decision making at all levels of the organization — Strategy, Tactics & Operational Excellence

  • Product Documentation
  • About Crystal Ball
  • EPM Solutions
  • Training & Workshops

loading...

Crystal Ball Past, Present & Future

Crystal Ball was originally introduced in 1986 by Decisioneering Inc. to integrate Monte Carlo techniques into spreadsheets and systems to more accurately forecast risk and variance. Oracle Crystal Ball Software1998 — Decisioneering introduced Crystal Ball Professional Edition, the first desktop software suite to combine the technologies of Monte Carlo simulation and global optimization. Crystal Ball Pro was hailed as a breakthrough product and received several awards and nominations.

June 2004 — Decisioneering launched Crystal Ball Premium Edition, combining time-series forecasting, Monte Carlo simulation, optimization and real options analysis.  March 2007 — Decisioneering was acquired by Hyperion to add predictive capabilities to its business intelligence suite that uses Microsoft Excel as its primary interface.  July 2007 —  Oracle Corporation acquired Hyperion including Decisioneering, in order to offer a best-of-breed business intelligence product family that will work with heterogeneous information from both Oracle and non-Oracle sources.

June 2008 — Oracle Crystal Ball EPM edition is launched. This edition is fully integrated with Hyperion Strategic Finance, Planning, Essbase and Oracle BIEE through the Oracle SmartView Add-In in Excel.

April 2010- Oracle introduces versions 11.1.2 that incorporates a host of new features including forecasting integration with Oracle EssBase.

January 2011 — Oracle Crystal Ball 11.1.2.1  is released which gives users 64bit power along with better integration with EPM.

May 2012 —Oracle Crystal Ball 11.1.2.2  is released, providing better forecating speed and enhanced data modeling and fitting capabilities. 

loading...

loading...

Oracle Crystal Ball

Oracle Crystal Ball

  • Размер: 46.5MB
  • Лицензия: от 1000
  • Версия: 11.1.1.1.00
  • ОС:
    Windows
  • Ссылки:
    web сайт

Средство для определения рисков, гарантирующее максимально высокие результаты.

Главные преимущества

Большинство пользователей, знакомых с программой Microsoft Excel, смогут освоить Crystal Ball за полчаса. Кроме того, исчерпывающая документация позволяет воспользоваться преимуществами продукта сразу же после его установки. Благодаря тесной интеграции с приложениями Microsoft, расширяющими возможности табличных моделей Excel, большинство функциональных возможностей Crystal Ball 2000 реализуется несколькими щелчками кнопкой мыши.

Возможность вычисления рисков

Какова вероятность достижения вами поставленных задач? Как рассчитать критические факторы риска? Ответы на эти и на другие вопросы, задаваемые в рамках сценариев “что-если” могут быть получены путем присвоения возможных значений неизвестным переменным. Crystal Ball автоматизирует трудоемкие процессы, основанные на сценариях «что-если» с использованием методов моделирования Монте-Карло, присваивая разнообразные значения или распределяя вероятности для каждой нестабильной переменной. Приложение генерирует различные значения в рамках указанного допустимого ряда, после чего выполняет повторный расчет модели сотни или тысячи раз, сохраняя результаты каждого сценария «что-если». Этот процесс позволяет сэкономить время и устраняет необходимость в ручном вводе многочисленных сценариев.

Расширенные функциональные возможности

Опытные пользователи по достоинству оценят новые инструменты для вычисления корреляций, анализа чувствительности, аппроксимации распределения и точные средства управления, обеспечивающие более качественный анализ. Решение Crystal Ball обладает достаточной мощью для того, чтобы обеспечить пользователям получение необходимой информации с минимальными усилиями.

Легко интерпретируемые графики и отчеты

Предлагаемое решение позволяет быстро и без усилий создавать легко интерпретируемые графики и отчеты. Готовые отчеты подробно иллюстрируют различные допущения и итоговые прогнозы, подкрепленные статистическими данными, существенно облегчая принятие решения.

Широчайший диапазон применения

Поскольку выполнение любой операции сопряжено с потенциальным риском, среди пользователей Crystal Ball есть представители почти всех промышленных областей и отраслей знаний. Все пользователи целиком полагаются на функциональные возможности продукта, помогающего разобраться в непонятных моментах и принять аргументированное взвешенное решение.

08:58 / 5 Октября, 2018

Oracle Crystal Ball

Скачать

Размер: 46.5MB

Лицензия: от 1000

Версия: 11.1.1.1.00

ОС: Windows
Windows

Ссылки:
web сайт

Средство для определения рисков, гарантирующее максимально высокие результаты.

Главные преимущества

Большинство пользователей, знакомых с программой Microsoft Excel, смогут освоить Crystal Ball за полчаса. Кроме того, исчерпывающая документация позволяет воспользоваться преимуществами продукта сразу же после его установки. Благодаря тесной интеграции с приложениями Microsoft, расширяющими возможности табличных моделей Excel, большинство функциональных возможностей Crystal Ball 2000 реализуется несколькими щелчками кнопкой мыши.

Возможность вычисления рисков

Какова вероятность достижения вами поставленных задач? Как рассчитать критические факторы риска? Ответы на эти и на другие вопросы, задаваемые в рамках сценариев “что-если” могут быть получены путем присвоения возможных значений неизвестным переменным. Crystal Ball автоматизирует трудоемкие процессы, основанные на сценариях «что-если» с использованием методов моделирования Монте-Карло, присваивая разнообразные значения или распределяя вероятности для каждой нестабильной переменной. Приложение генерирует различные значения в рамках указанного допустимого ряда, после чего выполняет повторный расчет модели сотни или тысячи раз, сохраняя результаты каждого сценария «что-если». Этот процесс позволяет сэкономить время и устраняет необходимость в ручном вводе многочисленных сценариев.

Расширенные функциональные возможности

Опытные пользователи по достоинству оценят новые инструменты для вычисления корреляций, анализа чувствительности, аппроксимации распределения и точные средства управления, обеспечивающие более качественный анализ. Решение Crystal Ball обладает достаточной мощью для того, чтобы обеспечить пользователям получение необходимой информации с минимальными усилиями.

Легко интерпретируемые графики и отчеты

Предлагаемое решение позволяет быстро и без усилий создавать легко интерпретируемые графики и отчеты. Готовые отчеты подробно иллюстрируют различные допущения и итоговые прогнозы, подкрепленные статистическими данными, существенно облегчая принятие решения.

Широчайший диапазон применения

Поскольку выполнение любой операции сопряжено с потенциальным риском, среди пользователей Crystal Ball есть представители почти всех промышленных областей и отраслей знаний. Все пользователи целиком полагаются на функциональные возможности продукта, помогающего разобраться в непонятных моментах и принять аргументированное взвешенное решение.

Понравилась статья? Поделить с друзьями:
  • Crossword word formation wf003
  • Crossword puzzles word puzzles and more
  • Crossword puzzles word finds
  • Crossword puzzles are the most popular word puzzles in the world ответы
  • Crossword puzzles are the most popular word puzzles in the world however their history is