1. Симулация
Симулационното моделиране е един от най-мощните методи за анализ на икономическите системи.
В общия случай имитацията се разбира като процес на провеждане на експерименти на компютър с математически модели на сложни системи от реалния свят.
Целите на такива експерименти могат да бъдат много различни - от идентифициране на свойствата и моделите на изследваната система до решаване на конкретни практически проблеми. С развитието на компютърните технологии и софтуер обхватът на приложение на симулацията в областта на икономиката се разшири значително. В момента се използва както за решаване на проблеми на вътрешнофирменото управление, така и за моделиране на управление на макроикономическо ниво. Нека разгледаме основните предимства на използването на симулационно моделиране в процеса на решаване на проблемите на финансовия анализ.
Както следва от определението, симулацията е компютърен експеримент. Единствената разлика между такъв експеримент и реалния е, че той се провежда със системен модел, а не със самата система. Провеждането на реални експерименти с икономически системи обаче е най-малкото неразумно, скъпо и трудно осъществимо на практика. По този начин симулацията е единственият начин за изследване на системи без реални експерименти.
Често е непрактично или скъпо да се събере необходимата информация за вземане на решения. Например при оценката на риска на инвестиционните проекти по правило се използват прогнозни данни за обемите на продажбите, разходите, цените и др.
Въпреки това, за да се оцени адекватно риска, е необходимо да има достатъчно информация, за да се формулират правдоподобни хипотези за вероятностните разпределения на ключови параметри на проекта. В такива случаилипсващите действителни данни се заместват със стойностите, получени по време на симулационния експеримент (т.е. компютърно генерирани).
При решаването на много проблеми на финансовия анализ се използват модели, които съдържат случайни променливи, чието поведение не може да бъде контролирано от вземащите решения. Такива модели се наричат стохастични. Използването на симулация ви позволява да правите заключения за възможните резултати въз основа на вероятностните разпределения на случайни фактори (стойности). Стохастичната симулация често се нарича метод Монте Карло. Има и други ползи от имитацията.
Ще разгледаме технологията за използване на симулационно моделиране за анализ на рисковете на инвестиционните проекти в среда на MS Excel.
1. Симулация
Симулационно моделиране (ситуационно моделиране)е метод, който ви позволява да изграждате модели, които описват процеси, каквито биха били в действителност. Такъв модел може да се "разиграе" във времето както за един тест, така и за даден набор от тях. В този случай резултатите ще се определят от случайния характер на процесите. Въз основа на тези данни може да се получи доста стабилна статистика.
Симулационното моделиране е метод на изследване, при който изследваната система се заменя с модел, който описва реалната система с достатъчна точност, с който се провеждат експерименти, за да се получи информация за тази система. Експериментирането с модел се нарича имитация (имитацията е разбиране на същността на дадено явление, без да се прибягва до експерименти върху реален обект).
Симулационното моделиране е частен случай на математическото моделиране. Има клас обекти, за които по различни причини не са разработени аналитични модели или не са разработени методи за решаване.полученият модел. В този случай аналитичният модел се заменя със симулатор или симулационен модел.
Симулационното моделиране понякога се нарича получаване на конкретни числени решения на формулирания проблем въз основа на аналитични решения или използване на числени методи.
Симулационният модел е логическо и математическо описание на обект, което може да се използва за експериментиране на компютър с цел проектиране, анализиране и оценка на функционирането на обект.
Симулацията се използва, когато:
скъпо или невъзможно е да се експериментира върху реален обект;
невъзможно е да се изгради аналитичен модел: системата има време, причинно-следствени връзки, следствия, нелинейности, стохастични (случайни) променливи;
необходимо е да се симулира поведението на системата във времето.
Целта на симулационното моделиране е да възпроизведе поведението на изследваната система въз основа на резултатите от анализа на най-значимите връзки между нейните елементи, или с други думи, да разработи симулатор (англ. simulation modeling) на изследваната предметна област за провеждане на различни експерименти.
Симулационното моделиране ви позволява да симулирате поведението на системата във времето. Освен това предимството е, че времето в модела може да се контролира: забавяне в случай на бързи процеси и ускоряване за моделиране на системи с бавна променливост. Възможно е да се имитира поведението на онези обекти, с които реалните експерименти са скъпи, невъзможни или опасни. С настъпването на ерата на персоналните компютри, производството на сложни и уникални продукти, като правило, се придружава от компютърна триизмерна симулация. Тази прецизна и сравнително бърза технология ви позволява да натрупате всички необходими знания, оборудване иполуготови продукти за бъдещия продукт преди началото на производството. Компютърното 3D моделиране вече не е необичайно дори за малки компании.
Имитацията, като метод за решаване на нетривиални проблеми, е разработена за първи път във връзка със създаването на компютри през 1950-1960-те години.
Има два вида имитация:
метод Монте Карло (метод на статистическите тестове);
Метод на симулационно моделиране (статистическо моделиране).