Analyse par simulation de Monte Carlo

L'analyse par simulation de Monte Carlo est une technique de prévision utile en cas d'incertitude sur les caractéristiques de votre marché. Par exemple, lorsque vous prévoyez l'adoption d'un nouveau médicament, vous pouvez disposer d'informations contradictoires sur la taille de la population ou il peut y avoir une incertitude sur les futurs niveaux de remboursement ou les domaines d'application. Cette incertitude est cruciale dans la décision de lancer ou non le nouveau médicament, car elle peut faire la différence entre le succès et l'échec...

La technique de simulation Monte Carlo permet de prévoir les recettes potentielles en tenant compte de l'incertitude et de la probabilité des différents scénarios. Par conséquent, au lieu de fournir un chiffre de revenus, les prévisions de Monte Carlo prédisent la probabilité que vos revenus se situent dans une fourchette donnée.

Un résultat prévisionnel peut ressembler à ceci : "il y a 80 % de chances que l'investissement en capital pour commercialiser le médicament soit remboursé, et 60 % de chances que vos revenus pour la première année soient supérieurs à 4,89 milliards de dollars".

Simulation de Monte Carlo : avantages et limites

• Permet de prendre des décisions éclairées en cas d'incertitude
• Fournit la probabilité que le revenu (ou la part de marché, ou...) se situe dans une fourchette donnée au lieu de fournir un chiffre unique.
• Les informations relatives à l'incertitude et à la vraisemblance des différents scénarios sont incluses dans les prévisions.
• Peut également inclure des données d'enquête (par exemple, l'adoption d'un nouveau médicament mesurée dans le cadre d'un exercice de choix).
• Nécessite une opinion éclairée sur la probabilité des scénarios futurs et l'éventail probable des variables.

Simulation de Monte Carlo : quand l'utiliser ?

• Dans le domaine des soins de santé : pour prévoir l'utilisation de votre produit lorsque la zone de remboursement/d'indication est susceptible de changer à l'avenir.
• Pour les produits de consommation : décider d'investissements majeurs lorsque les informations marketing sont insuffisantes ou difficiles à trouver.
• Dans le domaine de la santé des consommateurs : prévision des recettes en cas d'incertitude sur les populations de consommateurs concernées
• Pour les prestataires de services financiers : prévision des recettes en cas d'incertitude à court terme des variables macroéconomiques (par exemple, l'inflation, les taux d'intérêt).
• Dans le secteur des télécommunications : lorsqu'il existe une incertitude quant aux niveaux futurs de taxation ou de subvention (par exemple, une TVA plus élevée ou des subventions pour les connexions internet en fibre de verre).