Análise de simulação Monte Carlo

A análise de simulação Monte Carlo é uma técnica de previsão útil quando há incerteza sobre as características de seu mercado. Por exemplo, ao prever a aceitação de um novo medicamento, você pode ter informações conflitantes sobre o tamanho da população ou pode haver incerteza sobre os futuros níveis de reembolso ou áreas de aplicação. Essa incerteza é fundamental para a decisão de lançar ou não o novo medicamento, pois pode fazer a diferença entre o sucesso e o fracasso...

Ao prever possíveis receitas usando a técnica de simulação de Monte Carlo, a incerteza e a probabilidade de diferentes cenários são levadas em conta. Como resultado, em vez de fornecer um valor de receita, as previsões de Monte Carlo preveem a probabilidade de sua receita estar em um determinado intervalo.

Um resultado de previsão pode soar mais ou menos assim: "há 80% de probabilidade de que o investimento de capital para comercializar o medicamento seja reembolsado e 60% de probabilidade de que sua receita no primeiro ano seja superior a 4,89 bilhões de dólares".

Simulação Monte Carlo: benefícios e limitações

• Permite que você tome decisões informadas em caso de incerteza
• Fornece a probabilidade de a receita (ou participação de mercado, ou...) estar em um determinado intervalo, em vez de fornecer um único valor
• As informações de incerteza e probabilidade sobre diferentes cenários são incluídas na previsão
• Também pode incluir dados de pesquisa (por exemplo, a aceitação de um novo medicamento medida em um exercício baseado em escolhas)
• Requer uma opinião informada sobre a probabilidade de cenários futuros e o intervalo provável de variáveis

Simulação Monte Carlo: quando usá-la?

• Na área da saúde: para prever a aceitação de seu produto quando a área de reembolso/indicação puder mudar no futuro
• Para produtos de consumo: para decidir sobre grandes investimentos de capital quando não há informações de marketing ou é difícil encontrá-las
• Na saúde do consumidor: previsão de receita em caso de incerteza sobre as populações de consumidores relevantes
• Para prestadores de serviços financeiros: previsão de receitas em caso de incerteza de curto prazo das variáveis macroeconômicas (por exemplo, inflação, taxas de juros)
• Nos setores de telecomunicações: quando há incerteza sobre os níveis futuros de tributação ou subsídios (por exemplo, IVA mais alto ou subsídios para conexão à Internet por fibra de vidro)