A Simulação de Monte Carlo é uma ferramenta que se utiliza de um método matemático usado para prever consequências de eventos incertos, analisando cenários possíveis com base em variáveis aleatórias.  

Por isso, o método é amplamente aplicado em finanças, gestão de projetos, riscos industriais e desenvolvimento de produtos. O processo envolve definir um modelo, atribuir distribuições de probabilidade, validar os dados, rodar a simulação e analisar os resultados, gerando insights estratégicos. Seu uso é essencial para minimizar riscos e otimizar decisões complexas. 

Neste artigo, falaremos mais sobre o que é a Simulação de Monte Carlo, para que este método serve e como ele funciona.  

O que é a Simulação de Monte Carlo? 

A Simulação de Monte Carlo é uma ferramenta de análise de cenários decorrentes de um evento incerto. Para isso, ela usa uma técnica matemática que estima a probabilidade de um evento acontecer a partir de uma amostragem aleatória.  

Nesse sentido, essa probabilidade é calculada para uma série de resultados, uma vez que o método repete a conta milhares e até milhões de vezes, a depender do contexto. Dessa forma, a ferramenta também é conhecida como simulação de probabilidade múltipla.  

Uma das principais características da Simulação de Monte Carlo é lidar com o acaso, que não é mensurável. O método consegue “mensurar o acaso” ao repetir as contas diversas vezes, considerando a amostragem aleatória e as variáveis consideradas.  

Por essas razões, a Simulação de Monte Carlo é considerada uma das ferramentas mais completas em análise de riscos. Em riscos mais graves, como acidentes em grandes indústrias, e em investimentos de alto impacto, o método inventado por John von Neumann e Stanislaw Ulam durante a Segunda Guerra Mundial ajuda as organizações a tomarem decisões mais assertivas.  

Para que serve a Simulação de Monte Carlo? 

A Simulação de Monte Carlo tem como principal objetivo prever consequências de um evento incerto. Nesse sentido, o método analisa possíveis desdobramentos e riscos em cenários que lidam com diversas variantes, inclusive com o acaso.  

Na prática, a simulação de probabilidade múltipla é usada em organizações com diferentes finalidades, sendo as mais comuns:  

  • Prever custos: mesmo com estimativa prévia de custos, pode ser que eles aumentam no decorrer do fluxo de produção. A Simulação de Monte Carlo ajuda na previsão dessas variações, ajudando as organizações (especialmente indústrias) em sua gestão financeira.  
  • Avaliar investimentos: investimentos possuem muitos riscos, que dependem de diferentes variáveis. Nesse sentido, a simulação ajuda na consideração de diferentes cenários econômicos, estimando VPL e TIR.  
  • Identificar e tratar riscos: a Simulação de Monte Carlo é ótima na previsão de riscos mais complexos, que dependem de muitas variáveis. Com isso, esse método também auxilia na priorização e resolução desses riscos e de outros problemas.  
  • Planejar projetos: mesmo planejando minunciosamente todas as etapas de um projeto, a prática não costuma sair como esperado, principalmente em questão de prazos e custos. A probabilidade múltipla acaba identificando cenários que causarão atrasos e sobrecustos, protegendo a organização.  
  • Desenvolver produtos: para o desenvolvimento de produtos, a Simulação de Monte Carlo consegue prever a aceitação do público e o desempenho no mercado, por exemplo. Dessa forma, a organização terá capacidade de fazer ajustes mais certeiros nesses produtos.  

Ferramentas de Gestão e Qualidade

Como funciona a Simulação de Monte Carlo? 

A Simulação de Monte Carlo irá prever inúmeros cenários possíveis, estimando as chances de cada um acontecer. Esses cenários são gerados de acordo com as variáveis de entrada, que são os fatores incertos de um problema.  

As variáveis são eventos aleatórios e não fixas. Na simulação, elas são modeladas com distribuições de probabilidade e, a partir disso, são gerados números aleatórios que refletem possíveis resultados. Nesse sentido, a simulação irá calcular os possíveis resultados repetidamente, milhares de vezes, usando combinações diferentes de valores para as variáveis. Assim, elas chegam nos cenários mais prováveis. 

Para quem não é acostumado com estatística, é provável que essa definição tenha ficado muito difícil de entender. Por isso, vamos para um exemplo simples que explica bem o princípio da Simulação de Monte Carlo:  

Exemplo simples:  

Imagine que você quer saber quantas vezes ganharia jogando cara ou coroa 100 vezes, escolhendo sempre o lado da “cara”. Nesse cenário, as entradas podem ser cara ou coroa e, considerando uma moeda justa, as chances de cada lado é de 50%. 

Para descobrir quantas vezes a moeda cairia no lado “cara”, você poderia jogar 100 vezes a moeda e anotar os resultados. Dessa forma, possivelmente você encontraria um número próximo de 50 – em uma moeda justa.   

A Simulação de Monte Carlo iria “jogar a moeda” milhares de vezes, para ver se esses resultados variam. Novamente, o provável é que 50% das moedas jogadas sejam caras e 50% coroas, mas pode haver variações. Se essas variações forem notáveis, você deverá investigar o que pode estar influenciando no resultado das moedas.  

O exemplo da moeda simplifica muito o princípio de funcionamento da Simulação de Monte Carlo, pois há apenas uma variável e um único fator de aleatoriedade. Entretanto, na prática, o método irá considerar inúmeras variáveis, podendo haver uma infinidade de cenários possíveis – e é justamente por isso que essa simulação é feita por programas de computador. 

Leia mais: Gestão de Riscos e Oportunidades 

Etapas da Simulação de Monte Carlo  

Muitas pessoas têm dúvidas sobre como fazer uma Simulação de Monte Carlo. Bom, adiantamos que repetir um cálculo milhares de vezes, considerando inúmeras variáveis, é praticamente impossível e, por isso, a simulação é feita com ajuda de programas de computador.  

Entretanto, é possível descrevermos as etapas de funcionamento da Simulação de Monte Carlo: 

1. Definição do modelo de simulação

O modelo preditivo leva em consideração as variáveis de entrada dependentes e independentes e as variáveis de saída. Nesse sentido, para que o modelo de simulação seja bem definido, é preciso colher e analisar dados referentes às variáveis.   

  • Variável de entrada dependente: são variáveis que dependem das variáveis independentes;  
  • Variável de entrada independente: são variáveis que por si só influenciam o sistema. Nesse caso, as distribuições de probabilidade refletem sua incerteza.
  • Variável de saída: as variáveis de saída podem ser entendidas como as variáveis que se relacionam às consequências das variáveis de entrada, sendo uma forma de entender como o sistema se comporta a partir de uma entrada.  

2. Distribuição de probabilidades

A distribuição de probabilidade define quais são os valores e frequência de uma variável aleatória. Nesse sentido, a segunda etapa é atribuir as distribuições de probabilidade às entradas estimadas – tornando os resultados os mais precisos possível.  

De forma geral, as distribuições de probabilidades mais comuns são: 

  • Distribuição Gaussiana: também chamada de distribuição normal, essa probabilidade se concentra em torno de um valor médio. Dessa forma, o gráfico resultante forma a clássica “curva de sino”.  
  • Distribuição Uniforme: todos os valores do intervalo têm a mesma probabilidade de ocorrência.  
  • Distribuição Triangular: Define valores mínimo, máximo e mais provável, formando uma distribuição triangular. 
  • Distribuição Lognormal: Modela valores que não podem ser negativos e que podem ter uma assimetria positiva, comum em aplicações financeiras. 

3. Verificação e validação do modelo

A intenção primordial da Simulação de Monte Carlo é prever as inúmeras possibilidades a partir de um evento incerto. Entretanto, para usar bem o método, é importante assegurar que essa previsão seja a mais assertiva possível, certo?  

Para isso, faz-se a verificação e a validação do modelo, que tem como definição:  

  • Verificação: serve para confirmar se o modelo não está com problemas de desempenho, assegurando que seu desenvolvimento saia conforme o planejado.  
  • Validação: confirma se as informações contidas no modelo são verdadeiras, representando o sistema real e não entradas fictícias.  

4. Simulação

Com o sistema alimentado, verificado e validado, chega a hora da ação: colocar a Simulação de Monte Carlo em prática. Como mencionado, o método é realizado por programas de computador, que garantem a sua efetividade. 

Ainda assim, é recomendado que haja profissionais da área responsáveis pela prática da simulação, pois eles terão capacidade de confirmar que os testes estão saindo como esperado.  

5. Análise de resultados  

Os resultados da Simulação de Monte Carlo mostrarão tendências, médias, desvios padrões e outras estatísticas importantes que gerarão insights valiosos na equipe responsável.  

Dessa forma, a análise posterior à simulação, feita de forma orgânica, será a etapa geradora de planos de ação que consigam lidar com os resultados encontrados. Esse é mais um exemplo de como a tecnologia auxilia em decisões estratégicas.  

6. Crie seu plano de ação

A Simulação de Monte Carlo é uma ferramenta valiosa, mas que tem uma execução complicada. Por isso, de nada adianta investir tanto em um método para não transformar resultados em ação. O maior resultado da sua simulação é um plano de ação bem alinhado.  

E assim como usa-se tecnologia para garantir a efetividade da Simulação de Monte Carlo, por que não investir em uma tecnologia que te ajude a administrar seus planos de ação, identificando e tratando suas ocorrências?  

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Amanda Chaves

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