2009年 07月 19日
モンテカルロシュミレーション |
モンテカルロシュミレーション
どこのビジネススクールにいっても勉強する統計的な分析手法。コンサルティングや金融では頻繁に使われる分析手法で、僕も実際のプロジェクトでモンテカルロシュミレーションを使った分析を行い、クライアントに分析モデルを渡したことがあります。P5で履修していたModels for Strategic Decisionという授業でモンテカルロシュミレーション勉強しました。基本的なことはすでに知っていますが、理論的に細かいことなどを再度勉強するいい機会でした。
でこの長い名前の分析方法ってなに?と思うので、以下説明。
例えば渋谷に吉野家を出すことにしたとする。この投資を行うか否かはNPV(ネットプレゼントバリュー、正味現在価値)が正になることが条件となる。要は投資分を補って余りある売り上げが見込めるかということ。
でこの予測を行うのに一番の肝は、どれくらいの集客が見込めるか?ということであろう。
平均来店客数×客単価-コスト>0
仮に上記の式が成り立ったとして、単純に店を出します!という結論になるか?恐らくならない。あくまで平均すると、>0が成立するだけで、場合によっては赤字になるケースもあるからである。来店客数にばらつきがあり、それを考慮した上で、見込めることのできる利益がどのように異なるかを考えたものが、モンテカルロシュミレーションである。オーナーとして知りたいのは、平均的にNPV>0が成立するのかということと、どの程度の確率でNPV<0が発生してしまうのかということであろう。
仮に平均来店客数が一日100人だったとする。平均ということは、20人だったり、100人だったり、いろいろ異なるということである。このケースでは、来店客数が正規分布していると仮定する。正規分布とは富士山の様な形で、来店客数のばらつきが生じるということである。
モンテカルロシュミレーションが行うのは、以下の作業。仮に客一人当たり単価を800円とすると一日の売り上げは、人数×客単価。
100*800,
200*800,
1*800,
50*800,
40*800,,,,,,,
アンダーラインを引いた数字をランダムにコンピューターが変換していき(通常は1000回くらい。)、売上のばらつきがどの程度あるかを棒グラフで自動的に表示してくれる。そうすると、このグラフが示してくれるのが、平均的にもうかるのは分かっているのだが、例えば、どの程度の確率で赤字になるのかということである。アンダーラインの数字- つまり一日当たりの集客数-は正規分布に従ってランダムに現れる数である。
実務で以前使ったと書いたが、その場合は新製品を出すクライアントがどの程度の市場規模が見込めるかを予測する際に、このシミュレーションを使った。様々なインプットが集まり、平均的にはこれくらいの市場規模になるということが分かったが、クライアントにとって重要なのは、ピンポイントの数字を知ることよりも、上限と下限がどの程度の幅に収まり、その確率がどの程度であるかということ。それぞれのインプットがどのような分布になるかを仮定し –必ずしも富士山型の正規分布とは限らない-市場規模のレンジを算出。このようにモンテカルロシュミレーションは実際のビジネスの場でも頻繁に使われている。
どこのビジネススクールにいっても勉強する統計的な分析手法。コンサルティングや金融では頻繁に使われる分析手法で、僕も実際のプロジェクトでモンテカルロシュミレーションを使った分析を行い、クライアントに分析モデルを渡したことがあります。P5で履修していたModels for Strategic Decisionという授業でモンテカルロシュミレーション勉強しました。基本的なことはすでに知っていますが、理論的に細かいことなどを再度勉強するいい機会でした。
でこの長い名前の分析方法ってなに?と思うので、以下説明。
例えば渋谷に吉野家を出すことにしたとする。この投資を行うか否かはNPV(ネットプレゼントバリュー、正味現在価値)が正になることが条件となる。要は投資分を補って余りある売り上げが見込めるかということ。
でこの予測を行うのに一番の肝は、どれくらいの集客が見込めるか?ということであろう。
平均来店客数×客単価-コスト>0
仮に上記の式が成り立ったとして、単純に店を出します!という結論になるか?恐らくならない。あくまで平均すると、>0が成立するだけで、場合によっては赤字になるケースもあるからである。来店客数にばらつきがあり、それを考慮した上で、見込めることのできる利益がどのように異なるかを考えたものが、モンテカルロシュミレーションである。オーナーとして知りたいのは、平均的にNPV>0が成立するのかということと、どの程度の確率でNPV<0が発生してしまうのかということであろう。
仮に平均来店客数が一日100人だったとする。平均ということは、20人だったり、100人だったり、いろいろ異なるということである。このケースでは、来店客数が正規分布していると仮定する。正規分布とは富士山の様な形で、来店客数のばらつきが生じるということである。
モンテカルロシュミレーションが行うのは、以下の作業。仮に客一人当たり単価を800円とすると一日の売り上げは、人数×客単価。
100*800,
200*800,
1*800,
50*800,
40*800,,,,,,,
アンダーラインを引いた数字をランダムにコンピューターが変換していき(通常は1000回くらい。)、売上のばらつきがどの程度あるかを棒グラフで自動的に表示してくれる。そうすると、このグラフが示してくれるのが、平均的にもうかるのは分かっているのだが、例えば、どの程度の確率で赤字になるのかということである。アンダーラインの数字- つまり一日当たりの集客数-は正規分布に従ってランダムに現れる数である。
実務で以前使ったと書いたが、その場合は新製品を出すクライアントがどの程度の市場規模が見込めるかを予測する際に、このシミュレーションを使った。様々なインプットが集まり、平均的にはこれくらいの市場規模になるということが分かったが、クライアントにとって重要なのは、ピンポイントの数字を知ることよりも、上限と下限がどの程度の幅に収まり、その確率がどの程度であるかということ。それぞれのインプットがどのような分布になるかを仮定し –必ずしも富士山型の正規分布とは限らない-市場規模のレンジを算出。このようにモンテカルロシュミレーションは実際のビジネスの場でも頻繁に使われている。
by Insead_2009
| 2009-07-19 21:01