La estadística bayesiana junto con el método Monte Carlo se puede utilizar de forma eficaz para la planificación empresarial. Se basa en el concepto del conocimiento previo (a-priori), que cuantifica valoraciones subjetivas y permite actualizar este conocimiento previo a partir de nuevos datos.
Bayesian statistics in conjunction with the Monte Carlo approach can be used effectively for corporate planning. It is based on the concept of prior beliefs, which quantifies subjective assessments and allows this prior knowledge to be updated on the basis of new data. By quantifying all possible future outcomes (scenarios), ambitions (target values) can be consistently derived and predictions performed.
The "raison d'être" of a comprehensive quantitative analysis using the Monte Carlo approach is an objectively justifiable recommendation for a decision, taking into account uncertainty.
For those decision driven people, which still have to use "heat maps" to communicate threats, MC FLO offers an equivalent instrument - the conditional risk matrix.
Bei der Portfoliobildung von Investitionen sind im Regelfall Nebenbedingungen zu berücksichtigen, etwa die verfügbaren Mitarbeiter oder finanzielle Beschränkungen, welche durch das Budget vorgegeben sind.
Wir zeigen auf, wie ein Portfolio aus Investitionen in Projekten zusammensetzen ist, welches das Verhältnis aus erwartetem Free Cash Flow zur Standardabweichung maximiert und dabei ein Investitionsdach mit 90% Sicherheit nicht überschreitet.