07. August 2023
Im Gegensatz zu klassischen Regressionsmodellen, welche Grenzen im Datenraum ziehen und somit zu den diskriminierenden Modellen gezählt werden, verstehen sich generative Modelle – wie der Naive Bayes Klassifikator und ChatGPT – als solche, welche Daten mittels Verteilungen zusammenfassen und somit in der Lage sind neue Daten zu simulieren.
12. März 2023
Bei Prozessen und Daten welche sich nur zögerlich verändern oder gar über den Zeitablauf ein immer gleiches Muster aufweisen, sind klassische Instrumente wie Regressionen ein Segen. In Fällen, in denen weder Wahrscheinlichkeiten noch alle Umweltzustände in ein Modell aufgenommen werden können, scheitern diese jedoch, weil sie das Momentum – den Thanksgiving-Day oder auch den Schwarzen Schwan – nicht antizipieren können.
21. November 2022
Das Ziel einer modernen Unternehmensplanung sollte sein, die Daten des Risikoregisters in die Planung zu überführen und ein Gesamtbild zu erstellen, aus dem Massnahmen ableitbar sind, die den Fortbestand des Unternehmens sichern.
08. März 2022
Die stochastische Investitionsplanung formalisiert die Diskrepanz zwischen der ordentlichen und der ökonomischen Nutzungsdauer von Anlagen und schafft unter Beizug einer Monte-Carlo Simulation Transparenz über mögliche und anzustrebende Investitionsplanwerte.
05. Juli 2021
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.
05. Juli 2021
Ziel einer umfassenden quantitativen Analyse mittels Monte-Carlo Simulation ist eine objektiv begründbare Entscheidungsempfehlung unter Berücksichtigung von Unsicherheit, etwa bei den Absatzmengen oder Anzahl Cyberangriffe, welches ein Unternehmen ausgesetzt ist. Für diejenigen Personen, die eine quantitative Analyse schätzen, die Resultate davon aber in einer Risikomatrix abzubilden haben, stehen in MC FLO nun die geeigneten Instrumente bereit.
24. Mai 2021
Falls Sie nicht allein an Mittelwerten interessiert sind und / oder Abhängigkeiten zu berücksichtigen sind, dann sind Monte-Carlo Simulationen nicht nur geboten, sondern gar erforderlich, um eine datenbasierte Entscheidung herbeizuführen. Dargestellt an einem Modell eines potentiellen Cyberangriffes.
23. Januar 2021
Wenn die Kosten einer Impfung pro Person gleichverteilt zwischen 20 Euro (Minimum, bester Fall) und 40 Euro (Maximum, schlechtester Fall) betragen, wie hoch werden die Impfkosten für 10 Mio. Menschen im besten und im schlechtesten Fall sein? Genau: In beiden Fällen werden aufgrund des zentralen Grenzwertsatzes die Gesamtkosten sehr nah beim Erwartungswert von 300 Mio. Euro liegen.
21. Dezember 2020
DIP stellt die Konsistenz der Daten sicher, auch bei vorhandenen Korrelationen und ermöglicht die einheitenübergreifende Koordination von unsicheren Sachverhalten. Die Simulationsresultate von MC FLO können selbstverständlich in die Cloud und somit in andere Planungssuiten übertragen werden.
23. August 2020
Der Bayessche Wahrscheinlichkeitsbegriff greift auf «subjektive» Einschätzungen (Glauben, oder «beliefs») zurück. Bei Monte-Carlo Simulationen werden sowohl der frequentistische als auch der Bayessche Wahrscheinlichkeitsbegriff kombiniert. Durch die Simulation wird das subjektive «Bauchgefühl» auf einer objektiv nachvollziehbaren Grundlage gestellt. Mit jeder neuen Erfahrung des Managements wird das (erweiterte) subjektive Bauchgefühl rationalisiert und einer Kontrolle unterzogen.