Los análisis de riesgo de hojas de cálculo utilizan modelos de hoja de cálculo para analizar los efectos de diferentes entradas en las salidas del sistema modelado.
Los métodos tradicionales de análisis de riesgos presentan limitaciones:
Cambiar sólo una celda de la hoja de cálculo cada vez hace prácticamente imposible examinar el rango completo de posibles resultados.
Los análisis tipo hipótesis siempre resultan en estimaciones de un solo punto que no indican la probabilidad de obtener un resultado concreto. Mientras que las estimaciones de un solo punto pueden indicar aquello que es posible, no le indicarán lo probable.
Crystal Ball utiliza la simulación de Monte Carlo para afrontar las limitaciones del análisis de hoja de cálculo tradicional:
Puede describir un rango de valores posibles para cada celda incierta en una hoja de cálculo. Todo lo que sabe acerca de cada suposición se expresa de una sola vez. Por ejemplo, puede definir la factura telefónica de la empresa para meses futuros como cualquier valor entre 2.500 $ y 3.750 $, en lugar de usar una sola estimación de 3.000 $. Crystal Ball usará después el rango definido en una simulación.
Con la simulación de Monte Carlo, Crystal Ball muestra los resultados en un gráfico de previsión que permite ver toda la gama de posibles resultados y la probabilidad de obtener cada uno de ellos. Además, Crystal Ball hace un seguimiento de los resultados de cada escenario.
Crystal Ball implementa la simulación de Monte Carlo en un proceso repetitivo de tres pasos, tal y como se describe en Qué ocurre en segundo plano.
La simulación de Monte Carlo genera aleatoriamente un rango de valores para las suposiciones definidas por el usuario. Estas entradas se pasan a las fórmulas definidas en las celdas de previsión. Puede utilizar este proceso para explorar los rangos de resultados, expresados como previsiones gráficas. Puede ver y utilizar los gráficos de previsión para calcular la probabilidad o la certeza de un resultado concreto.
La simulación de Monte Carlo recibe su nombre de Monte Carlo, Mónaco, cuya principal atracción son los casinos de juegos de azar. El comportamiento aleatorio en los juegos de azar (ruletas, dados y máquinas tragaperras) se parece al modo en el que la simulación de Monte Carlo selecciona los valores de variables aleatoriamente para simular un modelo. Cuando se tira un dado, se sabe que saldrá 1, 2, 3, 4, 5 o 6, pero no se sabe cuál saldrá en una prueba concreta. Lo mismo ocurre con las variables que tienen un rango de valores conocido, pero un valor incierto para un momento o evento concreto (por ejemplo, los tipos de interés, la necesidad de contratar personal, precios de acciones, inventarios o llamadas telefónicas por minuto).