[R-br] Simulação com Monte Carlo

Cesar Rabak cesar.rabak em gmail.com
Terça Fevereiro 28 16:18:10 BRT 2017


Rodolfo,

Hodiernamente o "método Monte Carlo" tem sido usado como um apelido para
quase qualquer forma de calcular um resultado empregando geração de números
pseudo aleatórios, portanto a resposta pode ser dependente do ambiente,
instituição e/ou instrutor a qual você deve os resultados.

O uso de distribuições normais para a simulação de vendas e lucros
parece-me tender mais a um exercício escolar que uma simulação mais
apropriada para um ambiente onde o VPL pudesse interessar como indicador de
alguma estratégia.

Por outro lado, para um cálculo de VPL a simulação com 'n' igual a 100000
não tem muito sentido (cem mil eventos por ano?). . .

HTH
--
Cesar Rabak


2017-02-28 13:34 GMT-03:00 Rodolfo Silva via R-br <r-br em listas.c3sl.ufpr.br>
:

> Gente, bom dia. Aproveitando o carnaval, estou tentando implementar uma
> simulaçao utilizando o método de Monte Carlo. Com o script abaixo, para
> simular o vpl de um projeto de investimento, o qual já fiz em aula no
> excel® de maneira muito mais complicada obtive resultado bem próximo. Falta
> muito para chegar no Método de Monte Carlo? Qualquer ajuda é bem vinda.
>
> library(ggplot2)
> investimento <- 1152000
> n <- 100000
> mediaVendas <- 30000
> mediaLucros <- 8
> mediaCVendas <- 0.2
> mediaCLucros <- 0.11
> desvioVendas <- 2000
> desvioLucros <- 1
> desvioCVendas <- 0.02
> desvioCLucros <- 0.02
> taxa <- 0.12
> VENDAS <- rnorm(n,mean = mediaVendas, sd = desvioVendas)
> LUCRO <- rnorm(n, mean = mediaLucros, sd = desvioLucros)
> cVENDAS <- rnorm(n, mean = mediaCVendas, sd=desvioCVendas)
> cLUCRO <- rnorm(n, mean = mediaCLucros, sd=desvioCLucros)
> ano1 <- VENDAS*LUCRO
> ano2 <- ano1*(1+cVENDAS)*(1+cLUCRO)
> ano3 <- ano2*(1+cVENDAS)*(1+cLUCRO)
> ano4 <- ano3*(1+cVENDAS)*(1+cLUCRO)
> vpl2 <- ((ano1/(1+taxa)^1)+(ano2/(1+taxa)^2)+(ano3/(1+taxa)^3)+(
> ano4/(1+taxa)^4))-investimento
> ggplot() + aes(vpl2)+ geom_histogram(breaks=seq(-1500000,1500000,by
> =50000),colour="red", aes(fill=..count..)) + scale_fill_gradient("Count",
> low="green",high="red")
>
> Antecipadamente...
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