Cesar, obrigado pela atenção. Felizmente não devo os cálculos ao meu instrutor. Ele não conhece R, julia, python ou mesmo latex, somente Matlab (o qual diz que somos imaturos para usar) e Excel onde já fizemos a tarefa já possuindo resultados e tendo apresentado-os. Tomei por iniciativa própria rever o exercício feito em sala o qual usava apenas de 10 a 50 mil repetições (e não eventos ao ano, já que pelo que entendi as repetições tem haver com a distribuição normal e a probabilidade do vpl ser "positivo ou não" dentro da normalidade) para tentar aplicar de maneira menos prolixa como é feito no excel. Pelo que entendi, o método utilizado está longe de ser Monte Carlo, é isso? Obrigado. P.S.: não entendi o Hodiernamente... On 02/28/2017 03:18 PM, Cesar Rabak wrote:
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@listas.c3sl.ufpr.br <mailto:r-br@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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