Analyse der Monte-Carlo-Simulation

Quantitative Forschungsmethode

Analyse der Monte-Carlo-Simulation

Die Monte-Carlo-Simulationsanalyse ist eine Prognosetechnik, die nützlich ist, wenn Ungewissheit über Ihre Marktmerkmale besteht. Wenn Sie beispielsweise die Akzeptanz eines neuen Medikaments prognostizieren, liegen Ihnen möglicherweise widersprüchliche Informationen über die Größe der Populationen vor, oder es besteht Ungewissheit über künftige Erstattungssätze oder Anwendungsbereiche. Diese Ungewissheit ist entscheidend für die Entscheidung, das neue Medikament auf den Markt zu bringen oder nicht, da sie den Unterschied zwischen Erfolg und Misserfolg ausmachen kann...

Bei der Vorhersage potenzieller Einnahmen mit Hilfe der Monte-Carlo-Simulationstechnik werden die Unsicherheit und die Wahrscheinlichkeit verschiedener Szenarien in Betracht gezogen. Anstatt eine einzige Umsatzzahl anzugeben, sagen Monte-Carlo-Prognosen die Wahrscheinlichkeit voraus, dass Ihr Umsatz in einem bestimmten Bereich liegt.

Ein prognostiziertes Ergebnis könnte sich etwa so anhören: Es besteht eine 80-prozentige Wahrscheinlichkeit, dass die Kapitalinvestition für die Vermarktung des Medikaments zurückgezahlt wird, und eine 60-prozentige Wahrscheinlichkeit, dass Ihre Einnahmen im ersten Jahr über 4,89 Milliarden Dollar liegen werden".

Monte-Carlo-Simulation: Vorteile und Grenzen

  • Ermöglicht es Ihnen, bei Unsicherheiten fundierte Entscheidungen zu treffen
  • Gibt die Wahrscheinlichkeit an, dass die Einnahmen (oder der Marktanteil, oder...) in einem bestimmten Bereich liegen, anstatt eine einzige Zahl zu liefern
  • Unsicherheits- und Wahrscheinlichkeitsinformationen über verschiedene Szenarien werden in die Vorhersage einbezogen
  • Kann auch Umfragedaten enthalten (z. B. die Akzeptanz eines neuen Medikaments, die in einem Auswahlverfahren gemessen wird).
  • Erfordert eine fundierte Meinung über die Wahrscheinlichkeit von Zukunftsszenarien und die wahrscheinliche Bandbreite von Variablen

Monte-Carlo-Simulation: Wann wird sie eingesetzt?

  • Im Gesundheitswesen: Vorhersage der Akzeptanz Ihres Produkts, wenn sich der Erstattungs-/Indikationsbereich in Zukunft ändern könnte
  • Bei Konsumgütern: Entscheidung über größere Investitionen bei fehlenden oder schwer zu findenden Marketingkenntnissen
  • Im Bereich Verbrauchergesundheit: Umsatzprognosen bei Unsicherheit über die relevanten Verbraucherpopulationen
  • Für Finanzdienstleister: Ertragsprognosen bei kurzfristiger Unsicherheit makroökonomischer Variablen (z. B. Inflation, Zinssätze)
  • In der Telekommunikationsbranche: wenn Ungewissheit über die künftige Höhe von Steuern oder Subventionen besteht (z. B. höhere Mehrwertsteuer oder Subventionen für Glasfaser-Internetverbindungen)