量化风险管理(2)-水晶球软件工具使用
水晶球软件初级教程
水晶球软件２０００专业版（ＣｒｙｓｔａｌＢａｌｌ２０００ＰｒｏｆｅｓｓｉｏｎａｌＥｄｉｔｉｏｎ）初级教程摘要加载在微软公司（Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ）的电子表格软件（Ｅｘｃｅｌ）上的水晶球软件２０００专业版（ＣｒｙｓｔａｌＢａｌｌ２０００ＰｒｏｆｅｓｓｉｏｎａｌＥｄｉｔｉｏｎ）是一个易于使用的软件。
它可以帮助你分析与你的电子表格模型相关的风险和不确定性。
这个软件包括蒙特卡洛模拟（水晶球）、时间序列预测（水晶球预言家）、最优选择（优化查询）和用来构造定制界面和程序的开发工具箱。
由于电子表格缺乏设计和分析可选方案的能力，所以仅用电子表格来估算一个事件发生的概率是不合适的。
而加载了水晶球软件的电子表格模型就能具备这样的功能，从而帮助用户洞察模型运行和结果产生的机制。
本初级教程通过一个媒体产业的实例来演示蒙特卡洛模拟和时间序列预测工具如何用于一个电子表格模型，为商业决策的内在风险提供更深入的了解和度量。
１序言１．１电子表格模型和风险分析风险就是不确定性，是指发生损失、危害和其它不愉快事件的可能性。
大多数人偏好低风险，期待成功、收益或其它形式获利的较高概率。
举例来说，如果下个月的销售超过一定数额（一种令人愉快的事件），那么这些订单会使存货减少，从而导致商品运送的延迟（一种令人不愉快的事件）。
反过来，商品运送的延迟则会导致订单的流失。
发生这种情况的可能性就代表了一种风险。
当使用电子表格模型时，分析家习惯将那些本来不确定的变量用其平均值或其最佳估计值来输入。
这是因为电子表格软件只允许他们在一个单元格内输入一个数值或一个公式。
这些确定的模型只能产生一个结果。
而模型结果将被用作商业或技术决策的根据。
为了把握模型中本身存在的那些不确定性，分析家只能通过手工方式来改变模型变量，分析它们对关键结果的影响，来简单地实现方案分析。
这种方法提供了可能结果的一定范围，但它无法使人得知那些特定结果出现的可能性。
管理者经常需要知道那些不确定变量分别取什么值的时候，方案会达到一个最佳情况；或在什么时候，方案会达到一个最差情况；又在什么时候，方案又会达到一个最可能情况。
风险管理工具_CrystalBall在企业经营风险管理中的应用
3.7 决策表（Decis ion Table） 决策表是用来表示当决策变量取
定义第 2 年 ~ 第 5 年的累积税后利润为预测变量是类似的。
不同的值时，选定的目标预测变量均值的变化。
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例如，模型中有 2 个决策变量：“前两年生产线数量”和“后三年 新增生产线数量”。在运用决策表之前，需要先定义这两个决策变量。
图 12 生成决策表的第 2 步：选择决策变量
图 10 定义决策变量“后三年生产线数量”对话窗口
在图 10 中，输入变量名，选择变量上下界（Variable Bounds）， 下界 （Low er） 为 1，上界 （Upper） 为 3。选择变量类型（Variable Type）为“离散（Diccrite）”，输入步长（Step）为 1。
很多，如财务风险、时间风险、人身伤害风险、名誉风险等。有的风险 年生产线数量 （B2）×固定资产折旧率 （B8）；后三年固定资产折旧
可以度量，有些则难以度量。在企业经营中，财务风险是最常见的，财 （D23~ F23）=(前两年生产线数量（B2）+ 后三年新增生产线数量（B3）)
务风险通常可以度量。风险的来源是事件的不确定性，不确定性越 ×固定资产折旧率（B8）；税前利润（B25~ F25）= 销售收入—生产成
和销售的产品为某种原料，根据预测，这种原料的需求量第 1 年为 布、泊松分布等多种随机变量的分布。为了简化例子，我们假定模型
20 吨，以后每年增加 2 吨。引进这种原料生产线的建设投资为每条 中所有的随机变量都服从正态分布。它们的均值就是相应数据单元
30 万元，每条生产线的生产能力为每年 7 吨。如果开工生产线太少， 格的值，标准差等于均值的 10% 。
Crys tal Ball 是美国 Decis ioneering 公司开发的，它提供了项目 积税后利润都是负值，第 4 年的累积税后利润首次为正值。即该企
crystal ball软件介绍
Crystal Ball 介绍Crystal Ball(CB)是基于PC Windows平台而开发的简单且非常实用的风险分析和评估软件。
面向各类商务、科学和技术工程领域，用户界面友好,是基于图表进行预测和风险分析。
CB 在微软Excel 应用软件上运行，使用蒙特卡罗（Monte Carlo）模拟法对某个特定状况预测所有可能的结果，运用图表对分析进行总结，并显示每一个结果的概率。
除了描述统计量、趋势图和相关变量分配，CB还进行敏感性分析，让用户决定真正导致结果的因素。
如今 CB 已是全世界商业风险分析和决策评估软件中的佼佼者。
Crystal Ball专业版是市面上以Excel为本的风险分析及预测工具中最全面的套装软件。
其功能和特点不仅早已得到广大用户的认同，并获得许多正在考虑购买相关软件产品新用户的青睐和首选。
85%<<财富>>评出的全球500强大企业中早已有400家使用 Crystal Ball 软件作为他们进行商务决策，项目投资风险分析的工具。
再者,美国前50名最佳MBA 商学院，已有40所也用Crystal Ball作为教研和商业性课题的工具。
用户之一世界著名的哈佛大学商学院把 Crystal Ball 列为可用于计划金融的软件 (Project Finance Software)。
因为财政计划,金融投资方面的风险分析是CB 软件功能的一部分。
Crystal Ball之前是美国Decisioneering公司的产品，Decisioneering在2007年被Hyperion公司收购，Hyperion 公司之后又被Oracle收购，所以Crystal Ball目前的发行商是Oracle。
Crystal Ball的用途：DFSS，过程研究，过程优化，现有过程的模拟改变，公差分析，设计分析，原料筛选，容量设计，资源分配与存货优化，约束后的项目筛选，预防性维护优化，成本预算，可靠性分析，排队过程分析，建筑项目资金预算的偶然性分析，商业过程模拟，工程设计与预测，供求预测，制造供应链问题的减少与存货控制，新产品商品化的资金模型。
水晶球
目前在Excel环境下最常用的风险分析工具有Crystal Ball、Riskmaster以及@risk三种，这三种软件都是以加载项方式挂在Excel之下运行的。
通过它们可以很方便地对建立在Excel中的运算模型进行蒙特卡洛分析，并得到分析结果。
本文的计算实例将采用Crystal Ball（以下简称CB）软件进行建模运算分析。
【软件】Crystal Ball (水晶球)风险分析2008年07月04日星期五 14:08从现在开始做有依据的决策。
在Crystal Ball专业版本中，决策的结果不是偶然的，而是建立靠的计算结果上。
自1986年以来，美国Decisioneering公司向用户提供了项目风险分析评估和策软件工具来帮助理解风险的大小并帮您做出较好的决策。
在世界500强中有85%的公司，以及在美国50个顶尖MBA学校中有40个都使用Crystal 进行风险管理，从而做出最佳决策，使得股东财富达到最大化。
对风险分析软件领导者的信任会为满意的结果。
1、强大的功能特点——更为准确的结果Crystal Ball 专业版本是目前世界上集风险分析和预测评估于一体的最综合的一套软件。
通过析和优化的结合，Crystal Ball 专业版本不仅帮助用户了解风险，而且帮助他们做出正确的决策。
本包含了标准版本的所有特色和优点，并且加强了帮助用户做出更好决策的功能。
由于该程序完全于Microsoft Excel电子表格的附加模块，所以它很好地拓展了Excel 电子数据表库模型及功能。
2、准确地预测未来Crystal Ball 专业版中带有的CB PredictorTM 采用时间序列预测方法,通过历史资料来研究趋势，周期性和随机性。
由于每种预测都具有风险，所以CB PredictorTM 完美地结合于Crysta 使用户充分了解预测分析的风险。
CB PredictorTM 还可以使用户非常便捷地建立回归模型，利用据资料来进行预测。
水晶球软件使用CrystalBall
• Tradeoff between rigor and relevance
OPIM 5270 |Spring 2015
OPIM 5270 |Spring 2015
Possible Performance Measure Distributions Within a Range
worst case
best case worst case
best case
worst case
best case worst case
best case
• Simulation can be used to analyze these types of models
OPIM 5270 |Spring 2015
Random Variables & Risk
• A random variable is any variable whose value cannot be predicted or set with certainty.
OPIM 5270 |Spring 2015
Best-Case/Worst-Case Analysis
• Best case - plug in the most optimistic values for each of the uncertain cells.
• Worst cຫໍສະໝຸດ se - plug in the most pessimistic values for each of the uncertain cells.
Crystal Ball 项目风险分析评估工具
Video graphics adapter and monitor with at least 1024x768 resolution
Adobe Acrobat Reader 6.0 or later
Note: For Real Options Analysis Toolkit, Windows and Excel must be English versions and the Windows regional settings must be English.
Personal computer with Pentium-equivalent microprocessor (800 MHz or faster)
At least 512 MB of RAM
At least 88 MB of hard disk space for .NET Framework 2.0 and another 58 MB for .NET Framework 3.0 (if not already installed) and 91 MB for Crystal Ball 7.3.1. (Note: Each of those two components requires approximately twice the given amount of disk space during installation.)
Crystal Ball 7 Standard Edition is the easiest way to perform Monte Carlo simulations in your own spreadsheets. Crystal Ball automatically calculates thousands of different "what if" cases, saving the inputs and results of each calculation as individual scenarios. Analysis of these scenarios reveals to you the range of possible outcomes, their probability of occurring, which input has the most effect on your model and where you should focus your efforts.
风险管理软件Crystal-Ball使用指导
Monte-Carlo Simulation with Crystal Ball®To run a simulation using Crystal Ball®:1. Setup SpreadsheetBuild a spreadsheet that will calculate the performance measure (e.g., profit) in terms of the inputs (random or not). For random inputs, just enter any number.2. Define Assumptions—i.e., random variablesDefine which cells are random, and what distribution they should follow.3. Define Forecast—i.e., output or performance measureDefine which cell(s) you are interested in forecasting (typically the performance measure, e.g., profit).4. Choose Number of TrialsSelect the number of trials. If you would later like to generate the Sensitivity Analysis chart, choose “Sensitivity Analysis” under Options in Run Preferences.5. Run SimulationRun the simulation. If you would like to change parameters and re-run the simulation, you should “reset” the simulation (click on the “Reset Simulation” button on the toolbar or in the Run menu) first.6. View ResultsThe forecast window showing the results of the simulation appears automatically after (or during) the simulation. Many different results are available (frequency chart, cumulative chart, statistics, percentiles, sensitivity analysis, and trend chart). The results can be copied into the worksheet.Crystal Ball Toolbar:Define Define Run Start Reset Forecast Trend Assumptions Forecast Preferences Simulation Simulation Window ChartWalton Bookstore Simulation with Crystal Ball®Recall the Walton Bookstore example: It is August, and they must decide how many of next year’s nature calendars to order. Each calendar costs the bookstore $7.50 and is sold for $10. After February, all unsold calendars are returned to the publisher for a refund of $2.50 per calendar. Suppose Walton predicts demand will be somewhere between 100 and 300 (discrete uniform).Demand = d ~ Uniform[100, 300]Order Quantity = Q (decision variable)Revenue = $10 * Min(Q, d)Cost = $7.50 * QRefund = $2.50 * Max(Q–d, 0)Profit = Revenue – Cost + RefundStep #1 (Setup Spreadsheet)Walton Bookstore Simulation with Crystal Ball ®Step #2 (Define Assumptions —i.e., random variables)—color code (blue):and click on the “Define Assumptions” button in toolbar (or in the Cell menu):Select type of distribution:Provide parameters of distributions:Walton Bookstore Simulation with Crystal Ball®Step #3 (Define Forecast—i.e., output)click on the “Define Forecast” button in toolbar (or in the Cell menu),and fill in the Define Forecast dialogue box.Step #4 (Choose Number of Trials)Click on the “Run Preferences” button in toolbar (or in the Run menu):and select the number of trials to run.Walton Bookstore Simulation with Crystal Ball®Step #5 (Run Simulation)Click on the “Start Simulation” button in toolbar (or Run in the Run menu):Step #6 (View Results)The results of the simulation can be viewed in a variety of different ways (frequency chart, cumulative chart, statistics, and percentiles). Choose different options under the View menuin the forecast window.The results can be copied into a worksheet or Word document (choose Copy under the Edit menu in the simulation output window.Using Trend Charts to Find the Impact of Order Quantityon Potential ProfitDefine several forecast cells (G14:G18) for several possible order quantities (Q=100, 150, 200, 250, 300). Use the same random order quantity for each to compare them more equally (i.e., one assumption cell for demand—C14—with the rest set equal to C14).After running the simulation, choose “Open Trend Chart” in the Run menu. This chart gives “certainty bands” for the forecast cells. 10% of the time, the project duration will fall within the inner band (light blue), 25% of the time within the 2nd band (red), 50% of the time within the third band (green), and 90% of the time within the outside band (dark blue).Project Management—Global OilGlobal Oil is planning to move their credit card operation to Des Moines, Iowa from their home office in Dallas. The move involves many different divisions within the company. Real estate must select one of three available office sites. Personnel has to determine which employees from Dallas will move, how many new employees to hire, and who will train them. The systems group and treasurer’s office must organize the new operating procedure and make financial arrangements. The architects will have to design the interior space, and oversee needed structural improvements. Each site is an existing building with sufficient open space, but office partitions, computer facilities, furnishings, and so on, must all be provided.A complicating factor is that there is an interdependence of activities. In other words, some parts of the project cannot be started until other parts are completed. For example, Global cannot construct the interior of an office before it has been designed. Neither can it hire new employees until it has determined its personnel requirements.The necessary activities and their necessary predecessors (due to interdependence) are listed below. Three estimates are made for the completion time of each activity—the minimum time, most likely time, and maximum time.Start EndGlobal Oil Simulation with Crystal Ball®Step #1 (Setup Spreadsheet)Step #2 (Define Assumptions—i.e., random variables)Each of the random activity times (B, C, D, E, G, and I) is assumed to follow the triangular distribution.Global Oil Simulation with Crystal Ball®Step #3 (Define Forecast—i.e., output)Cell J15 is the forecast cell:Step #4 (Choose Number of Trials)500 trials were run. In addition, Sensitivity Analysis was enabled in the Options of the Run Preferences dialogue box. This allows for the generation of sensitivity analysis results later.Step #5 (Run Simulation)Step #6 (View Results)Additional Results Available with Crystal Ball®Slide the triangles below the histograms to determine the probability that the output (project duration) is less than a certain value (e.g., a deadline), greater than a certain value, or between any two values (by sliding both triangles).Alternatively, you can type in values for the lower bound or upper bound to determine the probability. You can also type in a probability (in “Certainty”), and it will determine the range that has that probability.There is a 79% chance the project will be completed within 150 days.There is a 2.4% chance that the project will take more than 160 days.Sensitivity ChartChoose “Open Sensitivity Chart” in the R un menu. Note that this chart is only available ifyou selected the “Sensitivity Analysis” option under Run Preferences. This chart gives an indication as to which random variables (activity times) have the greatest impact on the output cell (project completion time).Variability in activity E has the greatest impact on overall project duration, followed by activity D, C, I, and B. Variability in activity G has almost no impact.Fitting a DistributionCrystal Ball can be used to “fit” a distribution t o data.The following data has been collected for the previous 100 phone calls to a mail-order house:(80 rows have been hidden)Fitting Data to a DistributionUsing Crystal Ball® to fit data to a distribution1. Select a spreadsheet cell.2. Choose Define Assumption.3. Click the Fit button, then select the source of the fitted data.4. Click the Next button, then select the distributions to try to fit.5. Click OK.Interarrival TimeService Time。
综合风险管理工具与量化模型应用
综合风险管理工具与量化模型应用现代社会中，风险无处不在。
企业面临着市场风险、金融风险、操作风险等多种多样的威胁。
为了有效应对这些风险，综合风险管理工具与量化模型应运而生。
本文将探讨综合风险管理工具与量化模型的应用，以及它们对企业风险管理的重要意义。
一、综合风险管理工具综合风险管理工具是指通过整合各种风险管理方法和技术手段，全面评估和管理企业面临的多种风险。
其中包括但不限于风险评估、风险监测、风险控制等环节。
综合风险管理工具的应用，能够帮助企业全面了解并评估潜在风险，提前进行风险预警，从而降低风险对企业经营的不利影响。
1. 风险评估风险评估是综合风险管理工具中的重要环节。
通过系统地收集和分析各种风险因素，以量化的方式评估风险的可能性和影响程度。
常用的风险评估方法包括事件树分析、故障模式和影响分析、敏感性分析等。
通过准确评估风险，企业可以制定相应的风险管理策略，做出明智的决策。
2. 风险监测风险监测是企业实时掌握风险动态变化的关键环节。
通过建立有效的监测系统，及时发现和识别风险源，并进行数据整理和分析，以便及早采取相应应对措施。
常用的风险监测工具包括预警系统、监控指标和仪表板等。
风险监测的有效应用可以提高企业对风险的感知度，避免事态进一步扩大。
3. 风险控制风险控制是综合风险管理工具的核心环节。
通过采取各种控制措施，减少风险的发生和影响。
风险控制的方法多种多样，包括规范管理流程、优化资源配置、建立应急预案等。
企业应根据具体情况选择适当的方法，并不断完善和更新风险控制措施，以确保企业长期稳定发展。
二、量化模型在风险管理中的应用量化模型是一种基于统计学和数学模型的分析工具，能够帮助企业评估风险并进行决策。
在风险管理中，量化模型的应用具有重要意义。
1. 风险定价模型风险定价模型是量化模型中的一种，用于评估金融市场中的风险和回报。
常见的风险定价模型包括CAPM模型、Black-Scholes模型等。
通过运用风险定价模型，企业可以准确估计投资回报率和风险水平，从而更好地制定投资策略。
项目成本预估及水晶球法的应用
项目成本预估及水晶球法的应用0引言在对项目所需成本进行预估时，以下几个问题是无法避免的:①所做的预估有多精确?②需要增加多少预留成本?③这一预估所存在的最大风险是什么?通常来说，估价者会因以下三个原因而被要求为项目估价提供一个简单的数字:①财务—财务需要一个简单的数字来进行项目预算控制;②销售—销售更愿意为客户提供由单一数字表示的报价;③管理层—管理层期望能轻易获知他们的投资回报。
但是，在实际估价过程中会涉及众多的风险和不确定。
识别这些不确定性，并为它们分配相应的风险等级，是估价者所必须承担的职责。
例如:某一报价是在项目预估阶段从供应商处获取的，然而在设计阶段，也许会有对额外设备的需求，并导致成本的增加。
因此，连原始报价都具有不确定性。
此外，如果所有这些风险在预估时未被检测出来，项目的未来将会是无法预期并缺乏保障的。
因此，项目工程师必须履行两项职能:①预估—着重于在预估过程中检测出潜在的风险;②规划—对可能的风险进行管理。
1 项目成本预估及计算预留成本的方法预留和应急是项目成本预估过程中用来抵御成本风险的两种主要手段。
首先，我们先明确“预留”和“应急”的定义以消除对这两个术语的困惑与误解。
预留—用于处理预估技术中所存在的风险，而非预估范围变更所造成的风险，范围变更造成的风险将使用应急分析来进行处理。
预留成本与原始底价预估以及从成本范围曲线中选取成本，或是由于预估工作不足而由竟标或项目开发团队来决定成本等成本预估的方法不同。
应急—针对的是有可能造成预估范围变更的风险。
通过对预估范围之外的成本风险所做的分析来决定应急成本。
应急用于那些有可能发生的大事件。
如:由于某个关键部件的供应短缺而导致整个项目方案需做大的调整。
而本文所要讨论的是如何确定预留。
计算预留的方法有以下几种，至于哪种方式比较合适，则取决于有多少时间可用于计算以及计算结果要达到何种精确程度。
(1)预估分级为早期的方法之一。
这种方式使用不同的级别来标记预估的精度:从误差范围为士50%的1级到误差极小的5级。
投资项目风险分析工具：Crystal ball
投资项目风险分析工具：Crystal ball
陈国栋
【期刊名称】《财会月刊（综合版）》
【年(卷),期】2012(000)007
【摘要】电子表格软件在投资项目风险分析中有着广泛应用。
本文首先应用TreePlan在Excel中建立决策树模型，然后运用Crystalball对投资项目进行蒙特卡罗模拟分析，通过一个投资项目决策实例说明了这种方法的实用性和便利性。
【总页数】3页(P87-89)
【作者】陈国栋
【作者单位】华北水利水电学院管理与经济学院,郑州450046
【正文语种】中文
【中图分类】F272.3
【相关文献】
1.风险管理工具——Crystal Ball在企业经营风险管理中的应用 [J], 胡静波
2.运用Crystal ball的投资项目内部收益率多因素敏感性分析 [J], 赵卫旭
3.基于crystal ball的低渗致密气藏开发经济风险评价 [J], 张静平;王亚莉;关春晓
4.基于Crystal Ball与CPM/PERT的某管片厂项目建设工期风险分析 [J], 张恒宇
5.Crystal ball在企业投资项目财务决策中的应用 [J], 陈国栋
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参及实施CMMI5的经验总结
参与实施CMMI5的经验总结文/质安部一、心得感受一年前，我开始了我的CMMI5旅程。
顺境、逆境，坎坷的、平坦的，处处碰壁的死胡同、豁然开朗的桃花源，我们一路走来，风雨过后终见彩虹。
刚刚接触CMMI时，对基本术语的理解还很含混，感觉就像进入另一个工作领域。
什么是PA，什么是CAR，什么是PPB和PPM，什么是Minitab、水晶球和蒙特卡洛，CMM与CMMI 有什么区别，要通过CMMI5要哪些方面的工作，我们还有哪些方面需要改进，收集了一堆看似杂乱、不规则的数据，如何应用到项目中，并给项目带来实质性的效用，所有这些问题都要得以解决，在整个CMMI5实施过程中，我们从众多数据入手，分析并挖掘它们之间的关系，结合相关培训，在咨询顾问的指导下，我从略知一二到理解掌握了CMMI5的基础知识，并开始慢慢地理清思路。
其实学习CMMI5是个融会贯通的过程，而在工作中，CMMI5的思想又是触类旁通的，过程改进的思想在工作中、生活中各个方面皆可运用。
我们将有用的数据抽离，并建立了基线和模型，在反复的实验中得到验证，用数据说话，指导项目实施。
为了实现CMMI5，我们深入地参与到CMMI5试点项目中，实际运用基线和模型、数据和模板，在实践中不断完善表格模板和体系文件，规范项目实施工作和管理机制，并做好公司过程改进，组织相关培训，在公司自上而下落到实处。
用实例证明我们的实力，成功地说服了主任评估师，最终华丽地完成CMMI5认证目标！宝剑锋从磨砺出，梅花香自苦寒来。
历尽千辛，最终尝到甜头，这次的胜利可以说是我职业旅途中的一座里程碑。
前方还有很长的路要走，持续的过程改进还在继续，我也会保持CMMI5工作的劲头，坚定地走下去！二、基线建立基线建立的前提是公司的项目管理过程趋于稳定，项目过程数据趋于可控。
基线反映了公司的过程性能能力。
我们是用Minitab工具以控制图的方式做出基线的，需要注意的是：控制图中的异常点不能随意删除，需进行根原因分析；表现差异较大的项目不能放在一起，应分类做出基线；项目经理在制定项目目标时，应参考组织级基线，结合项目特性确定本项目的目标；MiniTab的I-MR图对数据的检验规则如下：1)1个点距离中心线大于3个标准差2)连续9个点在中心线同一侧3)连续6个点，全部递增或递减4)连续14个点，上下交错5)2个点中有1个点，距离中心线（同侧）大于2个标准差6)4个点中有3个点，距离中心线（同侧）大于2个标准差7)连续15个点，距离中心线（任一侧）1个标准差以内8)连续8个点，距离中心线（任一侧）大于1个标准差三、模型建立3.1模型建立的八步骤：(一)获取组织目标1)获取商业目标：结合往年的市场投入、同行竞争力分析得出当年的商业目标。
水晶球软件初级教程
水晶球软件2000专业版(Crystal Ball®2000 Professional Edition)初级教程摘要加载在微软公司(Microsoft®)的电子表格软件(Excel®)上的水晶球软件2000专业版(Crystal Ball®2000 Professional Edition)是一个易于使用的软件它可以帮助你分析与你的电子表格模型相关的风险和不确定性这个软件包括蒙特卡洛模拟水晶球时间序列预测水晶球预言家最优选择优化查询和用来构造定制界面和程序的开发工具箱由于电子表格缺乏设计和分析可选方案的能力所以仅用电子表格来估算一个事件发生的概率是不合适的而加载了水晶球软件的电子表格模型就能具备这样的功能从而帮助用户洞察模型运行和结果产生的机制本初级教程通过一个媒体产业的实例来演示蒙特卡洛模拟和时间序列预测工具如何用于一个电子表格模型为商业决策的内在风险提供更深入的了解和度量1 序言1.1 电子表格模型和风险分析风险就是不确定性是指发生损失危害和其它不愉快事件的可能性大多数人偏好低风险期待成功收益或其它形式获利的较高概率举例来说如果下个月的销售超过一定数额一种令人愉快的事件那么这些订单会使存货减少从而导致商品运送的延迟一种令人不愉快的事件反过来商品运送的延迟则会导致订单的流失发生这种情况的可能性就代表了一种风险当使用电子表格模型时分析家习惯将那些本来不确定的变量用其平均值或其最佳估计值来输入这是因为电子表格软件只允许他们在一个单元格内输入一个数值或一个公式这些确定的模型只能产生一个结果而模型结果将被用作商业或技术决策的根据为了把握模型中本身存在的那些不确定性分析家只能通过手工方式来改变模型变量分析它们对关键结果的影响来简单地实现方案分析这种方法提供了可能结果的一定范围但它无法使人得知那些特定结果出现的可能性管理者经常需要知道那些不确定变量分别取什么值的时候方案会达到一个最佳情况或在什么时候方案会达到一个最差情况又在什么时候方案又会达到一个最可能情况那些包含不确定性因素的实际问题绝大部分都是很复杂的为了计算每一种可能发生的结果就需要将所有输入变量的各种可选数值进行组合对于复杂的实际问题这种组合的数量是非常庞大的很难一一实现因此在实际问题中这种办法很难奏效1.2 蒙特卡洛模拟为了解决电子表格模型在风险分析方面存在的局限性蒙特卡洛模拟是一个现成的办法由于电子表格软件本身不具有模拟运行和模拟分析的能力所以用户必须依靠象水晶球软件这样一些加载在电子表格软件上的第三方程序来扩充电子表格软件的功能针对电子表格软件水晶球软件增加了两项功能一是用概率分布来替代单个数值二是可以进行模型的随机模拟通过水晶球软件可以生成量化的基于概率的电子表格模型例如可以得到以75%的概率保证在预算内或某一水库装满一亿桶油的可能性有90%这样的结果蒙特卡洛模拟是一项已被确认正确并且行之有效的技术它只要求计算机具有一个随机数表或一个随机数生成器我们可以通过数学方法来产生服从某一概率分布的随机数蒙特卡洛模拟是用一个城市的名字来命名的这个城市就是摩纳哥的蒙特卡洛它以充满各种冒险游戏的赌场而闻名常见的赌博游戏有轮盘赌投掷骰子老虎机等在蒙特卡洛模拟中为了模拟一个模型需要随机选择变量的取值这与赌博中的随机现象很相似当你投掷一个骰子时你知道会出现12345或6中的某一点但你不知道具体某一次投掷时会出现哪一个点与投掷骰子相同随机变量例如利率需求量股价存货量每分钟电话呼叫次数的取值范围是确定的但在具体某一时间或某一事件时取到的值是不确定的模拟可以产生大量的方案通过分析这些方案可以深入了解电子表格模型中蕴涵的风险和机理只要使用得当蒙特卡洛模拟就能展现非常有价值的视角而这是确定性模型所得不到的2 水晶球软件2000专业版水晶球软件2000专业版是一个办公软件套件以基于电子表格的分析工具为特色包括蒙特卡洛模拟水晶球时间序列预测水晶球预言家和最优选择优化查询该套件还包括水晶球和水晶球预言家开发工具箱采用VBA语言Visual Basic forApplications来构建用户界面和程序2.1 水晶球水晶球是一个易于使用的电子表格插件被设计用来帮助不同水平的Excel电子表格用户来进行蒙特卡洛模拟水晶球可以让用户在不确定性模型变量上定义概率分布然后通过模拟在定义的可能范围内产生随机的数值电子表格用户能产生和分析成千上万种可选的方案量化任意给定方案的风险水平水晶球可用于各种现成的或新建的电子表格模型同时其提供的增强功能不会改变原有电子表格模型中的公式或函数水晶球还包括一些水晶球工具它由七个向导驱动的插件组成可以帮助我们建立和分析模型这些工具包括靴带分析Bootstrap旋风图分析Tornado Analysis方案分析Scenario Analysis二维模拟2D simulation和分批拟合Batch Fit2.2 水晶球预言家水晶球预言家是一个向导驱动的Excel插件通过时间序列预测来指引你的工作水晶球预言家分析你的数据序列并使用数据的水平趋势季节和误差来预测数据序列的未来值水晶球预言家对数据采用八种不同的季节性和非季节性的时间序列预测方法并当主要数据序列依赖于其它一些独立数据序列时能采用多重线性回归产生的预测结果可以被定义为水晶球的假设单元并用于蒙特卡洛模拟2.3 优化查询优化查询是一个专为水晶球设计的全局优化插件它通过自动搜索并找到模拟模型的最优解决方法从而增强了水晶球的功能优化查询采用多种技术的混合包括分散搜寻和先进的禁忌搜寻方法来找到决策变量的合适组合以取得最佳的可能结果当程序运行时自适应和人工神经网络技术帮助它从过去的优化运算中自我学习从而使其在更短时间内达到更好的结果一个安装向导可以帮助用户定义约束条件目标函数和要求甚至设定一个有效的边界选项本初级教程将不涉及优化查询的使用2.4 开发者工具箱通过VBA程序或任何其它Excel支持的外部语言水晶球和水晶球预言家开发工具箱可以让用户完全自动运行和控制水晶球的模拟过程和水晶球预言家的预测过程这个工具箱包括开启水晶球和水晶球预言家编程能力的宏指令与宏函数库通过该工具箱用户能自动运行多重模拟来测试不同假设单元的组合整合水晶球和其它软件工具生成TURNKEY应用来避免用户涉及程序的复杂机构甚至构建定制的报告或完成模拟后的自动分析本初级教程将不涉及开发工具箱的使用3 关于科罗拉多有线电视的实例 本初级教程将展示模拟和预测是如何改进一个商业决策的在这个实例中将看到如何从一个历史数据序列进行预测定义概率分布运行蒙特卡洛模拟和进行模拟结果的分析和报告的这里描述的实例可以从决策工程公司的网站地址参见附件上免费下载在实例的最后将会得到取胜的关键因子的统计分类新产品底线状况的分析和如何得到一个清楚表达你的发现的报告 科罗拉多有线电视是一家本地有线电视供应商正在考察一项被称作互动电视ITV的新技术互动电视将根据需要提供内容电影体育比赛和新闻科罗拉多有线电视相信本地观众会接受这项服务但认为下滑的经济会导致一些无法预知的风险管理层已要求对互动电视做一个从2004年到2009年的预测模型他们想在制定该项重大投资决策之前能更好地了解这种新技术的销售和市场潜力互动电视是否真的具有足够的发展潜力来推向市场六年之后该项目的净现值NPV 会是多少呢3.1 建立模型指定不确定因素 首先需要建立一个有效的可检验的决策模型这个模型能尽可能地表示互动电视的销售方案模型的建立需要团队合作同时需要仔细收集数据和建立模型这样才能针对互动电视的市场潜力建立一个现实的基本的模型该模型(图1)显示了科罗拉多有线电视的三个现有产品(有线电视卫星电视和广播电视)的市场份额和规模外加所期待的互动电视项目的市场份额和规模然后需要估计互动电视项目的收入和成本并且得出一个六年期的净现值基于上图1科罗拉多有线电视公司电子表格模型述决策估计净现值的期望是5100万美元(其中年利率为10%)但上述结果的可能性有多大呢能产生出比5100万美元更大的净现值的概率是多少呢等于小于5100万美元的概率又是多少呢水晶球预言家和水晶球将会帮助你回答这些问题3.2 启用水晶球模型设计和检验之后可以通过视窗操作系统Windows 的开始菜单打开水晶球和Excel 软件水晶球软件在Excel 软件上加载了一行新的工具栏和三个新的菜单项工具栏(图2)上的按钮从左到右以建模过程(设置模拟结果的分析和表达)来排列最后一个按钮用作在线帮助三个新增的菜单项包含了所有工具栏上的功能另外还有一些其他功能单元菜单包含了所有模型的设置功能运行菜单包含了所有的模拟和分析功能最后一个菜单是水晶球工具用以打开专业版上的一些其它工具3.3 用历史数据预测家庭数2004年后该地区的潜在客户即那些有可能需要科罗拉多有线电视服务的家庭数是不确定的尽管实际增长速度比较难估计但根据这一地区20年的历史数据可粗略估计出每年新增的拥有电视的家庭数为50000户因为该数据存在时间的成分可以用水晶球预言家来得作更精确的时间序列预测从而代替刚才粗略的估计值 为了运行水晶球预言家选中计划要进行预测的数据序列中的任何单元格通过水晶球工具菜单打开水晶球预言家程序该程序前面的四个步骤可以帮助你定义组织和观察数据自相关性可用于判断数据是否具有某种季节性显示出周期性变化本例中的历史数据是年度数据不存在季节性家庭数呈现增长的趋势 方法画廊Method Gallery 以图画方式提供了八种时间序列预测方法允许你选择其中任何一种或选择全部方法来对你的数据作比较这些方法被分成季节性和非季节性两种双击每个方法的图画可深入了解该方法的作用方法画廊对每种方法都自动给出误差统计方法或参数供你缺省使用由于本例中的数据是单一独立的不需要进行多重线形回归 输入预测的时期本例为年为5选择置信区间选项为5%和95%在准备过程的任何时候水晶球预言家都可以让你预先浏览预测结果图31 2 3 4 5 6 7 89 10 图2工具栏按钮(1)定义假设 (2)定义预测 (3)运行属性 (4)运行 (5)停止 (6)单步执行 (7)预测窗口 (8)灵敏度分析 (9)生成报告 (10)帮助图3已有家庭数的时间序列预测对于这组家庭数的数据水晶球预言家自动选择二次指数平滑法作为最佳的预测方法在这之前水晶球预言家已经检查了这组历史数据使用每一种非季节性方法来作拟合挑出了拟合效果最佳误差最小的方法进而预测了未来五年的趋势并计算了90%的置信区间在预览窗口中你可以选择输出图表和数据的格式水晶球预言家能将预测值生成为一个正态分布当你运行了预测之后你可以将这些分布复制并粘贴到电子表格中家庭数预测单元格上去通过如上更精确的时间序列预测净现值增加到了5300万美元3.4 定义水晶球假设单元在水晶球中概率分布被看作假设单元是基本的输入量被用来定义任何模型变量的不确定性怎样识别那些需要从单个值变为概率分布的变量最好的方法就是看看哪些变量是明确的而哪些变量是不硬的或者说是不确定的在这个模型中市场占有率首期投资额和每年的运行费用都是水晶球假设单元的主要候选对象 为了定义一个假设单元先选中一个电子表格变量再单击工具栏中的定义假设按钮在分布画廊图4中水晶球提供了16种预先定义好的分布和一种可由用户定制的分布四种最常用的假设单元分别是正态分布三角形分布均匀分布和对数正态分布 水晶球软件还可以对已有数据作连续分布的拟合并可以定义相关假设单元间的相关系数在这个例子中你可以根据掌握的知识和直觉来定义假设单元当你对一个变量了解得越多你定义的分布就越准确3.4.1 市场占有率2004年的市场占有率估计为2%但这一数字也可能低到0%或高到3%单击定义假设按钮选择三角形分布对于最大值最小值和最可能值已知的情况用三角形分布来描述是非常好的图5显示了如何对互动电视2004年市场占有率建立一个三角形分布的假设单元如果获得的是百分位格式的数据你也可以选择百分位法来定义该分布图4分布画廊图5用三角形分布定义互动电视的市场份额同样利用表1的数据可将互动电视20052009年的市场占有率分别用三角形分布来定义虽然你希望市场占有率每年都增长但实际上不可能如基本模型预言的那样稳定增长假设单元可以让你建立那种随时间推移的不确定性表1 20052009年互动电视市场份额的不确定性 年份 最小值最可能值最大值 2005 0% 7% 10% 2006 0% 10% 15% 2007 0% 15% 20% 2008 0% 20% 30% 2009 0%25% 35% 3.4.2 首期投资额正态分布它的曲线形状象一口钟的外形常用来表示那些自然生成的随机变量正态分布随机变量存在一个最可能的值左右对称取值较集中在平均值附近在基本模型中首期投资额被估计为1亿美元而真实的投资额会接近1亿美元这一平均值但也有可能高到1.3亿美元或低到7000万美元平均值为1亿美元标准差为1000万美元的正态分布能更准确地描述这一变量图63.4.3 年度运行成本最后还有六年中每年的运行成本在基本模型中预计每年成本以100万美元增加利用水晶球软件可以将这些变量定义为正态分布它们的标准差为100万美元而每个正态分布的平均值可通过单元格引用的办法来直接包含电子表格中的相应数据图7图6用正态分布定义首期投资额图7采用单元格引用方式的正态分布定义2004年的运行费用3.5 定义一个预测单元在定义完所有的输入变量假设单元后你需要定义输出变量输出变量在水晶球中称之为预测单元预测单元是你指派水晶球软件在模拟过程中跟踪的一个公式单元像假设单元一样可以定义的预测变量的个数是没有限制的当然个数越多就会消耗越多的内存本模型只有一个预测单元即净现值NPV选中该单元格单击预测单元定义按钮打开预测单元定义对话框图8输入一个唯一的名字然后点击OK 按钮即可3.6 运行蒙特卡洛模拟3.6.1 设置运行属性 水晶球软件可以让你对模拟属性进行全面的控制可以设置的运行属性包括运行的试验次数使用什么样抽样方法在模拟循环中的任何时刻和地点运行宏选择提高模拟速度的方式以及精度控制精度控制是一种置信度检验的方法是在模拟统计的基础上让预测的准确性达到所需的水平抽样方法有两种蒙特卡洛抽样和拉丁超立方抽样使用蒙特卡洛抽样方法产生的随机数相互之间是完全独立的而使用拉丁超立方抽样方法水晶球会把假设单元的概率分布分成等概率的几个区间区间的个数由你自己定义在模拟中为每一区间产生一系列的随机数本例的蒙特卡洛模拟进行2000次试验3.6.2 检验和运行模拟在开始模拟之前你可以通过单击工具栏中的单步运行按钮来检查模型是否正确在水晶球软件中每一步表示一次随机试验在每一步中水晶球软件为每一个假设单元产生一个随机数Excel 会自动重新计算模型当模型为可选方案进行重新计算后你可以通过检验来发现是否有计算错误 在模拟中水晶球软件按照你要求的次数来进行大量的试验同时将预测值保存起来留作后面的分析用要运行模拟首先单击工具栏中的开始模拟按钮当模拟开始时净现值NPV 预测或频率图表就被建立了起来当水晶球把随机产生的值来自概率分布嵌入假设单元时电子表格中的值也会同时变化3.7 预测图表2000次试验完成之后可以使用预测图表来分析这些结果预测图表是一个包含所有图8定义一个预测单元图9净现值的预测图表2000次试验的统计数据的交互式直方图原先预计的5100万美元出现的可能性有多少呢根据模拟结果图9只有大约8.8%的把握达到或超过你原先估计的净现值达到5300万美元从家庭数历史数据作预测后计算出的净现值的概率会更小另外在图表左范围框中输入0可以得到大约有60%机会能做到不亏 统计数据视图图10能帮助你得到更多的信息从峰度Skewness 和偏度(Kurtosis)的数值可以看出模拟结果比较接近正态分布其标准差是330多万美元极差是2亿3000万美元极差为什么有这么大呢水晶球软件的敏感度分析能找出引起结果变化的关键因素3.8 灵敏度分析 当模拟运行时灵敏度分析使用等级系数法来动态计算13个假设单元对预测单元的影响灵敏度图表将这些影响表示为相关系数或百分比值的形式列在图表最上面的假设单元对净现值的影响最大条形图的方向表明该影响是正影响还是负影响 在本例中2006年到2009年的市场份额对净现值的影响最大图11在这项研究中最后几年的市场份额取得比较大表1这样的假设合理吗如果缩小这些分布的范围重新运行该模拟会发生怎样的情况呢通过提出上述这些问题你就会明白模拟和灵敏度分析可以如何帮助你关注模型中起最重要作用的那些因素模拟建模是一个不断反复的过程开始的结果可能显示互动电视项目不会达到预期的效果但通过对模型中起关键作用的因素的了解能帮助你改进该模型并将内部风险转移出去3.9 保存结果当对模型和模拟的结果感到满意后你有两种方式将其保存成文件第一种方法是将模拟结果图表和变量生成一个可打印的报告这个包含Excel图表的报告文件可以保存为一图10净现值预测单元的统计数据视图图11净现值的灵敏度分析图表个新的工作表也可以保存为与模型同一工作簿的一个新工作表另外也可以摘录一些原始预测数据诸如预测值统计数据百分比值频数将其保存到一个新的工作表中或者将其保存到与模型同一工作簿的一个新工作表中4 结论对未来赢利状况进行模拟分析可以帮助用户减少风险大大提高决策的质量水晶球软件2000专业版在Excel中增加一些非常容易使用的工具其中包括蒙特卡洛模拟全局优化和时间序列预测从而克服了电子表格的局限性把概率论方法引入到电子表格预测中分析家可以更好地量化模型的内在风险并得到更多的灵感而这是传统定性方法所不能得到的附录水晶球资源本初级教程中描述的模型可以在决策工程公司网站的模型范例库<网址/models/model_index.html>中免费获得该网站还包括论文教程案例研究以及互联网链接等一些其它免费资源另外还可以在该网站免费下载该软件及其教程的试用版本。
Day2-Crystal Ball最优化分析及其他 操作
图形法求解线性规划
理解线性规划模型-种田最优化
图形法求解线性规划
理解线性规划模型-种田最优化
图形法求解线性规划
理解线性规划模型-种田最优化
目标函数(预测变量) 假设变量 决策变量 约束条件
图形法求解线性规划
理解利用图形法求解线性规划
Step2 图形法求解最优值 由于限制条件中有X1≥0,X2≥0，操作过程如下： • 限制1：种植面积：X1+X2≤2000，将X1作为Y轴，X2 作为X轴，则种植面积限制的表达式转换为：X1≤2000-X2
整数及非线性规划求解
理解1/0整数模型-工厂启停方案Crystal Ball求解
整数及非线性规划求解
理解1/0整数模型-工厂启停方案Crystal Ball求解
整数及非线性规划求解
理解非线性模型-高尔夫球袋再生产
整数及非线性规划求解
理解非线性模型-割草机利润最优
总利润=销售收入-生产成本 销售输入=销售价格×销售数量=X1P1+X2P2=(12500.5P1+0.7P2)P1+(1400+0.8P1-0.6P2)P2 =1250P1+1.5P1P2+1400P2-0.5P12-0.6P22
Crystal Ball-自定义概率分布
定义连续性分布 连续性变量设置如下(假设某商品的客户需求为1-10 套/天的概率为60%，12－20套的概率为40%)。
Crystal Ball其他操作
Crystal Ball-自定义概率分布
定义连续性分布
Crystal Ball其他操作
Crystal Ball-自定义概率分布
生产成本=低成本割草机成本+工业模型割草机成本 低成本割草机成本=10000+800X1 =10000+800×(1250-0.5P1+0.7P2)=1010000-400P1+560P2 工业模型割草机成本=30000+1000X2 =30000+1000×(1400+0.8P1-0.6P2)=1430000+800P1-600P2 则总成本为： 1010000-400P1+560P2+1430000+800P1600P2=2440000+400P1-40P2
Crystal.Ball.v7.3.1水晶球_风险分析工具Crystal
Crystal.Ball.v7.3.1⽔晶球_风险分析⼯具Crystal Ball Ansoft.Maxwell.V12.1 电磁场分析软件Micromine v11.0.0.7-ISO 1CDVMGThermo 4.3MPCCI v3.0.6，abaqus6.7，flunt6.3.26Oracle Assistant 2.0 for ProIntralink 8.0 & 3.4-ISO\ILOG_CPLEX_V9.0\FLOW2000 V6.2LIGHTTOOL 6.0Synopsys Hsimplus vA 2008.03 SP1 WinALL 1CD（⾼性能的晶体管级仿真器MSC.Patran.v2006.R2Bentley.HAMMER.08.11.00.30(V8i) ⽔锤和瞬态分析Gedco Omni 3D Design V8 0COADE.CAESAR.II.V5.1CADKEY 21.5Aquaveo.WMS.v8.2.1;ArcView.GIS.v3.3TomoVision SliceOmatic v4.2 R9C(扫描数据医学痕量分析的软件)AVS Express 6.3 (三维可视化系统)IMAGiS v2.3 (适普三维GIS软件):Simufact forming v8.1 SP1Reflexw v5.0.rarBentley AutoPLANT 2004 Edition 中⽂版 1CD（三维⼯⼚设计软件）optiFDTD, optiBPM, optifiber, optigrating共四个软件LAB 8.5(英⽂版)，LabVIEW Professional DevSystem, Windows, Includes 1Aspen Hysys v7.1 1CDMVTec HALCON v9.0.1 1CDthermoflow 13.0COPRA教程Silvaco AMS 2008.09 1CD1、Landmark.OpenWorks.V2003.12⼀套；2、Petrel.v2009.12⼀套PSASP7.0Apollo Photonic Solutions Suite 2.2ESI Sysweld 2007 User's Guides 1DVDBitplane.Imaris.v6.3.1 1CDGEMCOM.Surpac.V6.1.2ILOG CPLEX 9.0StairDesigner.v6.04.Multilangual 1CD（楼梯设计系统）〓〓〓〓〓〓〓〓〓〓〓〓〓〓〓〓〓〓〓〓〓〓〓〓〓〓〓〓〓〓〓〓〓〓〓〓〓〓〓〓◎◎◎◎◎◎◎◎◎◎◎◎◎◎◎◎◎◎◎◎◎◎◎◎◎◎◎◎◎◎◎◎◎◎◎◎◎◎◎◎ 北极星软件有限公司是⼀家软件、软件等产品的经销批发的私营独资企业。
补充实验_Crystal Ball分析连续型状态变量的风险型决策问题
4 示例－费瑞迪报童问题
运行模拟后，系统会在一张新的电子表格中创 建一个决策表。 表明最优订单量在50到60之间。为了更精确 地得到这个数值，可以再制作一个决策表，考 虑50和60之间的所有整数订单量。
示例－费瑞迪报童问题
利用OptQuest进行决策优化 通过决策表可以寻找最优决策方案的近似估计 值,然而,当单一变量是连续的或者在一个很大 范围内离散变化时,决策表工具就基本无效.对 于含有多个决策变量和多个可能方案的问题, 这种工具也不适用. 可通过OptQuest,为含有多个决策变量的模拟 模型自动地寻找最优决策方案.
4 示例－费瑞迪报童问题
设定运行参数：主要是为运行模拟选择试验次数，决定其他如
何执行模拟的参数。通过点击Crystal Ball工具条的运行参数按 钮Run Preferences 图里所显示的数字500表示计算机模拟的最大运行次数。
4 示例－费瑞迪报童问题
运行模拟：点击Start Simulation按钮或者选择运
接下来只需要对G (n)关于n求导后找G(n)的最大点
计算
n dG a b np n b c pr dr 0 dn
a b np n
n 0
n
a b p r dr
n
b c p r dr a b p r dr
Define
Define
Run
Start
Reset
Forecast
Trend
Chart
Assumptions
Forecast Preferences Simulation Simulation Windows
4 示例－费瑞迪报童问题
风险管理软件CrystalBall操作指南(英文版)(doc 16页)
风险管理软件CrystalBall操作指南(英文版)(doc 16页)Monte-Carlo Simulation with Crystal Ball®To run a simulation using Crystal Ball®:1. Setup SpreadsheetBuild a spreadsheet that will calculate the performance measure (e.g., profit) in terms of the inputs (random or not). For random inputs, just enter any number.2. Define Assumptions—i.e., random variablesDefine which cells are random, and what distribution they should follow.3. Define Forecast—i.e., output or performance measureDefine which cell(s) you are interested in forecasting (typically the performance measure, e.g., profit).4. Choose Number of TrialsSelect the number of trials. If you would later like to generate the Sensitivity Analysis chart, choose “Sensitivity Analysis” under Options in Run Preferences.5. Run SimulationRun the simulation. If you would like to change parameters and re-run the simulation, you should “reset” the simulation (click on the “Reset Simulation” button on the toolbar or in the Run menu) first.Walton Bookstore Simulation with Crystal Ball®Recall the Walton Bookstore example: It is August, and they must decide how many of next year’s nature calendars to order. Each calendar costs the bookstore $7.50 and is sold for $10. After February, all unsold calendars are returned to the publisher for a refund of $2.50 per calendar. Suppose Walton predicts demand will be somewhere between 100 and 300 (discrete uniform).Demand = d ~ Uniform[100, 300]Order Quantity = Q (decision variable)Revenue = $10 * Min(Q, d)Cost = $7.50 * QRefund = $2.50 * Max(Q–d, 0)Profit = Revenue – Cost + RefundStep #1 (Setup Spreadsheet)1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17A B C D E F Simulation of Walton's BookstoreD ataU ni t C ost =$7.50U ni t P rice =$10.00U ni t R ef und =$2.50D emand D is tribution (Uniform)M inim um =100M axi mum =300D ecis ion VariableOrder Quantity =200SimulationD em and R evenue C ost R efund P rof i t200$2,000.00$1,500.00$0.00$500.0015 16 17B C D E F SimulationD em and R evenue C ost R efund P rofi t 200=C5*M IN(C13,B17)=C4*C13=C6*M A X(C13-B17,0)=C17-D17+E17Walton Bookstore Simulation with Crystal Ball ®Step #2 (Define Assumptions —i.e., random variables)—color code (blue):1617B D emand 200and click on the “Define Assumptions” button in toolbar (or in the Cell menu):Select type of distribution:Provide parameters of distributions:8910B CD emand Distribution (U niform)M inim um =100M axi mum =300Walton Bookstore Simulation with Crystal Ball ®Step #3 (Define Forecast —i.e., output)1617F P rof i t$500.00click on the “Define Forecast” button in toolbar (or in the Cell menu),and fill in the Define Forecast dialogue box.Step #4 (Choose Number of Trials)Click on the “Run Preferences” button in toolbar (or in the Run menu):and select the number of trials to run.Walton Bookstore Simulation with Crystal Ball ®Step #5 (Run Simulation)Click on the “Start Simulation” button in toolbar (or Run in the Run menu):Step #6 (View Results)The results of the simulation can be viewed in a variety of different ways (frequency chart, cumulative chart, statistics, and percentiles). Choose different options under the View menu in the forecast window.The results can be copied into a worksheet or Word document (choose Copy under the Edit menu in the simulation output window.Using Trend Charts to Find the Impact of Order Quantityon Potential ProfitDefine several forecast cells (G14:G18) for several possible order quantities (Q=100, 150, 200, 250, 300). Use the same random order quantity for each to compare them more equally (i.e., one assumption cell for demand—C14—with the rest set equal to C14).1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18A B C D E F G Simulation of Walton's BookstoreD ataU ni t C ost =$7.50U ni t P rice =$10.00U ni t R ef und =$2.50D emand D is tribution (Uniform)M inim um =100M axim um =300SimulationOrder Quantity D em and R evenue C ost R efund P rof it 100200$1,000.00$750.00$0.00$250.00150200$1,500.00$1,125.00$0.00$375.00200200$2,000.00$1,500.00$0.00$500.00250200$2,000.00$1,875.00$125.00$250.00300200$2,000.00$2,250.00$250.00$0.0012 13 14 15 16 17 18B C D E F G SimulationOrder Quantity D em and R evenue C ost R efund P rofi t 100200=$C$5*M IN(B14,C14)=$C$4*B14=$C$6*M AX(B14-C14,0)=D14-E14+F14 150=$C$14=$C$5*M IN(B15,C15)=$C$4*B15=$C$6*M AX(B15-C15,0)=D15-E15+F15 200=$C$14=$C$5*M IN(B16,C16)=$C$4*B16=$C$6*M AX(B16-C16,0)=D16-E16+F16 250=$C$14=$C$5*M IN(B17,C17)=$C$4*B17=$C$6*M AX(B17-C17,0)=D17-E17+F17 300=$C$14=$C$5*M IN(B18,C18)=$C$4*B18=$C$6*M AX(B18-C18,0)=D18-E18+F18After running the simulation, choose “Open Trend Chart” in the Run menu. This chart gives “certainty bands” for the forecast cells. 10% of the time, the project duration will fall within the inner band (light blue), 25% of the time within the 2nd band (red), 50% of the time within the third band (green), and 90% of the time within the outside band (dark blue).Project Management—Global OilGlobal Oil is planning to move their credit card operation to Des Moines, Iowa from their home office in Dallas. The move involves many different divisions within the company. Real estate must select one of three available office sites. Personnel has to determine which employees from Dallas will move, how many new employees to hire, and who will train them. The systems group and treasurer’s office must organize the new operating procedure and make financial arrangements. The architects will have to design the interior space, and oversee needed structural improvements. Each site is an existing building with sufficient open space, but office partitions, computer facilities, furnishings, and so on, must all be provided.A complicating factor is that there is an interdependence of activities. In other words, some parts of the project cannot be started until other parts are completed. For example, Global cannot construct the interior of an office before it has been designed. Neither can it hire new employees until it has determined its personnel requirements.The necessary activities and their necessary predecessors (due to interdependence) are listed below. Three estimates are made for the completion time of each activity—the minimum time, most likely time, and maximum time.Immediate Time Estimates (days)Minimum Most Likely Maximum Activity Description PredecessorA Select Office Site —21 21 21B Create Org. & Fin. Plan —20 25 30C Determine Personnel Req. B 15 20 30D Design Facility A, C 20 28 42E Construct Facility D 40 48 66F Select Personnel to Move C 12 12 12G Hire New Employees F 20 25 32H Move Key Employees F 28 28 28 I Train New PersonnelE, G, H1015 24ABCDFGHIEStartEndGlobal Oil Simulation with Crystal Ball®Step #1 (Setup Spreadsheet)1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15A B C D E F G H I J Global Oil Relocation ProjectActivity Tim e (Triangular)Im m edi ate M ost Start Activity Finish Activity D escri ption P redecessors M inim um Likely M axi mum Tim e Tim e Tim eA Sel ect Site-21212102121B C reate Org. & Fin. P lan-20253002525C D eterm ine P ersonnel Req.B152030252045D D esign Facil ity A, C202842452873E C onstruct Facility D4048667348121F Sel ect Personnel to M ove C121212451257G H ire New Em ployees F202532572582H M ove Key E mployees F282828572885I Train N ew P ersonnel E, G, H10152412115136P roject C om pleti on Tim e =136.003456789101112131415H I JStart Activity FinishTim e Tim e Tim e021=H5+I5025=H6+I6=J620=H7+I7=M A X(J5,J7)28=H8+I8=J848=H9+I9=J712=H10+I10=J1025=H11+I11=J1028=H12+I12=M A X(J9,J11,J12)15=H13+I13P roject C ompleti on Tim e ==J13Step #2 (Define Assumptions—i.e., random variables)Each of the random activity times (B, C, D, E, G, and I) is assumed to follow the triangular distribution.Global Oil Simulation with Crystal Ball®Step #3 (Define Forecast—i.e., output)Cell J15 is the forecast cell:15G H I J Project Completion Time =136.00Step #4 (Choose Number of Trials)500 trials were run. In addition, Sensitivity Analysis was enabled in the Options of the Run Preferences dialogue box. This allows for the generation of sensitivity analysis results later.Step #5 (Run Simulation)Step #6 (View Results)Additional Results Available with Crystal Ball®Slide the triangles below the histograms to determine the probability that the output (project duration) is less than a certain value (e.g., a deadline), greater than a certain value, or between any two values (by sliding both triangles).Alternatively, you can type in values for the lower bound or upper bound to determine the probability. You can also type in a probability (in “Certainty”), and it will determine the range that has that probability.There is a 79% chance the project will be completed within 150 days.There is a 2.4% chance that the project will take more than 160 days.Sensitivity ChartChoose “Open Sensitivity Chart” in the Run menu. Note that this chart is only availableif you selected the “Sensitivity Analysis” option under Run Preferences. This chartgives an indication as to which random variables (activity times) have the greatest impact on the output cell (project completion time).Variability in activity E has the greatest impact on overall project duration, followed by activity D, C, I, and B. Variability in activity G has almost no impact.Fitting a DistributionCrystal Ball can be used to “fit” a distribution to data.The following data has been collected for the previous 100 phone calls to a mail-order house:1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 99 100 101 102 103 104A B C D E F G H I Phone DataArrival Interarrival Length of Call Interarrival Length of Call Cus tomer #(minutes)Time(minutes)Time(minutes)18.228.22 3.77Averages 2.004 4.51212.25 4.03 4.53312.270.02 4.04416.26 3.98 3.70Simulation24518.06 1.81 5.38618.870.81 4.36723.46 4.58 4.41823.530.08 5.14928.73 5.20 4.761030.56 1.83 4.681132.36 1.80 5.061236.90 4.54 5.751343.30 6.40 4.061443.880.57 3.251545.17 1.29 3.5795194.020.28 4.2696195.48 1.46 3.3797195.870.38 4.4598196.840.98 5.0699197.810.97 5.20100200.43 2.61 4.25345G H IInterarrival Length of CallTime(minutes)Averages=AVERAGE(D5:D104)=AVERAGE(E5:E104)(80 rows have been hidden)Fitting Data to a DistributionUsing Crystal Ball® to fit data to a distribution1. Select a spreadsheet cell.2. Choose Define Assumption.3. Click the Fit button, then select the source of the fitted data.4. Click the Next button, then select the distributions to try to fit.5. Click OK.Interarrival TimeService Time。
crystal ball使用指导
crystal ball使用指导Crystal Ball使用指导导言：Crystal Ball是一款用于预测和分析风险的软件工具，它可以帮助企业和组织做出明智的决策。
本文将介绍如何使用Crystal Ball进行预测和分析，以及一些注意事项和技巧。
一、Crystal Ball简介Crystal Ball是由Oracle公司开发的一款风险分析软件，它基于蒙特卡罗模拟方法，可以通过模拟大量的随机变量来预测未来的风险和收益。
Crystal Ball可以用于各种决策问题，如项目管理、投资分析、供应链优化等，帮助用户做出更准确的决策。
二、Crystal Ball的使用步骤1. 数据输入：首先，我们需要将相关的数据输入到Crystal Ball 中。
可以直接在Crystal Ball中输入数据，也可以从外部文件导入数据。
在输入数据时，需要注意数据的格式和准确性。
2. 模型建立：在输入数据之后，我们需要建立相应的模型。
模型可以是简单的数学模型，也可以是复杂的模拟模型。
在建立模型时，需要考虑到各种变量之间的关系，并进行合理的假设和参数设定。
3. 分布设定：Crystal Ball中的随机变量需要设定相应的概率分布。
可以选择常见的分布，如正态分布、均匀分布等，也可以根据实际情况自定义分布。
在设定分布时，需要根据实际数据和经验进行合理的选择。
4. 模拟运行：一切准备就绪后，我们可以进行模拟运行。
Crystal Ball会根据设定的分布和模型进行大量的随机模拟，得到未来可能的结果。
可以设定模拟的次数，以增加结果的准确性。
5. 结果分析：模拟运行完成后，Crystal Ball会生成相应的结果。
我们可以通过查看统计指标、绘制图表等方式对结果进行分析。
可以计算平均值、方差、置信区间等，以评估风险和收益。
三、Crystal Ball的注意事项和技巧1. 数据准确性：Crystal Ball的结果取决于输入的数据，因此需要确保数据的准确性。
多项目选择-基于目标约束的水晶球模拟决策
/s/blog_493a84550100aiqm.html多项目选择-基于目标约束的水晶球模拟决策(2008-07-24 19:25:32)标签：水晶球目标决策it分类：IT项目管理在量化风险管理中我们可以使用水晶球模拟，在CMMI四级的子过程性能改进中我们可以结合PPM模型进行水晶球模拟来确定X如何改进，改进幅度究竟多大才能够满足和达到我们期望的目标。
具体的通过水晶球进行蒙特卡洛模拟的方法可以参加在4月份的一篇文章，具体地址在:/s/blog_493a8455010099wg.html整个CB水晶球工具提供了三个大的功能，一个是蒙特卡洛模拟，一个是使用OptQuest进行基于目标预算的模拟决策。
还有一个结合了模拟的趋势预测CB Predictor，后面还要写一篇文章来介绍。
在CB V7.0版本安装后里面带有很多例子，有一个例子就是基于约束情况下的多项目选择和决策的例子，基本的参考数据和因子如下表：该表格中可以看到几部分的内容，首先绿色底色部分是每个项目的预期收益和成功概率，这两个都是属于假设变量，而且服从一定的概率分布。
比如对于项目1其中收益服从均值为750000，标准差为75000的正态分布。
成功概率符合二项式分布，要么成功，要么失败。
到时候进行模拟的时候系统就会根据概率分布来随机生成数据。
单个项目的期望利润Expected Profit = 期望收益- 投资。
黄色底色部分是该模拟的一个重点，是选择决策变量，决策在我们的投资额一定的情况下，我们使我们投入的钱利润最大化，我们应该究竟选择哪些项目来投资，因为我们的预算是一定的，不可能所有的项目都投资。
所以这里可以看到黄色底部分在整个模拟过程中也是在动态的变化，要么项目被选择，要么不选择，通过变化来尝试哪种情况下既满足约束又使利润最大化。
有了以上分析在启动决策模拟前需要在Excel中定义这三部分内容a.点工具栏上的Define Assumption定义假设。
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/s/blog_493a8455010099wg.html
量化风险管理(2)-水晶球软件工具使用
CMMI四级里面对风险的量化分析，和基于量化数据的改进是很重视的。
前面我们谈到过当我们确定要改进一个目标的时候，比如缺陷密度DD，我们首先要确定有哪些因子会影响到缺陷密度，分析出来后需要根据历史数据进行相关性分析，分析完成后即可以建立起PPM 的预测模型。
比如我们可以得到关于缺陷密度的预测模型为:
Defect Density = 389 + 2.12RV + 5.32DC – 24.1QC
RV - 需求的不稳定性。
DC - 设计的复杂度。
QC - 评审和Review等坚持工作的有效性。
有了这个模型后，我们就可以结合我们的目标来寻找如何去改进。
比如我们现在的目标是期望在90%的概率的情况下，缺陷密度都能够控制在<0.35的范围内。
根据现在的历史数据我们可以得到如下的各个因子的分布区间:
有了这个数据后我们就可以按照水晶球软件对我们期望的DD值进行蒙特卡洛模拟。
该软件的下载地址为:/。
我们只需要对三个影响因子的概率分布进行简单的设置，对需要模拟的目标进行设置后，系统就会自动的根据概率分布进行1000次的模拟。
通过模拟后我们可以得到下图:
可以看到在90%的概率下，现在能够保证的是缺陷密度DD是<0.42。
没有达到我们的要求。
因此我们必须对三个影响因子进行改进，可以是调整均值，也可以是调整其标准差。
究竟是调整哪个因子，我们可以通过因子的敏感性分析来确定究竟哪些因子对目标的影响最大，如下图:
通过该图我们可以调整对目标影响较大的QC，调整完成后我们再进行模拟看是否目标已经达到我们的要求。
达到要求后我们就可以得到具体的QC的改进目标，比如QC需要调整到
(7,10)的范围内，最可能值在8左右才能够满足我们对目标的需求。
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人月神话：
2008-04-18 23:30:02
评论测试!
∙厚积薄发：
2009-07-14 15:46:03
数据假的啊
根据Defect Density = 389 2.12RV 5.32DC – 24.1QC和各变量取值 DD最后结果肯定大于196
∙厚积薄发：
2009-07-14 15:54:09
呵呵公式需要除以1000
发评论你的Windows 7 你做主新浪产品部优厚待遇聘英才！。