Simulacao Do Risco

Participação nos Resultados?_________________7 O que é a Redução?_______________________________________________7 Exemplo de simulação A____________________________________________8 Exemplo de simulação B____________________________________________9 Exemplo de simulação C 10 Comparações entre as Simulações A, B e C.____________________________11 Conclusão …

ADMINISTRAÇÃO TRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSO O USO DA SIMULAÇÃO MONTE CARLO EM ANÁLISE DE VIABILIDADE ECONÔMICO-FINANCEIRA DE PROJETOS DE INVESTIMENTO Um estudo de caso Getulio Cesar Borges Leite Brasília – DF junho / 2009 Universidade de Brasília Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Ciências da Informação e Documentação DEPARTAMENTO DE ADMINISTRAÇÃO TRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSO O USO DA SIMULAÇÃO MONTE CARLO EM ANÁLISE DE VIABILIDADE…

Análise Quantitativa de Risco Baseada no Método de Monte Carlo: Abordagem PMBOK. Rivalino Matias Jr. (K4B Consulting) rivalino@k4b.com.br Resumo Este artigo apresenta os fundamentos da análise quantitativa de risco com base no método de Monte Carlo, o qual é referenciado pelo PMBOK na área de conhecimento gerenciamento de risco. Inicialmente, os principais conceitos envolvendo o método de Monte Carlo são apresentados, juntamente com um exemplo de sua aplicação. Posteriormente, o…

a.a. 1.380,43 337.128,99 Rentabilidade de 11% a.a. 1.658,03 404.923,43 Rentabilidade de 12% a.a. 1.995,56 487.356,13 Benefício(s) de Risco Tipo Aporte mensal (R$) Benefício (R$) Pecúlio 21,57 63.109,72 Resumo da Simulação Aporte mensal para renda por sobrevivência (R$) 194,14 Aporte mensal para benefício(s) de risco (R$) 21,57 Aporte mensal total (R$) 215,71 DADOS DO PROPONENTE Nome: professor magistério Sexo: indefinido Nascimento:…

Análise Quantitativa do Risco: O processo de análise quantitativa de risco tem como objetivo analisar numericamente a probabilidade de cada risco e de sua respectiva consequência nos objetivos do projeto, assim como a extensão do risco geral do projeto. Este processo usa técnicas tais como a simulação de Monte Carlo e análise de decisão para: Determinar a probabilidade de se conquistar um objetivo específico do projeto. Quantificar a exposição do risco para o projeto, e determinar o tamanho da

EXERCÍCIOS COM O AUXILIO DO SOLVER”. 1. O que é simulação de eventos discretos? Segundo Tumay (1996), os processos de negócios são muito dinâmicos e complexos para serem analisados somente com fluxogramas e planilhas. Deste modo, pode-se dizer que a simulação de eventos discretos é uma das ferramentas mais poderosas e realistas para analisar o desempenho dos processos de negócios. Segundo Francisco Reverbel (2004, p.3), Em vez de fazer a simulação em tempo real, seu programa…

Programação Estocástica Os parâmetros de entrada do modelo de programação linear dependem de vários fatores externos que variam sistematicamente realizando a inclusão de risco em na tomada de decisão. Os modelos deterministas não consideram essas variações, modelos que se aproximem da realidade devem levar em consideração o risco associado aos vários parâmetros de entrada (RAYCHAUDHURI, 2008). Para um problema de programação linear, temos que otimizar uma função objetivo Z sujeito…

LEI DE RESPONSABILIDADE FISCAL E A DESPESA COM PESSOAL 4 3 ANÁLISE DE INVESTIMENTO EM EMPRESAS DE AGRONEGÓCIOS 8 4 AS EMPRESAS DE AGRONEGÓCIOS TAMBÉM REQUEREM GESTÃO PROFISSIONAL SIMILAR ÀS EMPRESAS DE OUTROS RAMOS NO MERCADO? QUAL O PAPEL DA SIMULAÇÃO EMPRESARIAL NA ANÁLISE DE INVESTIMENTO EM EMPRESAS DE AGRONEGÓCIOS? 13 5 CONCLUSÃO 15 REFERÊNCIAS 16 INTRODUÇÃO A promulgação da Lei Complementar n° 101, de 04 de maio de 2000, conhecida como a Lei de…

2.2.2 Método da simulação histórica............................................................................. 11 2.2.3 O “Bootstrap” ....................................................................................................... 12 2.2.4 Método da simulação de Monte Carlo.................................................................. 13 2.2.5 Comparação das metodologias............................................................................ 14 2.3 Tipos de Risco................

International Universities CURSO DE ENGENHARIA ELÉTRICA FATORES RELATIVOS AO PROJETO: MODELAGEM, SIMULAÇÃO E OTIMIZAÇÃO MANAUS 2014 ALYSSON AGUIAR FERREIRA BERNARDO BANDEIRA DA SILVA JORGE AFONSO MONTANA LUIS HENRIQUE DA SILVA RAQUEL DUARTE MARTINS RODRIGO EUGENIO DAMASCENO CERQUEIRA ROSIANE RAMOS PEREIRA FATORES RELATIVOS AO PROJETO: MODELAGEM, SIMULAÇÃO E OTIMIZAÇÃO MANAUS 2014 INTRODUÇÃO O presente…