Análise de risco quantitativa e a simulação de monte carlo

UNIP
UNIVERSIDADE PAULISTA

FINANÇAS DE PROJETOS DE TI

Manaus
Março – 2013
ALUNOS

UNIP
UNIVERSIDADE PAULISTA

FINANÇAS DE PROJETO DE TI
ANÁLISE DE RISCO QUANTITATIVA E A SIMULAÇÃO DE MONTE CARLO

Trabalho apresentado como requisito de avaliação parcial à Disciplina Finanças de Projeto de TI do curso de Tecnologia da Informação
Trabalho apresentado como requisito de avaliação parcial à Disciplina Finanças de Projeto de TI do curso de Tecnologia da Informação

Manaus
Março – 2013
SUMÁRIO

1. INTRODUÇÃO 4 2. COMO FUNCIONA O MÉTODO DE MONTE CARLO 5 3. GERADOR DE NÚMEROS ALEATÓRIOS 6 4. MÉTODO DE AMOSTRAGEM 6 4.1 AS ETAPAS DO PROCESSO DE SIMULAÇÃO 7 5. GERENCIAMENTO DE RISCOS E O MÉTODO DE MONTE CARLO 7 5.1 ANÁLISE QUANTITATIVA DE RISCO (AQR) 9 5.2 EXEMPLO DE APLICAÇÃO DE AQR COM MÉTODO DE MC 11 6. CONCLUSÃO 16 7. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS 17

1. INTRODUÇÃO
A palavra simulação refere-se a qualquer método analítico cuja intenção é imitar algum sistema real, principalmente quando outras análises são matematicamente complexas.
Dessa forma, o objetivo da simulação é descrever a distribuição e características dos possíveis valores de uma variável dependente, depois de determinados os possíveis valores e comportamentos das variáveis independentes a ela relacionadas. Em muitos casos, os modelos de simulação são utilizados para analisar uma decisão envolvendo risco, ou seja, um modelo no qual o comportamento de um ou mais fatores não é conhecido com certeza. Neste caso, estes fatores são conhecidos como variável aleatória, e o seu comportamento é descrito por uma distribuição de probabilidade (MOORE;WEATHERFORD, 2005). O Método de Monte Carlo é, portanto, um modelo de simulação que utiliza a geração de números aleatórios para atribuir valores às variáveis que se deseja investigar. Os números podem ser obtidos através de algum processo aleatório (tabelas, roletas, etc.) ou diretamente do computador, através de