Долгосрочная финансовая политика. Кривелевич М.Е. - 94 стр.

       Если отношение е /σ ex < 3, эксцесс считается незначительным и его величиной можно
пренебречь.
       Вы можете включить проверку значимости показателей асимметрии и эксцесса в
разработанный шаблон, задав соответствующие формулы в листе Результаты анализа. Для
удобства предварительно следует определить собственное имя для ячейки В10 листа
Имитация, например Кол_знач. Тогда
       формула проверки значимости коэффициента асимметрии для распределения NPV
может быть задана следующим образом:
       =СКОС (ЧПС) /КОРЕНЬ (6* (Коп_знач - 1))/(Кол_знач+1) * (Кол_знач+3)).
       Для вычисления коэффициента асимметрии в этой формуле использована
статистическая функция СКОС (). Формула для проверки значимости показателя эксцесса
задается аналогично.
       Оставшиеся показатели описательной статистики (рис. 40) менее интересны.
Величина Интервал определяется как разность между максимальным и минимальным
значениями случайной величины (численного ряда). Параметры Счет и Сумма представляют
собой число значений в заданном интервале и их сумму соответственно.
       Последняя     характеристика      Уровень    надежности     показывает    величину
доверительного интервала для математического ожидания согласно заданному уровню
надежности или доверия. По умолчанию уровень надежности принят равным 95% .
       Для рассматриваемого примера это означает, что с вероятностью 0,95 (95% ) величина
математического ожидания NPV попадет в интервал 3412,14 ± 224,88.
       Можно указать другой уровень надежности, например 98% , путем ввода
соответствующего значения в поле Уровень надежности диалогового окна Описательная
статистика. Следует отметить, что чем выше принятый уровень надежности, тем больше
величина доверительного интервала для среднего.
       Рассчитать доверительный интервал для среднего значения можно также с помощью
специальной статистической функции ДОВЕРИТ.
       В заключение отметим, что имитационное моделирование позволяет учесть
максимально возможное число факторов внешней среды для поддержки принятия
управленческих решений и является наиболее мощным средством анализа инвестиционных
рисков.
       Результаты имитации могут быть дополнены вероятностным и статистическим
анализом и в целом обеспечивают менеджера наиболее полной информацией о степени
влияния ключевых факторов на ожидаемые результаты и возможных сценариях развития
событий.
       К недостаткам рассмотренного подхода следует отнести:
       • трудность понимания и восприятия менеджерами имитационных моделей,
          учитывающих большое число внешних и внутренних факторов, вследствие их
          математической сложности и объемности;
       • при разработке реальных моделей может возникнуть необходимость привлечения
          специалистов или научных консультантов со стороны;
       • относительную неточность полученных результатов по сравнению с другими
          методами численного анализа и др.

      Несмотря на отмеченные недостатки, в настоящее время имитационное
моделирование является основой для создания новых перспективных технологий управления
и принятия решений в сфере бизнеса, а развитие вычислительной техники и программного
обеспечения делает этот метод все более доступным для широкого круга специалистов -
практиков.