Von Bandbreiten zum Wahrscheinlichkeitsmodell
Unsichere Variablen erhalten passende Verteilungen, etwa normal bei begründeter Symmetrie, dreieckig für Minimum, Modus und Maximum oder lognormal für positive schiefe Größen.
Wesentliche Korrelationen müssen modelliert werden. Falsche Unabhängigkeit kann Risiko unterschätzen.
Simulieren und Parameter erhalten
Jede Iteration zieht Werte und berechnet das Modell neu. Bewahrt werden Verteilung, Mittelwert und Perzentile wie P5 und P95.
Im dokumentierten Umfang nutzt die Simulation 10.000 Iterationen und gibt Mittelwert, P5 und P95 aus. Diese Ergebnisse hängen von den gewählten Verteilungen, Abhängigkeiten und Annahmen ab; sie sind keine Prognose.
| Element | Zu bewahren | Risiko ohne Angabe |
|---|---|---|
| Variable | Definition und Einheit | Doppelzählung |
| Verteilung | Form und Parameter | Scheingenauigkeit |
| Abhängigkeit | Korrelation oder Ursache | Unterschätztes Risiko |
| Ausgabe | Mittelwert und Perzentile | Lesart als Prognose |
Die Verteilung für die Entscheidung lesen
Der Mittelwert beschreibt weder Streuung noch Schiefe. P5 und P95 begrenzen die mittleren 90 % der Modellziehungen, sind aber kein Konfidenzintervall für die Wirklichkeit.
Verglichen werden Schwellenrisiko, Reserve, Robustheit und treibende Annahmen.
Die Simulation überprüfbar halten
Der vorgeschlagene Ablauf verbindet Plot mit der Simulation und Atlas mit dem Entscheidungsdossier. Jede Ausführung bewahrt Parameter, Quellen und Prüfung, bevor sie in die Abwägung einfließt.
Modell, Verteilungen, Quellen, Abhängigkeiten, Datum, Ergebnisse und Revisionsereignisse bleiben erhalten.
Häufige Fragen
Wie viele Iterationen sind nötig?
Das hängt von Stabilität und Modellkosten ab. Prüfen Sie Konvergenz statt einer Gewohnheitszahl.
Ersetzt Monte Carlo Szenarien?
Nein. Szenarien ordnen kohärente Zukünfte, Monte Carlo erkundet ein quantifiziertes Modell.
Ist P95 eine Garantie?
Nein. Es hängt von Verteilungen, Abhängigkeiten und Belegen ab.