Autor
Joan Maney, Statistikerin, Raytheon
Für Raytheon ist eine genaue finanzielle Prognose des Estimate at Completion (EAC) in vielerlei Hinsicht von entscheidender Bedeutung. EACs unterstützen beispielsweise die Führungskräfte von Raytheon bei der Beurteilung des aktuellen Programmstatus, der sich auf die Betriebsergebnisse auswirkt, die wir in unseren Konzernabschlüssen widerspiegeln. Ein großes Programm führt Monte-Carlo-Simulationen durch, um vorherzusagen, wie viele Stunden der Aufbau eines Systems dauern wird. Das System besteht aus mehreren Baugruppen. Zur Anpassung der Verteilungen werden historische Daten zu den Stunden verwendet, die für die Fertigstellung der Baugruppen benötigt werden. Anschließend werden diese Verteilungen als Eingaben für die Durchführung einer Monte-Carlo-Simulation verwendet, um die Gesamtstundenzahl für das System vorherzusagen. Anstelle nur einer Zahl für die Gesamtstundenzahl erhält das Programm nun eine Verteilung der Gesamtstundenzahl, anhand derer es das Risiko in der Schätzung der Gesamtstundenleistung nachvollziehen kann. In diesem Dokument werden die einzelnen Schritte erläutert, wie Sie mit JMP die Risikobewertung durchführen, einschließlich der Monte-Carlo-Simulation.
Verwendung von JMP® zur Risikobewertung in Finanzprognosen mithilfe von Monte-Carlo-Simulationen – YouTube
