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Crystal Ball을 활용한 시뮬레이션 활용 팁

*경*
최초 등록일
2013.01.16
최종 저작일
2012.06
30페이지/파일확장자 어도비 PDF
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소개글

비즈니스 환경이 급속도로 변화하고 있는 상황에서 리스크에 대한 관심은 더욱더 증가되어 가고 있다. 우리들은 이러한 리스크를 관리하기 위해서 다양한 방법론을 활용하고 있다. 이러한 방법론 중에 근래에 들어와 많은 관심을 보이는 것이 시뮬레이션을 활용한 확률론적 방법론이다. 확률론적 방법론을 적용하기 위해서는 분석 툴이 요구되는 포춘 100대 기업의 90%이상 그리고 미국 아이비리그를 포함 유수의 대학 MBA과정에서 실습 툴로 사용되고 있는 크리스탈볼을 유용하게 활용할 수 있는 다양한 팁을 제공하고 있다.

목차

1. 가정(Assumption) 변수 정의하기
2. 가정(Assumption) 차트 활용하기
3. Freeze 활용하여 가정(Assumption)변수 고정값으로 정의하기
4. Custom Distribution 활용하기
5. Raw Data 를 활용한 확률 분포 적합하기
6. 시뮬레이션 결과값의 특정 범위 설정하여 분석하기
7. 시뮬레이션 결과 보고서 엑셀에 생성하기
8. 시뮬레이션 결과에 대한 기술통계량(statistics) 엑셀시트에 추출하기
9. 시뮬레이션 결과에 대한 기술통계량을 CB함수 이용하여 엑셀시트에 추출하기
10. 단축키 활용하여 예측(Forecasting) 차트 편집하기
11. 오버레이(Overlay)차트를 활용한 예측 분포 비교
12. 민감도(Sensitivity) 차트와 토네이도(Tornado) 차트 비교

본문내용

Crystal Ball에서 이야기 하는 가정 변수는 시뮬레이션 실행을 위해 구현된 모델에서 입력 변수 중 통제가 불가능 하여 불확실성에 따른 변동을 갖는 변수를 의미하며, 통계학에서는 독립변수라고도 한다. 지금까지 많이 활용한 점 추정 모델들은 독립 변수를 하나의 대표값(평균)으로 정의 하였지만 Crystal Ball에서는 독립변수를 가정(Assumption) 변수라 칭하고 확률 분포를 반영하여 정의 하게 된다.
보다 정확한 예측을 하기 위해서 가정변수에 대한 올바른 정의가 매우 중요합니다. “Garbage in Garbage Out” 이라는 말이 의미하는 가정변수에 잘못된 확률분포를 정의함으로써 잘못된 예측 결과를 얻게 되고 이에 근거한 의사결정으로 인하여 큰 리스크를 동반할 수 있기 때문이다.

지금부터 간단한 예제를 통하여 가정 변수를 정의하는 방법을 알아 보기로 하자.
예제] A 호텔은 건물이 너무 노화하여 리모델링을 고려하고 있는 중이다. 수익을 개선하기 위하여 리모델링시 최적의 객실 타입별 수와 숙박료를 결정하고자 한다. 현재 이 호텔은 450개의 방을 가지고 있으면 그 외의 상세한 정보는 아래의 표와 같다.

<중 략>

2. 가정(Assumption) 차트 활용하기
여러분은 시뮬레이션을 수행하면서 과연 가정으로 정의된 분포(이론적인 데이터)의 형태와 시뮬레이션을 수행 후 생성되는 값이 정의된 분포의 형태와 얼마나 일치하는가에 대한 의문점을 갖을 수도 있다. 이론적인 분포 형태와 시뮬레이션으로 생성된 분포 형태의 일치는 분석자가 의사결정자를 설득하기 위해 중요한 정보로써 활용될 수 있기 때문이다.
우리들이 일반적으로 알고 있는 사실은 표본의 수가 크면 클수록 실제 모집단에 근사 한다는 것입니다.
이러한 사실에 근거하여 시뮬레이션 횟수 변화에 따라 어떠한 차이가 있는가를 알아 보고자 한다. 즉 시뮬레이션 횟수를 증가시킬수록 시뮬레이션으로 생성된 값들의 분포 모형이 이론적인 분포 모형에 더 근접하는 가를 알아 보고자 한다.

참고 자료

없음
*경*
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