什么是蒙特卡罗模拟？

数字是相当有用的。这是不幸的，因为他们也相当令人困惑。我们的大脑很难理解数字列表，所以我们雇佣了一个想象中的朋友来帮助我们--就是“平均数”。

如果不求助于平均数，很难谈论、甚至很难想象数字--过去90年，标准普尔500指数的平均年回报率为9.8%；英国家庭平均收入为29,600克朗；今年房价平均上涨了2%。在过去的90年里，标准普尔500指数的平均年回报率为9.8%；英国的平均家庭收入为29,600英镑；今年的房价平均上涨了2%。

这个想象中的朋友可能会有帮助-平均下来，会把一堆乱七八糟的数字变成我们可以思考的清晰的东西。但是，一个虚构的朋友终究是虚构的。平均数不存在。

问题：假设自助餐有10道菜。每道菜平均需要1个小时的准备时间，而且可以同时准备。自助餐平均需要多长时间才能准备好？

解决方案：有些菜肴的准备时间不到1个小时，而另一些菜肴则需要更长的时间。但是要让自助餐准备好，我们需要桌上的每一道菜--只需要一道晚菜就可以推迟整顿饭的时间！至少一道菜的用时极有可能超过一个小时，所以自助餐准备好的平均时间超过一个小时。

这就是为什么项目估计经常是不正确的-基于平均的时间估计过于乐观。

你的朋友不会介意你提供晚餐迟到，但商界就不那么宽容了-延误会消耗宝贵的资源，并扰乱项目所需的下游工作。

解释这种不确定性的一种常见方法是在3种不同的情况下进行估计：平均情况、最好情况和最坏情况。许多公司在规划和预测时都会这样做。

不幸的是，这并不能完全解决问题。正如我们将在未来的文章中探讨的那样，这种场景规划风格注定会在某些情况下低估风险，而在其他情况下高估风险。

斯特兰奇博士：如果我及时向前走……。要查看替代期货，请执行以下操作。看到即将到来的冲突的所有可能结果。

这就是蒙特卡洛模拟背后的核心理念--探索“替代未来”，或称模拟，以了解所有可能的结果。

假设每道菜的准备时间为45-75分钟(平均仍为1小时)。我们可以运行1000个模拟，在这个模拟中，我们为每道菜随机选择一个时间，时间在45到75分钟之间。当最后一道模拟菜肴准备好时，每一道模拟自助餐都准备好了。

当我们做完后，我们会有一个1000次可能的自助餐次数的清单。其中一些会很高-一个不幸的模拟可能需要75分钟才能完成一道菜。有些会很低-幸运的模拟可能会让每道菜花费不到60分钟。

如果我们看一遍这个列表，找出阈值，50%的时间在上面，50%的时间在下面，那么我们就找到了真正的平均自助餐时间。结果是大约70分钟。

在你的下一次晚宴之外，只要决策中存在不确定性，不同的结果有不同的风险，蒙特卡洛模拟就会很有用：

退休计划--你需要找到一个能让你的储蓄金维持多久的提款率

公司预算-每个部门对其预算需求都有一个不确定的估计，首席执行官需要决定总体留出多少现金。

供应链管理--如果你想储存足够的库存，确信不会用完，但又不想积压。

电子表格插件-最受欢迎的Excel插件是@Risk和Crystal Ball。最流行的工作表插件是Risk Solver。

独立工具--简单的基于浏览器的工具，如Guesstimate，使入门变得容易，还有更复杂的桌面模拟包，如Analytica。

我们越来越多地使用数字来指导我们的决策，这是一件很棒的事情，这是通过计算机和电子表格等工具实现的。

为了让我们的决策更上一层楼，我们需要开始面对不确定性，我们需要新的工具来实现这一点。