Риски бюджета: симуляция Монте-Карло
Оцените каждую статью проекта тремя числами — минимум, наиболее вероятно, максимум — и запустите симуляцию: 10 000 случайных сценариев дадут вероятность уложиться в бюджет, гистограмму исходов и процентили P50, P80, P95.
Что внутри шаблона
10 000 сценариев за секунды — Python-скрипт работает прямо в таблице
Три оценки на статью вместо одной «средней» — неопределённость не прячется
Вероятность уложиться в заданный бюджет — конкретным процентом
Гистограмма исходов и процентили P50/P80/P95 для резерва
Как пользоваться
- 1
Оцените статьи тремя числами
Для каждой статьи затрат — оптимистичная, наиболее вероятная и пессимистичная оценки. Так проще, чем выдавать одну «точную» цифру.
- 2
Запустите симуляцию
Скрипт разыграет 10 000 сценариев, в каждом выбрав случайное значение каждой статьи из её диапазона, и просуммирует итог.
- 3
Читайте вероятности
Посмотрите, с какой вероятностью проект уложится в ваш бюджет и какой резерв нужен для уверенности 80% или 95%.
Почему сумма «средних» оценок обманывает
Сложите наиболее вероятные оценки статей — и получите бюджет, который будет превышен с вероятностью сильно больше половины: перерасходы статей складываются, а редкие экономии их не компенсируют. Отсюда и «внезапные» выходы за смету.
Монте-Карло берёт числом: тысячи случайных комбинаций дают распределение итоговой стоимости вместо одной цифры. Меняется сам разговор с заказчиком: не «проект стоит X», а «с вероятностью 80% уложимся в Y».
Серьёзный метод в обычной таблице
Под Монте-Карло обычно покупают надстройки или пишут скрипты где-то отдельно от данных. Python живёт прямо в ячейке: оценки статей рядом с кодом, результат — гистограммой и процентилями на том же листе.
Скрипт открыт: замените треугольное распределение на другое, свяжите статьи корреляцией, поднимите число сценариев. Не хочется лезть в код — встроенный ИИ перепишет модель по описанию.
Вопросы и ответы
Как разыгрываются значения статей?
По треугольному распределению между минимумом и максимумом с пиком в наиболее вероятной оценке — разумный выбор, когда о статье известны три числа.
Что означают P50, P80, P95?
Процентили итоговой стоимости: P80 — сумма, в которую проект уложится с вероятностью 80%. Разница между P80 и базовой оценкой — ваш резерв.
Нужно ли уметь программировать?
Нет. Оценки вводятся в обычные ячейки, скрипт уже написан. Python понадобится, только если захотите менять саму модель.
Подходит ли метод не для проектов?
Подходит везде, где итог складывается из неопределённых слагаемых: прогноз выручки, оценка сделки, запуск продукта. Распределение всегда информативнее одной цифры.
Совсем скоро
Откройте шаблон и замените примеры на свои данные