Simulazione Monte Carlo per investimenti: cos'è e perché serve
Il limite dell'analisi deterministica
L'approccio tradizionale allo studio di fattibilità si basa su un singolo set di ipotesi: il "caso base". Si stima un costo, un ricavo, una durata, e si calcolano NPV e IRR. Ma il mondo reale non funziona così: i costi possono essere più alti del previsto, i ricavi inferiori, i tempi più lunghi.
L'analisi di sensibilità migliora la situazione mostrando l'impatto di singole variazioni, ma non cattura le interazioni tra variabili né la probabilità complessiva dei diversi esiti.
Come funziona Monte Carlo
La simulazione Monte Carlo supera questi limiti generando migliaia (tipicamente 10.000+) di scenari possibili. Per ogni variabile incerta (costo materie prime, prezzo di vendita, volume di produzione, tasso di crescita...) si definisce una distribuzione di probabilità (normale, triangolare, uniforme, ecc.).
Il simulatore estrae casualmente un valore per ciascuna variabile, calcola i risultati finanziari (NPV, IRR, Payback), e ripete il processo migliaia di volte. Il risultato è una distribuzione di probabilità dei possibili esiti.
Il nome "Monte Carlo" deriva dal celebre casinò di Monaco: il metodo sfrutta l'estrazione casuale ripetuta, analogamente al lancio di una roulette.
Cosa ti dice la simulazione
Dai risultati Monte Carlo puoi estrarre informazioni preziose: la probabilità che il NPV sia positivo (quindi che l'investimento crei valore), il NPV atteso medio, la distribuzione dei rendimenti (IRR), il Payback più probabile.
Puoi anche calcolare il Value at Risk (VaR): ad esempio, "con il 95% di probabilità, la perdita massima sarà di X euro". Questo tipo di informazione è fondamentale per la gestione del rischio.
Monte Carlo in DESUTEA
La piattaforma DESUTEA integra un motore Monte Carlo completo. Per ogni voce di costo o ricavo puoi definire distribuzioni di probabilità personalizzate e correlazioni tra variabili.
Il Decision Engine combina i risultati Monte Carlo con soglie configurabili su NPV, IRR, Payback e PI per fornire un giudizio GO/NO-GO/CAUTION automatizzato e documentato.
Quando usare Monte Carlo
Monte Carlo è particolarmente utile quando: le variabili di input hanno alta incertezza, l'investimento è significativo rispetto alle risorse dell'azienda, servono dati quantitativi per convincere stakeholder o finanziatori, è necessario confrontare alternative con profili di rischio diversi.
Non è uno strumento per "prevedere il futuro", ma per quantificare l'incertezza e prendere decisioni più informate.
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