A totalmente nova Suíte DecisionTools 5.0
já está disponível para compra!
Este conjunto integrado de programas de análise de risco e decisão inclui o @RISK 5.0 bem como as versões totalmente novas do PrecisionTree 5.0 para árvores de decisão e do TopRank 5.0 para análises de sensibilidade “what-if”. Adicionalmente, a Suíte foi expandida para incluir o StatTools 5.0, NeuralTools 5.0 e o Evolver 5.0 para previsão, análise de dados e otimização. Todos os programas foram refeitos para trabalhar unidos melhor do que nunca, e se integram totalmente ao Excel para facilidade de uso e máxima flexibilidade.

Esta versão da Suíte é em Inglês. O @RISK estará logo disponível em Português.

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Maior que a soma de suas Partes Cada componente da Suíte DecisionTools pode realizar uma análise poderosa. Quando você combina estes produtos, você pode obter resultados mais completos do que qualquer programa pode fornecer individualmente.

@RISK e TopRank O foco de uma análise de risco pode ser melhor direcionado usando o TopRank. Especialmente em modelos grandes, economizando tempo e melhorando a precisão de suas análises @RISK. As funções do @RISK também podem ser usadas para representar uma faixa maior de valores do que as funções padrão do TopRank. @RISK e PrecisionTree Além disso, o @RISK pode ser combinado com o PrecisionTree para representar eventos incertos e resultados em modelos de árvores de decisão, aprimorando a precisão de modelos de árvore de decisão através da consideração de faixas de valores mais amplas para eventos fortuitos ao invés de poucas limitadas e discretas opções. @RISK e então StatTools Os resultados do @RISK podem ser analisados no StatTools para a determinação de intervalos de confiança. O @RISK também pode ser aplicado para resultados de uma análise de previsão de série temporal no StatTools para a simulação de resultados possíveis com maior precisão.

PrecisionTree e TopRank Modelos no PrecisionTree podem ser rodados com o TopRank para identificar os fatores mais críticos em modelos de árvores maiores e mais complexos. NeuralTools e Evolver Combine NeuralTools com o Evolver para otimizar problemas complexos. Defina o objetivo do Evolver como o output de previsão do NeuralTools e as células para o Evolver ajustar como novos inputs para o NeuralTools. Em seguida observe como o Evolver e o NeuralTools trabalham juntos para prever a solução ótima. RISKOptimizer e @RISK Rode o RISKOptimizer em um modelo existente do @RISK para maximizar seus lucros, minimizar seus custos ou obter um determinado alvo. O RISKOptimizer usa todas as funções do @RISK de forma similar.

Economize mais de 50% quando você comprar a Suíte
A suíte DecisionTools custa menos do que a compra de apenas dois de seus componentes separados. De fato, você economiza mais de 50% quando comparar o preço individual de compra de todos os componentes. As melhores análises a um ótimo preço – com a Suíte DecisionTools.

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Estudos de Caso

Logion, BV Loglon é uma consultoria baseada na Holanda especializada em transporte, distribuição e gerenciamento de estoque. Seus consultores e gerentes de implementação usam modelos de suporte à decisão para aprimorar a eficácia e eficiência das operações logísticas de seus clientes. Reduzindo o tempo de análise e aprimorando a acurácia do modelo, a Suíte DecisionTools se tornou crítica para a estratégia e posição competitiva da firma. A Loglon utiliza a Suíte DecisionTools para otimizar questões dos clientes como planejamento de transporte, introdução de novos produtos e ajustar níveis de estoque. Por exemplo, o TopRank é usado para determinar quais parâmetros de entrada – tais como chegadas de entrega – afetam mais a eficiência do armazém. Em seguida, o ajuste de distribuições do @RISK utiliza dados como chegadas de carregamentos para determinar as distribuições de probabilidade que melhor representam as variáveis mais importantes identificadas pelo TopRank. Após este passo, o @RISK simula um processo de distribuição para verificar a probabilidade de atender os requisitos de serviço do cliente. Permitindo que os modelos representem a incerteza dinamicamente, o DecisionTools possibilitou à Loglon a capacidade de fornecer uma imagem muito mais realista de resultados possíveis – e prover melhores serviços a seus clientes. Segundo Rolf van Lingen da Loglon: “Este software é realmente impressionante. Nada mais de noites estressantes trabalhando com planilhas estáticas do Excel para atender as datas exigidas pelos clientes. A Suíte Suíte DecisionTools torna realmente mais fácil para eu fazer meu trabalho em menos tempo e com muito mais diversão, também!” » Leia o estudo de caso completo (em Inglês)

Procter & Gamble O departamento de finanças da P&G usa o @RISK desde 1993, quando foi introduzido para avaliar opções de localização de instalações estrangeiras. Estas decisões necessitam que o software leve em conta não apenas incertezas envolvendo os aspectos de custo e capital da localização da planta, mas flutuações em taxas de câmbio também. A companhia vem desde então contando com o @RISK para toda a gama de decisões de investimento, incluindo novos produtos, extensões de linhas de produto, expansões geográficas em novos países e projetos de redução de custos em produção. O departamento também usa o PrecisionTree para análise de opções reais em decisões complexas que em geral envolvem passos múltiplos e seqüenciais. A companhia definiu que a árvore de decisão é a única ferramenta que pode avaliar corretamente as múltiplas decisões seqüenciais onde a incerteza é um risco privado. O PrecisionTree tem sido útil para a P&G dividir projetos complexos em opções de decisão individuais, ajudando a compreender as incertezas e em última análise apoiando a tomar decisões superiores que aumentam o valor da empresa para o acionista. » Leia o estudo de caso completo (em Inglês)

Modelos Exemplo da Suíte DecisionTools 5.0

PrecisionTree 5.0: Perfuração de Poços de Petróleo
Este exemplo de perfuração de poços de petróleo é um problema clássico de árvores de decisão. Nossa primeira decisão é fazer ou não testes geológicos em um local de prospecção. Em seguida, dependendo dos resultados dos testes, a próxima decisão é perfurar o poço buscando óleo ou não. A árvore progride da esquerda para a direita – a decisão de testar é sempre feita antes da decisão de perfurar.

» Faça o Download do modelo exemplo: Oil.xls (em Inglês)

PrecisionTree 5.0 e @RISK 5.0: Perfuração de Petróleo
Os resultados de encontrar oleo na árvore de decisão Oil.xls são divididos em três resultados discretos – Seco, Molhado e Encharcado. Porém na realidade, a quantidade de óleo encontrada deve ser descrita por uma distribuição contínua. O @RISK é usado neste modelo para descrever a incerteza deste evento. Adicionando funções de distribuição de probabilidade do @RISK nas árvores de decisão, a modelagem se torna mais precisa e é possível simular mais resultados possíveis.

» Faça o Download do modelo exemplo: OilSimulationWithRISK.xls (em Inglês)

TopRank 5.0 e @RISK 5.0: Lançamento de Produto
O TopRank reconhece distribuições do @RISK e as incorpora quando faz as análises de sensibilidade. Esta funcionalidade permite maior flexibilidade e precisão na modelagem dos valores de input possíveis nas suas análises What-If.

Neste exemplo, a Jupiter Corporation está construindo um novo modelo sedã de quatro portas. Tomando como premissa que o carro vai gerar vendas pelos próximos 5 anos, a gerência identificou 5 fatores que podem influenciar a receita total durante este período. Vários destes fatores possuem distribuições de probabilidade associadas com os mesmos. Durante uma análise What-If, o TopRank verifica as distribuições de probabilidade associadas com estes itens e faz uma análise de sensibilidade avançada nos mesmos, variando dentro da faixa da distribuição e espaçando os passos de forma que cada intervalo represente quantidades iguais de probabilidade.

» Faça o Download do modelo exemplo: ProductLaunchTopRankRISK.xls (em Inglês)

NeuralTools 5.0 e Evolver 5.0: Empréstimos para Compra de Automóveis
O NeuralTools pode ser usado para prever valores desconhecidos de uma variável dependente como uma categoria a partir de valores conhecidos de variáveis numéricas e independentes de categoria. Neste exemplo, a rede neural aprendeu a prever se um solicitante de empréstimo para compra de automóvel conseguirá fazer os pagamentos a tempo, com atraso ou não conseguirá pagar. O Evolver pode ser usado para encontrada a quantidade de empréstimo que fará com que o solicitante caia na categoria “pagamentos em dia” com 90% de probabilidade.

» Faça o download do modelo exemplo: AutoLoansWithEvolver.xls (em Inglês)

@RISK 5.0: Fluxo de Caixa Descontado (FCD)
Cálculos de Fluxo de Caixa Descontado (FCD) são um exemplo freqüente do uso do @RISK. No modelo exemplo, as fontes de risco são a taxa de crescimento da receita e os custos como percentual das vendas. Após levar em conta o investimento previsto e aplicar um fator de desconto, o FCD é calculado. Seguindo-se a simulação, a média do FCD, conhecida como Valor Presente Líquido (VPL) é calculada. A decisão de proceder ou não com este projeto dependerá da perspective de risco ou tolerância do tomador de decisão. Este exemplo também foi estendido para calcular a distribuição de pagamentos de bonus na premissa de que um bônus sempre é pago quando o VPL excede um dado valor. O modelo também usa as funções estatísticas do @RISK RiskMean, RiskTarget e RiskTargetD para calcular o FCD médio, a probabilidade que o VPL seja negativo e a probabilidade que o bônus seja pago.

» Faça o download do modelo exemplo: CashFlow.xls (em Inglês)

@RISK 5.0: Sinistros de Seguro com RiskCompound
A função RiskCompound do @RISK usa duas distribuições para criar uma distribuição de input nova e única, resumindo modelos de seguro que devem levar em conta a freqüência e severidade dos sinistros. Este modelo ilustra como a função RiskCompound é criada e ilustra propriedades tais como média, desvio padrão e valor alvo da função RiskCompound resultante.

» Faça o download do modelo exemplo: RiskCompound.xls (em Inglês)

RISKOptimizer 5.0: Mix de Produção
Uma planta de manufatura está tentando encontrar as quantidades ótimas a produzir de cada um de seus quatro produtos, de forma a maximizar a média da receita total. A demanda para cada produto é incerta e representada com uma função distribuição de probabilidade. A quantidade de cada produto a produzir deve atender restrições relacionadas aos recursos disponíveis para fabricar cada produto. Aqui, todas as restrições são especificadas em um passo, usando a habilidade do RISKOptimizer de definir limites de restrições como faixas. O RISKOptimizer alterará a quantidade de cada produto produzido, sujeito às restrições de recursos para maximizar as receitas.

» Faça o download do modelo exemplo: ProductMix.xls (em Inglês)

Mais Modelos Exemplo online (em Inglês):

» Finanças
» Seguro
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