DIA 1: Introdução ao @RISK

1.  Generalidades dos modelos do @RISK:  reservas, fluxos de caixa, prognósticos de produção, prognósticos de preços.
2.  Conceitos estatísticos e tipos de distribuições.
3. Utilização do @RISK para modelos simples:  variáveis de entrada, variáveis de saída, parámetros de simulação, execução de simulações Monte Carlo, geração e interpretação de gráficos e relatórios.
4. Execução de simulações Monte Carlo com exemplos de aplicações.

DIA 2: Técnicas Avançadas de @RISK. Análise de aplicações mais avançadas do @RISK para especificação de modelos sólidos e consistentes:

1.  Seleção da distribuição correta
2. Escolhendo a melhor distribuição com a ajuda de especialistas
3.  Mudando as distribuições
4. Como modelar a correlação de variáveis
5. Modelos específicos de custo e tempo
6. Prognósticos econômicos e de produção

DIA 3:  Construção de modelos com o @RISK, o PrecisionTree e o RISKOptimizer

1. Modelos @RISK: Construção de modelos práticos tratando os tópicos de interesse deste seminário, tais como:
   • Como levar em conta eventos pouco frequentes
   • Como construir modelos de dependência
   • Vínculação de componentes para modelos maiores
   • Modelos integrais de desenvolvimento de campo
2. Modelos de árvores de decisão com o PrecisionTree: Construção de modelos práticos tratando os tópicos de interesse deste seminário, tais como:
   • Desenvolvendo análise de sensibilidade com árvores de decisão
   • Estimação do valor da informação adicional
3.  Introdução ao RISKOptimizer
   • Combinação da otimização clássica com a simulação Monte Carlo
     
   • Exemplos de modelos:  Determinação da capacidade ótima da planta de uma empresa
   •  Outros modelos de otimização