La gestion des atouts et les opérations financières avec les modèles de simulation

Product portfolio managenment model

L’instabilité de la valeur des données et les dépendances sont des facteurs inévitables lors d’une planification financière sur le long terme. Il n’est pas rare que le facteur d’instabilité soit ignoré, ou relégué au second plan, et que les décisions soient prises d’après des modèles déterministes, qui supposent que tous les facteurs affectant la situation économique sont connus avec précision ou bien correspondent à des domaines distincts. Certaines des ces valeurs , des « inconnues » , les meilleures conjectures, le consensus du groupe ou les données les plus récentes sont utilisées comme des données indirectes. Mais parfois certaines variables clés ne sont pas inclues ou alors supposées absentes lors de l’analyse ; parfois l’interaction importante entre deux facteurs d’apparence mineurs peut devenir le principal inducteur de coûts. Ce sont les « inconnues inconnues » et leur impact ne peut être résolu par des combinaisons Monte Carlo appliquées dans de simples tableurs reprenant des valeurs possibles pour ces variables clés simplement parce que le modèle mental des analystes n’a pas conscience de leur importance. Les lois de probabilité, sans mentionner l’expérience, nous ont montré que nombre de ces modèles déterministes conduiront à des pertes financières significatives.

Nous utilisons les modèles de simulation dans ces situations pour couvrir différentes sortes de résultats probabilistes, dévoiler les interactions cachées dans de multiples scénarios, tester les dépendances et les sensibilités ; en clair, pour informer notre raisonnement plutôt que de simplement quantifier notre perception de l’analyse. Nos modèles vous permettent de découvrir les instabilités et de développer la solution qui semble la plus adéquate, tout en gardant un œil dessus, et de développer des stratégies d’atténuation des risques probabilistes et des scénarios négatifs potentiels.

Nous offrons par les modèles de simulation les services suivants dans le domaine de gestion des atouts et des opérations financières :

  • Analyse et évaluation des risques financiers et d’investissement. La pratique nous apprend que pour faire des bénéfices dans une économie de marché il est nécessaire de prendre des risques. Ces risques peuvent être pris si un homme d’affaires est capable d’estimer quantitativement les profits possibles et les risques qui leurs correspondent. Les modèles de simulation vous permettent d’estimer quantitativement le rendement et les risques induits par le projet d’investissement sous la forme d’un index d’espérance statistique (NVP, IRR, PI, PB) pour evaluer la dispersion des prévisions (variation, coefficient de variation etc.).
  • La gestion du portefeuille du projet et des investissements . Les prévisions de la rentabilité et des risques basées sur les modèles de simulations vous permettront de gérer efficacement le portefeuille du projet et des investissements. Cela peut comprendre les parts et l’immobilier, ou bien des objets techniques complexes comme un équipement affrété. La simulation de stratégies d’investissement dans des projets compétitifs de recherche de propulsion des produits sur le marché est une excellente application de la simulation.
  • Evaluation et prévision des résultats financiers: les modèles de simulation vous permettent de prédire en détail le developpement d’une société au fil du temps, d’évaluer la fluidité et la rentabilité, et de prendre des décisions concernant l’activité commerciale et les investissements basées sur des paramètres de données de sortie sélectionnés (valeur nette à ce jour, période de remboursement du projet, le taux interne de rendement, etc.).

Vous trouverez différents modèles de gestion d’atouts et de projets dans notre galerie de modèles.

Exemples de projets

  • Modélisation du système de Back Office de la Banca d'Italia
    La Banca d'Italia traite une certaine quantité de transferts de crédits manuels chaque année. Ces transferts ne peuvent être traités automatiquement et requièrent deux divisions d’employés dans le back office de la banque. La banque voulait déterminer si la fusion de ces deux divisions serait profitable.