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模型、模拟和理解
使用 @RISK 运行分析涉及以下三个简单步骤： 1. 建立自己的模型。 首先，使用 @RISK 概率分布函数替换电子表格中的不确定值，概率分布函数包括 Normal（正态）、Uniform（均匀）等，总数超过 35 个。这些 @RISK 函数只代表在一个单元格中出现的不同可能值的范围，而不是将此单元格限制为只表示一个单一值。从图形化分布库中选择分布，或者使用特定输入项的历史数据定义分布。您甚至可以将分布与 @RISK 的复合函数结合。此外，您还可以与其他使用 @RISK 库的用户共享特定分布函数，或者针对没有 @RISK 的同事将 @RISK 函数换出。
接下来，选择输出项 — 您对其包含的值感兴趣的“结果”单元格。这些值可以是潜在利润、ROI、保险索赔支出、疾病康复率或任何其他值。 有关 @RISK 中模型建立的更多信息轻松定义不确定因素 输入分布可以分别或按时间序列进行相互关联。您可以在通过 Excel 弹出的矩阵中快速定义相关，并且可以通过一次单击添加相关的时间序列。根据多时间段范围创建的相关的时间序列包含一组在每个时间段中类似的分布。 @RISK 在仪表盘风格的“模型”窗口中采用缩略图方式对所有 @RISK 函数和相关进行汇总，并且您可以在浏览电子表格中的单元格时观察弹出的分布图。
单击“模拟”按钮并观察。@RISK 对您的电子表格模型进行数千次重新计算。在每次重新计算过程中，@RISK 从您输入的 @RISK 函数中进行随机值抽样，然后将这些值放在模型中，并记录生成的结果。通过使用演示模式运行模拟和随模拟运行实时更新的图表和报表来向他人说明此过程。 3. 理解风险。 模拟的结果反映出可能结果的完整范围，包括它们出现的概率。使用直方图、散点图、累积曲线、箱线图等来绘制结果的图表。使用龙卷风图和灵敏度分析来确定关键因素。将结果粘贴至 Excel、Word 和 PowerPoint 中，或者放在 @RISK 库中供其他 @RISK 用户使用。您甚至可以将结果和图表保存在 Excel 工作簿中。 明确且易于理解的结果 @RISK 提供了灵敏度分析和方案分析，以确定模型中的关键因素。使用灵敏度分析根据分布函数对输出项的影响对其进行排名。使用易于理解的龙卷风图清楚地查看结果，或使用散点图揭示复杂的关系。灵敏度分析根据输入项在公式中对模型中输出项的优先顺序来对所有输入项进行预筛选，从而减少不相关数据。此外，您可以使用 @RISK 的 MakeInput 函数来选择要将其值视为灵敏度分析中 @RISK 输入项的公式。这样一来，多个分布可以合并至单个输入项，从而简化了灵敏度报表。 @RISK 在仪表盘风格的“结果摘要”窗口中采用缩略图方式对输出项和输入项的所有模拟结果进行汇总。模拟结果可以直接保存在 Excel 工作簿中，也可以放在与其他 @RISK 用户共享的 @RISK 库中。
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