Ajuda do HubLink Estratégia · IC&M

Ajuda do Hub · Suíte de análise

ScenarioPlanner — cenários com simulação Monte Carlo

Como definir variáveis incertas e distribuições, rodar a simulação e interpretar as faixas de resultado.

O ScenarioPlanner trata o que o MarketModeler não trata: a incerteza. Em vez de um número único, cada variável crítica entra como uma faixa de valores possíveis, e a simulação Monte Carlo compõe milhares de futuros para mostrar a distribuição dos resultados.

As etapas

1. Configurar — a decisão em jogo, o horizonte de tempo e a métrica de resultado que interessa (receita, participação, volume).

2. Variáveis — cadastre as variáveis incertas. Para cada uma:

  • distribuição (uniforme, triangular, normal, entre as oferecidas);
  • parâmetros (mínimo, mais provável, máximo, desvio);
  • justificativa da faixa — de onde vem o intervalo.

3. Cenários — descreva os cenários narrativos (por exemplo: retração regulatória, entrada de player global, status quo) e associe a eles as combinações de parâmetros correspondentes. Sinais do WeakSignals são bons gatilhos de cenário.

4. Resultados — a simulação roda e apresenta a distribuição da métrica: mediana, faixas de percentil e o intervalo em que a maior parte dos resultados cai.

[CAPTURA DE TELA] Etapa de resultados, com a distribuição simulada e as faixas de percentil.

Interpretar

  • Fale em faixas, não em pontos. "Entre X e Y em 8 de cada 10 simulações" é honesto; "vai ser Z" não é.
  • Compare a dispersão dos cenários: cenário com faixa larga é cenário que exige monitoramento, não decisão imediata.
  • Identifique a variável que mais move o resultado. Ela é a prioridade de coleta do próximo ciclo.

Boas práticas

  • Poucas variáveis incertas (três a seis). Incerteza em tudo é o mesmo que não saber nada.
  • Faixa sem fonte é chute com aparência de método. Registre a justificativa.
  • Rode a simulação de novo quando a coleta estreitar uma faixa; a evolução da incerteza é parte da entrega.

Perguntas frequentes

Quantas iterações a simulação usa? O suficiente para estabilizar a distribuição; rodar novamente com os mesmos parâmetros produz resultado praticamente igual.

Posso usar o resultado como previsão? Como faixa de plausibilidade, sim. Como previsão pontual, não.

Dá para levar o gráfico ao relatório? Sim, pelo botão Criar relatório.

  • scenarioplanner
  • cenários
  • monte carlo
  • incerteza
  • probabilidade

Atualizado em 2026-08-21

Hub Help · Analysis suite

ScenarioPlanner — scenarios with Monte Carlo simulation

How to define uncertain variables and distributions, run the simulation and interpret result ranges.

ScenarioPlanner handles what MarketModeler does not: uncertainty. Instead of a single number, each critical variable enters as a range of possible values, and Monte Carlo simulation composes thousands of futures to show the distribution of outcomes.

The stages

1. Configure — the decision at stake, the time horizon and the outcome metric that matters (revenue, share, volume).

2. Variables — register the uncertain variables. For each one:

  • distribution (uniform, triangular, normal, among those offered);
  • parameters (minimum, most likely, maximum, deviation);
  • justification for the range — where the interval comes from.

3. Scenarios — describe the narrative scenarios (for example: regulatory tightening, global player entry, status quo) and associate the corresponding parameter combinations with them. WeakSignals make good scenario triggers.

4. Results — the simulation runs and presents the metric distribution: median, percentile bands and the interval where most results fall.

[SCREENSHOT] Results stage, with the simulated distribution and percentile bands.

Interpreting

  • Speak in ranges, not points. "Between X and Y in 8 out of 10 simulations" is honest; "it will be Z" is not.
  • Compare the dispersion of scenarios: a scenario with a wide range calls for monitoring, not immediate decision.
  • Identify the variable that moves the outcome most. It is the collection priority for the next cycle.

Good practices

  • Few uncertain variables (three to six). Uncertainty everywhere is the same as knowing nothing.
  • A range with no source is a guess dressed as method. Record the justification.
  • Re-run the simulation when collection narrows a range; the evolution of uncertainty is part of the deliverable.

Frequently asked questions

How many iterations does the simulation use? Enough to stabilise the distribution; re-running with the same parameters yields a practically identical result.

Can I use the result as a forecast? As a plausibility range, yes. As a point forecast, no.

Can the chart go into the report? Yes, through the Create report button.

  • scenarioplanner
  • scenarios
  • monte carlo
  • uncertainty
  • probability

Updated on 2026-08-21

Ayuda del Hub · Suite de análisis

ScenarioPlanner — escenarios con simulación Monte Carlo

Cómo definir variables inciertas y distribuciones, correr la simulación e interpretar los rangos de resultado.

El ScenarioPlanner trata lo que el MarketModeler no trata: la incertidumbre. En vez de un número único, cada variable crítica entra como un rango de valores posibles, y la simulación Monte Carlo compone miles de futuros para mostrar la distribución de los resultados.

Las etapas

1. Configurar — la decisión en juego, el horizonte de tiempo y la métrica de resultado que interesa (ingresos, participación, volumen).

2. Variables — registre las variables inciertas. Para cada una:

  • distribución (uniforme, triangular, normal, entre las ofrecidas);
  • parámetros (mínimo, más probable, máximo, desvío);
  • justificación del rango — de dónde viene el intervalo.

3. Escenarios — describa los escenarios narrativos (por ejemplo: endurecimiento regulatorio, entrada de un player global, statu quo) y asócieles las combinaciones de parámetros correspondientes. Las señales del WeakSignals son buenos disparadores de escenario.

4. Resultados — la simulación corre y presenta la distribución de la métrica: mediana, bandas de percentil y el intervalo donde cae la mayor parte de los resultados.

[CAPTURA DE PANTALLA] Etapa de resultados, con la distribución simulada y las bandas de percentil.

Interpretar

  • Hable en rangos, no en puntos. "Entre X e Y en 8 de cada 10 simulaciones" es honesto; "va a ser Z" no.
  • Compare la dispersión de los escenarios: un escenario con rango amplio exige monitoreo, no decisión inmediata.
  • Identifique la variable que más mueve el resultado. Es la prioridad de recolección del próximo ciclo.

Buenas prácticas

  • Pocas variables inciertas (tres a seis). Incertidumbre en todo equivale a no saber nada.
  • Un rango sin fuente es una corazonada con apariencia de método. Registre la justificación.
  • Vuelva a correr la simulación cuando la recolección estreche un rango; la evolución de la incertidumbre es parte de la entrega.

Preguntas frecuentes

¿Cuántas iteraciones usa la simulación? Las suficientes para estabilizar la distribución; correrla de nuevo con los mismos parámetros produce un resultado prácticamente igual.

¿Puedo usar el resultado como pronóstico? Como rango de plausibilidad, sí. Como pronóstico puntual, no.

¿Puedo llevar el gráfico al informe? Sí, con el botón Crear informe.

  • scenarioplanner
  • escenarios
  • monte carlo
  • incertidumbre
  • probabilidad

Actualizado el 2026-08-21