Transcript Crystal Ball 제품 소개서(2014)_고객용

<Insert Picture Here>
Introduction to Crystal Ball
㈜이레테크 소프트웨어사업부
㈜이레테크 사업 영역
소프트웨어사업부 영역
“품질 및 리스크 분석 소프트웨어의 공급“ , Minitab & Crystal Ball
통계소프트웨어 Minitab은 이미 국내 1,000여 이상의 업체에서 식스시그마 활동을 위한 통계 도구로 사
용이 되고 있으며, 한국의 식스시그마 활동이 성공하는데 결정적 기여를 했습니다.
뿐만 아니라 대학교, 연구소, 병원 등 다양한 분야에서도 손쉬운 통계 분석용 도구로 점점 그 명성을 높
여 가며, 점점 그 사용자층을 늘려가고 있으며, 관련 분야의 교육 및 출판 사업도 성공을 거두고 있습니
다. 그러나 여기에 머물지 않고 세계 최고의 리스크 분석용 소프트웨어인 Crystal Ball Oracle Partner로
써 사업 영역을 확장해 나가고 있습니다.
 The Leading Provider of Quality Improvement
Software
Minitab : www.minitab.co.kr
 The Leading Provider of Risk Analysis &
Decision Making
Oracle Crystal ball: www.cryatalball.co.kr
Ⅰ. Crystal Ball 소개
1. Crystal Ball is…
여러분은
미래의 리스크 어떻게 관리 하고 계십니
까?
왼쪽의 깨진 모래시계처럼 잘못된
Risk(리스크) 측정 및 관리로 인하여
시간과 돈을 낭비하고 있지는 않으신가요?
1. Crystal Ball is…
신규 사업의 타당성은?
Crystal Ball은
Excel에 Add-in 되어 구동되는
1. 추정된 수익은? 50억
2. 50억 이상 수익 낼
가능성은? 85%
3. 수익>0 확률은? 97%
리스크 분석 툴이며 비즈니스
환경에서 존재하는 불확실성을
표현하기 위해 확률 분포를 이용
하여 Monte-Carlo Simulation
을 수행, Risk를 확률론에 입각
하여 정략적 측정해 줌으로써
만약 여러분에게 지금까지 해왔던 결정론적인 방법
에 의한 값이 아닌 예측한 값(수익)이 성공할 가능성
에 대한 확률 정보을 위와 같이 제시한다면, 좀 더
현명한 의사결정을 할 수 있지 않을까요?
보다 현실적인 의사결정을
할 수 있도록 지원해 주는
도구입니다.
2. Crystal Ball의 특징
1.잠재 고객
1. Get Results
Quickly
2. Enhance Excel
Function
3. Think in Ranges
and Variation
• 쉽고 빠르게 시뮬레이션 실행할 수 있도록 지원해 줌으로써 시간을 절약해 줍니다.
• 이미 익숙하며 쉽게 다룰 수 있는 엑셀의 함수 그리고 기능들과 완벽한
연동&호환되어 보다 정교한 모델 구축이 가능하며, 사용자가 Excel에서 쉽게
사용할 수 있는 인터페이스를 제공합니다.
• 비즈니스 사건들이 갖는 불확실성을 분포로 반영하여 시뮬레이션을 수행한 결과를
제시하여 Risk의 발생 가능성을 확률적으로 예측해 줌으로써 미래에 대한
명확한 통찰력을 제공해 줍니다.
• 시뮬레이션 분석 결과 및 생성 데이터들은 엑셀의 워크시트에 보고서 형태로 출력할
4. Reporting and
Communicate
수 있는 기능을 제공하고 있습니다.
• 불확실한 환경에서 제약 조건을 반영하여 조정 가능한 변수들에 대해 비선형 모형에서
여러분이 찾고자 하는 최적 해를 도출해 줍니다.
5. Optimize
• Developer Kit은 엑셀의 VBA, VB, C#, Java 등 다양한 프로그램들과 함께 활용하여
6. Customizing
자동화를 통해서 사용자가 원하는 모형으로 모듈을 개발할 수 있습니다.
3. How Does Crystal Ball Work?
1단계
2단계
3단계
4단계
엑셀 스프레드시트
에 모형 구축
모형에 시뮬레이션을
위한 변수 정의
시뮬레이션 옵션
설정 후 실행
시뮬레이션 결과
분석
사업타당성 분석_사업1
입력변수
Prj. 1 1차년도 매출액
Prj. 1 매출 성장률
Prj. 1 매출원가 성장률
Prj. 1 영업비용/매출액
₩
단위: 백만
Prj. 1 투자 자본금 ₩
40.0
Prj. 1 할인율
10%
Prj. 1 세율
40.0%
110.0
10.3%
4.0%
20.0%
1차년도 2차년도 3차년도
4차년도
매출액
매출원가
순매출
₩110.0
₩ 65.0
₩ 45.0
₩121.4
₩ 67.6
₩ 53.8
₩133.9
₩ 70.3
₩ 63.6
₩ 147.8
₩
73.2
₩ 74.6
총 영업비용
₩ 22.0
₩ 24.3
₩ 26.8
₩
29.6
세전이익
세금
투자 자본금
영업 현금 흐름
₩ 23.0
₩ 9.2
₩ 29.5
₩ 11.8
₩ 36.8
₩ 14.7
₩
₩
45.1
18.0
₩ 13.8
₩ 17.7
₩ 22.1
₩
27.0
-₩
-₩
사업1_NPV(순현재가치)
사업1_IRR(내부 수익률)
40.0
40.0
₩ 22.2
30.80%
(Assumption, Forecast 등..)
4. 몬테카를로 시뮬레이션은 어떻게 실행되는가?
시작
난수 생성 (0~1)
난수를 표본값으로
전환
확률분포(pdf)를 누적
확률분포(cdf)로 변환
또 다른 난수 생성
(0~1)
표본값을 변환 모델에
입력
모델을 계산하고 시뮬레이션
결과값을 기록
PRODUCT PROFORMA
Unit Sales
10
Sales Price
$ 10.00
Total Revenue
$ 100.00
Variable Cost/Unit
$ 5.50
Total Variable Cost
$ 55.00
Total Fixed Cost
$ 20.00
Total Cost
$ 75.00
Net Revenue
$ 25.00
Monte-Carlo Simulation은 비즈니스 환경에서 발생하는 사건들이 가지는
불규칙적 특성인 무작위성을 가장 잘 표현한다.
5. Crystal Ball 주요 기능들
 몬테카를로 시뮬레이션
 가정 변수에 분포 적용을 위한 Distribution Gallery
 시각적으로 편리하게 분석할 수 있는 Output Charts
 민감도, Overlay, 트랜드, 예측 차트 등 제공
 시뮬레이션 결과에 대한 기초 통계량 제공
 CB Tools 제공
- 데이터를 이용한 분포 적합 기능을 수행하는 Batch Fit 제공
- 변수들 간의 상관관계를 정의하기 위한 Correlation Matrix
- 가정 변수들의 독립적인 영향력을 분석하는 Tornado Chart
- 의사결정 테이블, 붓스트랩, 2차원 시뮬레이션 등 제공
 품질의 향상을 위한 공정능력분석(Process Capability Analysis)
 시계열 분석과 회귀분석을 위한 CB Predictor
 의사결정 변수들의 조합을 통해 최적해를 찾아 주는 OptQuest
 사용자 맞춤을 위한 Developer Kit
6. How Does Crystal Ball appear in Excel2007 ?
1. Define Menu
• 시뮬레이션 모델 설정
2. Run Menu
• 시뮬레이션 실행
• Crystal Ball 데이터 정의
• Run Preference
• 데이터 편집 (copy, paste, clear)
• 셀 서식(Cell Preference)
3. Analyze Menu
• 차트 생성
4. Tools Menu
• OptQuest 실행
• 레포트 생성
• CB Predictor 실행
• 데이터 추출
• 분석(Tools) 도구
• 결과 저장
Define
Run
v
Analyze
Tools
7. Define Menu: 기본 용어
시뮬레이션을 수행하기 위해서는 모델에 포함된 변수들에 대해 명확하게 정의를 하여야
한다.
Crystal Ball 용어
Assumption Variable
Decision Variable
Forecast Variable
일반적인 용어
•
•
•
•
•
•
입력값(Input Variable)
독립변수(Independent Variable)
확률변수(Random Variable)
확률분포(Probability Distribution)
우연원인 오차
X
• 조정변수(Adjustable Variable)
• 통제변수(Control Variable)
• 특수원인 오차
•
•
•
•
결과값(Output Variable)
종속변수(Dependent Variable)
F(x)
Y
7. Define Menu: 분포 갤러리
Crystal Ball은 모델에서 불확실성을 갖거나 변동성을 갖는 입력 변수에 대해 확률 분포로써 정의 할 수
있도록 현 비즈니스 상황에서 많이 사용되는 확률 분포들을 제공하고 있습니다. 정의된 분포를 통해서
사용자들은 편리하게 확률 분포를 정의할 수 있습니다.
7. Define Menu: 확률 분포로 가정 변수 정의하기
가정 정의를 위한 Tip
- 과거 데이터가 있을 경우 Fitting 기능을 이용하여 자동으로 분포를 찾을 수 있습니다.
- 과거 문헌에서 검증되었거나 이미 알고 있는 분포일 경우 분포갤러리(Distribution Gallery)를 이용하여 정의합니다.
- 과거 데이터가 없거나 알려지지 않은 분포에 대해서 전문가의 의견을 반영하여 분포를 커스터마이징 할 수 있습니다.
Probability
Range
Parameters
7. Define Menu: 의사결정변수 정의
모델에서 통제 가능한 의사결정 변수를 정의 할 때 사용합니다.
예) 제품 가격, 생산량, 프로젝트 투입 인력 등…
의사결정 변수 정의 하기
1단계] 모델에서 의사결정변수 셀을 선택한다.
2단계] Define > Define Decision 또는
툴바를 선택한다.
3단계] Define Decision Variable 창에 옵션을 설정한다.
- Bounds: 의사결정변수의 값이 갖는 상한 값과 하한 값을 정의
- Type: 의사결정변수의 정의된 범위에서 최적 조합을 찾기 위한 변수 형태(이산형 또는 연속형)를 정의하고 이산형일
경우 Interval(간격)을 설정한다.
7. Define Menu: 예측값 정의
의사결정자가 궁극적으로 알고자 하는 목표 변수를 정의할 때 사용합니다.
예) 매출액, 기대 수익, 비용, NPV, IRR, 프로젝트 기대 시간 등…
1단계] 툴바에서 Define Forecast를 선택하여 변수 명을 정의한 후 OK버튼을 클릭한다.
주의: 예측값은 반드시 수식으로 정의되어야 함
8. Run Menu: 시뮬레이션 실행 옵션 설정하기
정의:
시뮬레이션의 실행횟수, 샘플링 방식, 시뮬레이
션 속도 등 시뮬레이션 실행에 요구되는 다양한
설정값들을 설정하는 기능을 제공합니다.
Run Preferences Tip
- 몬테카를로 기법과 라틴 하이퍼 큐브 두 가지
시뮬레이션 방법을 제공합니다.
- 시뮬레이션 속도는 Extreme, Normal, Demo 3
가지 타입을 제공하며 Extreme의 경우 수십만
번의 시뮬레이션은 단 몇 초 만에 수행합니다.
8. Run Menu: Tools-1
.
Tools 메뉴
시뮬레이션 기능 이외에 다양한 분석 기능을 제공함으로써 보다 정확한
의사결정을 하도록 도와 줍니다
CB Predictor
과거 데이터에 이용하여 미래를 예측하는 시계열 분석과 다중 회귀
분석을 제공합니다.
- 매뉴얼 방식으로 사용자가 사용하기 편리합니다.
- 가장 빈번이 사용되는 시계열 추정법을 제공하며 자동으로 가장 적합한
추정방법으로 예측 값을 찾아 줍니다.
-예측된 데이터는 자동으로 분포가 정의되어 사후 시뮬레이션을 위해
사용될 수 있습니다.
Batch Fit
과거 데이터가 여러 개이며 변수들간의 상관관계가 존재할 경우 한번에
여러 변수들에 대한 분포를 찾아 줍니다.
P-value 값을 제공하여 분포 적합도의 유의성 유무를 판단 할 수
있습니다.
Bootstrap
시뮬레이션 결과 통계량에 대한 신뢰성을 알아보고자 할 때 사용합니다.
8. Run Menu: Tools-2
Correlation Matrix
가정 변수들 간의 상관관계를 정의하고자 할 때 사용합니다.
Data Analysis
시뮬레이션 실행 전에 데이터들의 특징을 파악하고자 할 때
사용합니다.
Tornado Chart
시뮬레이션 모델에서 가정 변수가 예측값에 미치는 영향을 독립적으로
알아보고자 할 때 사용합니다. 모델에 포함할 주요 가정 변수 선택시
유용하게 사용할 수 있습니다.
Decision Table
예측(목표)값을 극대 또는 극소화 할 수 있는 하나 또는 두 개의 통제
가능 변수 즉 의사결정 변수의 변화에 따른 최적 조건을 찾아줍니다.
Scenario Analysis
정의된 범위에서 가정 변수 변화에 따른 예측 값의 결과를 분석하여
워크시트에 보여줍니다.
2D Simulation
2차원 시뮬레이션 기법으로 1차원에 불확실성을, 2차원에 변동성을
동시에 고려하여 분석합니다.
8. Run Menu: Tools-Tornado Chart
• 예측값에 대한 각 입력 변수의 영향을 개별적으로 분석
“one-at-a-time perturbation”
☞ 하나의 변수를 테스트하는 동안 다른 변수들은 기본값으로 고정하여 다른 변수
들의 영향을 제거
• 각 변수 간의 상관관계는 고려하지 않음.
• 토네이도 차트 vs 민감도 차트
• 토네이도차트는 가정을 정의하기 전에 만들어 질 수 있음.
• 토네이도 차트는 서로 독립적인 assump./decision variable/ precedent의 영향을
평가
• 토네이도 차트 결과
• 토네이도 차트 (Tornado Chart)
• 스파이더 차트 (Spider Chart)
8. Run Menu: Tools-Tornado Chart & Spider Chart
목표 값에 입력변수(가정변수)들이 독립적으로 미치는 영향력을 분석해 줍니다.
8. Run Menu: 최적화(OptQuest)
• 결과값(예측변수, 목적함수, 종속변수)을 극소화 또는 극대화시키는 최적 의사결정
변수를 찾는 것
• 즉, 주어진 제약 조건 또는 요구조건 하에서 예측(목표)값을 최대화 또는 최소화 하는
의사결정 변수의 최적 조합을 찾는 과정
예) 가장 효과적인 광고 매체 선택, 이익을 극대화 또는 비용을 최소화 하는 생산량 결정, 운송비용을 최소화 하
는 경로 결정, 최적의 버스 노선 결정, 매출을 극대화 하는 최적 가격 결정 등…
Y=f(x)
함수식
Decision Variable: X
• Min or Max F(x)
• Solution: X1, X2, X3
8. Run Menu: OptQuest의 실행 프로세스
모델에서 사용할
의사결정 변수를
설정한다.
Crystal Ball Simulation
가정 셀에서 랜덤
변수를 생성한다.
모델의 정의된
예측값을
계산한다.
이전 값보다
더 낳은
값인가?
예측 차트에
결과를 보여준다.
Yes
시뮬레이션을 통해
구한 최적 의사결정
변수 조합을
보여준다.
No
최대 횟수 또는
최대 시간에
시뮬레이션이
도달하였는가?
No
Yes
시뮬레이션 종료 또는
추가적인 시뮬레이션
수행
8. Run Menu: OptQuest 특징
1. 정의된 의사결정 변수의 범위 내에서 조합 가능한 모든 조건을 수행하여 최단 시간
내에 최적의 조건을 찾아 줌
2. 매뉴얼 방식의 대화창으로 되어있어 사용하기 쉽고 편리
3. 메타휴리스틱(Meta-Heuristic) 기법 적용
- Genetic Algorithm
- Simulated Annealing
- Tabu Search
4. 엑셀 해 찾기인 Local 해 찾기의 한계를 극복한 Global 해 찾기 방법을 수행
5. 매우 복잡한 모형도 빠르게 분석하여 시간과 비용을 절감할 수 있음
6. OptQuest Developer Kit을 이용하여 VBA 프로그램밍이 가능
8. Run Menu: OptQuest 실행창
• 통제 변수의 주어진 제약조건과 요구조건 하에서 시뮬레이션을 적용하여 최적 조합을
찾음
- Performance Chart를 통해서 최적해를
찾아 가는 과정을 시각적으로 보여줌
-시나리오가 발생할 때 마다 비교를 통해
최적의 시나리오를 찾아줌
- 현재 설정된 통제 변수의 제약 조건과
목표함수의 요구조건을 보여 줌
9. Analyze Menu: 시뮬레이션 결과
가능한 결과의 범위와 그 결과의 발생확률을 예측
수행된
시뮬레이션 회수
차트에 표시된
반응값(Y)의 개수
시뮬레이션에 대한
통계량 정보
초기투자금액 250,000보다 큰 자산을 축적할 확률이 약 84%임
90% 신뢰구간의 값은 225,725~341,097 임
9. Analyze Menu: 오버레이 차트 (Overlay Chart)
 여러 개의 예측값의 동시 분석
 예측값 비교
 동시에 여러 개의 예측값의 분포 표시
 3차원 그래프 & 회전 가능
9. Analyze Menu: 민감도 분석-주요 인자 파악
• 예측 값의 변동성에 대한 가정 변수들의 영향
력에 대한 정도와 방향성에 대한 정보를 제공
합니다.
• 파레토 차트와 막대 차트로 표현되며, 주요
변수를 파악할 수 있다.
• 혼합형 펀드와 인덱스형 펀드가 수익율
에 큰 영향을 미치고 있음을 알 수 있다.
9. Analyze Menu: 보고서& 데이터 추출
데이터 추출(Extract Data)
보고서(Reports)
시뮬레이션 결과에 대한 모든 차트 및
그래프, 통계 결과들을 엑셀 시트에 보고서
형태로 제공합니다.
시뮬레이션 과정에서 생성된 변수(가정,
의사결정, 예측) 및 통계량, 민감도 분석
데이터 등을 엑셀 시트에 추출할 수 있습니다.
10. Crystal Ball은 기업에 어떻게 활용되는가?
수익 증대 !
확률론적 최적화로 비지니스 요구조건을 충족시키는 동시
에 성장률을 극대화 시킬 수 있습니다
Crystal Ball은 Market Scenarios의 현실적인 정보를 주며, 어떤
시장 변수들이 시장 성장에 영향을 미치는가에 대한 정보를 제
공한다.
- Kulbhushan, Corporate Quality and Six Sigma, Jubilant
Organosys Ltd.
비용 절감 !
Sensitivity Chart를 통해 비용에 가장 큰 영향을 미치는 요
인을 찾아낼 수 있습니다
나는 280만 달러의 잠재적인 비용 절감을 확인할 수 있었다.
- Jeff Blasé, Sprint Corporation
10. Crystal Ball은 기업에 어떻게 활용되는가?
시간 단축 !
수천 가지의 “what-if” 시나리오를 시뮬레이션을 통해 빠르게 자
동으로 모델링하고 시각화하므로 시간을 절약할 수 있습니다
Crystal Ball은 투자자들이 더 빠른고 더 자신감 있는 펀딩 의사
결정을 할 수 있도록 성공의 주요 요인들은 정확하게 찾아주기
때문에 투자 시기를 단축 시킨다.
-Scott Slinker, Charman&CEO, Forecourt Communications
Group, Inc.
품질 개선 !
시뮬레이션으로 공정능력 측정치들을 구하고 확률론적 최적
화를 통해 최적 공정과 공차를 찾아 품질목표를 달성할 수 있
습니다
Crystal Ball의 공정능력분석(Process Capability Analysis)은
Six Sigma, DFSS, Lean principles 같은 품질 개선 방법론을 지
원합니다.
11. Crystal Ball 활용 분야
Crystal Ball 은 엑셀 스프레드시트 기반의 모델링이 가능한 모든 산업 영역에서 리스크
측정 도구로 활용될 수 있습니다.
Financial Risk Management
Valuation
투자 포트폴리오 관리
VaR/EaR
리얼옵션
기업가치 평가
기술가치 평가
벤처기업 평가
부동산
건설
경영/컨설팅
프로젝트 관리
은행
증권
보험
Six Sigma & DFSS
공정개선 및 최적화
설계분석/Capability 설계
신뢰성분석/공차분석
제조
엔지니어링
-
유해성 평가
환경
에너지/환경
석유화학
통신
유틸리티
정부기관
비용 추정
SCM/재고관리
수요예측
병원/의료
제약/생명공학
마케팅/영업
전략 분석
예산 책정
사업 타당성 분석
Strategy
원자재 선정
자원배분
제품 MIX
생산관리
12. 국내외 고객
해외 : 포춘 500대 기업 중 85% 이상, 유수의 MBA 과정.
국내 : 삼성, LG를 포함한 대기업 및 국가 기관 그리고 사설 연구기관 외 다수
국외 고객
국내 고객
외 다수
참조: http://www.crystalball.com/cust-business.html#G
외 다수
13. Crystal Ball 주요 기능 및 가격
Feature
Crystal Ball
Crystal Ball with Decision Optimizer
Distribution Gallery, Distribution Fitting
Categories of Distributions, User-Defined Distributions
O
O
Publish and Subscribe for Categories
O
O
Correlated Assumptions
O
O
Monte Carlo Simulation
O
O
Process Capability features
O
O
Precision Control
O
O
Forecast Charts, with split-view
O
O
Sensitivity Analysis
O
O
Tornado Analysis
O
O
CB Tools
O
O
Customized Reporting
O
O
Example Models
O
O
Extreme Speed
O
Time-series Forecasting
O
O
Multiple, Stepwise, and Forward Linear Regression
O
O
Global Optimization - Stochastic
O
Global Optimization - Deterministic
O
VBA Macros for Crystal Ball
O
O
VBA Macros for CB Predictor
O
O
O
VBA Macros for OptQuest
가격
180만원(VAT 별도)
360만원(VAT 별도)
<Insert Picture Here>
Case Study
Case 1: 사업 타당성 분석
모델 개요
A회사는 2개의 신규 프로젝트 중 현재 A회사의 재무 상태를 고려하여 프로
젝트를 선정하고자 한다.
사업 타당성 분석 시 일반적으로 사용되는 NPV와 IRR을 추정하여 신규 사업
데 타당성을 검토하고자 모델을 구축하였다.
본 사례를 통하여 기존의 평균값을 이용한 결정론적(점) 추정 방법과 시뮬레
이션을 활용한 확률론적 추정 방법을 통하여 어떠한 의사결정을 할 수 있는
지에 대해서 알아보자
사업타당성 분석: Project 1
□ Project 1 타당성 분석
Prj_1 입력변수 전제 조건
Prj_1. 1차년도 매출액
Prj_1 매출 성장률
Prj_1 매출원가
Prj_1 매출원가 상승률
110
10.3%
65
4.0%
Prj_1
Prj_1
Prj_1
Prj_1
영업비용/매출액
투자 자본금
할인율
법인세율
1차년도
20.0%
40
10.0%
0.4
2차년도
3차년도
4차년도
매출액
매출원가
매출이익
110.0
65.0
45.0
121.3
67.6
53.7
133.8
70.3
63.5
147.6
73.1
74.5
영업비용
22.0
24.3
26.8
29.5
세전이익
법인세
투자자본금
Cash Flow_(Prj_1)
23.0
9.20
29.5
11.79
13.80
17.68
-
Prj_1 NPV
Prj_1 IRR
40
-40
22.2
30.7%
▷ NPV:22.2>0 이므로 사업 타당성이 있음
▷ IRR: 30.80%> 10%(할인율)
•
•
•
•
•
•
•
•
•
매출액=전년도 매출액*(1+매출 성장률)
36.8
45.0
매출원가=전년도 매출원가*(1+매출원가 상승률)
14.70
17.99
매출이익= 매출액-매출원가
영업비용=매출액*20%
22.05
26.98
세전이익=매출이익-영업비용
법인세=세전이익*법인세율
Cash Flow=세전이익-법인세
NPV=NPV(할인율, 현금흐름)-초기투자금액
IRR=(초기투자금액을 포함한 현금흐름)
사업타당성 분석: Project 2
□ Project 2 타당성 분석
Prj_2 입력변수 전제 조건
Prj_2 1차년도 매출액
Prj_2 매출 성장률
Prj_2 1차년도 매출원가
Prj_2 매출원가 상승률
120.0
10.0%
65
5.0%
Prj_2
Prj_2
Prj_2
Prj_2
영업비용/매출액
투자 자본금
할인율
법인세율
20.0%
50
10.0%
0.4
.
1차년도
2차년도
3차년도
4차년도
매출액
매출원가
매출이익
120.0
65.0
55.0
132.0
68.3
63.8
145.2
71.7
73.5
159.7
75.2
84.5
영업비용
24.0
26.4
29.0
31.9
세전이익
법인세
투자자본금
Cash Flow_(Prj_2)
31.0
12.4
37.4
14.9
44.5
17.8
52.5
21.0
18.60
22.41
26.70
31.52
-
Prj_2 NPV
Prj_2 IRR
50
50
27.0
30.8%
▷ NPV: 27>0 이므로 사업 타당성이 있음
▷ IRR: 30.8%> 10%(할인율)
결정론적 추정 방법에 의한 결과
Project 1 Vs. Project 2
구분
NPV
IRR
Project 1
22.2
30.7%
Project 2
27.0
30.8%
☞ 일반적인 의사결정
•
두 프로젝트 모두 NPV가 0보다 크므로 사업 타당성이 있다고 볼 수 있다.
•
IRR 역시 두 프로젝트 할인율 10%보다 높아 사업 타당성이 있다고 볼 수 있다.
•
두 프로젝트가 상호배타적이라는 가정하에 IRR이 비슷하기 때문에 NPV가 더 큰 프로젝트 2가
사업성이 더 좋다고 볼 수 있다.
☞ 여기서 생각해 보야할 것
•
과연 Project 2가 항상 더 좋은 사업 모델일까?
• 두 프로젝트에 존재하는 리스크는 어떻게 다를 것인가?
시뮬레이션 결과_예측차트
☞ Project 1 은 평균이 23.1이고 표준편차가 10.5 이며 최소값 -12 / 최대값 61.2 이다.
Project 2 는 평균이 25.1이고 표준편차가 22.2 이며 최소값 -50.8 / 최대값 116.5 이다.
1. NPV가 0보다 작을 가능성은?
• Project 1: 1.27%
• Project 2: 12.57%
2. 95% 신뢰구간은?
• Project 1: (2.9 ~ 44.1)
• Project 2: (-17.87 ~68.7)
▶ 의사결정 방법
•
리스크를 최소화 하고자 한다면 Project 2보다 Project 1이 더 현명한 선택이다.
•
최악에 상황에서 발생할 수 있는 리스크인 최대 손실 금액 -50.8이라는 금액을 감당할 수 없다면 Project 1을 선택하는
것이 더 낳을 것이다.
시뮬레이션 결과_민감도 분석
1. Project 1 NPV에 미치는 영향력의 우선 순위
☞ 1차년도 매출액> 투자 자본금> 영업비용/매출액>
매출성장률> 매출원가상승률
2. ☞ Project 2 NPV에 미치는 영향력의 우선 순위
☞ 1차년도 매출액> 매출성장률> 영업비용/매출액> 투자
자본금> 매출원가상승률
3. 투자 자본금과 영업비용은 NPV의 음의 방향으로 영향을 미치고 있으며, Project 1이 Project2 보다 더 유의한 영향력을
행사하고 있음.
▶ 의사결정 방법
• 민감도 분석은 결과에 영향을 미치는 주요 변수 영향력에 대한 정보를 제공함으로써 리스크 관리 우선순위를 정할 수
있으며, 만약 가장 영향력을 많이 미치는 입력 변수에 대한 통제가 가능하여 결과 변수를 긍정적인 방향으로 전환할 수
있다면 리스크 통제가 가능한 프로젝트를 선택하는 것도 하나의 의사결정 대안이다.
시뮬레이션 결과_ Overlay Chart
☞ 오버레이 차트를 통하여 하나의 레이아웃에서 두 결과에 대해 시각적인 정보로 직관적인 판단을 할 수 있다.
평균 NPV의 경우 Project 1(23.1)< Project (25.1)며, 리스크의 크기를 의미하는 산포의 역시 Project 1<Project 2가 크
다. 이 결과로 “High Risk High Return”임을 알 수 있다.
Case 2: Project Selection
모델 개요
한 기업의 R&D 부서에서 12개의 프로젝트를 계획하고 각 프로젝트의 순현재가치
(NPV)와 내부수익율(IRR)을 계산했다.
각 프로젝트 별로 매출액과 매출성장률에 대해 확률분포가 가정된다. 확률분포는 각
프로젝트의 조건에 따라 다르게 정의된다. 각 프로젝트의 초기투자 비용이 함께 기록되
어 있다.
기대값에 근거한 의사결정은 리스크를 평가하지 않았기 때문에 매우 위험할 수 있다.
각 프로젝트의 NPV에 대해 몬테카를로 시뮬레이션을 실행하고 투자여부에 대한 의사결
정을 할 수 있다.
모든 프로젝트를 선택했을 때 초기 투자비용은 $493.5 million 이다. 그러나 사용 가능
한 예산은 $260 million 이다. 예산이 제한적이기 때문에 Total Project NPV를 극대화시
키기 위해 어떤 프로젝트를 선택할 것인지 결정해야 한다. 의사결정을 어렵게 만드는
것은 NPV가 매우 불확실하다는 점이다. OptQuest를 이용해 Total Project NPV를 극대
화시킬 수 있는 프로젝트를 선정할 수 있다.
스프레드시트 Model
Main-Model
Sub-Model
Project Selection-Overlay Chart
각 프로젝트에 대한 NPV 계산 결과와 시뮬레이션 결과가 상당한 차이를 보이고 있다. 리스크를 고
려하지 않은 NPV 계산결과의 순위와 시뮬레이션 결과 산출된 각 프로젝트의 NPV 예측값 평균의
순위를 비교해보자.
NPV 계산 결과만 놓고 보면 프로젝트 4가 가장 수익이 높았으나 시뮬레이션 실행 결과, 프로젝트
12가 가장 수익이 높은 것으로 나타났다.
Optimization(최적화)
 목적: 제한된 예산에서 NPV를 최대화 시킬 수 있는 프로젝트 선정
 제약 조건
• 12개의 프로젝트를 모두 선택했을 때 초기투자 비용은 $493.5이다.
• 그러나 집행할 수 있는 예산은 총 $ 260 MM로 제한되어 있다.
• 어떤 프로젝트를 선택해야 할 것인가?
• 제약조건 ☞ Total Project NPV <=$260mm
• Crystal Ball의 OptQuest를 이용하여 제약조건을 만족시키는 최적의 프로젝
트 조합을 찾을 수 있다.
최적화 결과: Deterministic Vs. Stochastic
구분
개요
Deterministic
• 시뮬레이션 입력값을 평균으로 고정한 후
최적화 수행
Stochastic
• 시뮬레이션 입력값을 분포로 정의한 후 최
적화 수행
• 단 NPV가 0보다 클 가능성을 95%로 설정
프로젝트
1,3,4,7,8,11
3,5,9,10,11,12
NPV
$160.475
$226.28
NPV>0
86.75%
96.74%
결론
Total Project NPV가 더 높은 기대값과 리스크 관점에서 손익분기점을 넘어서게 될 더 높은
가능성을 포함하는 정보를 이용하여 의사결정자는 이 프로젝트의 실행 여부를 결정할 수
있다. 이는 기존의 점 추정에 의한 결정론적 방법론 보다 비즈니스 환경의 현실성을 반영하
는 의사결정을 할 수 있도록 도와준다.
교육안내 [크리스탈 볼을 이용한 리스크분석]
교육 내용 요약
크리스탈 볼을 활용하여 확률론적 분석을 하기 위해 시뮬레이션과 확률 분포 및 통계지식을 학습한 후, 다양한 예제를
통한 모델링 기법 및 결과 분석 능력을 습득합니다. 더불어, 최적화, 시계열 예측 등의 고급기법에 대한 기능까지 체계
적으로 학습하게 됩니다.
참가 안내
• 교육 대상 : 경영기획, 재무, 마케팅, 영업, 품질, 식스시그마 담당자 및 의사결정이 필요한 모든 업무 추진자.
• 교육비 : 300,000원(교재, 점심식사, 주차권 제공)
• 교재 : 강의안 인쇄본 제공
• 노동부 환급 여부 : 재직자 직업능력개발 훈련 고용보험 환급 과정으로 대기업은 약 7만원, 우선지원대상 기업은
약 8만원 환급 가능
• 대학생 특전: 교육비 50% 할인
• 교육신청: http://edu.eretec.com/
교육과정 [크리스탈 볼을 이용한 리스크분석]
일자
교육내용
모델 개요
Crystal Ball 입문
세부내용
모델과 시뮬레이션
09:00 ~ 09:50
모델구축 절차와 몬테카를로 시뮬레이션
10:00 ~ 10:50
Crystal Ball 시작하기
11:00 ~ 11:50
점심 시간
1일차
분포 이론
통계량과 확률분포
시뮬레이션 모델 설정
모델 구축
최적화
2일차
12:00 ~ 13:00
13:00 ~ 13:50
14:00 ~ 14:50
확률분포 선택과 상관계수 지정
15:00 ~ 15:50
시뮬레이션 결과분석과 보고 및 컨트롤
16:00 ~ 16:50
Crystal Ball 분석도구
17:00 ~ 17:50
고급기법을 확용한 모델링 사례
09:00 ~ 09:50
최적화
10:00 ~ 10:50
효용곡선
11:00 ~ 11:50
점심 시간
예측
시간
12:00 ~ 13:00
시계열 예측
13:00 ~ 13:50
선형회귀 분석
14:00 ~ 14:50
시계열을 활용한 모델링 사례
15:00 ~ 17:50
Contract Information
㈜이레테크 소프트웨어사업부
민 경 현 과장
 전화: 031-436-1106, 1109
 팩스: 031-436-1110
 홈페이지: www.cystalball.co.kr
 메일: [email protected] / [email protected]
 주소: 경기도 군포시 당정동 SK벤티움 101-703(우:435-776)
“실행이 곧 전부입니다. 아이디어는 과제 극복의 5%에 지나지 않으며,
아이디어의 좋고 나쁨은 어떻게 실행하느냐에 따라 결정됩니다.”
- 르노닛산 카를로스 곤 회장 -