A Crystal Ball of a Strategist

2008 ◽  
Author(s):  
Anton Arapetyan
Keyword(s):  
1977 ◽  
Vol 22 (1) ◽  
pp. 19-21
Author(s):  
LLOYD H. STRICKLAND

1980 ◽  
Vol 41 (C10) ◽  
pp. C10-281-C10-293 ◽  
Author(s):  
R.S. Simon
Keyword(s):  

2017 ◽  
Vol 3 (2) ◽  
pp. 112
Author(s):  
Patrícia Regina da Silva Zaluski ◽  
Maria José Pereira Dantas
Keyword(s):  

Neste artigo a Simulação de Monte Carlo (SMC) é aplicada de forma a exemplificar seu uso, avaliando o comportamento dos diferentes tipos de aviários em atender demandas simuladas, com base nas variáveis de preço e custo aplicados à indústria e produtor. O modelo foi implementado em Excel com o apoio do suplemento Crystal Ball. Ao final do artigo pode-se observar o comportamento dos subprodutos do frango de corte sob regime dos diferentes níveis de tecnologia de aviários. Concluiu-se que os aviários climatizados positivo e negativo apresentam semelhanças nos resultados alcançados na simulação, o que demonstra uma baixa relação custo/benefício no investimento em aviários climatizados negativos, pois necessitam de investimento inicial elevado. Este artigo considera uma análise superficial, contemplando apenas uma parcela do cenário real existente ao produtor.


2014 ◽  
Vol 5 (9) ◽  
pp. 819-823
Author(s):  
М. А. Мартемьянов ◽  
В. В. Куликов ◽  
А. П. Крутенкова
Keyword(s):  

2014 ◽  
Vol 10 (1) ◽  
pp. 5-5
Author(s):  
Tessa Meese
Keyword(s):  

2011 ◽  
Vol 58-60 ◽  
pp. 1018-1024
Author(s):  
Feng Ye ◽  
Gui Chen Xu ◽  
Di Kang Zhu

This paper reviews several current methods of calculating buffer on the basis of pointing out each merits and pitfalls and then introduces Bayesian statistical approach to CCS / BM domain to calculate the size of the project buffer, to overcome that the current method of the buffer calculation is too subjective and the defect on lacking of practical application. In Crystal Ball, we compare the simulation results of implementation process on the benchmark of C&PM, RESM and SM. The results show that the buffer using this method can ensure the stability of the project’s completion probability, and this method has great flexibility.


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