Utiliser la simulation de Monte Carlo pour gérer les risques des projets de développement

Introduction

Également appelée simulation de Monte-Carlo, cette technique mathématique permet d'estimer les résultats possibles d'un événement incertain. Inventée par John von Neumann et Stanislaw Ulam pendant la Seconde Guerre mondiale, elle doit son nom au célèbre casino de Monaco, car elle repose sur l'élément de hasard.

En utilisant un échantillonnage aléatoire répété, les simulations de Monte Carlo peuvent évaluer l’impact du risque sur des scénarios réels, des stocks aux prévisions de ventes, en passant par la gestion de projet et la tarification.

La façon la plus simple de comprendre ce concept est de se demander comment calculer la probabilité d’obtenir deux six avec une paire de dés. Il existe 36 combinaisons de lancers de dés, et à partir de là, nous pouvons calculer manuellement la probabilité d’obtenir deux six. En lançant les dés plusieurs fois – disons plusieurs millions de fois – nous obtiendrions une distribution représentative des résultats et nous indiquerions la probabilité d’obtenir deux six.

En utilisant l’algorithme de calcul de la méthode de Monte-Carlo, nous pouvons obtenir des prédictions plus précises en lançant métaphoriquement les dés des millions de fois en quelques minutes.

Simulation de Monte Carlo en quatre étapes

1. Définir les variables clés du projet : Élaborer un registre des risques de tous les risques connus et inconnus. Une valeur monétaire et une probabilité de survenance sont attribuées aux risques liés aux coûts, au budget et aux imprévus.

2. Générer des distributions de probabilité : Intégrez les risques dans le logiciel afin de déterminer le profil de risque le plus probable. Les ensembles de données historiques et l'expérience du secteur soutiennent ce processus.

3. Effectuer une analyse de simulation : Laissez le logiciel faire son travail ! Le nombre d'itérations peut atteindre des milliers.

4. Agréger les résultats : Passez en revue les résultats du résultat le plus probable et convertissez les chances en choix.

Analyser en profondeur les profils de risque des projets

Prenons un exemple.

Supposons qu’un promoteur immobilier exige une marge bénéficiaire de 20 % pour un projet d’appartement résidentiel. Mais avec la volatilité récente du marché, l’escalade des coûts de construction et la hausse des taux d’intérêt, le promoteur doit examiner de plus près le profil de risque du projet.

Le développeur utilise des données historiques et des conseils d'experts en matière de coûts pour intégrer les probabilités de coûts de construction, et le profil des taux d'intérêt est déterminé à partir des courbes de rendement historiques et des prévisions économiques.

En appliquant cette gamme de résultats au modèle de projet, la probabilité que chaque résultat se produise affichera une plage de probabilité équivalente à la marge cible.

Le promoteur constate qu’il n’y a que 25 % de probabilité que le projet atteigne la marge bénéficiaire requise de 20 %. En d’autres termes, il est peu probable que le projet atteigne la rentabilité requise par le promoteur.

Comment placer un pari sûr ?

Les simulations de Monte-Carlo et les analyses de sensibilité font varier une ou plusieurs entrées et mesurent l'influence de ces dernières sur la rentabilité d'un projet. La différence réside dans la manière dont elles sont réalisées. La méthode de Monte-Carlo applique des variations aléatoires tandis que l'analyse de sensibilité applique des variables spécifiquement choisies.

Le point fort de la méthode de Monte-Carlo est qu'elle peut prendre en compte une gamme de valeurs pour différentes données d'entrée. Mais c'est aussi sa plus grande limite. Les résultats ne sont que des estimations basées sur la qualité des données d'entrée. C'est pourquoi l'analyse de Monte-Carlo, entreprise en tandem avec les conseils d'experts en métreurs expérimentés, permettra d'obtenir les meilleurs résultats.

Bien qu’il n’existe pas de méthode « idéale » pour quantifier les risques ou estimer les imprévus, toute méthode doit être mathématiquement solide et cohérente avec les meilleures pratiques de gestion des risques. ARGUS EstateMaster, soutenu par la meilleure expertise du marché, présente aux développeurs une boîte à outils d'outils puissants pour comprendre l'exposition au risque et prévoir l'avenir.

Aucun risque ne peut être éliminé. Mais une approche méthodique de gestion des risques peut vous aider à faire les paris les plus sûrs en matière de développement immobilier.

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