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4 4. OPTIMIERUNG Dieser Abschnitt examiniert die Optimierungsprozesse und -methodologien in ausführlicherem Detail bezüglich ihrer Verwendung im Risiko Simulator. Diese Methodologien schließen die Verwendung der kontinuierlichen gegen die diskreten ganzzahligen Optimierungen, sowie auch der statischen gegen die dynamischen und stochastischen Optimierungen ein. 4.1 Optimierungsmethodologien Es existieren viele Algorithmen, um die Optimierung auszuführen und es sind viele verschiedene Verfahren vorhanden, wenn die Optimierung mit der Monte-CarloSimulation verbunden wird. In Risiko Simulator gibt es drei verschiedenartige Optimierungsverfahren and Optimierungstypen, sowie auch unterschiedliche Typen von Entscheidungsvariablen. Risiko Simulator kann, zum Beispiel, Folgendes bearbeiten: Kontinuierliche Entscheidungsvariablen (1.2535, 0.2215 und so weiter), Ganzzahlige Entscheidungsvariablen (z.B., 1, 2, 3, 4 oder 1.5, 2.5, 3.5 und so weiter), Binäre Entscheidungsvariablen (1 und 0 für Go/No-Go Entscheidungen) und Gemischte Entscheidungsvariablen (sowohl ganzzahlige und kontinuierliche Variablen). Risiko Simulator kann außerdem Lineare Optimierungen (das heißt, wenn sowohl das Ziel als auch die Einschränkungen alle lineare Gleichungen und Funktionen sind) und Nicht lineare Optimierungen (das heißt, wenn das Ziel und die Einschränkungen eine Mischung von linearen und nicht linearen Funktionen und Gleichungen sind) bearbeiten. Bezüglich des Optimierungsverfahrens, kann man Risiko Simulator verwenden, um eine Diskrete Optimierung auszuführen. Diese ist eine Optimierung, die auf einem diskreten oder statischen Modell ausgeführt wird, wobei keine Simulationen durchgeführt werden. In anderen Worten, alle Inputs des Modells sind statisch und gleichbleibend. Dieser Optimierungstyp ist anwendbar, wenn das Modell als bekannt angenommen wird und wenn keine Ungewissheiten vorhanden sind. Man kann auch eine diskrete Optimierung zuerst ausführen, um ein optimales Portfolio und seine entsprechende optimale Aufteilung der Entscheidungsvariablen zu bestimmen, bevor man fortgeschrittenere Optimierungsprozeduren anwendet. Zum Beispiel, bevor man Benutzerhandbuch 138 © 2012 Real Options Valuation, Inc.
