Stochastische Planungssimulation (Monte Carlo) mit Excel ... / 6.4 Diagramm in R erstellen

Nun kann man dies in Excel-Diagrammen abbilden. Einfacher zur Parametrisierung sind die Grafik-Funktionen in R. Mit dem R-Befehl BERT.graphics.device() wird ein spezifisches Bildobjekt in Excel angesprochen. Damit kann ein Diagramm dynamisch aktualisiert werden. Histogramme können mit der R-Funktion hist() einfach erstellt werden. Allerdings kann hist() keine Linien darstellen. Daher verwendet man die Standard-Funktion plot(). Diese wird zum Abschluss der Simulation aus Excel heraus aufgerufen:

Application.Run("BERT.Call", "endTimer")

endTimer2 ist wie folgt definiert:^[1]

endTimer = function()

{

end_time <<- Sys.time()

BERT.graphics.device("HistMCS2")

dens=density(mcs)

plot(dens$x,length(data)*dens$y,type="l",xlab="Ergbebnis",ylab="Wahrscheinlichkeit",yaxt='n')

end_time – start_time

}

Das Ergebnis sieht in etwa so aus, wie in Abb. 20 dargestellt.

Abb. 20: Ein stetiges Histogramm in R

Die Quantilsfunktionen in R entsprechen weitgehend den Excel-Funktionen. Zur Ermittlung der Fläche links vom Eigenkapital (Überschuldung) kann die R-Funktion ecdf() verwendet werden (Abb. 21.)

Abb. 21: Quantilsberechnung in R

Ideen zur Erweiterung dürften kein knappes Gut sein, sodass schnell etliche Ergänzungen notwendig werden können. R lässt sich durch die Vielfalt von Objekten besser strukturieren als Excel, sodass die Komplexitätskurve flacher ansteigt als bei einer Excel-Nutzung. Dies betrifft insbesondere die Nutzung alternativer Verteilungsfunktionen.

Ablaufsteuerung

Zwei Anmerkungen noch:

Und noch ein Hinweis zur Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse: Eine Zufallszahl wird nicht zufällig erzeugt. Die Reihenfolge der Erzeugung ist nicht zufällig, sondern deterministisch, nur der Startpunkt variiert. Der Startpunkt kann in R mit "set.seed" gesetzt werden. Damit wird bei jedem Durchlauf die identische Kombination von Zufallszahlen erzeugt. Somit sind die verschiedenen Durchläufe vergleichbar. Eine solche Funktion fehlt Excel leider. Ich habe sie in den R-Code eingebettet.

[1] Ursprünglich diente die Funktion der Laufzeitmessung. Die Schlussverarbeitung eignet sich jedoch auch für andere Aufgabenstellungen.