Como avaliar se o número de iterações Monte Carlo é suficiente?

01Mais amostras reduzem instabilidade numérica

Cada iteração gera um cenário a partir das hipóteses do modelo. Com poucas amostras, percentis e probabilidades podem variar muito entre rodadas. Aumentar o número ajuda a estabilizar as estimativas, mas não corrige entradas ruins e não elimina a incerteza real do projeto.

02Entenda as condições do conceito

Mais iterações reduzem a variabilidade da amostragem, mas não corrigem premissas ruins.

03Convergência exige comparação

Faça rodadas sucessivas e observe se os percentis usados na decisão e a probabilidade de cumprir o marco permanecem suficientemente estáveis. A tolerância precisa ser relacionada à decisão: uma variação de poucas horas pode ser irrelevante num projeto longo, enquanto alguns dias podem mudar uma obrigação crítica.

04Caso guiado: observar estabilidade na decisão

Faça uma rodada e registre P50, P80 e probabilidade de cumprir o marco. Aumente as amostras e repita mantendo as demais hipóteses. Se o P80 varia alguns dias entre rodadas, pergunte se essa diferença muda a decisão. O número adequado depende da estabilidade exigida e do comportamento dos riscos, não apenas de um valor padrão.

Se um evento raro tem impacto grande, ele pode aparecer poucas vezes e aumentar a instabilidade. Examine a hipótese, a documentação e as opções de controle da sequência aleatória da ferramenta. Não descarte o evento porque dificulta a convergência. O exercício distingue erro de amostragem e incerteza do projeto: mais iterações ajudam a estabilizar estimativas, mas não eliminam uma distribuição ampla nem tornam corretas as entradas.

05Guardar as condições do teste

Registre número de iterações, configuração, corte, distribuições e, quando disponível, controle da sequência aleatória. Compare resultados com a mesma base. Se a instabilidade persistir, examine eventos raros e comportamento das distribuições. Nunca declare precisão apenas porque o número de iterações é grande; a qualidade da modelagem e da evidência determina a utilidade da simulação.