Développer des modèles de simulation de données personnalisés, Excel VBA

Développer des modèles de simulation de données personnalisés, Excel VBA

Voici une explication détaillée de la manière de développer des modèles de simulation de données personnalisés dans Excel VBA, avec une série d’étapes et un exemple de code VBA pour créer un modèle de simulation simple.
Étape 1 : Préparer la feuille Excel
Avant d’écrire le code, il est important de commencer par préparer la feuille Excel. Imaginons que nous voulons créer un modèle de simulation qui génère des valeurs aléatoires selon une distribution de probabilité définie (par exemple, une distribution uniforme).
Configuration de la feuille Excel :
1. Créer un tableau de données :

  • Ouvrez Excel et créez une nouvelle feuille.
  • Dans la colonne A, créez un en-tête intitulé Numéro de simulation.
  • Dans la colonne B, créez un en-tête intitulé Valeur aléatoire.
  • Dans la colonne C, créez un en-tête intitulé Résultat simulé.

2. Paramètres d’entrée :

  • Pour la simplicité, supposons que nous voulons simuler des valeurs aléatoires entre 1 et 100.
  • Vous pouvez également avoir une cellule d’entrée qui définit le nombre de simulations. Par exemple, la cellule D1 pourrait contenir le nombre de simulations à effectuer.

Voici un exemple de mise en page :

A B C D
Numéro simulation Valeur aléatoire Résultat simulé Nombre de simulations
1 100
2
3

Étape 2 : Ouvrir l’éditeur VBA
1. Ouvrez Excel.
2. Appuyez sur Alt + F11 pour ouvrir l’éditeur VBA. C’est là que vous écrirez votre code.
3. Dans l’éditeur VBA, cliquez sur Insertion dans la barre d’outils, puis sélectionnez Module. Cela ajoutera un nouveau module où nous allons écrire le code.
Étape 3 : Insérer un nouveau module
1. Après avoir cliqué sur Insertion > Module, vous verrez une fenêtre de code vide où vous pourrez saisir votre code VBA.
2. Ce module sera utilisé pour contenir la logique de la simulation.
Étape 4 : Écrire le code VBA
Maintenant, nous sommes prêts à écrire le code pour simuler des valeurs aléatoires et créer un modèle. Voici un exemple de code VBA qui génère des valeurs aléatoires entre 1 et 100 pour un nombre donné de simulations et calcule un résultat simulé basé sur une certaine formule ou logique.
Exemple de code VBA :

Sub LancerSimulation()
    Dim nombreDeSimulations As Integer
    Dim i As Integer
    Dim valeurAleatoire As Double
    Dim resultatSimule As Double
    ' Récupérer le nombre de simulations depuis la cellule D1
    nombreDeSimulations = Range("D1").Value
    ' Boucle pour chaque simulation
    For i = 1 To nombreDeSimulations
        ' Générer une valeur aléatoire entre 1 et 100
        valeurAleatoire = Int((100 - 1 + 1) * Rnd + 1)
        ' Placer la valeur aléatoire dans la colonne B
        Cells(i + 1, 2).Value = valeurAleatoire
        ' Ici, vous pouvez définir une logique pour le résultat simulé
        ' Exemple : nous allons simplement utiliser la valeur aléatoire comme résultat
        resultatSimule = valeurAleatoire * 0.5  ' Par exemple, prendre 50% de la valeur aléatoire
        ' Placer le résultat simulé dans la colonne C
        Cells(i + 1, 3).Value = resultatSimule
    Next i
    ' Informer l'utilisateur que la simulation est terminée
    MsgBox "Simulation terminée ! " & nombreDeSimulations & " simulations effectuées.", vbInformation
End Sub

Explication du code :

  • Sub LancerSimulation() : Définit le début d’une macro nommée LancerSimulation.
  • Dim nombreDeSimulations As Integer : Déclare une variable pour stocker le nombre de simulations à effectuer, qui sera lu depuis la cellule D1.
  • Dim i As Integer : Un compteur de boucle utilisé pour itérer sur chaque simulation.
  • Dim valeurAleatoire As Double : Une variable pour contenir la valeur aléatoire générée à chaque simulation.
  • Dim resultatSimule As Double : Une variable pour stocker le résultat calculé de chaque simulation.

Logique de la boucle :

  • For i = 1 To nombreDeSimulations : Cette boucle s’exécute pour chaque simulation.
  • valeurAleatoire = Int((100 - 1 + 1) * Rnd + 1) : Génère une valeur entière aléatoire entre 1 et 100. La fonction Rnd génère un nombre aléatoire entre 0 et 1, et la formule assure qu’il tombe dans la plage spécifiée.
  • Cells(i + 1, 2).Value = valeurAleatoire : Place la valeur générée dans la colonne B, à partir de la ligne 2 (car la ligne 1 est l’en-tête).
  • resultatSimule = valeurAleatoire * 0.5 : Ici, nous appliquons une transformation simple : prendre 50% de la valeur aléatoire comme résultat simulé.
  • Cells(i + 1, 3).Value = resultatSimule : Place le résultat simulé dans la colonne C.
  • MsgBox "Simulation terminée !" : Affiche une boîte de message pour informer l’utilisateur que la simulation est terminée.

Étape 5 : Fermer l’éditeur VBA
Une fois le code écrit, appuyez sur Ctrl + S pour sauvegarder votre classeur. Fermez l’éditeur VBA en cliquant sur la croix en haut à droite de l’éditeur ou en appuyant sur Alt + Q.
Étape 6 : Exécuter la macro
Pour exécuter la macro :
1. Retournez dans votre feuille Excel.
2. Appuyez sur Alt + F8 pour ouvrir la boîte de dialogue « Macro ».
3. Sélectionnez LancerSimulation et cliquez sur Exécuter.
4. La macro s’exécutera, générant des valeurs aléatoires et des résultats simulés dans les cellules spécifiées. Une fois terminée, une boîte de message apparaîtra pour confirmer le nombre de simulations effectuées.
Sortie attendue :
Supposons que vous avez défini le nombre de simulations à 100 (cellule D1), la feuille sera remplie avec 100 valeurs aléatoires dans la colonne B (chaque valeur étant comprise entre 1 et 100), et leurs résultats simulés (50% de la valeur aléatoire) dans la colonne C. Voici à quoi pourrait ressembler une partie du résultat :

A B C
Numéro simulation Valeur aléatoire Résultat simulé
1 32 16
2 78 39
3 21 10.5
4 56 28

Conclusion :
Il s’agit d’un exemple simple de la manière de développer un modèle de simulation de données personnalisé en utilisant Excel VBA. Vous pouvez adapter la logique pour générer des valeurs aléatoires ou calculer des résultats simulés en fonction des besoins spécifiques de votre modèle. Cette approche peut être étendue à des modèles plus complexes, y compris des simulations basées sur différentes distributions de probabilité, des corrélations entre variables, ou même des simulations de type Monte Carlo pour des analyses de données plus avancées.

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