Meten is weten: risico’s kwantificeren met Monte-Carlo simulaties (5-5)

Welkom bij onze vijfdelige blogreeks over risicomanagement. In deze serie laten we zien hoe gemeenten en organisaties risico’s gestructureerd kunnen beheersen, grip kunnen houden op processen en financiële weerbaarheid kunnen versterken. Elke week publiceren we een nieuwe blog, waarin we praktische tips, voorbeelden en inzichten delen. Onderstaand onze 5e en laatste blog van de reeks.

Meten is weten: risico’s kwantificeren met Monte-Carlo simulaties 

Risico’s inschatten op gevoel? Dat kan beter. In overheidsbeleid en publieke financiën is beslissen onder onzekerheid dagelijkse kost. Maar hoe betrouwbaar is ons onderbuikgevoel? En hoe breng je onzekerheid beter in kaart?

Waarom gevoel vaak tekortschiet

Veel risicobeoordelingen zijn gebaseerd op de ervaring van één of meerdere personen. Hoewel ervaring waardevol is, blijkt uit onderzoek dat mensen risico’s vaak systematisch onderschatten of overschatten. Zeldzame rampen worden overschat, cumulatieve financiële risico’s onderschat. Subjectieve inschattingen missen nuance en consistentie, vooral bij beïnvloedende risico’s. Een gemiddelde berekening doet vaak geen recht aan de nuance.

Wat is een Monte-Carlo simulatie?

Een Monte-Carlo simulatie is een wiskundige methode die duizenden scenario’s doorrekent op basis van kansverdelingen. In plaats van één uitkomst te voorspellen, laat het zien hoe waarschijnlijk verschillende uitkomsten zijn. Zo ontstaat een rijker beeld van risico’s en kun je betere beslissingen nemen.
Bijvoorbeeld: een gemeente voert een project uit met een onzeker kostenplaatje. In plaats van één schatting, voert een Monte-Carlo simulatie duizenden berekeningen uit met variabele aannames. Het resultaat? Betrouwbare inzichten in het waarschijnlijke kostenbereik, inclusief worst-case en best-case scenario’s.

Wat betekent dit voor financiële weerbaarheid?

Door risico’s te kwantificeren met Monte-Carlo simulaties kunnen overheden:

• Financiële buffers beter afstemmen op realistische risico’s.
• Beleidskeuzes onderbouwen met probabilistische inzichten.
• Transparanter communiceren over onzekerheden richting bestuur en burgers    

Kortom: risicomanagement wordt slimmer én strategischer.

Monte-Carlo simulatie in LIAS Risk

Je hoeft geen datawetenschapper te zijn. In LIAS Risk is Monte-Carlo volledig geïntegreerd. Met een paar klikken voer je simulaties uit op je risicoregisters. De tool visualiseert direct de spreiding van mogelijke uitkomsten en ondersteunt onderbouwde keuzes. Of het nu gaat om een meerjarenbegroting, projectplan of beleidsadvies: LIAS Risk maakt onzekerheid kwantificeerbaar en bespreekbaar.

Afsluiting van de reeks:
Dit was het laatste deel van onze blogreeks over risicomanagement. We hebben laten zien hoe je risico’s structureel beheerst, regie voert, VNG-richtlijnen toepast en probabilistische inzichten gebruikt. Volg onze serie om elke week nieuwe inzichten te krijgen en de kracht van risicomanagement in jouw organisatie te ontdekken.

Lees ook de 1e blog,  2e blog, 3e blog en 4e blog van deze reeks.