Навігація
Головна
ПОСЛУГИ
Авторизація/Реєстрація
Реклама на сайті
 
Головна arrow Економіка arrow Економічна діагностика
< Попередня   ЗМІСТ   Наступна >

Метод Монте-Карло і його застосування до оцінки стратегій, пов'язаних із ризиком

Метод Монте-Карло це один із методів моделювання результатів функціонування складної системи, на яку впливають випадкові фактори і яка, як правило, не може бути описана жодними іншими методами. У рамках досліджуваних нами економічних ситуацій під складною системою досить розуміти систему, яку не можна описати доступною для огляду множиною параметрів. У свою чергу, метод Монте-Карло є складовою так званого імітаційного моделювання, назва якого говорить сама за себе. Воно покликане імітувати сам процес функціонування досліджуваного об'єкта. Іноді імітаційне моделювання і метод Монте-Карло ототожнюють.

Ідея методу Монте-Карло базується на заміні експериментів над реальними об'єктами експериментами над їхніми моделями. У переважній більшості випадків саме відсутність статистичних даних не дозволяє зробити аналіз і прогноз реального процесу. Метод Монте-Карло дає можливість отримати аналог таких даних, беручи їх не з життя, а з псевдореального функціонування моделі.

Основний принцип, що лежить в основі методу Монте-Карло, дуже простий і полягає в наступному: реальні статистичні дані замінюються даними, отриманими на основі вибірки з чисел, що підпорядковуються тим самим законам розподілу, що й реальні. Найголовніше при цьому, що ці закони в моделях можна змінювати відповідно до можливих змін у реальних системах, які бажано змоделювати, не вдаючись до таких експериментів над реальними системами. Тим більше, що багато експериментів реальні системи не допускають через можливі їх аварії, збої у виробництві і т.п.

Таким чином, відсутні статистичні дані замінюються даними "спостережень", які моделює сама модель, після чого шукані характеристики процесу отримуються шляхом звичайного статистичного оброблення й аналізу таких спостережень.

По суті метод Монте-Карло призначений для моделювання справді складних систем. Результати функціонування простих систем можна змоделювати іншими способами. Складна система – чи то банк, промислове підприємство, магазин, склад і т.п. – поділяється на низку більш простих підсистем, що, у свою чергу, можуть поділятися на менш складні, аж до окремих технологічних операцій. Кожна підсистема має свої вхідні і вихідні параметри, що підпорядковуються, як випадкові величини, власним законам розподілу (рис. 13.1).

Схема структури складної системи

Рис. 13.1. Схема структури складної системи

Ці закони розподілу можна моделювати і, відповідно, імітувати функціонування реального процесу. Отримуючи вихідні параметри, наприклад, обсяг випуску готових виробів, прибуток, можна оцінювати ризик функціонування модельованої системи, взявши за оцінку ризику відповідні параметри.

Експеримент із моделлю має багато переваг, основні з яких такі: експеримент можна проводити практично необмежену кількість разів; у процесі експерименту можна по-різному змінювати параметри самої моделі, навіть змінювати її структуру, і спостерігати як зміняться результативні параметри її функціонування; модельний експеримент не вимагає якихось перетворень і змін у реальній системі; схема методу Монте-Карло добре реалізується на комп'ютері. Основним недоліком методу є те, що він цілком визначається якістю і коректністю самої моделі.

 
Якщо Ви помітили помилку в тексті позначте слово та натисніть Shift + Enter
< Попередня   ЗМІСТ   Наступна >
 
Дисципліни
Агропромисловість
Банківська справа
БЖД
Бухоблік та Аудит
Географія
Документознавство
Екологія
Економіка
Етика та Естетика
Журналістика
Інвестування
Інформатика
Історія
Культурологія
Література
Логіка
Логістика
Маркетинг
Медицина
Менеджмент
Нерухомість
Педагогіка
Політологія
Політекономія
Право
Природознавство
Психологія
Релігієзнавство
Риторика
РПС
Соціологія
Статистика
Страхова справа
Техніка
Товарознавство
Туризм
Філософія
Фінанси
Інші