Моделирование методом Монте-Карло

Планировку участка предметной специализации определяют по ведущему технологическому процессу, а при его отсутствии — по критерию оптимальности. На участках изготовления изделий электронной техники таким критерием могут быть минимальный объем незавершенного производства, наименьшая длительность процессов изготовления изделия, минимальная себестоимость. При этом целесообразно использование методов статистического моделирования (метода Монте-Карло, метода направленного перебора, обеспечивающего путем перестановок приближение к оптимуму с помощью транспозиций матриц).  [c.114]


Путем многократного моделирования методом Монте-Карло  [c.241]

Моделирование методом Монте-Карло. Для опреде-  [c.255]

Анализ единичного риска проекта начинается с установления неопределенности, присущей денежным потокам проекта, которое может основываться и на простом высказывании мнений, и на сложных экономических и статистических исследованиях с использованием компьютерных моделей. Наиболее часто используют следующие методы анализа 1) анализ чувствительности 2) анализ сценариев 3) имитационное моделирование методом Монте-Карло.  [c.206]

Имитационное моделирование методом Монте-Карло требует специального программного обеспечения.  [c.207]

Имитационное моделирование методом Монте-Карло требует хоть и несложного, но специального программного обеспечения, тогда как расчеты другими описанными здесь методами могут быть выполнены с помощью программ любого электронного офиса.  [c.169]


Моделирование методом Монте-Карло  [c.145]

Моделирование методом Монте-Карло  [c.165]

Имитационное моделирование методом Монте-Карло пример распределения объемов нефтяных запасов  [c.167]

Если в объекте моделирования входной сигнал преобразуется в определенный функционал, то необходимо иметь типовые функциональные блоки. Когда функционал имеет детерминированный характер, функциональный блок воспроизводит детерминированную функциональную зависимость. Если зависимость носит вероятностный характер, то блок должен воспроизводить случайную функцию. При этом следует указать, что способ получения заданных случайных зависимостей давно используется в статистическом моделировании (метод Монте-Карло) и может быть заимствован оттуда. В реальных моделях часто требуется не только воспроизводить случайную функцию, а применять эмпирические зависимости, т.е. использовать реальные данные в преобразователях и т.п. Гораздо легче в имитационных моделях реализовать блоки, имеющие теоретические распределения, так как их легко преобразовывать, меняя интенсивность или другие параметры распределений.  [c.286]

РИСУНОК 5.1 Значения R/S, моделирование методом Монте-Карло против уравнения  [c.76]

Первый этап любого моделирования методом Монте-Карло — определение распределения(ий) вероятностей для входной(ых) переменной(ых). Большинство компьютерных программ, предназначенных для моделирования методом Монте-Карло, содержат встроенную библиотеку распределений вероятностей. Они также имеют возможность построения распределения вероятностей, основанного на суждениях самого исследователя, поскольку современные компьютеры имеют встроенные генераторы случайных чисел (в действительности генераторы псевдослучайных чисел), которые позволяют получать равновероятные числа между 0 и 1. Таким образом получение числа в диапазоне от 0,1 до 0,2 имеет такую же вероятность, что и получение числа между 0,7 и 0,8 или любое число в интервале от 0,3 до 0,5 имеет такую же вероятность, что и число из интервала 0,8—1,0.  [c.411]


Кратко опишите пять этапов процесса моделирования методом Монте-Карло в приложении к ценообразованию опционов на актив, имеющий логнормальное распределение.  [c.422]

СТАТИСТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ — способ, который помогает исследовать вероятностные системы, когда мы не знаем внутренних взаимодействий в этих системах. Один из интереснейших методов статистического моделирования — метод Монте-Карло , который применяется для моделирования многих экономических процессов, в частности, деятельности складов, что позволяет определять оптимальные запасы.  [c.26]

Значительное место отведено применению марковских случайных процессов для моделирования экономических систем, а также использованию аппарата теории массового обслуживания для решения финансово-экономических задач. Далее авторы рассматривают возможности применения метода статистического моделирования (метода Монте-Карло).  [c.3]

Приведенные формулы (2.8) и (2.9) могут быть использованы для систем независимых случайных величин. Однако для технических систем, как правило, случайные параметры являются зависимыми. Причем эта зависимость не функциональная, а корреляционная. Поэтому для анализа случайных факторов, заданных распределением, широкое применение нашли теория марковских процессов и метод статистического моделирования (метод Монте-Карло).  [c.22]

Подгонка к историческим данным требуется при обоих подходах. Развиваемый в настоящей главе непараметрический подход является иным по самой своей сути. Он не требует априорных предположений о виде функционала процесса, формирующего структуру процентных ставок, и распределения, характеризующего динамику наблюдаемых случайных величин. Мы использовали алгоритм СОК для того, чтобы получить картину распределения структуры процентных ставок и ее изменения с течением времени (скачки процентных ставок) на материале набора исторических данных. Прибегнув затем к численному моделированию методом Монте-Карло, мы получили картину изменения структуры процентных ставок в долгосрочной перспективе.  [c.65]

Для начала мы вкратце остановимся на самом алгоритме СОК с тем, чтобы описать его полезные свойства в контексте нашего приложения. Мы расскажем также о моделировании методом Монте-Карло и об общем методе моментов. Эти алгоритмы послужат методологическим фундаментом данной главы. Третий раздел будет посвящен описанию предлагаемого подхода. В разд. 2.4 рассматривается его использование на примере реального набора данных. В пятом разделе излагается процедура проверки достоверности, основанная на модели, предложенной в работе Кокса (Сох et al., 1985). И наконец, в разд. 2.6 на основании этого подхода мы разовьем концепцию стоимости риска.  [c.65]

Формирование долгосрочных сценариев до сих пор остается трудноразрешимой проблемой. Подход, предлагаемый нами в данной главе, позволяет ее решить. Как было показано в разд. 2.4, мы можем создавать модельные пути для длительных периодов времени (5 лет и более), которые не приводят к неограниченному возрастанию средних значений, дают только положительные значения будущих процентных ставок и приводят (с помощью моделирования методом Монте-Карло) к построению распределения процентных ставок для каждого срока погашения в течение любого желаемого периода прогнозирования. Кроме того, как мы уже упоминали в разд. 2.5, представляется, что модельные пути отражают динамику процесса, сформировавшего исторический набор данных.  [c.78]

Одним из методов моделирования является анализ Монте-Карло, результатом которого является набор возможных значений продолжительности каждой операции. Затем мы выбираем для каждой операции вероятность продолжительности, и начинается моделирование. Метод Монте-Карло многократно использует возможные продолжительности операций и варианты графика с учетом их вероятностей, чтобы получить оценки продолжительности критического пути и резервного времени. Для экзамена вы должны запомнить, что Монте-Карло — это метод моделирования, который показывает возможность всех вероятных сроков завершения проекта.  [c.276]

При большом числе плановых задач по определению оптимального способа организации работ и использования оборудования применяют имитационные модели, воспроизводящие экономические и производственные условия с помощью ЭВМ. Из методов статического моделирования применяют метод Монте-Карло, сетевые модели и др.  [c.128]

На практике возникает большое число задач, где необходимо определить оптимальный способ организации работ и использования оборудования. В этом случае применяют имитационные модели, заключающиеся в имитации экономических и производственных условий на ЭВМ путем воспроизведения элементарных явлений и актов процесса в последовательности, содержащей реальные связи и взаимосвязи. Из методов статистического моделирования используются метод Монте-Карло, сетевые модели и др. Содержание и методика использования конкретных моделей рассматривается далее.  [c.19]

Наиболее распространенными методами анализа рисков являются анализ чувствительности (уязвимости), анализ сценариев и моделирование рисков по методу Монте-Карло.  [c.322]

Определение оптимального уровня денежных средств. Смысловая нагрузка последнего блока определяется необходимостью нахождения компромисса между, с одной стороны, желанием обезопасить себя от ситуаций хронической нехватки денежных средств и, с другой стороны, желанием вложить свободные денежные средства в какое-то дело с целью получения дополнительного дохода. В мировой практике разработаны методы оптимизации остатка денежных средств, в основе которых заложены те же идеи, что и в методах оптимизации производственных запасов. Наибольшую известность получили модели Баумоля, Миллера — Орра, Стоуна и имитационное моделирование по методу Монте-Карло [Ковалев, 1999]. Суть данных моделей состоит в том, чтобы дать рекомендации о коридоре варьирования остатка денежных средств, выход за пределы которого предполагает либо конвертацию денежных средств в ликвидные ценные бумаги, либо обратную процедуру.  [c.375]

Эксперимент по методу Монте-Карло — это эксперимент, основанный на компьютерном моделировании случайных величин.  [c.285]

В эконометрическом моделировании значение метода Монте-Карло особенно велико. С его помощью можно построить модель с заранее известными параметрами (отметим еще раз, что в реальных моделях параметры никогда не бывают известны).  [c.286]

С помощью теории массового обслуживания можно получить аналитические выражения и при других дисциплинах обслуживания очереди и конфигурациях вычислительной системы. Рассматривая модель обслуживания заданий, мы исходим из предположений того, что процессы в системе - марковские, а потоки - простейшие. Если эти предположения неверны, то получить аналитические выражения трудно, а чаще всего невозможно. Для таких случаев моделирование проводится с помощью метода статистических испытаний (метода Монте-Карло), который позволяет создать алгоритмическую модель,  [c.76]

Система EXPRESS разработана для принятия управленческих решений и содержит стандартный набор функций финансового планирования и анализа, в том числе, функции по формированию прогнозных финансовых отчетов, бюджетированию, анализу, проектированию, анализу целей и консолидации данных. К специальным функциям системы относится, в частности, анализ рисков (в том числе, моделирование методом Монте-Карло).  [c.326]

РИСУНОК 53 Значения R/S, моделирование методом Монте-Карло против исправленного уравнения Эниса и Ллойда.  [c.79]

Фамэ и Ролл (Fama and Roll, 1971) сформулировали метод оценки с. Среднее абсолютное отклонение вычислить легче, но Фамэ и Ролл обнаружили, посредством моделирований методом Монте-Карло, что среднее абсолютное отклонение является менее эффективной оценкой с, чем их оценка. Таблица 3 в Приложении 3 воспроизведена из работы 1971 г. Важно обратить внимание на то, что все вычисления Фамэ и Ролла (1969,1971) выполнялись для приведенного случая, с = 1 и 5 = 0.  [c.212]

Для оценки финансовых активов существует множество моделей. Как правило, их целью является определение реальной цены котируемых финансовых инструментов, например облигаций, либо оценка рискованности портфеля активов с помощью прогнозирования. Эти модели позволяют выработать политику управления рисками и определить коэффициенты хеджирования. Зачастую определение коэффициентов хеджирования является их основной целью, еще более важной, чем теоретическая оценка самих активов. Существует два основных подхода к моделированию структуры процентных ставок и ее динамики параметрический и непараметрический. В данной главе нами будет рассмотрен непараметрический подход, не требующий принятия никакой априорной гипотезы относительно вида функционала процесса, формирующего структуру процентных ставок, а также вида распределения, характеризующего динамику наблюдаемых случайных величин. На примере исторического набора данных Эрик де Бодт, Филипп Грегори и Мари Коттрелл используют алгоритм СОК для аппроксимации распределения структуры процентных ставок и ее изменения с течением времени (структурных потрясений). Производимое на этой основе численное моделирование методом Монте-Карло позволяет получить картину долгосрочного развития структуры процентных ставок в течение пяти лет.  [c.63]

Численное моделирование методом Монте-Карло широко использовалось для оценки стоимости производных финансовых инструментов в тех случаях, когда не существует аналитического решения. Впервые этот метод был использован Бой-лем (Boyle, 1977) для оценки опционов. Метод состоит в формировании большого числа путей с дискретными шагами. Продвижение вперед во времени зависит от заранее заданных значений смещения и скорости изменения.  [c.66]

Историческое моделирование сталкивается со всеми проблемами, характерными для теоретической науки, тогда как моделирование методом Монте-Карло хорошо подходит для прогнозирования на очень короткий срок (от 1 дня до 1 месяца). Например, концепция, разработанная компанией RiskMetri s (JP Morgan), предполагает, что исторические прибыли генерируются исходя из нормального многомерного распределения. На основании этого предположения будущие ценовые пути могут моделироваться с использованием метода декомпозиции Холецко-го. Данная процедура подходит для краткосрочных прогнозов, но не работает при долгосрочном прогнозировании. Сценарии, создаваемые при помощи подобной методики, имеют тенденцию к неограниченному возрастанию средних значений, потому что результирующая динамика структуры процентных ставок не обладает свойством возврата к средним значениям.  [c.78]

Учитывая матричную форму изложения в учебнике вопросов множественной регрессии, в приложении (главе 11) приведены основные сведения из линейной алгебры. Кроме того, в ыаве 12 рассмотрено применение компьютерных пакетов для оценивания эконометрических моделей, а также проведение эксперимента по методу Монте-Карло, основанного на компьютерном моделировании случайных величин.  [c.4]