Применение метода Монте-Карло

Оптимизация в сетевом планировании при случайной продолжительности работ (т.е. когда фактическое время выполнения работ заранее в точности неизвестно) требует использования приемов математической статистики (в частности, распространено применение метода Монте-Карло).  [c.248]


Применение метода Монте-Карло к ценообразованию опционов  [c.373]

Применение метода Монте-Карло может дать существенный эффект при моделировании развития процессов, натурное наблюдение которых нежелательно или невозможно, а другие математические методы применительно к этим процессам либо не разработаны, либо неприемлемы из-за многочисленных оговорок и допущений, которые могут привести к серьезным погрешностям или неправильным выводам. В связи с этим необходимо не только наблюдать развитие  [c.19]

Количественный анализ проектных рисков может производиться с использованием различных методов метода аналогий (при оценке риска часто повторяющихся проектов), метода экспертных оценок, статистического метода (построение кривой риска), группы аналитических методов (вычисление и анализ критериев эффективности построение диаграммы чувствительности и определение точки безубыточности использование аппарата математической статистики построение сценариев развития проекта применение метода Монте-Карло и т. д.).  [c.107]


Исчерпывающее изложение результатов применения метода Монте-Карло  [c.240]

Применение метода Монте-Карло  [c.408]

Основное преимущество метода Монте-Карло состоит в том, что можно рассмотреть все наиболее вероятные варианты последствий (исходов) оцениваемого проекта, правда, при существенных (ограничивающих область его применения) гипотезах и допущениях, главными из которых являются гипотеза о нормальном законе распределения, точнее, функции плотности (так называемого профиля каждого фактора, в частности профиля доходности инвестиций), знание математических ожиданий и дисперсий оцениваемых параметров (инвестиции, издержки, объем продаж, цена продукта и т.п.), возможность многократной (несколько тысяч раз) генерации на ЭВМ случайных исходов параметров в соответствии с принятой функцией распределения. Однако применение метода Монте-Карло не дает возможности (не только из-за "проклятия размерности") построить такую модель, которая учитывала бы все "весомые" факторы риска и тем более факторы неопределенности, а также реальные взаимосвязи и взаимозависимости реального проекта.  [c.500]

К сожалению, при непосредственном применении методов теории вероятностей исследовать достаточно сложные системы удается не всегда. В таком случае приходится прибегать к имитационным экспериментам на вычислительной машине, которые в данном случае называются методами Монте-Карло.  [c.205]

С помощью метода Монте-Карло можно наглядно демонстрировать результаты применения тестов, а также экспериментально оценить последствия нарушения тех или иных условий.  [c.287]

Несмотря на то, что метод Монте-Карло обладает радом достоинств, он не распространен и широко не используется в бизнесе, причина этого — неопределенность функций плотности переменных, используемых при подсчете потоков наличности. Другая проблема та же, что и при использовании метода сценариев — применение обоих методов не дает однозначного ответа на вопрос о необходимости реализации данного проекта.  [c.252]


В этой программе процесс генерации псевдослучайных чисел по отношению к известным методам генерации упрощен. Напомним, что в основе этих методов лежит метод статистических испытаний, или метод Монте-Карло, применение которого обосновывается предельными теоремами теории вероятностей.  [c.154]

Метод Монте-Карло является методом формализованного описания неопределенности, используемым в наиболее сложных для прогнозирования проектах. Он основан на применении имитационных моделей, позволяющих создать множество сценариев, которые согласуются с заданными ограничениями на исходные переменные.  [c.270]

Применение методов статистических испытаний (метод Монте-Карло) в сочетании с двойственным методом потенциалов для установления рациональных длительных связей, предполагающее при разработке схем прикреплений рассмотрение целого ряда периодов планирования, является новым методологическим подходом к проблеме формирования связей и дальнейшим развитием методологии ЦЭМИ АН СССР по оптимальному планированию поставок продукции.  [c.114]

Согласно методу Монте-Карло проектировщик может моделировать работу тысячи сложных систем, управляющих тысячами разновидностей подобных процессов, и исследовать поведение всей группы, обрабатывая статистические данные. Другой способ применения этого метода заключается в том, чтобы моделировать поведение системы управления на очень большом промежутке модельного времени (несколько лет), причем астрономическое время выполнения моделирующей программы на компьютере может составить доли секунды. Рассмотрим метод Монте-Карло подробнее.  [c.18]

Другая проблема, которая возникает как при использовании метода сценариев, так и при использовании метода Монте-Карло, состоит в том, что применение обоих методов не дает однозначного ответа на вопрос о том, следует ли все же реализовывать данный проект или следует отвергнуть его, поэтому, как правило, используется целый комплекс методов анализа рисков проекта для окончательной оценки.  [c.622]

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]

Метод Монте-Карло является основным принципом моделирования систем, содержащих стохастические или вероятностные элементы. Его зарождение связано с работой фон Неймана и Улана в конце 40-х годов ХХ-ого века, когда они ввели термин Монте-Карло и применили этот метод к решению задач ядерных излучений. Применение метода оказалось настолько успешным, что он получил распространение и в других областях науки и техники, включая экономические науки.  [c.87]

Надежность результатов экспериментов по методу Монте-Карло можно увеличить, применяя методы понижения дисперсии. В главе III мы обсудили несколько таких методов. К сожалению, большинство методов достаточно сложно. Для обычного применения подходят методы, использующие общие случайные числа и дополнительные величины .  [c.287]

Метод Монте-Карло. Анализ чувствительности позволяет учитывать изменение только одной переменной, этот метод Монте-Карло — это комбинации всех возможных изменений переменных. Для применения этого метода требуются сложные компьютерные модели.  [c.60]

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]

В задачах принятия оптимальных решений широкое применение получил метод Монте-Карло. Основными особенностями этого метода, основанного на многократном повторении одного и того же алгоритма для каждой случайной реализации, являются универсальность (метод не накладывает практически никаких ограничений на исследуемые параметры, на вид законов распределения), простота рас-  [c.22]

Замечание. Большинство приложений метода Монте-Карло связано именно с имитацией. Замечание. Основная область применения этих методов - нейтронная физика.  [c.93]

Как новый конкурент повлияет на долю рынка, которую занимает компания - Программа рассчитывает вероятность возникновения событий и изменений, которые могут повлиять на практический результат. Для этого программа, во-первых, оценивает риск, связанный с компанией, во-вторых, выполняет тысячи тестов "что-если" с применением одного из двух проверенных методов получения статистической выборки Монте-Карло и Латинский Гиперкуб. Цветные раскрашенные графические диаграммы наглядно иллюстрируют вероятности событий находится ли риск в допустимых пределах или требуется план действий в чрезвычайных обстоятельствах.  [c.454]

Применение метода имитации Монте-Карло требует использования специальных математических пакетов (например, специализированного программного пакета Гарвардского уни-  [c.242]

Наряду с элементарной математикой и логикой рассматриваются также задачи, требующие применения аппарата высшей математики, особенно в теории вероятностей и математической статистике, а также в таких сравнительно молодых методах, как математическое программирование (линейное, нелинейное, динамическое), теория игр и статистических решений, теория массового обслуживания (теория очередей), метод статистических испытаний (Монте-Карло), сетевое планирование.  [c.11]

Монте-Карло, сущность метода VAR заключается не в применении  [c.96]

Методы управления каждой составляющей в структуре чистого оборотного капитала специфичны для этой составляющей, с использованием моделей Баумоля, Миллера-Орра, Стоуна, имитационных моделей по схеме Монте-Карло и др. [14]. Общее этих методов в том, что они определяют рациональные нормативы потребности в чистом оборотном капитале, применение которых в тактическом финансовом менеджменте минимизирует риски неплатежеспособности и недопустимого снижения рентабельности операций. Часто эти нормативы связывают с периодом оборот различных типов оборотных активов.  [c.30]

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]

Карло и применили его к решению некоторых задач экранирования ядерных излучений. Этот математический метод был известен и ранее, но свое второе рождение нашел в Лос-Аламосе в закрытых работах по ядерной технике, которые велись под кодовым обозначением Монте-Карло . Применение метода оказалось настолько успешным, что он получил распространение и в других областях, в частности в экономике.  [c.18]

Применение метода имитации Монте-Карло требует использования специальных математических пакетов (например, специализированного программного пакета Гарвардского университета под названием Risk-Master), в то время, как метод сценариев может быть реализован даже при помощи обыкновенного калькулятора.  [c.621]

В V.A.3 мы приведем ряд хорошо известных результатов для доверительных интервалов и критериев для среднего одной нормальной совокупности или разности между средними двух нормальных совокупностей. Мы обсудим, например, /-критерий для одной либо двух совокупностей с неизвестными и возможно различными дисперсиями. Рассматриваются предположения -критерия и имитационное моделирование, а также биномиальное распределение и оценивание квантилей. В V.A.4 изучается определение объема выборки. Для доверительного интервала заданной длины обсуждается двойная выборка и (асимптотически состоятельная и эффективная) последовательная выборка. Многочисленные применения в моделировании и экспериментах Монте-Карло показывают, что правила останова срабатывают. Мы также определим объем выборки для проверки гипотез с заданными ошибками аир при применении двойной выборочной процедуры. В качестве альтернативы можно взять подход, основанный на селекции ( зона безразличия ), который отбирает с заданной надежностью уточненную совокупность. Эвристический последовательный метод применен в имитационном эксперименте. Проверку гипотез с заданными ошибками а и р и строго последовательной выборкой можно осуществить по критерию последовательного отношения вероятностей Вальда (Wald) (КПОВ) (при условии, что нет мешающих параметров следовательно, для биномиальной совокупности существует точный КПОВ). Часть А заканчивается приложениями, упражнениями и библиографией.  [c.121]