Metoda monte carlo

Metoda Monte Carlo (MC)

Definicja:

metoda Monte Carlo (MC) – metoda używana do modelowania matematycznego procesów zbyt złożonych, tak by była możliwość przewidzenia ich wyników za pomocą podejścia analitycznego. Metoda ta została opracowana przez Johna von Neumanna (węgierski matematyk, fizyk oraz twórca teorii gier, żyjący w latach 1903-1957)

Kroki w tej metodzie (metoda Monte Carlo):

określić parametr stanowiący podstawę miernika danego problemu finansowego oraz poziom zadłużenia
zbudować model finansowy badanego problemu, z wykorzystaniem matematycznych zależności pomiędzy najważniejszymi zmiennymi
określić odpowiedni rozkład prawdopodobieństwa dla każdej zmiennej losowej
rozłożyć prawdopodobieństwo każdej zmiennej losowej, musi ono być przetworzone do postaci skumulowanego rozkładu prawdopodobieństwa
każdej wartości zmiennej losowej należy przypisać odpowiednią wartość losową
dla każdej liczby losowej musi istnieć możliwość wygenerowania liczby losowej
przypisać każdej liczbie losowej odpowiednią wartość zmiennej losowej
wykorzystać odpowiednią wartość zmiennej losowej do wyznaczenia podstawowego miernika danego problemu
zapamiętać wartość wyznaczoną w kroku 8
powtarzać kroki od 6-9 wielokrotnie
wartość podstawowego miernika zapamiętanego z kroku 9 staje się podstawą do określenia jego rozkładu prawdopodobieństwa i skumulowanego rozkładu prawdopodobieństwa,
przeanalizować skumulowany rozkład prawdopodobieństwa utworzony w kroku 11, pod względem tego gdzie zostają wyznaczone parametry statystyki opisowej (opracowywanie, prezentacją oraz analizowanie danych oraz ich sumaryczne opisanie za pomocą specjalnych narzędzi statystycznych)

Poprawność metody tej metody (metoda Monte Carlo):

Oczywiście dokładność wyniku uzyskanego za pomocą metody Monte Carlo jest uzależniona od liczby sprawdzeń i jakości użytego, do jego obliczenia generatora liczb pseudolosowych (program, który na podstawie małej ilości informacji generuje deterministycznie ciąg bitów)