Метод имитационного моделирования (метод Монте-Карло)

Инвестиции Преодолеть многие недостатки, присущие рассмотренным методам анализа эффективности проектов в условиях риска, позволяет имитационное моделирование — одно из наиболее мощных средств анализа экономических систем. Основу имитационного моделирования и его частный случай стохастическая имитация составляет метод Монте-Карло, который является синтезом и развитием методов анализа чувствительности и анализа сценариев. Имитационное моделирование рисков инвестиционных проектов представляет собой серию численных экспериментов, призванных получать эмпирические оценки степени влияния различных факторов объема выпуска, цены, переменных расходов и др. Проведение имитационного эксперимента разбивают на следующие этапы. В качестве результирующего показателя обычно выступает один из критериев эффективности , , ; задаются законы распределения вероятностей для ключевых параметров модели; проводится компьютерная имитация значений ключевых параметров модели с применением программ типа или специальных программных продуктов, например ; рассчитываются основные характеристики распределений входящих и исходящих показателей; проводится анализ полученных результатов и принимается решение. Этот метод позволяет наиболее полно учесть весь диапазон неопределенностей исходных параметров проекта, с которыми может столкнуться его осуществление. Кроме того, путем изначально задаваемых ограничений требуемых показателей эффективности проекта можно широко использовать информационную базу проведения анализа проектных рисков.

Имитационное моделирование инвестиционных рисков в бизнес-процессах

Имитационное моделирование методом Монте-Карло требует хотя и не сложного, но специального программного обеспечения, тогда как расчеты другими рассмотренными здесь методами могут быть выполнены с помощью программ любого электронного офиса. Первый этап компьютерного моделирования состоит в задании распределения вероятностей каждой исходной переменной денежного потока, например цены и объема реализации.

Для этой цели обычно используют непрерывные распределения, полностью задаваемые небольшим числом параметров, например среднее и среднее квадра- тическое отклонение или нижний предел, наиболее вероятное значение и верхний предел варьируемого признака.

Имитационное моделирование методом Монте-Карло требует хотя и не сложного, но специального программного обеспечения, тогда как расчеты.

Метод Монте-Карло продолжение Метод Монте-Карло Имитационное моделирование по методу Монте-Карло - позволяет построить математическую модель для проекта с неопределенными значениями параметров, и, зная вероятностные распределения параметров проекта, а также связь между изменениями параметров корреляцию получить распределение доходности проекта. Блок-схема, представленная на рисунке отражает укрупненную схему работы с моделью.

Применение метода имитации Монте-Карло требует использования специальных математических пакетов например, специализированного программного пакета Гарвардского университета под названием - , в то время, как метод сценариев может быть реализован даже при помощи обыкновенного калькулятора. Упоминаемый ранее программный пакет - позволяет в диалоговом режиме осуществить процедуру подготовки информации к анализу рисков инвестиционного проекта по методу Монте-Карло и провести сами расчеты.

Первый шаг при применении метода имитации состоит в определении функции распределения каждой переменной, которая оказывает влияние на формирование потока наличности. Как правило, предполагается, что функция распределения являются нормальной, и, следовательно, для того, чтобы задать ее необходимо определить только два момента математическое ожидание и дисперсию. Как только функция распределения определена, можно применять процедуру Монте-Карло.

пример метода Монте-Карло и имитационного моделирования.

Андрей Лукашов,"Форум-консалтинг", руководитель департамента финансового консалтинга Источник: Управление корпоративными финансами Опубликовано: В условиях высокой неопределенности и риска предпочтительнее использовать альтернативные методы, одним из которых является метод Монте-Карло. В статье на практических примерах демонстрируется применение метода Монте-Карло для расчетов инвестиционных проектов и оценки стоимости компаний.

Автором данного метода считается выдающийся экономист И.

Метод Монте-Карло - разновидность имитационного Имитационное моделирование применяется к процессам, в ход которых может.

Марков Григорий Геннадьевич Введение В исследовании операций широко применяются как аналитические, так и статистические модели. Каждый из этих типов имеет свои преимущества и недостатки. Аналитические модели более грубы, учитывают меньшее число факторов, всегда требуют каких-то допущений и упрощений. Зато результаты расчета по ним легче обозримы, отчетливее отражают присущие явлению основные закономерности. А, главное, аналитические модели больше приспособлены для поиска оптимальных решений.

Статистические модели, по сравнению, с аналитическими, более точны и подробны, не требуют столь грубых допущений, позволяют учесть большое в теории - неограниченно большое число факторов. Но и у них - свои недостатки: Наилучшие работы в области исследования операций основаны на совместном применении аналитических и статистических моделей.

Имитационное моделирование по методу Монте-Карло

Анализ рисков с использованием метода моделирования Монте-Карло 2, 3 представляет собой сочетание методов анализа чувствительности и анализа сценариев. Это достаточно сложная методика, имеющая под собой, как правило, компьютерную реализацию. Результатом такого анализа выступает распределение вероятностей возможных результатов проекта. Имитационное моделирование по методу Монте-Карло позволяет построить математическую модель для проекта с неопределенными значениями параметров, и, зная вероятностные распределения параметров проекта, а также связь между изменениями параметров корреляцию получить распределение доходности проекта.

При формировании сценариев с использованием методов имитационного моделирования применяется следующая последовательность действий:

Анализ рисков с использованием метода моделирования Монте-Карло представляет собой сочетание методов анализа чувствительности и анализа.

Лекция посвящена имитационному моделированию. Описаны основные этапы имитационного математического моделирования. Рассмотрены задачи, в которых изучаемый объект имеет вероятностный характер функционирования. Задачи решаются методом Монте-Карло. Техника имитационного моделирования методом Монте-Карло представлена средствами программы .

Используются встроенные функции для генерации последовательности случайных величин с заданным законом распределения, расчета статистических параметров, построения гистограммы распределения результирующих показателей. Задачи решаются в матричном виде. Для решения используются методы программирования. Результаты представлены в виде трехмерных графиков. Научить строить модель задачи, в которой ключевые данные не могут быть точно определены.

Показать, как выделить стохастические переменные, выбрать и построить для них закон распределения. Показать применение функций для реализации метода Монте-Карло.

Расчет риска инвестиционного проекта методом Монте-Карло использованием среды

О сайте 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.

Имитационное моделирование рисков инвестиционных проектов представляет Таким образом, метод Монте-Карло позволяет получить интервальные возможна успешная реализация реального инвестиционного проекта.

Для описания модели необходимо внести в методику прогнозирования следующие предположение: Поступление выручки от реализации связано с реальным, а не ожидаемым объемом реализации, то есть схема поступлений платежей основана на информации о реальных реализациях, имевших место в прошлом. Если предположить, что объемы реализации, имевшие место в предыдущие месяцы, не повлияют на ожидание относительно объемов будущих реализаций, то покупки в данном месяце будут производиться в размере зависящем от ожидаемого объема реализации в данном следующем месяце, но с корректировкой на величину излишков товарно-материальных запасов, обусловленных тем, что реальный объем реализации текущего месяца ниже, чем ожидалось, или недостатка запасов, если он оказался выше ожидаемого.

Остальные выплаты, такие как оплата труда, расходы на аренду, предполагаются постоянными, хотя это может стать причиной неточностей результата анализа. Имитационное моделирование бюджета денежных средств по методу Монте-Карло должен проводится при помощи необходимых компьютерных программ например, программы с использование , с помощью которых рассчитываются размеры чистых денежных потоков излишек или нехватка при различных уровнях вероятностей того, что они не превысят полученных значений.

Таким образом, финансовый менеджер может определить величину денежного остатка с необходимой для него вероятностью. Также можно ввести предположение о зависимости объемов реализации друг от друга; то есть, например, если фактические реализации в месяце будут ниже ожидаемого уровня, это должно послужить сигналом о снижении выручки от реализации в следующем. В этом случае увеличится неопределенность денежных потоков и, следовательно, для обеспечения желаемого уровня безопасности необходимо установить целевой остаток денежных средств на относительно более высоком уровне.

Имитационное моделирование методом «Монте-Карло».

Название метода говорит само за себя: Подобный метод моделирования событий приемлем в тех случаях, когда существует неопределенность относительно значений тех или иных величин. Считается, что данный метод был использован в работах над атомной бомбой, когда пытались рассчитать количество обогащённого урана необходимое для производства заряда.

Эта модель, созданная Е. Лернером (Lerner E.M.) и впервые опубликованная в книге «Simulating a Cash Budget» в году, также может быть.

Каждый раз как мы раскручиваем три рулетки, мы получаем различные комбинации из переменных - объема продаж, ликвидационной стоимости п коэффициента переменных затрат. При этом, соответственно, получаются различные значения при подставлении результатов в вышеупомянутые уравнения. Эту процедуру можно повторять сотни и тысячи раз, каждый раз получая новые значения . На практике используются специальные программы для имитационного моделирования.

Можно также использовать программы типа или , применяя вместо колеса рулетки генератор случайных чисел. Несомненно, моделирование методом Монте-Карло обладает преимуществами перед простым анализом сценариев, потому что даст менеджерам картину, максимально приближенную к реальности, а значит, позволяет более правильно оценить риск. Кроме того, метод Монте-Карло позволяет получить графическое изображение вероятностного распределения ожидаемых и провести дальнейший эконометрический анализ полученных результатов с целью определения риска.

Несмотря на свою привлекательность, метод Монте-Карло не слишком широко использовался на практике до недавнего времени. Причины были разные, включая высокую стоимость анализа и требуемое для него время, трудности нахождения вероятностных распределений для каждой переменной и т.

Перевод"моделирование по методу Монте-Карло" на английский

Чистые годовые денежные потоки формируются под воздействий множеств случайных факторов, которые могут быть как внутренние факторы для фирм, так же и внешные воздействия фирменной окружающей среды. Случайный характер внутренных и внешних факторов обуславливает и случайного характера чистого денежного потока. Поетому его можно представить случайной величиной, принимающей одну или другую из многих возможных стоимостей, в зависимости от случайных обстоятильств.

Случайная величина задается своим распределением, если указан закон, по которому возможно вычислить вероятность попадения случайной величины в любое из возможных ее значенй. Чаще используется не отдельные случайные величины, а последовательности случайных величин.

ним из которых является метод Монте Карло. В статье на няется компьютерное моделирование по ме тоду Монте ИНВЕСТИЦИОННОГО ПРОЕКТА.

Создателями метода статистических испытаний метода Монте-Карло считают американских математиков Д. В году, в связи с работами по созданию атомной бомбы Нейман предложил широко использовать аппарат теории вероятностей для решения прикладных задач с помощью ЭВМ. Данный метод был назван так в честь города в округе Монако, из-за рулетки, простейшего генератора случайных чисел.

Первоначально метод Монте-Карло использовался главным образом для решения задач нейтронной физики, где традиционные численные методы оказались мало пригодными. Далее его влияние распространилось на широкий класс задач статистической физики, очень разных по своему содержанию. К разделам науки, где все в большей мере используется метод Монте-Карло, следует отнести задачи теории массового обслуживания, задачи теории игр и математической экономики, задачи теории передачи сообщений при наличии помех и ряд других.

Имитационное моделирование в зоотехнии