Монте-Карлодағы модельдеу

Монте-Карлодағы модельдеу дегеніміз не?

Монте-Карло модельдеуі кездейсоқ шамалардың араласуына байланысты оңай болжауға болмайтын процестің әртүрлі нәтижелерінің ықтималдығын модельдеу үшін қолданылады. Бұл болжау мен болжау модельдеріндегі тәуекел мен белгісіздік әсерін түсіну үшін қолданылатын әдіс.

Монте-Карло модельдеуін қаржы, машина жасау, жабдықтау тізбегі және ғылым сияқты іс жүзінде барлық салалардағы бірқатар мәселелерді шешу үшін пайдалануға болады. Ол сондай-ақ бірнеше ықтималдық модельдеу деп аталады.

Негізгі өнімдер

  • Монте-Карло модельдеуі – кездейсоқ шамалардың араласуы болған кезде әртүрлі нәтижелердің ықтималдығын болжау үшін қолданылатын модель.
  • Монте-Карло модельдеуі болжам мен болжам модельдеріндегі тәуекел мен белгісіздік әсерін түсіндіруге көмектеседі.
  • Монте-Карло модельдеуін әртүрлі салалар, соның ішінде қаржы, инженерия, жабдықтау тізбегі және ғылым пайдаланады.
  • Монте-Карло модельдеуінің негізінде бірнеше нәтижеге жету үшін белгісіз айнымалыға бірнеше мән беру, содан кейін бағалауды алу үшін нәтижелерді орташалау жатады.
  • Монте-Карло модельдеуі тиімді нарықтарға ие.




Монте-Карлоның модельдеуін түсіну

Монте-Карло симуляциясы белгісіз айнымалыны жалғыз орташа санмен алмастырудың орнына, болжам жасау немесе бағалау процесінде елеулі белгісіздікке тап болған кезде, бірнеше мәндерді қолдану арқылы шешім қабылдануы мүмкін.

Бизнес пен қаржы кездейсоқ айнымалылармен ауыратындықтан, Монте-Карло модельдеуінің осы салаларда көптеген қолданбалы бағдарламалары бар. Олар ірі жобалардағы шығындардың асып кету ықтималдығын және активтер бағасының белгілі бір жолмен қозғалу ықтималдығын бағалау үшін қолданылады.

опциондар сияқты туынды құралдарды талдау үшін пайдаланады.


Сақтандырушылар мен мұнай ұңғымаларын бұрғылаушылар да оларды қолданады. Монте-Карло модельдеуі бизнес пен қаржыдан тыс, метеорология, астрономия және бөлшектер физикасы сияқты көптеген қосымшаларға ие.

Монте-Карло модельдеу тарихы

Монте-Карло модельдеуі Монакодағы танымал құмар ойыншылардың атымен аталған, өйткені кездейсоқтық пен кездейсоқ нәтижелер модельдеу техникасында маңызды, өйткені олар рулетка, сүйек ойындары және ойын автоматтары сияқты.

Бұл техниканы алғаш рет Манхэттен жобасында жұмыс істеген математик Станислав Улам жасаған. Соғыстан кейін ми операциясынан айығып келе жатып, Улам сольянстың сансыз ойынымен көңіл көтерді. Ол осы ойындардың әрқайсысының таралуын байқау және жеңіске жету ықтималдығын анықтау үшін олардың нәтижелерін құруға қызығушылық танытты. Ол өзінің идеясын Джон Фон Нейманмен бөліскеннен кейін, Монте-Карло модельдеуін дамыту үшін екеуі ынтымақтастық жасады.

Монте-Карлоны модельдеу әдісі

Монте-Карло модельдеуінің негізі кездейсоқ шамалардың араласуынан болатын нәтижелердің өзгеру ықтималдығын анықтау мүмкін емес. Сондықтан Монте-Карлодағы модельдеу белгілі бір нәтижеге жету үшін кездейсоқ үлгілерді үнемі қайталауға бағытталған.

Монте-Карлоның имитациясы анықталмаған айнымалыны қабылдайды және оған кездейсоқ мән береді. Содан кейін модель іске қосылып, нәтиже беріледі. Бұл процесс қарастырылатын айнымалыны көптеген әртүрлі мәндермен тағайындау кезінде қайта-қайта қайталанады. Имитация аяқталғаннан кейін, нәтижелер орта есеппен есептік бағаны ұсынады.

Монте-Карло модельдеуін есептеу

Монте-Карлода модельдеуді пайдаланудың бір әдісі – құбылмалылықты білдіретін кездейсоқ кіріс.

Тарихтың тарихи деректерін талдау арқылы сіз бағалы қағаздың ауытқуын, стандартты ауытқуын, дисперсиясын және орташа бағалық қозғалысын анықтай аласыз. Бұл Монте-Карло модельдеуінің құрылыс материалдары.

Мүмкін болатын бір бағалық траекторияны жобалау үшін активтің тарихи бағалық деректерін пайдаланып, табиғи логарифмді қолдана отырып, мерзімді күнделікті табыстар сериясын жасаңыз (бұл теңдеу әдеттегі пайыздық өзгеріс формуласынан ерекшеленеді):

Әрі қарай орташа алынған қайтарымдылықты, стандартты ауытқуды және дисперсия кірістерін алу үшін барлық алынған қатарлардағы AVERAGE, STDEV. P және VAR. P функцияларын қолданыңыз. Дрейф мынаған тең:

Drift=Авераге Даилы Ретурн-Variance2018-04-21 Аттестатта сөйлеу керекWHеRе:Авераге Даилы Ретурн=PRODUCэлектрондықD FROм Eхсел’сАVERAGE FUNстіон еRом бетіогіс Dаілу RетURNс сеRIесVariance=PRODUCэлектрондықD FROм Eхсел’сVАR. P FUNCTіон еRом бетіогіс Dаілу RетURNс сеRIес\ begin {aligned} & \ text {Drift} = \ text {Орташа күндік қайтару} – \ frac {\ text {Variance}} {2} \\ & \ textbf {мұндағы:} \\ & \ text {Орташа күндік қайтару } = \ text {Excel-дің} \\ & \ text {AVERAGE функциясынан алынған, мерзімді күнделікті қайтару сериялары} \\ & \ text {Variance} = \ text {Excel’s-тен жасалған \\ \\ & \ text {VAR. P функциясының мерзімді күнделікті қайтару сериясы} \\ \ end {aligned}Lüksemburq, Lüksemburq, Lüksemburg, Lüksemburq, Lüksemburq, Lüksemburg, Lüksemburg, Lüksemburg, Lüksemburq, Lüksemburq, Lüksemburq, Lüksemburg, Lüksemburq, Lüksemburg, Lüksemburq, Lüksemburq, Lüksemburq, Lüksemburg, Lüksemburq, Lüksemburq, Lüksemburq, Lüksemburq, Lüksemburq, Lüksemburq, Lüksemburq, Lüksemburq, Lüksemburq, Lüksemburq, Lüksemburg, Lüksemburq, Lüksemburglar, Lüksemburglar, Lüksemburglar, Lüksemburglar, Lüksemburglar, Lüksemburglar, Lüksemburg.Дрейф=Күнделікті орташа пайда-2018-04-21 Аттестатта сөйлеу керек

Сонымен қатар, дрейфті 0-ге орнатуға болады; бұл таңдау белгілі бір теориялық бағдарды көрсетеді, бірақ айырмашылық, ең болмағанда, қысқа уақыт аралықтары үшін үлкен болмайды.

Әрі қарай кездейсоқ кіріс енгізіңіз:

Келесі күндегі теңдеу:

Next Day’s Price=Today’s Price