Bài giảng Mô phỏng Monte Carlo

Chia sẻ: Gnfvgh Gnfvgh | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:15

Thêm vào BST

Báo xấu

402
lượt xem 70
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng Mô phỏng Monte Carlo nhằm trình bày về định nghĩa, và mô phỏng Monte Carlo. Mô phỏng Monte Carlo là một phương pháp mô phỏng bằng xác suất. Nó chủ yếu dựa trên hai luật quan trong của xác suất là luật số lớn và luật số lớn yếu.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Mô phỏng Monte Carlo

 Phương pháp mô phỏng Monte Carlo là một phương pháp mô phỏng bằng xác suất. Nó chủ yếu dựa trên hai luật quan trong của xác suất là luật số lớn và luật số lớn yếu. Các nhân tố mà ta không biết một cách chắc chắn là biến ngẫu nhiên. Hành vi thay đổi biến ngẫu nhiên được mô tả là phân phối xác suất. Mô phỏng này được gọi là Monte Carlo vì nó sử dụng những vòng roullette để tạo ra những giá trị được rút một cách ngẫu nhiên nhưng với xác suất của việc được rút ra xấp xỉ với xác suất thực sự của sự việc  Khi giả định các tình huống với các xác suất khác nhau, tỷ suất dự kiến đại diện cho vòng quay bánh xe. Khi bánh xe này quay, xác suất mà bánh xe ngừng lại sẽ dừng ở tỷ suất cụ thể gần giống với thực nghiệm
Để lập ra một bài toàn mô phỏng người ta thực hiện theo quy trình sau: - Lập bảng hoạch định dự án. - Xác định các biến số nhạy cảm và không chắc chắn. - Xác định và định nghĩa các biến có tương quan bao gồm tương quan thuận biến, nghịch biến và cường độ của tương quan. - Lập mô hình mô phỏng. - Phân tích các kết quả bao gồm: các giá trị thống kê, các phân phối xác suất. Trong mỗi Mô hình mô phỏng ta có thể chia ra làm 4 giai đoạn: Khai báo biến giả thiết; chạy mô phỏng; xem kết quả vừa chạy được; Lập báo cáo và phân tích.
MÔ PHỎNG MONTE CARLO  Ví dụ: Cho bảng kết quả phân tích độ nhạy của NPV dự án có doanh thu từ 6– 9 tỷ. Giá trị thu hồi đất năm cuối là 2 tỷ và 5 tỷ. Suất chiết khấu 10%. Sử dụng Monte Carlo đo lường xác suất cho 3 trường hợp  NPV > 0 : 0%  NPV < 0 : 0%  0% < [NPV >0] < 100%
0
 Chọn B: vì xác suất dương cao hơn
 Sợ rủi ro: chọn B  Thích rủi ro: chọn A
 Ưu điểm  Xem xét những nguồn rủi ro khác nhau  Thích hợp cho nhiều loại tài sản khác nhau  Có thể kết hợp với mô hình cây quyết định để cho chuỗi quyết định  Nhược điểm:  Thời gian tính toán lớn và giá thành lớn  Phụ thuộc vào mô hình ngẫu nhiên.  Phải có xác suất biến đầu vào  Phụ thuộc vào mô hình mô phỏng