Care este metoda Monte Carlo?

Conform metodei Monte Carlo este de obicei înțeleasă ca o modalitate de modelare statistică, care la rândul ei sa bazat pe conceptul de „cutie neagră“.

Metoda Monte Carlo este utilizată în aceste cazuri,când utilizarea modelului analitic al fenomenului este dificilă sau chiar imposibilă (de exemplu, atunci când rezolvăm problemele teoretice de așteptare, operațiile de investigare se reduc la studiul proceselor aleatorii etc.).

Să analizăm mai detaliat metoda Monte Carlo în economie.

Utilizarea acestei metode statisticeModelarea poate fi ilustrată printr-un exemplu din teoria așteptărilor. Deci, să presupunem că este necesar să aflăm cât timp și cât de des este necesar să așteptați clienții din coada de așteptare la o anumită lățime de bandă a unui magazin. Aceste calcule, în primul rând, sunt necesare pentru a decide dacă să se extindă magazinul. După cum se știe, abordarea cumpărătorilor este, de regulă, aleator sau nesigur, prin urmare distribuirea așa-numitului timp de abordare, adică diferența dintre fiecare două sosiri succesive ale clienților, poate fi stabilită independent pe baza informațiilor disponibile. Pe de altă parte, timpul de serviciu al fiecărui client are, de asemenea, un caracter aleator, prin urmare distribuția acestuia poate fi, de asemenea, detectată. Deci, în fața noastră sunt două procese stochastice, a căror interacțiune directă creează o coadă.

După cum arată practica, folosirea în realitateViața de la Monte Carlo, puteți alege la întâmplare de mai multe ori pentru a rezolva toate posibilitățile, păstrând în același timp aceleași caracteristici de distribuție. Ca rezultat, va fi posibilă recrearea artificială a întregii imagini a acestui proces. Apoi, repetând din nou această imagine, de fiecare dată când modificați condițiile, puteți obține statistici, ca și cum ar fi fost colectate în timp real.

În același mod, poți din nou de mai multe orirecreează o imagine artificială a operei aproape a oricărui magazin, aplicând în practică metoda Monte-Carlo. Simularea în acest caz va repeta datele reale. Se evidențiază din nou cele două procese stochastice descrise mai sus. Interacțiunea lor alternativă în rezultatul final va da din nou o "coadă" cu practic aceiași indicatori ca în viața reală.

Prin urmare, metoda Monte Carlo în știință constăîn modelarea artificială prin repetări multiple în implementări aleatorii. Este important de menționat că așa-numitele implementări unice sunt altfel denumite teste statistice.

Pentru a înțelege ce se înțelege prinmecanismul de selecție aleatorie, ar trebui să utilizați pur și simplu cele mai obișnuite zaruri. Cu toate acestea, în practică, de regulă, se utilizează tabele cu numere aleatorii. În plus, în prezent, programe speciale pentru computere, care printre specialiști sunt numiți generatori de numere aleatorii, sunt deosebit de populare. De fapt, metoda Monte Carlo este destul de simplă, eficientă și convenabilă, ceea ce provoacă utilizarea pe scară largă, atât în ​​economie, cât și în alte științe exacte.