YOMEDIA
Bài giảng Mô phỏng Monte Carlo
Chia sẻ: Gnfvgh Gnfvgh
| Ngày:
| Loại File: PDF
| Số trang:15
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.
AMBIENT/
Chủ đề:
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
Thêm tài liệu vào bộ sưu tập có sẵn:
Báo xấu
LAVA
ERROR:connection to 10.20.1.100:9315 failed (errno=111, msg=Connection refused)
ERROR:connection to 10.20.1.100:9315 failed (errno=111, msg=Connection refused)
Đang xử lý...
Thêm vào BST
Báo xấu
