Care este metoda Monte Carlo?

Conform metodei Monte Carlo, una dintre modalitățile de modelare statistică este înțeleasă în mod obișnuit, care, la rândul său, sa bazat pe conceptul de "cutie neagră".

Metoda Monte Carlo este folosită în acele cazuri în care utilizarea modelului analitic al fenomenului este dificilă sau chiar imposibilă (de exemplu, atunci când se rezolvă problemele teoriei de așteptare, operațiuni de cercetare, redus la studiul proceselor aleatorii etc.).

Să analizăm mai detaliat metoda Monte Carlo în economie.

Aplicarea acestei metode de modelare statistică 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 cumpărătorii în coada de așteptare la o anumită (specificată inițial) lățime de bandă un 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 decalajul dintre fiecare două sosiri succesive ale clienților, poate fi stabilit 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 viața reală a metodei Monte Carlo, puteți trece din întâmplare toate posibilitățile de mai multe ori 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, puteți crea de mai multe ori imaginea artificială a operei aproape a oricărui magazin, folosind metoda Monte Carlo în practică. Modelarea simularii în acest caz va repeta datele reale. Cele două procese stochastice descrise mai sus sunt obținute din nou. Interacțiunea lor alternativă în rezultatul final va da din nou "coada" cu practic aceiași indicatori ca în viața reală.

În consecință, metoda Monte Carlo în știință constă în modelarea artificială prin repetări repetate în implementări aleatorii. Este important de menționat că așa-numitele implementări unice sunt altfel denumite teste statistice.

Pentru a înțelege ce implică mecanismul alegerii aleatorii, pur și simplu utilizați cele mai comune jucând oase. Cu toate acestea, în practică, de regulă, se utilizează tabele cu numere aleatorii. În plus, în prezent, programe speciale pentru computere sunt, de asemenea, foarte populare, care printre specialiști se numesc generatori de numere aleatorii. De fapt, metoda Monte Carlo este suficient de simplă, eficientă și convenabilă, ceea ce provoacă utilizarea pe scară largă, atât în ​​economie, cât și în alte științe exacte.