什么是蒙特卡羅模擬(Monte Carlo Simulation)？
蒙特卡羅模擬是一種數學模型，用于通過隨機測試或抽樣多種情景和變量來計算特定結果的概率。Stanilaw Ulam是二戰期間在曼哈頓項目工作的數學家，他首次使用這種模擬，為分析人員提供了一條解決問題的途徑決策和解決具有多...
蒙特卡羅模擬是一種數學模型，用于通過隨機測試或抽樣多種情景和變量來計算特定結果的概率。Stanilaw Ulam是二戰期間在曼哈頓項目工作的數學家，他首次使用這種模擬，為分析人員提供了一條解決問題的途徑決策和解決具有多個不確定性領域的復雜問題。蒙特卡羅模擬以摩納哥賭場聚居的度假村命名，通過在每次運行中隨機插入可能影響最終結果的組件，使用歷史統計數據生成數百萬不同的財務結果，例如賬戶回報、波動性或相關性。一旦制定了情景，該方法就計算達到特定結果的幾率。與使用長期平均值和對未來增長或儲蓄的估計的標準財務規劃分析不同，軟件和web應用程序中提供的蒙特卡羅模擬可以提供一種更現實的方法來處理變量并測量金融風險或回報的概率。
蒙特卡羅模擬是一種數學模型，用于通過隨機測試或抽樣多種情景和變量來計算特定結果的概率。蒙特卡羅方法通常用于個人財務規劃、投資組合評估、債券和債券期權估價，以及公司或項目融資。雖然概率計算并不新鮮，但大衛·B·赫茲在1964年的文章《資本投資中的風險分析》中首次在金融領域開創了概率計算，Phelim Boyle于1977年將該方法應用于衍生品估值，并在《金融經濟學雜志》（Journal of Financial Economics）上發表了他的論文《期權：蒙特卡羅方法》（Options:A Monte Carlo Approach）這種技術更難用于美式期權，而且其結果取決于基本假設，有些事件是蒙特卡羅模擬無法預測的。與其他形式的金融分析相比，模擬具有幾個明顯的優勢。除了生成給定策略可能終點的概率外，數據公式化方法有助于圖形和圖表的創建，促進與投資者和股東更好地溝通研究結果。蒙特卡羅模擬強調了每個變量對底線的相對影響。利用這種模擬，分析師還可以準確地看到某些輸入組合是如何相互影響和相互作用的。了解變量之間的正相關和負相關關系，可以為任何工具提供更準確的風險分析。這種方法的風險分析包括使用概率分布來描述變量。眾所周知的概率分布是正態或鐘形曲線，用戶指定期望值，標準差曲線定義變化。能源價格和通貨膨脹率可以用鐘形曲線來描述。對數正態分布描繪的正變量具有無限的增長潛力，例如石油儲量或股票價格。均勻分布、三角形分布和離散分布都是其他可能的概率分布的例子。從概率曲線中隨機抽樣的值以集合形式提交，稱為迭代。
蒙特卡羅模擬是一種數學模型，用于通過隨機測試或抽樣多種情景和變量來計算特定結果的概率。蒙特卡羅方法通常用于個人財務規劃、投資組合評估、債券和債券期權估價，以及公司或項目融資。雖然概率計算并不新鮮，但大衛·B·赫茲在1964年的文章《資本投資中的風險分析》中首次在金融領域開創了概率計算，Phelim Boyle于1977年將該方法應用于衍生品估值，并在《金融經濟學雜志》（Journal of Financial Economics）上發表了他的論文《期權：蒙特卡羅方法》（Options:A Monte Carlo Approach）這種技術更難用于美式期權，而且其結果取決于基本假設，有些事件是蒙特卡羅模擬無法預測的。與其他形式的金融分析相比，模擬具有幾個明顯的優勢。除了生成給定策略可能終點的概率外，數據公式化方法有助于圖形和圖表的創建，促進與投資者和股東更好地溝通研究結果。蒙特卡羅模擬強調了每個變量對底線的相對影響。利用這種模擬，分析師還可以準確地看到某些輸入組合是如何相互影響和相互作用的。了解變量之間的正相關和負相關關系，可以為任何工具提供更準確的風險分析。這種方法的風險分析包括使用概率分布來描述變量。眾所周知的概率分布是正態或鐘形曲線，用戶指定期望值，標準差曲線定義變化。能源價格和通貨膨脹率可以用鐘形曲線來描述。對數正態分布描繪的正變量具有無限的增長潛力，例如石油儲量或股票價格。均勻分布、三角形分布和離散分布都是其他可能的概率分布的例子。從概率曲線中隨機抽樣的值以集合形式提交，稱為迭代。
- 發表于 2020-09-29 14:43
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- 分類：經濟金融
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