Wat is de Monte Carlo-methode?

Onder de Monte Carlo-methode wordt algemeen een van de manieren van statistische modellering begrepen, die op zijn beurt gebaseerd was op het concept van een "zwarte doos".

De Monte Carlo-methode wordt in die gevallen gebruikt,wanneer het gebruik van het analytische model van het fenomeen moeilijk of vrij onmogelijk is (bijvoorbeeld bij het oplossen van problemen in de wachtrijtheorie, waarbij onderzoeksprocessen beperkt zijn tot de studie van willekeurige processen, enz.).

Laten we de Monte Carlo-methode in de economie nader bekijken.

Het gebruik van deze statistische methodeModellering kan worden geïllustreerd aan de hand van een voorbeeld uit de theorie van wachtrijen. Laten we dus aannemen dat het nodig is om uit te zoeken hoe lang en hoe vaak het nodig is om te wachten op klanten in de wachtrij met een bepaalde (aanvankelijk ingestelde) bandbreedte van een winkel. Deze berekeningen zijn in de eerste plaats nodig om te beslissen of de winkel moet worden uitgebreid. Zoals bekend is de benadering van de kopers in de regel willekeurig of onzeker, zodat de verdeling van de zogenaamde naderingsduur, dat wil zeggen de kloof tussen elke twee opeenvolgende aankomsten van klanten, onafhankelijk kan worden vastgesteld op basis van beschikbare informatie. Aan de andere kant heeft de servicetijd van elke klant ook een willekeurig karakter, daarom kan de distributie ook worden gedetecteerd. Voor ons zijn dus twee stochastische processen, waarvan de directe interactie een rij creëert.

Zoals de praktijk laat zien, in het echt gebruikenlevenswijze van Monte Carlo, kun je willekeurig vele keren uitzoeken wat alle mogelijkheden zijn, met behoud van dezelfde verdelingseigenschappen. Als gevolg hiervan is het mogelijk om het hele plaatje van dit proces kunstmatig te reproduceren. Als u deze afbeelding vervolgens opnieuw herhaalt, telkens wanneer u de voorwaarden wijzigt, kunt u statistieken opvragen, alsof ze in realtime zijn verzameld.

Op dezelfde manier kun je meerdere keren opnieuwom een ​​kunstmatig beeld te creëren van het werk van vrijwel elke winkel, met behulp van de Monte Carlo-methode in de praktijk. Simulatiemodellering zal in dit geval echte gegevens herhalen. De twee stochastische processen die hierboven zijn beschreven, worden opnieuw verkregen. Hun alternatieve interactie in het eindresultaat zal opnieuw de "wachtrij" weergeven met praktisch dezelfde indicatoren als in het echte leven.

Bijgevolg bestaat de Monte Carlo-methode in de wetenschap uitin kunstmatige modellering door meerdere herhalingen in willekeurige implementaties. Het is belangrijk om op te merken dat zogenaamde enkele implementaties ook wel statistische tests worden genoemd.

Begrijpen wat er met jezelf wordt bedoeldmechanisme van willekeurige selectie, moet je gewoon de meest voorkomende dobbelstenen gebruiken. In de praktijk worden echter in de regel tabellen met willekeurige getallen gebruikt. Bovendien zijn op dit moment speciale programma's voor computers ook erg populair, die onder specialisten willekeurige nummergeneratoren worden genoemd. In feite is de Monte Carlo methode is vrij eenvoudig, effectief en makkelijk te gebruiken, die het wijdverbreide gebruik ervan veroorzaakt, zowel in de economie en in andere harde wetenschappen.