Care este metoda Monte Carlo?

Metoda Monte Carlo este înțeleasă în mod obișnuit ca una dintre metodele de modelare statistică, care, la rândul său, s-a bazat pe conceptul de „cutie neagră”.

Metoda Monte Carlo este folosită cândatunci când folosirea unui model analitic al fenomenului pare dificilă sau complet imposibilă (de exemplu, la rezolvarea unor probleme din teoria cozilor, operațiuni de cercetare reduse la studiul proceselor aleatorii etc.).

Să luăm în considerare mai detaliat metoda Monte Carlo în economie.

Aplicarea acestei metode de statisticămodelarea poate fi ilustrată cu un exemplu din domeniul teoriei cozilor de aşteptare. Așadar, să presupunem că doriți să aflați cât timp și cât de des trebuie clienții să aștepte la coadă pentru o anumită capacitate (dată inițial) a unui anumit magazin. Aceste calcule sunt necesare în primul rând pentru a decide dacă se extinde magazinul. După cum știți, abordarea cumpărătorilor, de regulă, este aleatorie sau nedeterminată, prin urmare, distribuția așa-numitului timp de apropiere, adică intervalul dintre fiecare două sosiri consecutive de cumpărători, poate fi stabilită independent pe baza informatiile disponibile. Pe de altă parte, timpul de serviciu al fiecărui client are și un caracter aleatoriu, prin urmare, distribuția acestuia poate fi și detectată. Deci, avem două procese stocastice, a căror interacțiune directă creează o coadă.

După cum arată practica, folosind în realitatede viață a metodei Monte Carlo, este posibil să se repetă aleatoriu peste toate posibilitățile de mai multe ori, păstrând în același timp aceleași caracteristici ale distribuției. Ca rezultat, va fi posibil să se recreeze artificial întreaga imagine a acestui proces. Apoi, repetând această imagine, de fiecare dată schimbând condițiile, puteți obține date statistice ca și cum ar fi fost colectate în timp real.

În același mod, puteți din nou de mai multe orirecreați o imagine artificială a muncii aproape oricărui magazin, folosind metoda Monte Carlo în practică. Modelarea prin simulare în acest caz va repeta datele reale. Cele două procese stocastice descrise mai sus se vor dovedi din nou. Interacțiunea lor alternativă în rezultatul final va da din nou o „coadă” cu aproape aceiași indicatori ca în viața reală.

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

Pentru a înțelege ce se înțelege prinmecanism de selecție aleatorie, ar trebui să utilizați pur și simplu cele mai comune zaruri. Cu toate acestea, în practică, de regulă, sunt folosite tabele cu numere aleatorii. În plus, în prezent sunt foarte populare programele speciale pentru computere, care printre specialiști sunt numite generatoare de numere aleatorii. De fapt, metoda Monte Carlo este destul de simplă, eficientă și convenabilă, ceea ce determină utilizarea sa pe scară largă, atât în ​​economie, cât și în alte științe exacte.