モンテカルロ法 – 日本のトップカジノ

リスク評価は、私たちが行うそれぞれの選択の一部です。 これまでにないデータへのアクセスがあったとしても、将来を正確に予測することはできません。
モンテカルロシミュレーション(モンテカルロ法とも呼ばれます)を使用すると、選択したすべての推定結果を表示し、リスクの影響を評価して、不確実性下での意思決定を向上させることができます。

モンテカルロシミュレーションとは

この手順は、金融、プロジェクト管理、エネルギー、製造、技術、研究開発、保険、石油・ガス、輸送、およびその周辺など、これらの広範に異なる分野の専門家によって使用されています。

モンテカルロシミュレーションは、意思決定者に一連の潜在的な結果と、それらがほとんどすべての活動の選択に対して起こる確率を提供します。 。 それは、極端な可能性、つまり最も保守的な選択をした結果が破れ、道の途中で選択された場合に起こり得る結果と組み合わされたことを明らかにしています。

この方法は当初、原爆の研究者によって採用されていました。 それはモンテカルロ、カジノで有名なモナコのホテルの町のために呼ばれていました。 第二次世界大戦でのデビュー以来、モンテカルロシミュレーションは生理学的および概念的なシステムの品揃えをシミュレートするために使用されていました。

モンテカルロシミュレーションのしくみ

モンテカルロシミュレーションは、本質的な疑問を持つほとんどすべての要素を得るために、さまざまな値(確率分布)を代入することによって潜在的な結果のモデルを作成することによってハザード評価を行います。 その後、尤度関数内の異なる乱数のセットを使用して、毎回何度も結果を計算します。 疑念の量とこれらに与えられた範囲に応じて、モンテカルロシミュレーションはそれが完了するまで何万または何万もの再計算を含むかもしれません。 モンテカルロシミュレーションは、潜在的な結果値の分布を生成します。

確率分布を使用することによって、要因は異なる結果が起こる異なる可能性を持つことができます。 確率分布は、ハザード分析の要因における不確実性を説明するためのはるかに現実的な方法です。

 

定期的

平均値に近い中央の値が発生する可能性があります。 それは対称的で、人々のピークなどの多くの有機現象を明確にします。 正規分布で表される要因の例には、インフレレベルとエネルギー料金が含まれます。

普通のログ

これは、ゼロを下回らずに無限の正の可能性を持つ値を表すために使用されます。 対数正規分布で表される要因の例は、不動産資産価値、株価、および石油備蓄からなります。

制服

すべての値は等しい確率で発生し、ユーザーは最大値と最小値を定義するだけです。 分配される可能性がある要因の例には、製造価格または新しい品目の見込み収益の収益が含まれます。

三角

消費者は、最小値、最も可能性の高い値、および最大値を定義します。 ほとんどの場合、値が発生する可能性が高くなります。 三角分布で明確にできる要因は、単位時間当たりの過去の販売履歴と在庫レベルです。

PERT

消費者は、三角分布とまったく同じように、最小値、最も可能性の高い最大値を定義します。 ほとんどの場合、値が発生する可能性が高くなります。 ただし、最も可能性の高い値と極端な値を含む値は、三角形と比較してやや発生する可能性があります。 これは、極端な部分があまり強調されていないことです。 PERTサプライ品の使用法の良い例は、プロジェクト管理バージョンにおけるジョブの長さを説明することです。

ディスクリート

消費者は起こり得る具体的な価値とそれぞれの可能性を定義します。 良い実例は訴訟の結果かもしれません:有利な評決の20%の可能性、不利な評決の30%の変化、40%の返済の可能性、および10%の誤謬の可能性。

サンプルの各ペアは反復として知られており、そのサンプルでの結果の結果がリストされています。 モンテカルロシミュレーションは数千または数百回も実行され、結果は潜在的な結果の確率分布です。 このようにして、モンテカルロシミュレーションは、起こり得ることについてのより包括的な見方を提供する。 何が起こりうるのかだけでなく、どれだけ起こりそうなのかもわかります。

 

結果は、起こり得ることだけではなく、各結果がどれだけありそうかを明らかにします。

モンテカルロシミュレーションで作成される情報のため、さまざまな結果とその発生確率のグラフを作成するのは簡単です。

たった2つの状況では、決定論的評価では、どの要因が結果に最も影響を与えるかを判断するのが困難になります。 モンテカルロシミュレーションでは、どの入力が最終結果に最も大きな影響を与えたかを判断するのは簡単です。

シナリオの評価:決定論的バージョンでは、本当に異なる状況の影響を見つけるためにさまざまな入力に対する値の固有の組み合わせをモデル化するのはかなり困難です。 モンテカルロシミュレーションを使用すると、アナリストは、特定の結果が発生したときにどの入力がその値を一緒に持っていたかを正確に表示できます。 これは追加の分析を追求する上で非常に貴重なものとなるでしょう。

モンテカルロシミュレーションでは、入力因子間の相互依存関係をシミュレートすることが可能です。 正確には、実際には、いくつかの変数が上がるとき、他の変数がそれに従って上または下に移動する方法を示すことが非常に重要です。

モンテカルロシミュレーションの改良点は、ラテンハイパーキューブサンプリングを使用することです。これは、分布目的の全品揃えから正確にサンプリングします。

 

パーソナルコンピュータ用のレコーダーソフトウェアの夜明けは、専門家が通常の分析作業でモンテカルロシミュレーションを使用する機会を与えました。 Microsoft Excelは、スプレッドシート評価ツールの中で最も優れており、Palisadeの@RISKは、Excel用のあなたのトップモンテカルロシミュレーションアドオンです。 1987年にDOS用のLotus 1-2-3として最初に導入された@RISKには、計算精度、モデリングの汎用性、および使用方法の単純さに関する定評があります。 Microsoft Projectのデビューは、モンテカルロシミュレーションの異なるもっともらしい応用をもたらしました – 大きい仕事の管理に固有の不確実性と危険性を評価すること。 @RISKはプロジェクト管理にも使用できます。

モンテカルロシミュレーションとは何ですか?

モンテカルロシミュレーションは、任意の要因の介入の結果として容易に予測され得ない手順における異なる結果の可能性をシミュレートするために利用されてきた。 予測と予測モデルにおけるリスクと不確実性の影響を理解するために使用される手法です。

モンテカルロシミュレーションは、金融、技術、サプライチェーン、数学など、ほぼすべての分野でさまざまな問題を処理するために使用できます。

モンテカルロシミュレーションは、複数機会シミュレーションとして知られています。

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単なる不確実な要素を1つの平均量で置き換えるのではなく、予測または推定を行うことに大きな疑問がある場合は、モンテカルロシミュレーションを使用することをお勧めします。 金融とビジネスはランダムな要因に悩まされているので、モンテカルロシミュレーションはこれらの分野で可能なアプリケーションの巨大な選択をしています。 これらは、大規模プロジェクトでのコスト超過の可能性と、資産価格が特定の方法で進む可能性を評価するために利用されます。 テレコムはそれらを利用してさまざまな状況でネットワークパフォーマンスを評価し、ネットワークを最大限に活用できるようにします。 アナリストは、物事がデフォルトになるリスクを評価したり、オプションなどの派生商品を調べたりするためにこれらを使用します。 モンテカルロシミュレーションは、気象学、天文学、素粒子物理学のように、ビジネスや金融に無数の応用があります。

モンテカルロシミュレーションは、モナコでゲームの熱い場所をたどって呼ばれています。なぜなら、ランダムや偶然の結果は、ダイス、ブラックジャック、スロットマシンなどのゲームの場合と同様に、モデリング方法の基本となるからです。 戦争の後、脳外科手術から回復している間、ウラムはスポーツの試合をすることによって彼自身を楽しませた。 彼はそれらの供給を観察し勝ちのチャンスを決定するためにそれらのゲームのすべてのものの結果をプロットすることに興味を持つようになりました。 John Von Neumannによるアイデアを共有した後、両者は共同でモンテカルロシミュレーションを作成しました。