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蒙地卡罗模拟方法应用于风险分析

做任何的决策时,面对不确定、模糊、且变异的情况之下,风险分析则为极重要的议题。即使掌握了前所未有的讯息,我们依然无法精准地预测未来。而蒙地卡罗模拟方法(Monte Carlo Simulation)则可让您掌握决策的任何可能结果,并评估风险的影响,在不确定性的情况下做出最好的决策。


什么是蒙地卡罗模拟方法?

蒙地卡罗模拟方法最早被科学家应用在第二次世界大战的原子弹研制,是一种随机模拟的电脑实验,将所求解的问题配适于机率模型,再透过大量的电脑数值运算获得问题的近似解。而此技术在现今被广泛应用于金融业、保险业、专案管理、能源与环境、交通运输、制造业、工程研究及计算物理等各种专业领域上。提供决策者任何决策可能发生的结果范围及其机率值,显示出最极端事件-最高风险及最保守的情况-的可能性,甚至是各种中间值的决策结果,作为风险分析及决策拟定的依据。


如何使用蒙地卡罗模拟方法?

当建立一个预测模型,例如线性回归,需要输入已知变项来预测结果。但在现实中应用,往往输入的变项为无法掌握的未知项目。假设一个计算利润的模型,其成本费用为其输入变项,若想要计算未来(成本花费不明的情况下)的利润值是否会低于预期目标,则可使用SPSS Statistics蒙地卡罗模拟分析进行成本管控的风险分析。

  • 将未知的输入变项配适于适当的机率分配(例如:Gamma分配)
  • 利用配适的机率分配随机生成输入变项值
  • 将模拟生成出的输入变项值,代入预测模型中计算得到结果目标值
  • 大量反覆执行以上3步骤(通常反覆执行上千、万次)

最后则可计算出目标变项之机率分配函数,即可了解各种情况下目标变项之特性,进行风险分析。

  • 案例分享:医疗费用保险之风险评估

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