蒙地卡羅模擬方法應用於風險分析

做任何的決策時,面對不確定、模糊、且變異的情況之下,風險分析則為極重要的議題。即使掌握了前所未有的訊息,我們依然無法精準地預測未來。而蒙地卡羅模擬方法(Monte Carlo Simulation)則可讓您掌握決策的任何可能結果,並評估風險的影響,在不確定性的情況下做出最好的決策。


什麼是蒙地卡羅模擬方法?

蒙地卡羅模擬方法最早被科學家應用在第二次世界大戰的原子彈研製,是一種隨機模擬的電腦實驗,將所求解的問題配適於機率模型,再透過大量的電腦數值運算獲得問題的近似解。而此技術在現今被廣泛應用於金融業、保險業、專案管理、能源與環境、交通運輸、製造業、工程研究及計算物理等各種專業領域上。提供決策者任何決策可能發生的結果範圍及其機率值,顯示出最極端事件-最高風險及最保守的情況-的可能性,甚至是各種中間值的決策結果,作為風險分析及決策擬定的依據。


如何使用蒙地卡羅模擬方法?

當建立一個預測模型,例如線性迴歸,需要輸入已知變項來預測結果。但在現實中應用,往往輸入的變項為無法掌握的未知項目。假設一個計算利潤的模型,其成本費用為其輸入變項,若想要計算未來(成本花費不明的情況下)的利潤值是否會低於預期目標,則可使用SPSS Statistics蒙地卡羅模擬分析進行成本管控的風險分析。

  • 將未知的輸入變項配適於適當的機率分配(例如:Gamma分配)
  • 利用配適的機率分配隨機生成輸入變項值
  • 將模擬生成出的輸入變項值,代入預測模型中計算得到結果目標值
  • 大量反覆執行以上3步驟(通常反覆執行上千、萬次)

最後則可計算出目標變項之機率分配函數,即可了解各種情況下目標變項之特性,進行風險分析。

  • 案例分享:醫療費用保險之風險評估

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