МЕТОД МОНТЕ-КАРЛО
Метод Монте-Карло
способ оценки рисков, связанный с многократным моделированием проекта с целью определения вероятностного распределения результатов.
Источник: Управление проектами. Управление рисками. Глоссарий. М. 2013
Метод Монте-Карло
(Monte-Carlo simulation) - метод имитационного моделирования (называемый также методом статистических испытаний), основанный на многократных повторениях исследуемого процесса и рассмотрении его возможных случайных реализаций. Может использоваться для сравнения вариантов реализации реального инвестиционного проекта, позволяет определить весь диапазон проектных рисков при заданных исходных параметрах проекта.
Источник: Оценка бизнеса. Словарь-справочник.
метод Монте-Карло
Метод определения свойств эконометрических оценочных процедур (estimators) для малых выборок. Гипотетическая экономическая модель с известными параметрами (parameters) используется для получения искусственных данных с известными характеристиками, а затем процедура оцени-вания применяется для оценки параметров модели. Сравнивая полученные оценки с действительными значениями параметров, получают информацию относительно того, как работает процедура оценивания в данных специфических условиях.
Источник: Словарь современной экономической теории Макмиллана. М. Инфра-М 2003
Метод Монте-Карло
один из методов статистического моделирования. Применяется в тех случаях, когда построить аналитическую модель сложно или невозможно. Применяется при решении задач, связанных с исследованием операций (в частности, в теории массового обслуживания). Суть метода состоит в моделировании исследуемого процесса путем многократных повторений его случайных (единичных) реализаций (статистических испытаний). Выбор вариантов осуществляется с помощью механизма случай выбора (путем бросания игральной кости, таблиц случайных чисел или генератора случайных чисел). Другое название метода МонтеКарло-метод статистических испытаний.
МЕТОД МОНТЕ-КАРЛО
численный метод, основанный на получении большого числа реализаций случайного процесса, который формируется таким образом, чтобы вероятные характеристики были равны определяемым величинам решаемой задачи. Примерами вероятностных характеристик являются математические ожидания, вероятность некоторых событий, вероятность попадания траектории процесса в заданную область фазового пространства и т.д. Экономический эксперимент может быть заменен статистическими испытаниями модели экономического процесса. Модель процесса может быть построена на основе распределения случайных величин в исследуемом процессе. М.М.-К. широко используется при решении экономических задач, при исследовании функционирования автоматизированных систем управления и других типов сложных систем. Применение метода в теории массового обслуживания дало весьма эффективные результаты. При решении систем алгебраических уравнений высокого порядка, вычислении кратных интегралов, обращении матриц, отыскании характеристических чисел и собственных функций интегральных уравнений и т.д. многие задачи были бы нереализуемы без данного метода. На ЭВМ, обеспеченных датчиками случайных чисел, перечисленные задачи решаются весьма успешно на основе разработанных алгоритмов и программ.
Источник: Глобальная экономика. Энциклопедия
