蒙特卡罗模拟,什么是蒙特卡罗仿真?

蒙特卡洛模型介绍蒙特卡罗模拟是一种随机模拟方法。蒙特卡罗模拟以摩纳哥著名的赌场命名，蒙特卡洛模拟是什么？蒙特卡罗方法的优缺点蒙特卡罗方法是通过对随机变量的数字模拟和统计分析，获得数学物理和工程问题近似解的一种数值方法，基本步骤是:随机变量的抽样检验。

我们一直面临着不确定性、模糊性和变化性。甚至我们无法获取信息，也无法准确预测未来。MonteCarlosimulation允许您看到决策的所有可能结果，并评估风险，允许您在不确定的情况下做出更好的决策。MonteCarlosimulation是一种计算机数学技术，它允许人们在定量分析和决策过程中量化风险。

MonteCarlosimulation为决策者提供了广泛的可能输出以及任何行动选择发生的概率。它显示了中间路线决策的最可能输出、最保守输出和最可能结果。这项技术最早由从事原子弹工作的科学家使用；它被命名为蒙特卡洛，是摩纳哥著名的娱乐和旅游胜地。它是在第二次世界大战中引入的，MonteCarlosimulation已被用于建模各种物理和概念系统。

当要解决的问题是一个事件的概率或一个随机变量的期望值时，他们可以通过某种“实验”的方法得到这个事件发生的频率或这个随机变量的平均值，并把它们作为问题的解。假设我们要计算一个不规则图形的面积，那么这个图形的不规则性与解析计算的复杂程度成正比(比如积分)。蒙特卡洛方法是基于这样的想法:如果你有一袋豆子，把豆子均匀地撒在图上，然后数一数图中豆子的数量。豆子的数量就是图形的面积。

在计算机程序的帮助下，可以生成大量均匀分布的坐标点，然后统计图形中的点数，通过它们占总点数的比例和坐标点生成范围的面积来计算图形面积。原则上，蒙特卡罗方法可以用来解决任何带有概率解释的问题。根据大数定律，随机变量的期望值所描述的积分可以通过取该变量独立样本的经验平均值(即样本平均值)来近似。当变量的概率分布被参数化时，数学家经常使用马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)采样器。

(北京交通大学经济管理学院1，北京；2中国建设银行内蒙古分行内蒙古呼和浩特)摘要:本文采用蒙特卡罗模拟法计算的VaR方法，克服了参数法和MonteCarloSimulation法的缺点，并对香港恒生指数期货进行了实证研究，为我国即将推出的股指期货市场的风险控制提供参考思路和方法。关键词:股指期货；VaR模型；蒙特卡罗模拟中国图书馆分类号:f 83091(2658)文件识别码:A货号:10076921 (2010) 01001303 股指期货是一种兼具投资和套期保值功能的金融工具，可以为市场参与者提供冲击风险的途径。

蒙特卡罗模拟以摩纳哥著名的赌场命名。它可以帮助人们数学地表达物理、化学、工程、经济和环境动力学中一些非常复杂的相互作用。数学家把这种表达方式称为“模式”，当一个模式足够精确时，它就能对实际操作中的相同条件产生相同的反应。但是，蒙特卡罗模拟有一个危险的缺陷:如果一个模式中的随机数必须输入，但它构成了一些微妙的非随机模式，那么整个模拟(及其预测结果)可能是错误的。

蒙特卡罗方法是通过对随机变量的数字模拟和统计分析，获得数学物理和工程问题近似解的数值方法。基本步骤是:随机变量的抽样检验。随机抽样是根据已知的基本随机变量的概率分布进行的。样本响应解决方案。对于每个采样样本，根据问题的性质采用确定性控制数学和物理方程来获得样本响应。计算反应量的统计估计。对于所有的样本响应，根据解的类型得到输出随机变量的均值、方差或概率分布。

总结以上思路，可以得出结论:蒙特卡罗方法求解确定性问题的基本步骤是:根据所需解的实际问题构造一个概率模型，使概率模型的某些统计特征与所需解完全等价。根据建立的概率模型，设计并采用了一些加速收敛的方法，以加快收敛速度，提高计算精度。给出了在计算机上产生不同概率分布的随机变量的方法。

蒙特卡罗模拟是一种随机模拟方法。一种基于概率统计理论的计算方法。将所解决的问题与一定的概率模型联系起来，通过统计模拟或用电子计算机抽样得到问题的近似解。为了象征性地显示这种方法的概率和统计特征，以赌场蒙特卡罗命名。也称为统计模拟法和随机抽样技术。它最初是由S.M .乌兰和j .冯.诺依曼在20世纪40年代提出来发展核武器的。

如果求()的积分，可以记为X的一个概率密度函数，区间等比例划分。比如分成这三个区间，计算机会在这三个区间之间生成伪随机数，根据伪随机数的落点就可以完成一次采样。