Les simulacions de Monte Carlo s'utilitzen per modelar la probabilitat de diferents resultats en un procés que no es pot predir fàcilment a causa de la intervenció de variables aleatòries. És una tècnica que s'utilitza per entendre l'impacte del risc i la incertesa en els models de predicció i previsió.
Per què el mètode de Montecarlo és tan important avui?
Els algorismes de Montecarlo solen ser simples, flexibles i escalables Quan s'apliquen a sistemes físics, les tècniques de Montecarlo poden reduir models complexos a un conjunt d'esdeveniments i interaccions bàsics, obrint la possibilitat de codificar el comportament del model mitjançant un conjunt de regles que es poden implementar de manera eficient en un ordinador.
Per què és dolenta la simulació de Montecarlo?
Fowler afegeix que Montecarlo simplifica excessivament els qüestions financeres complexes en no fer un seguiment de les bases de l'impost sobre la renda en el reequilibri de la cartera i en tractar el flux d'efectiu com un valor constant, que no té en compte els efectes devastadors de les grans despeses variables quan els rendiments de la inversió són negatius.
Són útils els mètodes de Montecarlo?
Sovint s'utilitzen en problemes físics i matemàtics i són més útils quan és difícil o impossible utilitzar altres enfocaments. Els mètodes de Montecarlo s'utilitzen principalment en tres classes de problemes: optimització, integració numèrica i generació de dibuixos a partir d'una distribució de probabilitat.
Com s'utilitza la simulació de Montecarlo a la vida real?
Les simulacions de Monte Carlo són algorismes utilitzats per mesurar el risc i entendre l'impacte del risc i la incertesa en diversos models de previsió, com ara les finances i la gestió de projectes. Aquestes simulacions us ajuden a veure els resultats i els impactes en aquests processos que impliquen una sèrie de variables.
