蒙特卡洛模擬
1.使用條件：
當在項目評價中輸入的隨機變量個數(shù)多于三個，每個輸入變量可能出現(xiàn)三個以上以至無限多種狀態(tài)時(如連續(xù)隨機變量)，就不能用理論計算法進行風險分析，這時就必須采用蒙特卡洛模擬技術(shù)。
2.原理
用隨機抽樣的方法抽取一組輸入變量的數(shù)值，并根據(jù)這組輸入變量的數(shù)值計算項目評價指標，抽樣計算足夠多的次數(shù)可獲得評價指標的概率分布，并計算出累計概率分布、期望值、方差、標準差，計算項目由可行轉(zhuǎn)變?yōu)椴豢尚械母怕剩瑥亩烙嬳椖客顿Y所承擔的風險。
3.蒙特卡洛模擬的程序
①確定風險分析所采用的評價指標，如凈現(xiàn)值、內(nèi)部收益率等。
②確定對項目評價指標有重要影響的輸入變量。
③經(jīng)調(diào)查確定輸入變量的概率分布。
④為各輸入變量獨立抽取隨機數(shù)。
⑤由抽得的隨機數(shù)轉(zhuǎn)化為各輸入變量的抽樣值。
⑥根據(jù)抽得的各輸入隨機變量的抽樣值組成一組項目評價基礎數(shù)據(jù)。
⑦根據(jù)抽樣值組成基礎數(shù)據(jù)計算出評價指標值。
⑧重復第四步到第七步，直至預定模擬次數(shù)。
⑨整理模擬結(jié)果所得評價指標的期望值、方差、標準差和期望值的概率分布，繪制累計概率圖。
⑩計算項目由可行轉(zhuǎn)變?yōu)椴豢尚械母怕省?BR> 4.應用蒙特卡洛模擬法時應注意的問題
(1)在運用蒙特卡洛模擬法時，假設輸入變量之間是相互獨立的，在風險分析中會遇到輸入變量的分解程度問題。
輸入變量分解得越細，輸入變量個數(shù)也就越多，模擬結(jié)果的可靠性也就越高。變量分解過細往往造成變量之間有相關(guān)性，就可能導致錯誤的結(jié)論。為避免此問題，可采用以下辦法處理。
①限制輸入變量的分解程度。
②限制不確定變量個數(shù)。模擬中只選取對評價指標有重大影響的關(guān)鍵變量，其他變量保持在期望值上。
③進一步搜集有關(guān)信息，確定變量之間的相關(guān)性，建立函數(shù)關(guān)系。
(2)蒙特卡洛法的模擬次數(shù)。
從理論上講，模擬次數(shù)越多越正確，但實際上一般應在200~500次之間為宜。
1.使用條件：
當在項目評價中輸入的隨機變量個數(shù)多于三個，每個輸入變量可能出現(xiàn)三個以上以至無限多種狀態(tài)時(如連續(xù)隨機變量)，就不能用理論計算法進行風險分析，這時就必須采用蒙特卡洛模擬技術(shù)。
2.原理
用隨機抽樣的方法抽取一組輸入變量的數(shù)值，并根據(jù)這組輸入變量的數(shù)值計算項目評價指標，抽樣計算足夠多的次數(shù)可獲得評價指標的概率分布，并計算出累計概率分布、期望值、方差、標準差，計算項目由可行轉(zhuǎn)變?yōu)椴豢尚械母怕剩瑥亩烙嬳椖客顿Y所承擔的風險。
3.蒙特卡洛模擬的程序
①確定風險分析所采用的評價指標，如凈現(xiàn)值、內(nèi)部收益率等。
②確定對項目評價指標有重要影響的輸入變量。
③經(jīng)調(diào)查確定輸入變量的概率分布。
④為各輸入變量獨立抽取隨機數(shù)。
⑤由抽得的隨機數(shù)轉(zhuǎn)化為各輸入變量的抽樣值。
⑥根據(jù)抽得的各輸入隨機變量的抽樣值組成一組項目評價基礎數(shù)據(jù)。
⑦根據(jù)抽樣值組成基礎數(shù)據(jù)計算出評價指標值。
⑧重復第四步到第七步，直至預定模擬次數(shù)。
⑨整理模擬結(jié)果所得評價指標的期望值、方差、標準差和期望值的概率分布，繪制累計概率圖。
⑩計算項目由可行轉(zhuǎn)變?yōu)椴豢尚械母怕省?BR> 4.應用蒙特卡洛模擬法時應注意的問題
(1)在運用蒙特卡洛模擬法時，假設輸入變量之間是相互獨立的，在風險分析中會遇到輸入變量的分解程度問題。
輸入變量分解得越細，輸入變量個數(shù)也就越多，模擬結(jié)果的可靠性也就越高。變量分解過細往往造成變量之間有相關(guān)性，就可能導致錯誤的結(jié)論。為避免此問題，可采用以下辦法處理。
①限制輸入變量的分解程度。
②限制不確定變量個數(shù)。模擬中只選取對評價指標有重大影響的關(guān)鍵變量，其他變量保持在期望值上。
③進一步搜集有關(guān)信息，確定變量之間的相關(guān)性，建立函數(shù)關(guān)系。
(2)蒙特卡洛法的模擬次數(shù)。
從理論上講，模擬次數(shù)越多越正確，但實際上一般應在200~500次之間為宜。