Mô phỏng Monte Carlo

       Mô phỏng Monte Carlo là những mô phỏng giả định tuân theo cấu trúc tính phụ thuộc của các nhân tố rải ro. Kỹ thuật mô phỏng giả định bao gồm mô phỏng những giá trị ngẫu nhiên của các nhân tố rủi ro và tái định giá công cụ từ những mô phỏng đó. Phương pháp này giống như mô phỏng Monte Carlo.       Mỗi mô phỏng của tập hợp giá trị nhân tố rủi ro là một tình huống giả định. Phương pháp vẫn dựa trên ma trận phương sai – hiệp phưcmg sai để tạo ra những mô phỏng đó. Các phương pháp để mô phỏng các biến phụ thuộc được mở rộng trong các chương về tính phụ thuộc. Khi xấp xỉ tuyên tính không còn đúng, ví dụ như với quyền chọn, ta cần phải có kỹ thuật định giá toàn phân. Phương pháp tái định giá toàn phân tránh dựa vào giả định độ nhạy bất biến như với các mô phỏng lịch sử.

       Khuyết điểm chính của mô phỏng Monte Carlo là nó đòi hỏi rất nhiều phép tính. Nhược điểm này càng nghiêm trọng hơn khi xử lý các công cụ không có công thức dạng đóng ví dụ như quyền chọn nhìn lại. Trong những trường hợp đó, tái định giá phái sính đòi hỏi mô phỏng trong mỗi tình huống giả định, hay “mô phỏng trong mô phỏng”, khiên cho quá trình trở nên quá phức tạp.

      Vì tính phức tạp này, một vài kỹ thuật giúp đơn giản hóa quy trình. Mô phỏng lịch sử với tái định giá toàn phân là kỹ thuật đầu tiên biến các phép tính thành dữ liệu lịch sử và tránh xử lý trực tiếp với các tính phụ thuộc ẩn trong dữ liệu quá khứ. Nó được thảo luận ở trên. Một cách khác để xử lý quy trình nhiều tính toán là giảm thiểu số lượng mô phỏng. Có những biến thể xung quanh những nguyên tắc chung này, trong đó đơn giản nhất là:
• Mô phỏng lưới
• Mô phỏng Monte Carlo toàn phân

Đọc thêm tại: http://nganhangvaruiro.blogspot.com/2015/07/vi-du-minh-hoa-ieu-xay-ra-voi-nhieu.html

Từ khóa tìm kiếm nhiều: danh muc dau tu