㈠ 下面的問題用蒙特卡洛模擬如何實現啊，想了解個基本過程
蒙特卡洛的基本原理就是通過計算機的計算能力進行大量實驗。實驗樣本到達一定數量後，能得出接近結果的數值解。這個題目可以通過計算直接得出結果接近於正態分布，但可以用excel簡單的說明下蒙特卡洛方法。
用excel的步驟基本如下：
1、第一列拉出各周期編號1至1000。（假設都是從第一行開始）
2、第二列作為隨機種子，B1輸入=rand()
3、第三列為根據既定價格及概率p值（回答里寫的p值，但輸入時應該是具體數值）判斷購買與否，C1輸入=if(B1<p,1,0)
4、第四列、五列展示周期開始、結束時剩餘貨物，即D1為50，E1輸入=max(D1-C1,0)，而後D2輸入=E1，E2輸入=max(D1-C1,0)。
5、每一列對應下拉（四、五列從第二行開始下拉）。
按這個步驟的話，就得出一個既定價格下，剩餘產品數量隨時間變化的表。
至於最後的利潤也是可以根據這個算的。
不過以上的過程是基於對每個周期買的概率進行1000次蒙特卡洛模擬。
如果模擬的是這1000次周期的結果，那就直接用一列到位，對多列的結果進行統計。
第1列仍然編號，第2列直接整合上述234步，表示該周期初始貨物存貨，第1行50，第二行B2輸入=IF(RAND()<p,MAX(B1-1,0),B1)，這里用的p仍然是數值的表示，比如說概率是0.7，實際應該輸入=IF(RAND()<0.7,MAX(B1-1,0),B1)
下拉，出現到1000步的初始貨物存貨，根據要求實際上是1000步後的結果，可以拉到1001行。這就用單列表示了整個貨物變化過程，如果想要更多1000步的不同結果，把整個b列右拉即有更多結果。
㈡ 【懸賞】一個matlab累計求次數的問題，大佬跪求幫忙啊啊啊
clear all
t=1;r=0.056;deltaT=1/50;sigmal=0.02155;
A=1;
s1=[2.474*ones(10000,1) zeros(10000,50)];
a=0,b=0,c=0;
for i=1:50
x=randn(10000,1);
path=A*x'孫雀;
s1(:,i+1)=s1(:,i)+r*deltaT*s1(:,i )+sigmal* deltaT^0.5*(s1(:,i ).*path(1,:)'則歷早);
if s1(:,i+1)<爛碰2.67192
a=a+1;
elseif s1(:,i+1)<2.78325
b=b+1;
else
c=c+1;
end
end
㈢ 蒙特卡洛公式計算股價准確嗎
蒙特卡洛公式計算股價准確。蒙特卡羅方法是由馮諾依曼和烏拉姆等人發明的，蒙特卡羅這個名字是出自摩納哥的蒙特卡羅賭場，這個方法是一類基於概率的方法的統稱，不是特指一種方法。蒙特卡羅方法也成統計模擬方法，是指使用隨機數（或者更常見的偽隨機數）來解決很多計算問題的方法。工作原理就是兩件事：不斷抽樣、逐漸逼近。
㈣ 怎麼用 Excel 做蒙特卡洛模擬
Excel 做蒙特卡洛模擬的具體操作步驟如下：
1、打開Excel表格，填寫三個活動時間估算的樂觀值，最可能值和悲觀值。
㈤ 蒙特卡洛模擬法
蒙特卡洛模擬技術，是用隨機抽樣的方法抽取一組滿足輸入變數的概率分布特徵的數值，輸入這組變數計算項目評價指標，通過多次抽樣計算可獲得評價指標的概率分布及累計概率分布、期望值、方差、標准差，計算項目可行或不可行的概率，從而估計項目投資所承擔的風險。
蒙特卡洛模擬的步驟如下：
第一步，通過敏感性分析，確定風險變數。
第二步，構造風險變數的概率分布模型。
第三步，為各輸入風險變數抽取隨機數。
第四步，將抽得的隨機數轉化為各輸入變數的抽樣值。
第五步，將抽樣值組成一組項目評價基礎數據。
第六步，根據基礎數據計算出評價指標值。
第七步，整理模擬結果所得評價指標的期望值、方差、標准差和它的概率分布及累計概率，繪制累計概率圖，計算項目可行或不可行的概率。
蒙特卡洛模擬程序如圖7-26所示。
圖7-26 蒙特卡洛模擬程序圖
【實訓Ⅷ】某項目建設投資為1億元，流動資金1000 萬元，項目兩年建成，第三年投產，當年達產。不含增值稅年銷售收入為5000萬元，經營成本2000萬元，附加稅及營業外支出每年為50萬元，項目計算期12 a。項目要求達到的項目財務內部收益率為15%，求內部收益率低於15%的概率。
由於蒙特卡洛模擬的計算量非常大，必須藉助計算機來進行。本案例通過手工計算，模擬20次，主要是演示模擬過程。
(1)確定風險變數。通過敏感性分析，得知建設投資、產品銷售收入、經營成本為主要風險變數。流動資金需要量與經營成本線性相關，不作為獨立的輸入變數。
(2)構造概率分布模型。建設投資變化概率服從三角形分布，其悲觀值為1.3億元、最大可能值為1億元、樂觀值為9000萬元，如圖7-27所示。年銷售收入服從期望值為5000萬元、σ＝300萬元的正態分布。年經營成本服從期望值為2000萬元、σ＝100 萬元的正態分布。
圖7-27 投資三角形分布圖
建設投資變化的三角形分布的累計概率，見表7-16及圖7-27所示。
表7-16 投資額三角形分布累計概率表
(3)對投資、銷售收入、經營成本分別抽取隨機數，隨機數可以由計算機產生，或從隨機數表中任意確定起始數後，順序抽取。本例從隨機數表(表7-20)中抽取隨機數。假定模擬次數定為k＝20，從隨機數表中任意從不同地方抽取三個20 個一組的隨機數，見表7-17。
表7-17 輸入變數隨機抽樣取值
(4)將抽得的隨機數轉化為各隨機變數的抽樣值。
這里以第1組模擬隨機變數產生做出說明。
1)服從三角形分布的隨機變數產生方法。
根據隨機數在累計概率表(表7-16)或累計概率圖(圖7-28)中查取。投資的第1個隨機數為48867萬元，查找累計概率0.48 867所對應的投資額，從表7-16中查得投資額在10300與10600之間，通過線性插值可得
第1個投資抽樣值＝10300+300×(48867-39250)/(52000-39250)＝10526萬元
2)服從正態分布的隨機變數產生方法。
從標准正態分布表(表7-21)中查找累計概率與隨機數相等的數值。例如銷售收入第1個隨機數06242，查標准正態分布表得銷售收入的隨機離差在-1.53與-1.54之間，經線性插值得-1.5348。
圖7-28 投資的累計概率分布圖
第1個銷售收入抽樣值＝5000-1.5348×300≈4540萬元。
同樣，經營成本第一個隨機數66 903相應的隨機變數離差為0.4328，第一個經營成本的抽樣值＝2000+100×0.4328＝2043萬元。
3)服從離散型分布的隨機變數的抽樣方法。
本例中沒有離散型隨機變數。另舉例如下，據專家調查獲得的某種產品售價的概率分布見表7-18。
表7-18 某種產品售價的概率分布
根據上表繪制累計概率如圖7-29所示。
若抽取的隨機數為43252，從累計概率圖縱坐標上找到累計概率為0.43252，劃一水平線與累計概率折線相交的交點的橫坐標值125元，即是售價的抽樣值。
(5)投資、銷售收入、經營成本各20個抽樣值組成20組項目評價基礎數據。
(6)根據20組項目評價基礎數據，計算出20 個計算項目評價指標值，即項目財務內部收益率。
(7)模擬結果達到預定次數後，整理模擬結果按內部收益率從小到大排列並計算累計概率，見表7-19所示。
從累計概率表可知內部收益率低於15%的概率為15%，內部收益率高於15%的概率為85%。
圖7-29 售價累計概率曲線
表7-19 蒙特卡洛模擬法累積概率計算表
①每次模擬結果的概率＝1/模擬次數。
㈥ 在蒙特卡洛模擬中，如何確定模擬步數（simulations）以獲得對金融衍生品定價的准確估計
在蒙特卡洛模擬中，模擬步數的選擇是非常重要的，因為它會影響到模擬結果的精度和可靠性。一般來說，模擬步數應該足夠大，以確保模擬出的隨機路徑覆蓋了全銀櫻缺部的可能性，而同時又要保證步數不能過大，以免浪費計算資源和時間。以頌顫下是一些常用的確定模擬步數的方法：
1. 根據精度需求來設定步數：根據所需的精度和置信度要求，計算出所需要的模擬步數。通常情況下，模擬步數越大，精度就越高，但同時計算成本也越高。
2. 根據歷史數據來設定步數：使用歷史數據來評鋒辯估模擬步數。根據歷史數據的波動性和變化情況，評估出模擬步數。這種方法的不足之處在於，歷史數據和當前市場情況可能存在差異，因此需要謹慎使用。
3. 數據調整方法：根據模擬過程中的結果，通過統計分析來進行數據調整，從而得出更精確的模型。這種方法要求對模型和數據具有一定的認識和理解，在實際操作中較為常見。
4. 多重模擬方法：在同一模型中多次進行模擬，並將結果進行加權平均，以減少隨機誤差。這種方法需要計算資源和時間成本，但能夠提高結果精度和穩定性。
確定蒙特卡洛模擬步數的方法需要根據具體情況進行折衷和取捨，以達到精度和效率的最佳平衡。
㈦ 什麼是蒙特卡洛模擬( Monte Carlo simulation)
蒙特卡洛模擬又稱為隨機抽樣或統計試驗方法，屬於計算數學的一個分支，它是在上世紀四十年代中期為了適應當時原子能事業的發展而發展起來的。傳統的經驗方法由於不能逼近真實的物理過程，很難得到滿意的結果，而蒙特卡羅方法由於能夠真實地模擬實際物理過程，故解決問題與實際非常符合，可以得到很圓滿的結果。
蒙特卡洛隨機模擬法的原理是當問題或對象本身具有概率特徵時，可以用計算機模擬的方法產生抽樣結果，根據抽樣計算統計量或者參數的值；隨著模擬次數的增多，可以通過對各次統計量或參數的估計值求平均的方法得到穩定結論。
蒙特卡洛隨機模擬法 - 實施步驟抽樣計算統計量或者參數的值；隨著模擬次數的增多，可以通過對各次統計量或參數的估計值求平均的方法得到穩定結論。
(7)蒙特卡洛模擬股票價格動態擴展閱讀
基本原理思想
當所要求解的問題是某種事件出現的概率，或者是某個隨機變數的期望值時，它們可以通過某種「試驗」的方法，得到這種事件出現的頻率，或者這個隨機變數的平均值，並用它們作為問題的解。這就是蒙特卡羅方法的基本思想。
蒙特卡羅方法通過抓住事物運動的幾何數量和幾何特徵，利用數學方法來加以模擬，即進行一種數字模擬實驗。它是以一個概率模型為基礎，按照這個模型所描繪的過程，通過模擬實驗的結果，作為問題的近似解。可以把蒙特卡羅解題歸結為三個主要步驟：構造或描述概率過程；實現從已知概率分布抽樣；建立各種估計量。