蒙特卡洛方法及其在风险评估中的应用.docx

123123123 蒙特卡洛方法及其应用 风险评估及蒙特卡洛方法概括 １.１蒙特卡洛方法。 蒙特卡洛方法， 又称随机模 方法或 模 方法， 是在 20 世 40 年代随着 子 算 机的 明而提出的。 它是以 抽 理 基 ， 利用随机数， 随机 量已有数据的 行抽 或随机模 ， 以求得 量的某个数字特点并将其作 待解决 的数 解。 蒙特卡洛模 方法的基根源理是：假定随机 量 X 1、X 2、X 3?? X n、Y ，其中 X 1、X 2、 X 3?? X n 的概率散布已知， 且 X1、X 2、X3 ?? X n、Y 有函数关系： Y=F（ X 1、X 2、X 3?? X n）， 希望求得随机 量 Y 的近似散布情况及数字特点。 通 抽取切合其概率散布的随机数列 X 1、 X 2、 X3 ?? X n 入其函数关系式 算 得 Y 的 。当模 的次数足 多的 候，我 便可 以得到与 情况邻近的函数 Y 的概率散布和数字特点。 蒙特卡洛法的特点是 果 出了 的最大 ,最小 和最可能 ， 出了 的区 范 及散布 律。 １.２风险评估概括。 表 益的不确定性， 明 生的 果可能 来 失、 利或是无 失也 无 利， 属于广 。 正是因 未来的不确定性使得每一个 目都存在 。 于一个公 司而言，各样投 目往常会具有不同程度的 ， 些 于一个公司的影响不可小 ， 小到一个 目投 本的按 回收， 大到公司的 、 公司正常运 。因此， 于 的 量以及控制是特别重要的一个 。 估就是量化 某一事件或事物 来的影响的可能程度。根据“ 人”假 ， 利润最大化是投 者的主要追求目 ， 面 不可防止的 ， 降低 ，防备或减少 失， 以 期最正确是投 的目 。 当 价 大小 ， 常有两种 价方式： 定性剖析与定量剖析法。 定性剖析一般是根据 度或 大小等指 因素 行 先 排序， 一步剖析或 理 提供参照。 种方法适用于 比不同 目的 程度， 但 种方法最大的缺陷是在于， 在多个 目中 最小者也有可能 。 而定量剖析法 是将一些 指 量化得到一系列的量化指 。 通 些 易懂的指 ， 才能使公司的 者、 投 者 于 目分 有正确的 估与判断， 123123123 采取有针对性的举措，最终做出有利于公司的决议。 蒙特卡洛方法在风险评估中的运用 2.1 方法简介 在定量剖析法下， 选用一个合适的量化指标是特别重要的。 对于一般的项目投资而言， 项目投资回报是否能准时收回， 项目是否能够为公司带来利润是决议者需要考察的问题， 也 就是风险。 在这种情况下，这一投资未来的利润（净现值或内部利润率）以及其相对于预期 的偏离程度经常被用作权衡风险的指标。 针对一个投资项目，影响未来利润的因素好多，比如，随着时间的推移，需要追加投 资数额可能会发生变化； 在实业中， 随着生产规模的扩大， 可能出现规模经济或许规模不经 济，使得成本有所下降或上升； 由于受到资本量限制， 追加投资的量会受到项目回报的影响， 若项目已实现的利润率达到某一标准后才持续投资，否则就退出市场。 蒙特卡洛模拟的一般步骤 蒙特卡洛模拟的一般步骤如下： 1.选用随机变量 ,即对净现值最敏感的变量。 2.确定随机变量的概率散布 3.为各随机变量抽取随机数 4.将抽得的随机数转变为各输入变量的抽样值 5.将抽样值组成一组项目评论基础数据 6.根据基础数据计算出一种随机状况下的评论指标值 7.重复上述过程，进行反复多次模拟，得出多组评论指标值 8.整理模拟结果所得评论指标的希望值、方差、标准差、概率散布及累计概率散布，绘 制累计概率图，同时，查验模拟次数是否知足预定的精度要求 根据上述结果，剖析各随机 变量对项目利润的影响。 蒙特卡洛模拟结果的剖析与应用 根据所得的概率散布以及概率散布图， 我们能够获得对于项目未来利润的一系列评论指 标，比如未来现金流的净现值的希望值、 方差、标准差、 净现值可能的区间以及概率。 可是， 公司的决议者根据公司总体情况， 需要综合考虑好多其他的因素， 故在认识该项目风险指标 的基础上，能够根据公司现金流的需求状况、公司整体营运情况来决议。 详细而言，首先，公司投资的回报需要用于填补公司除成本外的各项费用开支，因此， 只是要求项目未来利润的现值为正还不能够使得公司盈利， 决议者需要在认识总成本的基础 123123123 上确定一个收支相抵的净现值额，再结合模拟的结果进行决议。 其次，对于一个公司而言， 公司可能同时有数个项目在营运中， 决议者就需要考虑整个 公司所有项目之间的平衡。 比如，公司的某一其他项目在未来的一时间点需要一笔