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몬테카를로 시뮬레이션은 시뮬레이션에 사용하기 위한 값을 확률분포로 부터 임의적으로 선택 (표본추출 :Sampling)하는 하나의 기법으로, 모의적 표본추출법(Simulated sampling technique)이라고도 한다. 몬테카를로 시뮬레이션의 장점은, 입력에 해
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1. 몬테카를로 시뮬레이션(Monte Carlo Simulation) 이란?
몬테카를로 시뮬레이션은 시뮬레이션 한번을 하기 위한 수를 확률 분포로부터 임의적으로 선택 하는 표본추출(sampling) 기법 중의 하나이다. 모의적 표본 추출법(simulated sampling technique)이라
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몬테카를로 시뮬레이션을 활용하며 포트폴리오를 구성하는 자산(주식과 채권)의 수익률을 무작위로 추출해 포트폴리오에 적용시키는 실험을 반복했으며, 그 결과 30년 후 은퇴자산 가치의 확률분포를 도출했다. 분석 결과에 따르면 생애주기
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몬테카를로 시뮬레이션(Monte Carlo Simulation)을 들 수 있다. 몬테카를로 시뮬레이션은 확률변수들의 결합 확률밀도함수를 이용하여 각 확률변수의 분포 특성이 반영된 난수(random number)를 추출하여 충분한 수의 확률변수 표본 집단을 생성한 다음
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추출방법에는 몬테카를로법에 의하여 도착률 서비스을 등의 분포를 추정하는 방법과, 복잡한 시스템의 시뮬레이션에는 SIMSCRIPT, DYNAMO, GPSS 등의 컴퓨터 프로그램이 개발되어 있다.
* 참고문헌
경영학 - 최수형/추교완 외 1명 저, 피앤씨미디어,
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