Metoda Monte Carlo este de obicei înțeleasă ca una dintre metodele de modelare statistică, care, la rândul său, s-a bazat pe conceptul de „cutie neagră”.
Metoda Monte Carlo este utilizată în cazurile în care utilizarea unui model analitic al fenomenului este dificilă sau complet imposibilă (de exemplu, atunci când se rezolvă probleme de teorie în coadă, operații de cercetare, reduse la studiul proceselor aleatorii etc.).
Să luăm în considerare mai detaliat metoda Monte Carlo în economie.
Aplicarea acestei metode de modelare statistică poate fi ilustrată printr-un exemplu din sfera teoriei cozii. Deci, să presupunem că trebuie să aflați cât timp și cât de des trebuie să așteptați clienții la coadă la o anumită (setată inițial) lățime de bandă a unui magazin. Aceste calcule sunt necesare în primul rând pentru a decide dacă extindeți magazinul. După cum știți, abordarea cumpărătorilor, de regulă, este aleatorie sau nedeterminată, prin urmare, distribuția așa-numitului timp de apropiere, adică intervalul dintre fiecare două sosiri consecutive de cumpărători, poate fi determinată independent pe baza informațiilor disponibile. Pe de altă parte, timpul de serviciu al fiecărui client este, de asemenea, aleatoriu, prin urmare, distribuția acestuia poate fi, de asemenea, detectată. Deci, înaintea noastră există două procese stocastice, a căror interacțiune directă creează o coadă.
După cum arată practica, folosind metoda Monte Carlo în viața reală, puteți sorta aleatoriu toate posibilitățile de nenumărate ori, păstrând aceleași caracteristici de distribuție. Drept urmare, va fi posibilă recrearea artificială a întregului tablou al acestui proces. Apoi, repetând din nou această imagine, de fiecare dată schimbând condițiile, puteți obține date statistice, ca și cum ar fi colectate în timp real.
În același mod, puteți recrea de mai multe ori imaginea artificială a lucrării a aproape orice magazin, folosind în practică metoda Monte Carlo. Simularea în acest caz va repeta datele reale. Din nou, se obțin cele două procese stocastice descrise mai sus. Interacțiunea lor alternativă în rezultatul final va produce din nou o „coadă” cu aproape aceiași indicatori ca în viața reală.
Prin urmare, metoda Monte Carlo în știință constă în modelarea artificială prin repetări repetate în implementări aleatorii. Este important de menționat că așa-numitele implementări ale unităților sunt denumite teste statistice.
Pentru a înțelege ce implică mecanismul de selecție aleatorie, pur și simplu utilizați cele mai comune zaruri. Cu toate acestea, în practică, de regulă, sunt utilizate tabele cu numere aleatorii. În plus, în acest moment, programele speciale pentru calculatoare sunt deosebit de populare, care se numesc generatori de numere aleatorii printre specialiști. De fapt, metoda Monte Carlo este destul de simplă, eficientă și convenabilă, ceea ce determină utilizarea ei pe scară largă, atât în economie cât și în alte științe exacte.
