Di bidang keuangan, ada cukup banyak ketidakpastian dan risiko yang terlibat dengan estimasi nilai masa depan dari angka atau jumlah karena berbagai hasil potensial. Simulasi Monte Carlo (MCS) adalah salah satu teknik yang membantu mengurangi ketidakpastian yang terlibat dalam memperkirakan hasil di masa depan. MCS dapat diterapkan pada model non-linier yang kompleks atau digunakan untuk mengevaluasi keakuratan dan kinerja model lain. Ini juga dapat diterapkan dalam manajemen risiko, manajemen portofolio, turunan harga, perencanaan strategis, perencanaan proyek, pemodelan biaya dan bidang lainnya.
Apa Taruhan lebih pintar dengan simulasi Monte Carlo?
MCS adalah teknik yang mengubah ketidakpastian dalam variabel input model menjadi distribusi probabilitas. Dengan menggabungkan distribusi dan memilih nilai secara acak dari mereka, itu menghitung ulang model yang disimulasikan berkali-kali dan mengeluarkan kemungkinan keluaran.
Karakteristik Dasar
- MCS memungkinkan beberapa input digunakan secara bersamaan untuk membuat distribusi probabilitas dari satu atau lebih output.
- Berbagai jenis distribusi probabilitas dapat diberikan ke input model. Jika distribusinya tidak diketahui, distribusi yang paling sesuai dapat dipilih.
- Penggunaan bilangan acak menjadi ciri MCS sebagai metode stokastik. Nomor acak harus independen; tidak ada korelasi di antara mereka.
- MCS menghasilkan keluaran sebagai rentang, bukan nilai tetap, dan menunjukkan seberapa besar kemungkinan nilai keluaran akan terjadi dalam rentang tersebut.