第１回 乱数発生の方法 - エクセルを使ったモンテカルロ・シミュレーション | シグマインベストメントスクール
1. はじめに モンテカルロ・シミュレーションとは、システム的に乱数を発生させて市場の変化をシミュレーションすることで、リスク量の測定や難しいデリバティブのプライシングなどを行う方法のことを言います。 実務では、 VaR の計算や、エキゾチック・デリバティブのプライシングなどでよく利用されています。この手法の強みは何と言っても、基礎的な理論さえ把握していれば、一定のアプローチに従って幅広い問題を解決できるという点でしょう。通常問題が単純な場合は、数式による解法が選ばれますが、問題が複雑になるにつれ、数式による解法は難度が大きく増すあるいは適応が困難になってくるのに比べ、モンテカルロ・シミュレーションでは、それほどアプローチに変化がなく対応できるため、問題が込み入ってくればくるほど、相対的に利用しやすくなってくるのです。 モンテカルロ・シミュレーションを実務で行うには、専用のシステムなどが必
トップ - Crystal Ball - モンテカルロ・シミュレーションによる意思決定支援ソフトウェア
確率的なシミュレーション、予測、最適化を手軽に実施 手元のエクセルを「世界標準のリスク分析ツール」にアップグレードして、 戦略的な意思決定を支援します
日本の企業にも「モンテカルロシミュレーション的意志決定」が求められるようになるのか？ | isologue
「期待値」による意志決定 minoriさんがblog「Law Maniac」で、経営の意志決定についての記事を書かれています。 ・あなたは、株主のために、どちらを選びますか ・風を恐れるな − 株主価値の極大化のために ・frontier −チャレンジとリスクと 検討されてらっしゃるのは、例えば以下のような問題。 Ａ社は、１,０００億円の資産を持っているとします。 Ａ社の取締役会は、Ｘという意思決定と、Ｙという意思決定のいずれかを選択しなければなりません。 いずれの意思決定についても、１０億円の投資を必要とします。 意思決定Ｘ 成功率は７５％で、成功した場合、Ａ社は２０億円を得ることができますが、失敗すれば投資額の１0億円を失います。 意思決定Ｙ 成功率は９０％で、成功した場合、Ａ社は１０億円を得ることができ、失敗しても投資した１０億円を回収することができます。 取締役会の議論は拮抗してお
ブートストラップ法 - Wikipedia
モデル式 2.01×がく片長-12.57≧0のときバージニアアヤメと判別 2.01×がく片長-12.57＜0のときヘンショクアヤメと判別 （このモデル式では、バージニアアヤメは標本50個中37個、ヘンショクアヤメは50個中36個が正しく判別されている。） 最尤推定値は漸近的には正規分布することが知られている。今回の標本50個ずつのデータで出した最尤推定値（切片: −12.57、がく片長の係数: 2.01）が、どの程度正規分布に近いか、ブートストラップ法で以下のように調べることができる。 元データから n 個の標本を復元抽出する。このとき n は元データの標本数である。 最尤法でロジスティック回帰モデルに当てはめる。 このブートストラップ抽出を何度も（B 回）繰り返す。 こうして計算された「推定量の標本分布」は、本来の標本分布の近似になっている。 下図は10000回のブートストラップ抽出によ
モンテカルロ法 - Wikipedia
モンテカルロ法（モンテカルロほう、（英: Monte Carlo method、MC）とはシミュレーションや数値計算を乱数を用いて行う手法の総称。元々は、中性子が物質中を動き回る様子を探るためにスタニスワフ・ウラムが考案しジョン・フォン・ノイマンにより命名された手法。カジノで有名な国家モナコ公国の4つの地区（カルティ）の1つであるモンテカルロから名付けられた。ランダム法とも呼ばれる。 計算理論の分野において、モンテカルロ法とは誤答する確率の上界が与えられる乱択アルゴリズム（ランダム・アルゴリズム）と定義される[1]。一例として素数判定問題におけるミラー-ラビン素数判定法がある。このアルゴリズムは与えられた数値が素数の場合は確実に Yes と答えるが、合成数の場合は非常に少ない確率ではあるが No と答えるべきところを Yes と答える場合がある。一般にモンテカルロ法は独立な乱択を用いて繰り
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