あおきのモンテカルロシミュレーション入門(前半) #4

こんにちは!タキプロ6期生のあおき@大分です。

四月も中旬になりポカポカ陽気になってきましたね!

過ごしやすい日々になりつつありますので、

たまには一休みして散歩など気分転換をしてくださいね^^/

 

さて今回(#4)と次回(#5)では、

前回(#3)の記事の中でも少し触れました

「モンテカルロシミュレーション(以下、MC法)」と言った

シミュレーション技術について述べたいと思います。

このMC法ですが、深く突っ込んでしまうと

訳の分からない世界になってしまいます(><)

その為、今回(#4)はMC法とは何か、

そして次回(#5)はMC法を使って

簡単なシミュレーションをしてみたいと思っています。

 

【MC法とは】

乱数を用いたシミュレーションを何度も行うことで近似解を求める計算手法。例えば投資の意思決定をする際に、収益率を確率分布に従わせシミュレーションを行い、「何%の確率で幾らの収益が得られる」といった収益分布を求め意思決定の手助けをする時に用いられる。

 

前回の記事でも述べましたが、

この世の中には前もって予測出来ないものが多々存在します。

明日の日経平均株価やカジノのルーレットで玉が入る数、

企業が発売した商品の今後の売れ行きetc…..。

このような予測出来ない事象に対し、何千、何万といった

乱数を発生させシミュレーションを行い確率を求めます。

身近なところで言えば、

毎朝皆さんが目にする天気予報ありますよね。

「明日の降水確率は○○%です。」

あれもスーパーコンピュータがシミュレーションをし、

はじき出されている数字になります。

 

診断士2次試験事例Ⅳでも

投資に関する問題が出題されることがありますが、

企業活動をする上で投資の意思決定は非常に重要になります。

そんな中、コンピュータの性能が飛躍的に伸びてきて、

このシミュレーションがかなり身近なものになりつつあります。

 

次回はMC法を使って円周率をシミュレーションしてみたいと思います!

それではお楽しみに♪

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