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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