蒙特卡洛方法也称为蒙特卡洛模拟或多重概率模拟，通过重复随机抽样计算不确定过程中出现多种可能结果的几率。这种算法可以很方便地评估特定过程的风险，从而帮助做出更好的决策。
蒙特卡洛方法是如何工作的？
与普通算法模型不同，蒙特卡洛方法根据估计值范围与一组固定输入值来预测一组结果。换句话说，蒙特卡洛方法通过利用具有固有不确定性的任何变量的概率分布来构建可能结果的模型。然后，它一遍又一遍地重新计算结果，每次都使用最小值和最大值之间不同的随机数。在一个典型的蒙特卡洛方法实验中，这个练习可以重复数千次以产生大量可能的结果。
由于其准确性，蒙特卡洛方法也可用于长期预测。随着输入数量的增加，预测的数量也会增加，从而能够更准确地及时预测结果。
蒙特卡洛方法怎么使用
蒙特卡洛方法涉及三个基本步骤，即预测、概率分布和重复模拟。
预测：建立预测模型，识别要预测的因变量和将驱动预测的自变量，这一步，可以确定因变量和自变量以获得所需的结果范围。
概率分布：指定自变量的概率分布，使用历史数据或主观判断来定义可能值的范围并为每个值分配概率权重。这种方法识别独立变量，对可能发生的多种结果的不同可能性负责。
重复模拟：重复运行模拟，生成独立变量的随机值。这一步允许重复模拟n次，直到收集到足够多的结果来构成近乎无限数量的可能组合的代表性样本。
我们可以通过修改模拟数据的基础参数来运行任意数量的蒙特卡罗模拟。不过，需要先通过计算方差和标准差来计算样本内的范围，给定变量的方差是变量与其期望值之间的平方差的期望值。标准差是方差的平方根。通常，方差越小越好。
蒙特卡洛方法非常适合执行风险分析
蒙特卡洛方法可以用于预测过程中不同可能结果的概率。由于随机变量，预测结果不确定。为此，为变量输入分配多个值并进行重复随机抽样。一旦模拟完成，这些结果的平均值将给出一个估计值。这让蒙特卡洛方法在分析风险和解决概率问题方面发挥着至关重要的作用，可以帮助预测到由于存在随机变量而导致的不确定情况下预期结果的范围。
与具有固定输入的预测模型相比，它们还具有许多优势，例如进行敏感性分析或计算输入相关性的能力。敏感性分析使决策者能够看到单个输入对给定结果的影响，相关性使他们能够理解任何输入变量之间的关系。
