Simulazioni Monte Carlo

Esegui l’analisi di sensibilità attraverso la variazione casuale dei parametri

La simulazione Monte Carlo è una tecnica utilizzata per studiare come un modello risponde a input generati in modo casuale. Si tratta generalmente di un processo in tre fasi:

  1. Vengono generati “N” input in modo casuale (talvolta denominati scenari).
  2. Si esegue una simulazione per ciascuno degli “N” input. Le simulazioni vengono eseguite su un modello computerizzato del sistema da analizzare.
  3. Vengono aggregati ed esaminati gli output delle simulazioni. Le misure più comuni comprendono la stima del valore medio di un output, la distribuzione dei valori in uscita e il valore in uscita minimo o massimo.

Tra i sistemi analizzati utilizzando la simulazione Monte Carlo figurano modelli finanziari, fisici e matematici. Poiché le simulazioni sono indipendenti l’una dall’altra, la simulazione Monte Carlo è particolarmente adatta alle tecniche di calcolo parallelo e consente di ridurre in maniera significativa il tempo di esecuzione del calcolo.

Simulazioni Monte Carlo in MATLAB

Il linguaggio MATLAB® fornisce una varietà di funzioni matematiche di alto livello, utilizzabili per costruire un modello per una simulazione Monte Carlo ed eseguire simulazioni di questo tipo. MATLAB viene utilizzato per modellazioni finanziarie, previsioni metereologiche, analisi operativa dei dati e molte altre applicazioni.

Nella modellazione finanziaria, la Simulazione Monte Carlo fornisce informazioni su prezzi, tassi e previsioni economiche, gestione del rischio ed esecuzione di stress test. Financial Toolbox™ fornisce modelli di equazioni differenziali stocastiche per costruire e valutare modelli stocastici. Risk Management Toolbox™ facilita la simulazione del credito grazie all’applicazione dei modelli di copula.

Per una migliore gestione della generazione di input, Statistics and Machine Learning Toolbox™ fornisce una varietà di distribuzioni probabilistiche utilizzabili per generare input continui e discreti.

Simulazione Monte Carlo in Simulink

È possibile modellare e simulare sistemi multi-dominio in Simulink® per rappresentare controller, motori, guadagni e altri componenti. La progettazione e il test di questi sistemi complessi si articolano in diverse fasi, tra cui l’identificazione dei parametri del modello che ne influenzano maggiormente i requisiti e il comportamento, la registrazione e l’analisi dei dati della simulazione e la verifica del progetto del sistema.

Le simulazioni Monte Carlo aiutano ad acquisire maggiore fiducia in fase di progettazione, consentendoti di eseguire scansioni parametriche, esplorare lo spazio di progetto, testare molteplici scenari e utilizzare i risultati di queste simulazioni per guidare il processo di progettazione attraverso l’analisi statistica. Simulink Design Optimization™ fornisce strumenti interattivi per eseguire tale analisi di sensibilità e influenzare la progettazione del modello Simulink.

Esecuzione di simulazioni Monte Carlo in parallelo

Per migliorare le prestazioni delle tue simulazioni Monte Carlo, puoi distribuire i calcoli per l’esecuzione in parallelo su più core utilizzando Parallel Computing Toolbox™ e MATLAB Distributed Computing Server™.




Riferimenti software

Vedere anche: verifica formale, ingegneria finanziaria, numeri casuali, verifica e validazione del sistema, simulazione Monte Carlo in finanza computazionale, stima dei parametri, previsione del carico, modellazione e simulazione, software di simulazione, video della simulazione Monte Carlo, modellazione predittiva