モンテカルロ シミュレーションとは、統計的制約内でパラメーターを変動させることで複雑なシステムの感応度を調べる手法です。このようなシステムには、ループでシミュレーションが行われ、シミュレーション間で統計的不確定性が生じる金融モデル、物理モデル、数学モデルなどがあります。シミュレーションの結果が解析され、システムの特性が判別されます。
モンテカルロ解析は MATLAB と Simulink で実行できます。MATLAB と Statistics and Machine Learning Toolbox を使って、モデル内の不確定なパラメーターを変動させることができます。Simulink では、動的なシミュレーションを作成して、統計的不確定性を伴うパラメーターを変更することができます。MATLAB と Simulink の両方で、次のことが可能です。
- モンテカルロ シミュレーションを作成して複雑な動的システムをモデル化する
- プロセッサ コアと個々の PC 間にシミュレーションを分散させて解析速度を向上させる
- ロバストなプロットと高度な統計的手法によってデータを解析する
MATLAB 使用例および使い方
- モンテカルロ解析によるアメリカン バスケット オプションの価格決定 (英語) (使用例)
- 抗菌剤の PK/PD モデルのモンテカルロ解析 (英語) (使用例)
- 並列処理の概要 (英語) (使用例)
- PARFOR ループを使用して Pi を計算するモンテカルロ法 (英語) (使用例)
- コピュラを使用した従属確率変数のシミュレーション (使用例)
- 運用リスクを計測するためのシナリオ解析モデルの開発と実装 (英語) (ユーザー事例)
