M\u00e9todo de Monte Carlo – Defini\u00e7\u00e3o<\/b><\/p>\n
Em termos gerais, o\u00a0m\u00e9todo Monte Carlo<\/strong>\u00a0(ou simula\u00e7\u00e3o Monte Carlo)<\/b>\u00a0pode ser usado para descrever qualquer t\u00e9cnica que aproxima solu\u00e7\u00f5es para problemas quantitativos por meio de amostragem estat\u00edstica.<\/p>\n A simula\u00e7\u00e3o de Monte Carlo \u00e9 uma t\u00e9cnica estat\u00edstica probabil\u00edstica para projetar experimentos ou simula\u00e7\u00f5es para estudar a distribui\u00e7\u00e3o de probabilidade n\u00e3o determin\u00edstica dos fatores e das respostas.<\/p>\n Uma t\u00e9cnica de simula\u00e7\u00e3o de computador que usa amostras aleat\u00f3rias e outros m\u00e9todos estat\u00edsticos para encontrar solu\u00e7\u00f5es aproximadas para problemas matem\u00e1ticos ou f\u00edsicos.<\/p>\n Simula\u00e7\u00e3o de Monte Carlo –\u00a0<\/strong>Defini\u00e7\u00e3o<\/b><\/p>\n A\u00a0defini\u00e7\u00e3o Simula\u00e7\u00e3o de Monte Carlo<\/strong>\u00a0\u00e9 uma t\u00e9cnica matem\u00e1tica que gera vari\u00e1veis aleat\u00f3rias para modelagem de risco ou incerteza de um determinado sistema.<\/p>\n As vari\u00e1veis aleat\u00f3rias ou entradas s\u00e3o modeladas com base em distribui\u00e7\u00f5es de probabilidade, como normal, log normal, etc.<\/p>\n Diferentes itera\u00e7\u00f5es ou simula\u00e7\u00f5es s\u00e3o executadas para gerar caminhos e o resultado \u00e9 obtido usando c\u00e1lculos num\u00e9ricos adequados.<\/p>\n A simula\u00e7\u00e3o de Monte Carlo \u00e9 o m\u00e9todo mais sustent\u00e1vel usado quando um modelo tem par\u00e2metros incertos ou um sistema complexo din\u00e2mico precisa ser analisado.<\/p>\n \u00c9 um m\u00e9todo probabil\u00edstico para modelagem de risco em um sistema.<\/p>\n O m\u00e9todo \u00e9 usado extensivamente em uma ampla variedade de campos, como ci\u00eancias f\u00edsicas, biologia computacional, estat\u00edstica, intelig\u00eancia artificial e finan\u00e7as quantitativas.<\/p>\n \u00c9 pertinente notar que a Simula\u00e7\u00e3o de Monte Carlo fornece uma estimativa probabil\u00edstica da incerteza em um modelo. Nunca \u00e9 determin\u00edstico. No entanto, dada a incerteza ou risco arraigado em um sistema, \u00e9 uma ferramenta \u00fatil para a aproxima\u00e7\u00e3o do im\u00f3vel.<\/p>\n M\u00e9todo de Monte Carlo – O que \u00e9<\/b><\/p>\n A an\u00e1lise de risco faz parte de todas as decis\u00f5es que tomamos. Estamos constantemente diante de incertezas, ambig\u00fcidade e variabilidade. E embora tenhamos acesso sem precedentes \u00e0s informa\u00e7\u00f5es, n\u00e3o podemos prever o futuro com precis\u00e3o.<\/p>\n A simula\u00e7\u00e3o de Monte Carlo (tamb\u00e9m conhecido como M\u00e9todo de Monte Carlo) permite que voc\u00ea veja todos os resultados poss\u00edveis de suas decis\u00f5es e avalie o impacto do risco, permitindo uma melhor tomada de decis\u00e3o sob incerteza.<\/p>\n A simula\u00e7\u00e3o de Monte Carlo \u00e9 uma t\u00e9cnica matem\u00e1tica computadorizada que permite \u00e0s pessoas contabilizar o risco na an\u00e1lise quantitativa e na tomada de decis\u00f5es.<\/p>\n A t\u00e9cnica \u00e9 usada por profissionais em \u00e1reas t\u00e3o d\u00edspares como finan\u00e7as, gerenciamento de projetos, energia, manufatura, engenharia, pesquisa e desenvolvimento, seguros, petr\u00f3leo e g\u00e1s, transporte e meio ambiente.<\/p>\n A simula\u00e7\u00e3o de Monte Carlo fornece ao tomador de decis\u00e3o uma gama de resultados poss\u00edveis e as probabilidades de ocorrerem para qualquer escolha de a\u00e7\u00e3o. Ele mostra as possibilidades extremas \u2013 os resultados de ir para o break e para a decis\u00e3o mais conservadora \u2013 junto com todas as consequ\u00eancias poss\u00edveis para as decis\u00f5es intermedi\u00e1rias.<\/p>\n A t\u00e9cnica foi usada pela primeira vez por cientistas que trabalharam na bomba at\u00f4mica; foi nomeado para Monte Carlo, a cidade tur\u00edstica de M\u00f4naco conhecida por seus cassinos.<\/p>\n Desde sua introdu\u00e7\u00e3o na Segunda Guerra Mundial, a simula\u00e7\u00e3o de Monte Carlo tem sido usada para modelar uma variedade de sistemas f\u00edsicos e conceituais.<\/p>\n O m\u00e9todo de Monte Carlo tem muito a ver com o campo da estat\u00edstica que por si s\u00f3 \u00e9 muito \u00fatil para avaliar suas chances de ganhar ou perder em um jogo de azar, como a roleta, qualquer coisa que envolva jogar dados, tirar cartas, etc., que podem ser vistos como processos aleat\u00f3rios.<\/p>\n O nome \u00e9, portanto, bastante apropriado, pois captura o sabor do que o m\u00e9todo faz.<\/p>\n O pr\u00f3prio m\u00e9todo, que alguns matem\u00e1ticos famosos ajudaram a desenvolver e formalizar (Fermi, Ulam, von Neumann, Metropolis e outros) foi fundamental na pesquisa realizada no desenvolvimento da bomba at\u00f4mica (foi usado para estudar o comportamento probabil\u00edstico do transporte de n\u00eautrons em materiais f\u00edsseis) e sua popularidade na ci\u00eancia moderna tem muito a ver com computadores (o pr\u00f3prio von Neumann construiu alguns dos primeiros computadores).<\/p>\n Sem o uso de um computador, a integra\u00e7\u00e3o de Monte Carlo \u00e9 tediosa, pois requer toneladas de c\u00e1lculos, que obviamente os computadores s\u00e3o muito bons.<\/p>\n Simula\u00e7\u00e3o de Monte Carlo – O que \u00e9<\/strong><\/p>\n Uma\u00a0simula\u00e7\u00e3o de Monte Carlo<\/strong>\u00a0\u00e9 um modelo matem\u00e1tico para calcular a probabilidade de um resultado espec\u00edfico, testando ou amostrando aleatoriamente uma ampla variedade de cen\u00e1rios e vari\u00e1veis.<\/p>\n Utilizadas pela primeira vez por Stanilaw Ulam, um matem\u00e1tico que trabalhou no Projeto Manhattan durante a Segunda Guerra Mundial, as simula\u00e7\u00f5es fornecem aos analistas um caminho para tomar decis\u00f5es dif\u00edceis e resolver problemas complexos que t\u00eam v\u00e1rias \u00e1reas de incerteza.<\/p>\n Com o nome de um resort lotado de cassino em M\u00f4naco, a simula\u00e7\u00e3o de Monte Carlo usa dados estat\u00edsticos hist\u00f3ricos para gerar milh\u00f5es de resultados financeiros diferentes, inserindo aleatoriamente componentes em cada corrida que podem influenciar o resultado final, como retornos da conta, volatilidade ou correla\u00e7\u00f5es. Uma vez que os cen\u00e1rios s\u00e3o formulados, o m\u00e9todo calcula as chances de alcan\u00e7ar um determinado resultado.<\/p>\n Ao contr\u00e1rio das an\u00e1lises de planejamento financeiro padr\u00e3o que usam m\u00e9dias de longo prazo e estimativas de crescimento ou economia futura, a simula\u00e7\u00e3o de Monte Carlo, dispon\u00edvel em software e aplicativos da web, pode fornecer um meio mais realista de lidar com vari\u00e1veis e medir as probabilidades de risco financeiro ou recompensa.<\/p>\n Os\u00a0m\u00e9todos de Monte Carlo<\/strong>\u00a0s\u00e3o freq\u00fcentemente usados para planejamento financeiro pessoal, avalia\u00e7\u00e3o de portf\u00f3lio, avalia\u00e7\u00e3o de t\u00edtulos e op\u00e7\u00f5es de t\u00edtulos e em finan\u00e7as corporativas ou de projetos.<\/p>\n Embora os c\u00e1lculos de probabilidade n\u00e3o sejam novos, David B. Hertz foi o pioneiro deles em finan\u00e7as em 1964 com seu artigo, \u201cAn\u00e1lise de risco em investimento de capital\u201d, publicado na Harvard Business Review. Phelim Boyle aplicou o m\u00e9todo \u00e0 avalia\u00e7\u00e3o de derivativos em 1977, publicando seu artigo, \u201cOptions<\/b>: A Monte Carlo Approach\u201d (Op\u00e7\u00f5es<\/b>: uma abordagem de Monte Carlo), no Journal of Financial Economics.<\/p>\n A t\u00e9cnica \u00e9 mais dif\u00edcil de usar, como os resultados dependem das suposi\u00e7\u00f5es subjacentes, h\u00e1 alguns eventos que a simula\u00e7\u00e3o de Monte Carlo n\u00e3o pode prever.<\/p>\n A simula\u00e7\u00e3o oferece v\u00e1rias vantagens distintas sobre outras formas de an\u00e1lise financeira. Al\u00e9m de gerar as probabilidades dos poss\u00edveis desfechos de uma determinada estrat\u00e9gia, o m\u00e9todo de formula\u00e7\u00e3o dos dados facilita a cria\u00e7\u00e3o de gr\u00e1ficos e tabelas, possibilitando uma melhor comunica\u00e7\u00e3o dos achados aos investidores e acionistas.<\/p>\n A simula\u00e7\u00e3o de Monte Carlo destaca o impacto relativo de cada vari\u00e1vel nos resultados financeiros.<\/p>\n Usando essa simula\u00e7\u00e3o, os analistas tamb\u00e9m podem ver exatamente como certas combina\u00e7\u00f5es de entradas afetam e interagem umas com as outras.<\/p>\n A compreens\u00e3o das rela\u00e7\u00f5es interdependentes positivas e negativas entre as vari\u00e1veis permite uma an\u00e1lise de risco mais precisa de qualquer instrumento.<\/p>\n A an\u00e1lise de risco por este m\u00e9todo envolve o uso de distribui\u00e7\u00f5es de probabilidade para descrever as vari\u00e1veis. Uma distribui\u00e7\u00e3o de probabilidade bem conhecida \u00e9 a curva normal ou em sino, com os usu\u00e1rios especificando o valor esperado e uma curva de desvio padr\u00e3o definindo a varia\u00e7\u00e3o. Os pre\u00e7os da energia e as taxas de infla\u00e7\u00e3o podem ser representados por curvas em sino.<\/p>\n Distribui\u00e7\u00f5es log-normais retratam vari\u00e1veis positivas com potencial ilimitado de aumento, como reservas de petr\u00f3leo ou pre\u00e7os de a\u00e7\u00f5es.<\/p>\n Uniforme, triangular e discreto s\u00e3o exemplos de outras distribui\u00e7\u00f5es de probabilidade poss\u00edveis.<\/p>\n Os valores, que s\u00e3o amostrados aleatoriamente a partir das curvas de probabilidade, s\u00e3o enviados em conjuntos chamados itera\u00e7\u00f5es.<\/p>\n Fonte:\u00a0<\/strong>www.palisade.com\/www.unige.ch\/statweb.stanford.edu\/www.solver.com\/www.scratchapixel.com\/economictimes.indiatimes.com\/www.goldsim.com\/www.intechopen.com<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" M\u00e9todo de Monte Carlo – Defini\u00e7\u00e3o Em termos gerais, o\u00a0m\u00e9todo Monte Carlo\u00a0(ou simula\u00e7\u00e3o Monte Carlo)\u00a0pode ser usado para descrever qualquer t\u00e9cnica que aproxima solu\u00e7\u00f5es para problemas quantitativos por meio de amostragem estat\u00edstica. 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