Ly thuyet mo phong monte carlo dh bach khoa tphcm preview

1 1 TRÖÔØNG ÑAÏI HOÏC BAÙCH KHOA TP HOÀ CHÍ MINH Khoa Kyõ Thuaät Xaây Döïng Gi ng viênả PGS TS NGUY N TH NG Ễ Ố E mail nthong56@yahoo fr Web www4 hcmut edu vn/~nguyenthong/index Tél (08) 38 651 592 09[.]

Trang 1

1

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP HỒ CHÍ MINH

Khoa Kỹ Thuật Xây Dựng

Gi ng viên ả : PGS TS. NGUY N TH NG Ễ Ố

E-mail: nthong56@yahoo.fr

Web: www4.hcmut.edu.vn/~nguyenthong/index

LậP & THẩM ĐịNH Dự aùN ĐầU TƯ

Chương 7-2: P hân tích độ nhay, rủi ro - Monte Carlo

GI I THI U V N Đ Ớ Ệ Ấ Ề PHÂN TÍCH RŨI RO

V i m t ph ớ ộ ươ ng án đ xu t trên c s so ề ấ ơ ở sánh v i các ph ớ ươ ng án khác  C n ầ đánh giá « đ nh y » c a tiêu chí đánh giá ộ ạ ủ

hi u qu d án (ví d IRR, NPV, B/C,….): ệ ả ự ụ

 Phân tích đ nh y; ộ ạ

 Phân tích tình hu ng; ố

 Phân tích b ng mơ ph ng (Monte Carlo) ằ ỏ PGS Dr Nguyễn Thống

3

GI I THI U V N Đ Ớ Ệ Ấ Ề

Xét một biến nghiên cứu Z được mô tả với

các biến giải thích X,Y, :

Z = f(X,Y, )

Nếu X, Y là các biến xác suất  Z là biến

xác suất

Nghiên cứu Z với các biến X, Y với quy luật

xác suất đã biết là nội dung lý thuyết

Monte Carlo.

 Xem các d ng phân ph i xác su t sau ạ ố ấ

PGS Dr Nguyễn Thống

4

) P , T , Z , Y , X (

F 

p

F

5

PHÂN TÍCH RỦI RO VỚI MÔ PHỎNG

MONTE CARLO – HÀM THƯ VIỆN TRONG CRYSTAL BALL

PGS Dr Nguy n Th ng ễ ố

M/phỏng từ số liệu quá khứ

Rexample

6

CAC B ƯỚ C TH C HI N MƠ PH NG Ư Ệ O

1 XÂY D NG MƠ HINH Ư

Đây là mơ hình tốn h c trình bày m i quan h gi a o ố ệ ư

bi n đ u vào (bi n đ c l p) và bi n đ u ra c n ế ầ ế ộ ậ ế ầ ầ nghiên c u (bi n ph thu c) ư ế ụ ộ

2 XAC Đ NH MƠ HINH XAC SU T CHO BI N Đ U I Ấ Ê Â VÀO

 D a vào s li u quá kh quan sát đ ự ố ệ ư ươ c

 D a vào kinh nghi m c a các chuyên gia trong ự ệ ủ linh v c ự

 N u c n dung ki m đ nh gi thuy t th ng kê ế ầ ê i ả ế ố đ ê

om

Trang 2

7

CAC B ƯỚ C TH C HI N MƠ PH NG Ư Ệ O

3 XÂY D NG KHO NG GIA TR NG U NHIÊN Ư A I Â

T các quy lu t xác su t, m i bi n đ u vào s đ ư ậ ấ ơ ế ầ e ươ c

thi t ế l p ậ các kho ng ả giá tr i ng u â nhiên (các

kho ng giá tr này t o thành L P liên t c t 0 ả i ạ Ớ ụ ư 

1)

4 TH C HI N MƠ PH NG Ư Ệ O

 Phát s ng u nhiên ố â

 T giá tr ng u nhiên Đ I CHI U b ư i â Ố Ê ướ c [3]  giá

tr bi n ng u nghiên đ u vào (th c hi n cho t t i ế â ầ ự ệ ấ

 Tính giá tr bi n nghiên c u t i ế ư ươ ng ng ư

 Tr l i phát s ng u nhiên & ti p t c ghi nh n ở ạ ố â ế ụ ậ

PHÂN TÍCH KẾT QUẢ

T k t qu l u l i c a bi n nghiên c u sau nhi u ư ế ả ư ạ ủ ế ư ề

l n phát s ng u nhiên: ầ ố â

 Hàm m t đ xác su t c a bi n nghiên c u ậ ộ ấ ủ ế ư

 Giá tr trung bình i

 Ph ươ ng sai, đ l ch chu n ộ ệ â

 Xác su t đ bi n nghiên c u trong các kho ng ấ ê ế ư ả giá tr quan tâm (<0, <a, > b, a<X<b,…) i

9

Ưu điểm của phương pháp mô phỏng

Đó là một phương pháp trung thực,

khách quan, đơn giản và linh hoạt

Có thể áp dụng để phân tích các

tình huống phức tạp

10

 Đôi khi đây là phương pháp duy nhất có

thể áp dụng để nghiên cứu hiện tượng

 Phương pháp mô phỏng cho phép đối thoại trực tiếp với chương trình tính để giải quyết vấn đề với việc đặt ra câu hỏi: C ái gì ? và

nếu

11

 Phương pháp mô phỏng có khả năng cho

phép nghiên cứu ảnh hưởng luân phiên của

các biến lên kết quả của bài toán, t ừ đó ta

có thể xác định biến quan trọng nhất ảnh

hưởng đến kết quả (phân tích đ nh y) ộ ạ

 Tiết kiệm được thời gian.

12

đưa vào các tình huống phức tạp so với các phương pháp khác dùng

trong phân tích rũi ro (phương pháp phân tích độ nhạy, phương pháp

phân tích tình huống)

om

Trang 3

13

Khuyết điểm

 Mô phỏng không đưa lời giải tối ưu cụ thể như

các phương pháp khác : Quy hoạch tuyến tính,

PERT Phương pháp chỉ cho ra các kết quả dự

báo với các xác suất nhất định

 Chúng ta phải tạo ra tất cả các điều kiện và

ràng buộc để khảo sát lời giải Bản thân phương

pháp mô phỏng không tự đưa ra lời gỉai

 Lời giải của một vấn đề này thì thường không

chuyển được cho vấn đề khác Nói một cách khác

thì mỗi lời giải là cá biệt cho mỗi trường hợp

MONTE CARLO

15

ph i xác đ nh các giá tr c a các ả ị ị ủ

bi n (xác su t) & nĩ s đ ế ấ ẽ ượ c dùng

cho tính tốn bi n đ u ra ế ầ

 V n đ quan tr ng đây là làm th ấ ề ọ ở ế

nào đ cĩ th “ph n ánh” l i quy ể ể ả ạ

lu t xác su t c a m t bi n (các bi n ậ ấ ủ ộ ế ế

đ u vào) ầ



16

 K thu t phát s ng u nhiên ỹ ậ ố ẫ

& khơi ph c l i quy lu t xác ụ ạ ậ

su t đã bi t c a m t bi n ấ ế ủ ộ ế

17

Ví dụ : Ng ươ i ta mu n mơ ph ng ố ỏ

s kinh doanh c a 1 c a hàng ự ủ ư

bán v xe Đ co s li u, ng ỏ ê ố ệ ươ i ta

quan sát liên t c s l ụ ố ươ ng v xe ỏ

bán trong 200 ngày nh sau ư

18

S li u: ố ệ

S l ố ươ ng bán (X)/ngày S ngày quan sát ố

0

1

2

3

4

5

10

20

40

60

40

30

T ng ơ 200

om

Trang 4

19

B NG XAC SU T A Ấ

S l ố ươ ng bán

(X)/ngày

S ngày quan ố sát

Xác su t ấ

0

1

2

3

4

5

10

20

40

60

40

30

0.05 (10/200) 0.1 0.2 0.3 0.2 0.15

T ng ơ 200 1.0

20

L P & TH M Đ NH D AN Đ U T Ậ Ẩ I Ư Â Ư

Ch ươ ng 7-2: Phân tích đ nh y, r i ro - Monte Carlo ộ ạ ủ

• Xác su t tích lũy ấ

0.05 0.15 0.35 0.65 0.85 1.0

0.05 0.1 0.2 0.3 0.2 0.15

0

1

2

3

4

5

Xác su t tích lũy ấ Xác su t ấ

Bi n nghiên c u ế ứ

21

• Xác su t tích lũy và kho ng s ng u nhiên: ấ ả ố ẫ

0.05 0.15 0.35 0.65 0.85 1.0

0.05 0.1 0.2 0.3 0.2 0.15

0

1

2

3

4

5

Xác su t tích lũy ấ Xác su t ấ

Bi n nghiên ế

c u ứ

T 01 ừ  05

T 06 ừ  15

T 16 ừ  35

T 36 ừ  65

T 66 ừ  85

T 86 ừ  00

Kho ng s ả ố

ng u nhiên ẫ

22

S NG U NHIÊN & Ố Â

23

Hàm phát s ng u nhiên s cho ố â e

các giá tr ng u nhiên thay đ i i â ơ

trong kho ng 0 và 1 co tính ả

ch t ấ là khi s l n phát s đ ố ầ ố ủ

l n thì t n su t xu t hi n c a ớ ầ ấ ấ ệ ủ

các giá tr t 0 đ n 1 này là i ư ế

b ng nhau ằ

T O S NG U NHIÊN Ạ Ố Â

 B ng s ng u nhiên ả ố â

 hàm Rand() trong Excel

p

X

1

0

om

Trang 5

25

B NG S NG U NHIÊN A Ố Â

52 6 50 88 53 30 10 47 99 37 66 91 35 32

37 63 28 2 74 35 24 3 29 60 74 85 90 73

82 57 68 28 5 94 3 11 27 79 90 87 92 41

69 2 36 49 71 99 32 10 75 21 95 90 94 38

98 90 94 36 6 78 23 67 89 85 29 21 25 73

96 52 62 87 49 56 59 23 78 71 72 90 57 1

33 69 27 21 11 60 95 89 68 48 17 89 34 9

50 33 50 95 13 44 34 62 64 39 55 29 30 64

88 32 18 50 62 57 34 56 62 31 15 40 90 34

90 30 36 24 69 82 51 74 30 35 36 85 1 55

50 48 61 18 85 23 8 54 17 12 80 69 24 84 26

BẢNG SỐ NGẪU NHIÊN

99 37 66 91 35 32 0

29 60 74 85 90 73 59

27 79 90 87 92 41 9

75 21 95 90 94 38 97

89 85 29 21 25 73 69

78 71 72 90 57 1 98

68 48 17 89 34 9 93

64 39 55 29 30 64 49

62 31 15 40 90 34 51

30 35 36 85 1 55 92

17 12 80 69 24 84 92

27

39

5

90

10

5

88

9

3

50

8

2

33

6

5

98

5

4

69

4

82

3

37

2

3

52

1 Số ngẫu nhiên Số vỏ xe tiêu thụ

Mô phỏng

VÍ DỤ  THỰC HIỆN 10 MÔ PHỎNG

28

K T QU Ê A

X (v xe) ỏ

p

0 1 2 3 4 5

29

M T S K T QU T MƠ PH NG Ộ Ố Ế Ả Ừ Ỏ

- Giá tr trung bình bi n nghiên c ú ị ế ư

- Đ l ch chu n bi n nghiên c u ộ ệ ẩ ế ứ

- Xác su t đ bi n nghiên c u năm trong kho ng ấ ể ế ứ ả

giá tr ị cho trước

- Xác su t đ bi n nghiên c u l n (nh ) h n m t ấ ể ế ứ ớ ỏ ơ ộ

giá tr đ nh s n ị ị ẳ

- ………

30

CHÚ Ý

Xem hướng dẫn sử dụng Crystal Ball trong:

 PTDuAn\Chuong 8-Crystall Ball

om

Tiêu đề	Lý thuyết mô phỏng Monte Carlo trường Đại Học Bách Khoa TP. Hồ Chí Minh preview
Tác giả	PGS. TS. Nguyễn Thống
Trường học	Trường Đại học Bách Khoa TP. Hồ Chí Minh
Chuyên ngành	Kỹ Thuật Xây Dựng
Thể loại	Báo cáo
Thành phố	TPHCM

Định dạng
Số trang	5
Dung lượng	389,67 KB