Monte Carlo Simülasyonu

menu icon

Monte Carlo Simülasyonu

Bir dizi sonucun ortaya çıkma olasılığını bulmak için yinelenen rastgele örneklemeyi kullanan bir tür hesaplama algoritması olan Monte Carlo Simulation hakkında bilmeniz gereken her şeyi öğrenin.

Monte Carlo Simülasyonu nedir?

Monte Carlo Yöntemi veya çoklu olasılık simülasyonu olarak da bilinen Monte Carlo Simülasyonu, belirsiz bir olayın olası sonuçlarını tahmin etmek için kullanılan matematiksel bir tekniktir. Monte Carlo Yöntemi, John von Neumann ve Stanislaw Ulam tarafından Dünya Savaşı sırasında belirsiz koşullar altında karar vermeyi iyileştirmek üzere geliştirilmiştir. Şans unsuru, tıpkı bir rulet oyununda olduğu gibi modelleme uygulamasının temelini oluşturduğundan, adını iyi bilinen bir kumar şehri olan Monaco'dan almıştır.

Ortaya çıkışından bu yana Monte Carlo Simülasyonları, yapay zeka, hisse senedi fiyatları, satış tahminleri, proje yönetimi ve fiyatlandırma gibi birçok gerçek hayat senaryosunda risk etkisini değerlendirmiştir. Bu simülasyonlar ayrıca, sabit girdilerle tahmine dayalı modellere göre, duyarlılık analizi yapma ya da girdi korelasyonu hesaplama yeteneği gibi birtakım avantajlar da sunar. Duyarlılık analizi, karar vericilerin tek tek girdilerin belirli bir sonuç üzerindeki etkisini görmelerini ve korelasyon ise herhangi bir girdi değişkeni arasındaki ilişkileri anlamalarını sağlar.

Monte Carlo Simülasyonu nasıl çalışır?

Normal bir tahmin modelinin tersine Monte Carlo Simülasyonu, bir dizi sabit girdi değerine karşı, tahmini bir değer aralığına dayalı olarak bir sonuç kümesini öngörür. Diğer bir deyişle, Monte Carlo Simülasyonu, doğasından gelen bir belirsizliğe sahip herhangi bir değişken için, tekbiçimli ya da normal bir dağıtım gibi bir olasılık dağıtımından yararlanarak, olası sonuçları içeren bir model oluşturur. Daha sonra, her seferinde minimum ve maksimum değerler arasında farklı bir rasgele sayı kümesini kullanarak sonuçları yeniden hesaplar. Tipik bir Monte Carlo deneyinde, bu alıştırma, çok sayıda muhtemel sonuç elde etmek için binlerce kez tekrarlanabilir.

Monte Carlo Simülasyonları, doğruluğu nedeniyle uzun vadeli tahminlerde de kullanılmaktadır. Girdi sayısı arttıkça, tahminlerin sayısı da büyür ve zaman içinde daha uzak gelecekteki sonuçları daha doğru bir şekilde öngörmenize olanak tanır. Bir Monte Carlo Simülasyonu tamamlandığında, her bir sonucun ortaya çıkma olasılığını içeren olası bir sonuç aralığı verir.

Monte Carlo Simülasyonuna basit bir örnek, atılan bir çift standart zarın olasılığını hesaplamaktır. 36 zar atma kombinasyonu mevcuttur. Buna dayanarak, belirli bir sonucun olasılığını manuel olarak hesaplayabilirsiniz. Bir Monte Carlo Simülasyonu kullanarak, daha doğru öngörüler elde etmek için zar atma simülasyonunu 10 bin kez (veya daha fazla) yapabilirsiniz.

Monte Carlo yöntemleri nasıl kullanılır?

Hangi aracın kullandığından bağımsız olarak, Monte Carlo teknikleri üç temel adımı içerir:

  1. Tahmin edilecek bağımlı değişkeni ve öngörüleri tetikleyecek bağımsız değişkenleri (girdi, risk ya da tahmin değişkenleri olarak da bilinir) tanımlamak için tahmine dayalı modeli ayarlayın.
  2. Bağımsız değişkenlerin olasılık dağılımlarını belirtin. Olası değerlerden oluşan bir yelpaze belirlemek ve her değer için olasılık ağırlıkları atamak için geçmişteki verileri ve/veya analistin öznel kanaatini kullanın.
  3. Simülasyonları sürekli olarak çalıştırın, rasgele değerlere sahip bağımsız değişkenler üretin. Neredeyse sonsuz olası kombinasyon sayısının temsili bir örneğini oluşturmaya yetecek miktarda sonuç toplanıncaya kadar bu işlemi tekrarlayın.

Verilerin simülasyonunu yapmak için kullandığınız temel parametreleri değiştirerek, istediğiniz kadar Monte Carlo Simülasyonu çalıştırabilirsiniz. Ancak, yaygın olarak kullanılan dağılım ölçüleri olan varyans ve standart sapmayı hesaplayarak, bir örnek içindeki varyasyon aralığını da bulmak isteyeceksiniz. Belirli bir değişkenin varyansı, değişken ile beklenen değeri arasındaki karesi alınmış farkın beklenen değeridir. Standart sapma, varyansın kare köküdür. Genellikle, daha küçük varyanslar daha iyi olarak kabul edilir.

Monte Carlo simülasyonunun nasıl gerçekleştirileceği hakkında daha fazla bilgiye buradan ulaşabilirsiniz (bağlantı IBM dışındadır).

Monte Carlo Simülasyonları ve IBM

Monte Carlo Simülasyonlarını Microsoft Excel gibi çeşitli araçlarla gerçekleştirmek mümkün olsa da, risk analizi ve Monte Carlo simülasyonları için optimize edilmiş IBM SPSS Statistics gibi gelişmiş bir istatistiksel yazılım programına sahip olmak en iyisidir. IBM SPSS Statistics, kuruluşunuzun, verilerinden eyleme geçirilebilir içgörüler elde edebilmesi için güçlü bir dizi özellik sunan sağlam bir istatistiksel yazılım platformudur.

SPSS Statistics ile şunları yapabilirsiniz:

  • Kullanıcı dostu bir arayüz aracılığıyla verilerinizi analiz edebilir, onları daha iyi anlayabilir ve karmaşık iş ve araştırma sorunlarını çözebilirsiniz.
  • Yüksek doğruluğun ve kaliteli karar alma sürecinin sağlanmasına yardımcı olan gelişmiş istatistiksel prosedürlerle büyük ve karmaşık veri kümelerini daha hızlı bir şekilde anlayabilirsiniz.
  • Açık kaynak kodlu yazılımlarla entegrasyon için uzantıları, Python ve R programlama dili kodunu kullanabilirsiniz.
  • Esnek devreye alma seçenekleriyle yazılımlarınızı daha kolay seçebilir ve yönetebilirsiniz.

SPSS Statistics'teki simülasyon modülünü kullanarak, örneğin çeşitli reklam bütçesi tutarlarının simülasyonunu yapıp bunun toplam satışları nasıl etkilediğini görebilirsiniz. Simülasyonun sonucuna göre, toplam satış hedefinizi karşılamak için reklamlara daha fazla harcama yapmaya karar verebilirsiniz. Monte Carlo simülasyonları için IBM SPSS Statistics'in nasıl kullanılacağı hakkında daha fazla bilgiyi buradan edinebilirsiniz (bağlantı, IBM dışındadır).

IBM Cloud Functions ürünü de Monte Carlo simülasyonlarına yardımcı olabilir. IBM Cloud Functions, gelen olaylara yanıt olarak kod yürüten, hizmet olarak sunulan sunucusuz işlevlerden oluşur. IBM Cloud Functions kullanılarak, bir Monte Carlo Simülasyonunun tamamı 1000 eşzamanlı başlatma ile yalnızca 90 saniyede tamamlanmıştır. IBM araçları kullanılarak bir Monte Carlo Simülasyonunun nasıl gerçekleştirileceği hakkında daha fazla bilgi almak için buraya bakabilirsiniz.

Monte Carlo simülasyonları hakkında daha fazla bilgi için IBMid almak üzere kaydolun ve IBM Cloud hesabınızı oluşturun.