Процедура имитации Монте-Карло является мощным инструментом для оценки рисков и неопределенностей в различных областях. Давайте рассмотрим последовательность этапов, необходимых для выполнения этой процедуры.

1. Формулирование функциональных зависимостей:
   • Определите модель, которую вы хотите проанализировать. Это может быть финансовая модель, производственная система и т.д.
   • Выявите ключевые переменные, которые влияют на результаты вашей модели.
   • Опишите функциональные зависимости между переменными, чтобы понять, как они взаимодействуют друг с другом.
2. Получение выборки экзогенных переменных:
   • Определите распределения вероятностей для экзогенных переменных, которые вы будете использовать в модели.
   • Сгенерируйте случайные выборки этих переменных с помощью методов, таких как метод инверсии или метод Монте-Карло.
3. Расчет значений результирующих переменных:
   • Используя сгенерированные выборки экзогенных переменных, проведите расчеты для получения значений результирующих переменных.
   • Запишите полученные значения для каждого прогона (итерации) модели.
4. Многократное повторение шагов 2 и 3:
   • Повторите процесс получения выборок экзогенных переменных и расчета значений результирующих переменных в многократных итерациях (обычно от 1000 до 10000 раз).
   • Это позволит получить распределение результирующих переменных, что важно для анализа рисков.
5. Анализ результатов:
   • Проанализируйте полученные результаты, чтобы выявить диапазоны, средние значения, стандартные отклонения и другие статистические характеристики.
   • Постройте графики распределений, чтобы визуализировать неопределенности и риски.

Следуя этой последовательности шагов, вы сможете эффективно применять метод Монте-Карло для оценки рисков и неопределенностей в вашей модели.