Monte Carlo yöntemi genellikle istatistiksel modelleme yöntemlerinden biri olarak anlaşılır ve bu da “kara kutu” kavramına dayanır.
Monte Carlo yöntemi, fenomenin analitik bir modelinin kullanımının zor veya tamamen imkansız olduğu durumlarda kullanılır (örneğin, kuyruk teorisi, araştırma operasyonları, rastgele süreçlerin çalışmasına indirgenmiş problemleri çözerken).
Ekonomide Monte Carlo yöntemini daha ayrıntılı olarak ele alalım.
Bu istatistiksel modelleme yönteminin uygulanması, kuyruk teorisi alanından bir örnekle açıklanabilir. Bu nedenle, bir mağazanın belirli (başlangıçta ayarlanmış) bant genişliğindeki kuyruktaki müşterileri ne kadar süreyle ve ne sıklıkta beklemeniz gerektiğini bilmeniz gerektiğini varsayalım. Bu hesaplamalar öncelikle mağazanın genişletilip genişletilmeyeceğine karar vermek için gereklidir. Bildiğiniz gibi, alıcıların yaklaşımı, kural olarak, rastgele veya belirsizdir, bu nedenle, sözde yaklaşım süresinin dağılımı, yani alıcıların birbirini takip eden her iki gelişi arasındaki aralık mevcut bilgilere dayanarak bağımsız olarak belirlenebilir. Öte yandan, her müşterinin hizmet süresi de rastgeledir, bu nedenle dağılımı da tespit edilebilir. Yani, bizden önce, doğrudan etkileşimi bir kuyruk oluşturan iki stokastik süreç var.
Pratikte görüldüğü gibi, Monte Carlo yöntemini gerçek hayatta kullanarak, aynı dağıtım özelliklerini korurken, tüm olasılıkları birçok kez rastgele sıralayabilirsiniz. Sonuç olarak, bu sürecin tüm resmini yapay olarak yeniden yaratmak mümkün olacak. Daha sonra, bu resmi tekrarlayarak, koşulları her değiştirdiğinizde, gerçek zamanlı olarak toplanmış gibi istatistiksel veriler elde edebilirsiniz.
Aynı şekilde, pratikte Monte Carlo yöntemini kullanarak hemen hemen her mağazanın çalışmasının yapay resmini birkaç kez yeniden oluşturabilirsiniz. Bu durumda simülasyon gerçek verileri tekrarlayacaktır. Yine, yukarıda açıklanan iki stokastik süreç elde edilir. Nihai sonuçtaki alternatif etkileşimleri, gerçek hayatta olduğu gibi neredeyse aynı göstergelere sahip bir “kuyruk” üretecektir.
Bu nedenle, bilimdeki Monte Carlo yöntemi, rastgele uygulamalarda tekrarlanan tekrarlarla yapay modellemeden oluşur. Birim uygulamalar olarak adlandırılan uygulamaların başka şekilde istatistiksel testler olarak adlandırıldığını belirtmek önemlidir.
Rastgele seçim mekanizmasının ne anlama geldiğini anlamak için, sadece en yaygın zarları kullanırsınız. Bununla birlikte, pratikte, kural olarak, rastgele sayı tabloları kullanılır. Buna ek olarak, şu anda, uzmanlar arasında rasgele sayı üreteçleri olarak adlandırılan bilgisayarlar için özel programlar özellikle popülerdir. Aslında, Monte Carlo yöntemi oldukça basit, verimli ve kullanışlıdır, bu da hem ekonomide hem de diğer kesin bilimlerde yaygın kullanımını belirler.
