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투자분석2

몬테카를로 시뮬레이션의 개념과 활용 방법 몬테카를로 시뮬레이션(Monte Carlo Simulation)은 불확실성이나 복잡성이 큰 문제를 해결하기 위해 확률론적 접근법을 사용하는 강력한 도구입니다. 이 방법은 다양한 변수의 가능성을 수천 번, 수백만 번 반복적으로 시뮬레이션하여 잠재적 결과의 범위를 예측합니다. 이를 통해 결과의 분포, 예상치 못한 리스크, 최악의 시나리오 등을 이해할 수 있습니다. 몬테카를로 시뮬레이션은 금융, 프로젝트 관리, 엔지니어링, 과학 연구 등 여러 분야에서 광범위하게 사용되고 있으며, 특히 의사결정 과정에서 불확실성을 효과적으로 관리하는 데 매우 유용합니다. 몬테카를로 시뮬레이션의 주요 장점은 복잡한 시스템에서 발생할 수 있는 다양한 시나리오를 쉽게 모델링할 수 있다는 점입니다. 이를 통해 단순한 평균값 계산이나 .. 2024. 8. 21.
민감도 분석의 이해와 적용 방법 민감도 분석은 여러 가지 변수들이 결과에 미치는 영향을 평가하기 위해 사용되는 중요한 분석 도구입니다. 이는 단순한 데이터 분석을 넘어, 다양한 변수들이 결과에 미치는 잠재적인 영향을 이해하고, 이를 통해 복잡한 의사 결정 과정을 개선하는 데 필수적인 역할을 합니다. 민감도 분석은 특히 불확실성이 높고 다양한 요소가 얽혀 있는 환경에서, 특정 변수의 변화가 최종 결과에 얼마나 큰 영향을 미치는지를 정량적으로 평가할 수 있습니다. 이로 인해 재무, 경제학, 경영 전략, 데이터 과학, 엔지니어링 등 다양한 분야에서 민감도 분석은 중요한 도구로 자리 잡았습니다. 민감도 분석은 주로 리스크 관리, 시나리오 계획, 예측 모델링 등에서 큰 역할을 하며, 복잡한 시스템이나 불확실성이 큰 상황에서 결과의 신뢰성을 높이.. 2024. 8. 21.