风险变量蒙特卡罗模拟法

蒙特卡罗模拟法的基本思想是将待求的风险变量当做某一特征随机变量，通过某一给定分布规律的大量随机数值，算出该数字特征的统计量。该方法用来分析评估风险发生的可能性、风险的成因、风险造成的损失或带来的机遇等变量在未来变化的概率分布。具体操作步骤如下。

（1）量化风险。将需要分析评估的风险进行量化，明确其度量单位，得到风险变量，并收集历史相关数据。

（2）根据对历史数据的分析，使用恰当的建模方法，建立能描述该风险变量在未来变化的概率模型。建立概率模型的方法很多，如差分和微分方程方法，插值和拟合方法等。
（3）计算概率分布初步结果。利用随机数字发生器，将生成的随机数字代入上述概率

•82第三章 企业风险识别与衡量

模型，生成风险变量的概率分布初步结果。

（4）修正完善概率模型。通过对生成的概率分布初步结果进行分析，用实验数据验证模型的正确性，并在实践中不断完善模型。

（5）利用该模型分析评估风险状况。正态分布是蒙特卡罗风险方法中使用最广泛的一类模型，在通常情况下，如果一个变量受到很多相互独立的随机因素的影响，而其中每一个因素的影响都很小，则改变量服从正态分布。描述正态分布需要两个特征值：均值和标准差。