Bài giảng Mô phỏng Monte Carlo - Chương 1: Mô phỏng Monte Carlo - Nguyễn Duy Long

Nội dung text: Bài giảng Mô phỏng Monte Carlo - Chương 1: Mô phỏng Monte Carlo - Nguyễn Duy Long

1. 3/22/2010 Mô Phỏng Monte Carlo Monte Carlo Sumulation ©2010 bởiNguyễn Duy Long, TiếnSỹ 1 Mục Đích  Nắmvững các khái niệm dùng trong mô phỏng Monte Carlo (Monte Carlo Simulation, MCS)  Ứng dụng MCS một cách thích hợptrong QLDA & QLXD ©2010 bởi Long D. Nguyen, Tiến Sỹ 2 1
2. 3/22/2010 Tình Hu ống  Có hai phương án đầutư ◦ PA 1: Đầu tư 1 tỷ VNĐ  Xác suất thu lợi 10 tỷVNĐ là 0.1  Xác suấtlỗ 1 tỷVNĐ là 0.9 ◦ PA 2: Đầutư 1 tỷVNĐ  Xác suất thu lợi 50 triệuVNĐ là 1.0  Bạnchọnphương ánnào? ©2010 bởi Long D. Nguyen, Tiến Sỹ 3 Tình Hu ống  Tính trung bình, PA 1 tốtgấp2 lầnPA 2!  Bạn có thật sự nhận giá trị trung bình?  Các quyết định chỉ dựatrêngiátrị trung bình có thể rấttồi. ©2010 bởi Long D. Nguyen, Tiến Sỹ 4 2
3. 3/22/2010 Mô Phỏng và Phân Tích R ủii RRo o  MCS cho phép đánh giá rủi ro (risk) của mộttìnhhuống cụ thể  Rủiro: sự không lường (uncertainty) liên quan đếnmộtkếtcục không tốt.  Rủi ro không giống “không lường” (uncertain) về một cái gì đó, và không chỉ là khả năng (possibility) của kết cục xấu. ◦ Rủiroxemxétkhả năng (likelihood) hay xác suất (probability) củamộtkếtcụcxấucũng như mức độ (magnitude) củakếtcục đó. ©2010 bởi Long D. Nguyen, Tiến Sỹ 5 Mô Phỏng và Phân Tích R ủii RRo o c ụ tc ế ak ủ c ộ Tương quan nào? đ c ứ M Xác suấtcủakếtcục ©2010 bởi Long D. Nguyen, Tiến Sỹ 6 3
4. 3/22/2010 Mô Phỏng Monte Carlo  MCS lấyviệctạorasố ngẫu nhiên (random number), thay vì việc tính toán phân tích, để kếthợp các phân phốixácsuất.  Trong MCS, chúng ta theo sự phụ thuộc theo thờigiancủamôhìnhmàviệc thay đổi hay phát triển: ◦ không theo một cách thức xác định trước ◦ theo cách biếnngẫu (stochastic) từ chuổicácsố ngẫu nhiên đượctạo ra trong quá trình mô phỏng. ©2010 bởi Long D. Nguyen, Tiến Sỹ 7 MCS: Số Ngẫu Nhiên  Các số ngẫu nhiên được phân phối đều trong đoạn [0,1]  Phương pháp thường dùng để tạo ra các số ngẫu nhiên từ máytínhlàthuậtgiải tạorasố “giả” ngẫu nhiên (pseudo- random number generator, PRNG) ©2010 bởi Long D. Nguyen, Tiến Sỹ 8 4
5. 3/22/2010 Tình Hu ốngng:: CầuuRRạch Mi ễu  Xây Cầu 2 hay 4 làn xe? Nguồn ảnh: BáoTuổiTrẻ, 19/1/2009 ©2010 bởi Long D. Nguyen, Tiến Sỹ 9 Tình Hu ốngng:: CầuuRRạch Mi ễu  Xây Cầu 2 hay 4 làn xe? Nguồnbàivàảnh: BáoTuổiTrẻ, 31/01/2009 ©2010 bởi Long D. Nguyen, Tiến Sỹ 10 5
6. 3/22/2010 Ví dụ: Nhàmáy llớnnhayhay nhỏ  Xây nhà máy (NM) sảnxuấttấmbêtông(BT) nhẹ cho chung cư giá rẻ  Dự báo nhu cầu cho năm 2011, 2012, và 2013 là 200, 400, và 600 ngàn tấmBT.  Không tiếptụcbántừ năm 2014.  PA I – NM lớn; PA II – một nhà máy nhỏ/năm  PA I: Công suất 600 ngàn, chi phí ban đầu: 300 tỷ  Mỗi NMN công suất 200 ngàn, chi phí ban đầu 100 tỷ  Không có giá trị còn lại cho PA I, 100 tỷ cho PA II  Suấtchiếtkhấu 10% cho PA I, 9% cho PA II  Công ty sẽ bán 1 triệuVNĐ/tấm  Chi phí biến đổitương ứng: 650 ngàn và 680 ngàn VNĐ/tấm cho PA I và PA II, ©2010 bởi Long D. Nguyen, Tiến Sỹ 11 Ví dụ: Nhàmáy llớnnhayhay nhỏ  Nên chọnPA nào?  Ảnh hưởng của sự thay đổi suất chiết khấuPA I như thế nào trong việclựa chọnPA?  Ảnh hưởng củaviệcthayđổi đồng thời của các chi phí biến đổinhư thế nào trong việclựachọnPA?  ChọnPA nàonếu nhu cầutấmBT là không chắcchắn? ©2010 bởi Long D. Nguyen, Tiến Sỹ 12 6
7. 3/22/2010 Ví dụ: Nhàmáy llớnnhayhay nhỏ  Thựchànhlựachọn PA trên MS Excel: ◦ Dùng “Data table” để phân tích độ nhạy ◦ Tạosố ngẫu nhiên ◦ Mô phỏng nhu cầungẫu nhiên ©2010 bởi Long D. Nguyen, Tiến Sỹ 13 Tình Hu ốngng:: HầmmThThủ Thiêm  HầmThủ Thiêm khi nào hoàn thành? Nguồn ảnh: BáoTuổiTrẻ, 13/06/2007 ©2010 bởi Long D. Nguyen, Tiến Sỹ 14 7
8. 3/22/2010 Tình Hu ốngng:: HầmmThThủ Thiêm  HầmThủ Thiêm khi nào hoàn thành? “Ông Huỳnh Ngọc Sỹ, Phó giám đốc Sở GTCC TP.HCM, Trưởng Ban Quản lý dự án Đại lộ Đông Tây và Môi trường nước TP cho biết, dự kiến đến khoảng đến tháng 5.2008 các đốt hầm sẽ được đưa về vị títrí đặtht hầm. Đến tháng 6.2009, hầm Thủ Thiêm sẽ thông xe.” Nguồn ảnh: Việt Báo (vietbao.vn), 14/11/2007 ©2010 bởi Long D. Nguyen, Tiến Sỹ 15 Ví Dụ: XâyD ựng Nhà Ph ố Mã Số CôngTác CT đứng Thời gian (Nggyày) Phân Phối trước pmp A Đậpbỏ nhà cũ -555 B Móng A 10 15 18 C Phầnxâythô B456080 D Mái C 7 12 15 E Điệnnước C101520 F Hoàn thiện D, E 20 45 60 ©2010 bởi Long D. Nguyen, Tiến Sỹ 16 8
9. 3/22/2010 Ví dụ: XâyD ựng Nhà Ph ố  Thựchànhmôphỏng thờigianhoàn thành dự án trên MS Excel: ◦ Tạosố ngẫu nhiên trên các phân phối  Phân phối đều  Phân phốichuẩn  Phân phố chuẩn logarit  Phân phối tam giác, etc. ◦ Mô phỏng thời gian hoàn thành ngẫu nhiên củacáccôngtác ◦ Xác suấtdự án hoàn thành sớmhơn 140 ngày? ©2010 bởi Long D. Nguyen, Tiến Sỹ 17 9