Monte Carlo Simülasyonu nicel analiz yapabilmeniz ve karar alabilmeniz için bilgisayarda uygulanan bir matematik tekniğidir. Bu teknik ilk kez atom bombası üzerinde çalışan bilim adamları tarafından uygulanmıştır.
Monte Carlo aslında bir olayın belirli olasılıklarla gelecekte ne gibi çıktılar elde edileceğinin önceden belirlenmesine yönelik kullanılan bir tekniktir. Belirlenen olayın girdileri/paremetleri sisteme yüklendikten sonra bir model kurulur ve rastgele zamanlarda verilere girilerek sonuca dair belirli olasılıklar elde edilir. Bu sayede daha az maliyetle, sistemi yürürlüğe koymadan bize getireceği sonuçları görmüş oluruz. Değişkenler farklı olasılık dağılımları gösterebilir. Olasılık dağılımı kullanmak risk analizi yaparken belirsizlikleri tanımlamak için en mantıklı ve doğru yöntemdir. Olasılık dağılımları, normal, lognormal, uniform, triangular, PERT, discrete gibi farklı formlar alabilir.
Monte Carlo Simülasyonunun Aşamaları
Girdiler: Yöntemin en önemli adımlarından birisi girdileri doğru analiz edip, doğru girmektir. Eğer girdiler sistemin parçalarını oluşturmuyorsa tekniğin doğru uygulanması imkânsızdır. Bu yüzden girdileri seçerken çok dikkatli olmalı ve hata yapmaktan kaçınılmalıdır. Girdiler gelen müşteriler, atış sayıları gibi sistemin oluşturan temel parçalar olmalıdır.
Süreç: İşlemek istediğimiz sistemi en doğru şekilde tanımlayan bir model kurulur. Çünkü teknikteki asıl amacımız sistemi gerçek hayatta uygulamadan çalıştırıp, hataları öngörmektir. Modeli kurduktan sonra veriler sisteme rastgele girilir ve bu işlem çeşitli çıktılar elde edilene kadar çok sayıda tekrar edilir.
Çıktılar: Girdiğimiz değerler sistemde işletildikten sonra sistem sanki çalışmış gibi çeşitli olasılıklarla bize sonuçlar verir. Bu sonuçlar sistem işletilirse elde edilecek olan kâr, maliyet, zaman gibi değerleri olasılık olarak verir ve bu sonuçlara göre sistemin kurulup kurulmayacağı hakkında bilgi edinmemizi sağlar.
Monte Carlo Simülasyonunun Yararları
- Model geliştirmek istenildiğinde kolaylık sağlar.
- Sistemin ihtiyaçlarına göre değiştirilebilir.
- Daha az maliyetle karar vermemize yardımcı olur.
- Hassas analizler yapmak için uygundur.
- Kolay anlaşılabilir bir yöntemdir.
- Sonuçlar gerçeğe çok yakındır.
