蒙特卡罗模拟应用于云计算开发实践

在7.1节中我们假定投资1000万元给某个项目，通过敏感度分析可知该项目投资收益率与该项目的销售收入相关度较高，当收益率下降7.5%时，就无法满足项目收益率15%的要求。该项目存在一定风险。可是敏感度分析无法将这种风险程度量化，我们不知道该项目存在风险的概率有多大。本节将根据前面介绍过的蒙特卡罗模拟算法给出这种风险的量化指标。

使用蒙特卡罗模拟算法对该项目进行数学建模。

（1）确定要解决的问题是否可以用概率统计的方法解决

在该投资项目中有两个不确定因素，销售收入与经营成本。

在可预见的时间内，项目的不确定因素在-10%到+10%波动（这是一个经验值，一般可通过产品销售的历史信息获得，也可以由销售团队制定）。

该项目年销售收入预期为670万元，年经营成本预期为390万元，年销售税金15万元，年折旧费65万元。选择项目的投资利润率为考核指标。而项目的销售收入和年经营成本为不确定因素。我们期望利润率在15%以上。

该项目的经验利润率=年利润总额/投资总额

=（销售收入-经营成本-销售税金-折旧费）/投资总额

（2）确定随机采样点的计算方法

●只有一个不确定因素变化时。(www.xing528.com)

当销售收入变化时，投资收益率=[670×（1+变化幅度）-15-390-65]/1000

当经营成本变化时，投资收益率=[670-15-390×（1+变化幅度）-65]/1000

●两个不确定因素同时变化时。

当销售收入与经营成本同时变化时，

投资收益率=[670×（1+变化幅度）-15-390×（1+变化幅度）-65]/1000

（3）确定随机采样点的选择方法

当采样点确定的收益率大于15%时，则选择该点作为有效点。

（4）根据比值确定最终结果

收益率大于15%的采样点数量与全部采样点的数量之比为该项目投资达到收益率的概率。