❶ 怎麼用 Excel 做蒙特卡洛模擬
Excel 做蒙特卡洛模擬的具體操作步驟如下：
1、打開Excel表格，填寫三個活動時間估算的樂觀值，最可能值和悲觀值。
❷ 怎麼用 Excel 做蒙特卡洛模擬
用到兩個內置函數，即用rand()來產生0到1之間的隨機數，然後用norminv()來獲得服從既定分布的隨機數，即收益率樣本=norminv(rand(), 0, 0.1)。假定股票價格的初始值是100元，那麼模擬的價格就是 S=100 * exp(cumsum(收益率樣本))。 其中的cumsum...
❸ 怎麼用 Excel 做蒙特卡洛模擬
簡單的辦法，
取兩列全部輸入
=randbetween(0,1000000)/1000000,
取得0-1之間的隨機數，
模擬隨機點坐標
第三列
=if((A1*A1+B1*B1)<=1,
"A",
"B"),
判斷點是否落在圓內。
在這賦值A，
否則為B
第四列=countif(C:C,
"A")
統計圓內點數
=countif（c:C,
"B")
統計圓外點數
兩者相除就得出Pi值。
數量有限，所以偏差較大，
我得到的是
3.653244166。
而已。
如果用VBA，再加3個零估計會比較准確一點。
❹ Excel數據表創建蒙特卡洛-設置隨機模型-Excel學習網
該圖說明了我們將使用的模型。假設數據列中的四個公式均引用您剛剛在統計表中命名的四個值之一。
蒙特卡洛模擬的隨機模型
要創建此圖，請在您的Monte Carlo工作簿中添加一個新工作表，並將其命名為Model。
現在，在D列中輸入以下公式：
D5： = c。銷售
D6： = c.PctCOGS
D9： = c.OpExp
D12： = c.TaxRate
金額部分中的公式取決於D列中的假設：
G5： = D5
G6： = D6 * G5
G7： = G5-G6
G9： = D9
G10： = G7-G9
G12： = D12 * G10
G13： = G10-G12
最後，要完成該圖，請使用“創建名稱”對話框將E列中的標簽分配給它們左側的單元格，然後對H列執行相同的操作。
請注意，每次您重新計算工作簿時，模型都會生成不同的結果。現在，我們需要自動捕獲這些結果，以進行許多重新計算。
❺ 怎麼用 Excel 做蒙特卡洛模擬
簡單的辦法， 取兩列全部輸入 =randbetween(0,1000000)/1000000, 取得0-1之間的隨機數， 模擬隨機點坐標
第三列 =if((A1*A1+B1*B1)<=1, "A", "B"), 判斷點是否落在圓內。 在這賦值A， 否則為B
第四列=countif(C:C, "A") 統計圓內點數
=countif（c:C, "B") 統計圓外點數
兩者相除就得出Pi值。
數量有限，所以偏差較大， 我得到的是 3.653244166。 而已。 如果用VBA，再加3個零估計會比較准確一點。
❻ 下面的問題用蒙特卡洛模擬如何實現啊，想了解個基本過程
蒙特卡洛的基本原理就是通過計算機的計算能力進行大量實驗。實驗樣本到達一定數量後，能得出接近結果的數值解。這個題目可以通過計算直接得出結果接近於正態分布，但可以用excel簡單的說明下蒙特卡洛方法。
用excel的步驟基本如下：
1、第一列拉出各周期編號1至1000。（假設都是從第一行開始）
2、第二列作為隨機種子，B1輸入=rand()
3、第三列為根據既定價格及概率p值（回答里寫的p值，但輸入時應該是具體數值）判斷購買與否，C1輸入=if(B1<p,1,0)
4、第四列、五列展示周期開始、結束時剩餘貨物，即D1為50，E1輸入=max(D1-C1,0)，而後D2輸入=E1，E2輸入=max(D1-C1,0)。
5、每一列對應下拉（四、五列從第二行開始下拉）。
按這個步驟的話，就得出一個既定價格下，剩餘產品數量隨時間變化的表。
至於最後的利潤也是可以根據這個算的。
不過以上的過程是基於對每個周期買的概率進行1000次蒙特卡洛模擬。
如果模擬的是這1000次周期的結果，那就直接用一列到位，對多列的結果進行統計。
第1列仍然編號，第2列直接整合上述234步，表示該周期初始貨物存貨，第1行50，第二行B2輸入=IF(RAND()<p,MAX(B1-1,0),B1)，這里用的p仍然是數值的表示，比如說概率是0.7，實際應該輸入=IF(RAND()<0.7,MAX(B1-1,0),B1)
下拉，出現到1000步的初始貨物存貨，根據要求實際上是1000步後的結果，可以拉到1001行。這就用單列表示了整個貨物變化過程，如果想要更多1000步的不同結果，把整個b列右拉即有更多結果。
❼ excel怎麼用monte carlo
蒙特卡羅方法（MC）
蒙特卡羅（Monte Carlo）方法：
蒙特卡羅（Monte
Carlo）方法，又稱隨機抽樣或統計試驗方法，屬於計算數學的一個分支，它是在本世紀四十年代中期為了適應當時原子能事業的發展而發展起來的。傳統的經驗方法由於不能逼近真實的物理過程，很難得到滿意的結果，而蒙特卡羅方法由於能夠真實地模擬實際物理過程，故解決問題與實際非常符合，可以得到很圓滿的結果。這也是我們採用該方法的原因。
蒙特卡羅方法的基本原理及思想如下：
當所要求解的問題是某種事件出現的概率，或者是某個隨機變數的期望值時，它們可以通過某種「試驗」的方法，得到這種事件出現的頻率，或者這個隨機變數的平均值，並用它們作為問題的解。這就是蒙特卡羅方法的基本思想。蒙特卡羅方法通過抓住事物運動的幾何數量和幾何特徵，利用數學方法來加以模擬，即進行一種數字模擬實驗。它是以一個概率模型為基礎，按照這個模型所描繪的過程，通過模擬實驗的結果，作為問題的近似解。可以把蒙特卡羅解題歸結為三個主要步驟：構造或描述概率過程；實現從已知概率分布抽樣；建立各種估計量。
蒙特卡羅解題三個主要步驟：
構造或描述概率過程：
對於本身就具有隨機性質的問題，如粒子輸運問題，主要是正確描述和模擬這個概率過程，對於本來不是隨機性質的確定性問題，比如計算定積分，就必須事先構造一個人為的概率過程，它的某些參量正好是所要求問題的解。即要將不具有隨機性質的問題轉化為隨機性質的問題。
實現從已知概率分布抽樣：
構造了概率模型以後，由於各種概率模型都可以看作是由各種各樣的概率分布構成的，因此產生已知概率分布的隨機變數（或隨機向量），就成為實現蒙特卡羅方法模擬實驗的基本手段，這也是蒙特卡羅方法被稱為隨機抽樣的原因。最簡單、最基本、最重要的一個概率分布是(0,1)上的均勻分布（或稱矩形分布）。隨機數就是具有這種均勻分布的隨機變數。隨機數序列就是具有這種分布的總體的一個簡單子樣，也就是一個具有這種分布的相互獨立的隨機變數序列。產生隨機數的問題，就是從這個分布的抽樣問題。在計算機上，可以用物理方法產生隨機數，但價格昂貴，不能重復，使用不便。另一種方法是用數學遞推公式產生。這樣產生的序列，與真正的隨機數序列不同，所以稱為偽隨機數，或偽隨機數序列。不過，經過多種統計檢驗表明，它與真正的隨機數，或隨機數序列具有相近的性質，因此可把它作為真正的隨機數來使用。由已知分布隨機抽樣有各種方法，與從(0,1)上均勻分布抽樣不同，這些方法都是藉助於隨機序列來實現的，也就是說，都是以產生隨機數為前提的。由此可見，隨機數是我們實現蒙特卡羅模擬的基本工具。
建立各種估計量：
一般說來，構造了概率模型並能從中抽樣後，即實現模擬實驗後，我們就要確定一個隨機變數，作為所要求的問題的解，我們稱它為無偏估計。建立各種估計量，相當於對模擬實驗的結果進行考察和登記，從中得到問題的解。
1、定義： 蒙特卡洛(Monte Carlo)模擬是一種通過設定隨機過程，反復生成時間序列，計算參數估計量和統計量，進而研究其分布特徵的方法。
2、基於計算機的蒙特卡洛模擬實現步驟：
（1）對每一項活動，輸入最小、最大和最可能估計數據（注意這里不是三點估算），並根據提出的問題構造或選擇一個簡單、適用的概率分布模型，使問題的解對應於該模型中隨機變數的某些特徵（如概率、均值和方差等），這些特徵都可以通過模擬出的概率分布圖得到。
（2）根據模型中各個隨機變數的分布，利用給定的某種規則，在計算機上快速實施充分大量的隨機抽樣。
（3）對隨機抽樣的數據進行必要的數學計算，統計分析模擬試驗結果，給出問題的概率解以及解的精度估計，即最小值、最大值以及數學期望值和單位標准偏差。
（4）按照所建立的模型進行模擬試驗、計算，求出問題的隨機解。
（5）根據求出的統計學處理數據，讓計算機自動生成概率分布圖，通常為正態分布圖。
（6）根據概率分布圖讀出所需信息，如某項目成本200萬情況下的完工概率，或確保70%完工概率時需要的成本等。
3、基於EXCEL與Crystal Ball的蒙特卡洛成本模擬過程實例：
❽ Excel數據表創建蒙特卡洛-總結蒙特卡洛分析-Excel學習網
在考慮將蒙特卡洛分析應用於您自己的數據的方法時，您可能會想知道如何才能減少預測中的不確定性。再次查看“統計數據表”可以指明出路。
蒙特卡洛分析的統計表
黃色單元格顯示了我們對每個關鍵假設所期望的最大值和最小值的誠實看法。因此，如果要減少預測中的不確定性，則需要找到切合實際的方法來縮小每個最大值和最小值之間的距離。
但是不幸的是，要做到這一點，您將需要花費更多的時間和精力來了解過去影響這些項目性能的因素以及將來可能影響性能的程度以及程度。
祝你好運！
❾ 蒙特卡洛標准預測方法-蒙特卡洛模擬方法-Excel學習網
此圖說明了確定性的預測……根據我的經驗，這是標准方法。它本質上是在問：“如果我們的銷售量為100，銷售商品的成本為35％，營業費用為45，稅金為25％，我們的利潤將是多少？”
（單擊此處以獲取此工作簿的副本，其中包含本頁上描述的所有蒙特卡洛表和報告。這將使您能夠集中精力於如何使蒙特卡洛方法適應您自己的公司。）
與大多數此類預測不同，該預測在F列中明確說明了其假設。
當然，在現實生活中，每個假設都可能得到單獨的分析和預測的支持。
再次，這種方法的問題在於我們知道預測將是不正確的，因為大多數預測都是不正確的，並且我們無法表達利潤預測可能合理的錯誤程度。
因此，讓我們修復此預測...
❿ ▲在Excel表格中怎麼進行蒙特卡洛模擬
蒙特卡洛分析是項目時間管理中經常被使用的技術。而PMP中對蒙特卡洛的介紹僅限於概念。在這里，我將通過一個簡單的項目進行蒙特卡洛模擬。本項目有3個活動A,B,C，這三個活動，均為FS關系，下面小編就為大家介紹一下，來看看吧！
步驟
1、首先，我們來填入這三個活動時間估算的樂觀值，最可能值和悲觀值。
2、分別計算這三個活動的均值和標准差。
均值=（樂觀值+4 * 最可能值 + 悲觀值）/ 6
標准差=（悲觀值-樂觀值）/ 6
3、根據第二步計算出來的均值和標准差，對三個活動按照正態分布進行隨機模擬。因為是測試項目，這里我們只進行隨機100次。
公式：=INT(NORMINV(RAND(),$F$2,$G$2))
其中：NORMINV 正態分布；INT 去整； RAND() 取隨機數；
4、將隨機出來的值，進行固化。也就是將上一步中紅框的區域，按值復制一份。以防止隨機數在每次更改單元格後都會發生變化。
5、由於3個活動均為FS的關系，所以三個互動的時間之和就等於總項目時間。
6、將總工期考入新的Sheet，並進行從小到大的重新排序。
7、將排序後的數據進行篩選，剔除重復數據。從而的到全部模擬出來工期的值。
8、進行頻度統計。首先選中與總工期相對應的頻度下面的單元格D2:D23，然後輸入公式“=FREQUENCY(A2:A101,C2:C23)”，然後按下Ctrl+Shift+Enter。如此會計算出模擬出來各個總工期的發生次數。
9、計算積累頻度：每一個頻度的積累頻度=自身的頻度+前面所有項的頻度之和
10、選擇二維折線圖；
在添加的空白折線圖上右鍵“選擇數據區域”: 數據區域即總工期和積累頻度兩列。由於我們並不需要總工期呈現為曲線形式，在選擇後的對話框中，將總工期刪除，只保留累計頻度。
將“累計頻度改為“蒙特卡洛模擬”。
選擇標軸C2：C23
11、最終選擇一個好看的樣式，展現辛苦生成的圖表就可以啦。
注意事項
這里模擬的項目是一個只有3個首尾相接活動的簡單項目。在實際項目中，必須考慮由於活動工期變化所導致的關鍵路徑變化的情況。
以上就是在Excel表格中怎麼進行蒙特卡洛模擬方法介紹，操作很簡單的，大家學會了嗎？希望能對大家有所幫助！