蒙特卡羅方法
蒙特卡羅方法，又稱隨機模擬方法或統計模擬方法，是在20世紀40年代隨著電子計算機的發明而提出的。它是以統計抽樣理論為基礎，利用隨機數，經過對隨機變數已有數據的統計進行抽樣實驗或隨機模擬，以求得統計量的某個數字特徵並將其作為待解決問題的數值解。
蒙特卡洛模擬方法的基本原理是：假定隨機變數X1、X2、X3……Xn、Y，其中X1、X2、X3……Xn的機率分布已知，且X1、X2、X3……Xn、Y有函式關係：Y=F（X1、X2、X3……Xn），希望求得隨機變數Y的近似分布情況及數字特徵。通過抽取符合其機率分布的隨機數列X1、X2、X3…Xn帶入其函式關係式計算獲得Y的值。當模擬的次數足夠多的時候，我們就可以得到與實際情況相近的函式Y的機率分布和數字特徵。
蒙特卡洛法的特點是預測結果給出了預測值的最大值，最小值和最可能值，給出了預測值的區間範圍及分布規律。
風險評估概述
風險表現為損損益的不確定性，說明風險產生的結果可能帶來損失、獲利或是無損失也無獲利，屬於廣義風險。正是因為未來的不確定性使得每一個項目都存在風險。對於一個公司而言，各種投資項目通常會具有不同程度的風險，這些風險對於一個公司的影響不可小視，小到一個項目投資資本的按時回收，大到公司的總風險、公司正常運營。因此，對於風險的測量以及控制是非常重要的一個環節。
風險評估就是量化測評某一事件或事物帶來的影響的可能程度。根據“經濟人”假設，收益最大化是投資者的主要追求目標，面對不可避免的風險時，降低風險，防止或減少損失，以實現預期最佳是投資的目標。
蒙特卡洛方法在風險評估中的運用
在定量分析法下，選取一個合適的量化指標是非常重要的。對於一般的項目投資而言，項目投資回報是否能按時收回，項目是否能夠為公司帶來利潤是決策者需要考察的問題，也就是風險。在這種情況下，這一投資未來的收益（淨現值或內部收益率）以及其相對於預期的偏離程度常常被用作衡量風險的指標。
針對一個投資項目，影響未來收益的因素很多，例如，隨著時間的推移，需要追加投資數額可能會發生變化；在實業中，隨著生產規模的擴大，可能出現規模經濟或者規模不經濟，使得成本有所下降或上升；由於受到資金量限制，追加投資的量會受到項目回報的影響，若項目已實現的收益率達到某一標準後才繼續投資，否則就退出市場。
蒙特卡洛模擬的一般步驟
1.選取隨機變數,即對淨現值最敏感的變數。
2.確定隨機變數的機率分布
3.為各隨機變數抽取隨機數
4.將抽得的隨機數轉化為各輸入變數的抽樣值
5.將抽樣值構成一組項目評價基礎數據
6.根據基礎數據計算出一種隨機狀況下的評價指標值
7.重複上述過程，進行反覆多次模擬，得出多組評價指標值
8.整理模擬結果所得評價指標的期望值、方差、標準差、機率分布及累計機率分布，繪製累計機率圖，同時，檢驗模擬次數是否滿足預定的精度要求
根據上述結果，分析各隨機變數對項目收益的影響。
蒙特卡洛模擬優缺點
蒙特卡洛模擬能夠比較好的解決項目投資中現金流的隨機性和不確定性，它能將財務分析人員和項目決策人員從繁瑣的數學計算中解脫出來，還能夠在比較短的時間內由計算機進行多次數值模擬實驗，提高決策人員的決策效率。但是由於蒙特卡洛模擬要求變數服從一定的機率分布，但是由於實際機率的分布不一定是完全擬合某一分布律。這就要求市場調研人員在進行市場調查時能夠獲得儘量多、儘量準確的初始數據，這樣在對數據進行初步處理時，就能夠得到更精確擬合機率分布，從而提高蒙特卡洛模擬的效率。
