Temat: analiza Monte Carlo - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Analiza ryzyka inwestycyjnego biogazowni rolniczej – studium przypadku
Risk analysis of agricultural biogas plant – case study
Autorzy:: Ligus, Magdalena
Słoński, Tomasz
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/591142.pdf
Data publikacji:: 2018
Wydawca:: Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:: Analiza jakościowa i ilościowa ryzyka
Analiza Monte Carlo
Biogazownie rolnicze
Agricultural biogas plants
Monte Carlo analysis
Qualitative and quantitative risk analysis
Opis:: W artykule przedstawiono studium przypadku analizy ryzyka biogazowni rolniczej o mocy 88 kWe. Badanie jakościowe czynników ryzyka przeprowadzono na podstawie przeglądu literatury przedmiotu oraz eksperckiego badania ankietowego. Respondenci za najistotniejsze uznali czynniki ryzyka z grup: regulacyjnych oraz prawnych wynikających z lokalizacji biogazowni, a także ryzyka techniczne (procesu). W analizie wrażliwości i wartości wyłączających za zmienne krytyczne uznano: cenę aukcyjną energii, nakłady inwestycyjne i koszty operacyjne. W szczególności wydaje się wysoce prawdopodobne uzyskanie ceny aukcyjnej energii zbliżonej do wartości wyłączającej. Analiza Monte Carlo również obnażyła słabości wariantu bazowego. Realizacja wariantu bazowego lub uzyskanie wyniku lepszego są mało prawdopodobne. Powoduje to, że projekt należy uznać za ryzykowny.
The article presents a case study of the 88 kWe biogas plant risk analysis. A qualitative study of risk factors was carried out based on a literature review and an expert survey. Respondents considered the most important risk factors from the regulatory group, legal ones resulting from the location of biogas plant, and technical risks (process). The sensitivity analysis allowed to recognize as critical variables: the auction price of energy, capital expenditures, operating costs. In particular, it seems highly likely to obtain an auction price of energy close to the cut-off value. The Monte Carlo analysis also exposed the weaknesses of the base variant. The implementation of the base variant or obtaining a better result is unlikely. The project should be considered risky.
Źródło:: Studia Ekonomiczne; 2018, 366; 164-184
2083-8611
Pojawia się w:: Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Wybrane aspekty nieparametrycznego prognozowania nieliniowych szeregów czasowych
Several Aspects of Nonparametric Prediction of Nonlinear Time Series
Autorzy:: Orzeszko, Witold
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/964958.pdf
Data publikacji:: 2018
Wydawca:: Główny Urząd Statystyczny
Tematy:: regresja nieparametryczna
nieparametryczne prognozowanie
metody jądrowe
nieliniowe szeregi czasowe
analiza Monte Carlo
nonparametric regression
nonparametric forecasting
kernel
smoothers
nonlinear time series
monte carlo study
Opis:: Regresja nieparametryczna stanowi obiecujące, lecz jednocześnie wciąż niedoceniane podejście do modelowania finansowych i ekonomicznych szeregów czasowych. Polega ona na konstrukcji modeli nieparametrycznych, w których zależność pomiędzy zmiennymi nie jest wyrażona w postaci funkcji o określonej postaci analitycznej lub parametry charakteryzujące tę zależność należą do przestrzeni nieskończenie wymiarowej. W przeciwieństwie do modeli parametrycznych, modele nieparametryczne nie są ograniczone do określonej z góry postaci, lecz pozwalają „mówić danym samym za siebie”. Z tego względu wydają się interesującym narzędziem prognozowania zwłaszcza w przypadku nieliniowych szeregów czasowych. W zakresie nieparametrycznych metod regresji na szczególną uwagę zasługują estymatory, które w swojej konstrukcji wykorzystują funkcje jądrowe. Spośród nich najczęściej stosowanym jest estymator Nadarai-Watsona, choć obecnie znane są pewne rozwinięcia tego podejścia. Jednym z nich jest Lokalna Jądrowa Regresja Liniowa, będąca połączeniem estymacji jądrowej i lokalnej aproksymacji liniowej. W pracy przeprowadzono symulacje Monte Carlo, mające na celu ocenę przydatności metod regresji jądrowej do prognozowania nieliniowych szeregów czasowych i porównanie ich z innymi metodami prognozowania.
Nonparametric regression is an alternative to the parametric approach, which consists of applying parametric models, i.e. models of the certain functional form with a fixed number of parameters. As opposed to the parametric approach, nonparametric models have a general form, which can be approximated increasingly precisely when the sample size grows. Hereby they do not impose such restricted assumptions about the form of the modelling dependencies and in consequence, they are more flexible and let the data speak for themselves. That is why they are a promising tool for forecasting, especially in case of nonlinear time series. One of the most popular nonparametric regression method is the NadarayaWatson kernel smoothing. Nowadays, there are a number of variations of this method, like the local-linear kernel estimator, which combines the local linear approximation and the kernel estimator. In the paper a Monte Carlo study is conducted in order to assess the usefulness of the kernel smoothers to nonlinear time series forecasting and to compare them with the other techniques of forecasting.
Źródło:: Przegląd Statystyczny; 2018, 65, 1; 7-24
0033-2372
Pojawia się w:: Przegląd Statystyczny
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Application of adaptive simulation methods in reliability analysis
Zastosowanie adaptacyjnych metod symulacyjnych w analizie niezawodności
Autorzy:: Kolanek, K.
Jedno, S.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/156843.pdf
Data publikacji:: 2007
Wydawca:: Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:: analiza niezawodności
symulacja
metoda Monte Carlo
reliability analysis
simulation
Monte Carlo method
Opis:: The cross-entropy method is a new approach to estimate rare event probabilities by Monte Carlo simulation. Application of this method for structural reliability analysis is presented. The efficiency of the approach is tested on some benchmark problems typical for reliability analysis.
Metoda wzajemnej entropii (ang. cross-entropy) jest nową modyfikacją metod Monte Carlo służącą do oszacowania prawdopodobieństwa rzadkich zdarzeń. W pracy przedstawiono zastosowanie tej metody do rozwiązania zagadnienia analizy niezawodności. Jej efektywność jest oceniona na przykładach charakteryzujących się trudnościami typowymi w analizie niezawodności.
Źródło:: Pomiary Automatyka Kontrola; 2007, R. 53, nr 8, 8; 29-32
0032-4140
Pojawia się w:: Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: Zastosowanie analizy przedziałowej do szacowania zasobów węglowodorów przy słabym rozpoznaniu własności złoża
Hydrocarbons reserves estimation for fields in early stage of development with application of interval analysis
Autorzy:: Wojnarowski, P.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/299638.pdf
Data publikacji:: 2010
Wydawca:: Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:: analiza przedziałowa
symulacja Monte Carlo
określanie zasobów
interval analysis
Monte Carlo simulation
reserves estimation
Opis:: W trakcie prac mających na celu zagospodarowanie nowo odkrytego złoża bardzo istotne jest właściwe oszacowanie jego zasobów. Niestety we wczesnej fazie rozpoznania informacja złożowa jest bardzo uboga. Uniemożliwia to zastosowanie wielu klasycznych narzędzi służących do określania potencjalnych zasobów złoża. W pracy przedstawiono zastosowanie algebry przedziałowej do szacowania zasobów gazu ziemnego metodą objętościową. Podejście to pozwala na określenie zakresu możliwych zasobów złoża nawet w przypadku niewielkiej ilości danych wejściowych. Wyniki analizy porównano z rezultatami uzyskanymi za pomocą symulacji Monte Carlo.
Reliable prediction of the hydrocarbon reserves is essential for the optimization of development plans for oil and gas reservoirs. The uncertainty of the in-place volumes determination may have a direct impact on important economical decisions. In the early exploration phase, when 1 to 2 exploration wells have been drilled, we have usually limited information about reservoir's properties and main difficulty in reservoir description is use of classical tools for reservoir analysis. In this work application of interval analysis for reserves estimation with volumetric method is presented. This method allows to estimate reserves also in case of lack of data. Results obtained from presented methodology were compared with Monte Carlo simulation results. Advantages and limitations of those two methods were discussed.
Źródło:: Wiertnictwo, Nafta, Gaz; 2010, 27, 4; 781-787
1507-0042
Pojawia się w:: Wiertnictwo, Nafta, Gaz
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:: Should One Assume the Discount Rate to Be One of the Risk Factors?
Czy powinniśmy zakładać, że stopa dyskontowa jest jednym z czynników ryzyka?
Autorzy:: Kaczmarzyk, Jan
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/29777080.pdf
Data publikacji:: 2023
Wydawca:: Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:: corporate finance
valuation
DCF
risk analysis
Monte Carlo simulation
finanse przedsiębiorstwa
wycena
analiza ryzyka
Monte Carlo
Opis:: The Monte Carlo simulation is the ultimate solution for considering nearly all possible scenarios in presumably any discounted cash flow valuation. This paper argues that a discount rate expresses an investor's current requirement and should be respectively perceived as a parameter only. The consequences of qualifying a required rate of return (a discount rate) as a risk factor in a discounted cash flow valuation are described in the paper using a free cash flow financial model of an asset being a hypothetical publicly traded enterprise. The case study is a discounted cash flow valuation using the Monte Carlo simulation for risk analysis. The various sets of assumptions are considered to explain the consequences of qualifying a required rate of return in a discounted cash flow model as a risk factor. As indicated in the paper, the discount rate as an additional risk factor with an attributed probability distribution increases the volatility of a risk variable, then the distribution of a risk variable becomes more flattened. In previous studies, some authors indicated that a discount rate could be considered a risk factor in the Monte Carlo simulation (Krysiak 2000; Damodaran 2018).
Symulacja Monte Carlo jest narzędziem umożliwiającym rozważenie „prawie wszystkich” scenariuszy w dowolnej wycenie/ocenie wykorzystującej zdyskontowane przepływy pieniężne i uwzględniającej ryzyko. Zdaniem autora stopa dyskontowa jest wyrazem bieżących żądań w zakresie rentowności. Należy ją zatem postrzegać jako parametr. Konsekwencje kwalifikacji wymaganej stopy zwrotu (dyskontowej) jako czynnika ryzyka w wycenie zobrazowano w artykule z wykorzystaniem modelu finansowego aktywa stanowiącego hipotetyczne przedsiębiorstwo notowane, wykorzystującego wolne przepływy pieniężne. Studium przypadku stanowi wycenę aktywa z uwzględnieniem ryzyka poprzez implementację symulacji Monte Carlo. W celu zobrazowania kwalifikacji stopy dyskontowej jako czynnika ryzyka rozważono różne zestawy założeń dla symulacji. Należy stwierdzić, że stopa dyskontowa stanowiąca dodatkowy czynnik ryzyka z przypisanym rozkładem prawdopodobieństwa zwiększa zmienność zmiennej ryzyka. Rozkład zmiennej ryzyka ulega spłaszczeniu. W dotychczasowych badaniach wskazywano, że stopa dyskontowa może być traktowana jako czynik ryzyka w analizie ryzyka z wykorzystaniem symulacji Monte Carlo (Damodaran, 2018; Krysiak, 2000).
Źródło:: Financial Sciences. Nauki o Finansach; 2023, 28, 2; 1-10
2080-5993
2449-9811
Pojawia się w:: Financial Sciences. Nauki o Finansach
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 6.

Tytuł:: Analiza odkształceń sieci krystalicznej w sąsiedztwie dyslokacji
Analysis of crystal lattice deformations in the vicinity of dislocations
Autorzy:: Jóźwik, P.
Turos, A.
Jagielski, J.
Natarajan, S.
Nowicki, L.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/192188.pdf
Data publikacji:: 2015
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Technologii Materiałów Elektronicznych
Tematy:: analiza defektów złożonych
kanałowanie jonów
symulacje Monte Carlo
complex defect analysis
ion channeling
Monte Carlo simulations
Opis:: W pracy opisano procedury symulacji Monte Carlo procesu rozpraszania wstecznego w kryształach zawierających dyslokacje. Sigmoidalny kształt ugiętych rzędów (płaszczyzn) atomowych można przybliżyć funkcją arctan, co stanowi model dystorsji sieci krystalicznej w pobliżu półpłaszczyzny dyslokacji krawędziowej. Badania strukturalne kryształów AlGaN i SrTiO₃ za pomocą HRTEM pozwoliły wyznaczyć parametry geometryczne zaburzeń sieci krystalicznej w sąsiedztwie dyslokacji (kąt ugięcia w punkcie przegięcia funkcji arctan oraz odległość między jej asymptotami). Zależność każdego z tych parametrów od odległości od krawędzi dyslokacji można przybliżyć funkcją ekspotencjalnego zaniku i wyznaczyć współczynniki tej funkcji. Dane te zostały wykorzystane w symulacjach Monte Carlo widm rozpraszania wstecznego AlGaN oraz SrTiO₃ i pozwoliły na ilościową parametryzację rozkładu dyslokacji w defektowanych kryształach.
A procedure of Monte Carlo simulation of a backscattering process in crystals containing dislocations was described in this publication. Sigmoidally bent atomic rows (planes) can be approximated by an arctan function being a model of the lattice distortion in the vicinity of a dislocation. HRTEM analysis of AlGaN and SrTiO₃ crystals allowed determination of the geometrical parameters of crystalline structure distortion in the vicinity of a dislocation (a bending angle at the inflexion point of the arctan function as well as the distance between its asymptotes). A dependence of each of these parameters on the distance from a dislocation edge can be approximated by an exponential decay function. The parameters of this function can be calculated from the experimental data. The parameters obtained were used in Monte Carlo simulation of the backscattering process in AlGaN and SrTiO₃ and enabled quantitative determination of the depth distribution of dislocations in defected crystals.
Źródło:: Materiały Elektroniczne; 2015, T. 43, nr 2, 2; 18-26
0209-0058
Pojawia się w:: Materiały Elektroniczne
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 7.

Tytuł:: Application of uncertainty analysis based on Monte Carlo (MC) simulation for life cycle inventory (LCI)
Zastosowanie analizy niepewności opartej na symulacji Monte Carlo (MC) do inwentaryzacji cyklu życia (LCI)
Autorzy:: Sala, Dariusz
Bieda, Bogusław
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/319107.pdf
Data publikacji:: 2019
Wydawca:: Polskie Towarzystwo Przeróbki Kopalin
Tematy:: Monte Carlo simulation
uncertainty analysis
life cycle inventory
symulacja Monte Carlo
analiza niepewności
inwentaryzacja cyklu życia
Opis:: The use of Monte Carlo (MC) simulation was presented in order to assess uncertainty in life cycle inventory (LCI) studies. The MC method is finded as an important tool in environmental science and can be considered the most effective quantification approach for uncertainties. Uncertainty of data can be expressed through a definition of probability distribution of that data (e.g. through standard deviation or variance). The presented case in this study is based on the example of the emission of SO2, generated during energy production in Integrated Steel Power Plant (ISPP) in Kraków, Poland. MC simulation using software Crystal Ball® (CB), software, associated with Microsoft® Excel, was used for the uncertainties analysis. The MC approach for assessing parameter uncertainty is described. Analysed parameter (SO2,) performed in MC simulation were assigned with log-normal distribution. Finally, the results obtained using MC simulation, after 10,000 runs, more reliable than the deterministic approach, is presented in form of the frequency charts and summary statistics. Thanks to uncertainty analysis, a final result is obtained in the form of value range. The results of this study will encourage other researchers to consider this approach in their projects, and the results of this study will encourage other LCA researchers to consider the uncertainty in their projects and bring closer to industrial application.
Źródło:: Inżynieria Mineralna; 2019, 21, 2/2; 264-269
1640-4920
Pojawia się w:: Inżynieria Mineralna
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 8.

Tytuł:: The method of the analysis of the coal reserves level in a mining enterprise following the variable user demand
Metoda analizy poziomu zapasów węgla w przedsiębiorstwie górniczym powstałych pod wpływem zmiennego zapotrzebowania odbiorców
Autorzy:: Fuksa, D.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/348811.pdf
Data publikacji:: 2012
Wydawca:: Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:: analiza poziomu zapasów
algorytm Simplex
metoda Monte Carlo
reserve level analysis
SIMPLEX algorithm
Monte Carlo method
Opis:: The value of demand of potential and present coal users constitutes one of the decisive factors for the effective operation of a mining enterprise. Maladjustment of the quantitative and qualitative structure of coal production and users' requirements, seasonality of sales, and a changeable market situation lead to formation and amassing of coal reserves. The method of analysis presented in the paper constitutes a useful tool in the area of assessment of the impact of variable user demand level on the coal reserves level in a mining enterprise. The developed method allows to forecast the level and the structure of mines' reserves as well as to forecast which coal assortments and with what probability can increase the quantity of reserves. The method presented in the paper is aided with the Monte Carlo simulation. For random demand fluctuations, a regular distribution was adopted. The research was conducted in two variants: adopting the value expected according to predictive formulas while the most probable (standard) error of the forecast for dispersion; with taking into account the assumed changes in demand of coal users and dispersion as the most probable (standard) error of the forecast; the obtained results are presented in the form of histograms and in the form of a table.
Jednym z czynników decydujących o efektywności funkcjonowania przedsiębiorstwa górniczego jest wielkość zapotrzebowania potencjalnych i obecnych odbiorców węgla. Niedopasowanie struktury ilościowo-jakościowej produkcji węgla do wymagań odbiorców, sezonowość sprzedaży oraz zmienna koniunktura na rynku prowadzą do powstawania i gromadzenia zapasów węgla. Zaprezentowana w artykule metoda analizy stanowi pomocne narzędzie w ocenie wpływu zmiennego poziomu zapotrzebowania odbiorców na poziom zapasów węgla w przedsiębiorstwie górniczym. Opracowana metoda pozwala przewidywać poziom i strukturę zapasów kopalń, jak również pozwala prognozować, które rodzaje sortymentów węgla mogą zwiększyć stan zapasów i z jakim prawdopodobieństwem. Zaprezentowana w artykule metoda wspomagana jest symulacją Monte Carlo. Dla losowych wahań zapotrzebowania przyjęto rozkład normalny. Badania przeprowadzono w trzech wariantach: przyjmując wartość oczekiwaną według formuł predykcyjnych, a jako dyspersję najbardziej prawdopodobny błąd (standardowy) prognozy; z uwzględnieniem założonych zmian zapotrzebowania odbiorców węgla i dyspersją, jako najbardziej prawdopodobny błąd (standardowy) prognozy; uzyskane wyniki przedstawiono w postaci histogramów oraz tabelarycznej.
Źródło:: AGH Journal of Mining and Geoengineering; 2012, 36, 3; 135-142
1732-6702
Pojawia się w:: AGH Journal of Mining and Geoengineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 9.

Tytuł:: Environmental and economic aspects in decision making of the investment project “wind park”
Środowiskowe i ekonomiczne aspekty w podejmowaniu decyzji projektu inwestycyjnego „park wiatrowy”
Autorzy:: Janekova, J.
Fabianova, J.
Rosova, A.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/405654.pdf
Data publikacji:: 2016
Wydawca:: Politechnika Częstochowska
Tematy:: investment
wind energy
risk analysis
Monte Carlo simulation
inwestycje
energia wiatrowa
analiza ryzyka
symulacja Monte Carlo
Opis:: The current competitive environment puts on companies still increasing demands and their success is more uncertain. They are forced to implement many changes and challenges in limited terms with limited resources. An effective solution to this situation is the project management. Its principles are applied in this paper at deciding on acceptance or rejection of the investment project wind park. The decision making is carried out from an environmental and economic point of view. Within the environmental assessment it is a comprehensive assessment of impacts of the wind park construction on the population, geological environment, soil, flora, fauna and their habitats, on the country and its infrastructure, etc. Assessment of the investment from an economic and financial point of view is realized by dynamic methods. Their selection is chosen so that the investment was assessed in three ways, its profitability, liquidity and risk. The emphasis is taken on risk, which is analysed using Monte Carlo simulations.
Obecne otoczenie konkurencyjne nakłada na firmy wciąż rosnące wymagania i ich sukces jest bardziej niepewny. Są one zmuszone do wprowadzenia wielu zmian i wyzwań w ściśle określonych warunkach z ograniczonymi zasobami. Skutecznym rozwiązaniem tej sytuacji jest zarządzanie projektami. Jego zasady są stosowane w niniejszym dokumencie przy podejmowaniu decyzji o przyjęciu lub odrzuceniu inwestycji projektu parku wiatrowego. Podejmowanie decyzji jest przeprowadzone ze środowiskowego i ekonomicznego punktu widzenia. W ramach oceny oddziaływania na środowisko dokonano kompleksowej oceny wpływu budowy elektrowni wiatrowej na ludność, środowisko geologiczne, glebę, florę, faunę wraz z siedliskami, na kraj i jego infrastrukturę, itp. Ocena inwestycji z punktu widzenia gospodarczego i finansowego realizowana jest za pomocą metod dynamicznych. Ich wybór został dobrany tak, że inwestycja została oceniona na trzy sposoby, jej rentowności, płynności i ryzyka. Nacisk został położony na ryzyko, które jest analizowane za pomocą symulacji Monte Carlo.
Źródło:: Polish Journal of Management Studies; 2016, 13, 1; 90-100
2081-7452
Pojawia się w:: Polish Journal of Management Studies
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 10.

Tytuł:: "Did Napoleon Have to Lose the Waterloo Battle?": Some Sensitivity Analysis and Optimization Experiments Using Simulation by Vensim
"Czy Napoleon musiał przegrać Bitwę pod Waterloo?" - analiza wrażliwości i optymalizacja z użyciem vensima
Autorzy:: Kasperska, Elżbieta
Mateja-Losa, Elwira
Bajon, Tomasz
Marjasz, Rafał
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/585597.pdf
Data publikacji:: 2014
Wydawca:: Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:: Analiza wrażliwości
Metoda Monte Carlo
Oprogramowanie
Optymalizacja
Symulacja
Monte Carlo method
Optimalization
Sensitivity analysis
Simulation
Software
Opis:: Problem analizy wrażliwości i optymalizacji nieliniowych, dynamicznych i wielopoziomowych systemów jest bardzo interesujący zarówno z punktu widzenia metodologii, jak i zastosowań praktycznych. Celem tego artykułu jest zaprezentowanie nowych wyników autorów w dziedzinie symulacji i optymalizacji z użyciem modelu typu SD (Dynamiki Systemowej). Modelowany system jest interesujący i prezentowany w prostszej wersji jako "Bitwa pod Waterloo" autorstwa profesora Coyla. Wykorzystywane przez autorów oprogramowanie Vensim umożliwia analizę wrażliwości (metodą Monte Carlo) i optymalizację z różnymi typami funkcji celu. Z kolei graficzna wizualizacja wyników zwana "confidence bounds" jest pomocna przy szacowaniu "wrażliwych parametrów" modelu i w ten sposób przy odpowiedzi na pytanie zawarte w tytule artykułu "Czy Napoleon musiał przegrać bitwę pod Waterloo?".
Źródło:: Studia Ekonomiczne; 2014, 188; 97-118
2083-8611
Pojawia się w:: Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 11.

Tytuł:: Zastosowanie metod symulacyjnych w analizie wielowymiarowych tablic wielodzielczych
On the Use of the Monte Carlo Methods in the Multidimensional Contingency Tables Analysis
Autorzy:: Kończak, Grzegorz
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/588315.pdf
Data publikacji:: 2013
Wydawca:: Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:: Analiza symulacyjna
Metoda Monte Carlo
Testy statystyczne
Wnioskowanie statystyczne
Inferential statistics
Monte Carlo method
Simulation analysis
Statistical tests
Opis:: Recently the role of computer simulation methods in scientific research has significantly increased. In this paper the proposal of the use simulation methods to test for independence of some categorical variables with contingency tables is presented. The permutation test is used in this method. The comparison of obtained results and results of classically chi-square test of independence has been done. In presented examples the data from Polish General Public Opinion Poll have been used.
Źródło:: Studia Ekonomiczne; 2013, 133; 107-118
2083-8611
Pojawia się w:: Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 12.

Tytuł:: Reliability assessment of water treatment plant with application of the Monte Carlo simulation
Ocena niezawodności stacji uzdatniania wody z zastosowaniem symulacji Monte Carlo
Autorzy:: Mirosław-Świątek, Dorota
Morawski, Dariusz
Pieniak, Łukasz
Świątek, Bartłomiej
Czapski, Przemysław
Siwiec, Tadeusz
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/24202651.pdf
Data publikacji:: 2022
Wydawca:: Szkoła Główna Służby Pożarniczej
Tematy:: reliability
Monte Carlo simulation
RAM analysis
water supply system
BlockSim
niezawodność
symulacja Monte Carlo
analiza RAM
system wodociągowy
Opis:: The paper presents a comprehensive Reliability, Availability and Maintainability (RAM) assessment of the Water Supply Plant WULS-SGGW (WSP). The Monte Carlo method was used to simulate failure events of components in the technological process of the water treatment system. BlockSim application was used to perform an analysis. The reliability block diagram was used as a system modeling method. Reliability metrics were estimated based on 1000 simulations of 15 years of operation of the station. Simulations allowed the estimation of reliability metrics for the WSP, its subsystems, sections as well as basic elements included in the model. They also made it possible to determine which components are most critical to reliability.
W artykule przedstawiono kompleksową ocenę niezawodności, dostępności i utrzymywalności (RAM) Zakładu Wodociągowego WULS-SGGW (WSP). Do symulacji zdarzeń awaryjnych obiektów w procesie technologicznym systemu uzdatniania wody wykorzystano metodę Monte Carlo. Do przeprowadzenia analizy wykorzystano aplikację BlockSim. Jako metodę modelowania systemu zastosowano niezawodnościowy schemat blokowy. Metryki niezawodnościowe oszacowano na podstawie 1000 symulacji 15-letniej eksploatacji stacji. Symulacje pozwoliły na oszacowanie metryk niezawodnościowych dla WSP, jej podsystemów, sekcji, a także podstawowych elementów wchodzących w skład modelu. Pozwoliły również na określenie, które elementy są najbardziej krytyczne dla niezawodności.
Źródło:: Zeszyty Naukowe SGSP / Szkoła Główna Służby Pożarniczej; 2022, 83; 61--81
0239-5223
2720-0779
Pojawia się w:: Zeszyty Naukowe SGSP / Szkoła Główna Służby Pożarniczej
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 13.

Tytuł:: Reliability and availability assessment of diesel locomotive using fault tree analysis
Autorzy:: Szkoda, M.
Kaczor, G.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/224203.pdf
Data publikacji:: 2016
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:: reliability assessment
availability
fault analysis
rail vehicles
locomotive
Monte Carlo simulation
ocena niezawodności
dostępność
analiza błędów
pojazdy kolejowe
lokomotywa
metoda Monte Carlo
Opis:: The article presents an application of a method based on fault tree analysis and the Monte Carlo simulation in the assessment of reliability and availability of the rail means of transport. The primary target of the presented method is a cause and effect assessment of the occurrence of undesirable events, the determination of selected reliability indices and identification of the weakest components of rail vehicle that affect the downtime and technical availability most strongly. To illustrate the application of the presented method, the results of a project involving a 6Dg diesel locomotive, carried out in cooperation with the biggest Polish rail carrier, are shown. The assessment of availability and reliability was based on real operation data of a selected sample of seventy-five locomotives. Based on the collected data from the operation of the 6Dg locomotives, the times-to-failure and the times-to repair models were determined. A fault tree model of the locomotive was developed to assess the influence of the faults of the components on the reliability of the vehicle. A discrete simulation process allows to obtain a chosen characteristics and values of the selected measures, which – according to the authors – may be applied to assess the reliability and availability of the rail vehicles. Specialist software including Weibull++, BlockSim and MiniTab aided calculations were performed. The software includes and advanced solutions in the range of the reliability and availability simulations. The test results indicate that the proposed solution has a wide applicability potential.
Źródło:: Archives of Transport; 2016, 40, 4; 65-75
0866-9546
2300-8830
Pojawia się w:: Archives of Transport
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 14.

Tytuł:: Hypothesis Testing in the Case of Insufficient Observations - Identification of Own Critical Values
Testowanie hipotez w warunkach niepełnej informacji - identyfikacja własnych wartości krytycznych
Autorzy:: Poměnková, Jitka
Kapounek, Svatopluk
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/904951.pdf
Data publikacji:: 2008
Wydawca:: Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:: Monte Carlo simulation
ADF test
cointegration
time series analysis
interest rates
sumulacja Monte Carlo
test ADF
kointegracja
analiza szeregów czasowych
stopa procentowa
Opis:: Economic transformation of the Central and Eastern European Countries and ongoing process of the European integration are important sources of structural changes in the concerned economies and therefore shorten available time series. Similarly, empirical studies focused on the economies in the European Union wrestle with short time series. Consequently, time series modelling and results robustness of econometric analysis used for European macroeconomic time series are limited by the sample size. Number of observations is important not only for the basic time series modelling and subsequent forecasting, but especially for the verification of theoretical assumptions. Thus, quantitative methods usually used for hypothesis testing are in the case of insufficient observations often completed by qualitative analysis which encompass certain amount of subjectivity. One of the factors influencing the stability of statistical hypothesis tests is the sample size. For large samples estimates behave usually asymptotically and have quite good stability. On the other hand, if the sample size is small (i.e. less then 30) the stability of statistical tests is lower. Moreover, for small samples the probability of wrongly rejected null hypothesis, so-called Type I Error, is even higher. In other words, inadequate power of a statistical hypothesis test determinates the possible application of econometric methods on short macroeconomic time series. One of the possible solutions is the usage of a Monte Carlo simulation and detection of own critical values. Critical values are identified on the base of simulation of time series with suitable length with respect to the predefined model. The authors have applied this methodology only on the analysis of macroeconomic time series regression (using cointegration) without any further limitation in its usage. The basic assumption of the analysis is the robustness of the hypothesis test about time series stationarity. However, the Dickey-Fuller test applied on short time series leads to wrong rejection of the hypothesis about stationarity and thus rejects the existence of real regression and wrongly rejects the hypothesis about spurious regression. Methodology presented and described in this paper is demonstrated on the causality between interbanking interest rates and selected retail banking interest rates in the Czech Republic.
Transformacja gospodarcza w Europie Centralnej i Wschodniej oraz procesy towarzyszące integracji europejskiej stanowią istotne źródła przemian strukturalnych tych gospodarek, z drugiej jednak strony powodują, że szeregi czasowe są zbyt krótkie. Co za tym idzie, przeprowadzając badania empiryczne dotyczące gospodarek unijnych borykamy się ze problemami związanymi ze zbyt krótkimi szeregami czasowymi. W konsekwencji, modelowanie na podstawie szeregów czasowych i obciążoność wyników analiz ekonometrycznych przeprowadzanych dla europejskich makroekonomicznych szeregów czasowych są utrudnione ze względu na długość próby. Liczba obserwacji odgrywa bowiem znaczenie nie tylko dla klasycznego modelowania szeregów czasowych i prognozowania w oparciu o nie. ale także - a może przede wszystkim - dla weryfikacji teoretycznych założeń. Stąd metody ilościowe, stosowane zazwyczaj do testowania hipotez, w przypadku niewystarczającej liczby obserwacji są często uzupełniane poprzez analizę jakościową, która jednak wnosi pewną dozę. subiektywizmu. Jednym z czynników oddziałujących na stabilność testowania jest wielkość próby. Dla dużych prób estymatory są zwykle asymptotyczne i wykazują dość dobrą stabilność. Z drugiej strony, jeśli próba jest mała (mniej niż 30 obserwacji) stabilność testów statystycznych jest niska. Co więcej, dla małych prób prawdopodobieństwo błędnego odrzucenia hipotezy zerowej, określane jako błąd I rodzaju, bywa wysokie. Innymi słowy, niedostateczna moc testu ogranicza możliwości zastosowania metod ekonometrycznych dla krótkich szeregów czasowych obejmujących dane makroekonomiczne. Jedną z możliwości rozwiązania tego problemu jest zastosowanie symulacji Monte Carlo i ustalenie własnych wartości krytycznych. Wartości krytyczne zostają zidentyfikowane na bazie symulacji przeprowadzonych na szeregach czasowych o odpowiedniej długości. Autorzy zastosowali tę metodologię tylko dla potrzeb analizy makroekonomicznych szeregów czasowych (uwzględniając kointegrację) bez dalszych ograniczeń w ich zastosowaniu. Bazowym założeniem analizy jest odporność hipotezy o stacjonarności szeregów czasowych. Metodologia zaprezentowana i opisana w tej pracy zastosowana została do określenia związków przyczynowo-skutkowych pomiędzy międzybankową stopą procentową a wybranymi stopami oprocentowania w bankowości detalicznej w Czechach.
Źródło:: Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2008, 223
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:: Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 15.

Tytuł:: Określanie niepewności wyników dynamicznych symulacji złożowych na przykładzie niekonwencjonalnego złoża gazu ziemnego
Estimation of uncertainty in reservoir simulations results and its application to an unconventional natural gas field
Autorzy:: Szott, Wiesław
Miłek, Krzysztof
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/1835007.pdf
Data publikacji:: 2019
Wydawca:: Instytut Nafty i Gazu - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:: symulacje złożowe
analiza statystyczna
metoda Monte Carlo
niepewność symulacji
złoża niekonwencjonalne
reservoir simulations
statistical analysis
Monte Carlo method
simulation uncertainty
unconventional reservoirs
Opis:: W pracy przedstawiono kompletną procedurę określania niepewności wyników dynamicznych symulacji złożowych spowodowanej brakiem lub ograniczoną informacją o dokładnych danych wejściowych (parametrów) modelu złożowego użytego do symulacji. W szczególności opisano metodę zbioru (ansamblu) równorzędnych wariantów modelu odpowiadających zmiennym wartościom jego parametrów o znanych zakresach tych zmienności oraz prawdopodobieństwach ich rozkładów. Zaprezentowana procedura obejmuje: (i) wybór funkcji celu (wyników symulacji), której niepewność będzie określana; (ii) wybór pełnej listy parametrów modelu (danych wejściowych) o wartościach nieokreślonych lub obarczonych błędami (będących źródłem niepewności wyników symulacji złożowych); (iii) analizę czułości funkcji celu ze względu na niepewność danych wejściowych; (iv) określenie danych wejściowych mających największy wpływ na oszacowanie funkcji celu; (v) próbkowanie przestrzeni danych wejściowych dla zdefiniowania ansamblu modeli symulacyjnych; (vi) wielokrotne symulacje dla znalezienia funkcji celu na ansamblu modeli; (vii) statystyczną analizę uzyskanych wyników. W powyższej procedurze zastosowano statystyczną metodę losowania typu Monte Carlo, a w szczególności metodę próbkowania Latin hypercube sampling. Rezultaty analizy niepewności wyników symulacji są nieodzowne dla ewentualnego wykorzystania modelu złoża do zaawansowanych zastosowań, takich jak optymalizacja procesu sczerpania zasobów złoża ze względu na dobór warunków eksploatacyjnych. Analiza niepewności jest szczególnie ważna w przypadku złóż niekonwencjonalnych, dla których wiele charakterystyk opisujących ich właściwości jest trudnych lub wręcz niemożliwych do uzyskania. Opisaną procedurę zastosowano do realnego przykładu takiego złoża. W jej rezultacie uzyskano niepewność (rozrzut) wyników symulacji uniemożliwiającą wykorzystanie modelu złoża w wymienionej powyżej procedurze optymalizacji. Jednocześnie zastosowana procedura analizy niepewności wskazuje na te parametry modelu, które wymagają uściślenia lub uzupełnienia po to, aby skonstruowany model złożowy nabrał cech niezbędnych do jego pełnego wykorzystania.
The paper presents a complete procedure for determining the uncertainty of the results of dynamic reservoir simulations caused by lack of or limited information about the exact input data (parameters) of the reservoir model used for simulations. In particular, the method of the collection (ensemble) of the equivalent model variants corresponding to the varying values of its parameters with the known ranges of these variations and the probabilities of their distributions are described. The procedure includes: (i) selection of the target function (simulation results) whose uncertainty will be analyzed; (ii) selection of the complete list of model parameters (input data) of uncertain or undefined values; (iii) sensitivity analysis for the target function with respect to the uncertain input data; (iv) determination of the input data that affects the target function to the highest degree; (v) sampling of the input data space to define effective ensemble of the model variants; (vi) multiple simulations of the model ensemble for the target function evaluation; (vii) statistical analysis of the simulation results. The procedure employs the Monte Carlo statistical method to generate the model ensemble and, in particular, Latin Hypercube Sampling. The uncertainty analysis of simulation results is indispensable for the possible application of the reservoir model to more advanced projects such as reservoir production optimization with respect to exploitation system characterization. The uncertainty analysis is especially significant for unconventional reservoir modelling where many model parameters are difficult or even impossible to be determined. The proposed procedure was applied to a realistic example of such a reservoir. The high uncertainty of the basic simulation results, as shown in the paper, makes it impossible to effectively use the model in an optimization procedure. On the other hand, it is worth noting that the proposed procedure indicates, which model parameters are required to be more precisely determined, in order for the it to be accurate enough for reliable applications.
Źródło:: Nafta-Gaz; 2019, 75, 3; 150-157
0867-8871
Pojawia się w:: Nafta-Gaz
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "analiza Monte Carlo" wg kryterium: Temat

Źródło danych

Dostawca treści

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język