Metodo Monte Carlo običajno razumemo kot eno od metod statističnega modeliranja, ki je temeljila na konceptu „črne skrinjice“.
Metoda Monte Carlo se uporablja v primerih, ko je uporaba analitičnega modela pojava težavna ali popolnoma nemogoča (na primer pri reševanju problemov teorije čakalnih vrst, raziskovalnih operacij, zmanjšanih na preučevanje naključnih procesov itd.).
Poglejmo podrobneje metodo Monte Carlo v ekonomiji.
Uporaba te metode statističnega modeliranja lahko ponazorimo s primerom s področja teorije čakalnih vrst. Predpostavimo, da morate ugotoviti, kako dolgo in kako pogosto morate čakati, da bodo stranke v čakalni vrsti v določeni (prvotno nastavljeni) pasovni širini trgovine. Ti izračuni so predvsem potrebni za odločitev, ali bomo trgovino razširili. Kot veste, je pristop kupcev praviloma naključen ali negotov, zato lahko razporeditev tako imenovanega časa pristopa, torej intervala med vsakim dvema zaporednima prihodoma kupcev, neodvisno določimo na podlagi razpoložljivih informacij. Po drugi strani je čas storitve vsakega kupca tudi naključen, zato je mogoče zaznati tudi njegovo distribucijo. Pred nami sta torej dva stohastična procesa, katerih neposredna interakcija ustvarja čakalno vrsto.
Kot kaže praksa, lahko z uporabo metode Monte Carlo v resničnem življenju večkrat naključno razvrstite vse možnosti, hkrati pa ohranite enake lastnosti distribucije. Posledično bo mogoče umetno poustvariti celotno sliko tega postopka. Nato ponovite to sliko, vsakič ko spremenite pogoje, lahko dobite statistične podatke, kot da bi bili zbrani v realnem času.
Na enak način lahko z uporabo metode Monte Carlo v praksi večkrat ustvarite umetno sliko dela skoraj katere koli trgovine. Simulacija bo v tem primeru ponovila resnične podatke. Spet dobimo dva opisana stohastična procesa. Njihova nadomestna interakcija v končnem rezultatu bo spet ustvarila "čakalno vrsto" s skoraj enakimi kazalci kot v resničnem življenju.
Zato je metoda Monte Carlo v znanosti sestavljena iz umetnega modeliranja z večkratnimi ponovitvami v naključnih izvedbah. Pomembno je opozoriti, da se tako imenovane izvedbe enot drugače imenujejo statistični testi.
Če želite razumeti, kaj pomeni mehanizem naključnega izbora, preprosto uporabite najpogostejše kocke. Vendar se v praksi praviloma uporabljajo tabele naključnih števil. Poleg tega so trenutno še posebej priljubljeni posebni programi za računalnike, ki jih med strokovnjaki imenujemo generatorji naključnih števil. V resnici je metoda Monte Carlo precej preprosta, učinkovita in priročna, kar določa njegovo široko uporabo, tako v gospodarstvu kot v drugih natančnih vedah.
