知識點：蒙特卡洛隨機模擬法
　　蒙特卡洛方法又稱隨機抽樣技巧或統計試驗方法，基本思想是將待求的風險變量當做某一特征隨機變量。通過某一給定分布規律的大量隨機數值，作為解釋該數字特征的統計量和所求風險變量的近似解。
　　具體方法是通過隨機變量函數發生器產生一定隨機數的概率模型，理論上試驗次數越多，分布越接近真實值，但實際中達到50～300次后分布函數便不再有顯著變化，趨于穩定。
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　　適用于較為復雜的大中型項目風險管理。
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　?。ㄈ┲饕獌烖c和局限性
　　【主要優點】
　　（1）該方法適用于任何類型分布的輸入變量，包括產生于對相關系統觀察的實證分布；
　　（2）模型便于開發，并可根據需要進行拓展；實際產生的任何影響或關系可以進行表示，包括微妙的影響；
　?。?）模型便于理解，因為輸入數據與輸出結果之間的關系是透明的；
　　（4）提供了一個結果準確性的衡量；軟件便于獲取且價格便宜。
　　【局限性】
　　（1）解決方案的準確性取決于可執行的模擬次數（隨著計算機運行速度的加快，這一限制越來越?。?；
　?。?）依賴于能夠代表參數不確定性的有效分布；
　?。?）該技術可能無法取得滿意的結果（嚴重后果）和較低的可能性（低概率）事項，因此無法讓組織的風險偏好體現在分析中；
　?。?）此方法較注重對風險因素相關性的識別和評價，這給使用此法帶來了難度和困難，通常費用也較高。

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