Log in

Relevant bibliographies by topics / Metoda Monte Carlo / Journal articles

To see the other types of publications on this topic, follow the link: Metoda Monte Carlo.

Journal articles on the topic 'Metoda Monte Carlo'

Author: Grafiati

Published: 4 June 2021

Last updated: 25 April 2022

Create a spot-on reference in APA, MLA, Chicago, Harvard, and other styles

Select a source type:

Consult the top 50 journal articles for your research on the topic 'Metoda Monte Carlo.'

Next to every source in the list of references, there is an 'Add to bibliography' button. Press on it, and we will generate automatically the bibliographic reference to the chosen work in the citation style you need: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver, etc.

You can also download the full text of the academic publication as pdf and read online its abstract whenever available in the metadata.

Browse journal articles on a wide variety of disciplines and organise your bibliography correctly.

1

Matuszak, Natalia. "Monte Carlo jako jedna z metod symulacyjnych w radioterapii." Letters in Oncology Science 16, no. 2 (June 10, 2019): 15–22. http://dx.doi.org/10.21641/los.2019.17.2.91.

Full text

Abstract:

Obecnie fizyka jądrowa coraz częściej stwarza możliwości ku nowym rozwiązaniom w radioterapii. Celem udoskonalenia już istniejących metod jest poszukiwanie bardziej precyzyjnych technologii dających możliwie jak najmniejsze ryzyko błędu. Fizyczne planowanie eksperymentów nierzadko wiąże się z ograniczeniami technicznymi, dlatego dobrym rozwiązaniem staje się modelowanie komputerowe. Do celów radioterapii najczęściej wymienianą metodą jest tzw. metoda Monte Carlo.Istotą tej metody jest symulacja komputerowa procesów o charakterze losowym. W oparciu o nią, algorytm wykorzystuje obliczenia numeryczne do opisu wielkości fizycznych. Stanowi to alternatywę dla procesów zbyt złożonych, dla których podejście analityczne jest niewystarczające by osiągnąć zamierzone cele. Spośród różnych kodów bazujących na obliczeniach Monte Carlo (MCNP, MCNPX, FLUKA, EGSnrc), w radioterapii największe zastosowanie znajduje GEANT4.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

2

Zemke, Jerzy. "Metoda Monte Carlo w ocenie ryzyka finansowego inwestycji." Optimum Studia Ekonomiczne, no. 3(87) (2017): 48–60. http://dx.doi.org/10.15290/ose.2017.03.87.04.

Full text

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

3

SIKORSKI, ANDRZEJ. "Method of Monte Carlo entropy sampling in polymer SYSTEMS." Polimery 45, no. 07/08 (July 2000): 514–19. http://dx.doi.org/10.14314/polimery.2000.514.

Full text

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

4

Gustyana, Tieka Trikartika, and Andrieta Shintia Dewi. "ANALISIS PERBANDINGAN KEAKURATAN HARGA CALL OPTION DENGAN MENGGUNAKAN METODE MONTE CARLO SIMULATION DAN METODE BLACK SCHOLES PADA INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG)." Jurnal Manajemen Indonesia 14, no. 3 (April 3, 2017): 259. http://dx.doi.org/10.25124/jmi.v14i3.387.

Full text

Abstract:

Opsi adalah salah satu instrument derivative. Option merupakan investasi yang cukup menarik untuk dilakukan apabila volatilitasnya tinggi. Risiko dapat digambarkan dengan volatilitas. Volatilitas menggambarkan probabilitas yang terjadi pada harga saham dari waktu ke waktu. IHSG merupakan Indeks Harga Saham Gabungan yang menggambarkan harga saham di Bursa Efek Indonesia (BEI), dimana IHSG juga merupakan indikator pergerakan harga seluruh saham di BEI.Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif. Penentuan harga premi opsi call dengan menggunakan dua metoda yaitu black scholes dan simulais monte carlo. Data yang digunakan adalah data indeks harga saham gabungan (IHSG), dengan penentuan periode waktu jatuh tempo call option 2 bulan dan Agustus 2011 sampai dengan Agustus 2013. Berdasarkan dari hasil penelitian dengan mempergunakan Nilai price absolute error dari dua Metode yaitu Black Scholes dan Monte Carlo dengan jangka waktu jatuh tempo 2 bulan yaitu untuk Metode Black Scholes sebesar 0.02%, sedangkan nilai price absolute error untuk Metode Simulasi Monte Carlo sebesar 2.55%. Berdasarkan nilai price absolute error dengan jangka waktu jatuh tempo 2 bulan, Metode Simulasi Black Scholes memiliki nilai price absolute error yang lebih kecil dibandingkan dengan Metode Monte Carlo, maka dapat disimpulkan Metode Simulasi Black Scholes lebih akurat dibandingkan Metode Monte Carlo.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

5

Bolibok, Leszek. "The use of Monte Carlo method in significance tests of Ripley's function outcome or how to avoid false discovery of nonrandom spatial structure of tree stand." Forest Research Papers 70, no. 1 (March 1, 2009): 59–67. http://dx.doi.org/10.2478/v10111-009-0006-1.

Full text

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

6

Kubisa, Stefan, and Zygmunt Warsza. "Identification of the Capacitor Model Parameters by two Monte Carlo Methods." Pomiary Automatyka Robotyka 22, no. 2 (June 30, 2018): 41–48. http://dx.doi.org/10.14313/par_228/41.

Full text

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

7

The Lam, Nguyen. "QUANTUM DIFFUSION MONTE CARLO METHOD FOR LOW-DIMENTIONAL SYSTEMS." Journal of Science, Natural Science 60, no. 7 (2015): 81–87. http://dx.doi.org/10.18173/2354-1059.2015-0036.

Full text

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

8

Tomczyk, Krzysztof. "Application of the Monte Carlo Method for Parametric Identification of Accelerometers in the Frequency Domain." Pomiary Automatyka Robotyka 24, no. 2 (June 30, 2020): 31–38. http://dx.doi.org/10.14313/par_236/31.

Full text

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

9

Kandidov, V. P. "Monte Carlo method in nonlinear statistical optics." Uspekhi Fizicheskih Nauk 166, no. 12 (1996): 1309. http://dx.doi.org/10.3367/ufnr.0166.199612c.1309.

Full text

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

10

Pawlak, Marcin. "The Classic Methods of Real Option Valuation Vs Double Monte Carlo Simulation – Assumptions Analysis." Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego Finanse Rynki Finansowe Ubezpieczenia 82 (2016): 437–45. http://dx.doi.org/10.18276/frfu.2016.4.82/1-37.

Full text

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

11

Shymanska, Alla V., and Vitali A. Babakov. "Fast Monte Carlo Method in Stochastic Modelling of Charged Particle Multiplication." International Journal of Applied Physics and Mathematics 5, no. 3 (2015): 218–26. http://dx.doi.org/10.17706/ijapm.2015.5.3.218-226.

Full text

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

12

Meshkov, S. V. "Simulation by the Monte Carlo method in statistical physics." Uspekhi Fizicheskih Nauk 159, no. 9 (1989): 187. http://dx.doi.org/10.3367/ufnr.0159.198909i.0187.

Full text

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

13

Mishenko, Andrej S. "Diagrammatic Monte Carlo method as applied to the polaron problems." Uspekhi Fizicheskih Nauk 175, no. 9 (2005): 925. http://dx.doi.org/10.3367/ufnr.0175.200509b.0925.

Full text

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

14

Manurung, Kiki Hariani, and Julius Santony. "Simulasi Pengadaan Barang menggunakan Metode Monte Carlo." Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi 1, no. 3 (September 17, 2019): 7–11. http://dx.doi.org/10.35134/jsisfotek.v1i3.3.

Full text

Abstract:

Inventory is a very important aspect for the development of a company. Inventory management is needed to determine the inventory of goods needed within a certain period so that market demand can be fulfilled. The data used in this study are inventory data from 2016 to 2018. Data processing in this study uses the Monte Carlo algorithm to predict procurement data. In accelerating data processing, this research applies a Web-based program with the PHP (Hypertext Processor) programming language. The results of testing this method are to obtain predictions of the supply of goods in a certain period of time with the right level of accuracy. From the test results obtained the level of accuracy in predicting inventory stock by 93% so that it can help companies in making decisions in the future.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

15

ASTUTI, PUTU WIDYA, KOMANG DHARMAWAN, and KARTIKA SARI. "MENENTUKAN HARGA OPSI DENGAN METODE MONTE CARLO BERSYARAT MENGGUNAKAN BARISAN KUASI ACAK FAURE." E-Jurnal Matematika 10, no. 3 (August 31, 2021): 141. http://dx.doi.org/10.24843/mtk.2021.v10.i03.p334.

Full text

Abstract:

An option contract is a contract that gives the owner the right to sell or even to buy an asset at the predetermined price and period time. The conditional Monte Carlo is one of the several methods that is used to determine the option price which in the process uses random numbers with normal standard distribution. At the same time, the random number generator can be substituted by using a quasi-random sequence, as in Faure's quasi-random sequence. The aim of this study is to determine the contract price of the call option with the European type by applying the conditional Monte Carlo method. This method used the Faure quasi-random sequence and compared it with the method of Monte Carlo standard, Monte Carlo standard in using the quasi-random sequence of Faure, and conditional Monte Carlo. The results of this study showed that the call option calculated using the conditional Monte Carlo method using the quasi-random Faure sequence began to stabilize at the 5000th simulation for K = 32575 and K = 34725 and in the 10000th simulation for K = 33000 and K = 33950. Research also show that with the conditional Monte Carlo in using the quasi-random sequence of Faure is more stable. Therefore, it is obtained its real value faster than the Monte Carlo standard, Monte Carlo standard in using the quasi-random sequence of Faure, and conditional Monte Carlo. The MAPE value of conditional Monte Carlo in using the quasi-random sequences of Faure and the Monte Carlo standard is smaller than the Monte Carlo standard in using the quasi-random sequence of Faure, and conditional Monte Carlo. Therefore, it can be said to be more accurate when calculating the European type call option price at BBCA.JK stocks.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

16

Kamilov, Ibragimkhan K., Akai K. Murtazaev, and Kh K. Aliev. "Monte Carlo studies of phase transitions and critical phenomena." Uspekhi Fizicheskih Nauk 169, no. 7 (1999): 773. http://dx.doi.org/10.3367/ufnr.0169.199907d.0773.

Full text

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

17

Mengyu Jia, Mengyu Jia, Shanshan Cui Shanshan Cui, Xueying Chen Xueying Chen, Ming Liu Ming Liu, Xiaoqing Zhou Xiaoqing Zhou, Huijuan Zhao Huijuan Zhao, and Feng Gao Feng Gao. "Image reconstruction method for laminar optical tomography with only a single Monte-Carlo simulation." Chinese Optics Letters 12, no. 3 (2014): 031702–31706. http://dx.doi.org/10.3788/col201412.031702.

Full text

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

18

ARTANADI, NI NYOMAN AYU, KOMANG DHARMAWAN, and KETUT JAYANEGARA. "PENENTUAN HARGA OPSI BELI TIPE ASIA DENGAN METODE MONTE CARLO-CONTROL VARIATE." E-Jurnal Matematika 6, no. 1 (January 20, 2017): 29. http://dx.doi.org/10.24843/mtk.2017.v06.i01.p145.

Full text

Abstract:

Option is a contract between the writer and the holder which entitles the holder to buy or sell an underlying asset at the maturity date for a specified price known as an exercise price. Asian option is a type of financial derivatives which the payoff taking the average value over the time series of the asset price. The aim of the study is to present the Monte Carlo-Control Variate as an extension of Standard Monte Carlo applied on the calculation of the Asian option price. Standard Monte Carlo simulations 10.000.000 generate standard error 0.06 and the option price convergent at Rp.160.00 while Monte Carlo-Control Variate simulations 100.000 generate standard error 0.01 and the option price convergent at Rp.152.00. This shows the Monte Carlo-Control Variate achieve faster option price toward convergent of the Monte Carlo Standar.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

19

Palupi P, Laras, Cahya Rahmad, and Dwi Puspitasari. "WEB PEMBUAT PUISI OTOMATIS MENGGUNAKAN METODE MONTE CARLO." Jurnal Informatika Polinema 1, no. 2 (March 21, 2017): 19. http://dx.doi.org/10.33795/jip.v1i2.97.

Full text

Abstract:

Puisi adalah karangan sastra yang cara penulisannya terikat oleh bait, baris, irama, sajak, keindahan kata, dan isi. Dikatakan terikat sebab dalam penulisan puisi tidak diungkapkan secara panjang lebar seperti karangan prosa, tetapi harus memperhatikan banyaknya baris atau larik dalam bait dan harus memperhatikan irama persajakkan suku kata akhir. Hasil survey membuktikan bahwa tidak banyak orang dapat menulis puisi. Untuk itu dibuatlah web pembuat puisi otomatis menggunakan metode Monte Carlo untuk mempermudah orang membuat puisi. Monte Carlo adalah sebuah metode pengembangan dari metode pencarian acak yang paling sederhana dalam menyelesaikan suatu permasalahan tanpa harus melibatkan banyak operasi matematika dan struktur data yang rumit. Sistem ini dibuat dengan cara menerima input tema dari user, kemudian sistem akan menampilkan hasil puisi baru. Cara kerjanya yaitu sistem akan mengacak kata awal 90% dari tabel kata awal dan 10% dari tabel kata menggunakan metode Monte Carlo. Untuk kata kedua, ketiga hingga ke-n, sistem akan mengacak kata sesuai tema yang telah dipilih berdasarkan frekuensi yang sering dipakai dalam bank puisi. Hasil dari sistem digunakan untuk membantu orang-orang untuk mengekpresikan perasannya lewat hasil mesin pembuat puisi ini. Pengujian dilakukan dengan dua cara, yaitu pengujian sistem admin serta pengujian yang mengikutsertakan user dalam memberikan penilaian hasil mesin pembuat puisi. User menjalankan aplikasi dengan mencoba masing-masing tema sebanyak tiga kali. Dari hasil tersebut dapat dinilai rata-rata bahwa aplikasi ini baik atau sudah mencukupi dalam membantu orang membuat puisi.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

20

Syahrin, Elvin, Julius Santony, and Jufriadif Na’am. "Pemodelan Penjualan Produk Herbal Menggunakan Metode Monte Carlo." KOMTEKINFO 5, no. 3 (March 30, 2019): 33–41. http://dx.doi.org/10.35134/komtekinfo.v5i3.148.

Full text

Abstract:

Penjualan merupakan sumber hidup suatu perusahaan. Memprediksi jumlah penjualan merupakan hal penting dalam menganalisis perkembangan penjualan. Analisis perkembangan penjualan ini merupakan faktor penting dalam meningkatkan penjualan. Dengan menggunakan metode Monte Carlo dapat memprediksi ketepatan terhadap data barang pada perusahaan. Hasil penelitian ini terhadap pengolahan data tahun 2016 hingga tahun 2017 memiliki akurasi 97%. Sehingga penelitian ini sangat tepat dalam memprediksi penjualan untuk masa yang akan datang.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

21

Kaliszuk, Joanna. "Niezmienniczość analizy niezawodności realizowanej hybrydową metodą Monte Carlo." MATERIAŁY BUDOWLANE 1, no. 11 (November 5, 2016): 44–45. http://dx.doi.org/10.15199/33.2016.11.13.

Full text

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

22

KAWECKA, Elżbieta. "Ocena niepewności estymacji funkcji autokorelacji metodą Monte Carlo." PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY 1, no. 11 (November 5, 2016): 177–80. http://dx.doi.org/10.15199/48.2016.11.43.

Full text

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

23

Pramuditya, Surya Amami. "Penentuan Harga Opsi Asia dengan Metode Monte Carlo." Jurnal Matematika "MANTIK" 3, no. 1 (October 26, 2017): 44–48. http://dx.doi.org/10.15642/mantik.2017.3.1.44-48.

Full text

Abstract:

An option is a contract between a holder and a writer in which the writer grants the rights (not obligations) to the holder to buy or sell the assets of the writer at a certain price (strike price) at maturity time. Asian options are included in the dependent path option. This means that Asia's payoff option depends not only on the stock price at maturity time, but it is the average stock price during its maturity and symbolized A (average). Monte Carlo is basically used as a numerical procedure to estimate the expected value of pricing product derivatives. The techniques used are the standard Monte Carlo and variance reduction. The result obtained the Asia call option price and put for both techniques with 95% confidence interval. The variance reduction technique looks faster reducing 95% confidence interval than standard method.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

24

Pramuditya, Surya Amami. "PENENTUAN HARGA OPSI ASIA DENGAN METODE MONTE CARLO." Jurnal Matematika "MANTIK" 3, no. 1 (May 15, 2017): 46. http://dx.doi.org/10.15642/mantik.2017.3.1.46-50.

Full text

Abstract:

Opsi adalah kontrak antara holder dan writer dimana writer memberikan hak (bukan kewajiban) kepada holder untuk membeli atau menjual aset dari writer dengan harga tertentu (strike price) dan pada waktu yang telah ditentukan dimasa datang (maturity time). Opsi Asia termasuk pada opsi path dependent. Artinya payoff opsi Asia tidak hanya bergantung pada harga saham saat maturity time saja, tetapi merupakan rata-rata harga saham selama masa jatuh temponya dan disimbolkan (average). Monte Carlo pada dasarnya digunakan sebagai prosedur numerik untuk menaksir nilai ekspektasi pricing product derivative. Teknik yang digunakan adalah Monte Carlo standar dan reduksi varians. Hasilnya diperoleh harga opsi Asia call dan put untuk kedua teknik dengan selang kepercayaan 95%. Teknik reduksi varians terlihat lebih cepat memperkecil selang kepercayaan 95% dibandingkan metode standar.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

25

Syahrin, Elvin, Julius Santony, and Jufriadif Na’am. "Pemodelan Penjualan Produk Herbal Menggunakan Metode Monte Carlo." Jurnal KomtekInfo 5, no. 3 (April 1, 2019): 33–41. http://dx.doi.org/10.35134/komtekinfo.v5i3.29.

Full text

Abstract:

Sales are a source of life for a company. Predicting the number of sales is important in analyzing the development of sales. Analysis of sales development is an important factor in increasing sales. Using the Monte Carlo method can predict the accuracy of the data items in the company. The results of this study on data processing in 2016 until 2017 have an accuracy of 97%. So this research is very precise in predicting sales for the future

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

26

Nam, Sang-Sung, and Joo-Youb Lee. "A Study on Monte Carlo Simulation by beam scattering in Resin of New Austria Tunnel Method for Safety of Industrial Disaster." Journal of the Korean Oil Chemists Society 30, no. 3 (September 30, 2013): 444–50. http://dx.doi.org/10.12925/jkocs.2013.30.3.444.

Full text

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

27

Yan, Yawen, Jing Song, Huaqing Zheng, Lijuan Hao, and Liqin Hu. "ICONE23-1814 AUTOMATIC OPTIMIZED WIELANDT'S ACCELERATION METHOD OF SOURCE CONVERGENCE FOR MONTE CARLO CRITICALITY CALCULATION." Proceedings of the International Conference on Nuclear Engineering (ICONE) 2015.23 (2015): _ICONE23–1—_ICONE23–1. http://dx.doi.org/10.1299/jsmeicone.2015.23._icone23-1_388.

Full text

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

28

Wijaya, Felix Septian, and Hendrik Sulistio. "PENERAPAN METODE MONTE CARLO PADA PENJADWALAN PROYEK SERPONG GARDEN APARTMENT." JMTS: Jurnal Mitra Teknik Sipil 2, no. 3 (October 30, 2019): 189. http://dx.doi.org/10.24912/jmts.v2i3.5828.

Full text

Abstract:

Proyek konstruksi selalu penuh dengan ketidakpastian, misalnya dalam hal ketidakpastian waktu penyelesaian, yang dapat menyebabkan risiko kerugian baik bagi kontraktor maupun pemilik proyek. Untuk meminimalkan dampak risiko tersebut, telah dikembangkan metode penjadwalan dengan mempergunakan durasi probabilistik salah satunya adalah Metode Monte Carlo. Pada penelitian ini dilakukan simulasi Monte Carlo dengan berdasarkan durasi pekerjaan optimis, paling disukai, dan pesimis hasil survei pada pihak kontraktor Serpong Garden Apartement. Simulasi pada skripsi ini menggunakan software Crystal Ball dan distribusi data yang digunakan adalah distribusi triangular. Setelah dilakukan simulasi ini selanjutnya akan di analisis dan dibandingkan dengan jadwal durasi rencana, optimis, paling disukai, dan pesimis. Perbedaan jadwal yang di analisis dan di bandingkan adalah durasi akhir proyek dan besar probabilitas selesainya sesuai dengan jadwal.Hasil dari perbandingan jadwal yang dilakukan pada skripsi ini terdapat perbedaan penjadwalan pada durasi akhir yakni durasi optimis selama 80 minggu, durasi paling disukai selama 114 minggu, durasi pesimis selama 157 minggu, dan durasi hasil simulasi selama 123 minggu. Perbedaan jadwal pada proyek Serpong Garden Apartement bila dibandingkan dengan penjadwalan menggunakan metode Monte Carlo adalah lama durasi dan besar probabilitas penyelesaian proyek. Lama durasi jadwal rencana selama 121 minggu dengan probabilitas sebesar 37.16%. Sedangkan durasi hasil metode Monte Carlo selama 123 minggu dengan probabilitas sebesar 48.32%.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

29

Chalimatusadiah, Chalimatusadiah, Donny Citra Lesmana, and Retno Budiarti. "Penentuan Harga Opsi Dengan Volatilitas Stokastik Menggunakan Metode Monte Carlo." Jambura Journal of Mathematics 3, no. 1 (April 28, 2021): 80–92. http://dx.doi.org/10.34312/jjom.v3i1.10137.

Full text

Abstract:

ABSTRAKHal yang utama dalam perdagangan opsi adalah penentuan harga jual opsi yang optimal. Namun pada kenyataan sebenarnya fluktuasi harga aset yang terjadi di pasar menandakan bahwa volatilitas dari harga aset tidaklah konstan, hal ini menyebabkan investor mengalami kesulitan dalam menentukan harga opsi yang optimal. Artikel ini membahas tentang penentuan harga opsi tipe Eropa yang optimal dengan volatilitas stokastik menggunakan metode Monte Carlo dan pengaruh harga saham awal, harga strike, dan waktu jatuh tempo terhadap harga opsi Eropa. Adapun model volatilitas stokastik yang digunakan dalam penelitian ini adalah model Heston, yang mengasumsikan bahwa proses harga saham (St) mengikuti distribusi log-normal, dan proses volatilitas saham (Vt) mengikuti Proses Cox-Ingersoll-Ross. Hal pertama yang dilakukan dalam penelitian ini adalah mengestimasi parameter model Heston untuk mendapatkan harga saham dengan menggunakan metode ordinary least square dan metode numerik Euler-Maruyama. Langkah kedua adalah melakukan estimasi harga saham untuk mendapatkan harga opsi tipe Eropa menggunakan metode Monte Carlo. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan metode Monte Carlo dalam penentuan harga opsi tipe Eropa dengan volatilitas stokastik model Heston menghasilkan solusi yang cukup baik karena memiliki nilai error yang kecil dan akan konvergen ke solusi eksaknya dengan semakin banyak simulasi. Selain itu, simulasi Monte Carlo memberikan kesimpulan bahwa parameter harga strike, harga saham awal dan waktu jatuh tempo memiliki pengaruh terhadap harga opsi yang konsisten dengan teori harga opsi. ABSTRACTWhat is important in options trading is determining the optimal selling price. However, in real market conditions, fluctuations in asset prices that occur in the market indicate that the volatility of asset prices is not constant, this causes investors to experience difficulty in determining the optimal option price. This article discusses the optimal determination of the European type option price with stochastic volatility using the Monte Carlo method and the effect of the initial stock price, strike price, and expiration date on European option prices. The stochastic volatility model used in this study is the Heston model, which assumes that the stock price process (S) follows the normal log distribution, and the stock volatility process (V) follows the Ingersoll-Ross Cox Process. The first thing to do in this study is to estimate the parameters of the Heston model to get stock prices using the ordinary least square method and the Euler-Maruyama numerical method. The second step is to estimate the share price to get the European type option price using a Monte Carlo Simulation. This study indicates that using the Monte Carlo method in determining the price of European type options with the Heston model of stochastic volatility produces a fairly good solution because it has a small error value and will converge to the exact solution with more simulations. Also, the Monte Carlo simulation concludes that the parameters of the strike price, initial stock price, and maturity date influence the option price, which is consistent with the option price theory.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

30

RATNASARI, DEWA AYU AGUNG PUTRI, KOMANG DHARMAWAN, and DESAK PUTU EKA NILAKUSMAWATI. "PENENTUAN NILAI KONTRAK OPSI TIPE BINARY PADA KOMODITS KAKAO MENGGUNAKAN METODE QUASI MONTE CARLO DENGAN BARISAN BILANGAN ACAK FAURE." E-Jurnal Matematika 6, no. 4 (November 28, 2017): 214. http://dx.doi.org/10.24843/mtk.2017.v06.i04.p168.

Full text

Abstract:

Contract options are the most important part of an investment strategy. An option is a contract that entitles the owner or holder to sell an asset on a designated maturity date. A binary or asset-or-nothing option is an option in which the option holder will perform or not the option. There are many methods used in determining the option contract value, one of this is the Monte Carlo Quasi method of the Faure random. The purpose of this study is to determine the value of binary type option contract using the Quasi Monte Carlo method of the Faure random and compare with the Monte Carlo method. The results of this study indicate that the option contract calculated by the Monte Carlo Quasi method results in a more fair value. Monte Carlo method simulation 10.000 generate standard error is 0.9316 and the option convergence at 18.9144. While Quasi Monte Carlo simulation 3000 generate standard error is 0.09091 and the option convergence at 18.8203. This show the Quasi Monte Carlo method reaches a faster convergent of Monte Carlo method.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

31

PUTRI, LUH HENA TERECIA WISMAWAN, KOMANG DHARMAWAN, and I. WAYAN SUMARJAYA. "PENENTUAN HARGA JUAL OPSI BARRIER TIPE EROPA DENGAN METODE ANTITHETIC VARIATE PADA SIMULASI MONTE CARLO." E-Jurnal Matematika 7, no. 2 (May 13, 2018): 71. http://dx.doi.org/10.24843/mtk.2018.v07.i02.p187.

Full text

Abstract:

The purpose of this research is to compare the selling price of down and out barrier option when the prices are simulated by the Antithetic Variate Monte Carlo and the standar Monte Carlo. Barrier options are path dependent options and the payoff depend on whether the underlying asset price touched the barrier or not during the life of the option. In this research, we conducted simulations against the closing price of the shares of PT Adhi Karya using Standard Monte Carlo simulation and the Monte Carlo-Antithetic Variate simulation. After the simulation, we obtained that the option prices using Antithetic Variate produces a cheaper price than the standar one. We also found that the analytic solution has a smaller error on its confidence interval compare to the Monte Carlo Standar.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

32

Alfian, Alfian. "Model Volatilitas Stokastik dengan Metode Markov Chain Monte Carlo." Jurnal Riset dan Aplikasi Matematika (JRAM) 2, no. 1 (April 30, 2018): 1. http://dx.doi.org/10.26740/jram.v2n1.p1-12.

Full text

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

33

Unas, Saifoe El, Achfas Zacoeb, M. Hamzah Hasyim, and M. Azharul Fikri. "Monitoring Proyek Dengan Metode Monte Carlo Pada Durasi Pekerjaan." Rekayasa Sipil 10, no. 3 (October 1, 2016): 241–49. http://dx.doi.org/10.21776/ub.rekayasasipil.2016.010.02.09.

Full text

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

34

MAHAYOGA, I. GUSTI PUTU NGURAH, KOMANG DHARMAWAN, and LUH PUTU IDA HARINI. "PENENTUAN HARGA KONTRAK OPSI TIPE EROPA MENGGUNAKAN METODE QUASI MONTE CARLO DENGAN BARISAN KUASI-ACAK HALTON." E-Jurnal Matematika 3, no. 4 (November 28, 2014): 154. http://dx.doi.org/10.24843/mtk.2014.v03.i04.p078.

Full text

Abstract:

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui keakuratan hasil simulasi harga saham untuk menentukan harga opsi call dari metode Monte Carlo dan metode Quasi Monte Carlo dengan menggunakan program Matlab. Harga standar yang digunakan untuk membandingkan kedua metode tersebut akan dihitung dengan metode Black-Scholes. Nilai error yang dihitung menggunakan metode MAPE (Mean Absolute Percentage Error) digunakan sebagai acuan dalam perbandingan. Selain keakuratan simulasi harga saham, kecepatan eksekusi program Matlab kedua metode juga dihitung untuk efisiensi waktu. Tahap pertama, menentukan variabel-variabel yang digunakan untuk menghitung lintasan harga saham pada waktu ke-t pada saat mensimulasikan harga saham. Tahap kedua, menghitung harga standar menggunakan metode Black-Scholes. Tahap ketiga, mensimulasikan harga saham dengan metode Monte Carlo dan Quasi Monte Carlo. Setelah mensimulasikan harga saham, catat waktu eksekusi program Matlab, lalu dihitung nilai pay-off dari opsi call, kemudian menaksir harga opsi call dengan merata-ratakan seluruh nilai pay-off dari masing-masing iterasi. Tahap terakhir, menghitung error dari kedua metode simulasi dengan metode MAPE lalu membandingkannya. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode Quasi Monte Carlo lebih akurat karena menghasilkan nilai error yang lebih kecil, artinya hasil simulasinya mendekati harga standar. Sedangkan untuk waktu eksekusi program, metode Monte Carlo lebih baik di semua iterasi.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

35

Yuliandi, Tomi Desra, Dodi Devianto, and Hazmira Yozza. "PERBANDINGAN METODE BLACK SCHOLES DAN SIMULASI MONTE CARLO DALAM PENENTUAN HARGA OPSI EROPA." Jurnal Matematika UNAND 5, no. 1 (March 1, 2016): 7. http://dx.doi.org/10.25077/jmu.5.1.7-16.2016.

Full text

Abstract:

Abstrak. Opsi adalah suatu kontrak yang memberikan hak kepada pemegang kontrakuntuk membeli atau menjual suatu aset tertentu dengan harga dan periode tertentu.Berdasarkan periode waktu penggunaan, opsi dapat dibedakan menjadi dua yaitu opsitipe Amerika dan opsi tipe Eropa. Opsi tipe Amerika menunjukkan bahwa opsi tersebutdapat dilaksanakan pada saat jatuh tempo atau sebelumnya, sedangkan opsi tipeEropa hanya dapat dilaksanakan pada saat jatuh tempo. Dengan semakin berkembangpasar opsi, semakin berkembang pula pengetahuan atau cara-cara dalam memprediksisuatu pergerakan harga opsi dan meramalkan segalaa kemungkinan yang terjadi untukmeminimalisir kerugian dan memaksimalkan keuntungan. Banyak metode yang digunakandalam menentukan harga opsi, diantaranya model Black Scholes dan simulasiMonte Carlo. Pada penelitian ini akan dihitung harga opsi tipe Eropa dan dilihat perbandinganantara metode Black Scholes dan simulasi Monte Carlo. Metode Black Scholesyang digunakan untuk menghitung harga opsi adalah dengan asumsi bahwa harga sahamberdistribusi lognormar. Sedangkan metode Monte Carlo diartikan sebagai metodestatistik karena metode simulasi ini menggunakan rangkaian bilangan acak. Perhitungandengan menggunakan simulasi Monte Carlo adalah untuk mendapatkan pendugaanharga opsi. Untuk menghitung harga opsi dengan simulasi Monte Carlo, penulis menggunkanbantuan MATLAB. Hasil perhitungan harga opsi menggunakan metode BlackScholes akan dibandingkan dengan hasil perhitungan harga opsi dengan menggunakansimulasi Monte Carlo dengan berpatokan pada harga opsi di pasar keuangan.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

36

Kyncl, Jan. "On numerical solution to the problem of reactor kinetics with delayed neutrons by Monte Carlo method." Applications of Mathematics 39, no. 4 (1994): 269–86. http://dx.doi.org/10.21136/am.1994.134257.

Full text

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

37

Luo, Run, Xinyu Wei, and Fuyu Zhao. "ICONE23-1068 CALCULATION OF KINETIC PARAMETERS FOR ADS CORES WITH MINOR ACTINIDES BY USING MONTE CARLO METHOD." Proceedings of the International Conference on Nuclear Engineering (ICONE) 2015.23 (2015): _ICONE23–1—_ICONE23–1. http://dx.doi.org/10.1299/jsmeicone.2015.23._icone23-1_36.

Full text

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

38

SETIAWANI, PUTU AMANDA, KOMANG DHARMAWAN, and I. WAYAN SUMARJAYA. "IMPLEMENTASI METODE MARKOV CHAIN MONTE CARLO DALAM PENENTUAN HARGA KONTRAK BERJANGKA KOMODITAS." E-Jurnal Matematika 4, no. 3 (August 30, 2015): 122. http://dx.doi.org/10.24843/mtk.2015.v04.i03.p099.

Full text

Abstract:

The aim of the research is to implement Markov Chain Monte Carlo (MCMC) simulation method to price the futures contract of cocoa commodities. The result shows that MCMC is more flexible than Standard Monte Carlo (SMC) simulation method because MCMC method uses hit-and-run sampler algorithm to generate proposal movements that are subsequently accepted or rejected with a probability that depends on the distribution of the target that we want to be achieved. This research shows that MCMC method is suitable to be used to simulate the model of cocoa commodity price movement. The result of this research is a simulation of future contract prices for the next three months and future contract prices that must be paid at the time the contract expires. Pricing future contract by using MCMC method will produce the cheaper contract price if it compares to Standard Monte Carlo simulation.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

39

Budiani, Bella, Intan Bunga, Siti Amalia, and Faris Gumelar. "ANALISA PERBANDINGAN PERAMALAN DATA PENUMPANG PT KAI ANTARA METODE SIMULASI MONTE CARLO DAN DOUBLE MOVING AVERAGE." Jurnal Ilmiah Teknologi Infomasi Terapan 6, no. 3 (August 13, 2020): 176–83. http://dx.doi.org/10.33197/jitter.vol6.iss3.2020.398.

Full text

Abstract:

Simulasi Monte Carlo digunakan sebagai metode untuk menganalisa suatu sistem yang terdapat ketidakpastian. Penelitian ini dilakukan untuk membandingkan simulasi Monte Carlo dengan Metode Double Moving Average (DMA) terhadap peramalan yang memberikan hasil akhir mendekati dengan hasil akhir sebenarnya. Simulasi Monte Carlo didasari dari percobaan pada unsur peluang atau bersifat probabilistik dengan menggunakan pengambilan sampel secara acak. Pengumpulan data jumlah penumpang kereta api pada PT KAI dilakukan dengan cara mengambil data dari Badan Pusat Statistik sebanyak 156 periode kebelakang dimulai dari tahun 2006 hingga 2018. Pengolahan data dikakukan dengan cara simulasi Monte Carlo dan forecasting metode Double Moving Average menggunakan aplikasi Ms. Excel untuk meramalkan 12 periode kedepan atau peramalan untuk tahun 2019 yang selanjutnya dibandingkan dengan data asli di BPS saat ini. Hasil prediksi jumlah penumpang pada tahun 2019 yang dihasilkan dari simulasi Monte Carlo dan forecasting DMA menujukkan bahwa hasil peramalan menggunakan DMA lebih mendekati hasil data BPS. Hasil prediksi untuk tahun 2020 dari peramalan menggunakan DMA menunjukkan bahwa akan terjadi lonjakan penumpang di tahun 2020 sebesar 27.16%.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

40

Zalmadani, Hendro, Julius Santony, and Yuhandri Yunus. "Prediksi Optimal dalam Produksi Bata Merah Menggunakan Metode Monte Carlo." Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis 2, no. 1 (March 31, 2020): 13–20. http://dx.doi.org/10.37034/infeb.v2i1.11.

Full text

Abstract:

The availability of red bricks on the market is a problem that must be addressed. Because the availability of red brick affects sales revenue. The purpose of this research in the Small and Medium Micro Business of the Red Brick City of Pariaman is to predict the production of red bricks to find out income and find out the next production. So this research can make it easier for business owners to find out how much it will cost for the next production cost. The data used in this study are production data from 2017 to 2019 which are processed using the Monte Carlo method. Based on the results of production prediction testing that has been done, it is found that the average accuracy is 90%. With the results of a high degree of accuracy, the application of the monte carlo method is considered to be able to predict production annually. Making it easier for business owners to determine the costs incurred in the next production process.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

41

Sari, Ester Ratna, Giner Maslebu, and Adita Sutresno. "Studi Difusi Ca2+ Pada Sinapsis Menggunakan Metode Monte Carlo Cell." Jurnal Fisika dan Aplikasinya 16, no. 1 (February 28, 2020): 50. http://dx.doi.org/10.12962/j24604682.v16i1.5076.

Full text

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

42

Andresta, Eklesias Donesi, Nur Aji Wibowo, and Adita Sutresno. "Investigasi Pengaruh Jarak Celah Sinapsis dengan menggunakan Metode Monte Carlo." Jurnal Fisika dan Aplikasinya 16, no. 3 (October 16, 2019): 111. http://dx.doi.org/10.12962/j24604682.v16i3.5095.

Full text

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

43

Hartomi, Zupri Henra, Yuhandri, and Julius Santony. "Optimalisasi Prediksi Biaya Komisi Penjualan Mobil Menggunakan Metode Monte Carlo." Jurnal KomtekInfo 7, no. 2 (April 18, 2020): 140–51. http://dx.doi.org/10.35134/komtekinfo.v7i2.74.

Full text

Abstract:

Sales are the main source of income for every company. Every company in marketing a product, should control the potential market for profit. Predicting the number of sales is important in analyzing sales progress. This study aims to assist companies in predicting car sales and car commission cost budgets based on sales data from the previous year.The data used in the study are car sales data for 2017 and 2018 in the Arengka Automall Pekanbaru Showroom (SAA Pekanbaru).Data processing in research uses the Monte Carlo method.The results of tests that have been carried out state that car sales by Marketing within 1 year resulted in an average accuracy rate of 94% and sales commission fee of Rp 411.000.000.From these results in accordance with calculations performed manually so that with a large accuracy value, the application of the simulation using this Monte Carlo Method feasible to be applied by companies in future decision making to plan the estimated budget for the cost of a car sales commission and as a means to assess Marketing performance at SAA Pekanbaru.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

44

PANGARIBUAN, IRENE MAYLINDA, KOMANG DHARMAWAN, and I. WAYAN SUMARJAYA. "ANALISIS RISIKO PORTOFOLIO MENGGUNAKAN METODE SIMULASI MONTE CARLO CONTROL VARIATES." E-Jurnal Matematika 10, no. 4 (November 30, 2021): 192. http://dx.doi.org/10.24843/mtk.2021.v10.i04.p342.

Full text

Abstract:

Value at Risk (VaR) is a method to measure the maximum loss with a certain level of confidence in a certain period. Monte Carlo simulation is the most popular method of calculating VaR. The purpose of this study is to demonstrate control variates method as a variance reduction method that can be applied to estimate VaR. Moreover, it is to compare the results with the normal VaR method or analytical VaR calculation. Control variates method was used to find new returns from all stocks which are used as estimators of the control variates. The new returns were then used to define parameters needed to generate N random numbers. Furthermore, the generated numbers were used to find the VaR value. The method was then applied to estimate a portfolio of the game and esports company stocks that are EA, TTWO, AESE, TCEHY, and ATVI . The results show Monte Carlo simulation gives VaR of US$41.6428 within 1000 simulation, while the analytical VaR calculation or normal VaR method gives US$30.0949.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

45

Dimas, Achmad, Muhammad Azhari, and Khairunnisa Khairunnisa. "PERHITUNGAN VALUE AT RISK (VaR) DENGAN METODE HISTORIS DAN MONTE CARLO PADA SAHAM SUB SEKTOR ROKOK." Jurnal Riset Bisnis dan Manajemen 11, no. 1 (April 30, 2018): 1. http://dx.doi.org/10.23969/jrbm.v11i1.862.

Full text

Abstract:

The government’s policy, the Indonesian Ulema Council’s (MUI) fatwa, the rise of cigarette issues and anti-smoking campaigns have been a major challenge for the tobacco industry in managing risks. Through this research, the issues will be measured by VaR to know the risk of the company’s shares of cigarette sub sector by using time series data and analyzed by using the simulation method of Historis and Monte Carlo. The results showed the VaR value of GGRM and HMSP stock with the historical method is 3.28 and 2.54%. While the value of VaR shares GGRM and HMSP with Monte Carlo method is 3.52% and 3.14%. Monte Carlo simulation gives greater result than Historical Simulation, because Monte Carlo simulation do iteration repeatedly by involving random number generation and many synthesize the data so that sample data becomes more which makes the calculation is bigger.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

46

KAMILA, I., E. H. NUGRAHANI, and D. C. LESMANA. "METODE MONTE CARLO UNTUK MENENTUKAN HARGA OPSI BARRIER DENGAN SUKU BUNGA TAKKONSTAN." Journal of Mathematics and Its Applications 16, no. 1 (July 1, 2017): 55. http://dx.doi.org/10.29244/jmap.16.1.55-68.

Full text

Abstract:

Asumsi suku bunga konstan pada penentuan harga opsi barrier tidak sesuai<br />dengan kondisi sebenarnya dalam dunia keuangan, karena suku bunga<br />berfluktuasi terhadap waktu. Modifikasi metode Monte Carlo adalah metode<br />yang dibuat untuk menghitung harga opsi barrier dengan suku bunga<br />takkonstan. Ide dasar dari metode ini adalah menggunakan model Cox-<br />Ingersoll-Ross sebagai model suku bunga dan menggunakan bilangan acak<br />berdistribusi seragam dan sebuah exit probability untuk menampilkan<br />estimasi Monte Carlo dari waktu pertama kali harga saham menyentuh level<br />barrier.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

47

Ndruru, Fitra Alami, Muhammad Dahria, and Saiful Nur Arief. "Simulasi Perkiraan Keuntungan Penjualan Pulsa Dengan menggunakan Metode Monthe Carlo." Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) 19, no. 2 (September 18, 2020): 1. http://dx.doi.org/10.53513/jis.v19i2.2329.

Full text

Abstract:

Bisnis pulsa dikenal masyarakat sebagai kebutuhan penting yang sangat di butuhkan pada era zaman sekarang terlebih untuk setiap orang yang telah mengenal teknologi yang makin berkembang. Dengan adanya Simulasi Perkiraan Keuntungan Penjualan Pulsa dengan menggunakan Metode Monthe Carlo Berbasis Web dapat mempermudah SMA Shop Cell dalam memperkirakan keuntungan penjualan pulsa. Hasil dari penelitian ini sebuah aplikasi berbasis web yang mengimplementasikan Metode Monthe Carlo untuk menghasilkan perkiraan keuntungan penjualan

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

48

Wahdah, Nurul, Yudha Arman, and Boni Pahlanop Lapanporo. "Penentuan Energi Keadaan Dasar Osilator Kuantum Anharmonik Menggunakan Metode Kuantum Difusi Monte Carlo." POSITRON 6, no. 2 (October 6, 2016): 47. http://dx.doi.org/10.26418/positron.v6i2.16837.

Full text

Abstract:

Telah dilakukan penelitian tentang penentuan energi keadaan dasar osilator kuantum anharmonik menggunakan metode kuantum difusi Monte Carlo. Pada penelitian ini simulasi energi keadaan dasar osilator kuantum anharmonik dibuat dengan menggunakan suku anharmonik λx3, dengan memvariasikan suku pengganggu λ. Hasil yang diperoleh dari simulasi ini yaitu, energi keadaan dasar osilator kuantum anharmonik menggunakan metode kuantum difusi Monte Carlo memiliki selisih terbesar sekitar 1,1% dengan teori gangguan dan selisih terbesar sekitar 0,7% dengan energi keadaan dasar osilator kuantum anharmonik menggunakan metode random walk.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

49

Efani Desi and Siti Aliyah. "Perancangan Sistem Absensi Berbasis Web Untuk Memprediksi Tingkat Kehadiran Mahasiswa Dengan Metode Monte Carlo." U-NET Jurnal Teknik Informatika 4, no. 2 (August 3, 2020): 10–18. http://dx.doi.org/10.52332/u-net.v4i2.193.

Full text

Abstract:

Dalam proses pengumpulan data absensi mahasiswa yang dilakukan oleh dosen secara manual membutuhkan waktu yang cukup lama. Dengan mengembangkan inovasi baru peneliti merancang sebuah sistem untuk memprediksi jumlah mahasiswa yang hadir berbasis web guna mempermudah dosen untuk memprediksikan tingkat kehadiran para mahasiswanya. Metode monte carlo merupakan simulasi probabilistic dimana suatu solusi dari suatu masalah diberikan berdasarkan randomisasi (acak). Tulisan ini menggunakan metode Monte Carlo dapat menyelesaikan permasalahan dengan sampling dari proses bilangan acak (Random Number). struktur dasar metode monte carlo menggunakan Multi Channel-Singel Phase, yaitu yang memiliki satu bentuk login dan memiliki dua atau lebih dari satu terminal Dengan adanya penelitian ini diharapkan sistem absensi berbasis web ini dapat meningkatkan mutu absensi mahasiswa dan prediksi tingkat kehadiran dari mahasiswa yang mempermudah dosen.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

50

Geni, Bias Yulisa, Julius Santony, and Sumijan. "Prediksi Pendapatan Terbesar pada Penjualan Produk Cat dengan Menggunakan Metode Monte Carlo." Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis 1, no. 4 (October 11, 2019): 15–20. http://dx.doi.org/10.37034/infeb.v1i4.5.

Full text

Abstract:

Completing cat products in meeting consumer demand is something that must be addressed. Sales are very important for sales. The amount of demand for goods increases, it will get a large income. The purpose of this study is to predict the sales revenue of paint products at UD. Masdi Related, makes it easy for the leadership of the company to find out the amount of money obtained quickly. This research also makes it easy for companies to take business strategies quickly and optimally. The data used in this research is the data of paint product sales for January 2016 to December 2018 which is processed using the Monte carlo method. Income prediction will be done every year. In addition to predicting revenue, the sales data is also used to predict product demand every year. To predict the sales of paint products using the Monte Carlo method. The results of this study can predict sales revenue of paint products very well. Based on the results of tests conducted on the system used to predict sales revenue of cat products with an average rating of 89%. With a fairly high degree of accuracy, the application of the Monte Carlo method can be estimated to make an estimate of the income and demand for each paint product every year. Necessary, will facilitate the leadership to choose the right business strategy to increase sales of cat product sales.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

We offer discounts on all premium plans for authors whose works are included in thematic literature selections. Contact us to get a unique promo code!