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시뮬레이션은 실제 실험을 해 볼 수 없는 다양한 비즈니스 상황을 수리적 모형을 이용하여 평가할 수 있는 유용한 방법이라는 생각이 든다.
<참고문헌>
조나단 문(2005) 시뮬레이션을 이용한 미래형 리스크 분석, 이레테크
마시모 디 피에
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시뮬레이션을 실행하여 확률을 동반한 결론 또는 평균값을 얻는 것이다. 오늘날에도 몬테카를로법은 시뮬레이션기법에서 중요한 비중을 차지한다.
<참고문헌>
조나단 문(2005) 시뮬레이션을 이용한 미래형 리스크 분석, 이레테크
마시모
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시뮬레이션을 활용한 도로에서 차량 당 CO2 배출량 연구, 경기대학교, 2013, 이윤석
(몬테카를로 시뮬레이션을 활용한) 리스크 분석 및 의사 결정 : 엑셀 모델링과 크리스탈볼
, 단행본, 2018, 이레테크 데이터랩스 ,민경현 1. 몬테카를로 시뮬
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시뮬레이션’은 확률적 시뮬레이션(Stochastic Simulation)모형이라고도 하는데, 복잡한 포트폴리오의 가치를 다양한 시장의 상황에서 유연성 있게 평가 균등분포 U(0,1) 확률변수를 사용하여 확률적 혹은 결정적 문제들을 해결하기 위해서 사용한
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테크 시장에서 중요한 경쟁력이 될 것으로 예상된다.
7. 결론 및 나의의견 정리
토스는 2025년 현재 대한민국의 대표적인 핀테크 기업으로 성장하였다. 간편한 사용자 경험과 혁신적인 서비스로 금융의 패러다임을 변화시키며 2,500만 명이 넘는
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