是一種數值方法，利用亂數取樣 (Random Sampling) 模擬來解決數學問題。在數學上，所謂產生亂數，就是從一開始給定的數集合中選出的數，若從集合中不按順序隨機選取其中數，稱為亂數，若是被選到的機率相同時，稱為均勻亂數。例如擲骰子， 1 點至 6 點骰子出現機率均等。

那到底 蒙地卡羅方法最適合解決哪些問題？ 舉凡在所有目前具有隨機效應的過程，均可能以蒙地卡羅方法大量模擬單一事件，藉統計上平均值獲得某設定條件下實際最可能測量值。

蒙地卡羅模擬法，是基於大數法則的實證方法，當實驗的次數越多，其平均值也就會越趨近於理論值。其法則亦可以估算投資組合的各種風險因子，特別是一些難以估算的非線性投資組合。另外也可處理具時間變異的變異數、不對稱等非常態分配和極端狀況等特殊情形，甚至也可用來計算信用風險。

雖然蒙地卡羅模擬法具有以上優點，但因需要繁雜的電腦技術和大量重複的抽樣，所須計算成本高且耗時的缺點。最後，若是僅處理非線性及非常態分配的投資組合，則可以選擇此模擬法，以加速其運算的速度和準確性。

參考資料: TEPS-期刊查詢結果