Компьютерное моделирование является одним из эффективных методов изучения сложных систем. Компьютерные модели проще и удобнее исследовать в силу их возможности проводить т.н. вычислительные эксперименты, в тех случаях когда реальные эксперименты затруднены из-за финансовых или физических препятствий или могут дать непредсказуемый результат. Логичность и формализованность компьютерных моделей позволяет выявить основные факторы, определяющие свойства изучаемого объекта-оригинала (или целого класса объектов), в частности, исследовать отклик моделируемой физической системы на изменения ее параметров и начальных условий.

Построение компьютерной модели базируется на абстрагировании от конкретной природы явлений или изучаемого объекта-оригинала и состоит из двух этапов - сначала создание качественной, а затем и количественной модели. Компьютерное же моделирование заключается в проведении серии вычислительных экспериментов на компьютере, целью которых является анализ, интерпретация и сопоставление результатов моделирования с реальным поведением изучаемого объекта и, при необходимости, последующее уточнение модели и т. д.

К основным этапам компьютерного моделирования относятся:

постановка задачи, определение объекта моделирования;

разработка концептуальной модели, выявление основных элементов системы и элементарных актов взаимодействия;

формализация, то есть переход к математической модели; создание алгоритма и написание программы;

планирование и проведение компьютерных экспериментов;

анализ и интерпретация результатов.

Различают аналитическое и имитационное моделирование. При аналитическом моделировании изучаются математические (абстрактные) модели реального объекта в виде алгебраических, дифференциальных и других уравнений, а также предусматривающих осуществление однозначной вычислительной процедуры, приводящей к их точному решению. При имитационном моделировании исследуются математические модели в виде алгоритма(ов), воспроизводящего функционирование исследуемой системы путем последовательного выполнения большого количества элементарных операций.Проведение реальных экспериментов с экономическими системами, требует значительных затрат и вряд ли осуществимо на практике. Имитация - это компьютерный эксперимент, который проводится с моделью системы, а не с самой системой.  Для построения модели систему необходимо описать, выбрав совокупность входных (независимых) переменных {x1,x2,…xn},  задать закон изменения - функциональную зависимость F и определить выходные данные (показатели) Y . Тогда математическая модель системы или процесса имеет вид:

Y=F(x1, x2,…xn)                                            (1)

Часто имеется некоторая неопределенность в установлении конкретных значений входных переменных (например, в прогнозных моделях). Такие переменные называют стохастическими. Стохастические переменные - это  переменные, значения которых не могут быть точно установлены или предсказаны.

При оценке риска инвестиционных проектов, как правило, используют прогнозные данные об объемах продаж, затратах, ценах и т.д.  Если одна или несколько входных независимых переменных модели являются стохастическими, то и выходные зависимые переменные тоже будут стохастическими переменными. Такая неопределенность в отношении выходных параметров модели вводит в процесс принятия решений (поддерживаемый этой моделью) элемент риска. То есть когда такое решение будет принято, будет существовать вероятность того, что оно приведет к иным, чем ожидалось, результатам. Эта вероятность (или неопределенность) и составляет элемент риска при принятии решений. Стохастическую имитацию часто называют методом Монте-Карло.

Имитационное моделирование - техника  численных экспериментов, с помощью которых  можно получить эмпирические оценки степени влияния различных факторов  - исходных величин,  которые  точно не определены, на зависящие от них результаты  - показатели. 

Не зная точных исходных данных, используя компьютерные технологии, мы имеем возможность непрерывно и случайным образом генерировать значения исходных величин  xi, (i=1,2,...,n) и затем рассчитывать значения выходной переменной Y. Для оценки характеристик исследуемых совокупностей  xi  и Y используется аппарат теории вероятности и теории случайных функций. Понятие случайной величины. G

Целью имитационного моделирования является построение вероятностных распределений для возможных значений выходной стохастической переменной при случайном изменении входных стохастических переменных {xi, }.

Компьютерный (численный) эксперимент - это эксперимент над математической моделью объекта исследования на ЭВМ, который состоит в том что, по одним параметрам модели вычисляются другие ее параметры и на этой основе делаются выводы о свойствах объекта, описываемого математической моделью. Данный вид эксперимента можно лишь условно отнести к эксперименту, потому как он не отражает природные явления, а лишь является численной реализацией созданной человеком математической модели. Действительно, при некорректности в мат. модели - ее численное решение может быть строго расходящимся с физическим экспериментом.