Что такое стохастическое моделирование?
Стохастическое моделирование - это форма финансовой модели, которая используется для принятия инвестиционных решений. Этот тип моделирования прогнозирует вероятность различных результатов в разных условиях, используя случайные величины.
Стохастическое моделирование представляет данные и предсказывает результаты, которые учитывают определенные уровни непредсказуемости или случайности. Компании во многих отраслях могут использовать стохастическое моделирование для улучшения своей деловой практики и повышения прибыльности. В секторе финансовых услуг планировщики, аналитики и управляющие портфелями используют стохастическое моделирование для управления своими активами и пассивами и оптимизации своих портфелей.
Понимание стохастического моделирования: постоянная и изменчивая
Чтобы понять концепцию стохастического моделирования, это помогает сравнить ее с ее противоположным, детерминированным моделированием.
Детерминированное моделирование дает постоянные результаты
Детерминированное моделирование дает одинаковые точные результаты для определенного набора входных данных, независимо от того, сколько раз вы пересчитываете модель. Здесь математические свойства известны. Ни один из них не является случайным, и существует только один набор конкретных значений и только один ответ или решение проблемы. В детерминированной модели неопределенные факторы являются внешними по отношению к модели.
Стохастическое моделирование дает изменчивые результаты
Стохастическое моделирование, с другой стороны, является по своей природе случайным, и неопределенные факторы встроены в модель. Модель дает много ответов, оценок и результатов, таких как добавление переменных к сложной математической задаче, чтобы увидеть их различное влияние на решение. Затем один и тот же процесс повторяется много раз по разным сценариям.
Кто использует стохастическое моделирование?
Стохастическое моделирование используется в различных отраслях промышленности по всему миру. Например, страховая отрасль в значительной степени опирается на стохастическое моделирование для прогнозирования того, как балансы компании будут смотреть на данный момент в будущем. Другие сектора, отрасли и дисциплины, которые зависят от стохастического моделирования, включают в себя инвестирование в акции, статистику, лингвистику, биологию и квантовую физику.
Стохастическая модель включает в себя случайные величины для получения множества различных результатов в различных условиях.
Пример стохастического моделирования в финансовых услугах
Как это используется в инвестиционной индустрии
Стохастические инвестиционные модели пытаются прогнозировать изменения цен, доходности активов (ROA) и классов активов, таких как облигации и акции, с течением времени. Симуляция Монте-Карло является одним из примеров стохастической модели; он может имитировать, как портфель может работать на основе вероятностных распределений доходности отдельных акций. Стохастические инвестиционные модели могут быть моделями с одним или несколькими активами и могут использоваться для финансового планирования, для оптимизации управления активами и пассивами (ALM) или распределения активов; они также используются для актуарной работы.
Основной инструмент в принятии финансовых решений
Значение стохастического моделирования в финансах обширное и далеко идущее. При выборе инвестиционных инструментов крайне важно иметь возможность просматривать различные результаты при различных факторах и условиях. В некоторых отраслях успех или упадок компании могут даже зависеть от этого.
В постоянно меняющемся мире инвестиций новые переменные могут вступать в действие в любое время, что может оказать огромное влияние на решения сборщика акций. Следовательно, специалисты по финансам часто используют стохастические модели сотни или даже тысячи раз, что предлагает множество потенциальных решений для принятия целевых решений.
