Stochastische Modellierung
Was ist stochastische Modellierung?
Die stochastische Modellierung ist eine Form des Finanzmodells,. das verwendet wird, um Investitionsentscheidungen zu treffen. Diese Art der Modellierung prognostiziert die Wahrscheinlichkeit verschiedener Ergebnisse unter verschiedenen Bedingungen unter Verwendung von Zufallsvariablen.
Die stochastische Modellierung präsentiert Daten und prognostiziert Ergebnisse, die ein gewisses Maß an Unvorhersehbarkeit oder Zufälligkeit berücksichtigen. Unternehmen in vielen Branchen können stochastische Modellierung einsetzen, um ihre Geschäftspraktiken zu verbessern und die Rentabilität zu steigern. Im Finanzdienstleistungssektor verwenden Planer, Analysten und Portfoliomanager die stochastische Modellierung, um ihre Vermögenswerte und Verbindlichkeiten zu verwalten und ihre Portfolios zu optimieren.
Stochastische Modellierung verstehen: Konstant versus veränderlich
Um das Konzept der stochastischen Modellierung zu verstehen, hilft es, es mit seiner entgegengesetzten, deterministischen Modellierung zu vergleichen.
Deterministische Modellierung liefert konstante Ergebnisse
Die deterministische Modellierung liefert Ihnen dieselben genauen Ergebnisse für einen bestimmten Satz von Eingaben, unabhängig davon, wie oft Sie das Modell neu berechnen. Dabei sind die mathematischen Eigenschaften bekannt. Keiner von ihnen ist zufällig, und es gibt nur einen Satz spezifischer Werte und nur eine Antwort oder Lösung für ein Problem. Bei einem deterministischen Modell liegen die unsicheren Faktoren außerhalb des Modells.
Stochastische Modellierung führt zu veränderlichen Ergebnissen
Die stochastische Modellierung hingegen ist von Natur aus zufällig, und die unsicheren Faktoren sind in das Modell eingebaut. Das Modell produziert viele Antworten, Schätzungen und Ergebnisse – wie das Hinzufügen von Variablen zu einem komplexen mathematischen Problem – um ihre unterschiedlichen Auswirkungen auf die Lösung zu sehen. Derselbe Vorgang wird dann viele Male unter verschiedenen Szenarien wiederholt.
Wer verwendet stochastische Modellierung?
Stochastische Modellierung wird in einer Vielzahl von Branchen auf der ganzen Welt eingesetzt. Die Versicherungsbranche stĂĽtzt sich beispielsweise stark auf stochastische Modellierung, um vorherzusagen, wie die Unternehmensbilanzen zu einem bestimmten Zeitpunkt in der Zukunft aussehen werden. Andere Sektoren, Industrien und Disziplinen, die auf stochastische Modellierung angewiesen sind, umfassen Aktieninvestitionen, Statistik, Linguistik, Biologie und Quantenphysik.
Ein stochastisches Modell enthält Zufallsvariablen, um unter verschiedenen Bedingungen viele verschiedene Ergebnisse zu erzielen.
Ein Beispiel fĂĽr stochastische Modellierung in Finanzdienstleistungen
Stochastische Anlagemodelle versuchen, die Schwankungen von Preisen, Kapitalrenditen (ROA) und Anlageklassen – wie Anleihen und Aktien – im Laufe der Zeit vorherzusagen. Die Monte-Carlo-Simulation ist ein Beispiel für ein stochastisches Modell; Es kann simulieren, wie sich ein Portfolio entwickeln könnte, basierend auf den Wahrscheinlichkeitsverteilungen einzelner Aktienrenditen. Stochastische Anlagemodelle können entweder Single-Asset- oder Multi-Asset-Modelle sein und können für die Finanzplanung, zur Optimierung des Asset-Liability-Managements (ALM) oder der Asset-Allokation verwendet werden; sie werden auch für versicherungsmathematische Arbeiten verwendet.
Ein zentrales Instrument bei der finanziellen Entscheidungsfindung
Die Bedeutung der stochastischen Modellierung im Finanzwesen ist umfassend und weitreichend. Bei der Auswahl von Anlagevehikeln ist es entscheidend, eine Vielzahl von Ergebnissen unter mehreren Faktoren und Bedingungen betrachten zu können. In manchen Branchen hängt sogar der Erfolg oder Untergang eines Unternehmens davon ab.
In der sich ständig verändernden Welt des Investierens können jederzeit neue Variablen ins Spiel kommen, die die Entscheidungen eines Aktienwählers enorm beeinflussen können. Daher führen Finanzfachleute stochastische Modelle oft hundert- oder sogar tausendmal aus, was zahlreiche potenzielle Lösungen bietet, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen.
Häufig gestellte Fragen zum stochastischen Modell
Was ist der Unterschied zwischen stochastischen und deterministischen Modellen?
Im Gegensatz zu deterministischen Modellen, die für einen bestimmten Satz von Eingaben dieselben genauen Ergebnisse liefern, sind stochastische Modelle das Gegenteil; Das Modell präsentiert Daten und prognostiziert Ergebnisse, die ein gewisses Maß an Unvorhersehbarkeit oder Zufälligkeit berücksichtigen.
Was bedeutet eine groĂźe Variation in einem stochastischen Modell?
Bei stochastischen Modellen geht es darum, ein Ergebnis basierend auf Volatilität und Variabilität zu berechnen und vorherzusagen; Je größer die Variation in einem stochastischen Modell ist, desto mehr spiegelt sich in der Anzahl der Eingabevariablen wider.
Was ist ein Beispiel fĂĽr ein stochastisches Ereignis?
Die Monte-Carlo-Simulation ist ein Beispiel für ein stochastisches Modell; Es kann simulieren, wie sich ein Portfolio entwickeln könnte, basierend auf den Wahrscheinlichkeitsverteilungen einzelner Aktienrenditen.
Was ist der Unterschied zwischen Stochastik und Wahrscheinlichkeitsrechnung?
Sie werden im Allgemeinen als Synonyme voneinander betrachtet. Die Stochastik kann als zufälliges Ereignis betrachtet werden, während die Wahrscheinlichkeitstheorie von der Wahrscheinlichkeit abgeleitet wird.
Höhepunkte
Im Finanzdienstleistungssektor verwenden Planer, Analysten und Portfoliomanager stochastische Modellierung, um ihre Vermögenswerte und Verbindlichkeiten zu verwalten und ihre Portfolios zu optimieren.
Stochastische Modellierung prognostiziert die Wahrscheinlichkeit verschiedener Ergebnisse unter verschiedenen Bedingungen unter Verwendung von Zufallsvariablen.
Stochastische Modellierung präsentiert Daten und prognostiziert Ergebnisse, die ein gewisses Maß an Unvorhersagbarkeit oder Zufälligkeit berücksichtigen.
Das Gegenteil der stochastischen Modellierung ist die deterministische Modellierung, die Ihnen jedes Mal die gleichen genauen Ergebnisse fĂĽr einen bestimmten Satz von Eingaben liefert.
Die Monte-Carlo-Simulation ist ein Beispiel für ein stochastisches Modell; Es kann simulieren, wie sich ein Portfolio entwickeln könnte, basierend auf den Wahrscheinlichkeitsverteilungen einzelner Aktienrenditen.
