Stokastinen mallinnus
Mikä on stokastinen mallinnus?
Stokastinen mallinnus on eräänlainen rahoitusmalli,. jota käytetään investointipäätösten tekemiseen. Tämäntyyppinen mallinnus ennustaa erilaisten tulosten todennäköisyyttä eri olosuhteissa satunnaismuuttujien avulla.
Stokastinen mallinnus esittää dataa ja ennustaa tuloksia, jotka vastaavat tietyn tason ennustamattomuutta tai satunnaisuutta. Monien toimialojen yritykset voivat käyttää stokastista mallintamista parantaakseen liiketoimintakäytäntöjään ja lisätäkseen kannattavuuttaan. Rahoituspalvelusektorilla suunnittelijat, analyytikot ja salkunhoitajat käyttävät stokastista mallintamista varojensa ja velkojensa hallintaan ja salkkujen optimointiin.
Stokastisen mallinnuksen ymmärtäminen: Vakio vs. muuttuva
Stokastisen mallinnuksen käsitteen ymmärtäminen auttaa vertaamaan sitä vastakkaiseen, deterministiseen mallinnukseen.
Deterministinen mallinnus tuottaa jatkuvia tuloksia
Deterministinen mallinnus antaa sinulle samat tarkat tulokset tietylle syötejoukolle riippumatta siitä, kuinka monta kertaa lasket mallin uudelleen. Tässä tunnetaan matemaattiset ominaisuudet. Mikään niistä ei ole satunnainen, ja on olemassa vain yksi joukko tiettyjä arvoja ja vain yksi vastaus tai ratkaisu ongelmaan. Deterministisessä mallissa epävarmat tekijät ovat mallin ulkopuolisia.
Stokastinen mallinnus tuottaa muuttuvia tuloksia
Stokastinen mallintaminen puolestaan on luonnostaan satunnaista ja epävarmat tekijät on rakennettu malliin. Malli tuottaa monia vastauksia, arvioita ja tuloksia – kuten muuttujien lisäämisen monimutkaiseen matemaattiseen ongelmaan – nähdäkseen niiden erilaiset vaikutukset ratkaisuun. Sama prosessi toistetaan sitten monta kertaa eri skenaarioissa.
Kuka käyttää stokastista mallintamista?
Stokastista mallintamista käytetään useilla toimialoilla ympäri maailmaa. Esimerkiksi vakuutusala luottaa vahvasti stokastiseen mallinnukseen ennustaakseen, miltä yritysten taseet näyttävät tietyssä vaiheessa tulevaisuudessa. Muita stokastisesta mallintamisesta riippuvaisia sektoreita, toimialoja ja tieteenaloja ovat osakesijoittaminen, tilastot, kielitiede, biologia ja kvanttifysiikka.
Stokastinen malli sisältää satunnaismuuttujia tuottaakseen monia erilaisia tuloksia erilaisissa olosuhteissa.
Esimerkki stokastisesta mallintamisesta rahoituspalveluissa
Stokastiset sijoitusmallit yrittävät ennustaa hintojen, varojen tuoton (ROA) ja omaisuusluokkien – kuten joukkovelkakirjojen ja osakkeiden – vaihtelua ajan kuluessa. Monte Carlo -simulaatio on yksi esimerkki stokastisesta mallista; se voi simuloida salkun suorituskykyä yksittäisten osakkeiden tuottojen todennäköisyysjakaumien perusteella. Stokastiset sijoitusmallit voivat olla joko yhden omaisuuden tai usean omaisuuden malleja, ja niitä voidaan käyttää taloussuunnitteluun, varojen ja velkojen hallinnan (ALM) tai varojen allokoinnin optimoimiseen; niitä käytetään myös vakuutusmatemaattisiin töihin.
Keskeinen työkalu taloudellisessa päätöksenteossa
Stokastisen mallinnuksen merkitys rahoituksessa on laaja ja kauaskantoinen. Sijoitusvälineitä valittaessa on tärkeää pystyä tarkastelemaan erilaisia tuloksia useissa eri tekijöissä ja olosuhteissa. Joillakin toimialoilla yrityksen menestys tai kuolema voi jopa riippua siitä.
Jatkuvasti muuttuvassa sijoitusmaailmassa uusia muuttujia voi tulla esiin milloin tahansa, mikä voi vaikuttaa osakevalitsijan päätöksiin valtavasti. Siksi rahoitusalan ammattilaiset usein ajavat stokastisia malleja satoja tai jopa tuhansia kertoja, mikä tarjoaa lukuisia mahdollisia ratkaisuja avuksi kohdistamaan päätöksentekoon.
Stokastisen mallin UKK
Mikä on ero stokastisten ja determinististen mallien välillä?
Toisin kuin deterministiset mallit, jotka tuottavat samat tarkat tulokset tietylle syöttöjoukolle, stokastiset mallit ovat päinvastaisia; malli esittää dataa ja ennustaa tuloksia, jotka selittävät tietyn tason ennakoimattomuuden tai satunnaisuuden.
Mitä suuri vaihtelu tarkoittaa stokastisessa mallissa?
Stokastisissa malleissa on kyse tuloksen laskemisesta ja ennustamisesta volatiliteetin ja vaihtelun perusteella; mitä enemmän vaihtelua stokastisessa mallissa heijastuu syötemuuttujien lukumäärässä.
Mikä on esimerkki stokastisesta tapahtumasta?
Monte Carlo -simulaatio on yksi esimerkki stokastisesta mallista; se voi simuloida salkun suorituskykyä yksittäisten osakkeiden tuottojen todennäköisyysjakaumien perusteella.
Mitä eroa on stokastisella ja todennäköisyydellä?
Niitä pidetään yleensä synonyymeinä toisilleen. Stokastista voidaan pitää satunnaisena tapahtumana, kun taas todennäköisyys on johdettu todennäköisyydestä.
Kohokohdat
Rahoituspalvelusektorilla suunnittelijat, analyytikot ja salkunhoitajat käyttävät stokastista mallintamista varojensa ja velkojensa hallintaan ja salkkujen optimointiin.
Stokastinen mallinnus ennustaa satunnaismuuttujien avulla erilaisten tulosten todennäköisyyttä eri olosuhteissa.
Stokastinen mallinnus esittää dataa ja ennustaa tuloksia, jotka vastaavat tietyn tason ennakoimattomuutta tai satunnaisuutta.
Stokastisen mallinnuksen vastakohta on deterministinen mallinnus, joka antaa joka kerta samat tarkat tulokset tietylle syötejoukolle.
Monte Carlo -simulaatio on yksi esimerkki stokastisesta mallista; se voi simuloida salkun suorituskykyä yksittäisten osakkeiden tuottojen todennäköisyysjakaumien perusteella.
