बहुभिन्नरूपी मॉडल

बहुभिन्नरूपी मॉडल क्या है?

बहुभिन्नरूपी मॉडल एक लोकप्रिय सांख्यिकीय उपकरण है जो संभावित परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए कई चर का उपयोग करता है। अनुसंधान विश्लेषक विभिन्न परिदृश्यों में निवेश परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए बहुभिन्नरूपी मॉडल का उपयोग करते हैं ताकि एक पोर्टफोलियो में विशेष जोखिमों के जोखिम को समझा जा सके। यह पोर्टफोलियो प्रबंधकों को बहुभिन्नरूपी मॉडलिंग विश्लेषण के माध्यम से पहचाने गए जोखिमों को बेहतर ढंग से कम करने की अनुमति देता है।

बहुभिन्नरूपी मॉडल को समझना

बहुभिन्नरूपी मॉडल उपयोगकर्ता को विभिन्न परिदृश्यों और उनके संभावित प्रभाव का परीक्षण करने की अनुमति देकर निर्णय लेने में सहायता करते हैं। मोंटे कार्लो सिमुलेशन एक व्यापक रूप से इस्तेमाल किया जाने वाला बहुभिन्नरूपी मॉडल है जो एक संभाव्यता वितरण बनाता है जो संभावित निवेश परिणामों की एक श्रृंखला को परिभाषित करने में मदद करता है। बहुभिन्नरूपी मॉडल वित्त के कई क्षेत्रों में उपयोग किए जाते हैं।

उदाहरण के लिए, एक विशेष निवेश को बहुभिन्नरूपी मॉडल में परिदृश्य विश्लेषण के माध्यम से चलाया जा सकता है, यह देखने के लिए कि यह विभिन्न बाजार स्थितियों में पूरे पोर्टफोलियो रिटर्न को कैसे प्रभावित करेगा, जैसे कि उच्च मुद्रास्फीति या कम ब्याज दरों की अवधि। इसी दृष्टिकोण का उपयोग कंपनी के संभावित प्रदर्शन, मूल्य स्टॉक विकल्पों का मूल्यांकन करने और यहां तक कि नए उत्पाद विचारों का मूल्यांकन करने के लिए किया जा सकता है। जैसे ही मॉडल में फर्म डेटा पॉइंट जोड़े जाते हैं, जैसे कि कमाई से पहले जारी किए जा रहे समान-स्टोर बिक्री डेटा, मॉडल में विश्वास और इसकी अनुमानित सीमाएं बढ़ जाती हैं।

विशेष ध्यान

बीमा कंपनियां बहुभिन्नरूपी मॉडल की उपयोगकर्ता हैं। बीमा पॉलिसी का मूल्य निर्धारण दावे का भुगतान करने की संभावना पर आधारित होता है। केवल कुछ डेटा बिंदुओं को देखते हुए, जैसे कि आवेदक की उम्र और घर का पता, बीमाकर्ता इसे एक बहुभिन्नरूपी मॉडल में जोड़ सकते हैं जो अतिरिक्त डेटाबेस से खींचता है जो उपयुक्त नीति मूल्य निर्धारण रणनीति पर संकीर्ण हो सकता है। मॉडल स्वयं पुष्टि किए गए डेटा बिंदुओं (आयु, लिंग, वर्तमान स्वास्थ्य स्थिति, अन्य स्वामित्व वाली नीतियां, आदि) और परिष्कृत चर (औसत क्षेत्रीय आय, औसत क्षेत्रीय जीवनकाल, आदि) के साथ आबाद होगा, जिसका उपयोग पूर्वानुमानित परिणामों को निर्दिष्ट करने के लिए किया जाएगा। नीति की कीमत।

बहुभिन्नरूपी मॉडलिंग के फायदे और नुकसान

बहुभिन्नरूपी मॉडलिंग का लाभ यह है कि यह निर्णय निर्माताओं को विचार करने के लिए अधिक विस्तृत "क्या होगा" परिदृश्य प्रदान करता है। उदाहरण के लिए, इन चरों को देखते हुए, निवेश ए की इस सीमा के भीतर भविष्य की कीमत होने की संभावना है। जैसे-जैसे मॉडल में अधिक ठोस डेटा डाला जाता है, भविष्य कहनेवाला सीमा सख्त होती जाती है, और भविष्यवाणियों में विश्वास बढ़ता है। हालाँकि, किसी भी मॉडल की तरह, बाहर आने वाला डेटा उतना ही अच्छा है जितना कि डेटा अंदर जा रहा है।

डेटा सेट और उपयोग किए जा रहे चर अच्छे होने पर भी मॉडल को अर्थहीन करने वाली ब्लैक स्वान घटनाओं का एक जोखिम है । यह निश्चित रूप से, क्यों मॉडलों को स्वयं व्यापार का प्रभारी नहीं बनाया जाता है। बहुभिन्नरूपी मॉडल की भविष्यवाणियां अंतिम निर्णय लेने वालों के लिए सोचने के लिए सूचना का एक और स्रोत हैं।

##हाइलाइट

ब्लैक स्वान घटनाएँ मॉडल को अर्थहीन बना देती हैं, भले ही डेटा सेट और उपयोग किए जा रहे चर अच्छे हों।
एक बहुभिन्नरूपी मॉडल एक सांख्यिकीय उपकरण है जो परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए कई चर का उपयोग करता है।
बीमा कंपनियां अक्सर दावों का भुगतान करने की संभावना निर्धारित करने के लिए बहुभिन्नरूपी मॉडल का उपयोग करती हैं।
एक उदाहरण मोंटे कार्लो सिमुलेशन है जो संभाव्यता वितरण का उपयोग करके संभावित परिणामों की एक श्रृंखला प्रस्तुत करता है।