Modellazione stocastica
Che cos'è la modellazione stocastica?
La modellazione stocastica è una forma di modello finanziario che viene utilizzata per aiutare a prendere decisioni di investimento. Questo tipo di modellazione prevede la probabilità di vari risultati in condizioni diverse, utilizzando variabili casuali.
La modellazione stocastica presenta dati e prevede risultati che tengono conto di determinati livelli di imprevedibilità o casualità. Le aziende in molti settori possono utilizzare la modellazione stocastica per migliorare le proprie pratiche commerciali e aumentare la redditività. Nel settore dei servizi finanziari, pianificatori, analisti e gestori di portafoglio utilizzano la modellazione stocastica per gestire le proprie attività e passività e ottimizzare i propri portafogli.
Capire la modellazione stocastica: costante contro mutevole
Per comprendere il concetto di modellazione stocastica, aiuta a confrontarlo con il suo opposto, la modellazione deterministica.
La modellazione deterministica produce risultati costanti
La modellazione deterministica fornisce gli stessi risultati esatti per un particolare insieme di input, indipendentemente da quante volte si ricalcola il modello. Qui si conoscono le proprietà matematiche. Nessuno di questi è casuale e c'è solo un insieme di valori specifici e una sola risposta o soluzione a un problema. Con un modello deterministico, i fattori di incertezza sono esterni al modello.
La modellazione stocastica produce risultati mutevoli
La modellazione stocastica, d'altra parte, è intrinsecamente casuale e i fattori incerti sono incorporati nel modello. Il modello produce molte risposte, stime e risultati, come l'aggiunta di variabili a un complesso problema di matematica, per vedere i loro diversi effetti sulla soluzione. Lo stesso processo viene quindi ripetuto molte volte in vari scenari.
Chi usa la modellazione stocastica?
La modellazione stocastica è utilizzata in una varietà di settori in tutto il mondo. Il settore assicurativo, ad esempio, fa molto affidamento sulla modellazione stocastica per prevedere come appariranno i bilanci delle aziende in un determinato momento in futuro. Altri settori, industrie e discipline che dipendono dalla modellazione stocastica includono investimenti azionari, statistica, linguistica, biologia e fisica quantistica.
Un modello stocastico incorpora variabili casuali per produrre molti risultati diversi in condizioni diverse.
Un esempio di modellazione stocastica nei servizi finanziari
I modelli di investimento stocastici tentano di prevedere le variazioni di prezzi, rendimenti sulle attività (ROA) e classi di attività, come obbligazioni e azioni, nel tempo. La simulazione Monte Carlo è un esempio di modello stocastico; può simulare la performance di un portafoglio in base alle distribuzioni di probabilità dei rendimenti dei singoli titoli. I modelli di investimento stocastici possono essere modelli single-asset o multi-asset e possono essere utilizzati per la pianificazione finanziaria, per ottimizzare l'asset-liability-management (ALM) o l'asset allocation; sono utilizzati anche per lavori attuariali.
Uno strumento fondamentale nel processo decisionale finanziario
Il significato della modellazione stocastica nella finanza è ampio e di vasta portata. Quando si scelgono i veicoli di investimento, è fondamentale essere in grado di visualizzare una varietà di risultati in molteplici fattori e condizioni. In alcuni settori, il successo o la fine di un'azienda possono anche dipendere da questo.
Nel mondo in continua evoluzione degli investimenti, nuove variabili possono entrare in gioco in qualsiasi momento, il che potrebbe influenzare enormemente le decisioni di un selezionatore di azioni. Pertanto, i professionisti della finanza spesso eseguono modelli stocastici centinaia o addirittura migliaia di volte, il che offre numerose potenziali soluzioni per aiutare a prendere decisioni mirate.
Domande frequenti sul modello stocastico
Qual è la differenza tra i modelli stocastici e deterministici?
A differenza dei modelli deterministici che producono gli stessi esatti risultati per un particolare insieme di input, i modelli stocastici sono l'opposto; il modello presenta dati e prevede risultati che tengono conto di determinati livelli di imprevedibilità o casualità.
Cosa significa molta variazione in un modello stocastico?
I modelli stocastici riguardano principalmente il calcolo e la previsione di un risultato basato sulla volatilità e variabilità; la variazione maggiore in un modello stocastico si riflette nel numero di variabili di input.
Qual è un esempio di evento stocastico?
La simulazione Monte Carlo è un esempio di modello stocastico; può simulare la performance di un portafoglio in base alle distribuzioni di probabilità dei rendimenti dei singoli titoli.
Qual è la differenza tra stocastico e probabilistico?
Sono generalmente considerati sinonimi l'uno dell'altro. Lo stocastico può essere pensato come un evento casuale, mentre il probabilistico deriva dalla probabilità.
Mette in risalto
Nel settore dei servizi finanziari, pianificatori, analisti e gestori di portafoglio utilizzano la modellazione stocastica per gestire le proprie attività e passività e ottimizzare i propri portafogli.
La modellazione stocastica prevede la probabilità di vari risultati in condizioni diverse, utilizzando variabili casuali.
La modellazione stocastica presenta dati e prevede risultati che tengono conto di determinati livelli di imprevedibilità o casualità.
L'opposto della modellazione stocastica è la modellazione deterministica, che fornisce gli stessi risultati esatti ogni volta per un particolare insieme di input.
La simulazione Monte Carlo è un esempio di modello stocastico; può simulare la performance di un portafoglio in base alle distribuzioni di probabilità dei rendimenti dei singoli titoli.
