Pemodelan Stokastik
Apakah Pemodelan Stokastik?
Pemodelan stokastik ialah satu bentuk model kewangan yang digunakan untuk membantu membuat keputusan pelaburan. Jenis pemodelan ini meramalkan kebarangkalian pelbagai hasil dalam keadaan yang berbeza, menggunakan pembolehubah rawak.
Pemodelan stokastik membentangkan data dan meramalkan hasil yang menyumbang kepada tahap ketidakpastian atau rawak tertentu. Syarikat dalam banyak industri boleh menggunakan pemodelan stokastik untuk meningkatkan amalan perniagaan mereka dan meningkatkan keuntungan. Dalam sektor perkhidmatan kewangan, perancang, penganalisis dan pengurus portfolio menggunakan pemodelan stokastik untuk mengurus aset dan liabiliti mereka serta mengoptimumkan portfolio mereka.
Memahami Pemodelan Stokastik: Malar Berbanding Boleh Berubah
Untuk memahami konsep pemodelan stokastik, ia membantu untuk membandingkannya dengan pemodelan deterministik yang bertentangan.
Pemodelan Deterministik Menghasilkan Keputusan Malar
Pemodelan deterministik memberi anda hasil tepat yang sama untuk set input tertentu, tidak kira berapa kali anda mengira semula model. Di sini, sifat matematik diketahui. Tiada satu pun daripada mereka yang rawak, dan hanya terdapat satu set nilai tertentu dan hanya satu jawapan atau penyelesaian kepada masalah. Dengan model deterministik, faktor yang tidak pasti berada di luar model.
Pemodelan Stokastik Menghasilkan Hasil Berubah
Pemodelan stokastik, sebaliknya, secara semula jadi rawak, dan faktor yang tidak pasti dibina ke dalam model. Model ini menghasilkan banyak jawapan, anggaran dan hasil—seperti menambahkan pembolehubah pada masalah matematik yang kompleks—untuk melihat kesan berbezanya terhadap penyelesaian. Proses yang sama kemudian diulang berkali-kali di bawah pelbagai senario.
Siapa yang Menggunakan Pemodelan Stochastic?
Pemodelan stokastik digunakan dalam pelbagai industri di seluruh dunia. Industri insurans, sebagai contoh, sangat bergantung pada pemodelan stokastik untuk meramalkan bagaimana kunci kira-kira syarikat akan melihat pada titik tertentu pada masa hadapan. Sektor, industri dan disiplin lain yang bergantung pada pemodelan stokastik termasuk pelaburan saham, statistik, linguistik, biologi dan fizik kuantum.
Model stokastik menggabungkan pembolehubah rawak untuk menghasilkan banyak hasil yang berbeza dalam keadaan yang pelbagai.
Contoh Pemodelan Stokastik dalam Perkhidmatan Kewangan
Model pelaburan stokastik cuba meramalkan variasi harga, pulangan atas aset (ROA) dan kelas aset—seperti bon dan saham—dari semasa ke semasa. Simulasi Monte Carlo ialah satu contoh model stokastik; ia boleh mensimulasikan bagaimana portfolio mungkin berprestasi berdasarkan pengagihan kebarangkalian pulangan saham individu. model pelaburan stokastik boleh sama ada model aset tunggal atau berbilang aset, dan boleh digunakan untuk perancangan kewangan, untuk mengoptimumkan pengurusan liabiliti aset (ALM) atau peruntukan aset; ia juga digunakan untuk kerja aktuari.
Alat Penting dalam Membuat Keputusan Kewangan
Kepentingan pemodelan stokastik dalam kewangan adalah luas dan meluas. Apabila memilih kenderaan pelaburan, adalah penting untuk dapat melihat pelbagai hasil di bawah pelbagai faktor dan syarat. Dalam sesetengah industri, kejayaan atau kematian syarikat mungkin bergantung padanya.
Dalam dunia pelaburan yang sentiasa berubah, pembolehubah baharu boleh dimainkan pada bila-bila masa, yang boleh menjejaskan keputusan pemilih saham dengan sangat besar. Oleh itu, profesional kewangan sering menjalankan model stokastik ratusan atau bahkan ribuan kali, yang menawarkan banyak penyelesaian berpotensi untuk membantu menyasarkan membuat keputusan.
Soalan Lazim Model Stochastic
Apakah Perbezaan Antara Model Stokastik dan Deterministik?
Tidak seperti model deterministik yang menghasilkan keputusan tepat yang sama untuk set input tertentu, model stokastik adalah sebaliknya; model membentangkan data dan meramalkan hasil yang menyumbang kepada tahap ketidakpastian atau rawak tertentu.
Apakah Maksud Banyak Variasi dalam Model Stokastik?
Model stokastik adalah tentang mengira dan meramalkan hasil berdasarkan turun naik dan kebolehubahan; lebih banyak variasi dalam model stokastik dicerminkan dalam bilangan pembolehubah input.
Apakah Contoh Peristiwa Stokastik?
Simulasi Monte Carlo ialah satu contoh model stokastik; ia boleh mensimulasikan bagaimana portfolio mungkin berprestasi berdasarkan pengagihan kebarangkalian pulangan saham individu.
Apakah Perbezaan Antara Stochastic dan Probabilistik?
Mereka biasanya dianggap sinonim antara satu sama lain. Stokastik boleh dianggap sebagai peristiwa rawak, manakala kebarangkalian diperoleh daripada kebarangkalian.
##Sorotan
Dalam sektor perkhidmatan kewangan, perancang, penganalisis dan pengurus portfolio menggunakan pemodelan stokastik untuk mengurus aset dan liabiliti mereka serta mengoptimumkan portfolio mereka.
Pemodelan stokastik meramalkan kebarangkalian pelbagai hasil dalam keadaan berbeza, menggunakan pembolehubah rawak.
Pemodelan stokastik membentangkan data dan meramalkan hasil yang menyumbang kepada tahap ketidakpastian atau rawak tertentu.
Lawan daripada pemodelan stokastik ialah pemodelan deterministik, yang memberikan anda hasil tepat yang sama setiap kali untuk set input tertentu.
Simulasi Monte Carlo ialah satu contoh model stokastik; ia boleh mensimulasikan bagaimana portfolio mungkin berprestasi berdasarkan pengagihan kebarangkalian pulangan saham individu.
