Stokastisk modellering

Hvad er stokastisk modellering?

Stokastisk modellering er en form for finansiel model,. der bruges til at hjælpe med at træffe investeringsbeslutninger. Denne type modellering forudsiger sandsynligheden for forskellige udfald under forskellige forhold ved hjælp af tilfældige variable.

Stokastisk modellering præsenterer data og forudsiger resultater, der tegner sig for visse niveauer af uforudsigelighed eller tilfældighed. Virksomheder i mange brancher kan anvende stokastisk modellering for at forbedre deres forretningspraksis og øge rentabiliteten. I sektoren for finansielle tjenesteydelser bruger planlæggere, analytikere og porteføljeforvaltere stokastisk modellering til at styre deres aktiver og passiver og optimere deres porteføljer.

Forståelse af stokastisk modellering: konstant versus foranderlig

For at forstå begrebet stokastisk modellering hjælper det at sammenligne det med dets modsatte, deterministiske modellering.

Deterministisk modellering giver konstante resultater

Deterministisk modellering giver dig de samme nøjagtige resultater for et bestemt sæt af input, uanset hvor mange gange du genberegner modellen. Her kendes de matematiske egenskaber. Ingen af dem er tilfældige, og der er kun ét sæt specifikke værdier og kun ét svar eller en løsning på et problem. Med en deterministisk model er de usikre faktorer eksterne for modellen.

Stokastisk modellering giver foranderlige resultater

Stokastisk modellering er derimod i sagens natur tilfældig, og de usikre faktorer er indbygget i modellen. Modellen producerer mange svar, estimeringer og resultater – som f.eks. tilføjelse af variable til et komplekst matematisk problem – for at se deres forskellige effekter på løsningen. Den samme proces gentages derefter mange gange under forskellige scenarier.

Hvem bruger stokastisk modellering?

Stokastisk modellering bruges i en række forskellige industrier rundt om i verden. Forsikringsbranchen er for eksempel stærkt afhængig af stokastisk modellering for at forudsige, hvordan virksomhedens balancer vil se ud på et givet tidspunkt i fremtiden. Andre sektorer, industrier og discipliner, der er afhængige af stokastisk modellering, omfatter aktieinvestering, statistik, lingvistik, biologi og kvantefysik.

En stokastisk model inkorporerer tilfældige variabler for at producere mange forskellige udfald under forskellige forhold.

Et eksempel på stokastisk modellering i finansielle tjenesteydelser

Stokastiske investeringsmodeller forsøger at forudsige variationerne i priser, afkast på aktiver (ROA) og aktivklasser - såsom obligationer og aktier - over tid. Monte Carlo-simuleringen er et eksempel på en stokastisk model; den kan simulere, hvordan en portefølje kan præstere baseret på sandsynlighedsfordelingen af individuelle aktieafkast. Stokastiske investeringsmodeller kan enten være enkeltaktive eller multiaktive modeller og kan bruges til finansiel planlægning for at optimere asset-liability-management (ALM) eller aktivallokering; de bruges også til aktuararbejde.

Et afgørende værktøj i finansiel beslutningstagning

Betydningen af stokastisk modellering i økonomi er omfattende og vidtrækkende. Når du vælger investeringsinstrumenter, er det afgørende at kunne se en række forskellige resultater under flere faktorer og betingelser. I nogle brancher kan en virksomheds succes eller død endda afhænge af det.

I den stadigt skiftende investeringsverden kan nye variabler komme i spil til enhver tid, hvilket kan påvirke en aktievælgers beslutninger enormt. Derfor kører finansprofessionelle ofte stokastiske modeller hundredvis eller endda tusindvis af gange, hvilket tilbyder adskillige potentielle løsninger til at hjælpe med at målrette beslutningstagningen.

Ofte stillede spørgsmål om stokastiske modeller

Hvad er forskellen mellem stokastiske og deterministiske modeller?

I modsætning til deterministiske modeller, der producerer de samme nøjagtige resultater for et bestemt sæt af input, er stokastiske modeller det modsatte; modellen præsenterer data og forudsiger resultater, der tegner sig for visse niveauer af uforudsigelighed eller tilfældighed.

Hvad betyder en masse variation i en stokastisk model?

Stokastiske modeller handler om at beregne og forudsige et resultat baseret på volatilitet og variabilitet; jo mere variation i en stokastisk model afspejles i antallet af inputvariable.

Hvad er et eksempel på en stokastisk hændelse?

Monte Carlo-simuleringen er et eksempel på en stokastisk model; den kan simulere, hvordan en portefølje kan præstere baseret på sandsynlighedsfordelingen af individuelle aktieafkast.

Hvad er forskellen mellem stokastisk og probabilistisk?

De betragtes generelt som synonymer af hinanden. Stokastisk kan opfattes som en tilfældig hændelse, hvorimod probabilistisk er afledt af sandsynlighed.

Højdepunkter

• I sektoren for finansielle tjenesteydelser bruger planlæggere, analytikere og porteføljeforvaltere stokastisk modellering til at styre deres aktiver og passiver og optimere deres porteføljer.

• Stokastisk modellering forudsiger sandsynligheden for forskellige udfald under forskellige forhold ved hjælp af tilfældige variable.

• Stokastisk modellering præsenterer data og forudsiger resultater, der tegner sig for visse niveauer af uforudsigelighed eller tilfældighed.

• Det modsatte af stokastisk modellering er deterministisk modellering, som giver dig de samme nøjagtige resultater hver gang for et bestemt sæt af input.

• Monte Carlo-simuleringen er et eksempel på en stokastisk model; den kan simulere, hvordan en portefølje kan præstere baseret på sandsynlighedsfordelingen af individuelle aktieafkast.