Modelagem estocástica
O que é modelagem estocástica?
A modelagem estocástica é uma forma de modelo financeiro que é usado para ajudar a tomar decisões de investimento. Esse tipo de modelagem prevê a probabilidade de vários resultados sob diferentes condições, usando variáveis aleatórias.
A modelagem estocástica apresenta dados e prevê resultados que respondem por certos níveis de imprevisibilidade ou aleatoriedade. Empresas em muitos setores podem empregar modelagem estocástica para melhorar suas práticas de negócios e aumentar a lucratividade. No setor de serviços financeiros, planejadores, analistas e gerentes de portfólio usam modelagem estocástica para gerenciar seus ativos e passivos e otimizar seus portfólios.
Entendendo a modelagem estocástica: constante versus variável
Para entender o conceito de modelagem estocástica, é útil compará-lo com seu oposto, modelagem determinística.
A modelagem determinística produz resultados constantes
A modelagem determinística fornece os mesmos resultados exatos para um conjunto específico de entradas, não importa quantas vezes você recalcule o modelo. Aqui, as propriedades matemáticas são conhecidas. Nenhum deles é aleatório, e existe apenas um conjunto de valores específicos e apenas uma resposta ou solução para um problema. Com um modelo determinístico, os fatores incertos são externos ao modelo.
A modelagem estocástica produz resultados variáveis
A modelagem estocástica, por outro lado, é inerentemente aleatória e os fatores incertos são incorporados ao modelo. O modelo produz muitas respostas, estimativas e resultados – como adicionar variáveis a um problema matemático complexo – para ver seus diferentes efeitos na solução. O mesmo processo é então repetido muitas vezes em vários cenários.
Quem usa modelagem estocástica?
A modelagem estocástica é usada em uma variedade de indústrias ao redor do mundo. O setor de seguros, por exemplo, depende muito da modelagem estocástica para prever como os balanços das empresas ficarão em um determinado ponto no futuro. Outros setores, indústrias e disciplinas que dependem da modelagem estocástica incluem investimento em ações, estatística, linguística, biologia e física quântica.
Um modelo estocástico incorpora variáveis aleatórias para produzir muitos resultados diferentes sob diversas condições.
Um exemplo de modelagem estocástica em serviços financeiros
Os modelos de investimento estocástico tentam prever as variações de preços, retornos sobre ativos (ROA) e classes de ativos – como títulos e ações – ao longo do tempo. A simulação de Monte Carlo é um exemplo de modelo estocástico; ele pode simular o desempenho de um portfólio com base nas distribuições de probabilidade de retornos de ações individuais. os modelos de investimento estocásticos podem ser modelos de ativos únicos ou multiativos e podem ser usados para planejamento financeiro, para otimizar o gerenciamento de ativos e passivos (ALM) ou alocação de ativos; eles também são usados para o trabalho atuarial.
Uma ferramenta fundamental na tomada de decisões financeiras
A importância da modelagem estocástica em finanças é extensa e de longo alcance. Ao escolher veículos de investimento, é fundamental poder visualizar uma variedade de resultados sob vários fatores e condições. Em alguns setores, o sucesso ou o fim de uma empresa pode até depender disso.
No mundo em constante mudança dos investimentos, novas variáveis podem entrar em jogo a qualquer momento, o que pode afetar enormemente as decisões de um selecionador de ações. Assim, os profissionais de finanças geralmente executam modelos estocásticos centenas ou até milhares de vezes, o que oferece inúmeras soluções potenciais para ajudar na tomada de decisões.
Perguntas frequentes sobre o modelo estocástico
Qual é a diferença entre modelos estocásticos e determinísticos?
Ao contrário dos modelos determinísticos que produzem os mesmos resultados exatos para um determinado conjunto de entradas, os modelos estocásticos são o oposto; o modelo apresenta dados e prevê resultados que respondem por certos níveis de imprevisibilidade ou aleatoriedade.
O que significa muita variação em um modelo estocástico?
Os modelos estocásticos tratam de calcular e prever um resultado com base na volatilidade e variabilidade; mais variação em um modelo estocástico é refletida no número de variáveis de entrada.
O que é um exemplo de um evento estocástico?
A simulação de Monte Carlo é um exemplo de modelo estocástico; ele pode simular o desempenho de um portfólio com base nas distribuições de probabilidade de retornos de ações individuais.
Qual é a diferença entre estocástico e probabilístico?
Eles são geralmente considerados sinônimos um do outro. O estocástico pode ser pensado como um evento aleatório, enquanto o probabilístico é derivado da probabilidade.
##Destaques
No setor de serviços financeiros, planejadores, analistas e gerentes de portfólio usam modelagem estocástica para gerenciar seus ativos e passivos e otimizar seus portfólios.
A modelagem estocástica prevê a probabilidade de vários resultados sob diferentes condições, usando variáveis aleatórias.
A modelagem estocástica apresenta dados e prevê resultados que respondem por certos níveis de imprevisibilidade ou aleatoriedade.
O oposto da modelagem estocástica é a modelagem determinística, que fornece os mesmos resultados exatos todas as vezes para um determinado conjunto de entradas.
A simulação de Monte Carlo é um exemplo de modelo estocástico; ele pode simular o desempenho de um portfólio com base nas distribuições de probabilidade de retornos de ações individuais.
