Стохастическое моделирование

Что такое стохастическое моделирование?

Стохастическое моделирование — это форма финансовой модели,. которая помогает принимать инвестиционные решения. Этот тип моделирования прогнозирует вероятность различных результатов при различных условиях с использованием случайных величин.

Стохастическое моделирование представляет данные и прогнозирует результаты, учитывающие определенные уровни непредсказуемости или случайности. Компании во многих отраслях могут использовать стохастическое моделирование для улучшения своей деловой практики и повышения прибыльности. В секторе финансовых услуг специалисты по планированию, аналитики и портфельные менеджеры используют стохастическое моделирование для управления своими активами и пассивами и оптимизации своих портфелей.

Понимание стохастического моделирования: постоянное или изменчивое

Чтобы понять концепцию стохастического моделирования, полезно сравнить его с его противоположностью, детерминистическим моделированием.

Детерминированное моделирование дает постоянные результаты

Детерминированное моделирование дает одинаковые точные результаты для определенного набора входных данных, независимо от того, сколько раз вы пересчитываете модель. Здесь математические свойства известны. Ни один из них не является случайным, и существует только один набор конкретных значений и только один ответ или решение проблемы. В детерминированной модели неопределенные факторы являются внешними по отношению к модели.

Стохастическое моделирование дает изменчивые результаты

С другой стороны, стохастическое моделирование по своей сути является случайным, и в модель встроены неопределенные факторы. Модель дает много ответов, оценок и результатов — например, добавление переменных в сложную математическую задачу — чтобы увидеть их различное влияние на решение. Затем один и тот же процесс повторяется много раз по различным сценариям.

Кто использует стохастическое моделирование?

Стохастическое моделирование используется в различных отраслях промышленности по всему миру. Страховая отрасль, например, в значительной степени полагается на стохастическое моделирование, чтобы предсказать, как балансы компаний будут выглядеть в определенный момент в будущем. Другие сектора, отрасли и дисциплины, которые зависят от стохастического моделирования, включают в себя инвестирование в акции, статистику, лингвистику, биологию и квантовую физику.

Стохастическая модель включает случайные переменные для получения множества различных результатов в различных условиях.

Пример стохастического моделирования в финансовых услугах

Стохастические инвестиционные модели пытаются прогнозировать изменения цен, доходности активов (ROA) и классов активов, таких как облигации и акции, с течением времени. Симуляция Монте - Карло является одним из примеров стохастической модели; он может моделировать поведение портфеля на основе вероятностного распределения доходности отдельных акций. Стохастические инвестиционные модели могут быть моделями с одним или несколькими активами и могут использоваться для финансового планирования, оптимизации управления активами и пассивами (ALM) или распределения активов; они также используются для актуарной работы.

Ключевой инструмент в принятии финансовых решений

Значение стохастического моделирования в финансах обширно и далеко идущее. При выборе инвестиционных инструментов очень важно иметь возможность просматривать различные результаты при различных факторах и условиях. В некоторых отраслях от этого может даже зависеть успех или упадок компании.

В постоянно меняющемся мире инвестирования новые переменные могут вступить в игру в любое время, что может сильно повлиять на решения сборщиков акций. Следовательно, финансовые специалисты часто запускают стохастические модели сотни или даже тысячи раз, что предлагает множество потенциальных решений, помогающих целенаправленно принимать решения.

Часто задаваемые вопросы о стохастической модели

В чем разница между стохастическими и детерминированными моделями?

В отличие от детерминированных моделей, которые дают одинаковые точные результаты для определенного набора входных данных, стохастические модели противоположны; модель представляет данные и предсказывает результаты, учитывающие определенные уровни непредсказуемости или случайности.

Что означает большое разнообразие в стохастической модели?

Стохастические модели предназначены для расчета и прогнозирования результата на основе волатильности и изменчивости; чем больше вариаций в стохастической модели отражается в количестве входных переменных.

Что является примером стохастического события?

Симуляция Монте-Карло является одним из примеров стохастической модели; он может моделировать поведение портфеля на основе вероятностного распределения доходности отдельных акций.

В чем разница между стохастическим и вероятностным?

Они обычно считаются синонимами друг друга. Стохастический можно рассматривать как случайное событие, тогда как вероятностный выводится из вероятности.

Особенности

• В секторе финансовых услуг специалисты по планированию, аналитики и портфельные менеджеры используют стохастическое моделирование для управления своими активами и пассивами и оптимизации своих портфелей.

• Стохастическое моделирование прогнозирует вероятность различных исходов при различных условиях с использованием случайных величин.

• Стохастическое моделирование представляет данные и прогнозирует результаты, учитывающие определенные уровни непредсказуемости или случайности.

• Противоположностью стохастическому моделированию является детерминированное моделирование, которое каждый раз дает одни и те же точные результаты для определенного набора входных данных.

• Симуляция Монте-Карло является одним из примеров стохастической модели; он может моделировать поведение портфеля на основе вероятностного распределения доходности отдельных акций.