Stokastisk modellering

Vad är stokastisk modellering?

Stokastisk modellering är en form av finansiell modell som används för att fatta investeringsbeslut. Denna typ av modellering förutsäger sannolikheten för olika utfall under olika förhållanden, med hjälp av slumpvariabler.

Stokastisk modellering presenterar data och förutsäger utfall som står för vissa nivåer av oförutsägbarhet eller slumpmässighet. Företag i många branscher kan använda stokastisk modellering för att förbättra sina affärsmetoder och öka lönsamheten. Inom finanssektorn använder planerare, analytiker och portföljförvaltare stokastisk modellering för att hantera sina tillgångar och skulder och optimera sina portföljer.

Förstå stokastisk modellering: konstant kontra föränderlig

För att förstå begreppet stokastisk modellering hjälper det att jämföra det med dess motsatta, deterministiska modellering.

Deterministisk modellering ger konstanta resultat

Deterministisk modellering ger dig samma exakta resultat för en viss uppsättning indata, oavsett hur många gånger du räknar om modellen. Här är de matematiska egenskaperna kända. Ingen av dem är slumpmässig, och det finns bara en uppsättning specifika värden och bara ett svar eller en lösning på ett problem. Med en deterministisk modell är de osäkra faktorerna externa för modellen.

Stokastisk modellering ger föränderliga resultat

Stokastisk modellering, å andra sidan, är till sin natur slumpmässig, och de osäkra faktorerna är inbyggda i modellen. Modellen ger många svar, uppskattningar och resultat – som att lägga till variabler till ett komplext matematiskt problem – för att se deras olika effekter på lösningen. Samma process upprepas sedan många gånger under olika scenarier.

Vem använder stokastisk modellering?

Stokastisk modellering används i en mängd olika industrier runt om i världen. Försäkringsbranschen, till exempel, förlitar sig starkt på stokastisk modellering för att förutsäga hur företagens balansräkningar kommer att se ut vid en given tidpunkt i framtiden. Andra sektorer, industrier och discipliner som är beroende av stokastisk modellering inkluderar aktieinvesteringar, statistik, lingvistik, biologi och kvantfysik.

En stokastisk modell inkluderar slumpvariabler för att producera många olika utfall under olika förhållanden.

Ett exempel på stokastisk modellering inom finansiella tjänster

Stokastiska investeringsmodeller försöker förutsäga variationer i priser, avkastning på tillgångar (ROA) och tillgångsklasser – såsom obligationer och aktier – över tiden. Monte Carlo-simuleringen är ett exempel på en stokastisk modell; den kan simulera hur en portfölj kan prestera baserat på sannolikhetsfördelningarna för individuella aktieavkastningar. Stokastiska investeringsmodeller kan vara antingen en-tillgångs- eller multi-tillgångsmodeller och kan användas för finansiell planering, för att optimera förvaltning av tillgångar och skulder (ALM) eller tillgångsallokering; de används också för försäkringstekniskt arbete.

Ett centralt verktyg i finansiellt beslutsfattande

Betydelsen av stokastisk modellering inom finans är omfattande och långtgående. När du väljer investeringsinstrument är det viktigt att kunna se en mängd olika resultat under flera faktorer och förhållanden. I vissa branscher kan ett företags framgång eller nedgång till och med bero på det.

I den ständigt föränderliga investeringsvärlden kan nya variabler komma in när som helst, vilket kan påverka en aktieväljares beslut enormt. Därför kör finansproffs ofta stokastiska modeller hundratals eller till och med tusentals gånger, vilket erbjuder många potentiella lösningar för att hjälpa till med beslutsfattande.

Vanliga frågor om stokastiska modeller

Vad är skillnaden mellan stokastiska och deterministiska modeller?

Till skillnad från deterministiska modeller som ger samma exakta resultat för en viss uppsättning indata, är stokastiska modeller motsatsen; modellen presenterar data och förutsäger utfall som står för vissa nivåer av oförutsägbarhet eller slumpmässighet.

Vad betyder mycket variation i en stokastisk modell?

Stokastiska modeller handlar om att beräkna och förutsäga ett resultat baserat på volatilitet och variabilitet; ju mer variation i en stokastisk modell återspeglas i antalet indatavariabler.

Vad är ett exempel på en stokastisk händelse?

Monte Carlo-simuleringen är ett exempel på en stokastisk modell; den kan simulera hur en portfölj kan prestera baserat på sannolikhetsfördelningarna för individuella aktieavkastningar.

Vad är skillnaden mellan stokastisk och probabilistisk?

De anses allmänt vara synonymer till varandra. Stokastisk kan ses som en slumpmässig händelse, medan probabilistisk härleds från sannolikhet.

Höjdpunkter

• Inom finanssektorn använder planerare, analytiker och portföljförvaltare stokastisk modellering för att hantera sina tillgångar och skulder och optimera sina portföljer.

• Stokastisk modellering förutsäger sannolikheten för olika utfall under olika förhållanden, med hjälp av slumpvariabler.

• Stokastisk modellering presenterar data och förutsäger utfall som står för vissa nivåer av oförutsägbarhet eller slumpmässighet.

• Motsatsen till stokastisk modellering är deterministisk modellering, som ger dig samma exakta resultat varje gång för en viss uppsättning ingångar.

• Monte Carlo-simuleringen är ett exempel på en stokastisk modell; den kan simulera hur en portfölj kan prestera baserat på sannolikhetsfördelningarna för individuella aktieavkastningar.