随机建模

什么是随机建模？

随机建模是一种用于帮助做出投资决策的财务模型。这种类型的建模使用随机变量预测不同条件下各种结果的概率。

随机建模呈现数据并预测结果，这些结果说明了一定程度的不可预测性或随机性。许多行业的公司都可以使用随机模型来改进他们的业务实践并提高盈利能力。在金融服务领域，规划师、分析师和投资组合经理使用随机模型来管理他们的资产和负债并优化他们的投资组合。

要理解随机建模的概念，将其与相反的确定性建模进行比较会有所帮助。

无论您重新计算模型多少次，确定性建模都可以为特定的一组输入提供相同的精确结果。在这里，数学性质是已知的。它们都不是随机的，只有一组特定值和一个问题的答案或解决方案。对于确定性模型，不确定因素是模型外部的。

另一方面，随机建模本质上是随机的，模型中内置了不确定因素。该模型产生了许多答案、估计和结果——例如将变量添加到复杂的数学问题中——以查看它们对解决方案的不同影响。然后在各种情况下重复多次相同的过程。

随机建模用于世界各地的各种行业。例如，保险业严重依赖随机模型来预测公司资产负债表在未来某个特定时间点的走势。其他依赖随机建模的部门、行业和学科包括股票投资、统计学、语言学、生物学和量子物理学。

随机模型包含随机变量以在不同条件下产生许多不同的结果。

随机投资模型试图预测价格、资产回报率 (ROA) 和资产类别（如债券和股票）随时间的变化。蒙特卡洛模拟是随机模型的一个例子。它可以根据单个股票收益的概率分布来模拟投资组合的表现。随机投资模型可以是单资产或多资产模型，可用于财务规划、优化资产负债管理（ALM）或资产配置；它们也用于精算工作。

随机建模在金融领域的意义是广泛而深远的。在选择投资工具时，能够在多种因素和条件下查看各种结果至关重要。在某些行业，公司的成败甚至可能取决于它。

在瞬息万变的投资世界中，新的变量随时可能发挥作用，这可能会极大地影响选股者的决策。因此，财务专业人员经常运行数百甚至数千次随机模型，这提供了许多潜在的解决方案来帮助制定目标决策。

与对一组特定输入产生相同精确结果的确定性模型不同，随机模型是相反的。该模型提供数据并预测结果，这些结果说明了一定程度的不可预测性或随机性。

随机模型都是关于基于波动性和可变性计算和预测结果；随机模型中的更多变化反映在输入变量的数量上。

蒙特卡洛模拟是随机模型的一个例子。它可以根据单个股票收益的概率分布来模拟投资组合的表现。

它们通常被认为是彼此的同义词。随机可以被认为是一个随机事件，而概率是从概率推导出来的。

＃＃强调