Modelowanie stochastyczne
Co to jest modelowanie stochastyczne?
Modelowanie stochastyczne to forma modelu finansowego, która pomaga w podejmowaniu decyzji inwestycyjnych. Ten typ modelowania prognozuje prawdopodobieństwo różnych wyników w różnych warunkach przy użyciu zmiennych losowych.
Modelowanie stochastyczne przedstawia dane i przewiduje wyniki, które odpowiadają za pewne poziomy nieprzewidywalności lub losowości. Firmy z wielu branż mogą stosować modelowanie stochastyczne, aby ulepszyć swoje praktyki biznesowe i zwiększyć rentowność. W sektorze usług finansowych planiści, analitycy i zarządzający portfelami używają modelowania stochastycznego do zarządzania swoimi aktywami i pasywami oraz optymalizacji portfeli.
Zrozumienie modelowania stochastycznego: stałe a zmienne
Aby zrozumieć pojęcie modelowania stochastycznego, warto porównać je z jego odwrotnym, deterministycznym modelowaniem.
Modelowanie deterministyczne daje stałe wyniki
Modelowanie deterministyczne daje te same dokładne wyniki dla określonego zestawu danych wejściowych, bez względu na to, ile razy ponownie obliczysz model. Tutaj znane są właściwości matematyczne. Żadne z nich nie jest przypadkowe i jest tylko jeden zestaw określonych wartości i tylko jedna odpowiedź lub rozwiązanie problemu. W modelu deterministycznym niepewne czynniki są zewnętrzne w stosunku do modelu.
Modelowanie stochastyczne daje zmienne wyniki
Z drugiej strony modelowanie stochastyczne jest z natury losowe, a niepewne czynniki są wbudowane w model. Model daje wiele odpowiedzi, szacunków i wyników – takich jak dodawanie zmiennych do złożonego problemu matematycznego – aby zobaczyć ich różne skutki dla rozwiązania. Ten sam proces jest następnie powtarzany wielokrotnie w różnych scenariuszach.
Kto używa modelowania stochastycznego?
Modelowanie stochastyczne jest stosowane w różnych gałęziach przemysłu na całym świecie. Na przykład branża ubezpieczeniowa w dużym stopniu opiera się na modelowaniu stochastycznym, aby przewidzieć, jak bilanse firm będą wyglądać w danym momencie w przyszłości. Inne sektory, branże i dyscypliny, które zależą od modelowania stochastycznego, obejmują inwestycje w akcje, statystykę, językoznawstwo, biologię i fizykę kwantową.
Model stochastyczny obejmuje zmienne losowe w celu uzyskania wielu różnych wyników w różnych warunkach.
Przykład modelowania stochastycznego w usługach finansowych
Jak jest używany w branży inwestycyjnej
Stochastyczne modele inwestycyjne próbują prognozować zmiany cen, zwrotów z aktywów (ROA) i klas aktywów – takich jak obligacje i akcje – w czasie. Symulacji Monte Carlo jest przykładem modelu stochastycznego; może symulować wyniki portfela na podstawie rozkładów prawdopodobieństwa zwrotów z poszczególnych akcji. Stochastyczne modele inwestycyjne mogą być modelami z jednym lub wieloma aktywami i mogą być wykorzystywane do planowania finansowego, optymalizacji zarządzania aktywami i pasywami (ALM) lub alokacji aktywów; są również wykorzystywane do pracy aktuarialnej.
Kluczowe narzędzie w podejmowaniu decyzji finansowych
Znaczenie modelowania stochastycznego w finansach jest rozległe i dalekosiężne. Wybierając instrumenty inwestycyjne, należy mieć możliwość spojrzenia na różnorodne wyniki w zależności od wielu czynników i warunków. W niektórych branżach sukces lub upadek firmy może nawet zależeć od tego.
W ciągle zmieniającym się świecie inwestowania w każdej chwili mogą pojawić się nowe zmienne, które mogą mieć ogromny wpływ na decyzje osób wybierających akcje. Dlatego specjaliści finansowi często setki, a nawet tysiące razy uruchamiają modele stochastyczne, które oferują wiele potencjalnych rozwiązań pomagających w podejmowaniu decyzji.