Modelowanie stochastyczne
Modelowanie stochastyczne jest formą modelu finansowego, który służy do podejmowania 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 w wielu branżach mogą stosować modelowanie stochastyczne w celu poprawy swoich praktyk biznesowych i zwiększenia rentowności. W sektorze usług finansowych planiści, analitycy i menedżerowie portfeli wykorzystują modelowanie stochastyczne do zarządzania swoimi aktywami i pasywami oraz optymalizacji swoich portfeli.
Zrozumienie modelowania stochastycznego: stałe kontra zmienne
Aby zrozumieć pojęcie modelowania stochastycznego, pomaga porównać je z 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 obliczasz model. Tutaj znane są właściwości matematyczne. Żadna z nich nie jest przypadkowa i istnieje tylko jeden zestaw określonych wartości oraz tylko jedna odpowiedź lub rozwiązanie problemu. W modelu deterministycznym niepewne czynniki są zewnętrzne względem modelu.
Modelowanie stochastyczne daje zmienne wyniki
Z drugiej strony modelowanie stochastyczne jest z natury losowe, a niepewne czynniki są wbudowane w model. Model generuje wiele odpowiedzi, szacunków i wyników - takich jak dodawanie zmiennych do złożonego problemu matematycznego - aby zobaczyć ich różne skutki dla rozwiązania. Ten sam proces powtarza się wiele razy w różnych scenariuszach.
Kto używa modelowania stochastycznego?
Modelowanie stochastyczne jest stosowane w różnych branżach na całym świecie. Na przykład branża ubezpieczeniowa polega w dużej mierze na modelowaniu stochastycznym, aby przewidzieć, jak bilansy firm będą wyglądały w danym momencie w przyszłości. Inne sektory, branże i dyscypliny, które zależą od modelowania stochastycznego, to inwestowanie w akcje, statystyki, językoznawstwo, biologia i fizyka kwantowa.
[Ważne: model stochastyczny wykorzystuje losowe zmienne, aby uzyskać wiele różnych wyników w różnych warunkach.]
Przykład modelowania stochastycznego w usługach finansowych
Jak jest stosowany w branży inwestycyjnej
Stochastyczne modele inwestycyjne próbują prognozować zmiany cen, zwrotów z aktywów (ROA) i klas aktywów - takich jak obligacje i akcje - w czasie. Symulacja Monte Carlo jest jednym z przykładów modelu stochastycznego; może symulować wydajność portfela na podstawie rozkładów prawdopodobieństwa poszczególnych zwrotów akcji.
Kluczowe narzędzie w podejmowaniu decyzji finansowych
Znaczenie modelowania stochastycznego w finansach jest rozległe i dalekosiężne. Przy wyborze instrumentów inwestycyjnych kluczowe jest, aby móc zobaczyć różnorodne wyniki pod wieloma czynnikami i warunkami. W niektórych branżach sukces lub upadek firmy może nawet zależeć od niej.
W stale zmieniającym się świecie inwestowania w dowolnym momencie mogą pojawić się nowe zmienne, co może mieć ogromny wpływ na decyzje dystrybutorów. Dlatego specjaliści od finansów często używają modeli stochastycznych setki, a nawet tysiące razy, co oferuje wiele potencjalnych rozwiązań, które mogą pomóc w podejmowaniu decyzji.
Porównaj rachunki inwestycyjne Nazwa dostawcy Opis Ujawnienie reklamodawcy × Oferty przedstawione w tej tabeli pochodzą od partnerstw, od których Investopedia otrzymuje wynagrodzenie.