Защо стохастичното моделиране е по -малко сложно, отколкото звучи

Какво е стохастично моделиране?

Стохастичното моделиране е форма на финансов модел която се използва за вземане на инвестиционни решения. Този тип моделиране прогнозира вероятността от различни резултати при различни условия, използвайки случайни променливи.

Стохастичното моделиране представя данни и прогнозира резултати, които отчитат определени нива на непредсказуемост или случайност. Компаниите в много индустрии могат да използват стохастично моделиране, за да подобрят своите бизнес практики и да увеличат рентабилността. В сектора на финансовите услуги планиращите, анализаторите и мениджърите на портфейли използват стохастично моделиране за управляват своите активи и пасиви и да оптимизират портфолиото си.

Разбиране на стохастичното моделиране: Константа спрямо променлива

За да се разбере концепцията за стохастично моделиране, тя помага да се сравни с нейното противоположно, детерминирано моделиране.

Детерминираното моделиране дава постоянни резултати

Детерминираното моделиране ви дава същите точни резултати за определен набор от входове, без значение колко пъти преизчислявате модела. Тук са известни математическите свойства. Нито една от тях не е случайна и има само един набор от конкретни стойности и само един отговор или решение на проблем. При детерминиран модел несигурните фактори са външни за модела.

Стохастичното моделиране дава променливи резултати

Стохастичното моделиране, от друга страна, е по своята същност случайно и несигурните фактори са вградени в модела. Моделът произвежда много отговори, оценки и резултати - като добавяне на променливи към сложна математическа задача - за да се видят различните им ефекти върху решението. След това същият процес се повтаря многократно при различни сценарии.

Кой използва стохастичното моделиране?

Стохастичното моделиране се използва в различни индустрии по света. Застрахователната индустрия например разчита до голяма степен на стохастичното моделиране, за да предскаже как ще изглеждат балансите на компаниите в даден момент в бъдеще. Други сектори, индустрии и дисциплини, които зависят от стохастичното моделиране, включват инвестиране в акции, статистика, лингвистика, биология и квантова физика.

Пример за стохастично моделиране във финансовите услуги

Стохастичните инвестиционни модели се опитват да прогнозират промените в цените, възвръщаемостта на активите (ROA) и класовете активи - като облигации и акции - с течение на времето. The Симулация на Монте Карло е един пример за стохастичен модел; той може да симулира как може да се представя портфолиото въз основа на вероятностните разпределения на отделните възвръщаемост на акции. Стохастичните инвестиционни модели могат да бъдат или модели с един актив, или модели с много активи, и могат да се използват за финансово планиране, за оптимизиране на управлението на пасив-актив (ALM) или разпределение на активи; те се използват и за актюерска работа.

Основен инструмент при вземането на финансови решения

Значението на стохастичното моделиране във финансите е широко и мащабно. При избора на инвестиционни средства е от решаващо значение да можете да видите различни резултати при множество фактори и условия. В някои индустрии успехът или смъртта на една компания може дори да зависи от нея.

В постоянно променящия се свят на инвестиране, по всяко време могат да влязат в действие нови променливи, които биха могли да повлияят изключително много на решенията на берача. Следователно, финансовите специалисти често изпълняват стохастични модели стотици или дори хиляди пъти, което предлага множество потенциални решения, които да помогнат за вземане на решения.

Често задавани въпроси за стохастичния модел

Каква е разликата между стохастичните и детерминираните модели?

За разлика от детерминистичните модели, които дават същите точни резултати за определен набор от входове, стохастичните модели са обратното; моделът представя данни и прогнозира резултати, които отчитат определени нива на непредсказуемост или случайност.

Какво означава много вариация в стохастичния модел?

Стохастичните модели се състоят в изчисляване и прогнозиране на резултат въз основа на променливостта и променливостта; по -голямото изменение в стохастичния модел се отразява в броя на входните променливи.

Какво е пример за стохастично събитие?

Симулацията в Монте Карло е един пример за стохастичен модел; той може да симулира как може да се представя портфолиото въз основа на вероятностните разпределения на отделните възвръщаемост на акции.

Каква е разликата между стохастичната и вероятностната?

Те обикновено се считат за синоними един на друг. Стохастичното може да се разглежда като случайно събитие, докато вероятностното се извежда от вероятността.