Por qué el modelado estocástico es menos complicado de lo que parece
¿Qué es el modelado estocástico?
El modelado estocástico es una forma de modelo financiero que se utiliza para ayudar a tomar decisiones de inversión. Este tipo de modelado pronostica la probabilidad de varios resultados en diferentes condiciones, utilizando variables aleatorias.
El modelado estocástico presenta datos y predice resultados que dan cuenta de ciertos niveles de imprevisibilidad o aleatoriedad. Las empresas de muchas industrias pueden emplear modelos estocásticos para mejorar sus prácticas comerciales y aumentar la rentabilidad. En el sector de servicios financieros, los planificadores, analistas y gestores de carteras utilizan modelos estocásticos para administrar sus activos y pasivos y optimizar sus carteras.
Conclusiones clave
- El modelado estocástico pronostica la probabilidad de varios resultados en diferentes condiciones, utilizando variables aleatorias.
- El modelado estocástico presenta datos y predice resultados que dan cuenta de ciertos niveles de imprevisibilidad o aleatoriedad.
- En el sector de servicios financieros, los planificadores, analistas y gestores de carteras utilizan modelos estocásticos para gestionar sus activos y pasivos y optimizar sus carteras.
- Lo opuesto al modelado estocástico es el modelado determinista, que le brinda los mismos resultados exactos cada vez para un conjunto particular de entradas.
- La simulación de Monte Carlo es un ejemplo de modelo estocástico; puede simular el rendimiento de una cartera en función de las distribuciones de probabilidad de los rendimientos de las acciones individuales.
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Comprensión del modelado estocástico: constante frente a variable
Para comprender el concepto de modelado estocástico, es útil compararlo con su modelado determinista opuesto.
El modelado determinista produce resultados constantes
El modelado determinista le brinda los mismos resultados exactos para un conjunto particular de entradas, sin importar cuántas veces vuelva a calcular el modelo. Aquí se conocen las propiedades matemáticas. Ninguno de ellos es aleatorio y solo hay un conjunto de valores específicos y solo una respuesta o solución a un problema. Con un modelo determinista, los factores inciertos son externos al modelo.
El modelado estocástico produce resultados cambiantes
El modelado estocástico, por otro lado, es inherentemente aleatorio y los factores inciertos están integrados en el modelo. El modelo produce muchas respuestas, estimaciones y resultados, como agregar variables a un problema matemático complejo, para ver sus diferentes efectos en la solución. Luego, el mismo proceso se repite muchas veces en varios escenarios.
¿Quién usa el modelado estocástico?
El modelado estocástico se utiliza en una variedad de industrias en todo el mundo. La industria de seguros, por ejemplo, se basa en gran medida en modelos estocásticos para predecir cómo se verán los balances de las empresas en un momento dado en el futuro. Otros sectores, industrias y disciplinas que dependen del modelado estocástico incluyen la inversión en acciones, la estadística, la lingüística, la biología y la física cuántica.
Un modelo estocástico incorpora variables aleatorias para producir muchos resultados diferentes en diversas condiciones.
Un ejemplo de modelado estocástico en servicios financieros
Los modelos de inversión estocástica intentan pronosticar las variaciones de precios, rendimientos de los activos (ROA) y clases de activos, como bonos y acciones, a lo largo del tiempo. El simulación del Monte Carlo es un ejemplo de modelo estocástico; puede simular el rendimiento de una cartera en función de las distribuciones de probabilidad de los rendimientos de las acciones individuales. Los modelos de inversión estocásticos pueden ser de un solo activo o de múltiples activos, y pueden usarse para la planificación financiera, para optimizar la gestión de activos-pasivos (ALM) o la asignación de activos; también se utilizan para trabajos actuariales.
Una herramienta fundamental en la toma de decisiones financieras
La importancia de la modelización estocástica en las finanzas es amplia y de gran alcance. Al elegir vehículos de inversión, es fundamental poder ver una variedad de resultados bajo múltiples factores y condiciones. En algunas industrias, el éxito o la desaparición de una empresa pueden incluso depender de ello.
En el cambiante mundo de la inversión, pueden entrar en juego nuevas variables en cualquier momento, lo que podría afectar enormemente las decisiones de un seleccionador de acciones. Por lo tanto, los profesionales de las finanzas a menudo ejecutan modelos estocásticos cientos o incluso miles de veces, lo que ofrece numerosas soluciones potenciales para ayudar a orientar la toma de decisiones.
Preguntas frecuentes sobre el modelo estocástico
¿Cuál es la diferencia entre modelos estocásticos y deterministas?
A diferencia de los modelos deterministas que producen los mismos resultados exactos para un conjunto particular de entradas, los modelos estocásticos son lo opuesto; el modelo presenta datos y predice resultados que dan cuenta de ciertos niveles de imprevisibilidad o aleatoriedad.
¿Qué significa mucha variación en un modelo estocástico?
Los modelos estocásticos tienen que ver con el cálculo y la predicción de un resultado basado en la volatilidad y la variabilidad; la mayor variación en un modelo estocástico se refleja en el número de variables de entrada.
¿Qué es un ejemplo de un evento estocástico?
La simulación de Monte Carlo es un ejemplo de modelo estocástico; puede simular el rendimiento de una cartera en función de las distribuciones de probabilidad de los rendimientos de las acciones individuales.
¿Cuál es la diferencia entre estocástico y probabilístico?
Generalmente se consideran sinónimos entre sí. El estocástico puede considerarse un evento aleatorio, mientras que el probabilístico se deriva de la probabilidad.