Miksi stokastinen mallinnus on vähemmän monimutkaista kuin se kuulostaa
Mikä on stokastinen mallinnus?
Stokastinen mallinnus on eräs muoto rahoitusmalli jota käytetään sijoituspäätösten tekemiseen. Tämäntyyppinen mallinnus ennustaa eri tulosten todennäköisyyden eri olosuhteissa käyttäen satunnaismuuttujia.
Stokastinen mallinnus esittää tietoja ja ennustaa tuloksia, jotka ottavat huomioon tietyn tason arvaamattomuuden tai satunnaisuuden. Monien alojen yritykset voivat käyttää stokastista mallintamista parantaakseen liiketoimintakäytäntöjään ja parantaakseen kannattavuuttaan. Rahoituspalvelualalla suunnittelijat, analyytikot ja salkunhoitajat käyttävät stokastista mallintamista hallita omaisuuttaan ja velkojaan ja optimoida portfolionsa.
Avain takeaways
- Stokastinen mallinnus ennustaa eri tulosten todennäköisyyden eri olosuhteissa käyttäen satunnaismuuttujia.
- Stokastinen mallinnus esittää tietoja ja ennustaa tuloksia, jotka ottavat huomioon tietyn tason arvaamattomuuden tai satunnaisuuden.
- Rahoituspalvelualalla suunnittelijat, analyytikot ja salkunhoitajat käyttävät stokastista mallintamista hallitakseen varojaan ja velkojaan ja optimoidakseen salkkujaan.
- Stokastisen mallinnuksen vastakohta on deterministinen mallinnus, joka antaa sinulle samat tarkat tulokset joka kerta tietylle syöttöjoukolle.
- Monte Carlon simulaatio on yksi esimerkki stokastisesta mallista; se voi simuloida salkun suorituskykyä yksittäisten osaketuottojen todennäköisyysjakaumien perusteella.
1:22
Napsauta Toista oppiaksesi stokastisesta mallinnuksesta
Stokastisen mallinnuksen ymmärtäminen: Jatkuva vaihtuva
Stokastisen mallinnuksen käsitteen ymmärtäminen auttaa vertaamaan sitä vastakkaiseen, deterministiseen mallintamiseen.
Deterministinen mallinnus tuottaa jatkuvia tuloksia
Deterministinen mallinnus antaa samat täsmälliset tulokset tietylle syöttöjoukolle riippumatta siitä, kuinka monta kertaa lasket mallin uudelleen. Täällä tiedetään matemaattiset ominaisuudet. Mikään niistä ei ole satunnainen, ja on vain yksi joukko erityisiä arvoja ja vain yksi vastaus tai ratkaisu ongelmaan. Deterministisessä mallissa epävarmat tekijät ovat mallin ulkopuolisia.
Stokastinen mallinnus tuottaa vaihtelevia tuloksia
Stokastinen mallinnus on sen sijaan luonnostaan satunnaista, ja epävarmat tekijät on sisällytetty malliin. Malli tuottaa monia vastauksia, arvioita ja tuloksia - kuten lisäämällä muuttujia monimutkaiseen matemaattiseen tehtävään - nähdäkseen niiden erilaiset vaikutukset ratkaisuun. Sama prosessi toistetaan monta kertaa eri tilanteissa.
Kuka käyttää stokastista mallinnusta?
Stokastista mallintamista käytetään eri aloilla ympäri maailmaa. Esimerkiksi vakuutusala luottaa vahvasti stokastiseen mallintamiseen ennustaakseen, miltä yrityksen tase näyttää tulevaisuudessa. Muita stokastisesta mallinnuksesta riippuvaisia aloja, aloja ja aloja ovat osakesijoittaminen, tilastot, kielitiede, biologia ja kvanttifysiikka.
Stokastinen malli sisältää satunnaismuuttujia, jotka tuottavat monia erilaisia tuloksia eri olosuhteissa.
Esimerkki stokastisesta mallinnuksesta rahoituspalveluissa
Stokastiset sijoitusmallit yrittävät ennustaa hintojen, varojen tuoton (ROA) ja omaisuusluokkien - kuten joukkovelkakirjojen ja osakkeiden - vaihteluja ajan kuluessa. The Monte Carlon simulaatio on yksi esimerkki stokastisesta mallista; se voi simuloida salkun suorituskykyä yksittäisten osaketuottojen todennäköisyysjakaumien perusteella. Stokastiset sijoitusmallit voivat olla joko yhden omaisuuden tai usean omaisuuden malleja, ja niitä voidaan käyttää rahoitussuunnittelussa, optimoidakseen omaisuuserien ja velkojen hallintaa (ALM) tai varojen kohdistamista; niitä käytetään myös vakuutusmatemaattiseen työhön.
Keskeinen työkalu taloudellisessa päätöksenteossa
Stokastisen mallintamisen merkitys rahoituksessa on laaja ja kauaskantoinen. Sijoitusvälineitä valittaessa on kriittisen tärkeää pystyä näkemään erilaisia tuloksia monilla tekijöillä ja olosuhteilla. Joillakin aloilla yrityksen menestys tai tuho voi jopa riippua siitä.
Sijoitusmaailmassa, joka muuttuu jatkuvasti, uusia muuttujia voi tulla peliin milloin tahansa, mikä voi vaikuttaa osakkeenvalitsimen päätöksiin valtavasti. Siksi rahoitusalan ammattilaiset suorittavat usein stokastisia malleja satoja tai jopa tuhansia kertoja, mikä tarjoaa lukuisia mahdollisia ratkaisuja päätöksenteon kohdentamiseksi.
Stokastisen mallin usein kysytyt kysymykset
Mitä eroa on stokastisten ja determinististen mallien välillä?
Toisin kuin deterministiset mallit, jotka tuottavat samat tarkat tulokset tietylle panosjoukolle, stokastiset mallit ovat päinvastaisia; malli esittää tietoja ja ennustaa tuloksia, jotka ottavat huomioon tietyn tason arvaamattomuuden tai satunnaisuuden.
Mitä paljon vaihtelua tarkoittaa stokastisessa mallissa?
Stokastisissa malleissa on kyse tuloksen laskemisesta ja ennustamisesta volatiliteetin ja vaihtelevuuden perusteella; mitä enemmän stokastisen mallin vaihtelua heijastuu syöttömuuttujien määrään.
Mikä on esimerkki stokastisesta tapahtumasta?
Monte Carlon simulaatio on yksi esimerkki stokastisesta mallista; se voi simuloida salkun suorituskykyä yksittäisten osaketuottojen todennäköisyysjakaumien perusteella.
Mikä on ero stokastisen ja todennäköisyyden välillä?
Yleensä niitä pidetään toistensa synonyymeinä. Stokastista voidaan ajatella satunnaisena tapahtumana, kun taas todennäköisyys johdetaan todennäköisyydestä.