確率論的モデリングが思ったほど複雑でない理由

確率論的モデリングとは何ですか？

確率論的モデリングは、 財務モデル これは、投資決定を支援するために使用されます。 このタイプのモデリングは、確率変数を使用して、さまざまな条件下でさまざまな結果の確率を予測します。

確率論的モデリングは、データを提示し、特定のレベルの予測不可能性またはランダム性を説明する結果を予測します。 多くの業界の企業は、確率論的モデリングを使用して、ビジネス慣行を改善し、収益性を高めることができます。 金融サービス部門では、プランナー、アナリスト、ポートフォリオマネージャーが確率論的モデリングを使用して 資産と負債を管理する ポートフォリオを最適化します。

確率論的モデリングの理解：一定対変更可能

確率論的モデリングの概念を理解するには、それを反対の決定論的モデリングと比較するのに役立ちます。

決定論的モデリングは一定の結果を生み出す

決定論的モデリングでは、モデルを何度再計算しても、特定の入力セットに対してまったく同じ結果が得られます。 ここでは、数学的特性が知られています。 それらはどれもランダムではなく、特定の値のセットは1つだけであり、問​​題に対する答えまたは解決策は1つだけです。 決定論的モデルでは、不確実な要因はモデルの外部にあります。

確率論的モデリングは変更可能な結果を​​生み出す

一方、確率論的モデリングは本質的にランダムであり、不確実な要素がモデルに組み込まれています。 このモデルは、複雑な数学の問題に変数を追加するなど、多くの回答、推定、および結果を生成して、ソリューションに対するさまざまな影響を確認します。 その後、同じプロセスがさまざまなシナリオで何度も繰り返されます。

確率論的モデリングを使用するのは誰ですか？

確率論的モデリングは、世界中のさまざまな業界で使用されています。 たとえば、保険業界は、確率論的モデリングに大きく依存して、会社の貸借対照表が将来の特定の時点でどのように見えるかを予測します。 確率論的モデリングに依存する他のセクター、産業、および分野には、株式投資、統計、言語学、生物学、および量子物理学が含まれます。

金融サービスにおける確率論的モデリングの例

確率的投資モデルは、価格、総資産利益率（ROA）、および資産クラス（債券や株式など）の経時変化を予測しようとします。 NS モンテカルロシミュレーション 確率モデルの一例です。 個々の株式リターンの確率分布に基づいて、ポートフォリオがどのように機能するかをシミュレートできます。 確率的投資モデルは、単一資産モデルまたは複数資産モデルのいずれかであり、資産負債管理（ALM）または資産配分を最適化するための財務計画に使用できます。 それらは保険数理業務にも使用されます。

財務上の意思決定における極めて重要なツール

金融における確率論的モデリングの重要性は広範で広範囲に及びます。 投資ビークルを選択するときは、複数の要因と条件の下でさまざまな結果を表示できることが重要です。 一部の業界では、企業の成功または消滅はそれにかかっている場合もあります。

絶え間なく変化する投資の世界では、いつでも新しい変数が作用する可能性があり、それが株式ピッカーの決定に大きな影響を与える可能性があります。 したがって、金融の専門家は、確率モデルを数百回または数千回実行することがよくあります。これにより、ターゲットを絞った意思決定に役立つ多数の潜在的なソリューションが提供されます。

確率モデルに関するFAQ

確率論的モデルと決定論的モデルの違いは何ですか？

特定の入力セットに対して同じ正確な結果を生成する決定論的モデルとは異なり、確率論的モデルは反対です。 モデルはデータを提示し、特定のレベルの予測不可能性またはランダム性を説明する結果を予測します。

確率モデルで多くの変動は何を意味しますか？

確率論的モデルとは、ボラティリティと変動性に基づいて結果を計算および予測することです。 確率モデルの変動が大きいほど、入力変数の数に反映されます。

確率的イベントの例は何ですか？

モンテカルロシミュレーションは、確率モデルの一例です。 個々の株式リターンの確率分布に基づいて、ポートフォリオがどのように機能するかをシミュレートできます。

確率論的と確率論的の違いは何ですか？

それらは一般に互いに同義語と見なされます。 確率論はランダムなイベントと考えることができますが、確率論は確率から導き出されます。