რატომ არის სტოქასტური მოდელირება ნაკლებად გართულებული ვიდრე ჟღერს
რა არის სტოქასტური მოდელირება?
სტოქასტური მოდელირება არის ფორმა ფინანსური მოდელი რომელიც გამოიყენება საინვესტიციო გადაწყვეტილებების მიღებაში. ამ ტიპის მოდელირება პროგნოზირებს სხვადასხვა შედეგების ალბათობას სხვადასხვა პირობებში, შემთხვევითი ცვლადების გამოყენებით.
სტოქასტური მოდელირება წარმოადგენს მონაცემებს და წინასწარმეტყველებს შედეგებს, რომლებიც ითვალისწინებს გარკვეულ დონეს არაპროგნოზირებადობას ან შემთხვევითობას. ბევრ ინდუსტრიის კომპანიებს შეუძლიათ გამოიყენონ სტოქასტური მოდელირება თავიანთი ბიზნეს პრაქტიკის გასაუმჯობესებლად და მომგებიანობის გასაზრდელად. ფინანსური მომსახურების სექტორში, დამგეგმავები, ანალიტიკოსები და პორტფელის მენეჯერები იყენებენ სტოქასტურ მოდელირებას მართონ თავიანთი აქტივები და ვალდებულებები და მათი პორტფელის ოპტიმიზაცია.
ძირითადი Takeaways
- სტოქასტური მოდელირება პროგნოზირებს სხვადასხვა შედეგების ალბათობას სხვადასხვა პირობებში, შემთხვევითი ცვლადების გამოყენებით.
- სტოქასტური მოდელირება წარმოადგენს მონაცემებს და წინასწარმეტყველებს შედეგებს, რომლებიც ითვალისწინებს გარკვეულ დონეს არაპროგნოზირებადობას ან შემთხვევითობას.
- ფინანსური მომსახურების სექტორში, დამგეგმავები, ანალიტიკოსები და პორტფელის მენეჯერები იყენებენ სტოქასტურ მოდელირებას თავიანთი აქტივებისა და ვალდებულებების მართვისა და პორტფელის ოპტიმიზაციისათვის.
- სტოქასტური მოდელირების საპირისპიროა დეტერმინისტული მოდელირება, რომელიც ყოველ ჯერზე იძლევა იმავე ზუსტ შედეგს კონკრეტული შეყვანისთვის.
- მონტე კარლოს სიმულაცია არის სტოქასტური მოდელის ერთ -ერთი მაგალითი; მას შეუძლია მოახდინოს სიმულაცია, თუ როგორ შეიძლება პორტფოლიო შეასრულოს ინდივიდუალური აქციების ანაზღაურების ალბათობის განაწილების საფუძველზე.
1:22
დააწკაპუნეთ თამაშზე, რომ გაიგოთ სტოქასტური მოდელირების შესახებ
სტოქასტური მოდელირების გაგება: მუდმივი და ცვალებადი
სტოქასტური მოდელირების კონცეფციის გასაგებად, იგი ეხმარება მას შეადაროთ მის საპირისპირო, დეტერმინისტულ მოდელირებას.
დეტერმინისტული მოდელირება იძლევა მუდმივ შედეგებს
დეტერმინისტული მოდელირება იძლევა იმავე ზუსტ შედეგებს კონკრეტული შეყვანისთვის, რამდენჯერაც არ უნდა გამოითვალოთ მოდელი. აქ მათემატიკური თვისებები ცნობილია. არცერთი მათგანი არ არის შემთხვევითი და არსებობს მხოლოდ ერთი კონკრეტული მნიშვნელობა და მხოლოდ ერთი პასუხი ან გამოსავალი პრობლემაზე. დეტერმინისტული მოდელით, გაურკვეველი ფაქტორები მოდელის გარეგანია.
სტოქასტური მოდელირება იძლევა ცვალებად შედეგებს
მეორეს მხრივ, სტოქასტური მოდელირება თავისთავად შემთხვევითია და გაურკვეველი ფაქტორები ჩაშენებულია მოდელში. მოდელი აწარმოებს ბევრ პასუხს, შეფასებას და შედეგს, როგორიცაა მათემატიკის რთულ ამოცანაში ცვლადების დამატება, რათა ნახოთ მათი განსხვავებული ეფექტი გადაწყვეტაზე. იგივე პროცესი მრავალჯერ მეორდება სხვადასხვა სცენარის მიხედვით.
ვინ იყენებს სტოქასტურ მოდელირებას?
სტოქასტური მოდელირება გამოიყენება მსოფლიოს სხვადასხვა ინდუსტრიაში. მაგალითად, სადაზღვევო ინდუსტრია დიდწილად ეყრდნობა სტოქასტურ მოდელირებას იმის დასადგენად, თუ როგორ გამოიყურება კომპანიის ბალანსი მოცემულ მომენტში მომავალში. სხვა სექტორები, ინდუსტრიები და დისციპლინები, რომლებიც დამოკიდებულია სტოქასტურ მოდელირებაზე, მოიცავს საფონდო ინვესტიციებს, სტატისტიკას, ენათმეცნიერებას, ბიოლოგიას და კვანტურ ფიზიკას.
სტოქასტური მოდელი აერთიანებს შემთხვევით ცვლადებს სხვადასხვა პირობებში მრავალი განსხვავებული შედეგის მისაღწევად.
ფინანსური მომსახურების სტოქასტური მოდელირების მაგალითი
სტოქასტური საინვესტიციო მოდელები ცდილობენ პროგნოზირება მოახდინონ ფასების ცვალებადობა, აქტივების ანაზღაურება (ROA) და აქტივების კლასები - როგორიცაა ობლიგაციები და აქციები - დროთა განმავლობაში. ის მონტე კარლოს სიმულაცია არის სტოქასტური მოდელის ერთ -ერთი მაგალითი; მას შეუძლია მოახდინოს სიმულაცია, თუ როგორ შეიძლება პორტფოლიო შეასრულოს ინდივიდუალური აქციების ანაზღაურების ალბათობის განაწილების საფუძველზე. სტოქასტური საინვესტიციო მოდელები შეიძლება იყოს ერთ აქტივიანი ან მრავალ აქტივიანი მოდელები და შეიძლება გამოყენებულ იქნას ფინანსური დაგეგმვისთვის, აქტივ-ვალდებულებების მართვის (ALM) ან აქტივების გამოყოფის ოპტიმიზაციისათვის; ისინი ასევე გამოიყენება აქტუარული სამუშაოსთვის.
მნიშვნელოვანი ინსტრუმენტი ფინანსური გადაწყვეტილებების მიღებისას
სტოქასტური მოდელირების მნიშვნელობა ფინანსებში არის ფართო და შორს მიმავალი. საინვესტიციო სატრანსპორტო საშუალებების არჩევისას, გადამწყვეტი მნიშვნელობა აქვს სხვადასხვა შედეგების ხილვას მრავალ ფაქტორსა და პირობებში. ზოგიერთ ინდუსტრიაში კომპანიის წარმატება ან დაღუპვა შეიძლება მასზე იყოს დამოკიდებული.
ინვესტიციების მუდმივად ცვალებად სამყაროში, ნებისმიერ დროს შეიძლება გამოჩნდეს ახალი ცვლადები, რამაც შეიძლება უაღრესად იმოქმედოს საფონდო ამომრჩეველთა გადაწყვეტილებებზე. მაშასადამე, ფინანსების პროფესიონალები ხშირად ასობით ან თუნდაც ათასჯერ აწარმოებენ სტოქასტურ მოდელებს, რაც მრავალრიცხოვან პოტენციურ გადაწყვეტილებებს გვთავაზობს გადაწყვეტილების მიღებაში დასახმარებლად.
სტოქასტური მოდელის ხშირად დასმული კითხვები
რა განსხვავებაა სტოქასტურ და დეტერმინისტულ მოდელებს შორის?
განსხვავებით დეტერმინისტული მოდელებისაგან, რომლებიც აწარმოებენ ერთსა და იმავე ზუსტ შედეგს შეყვანის კონკრეტული ნაკრებისთვის, სტოქასტური მოდელები საპირისპიროა; მოდელი წარმოადგენს მონაცემებს და პროგნოზირებს შედეგებს, რომლებიც ითვალისწინებს არაპროგნოზირებადობის ან შემთხვევითობის გარკვეულ დონეს.
რას ნიშნავს ბევრი ვარიაცია სტოქასტურ მოდელში?
სტოქასტური მოდელები არის არასტაბილურობისა და ცვალებადობის საფუძველზე შედეგის გამოთვლა და პროგნოზირება; სტოქასტურ მოდელში უფრო მეტი ცვალებადობა აისახება შეყვანის ცვლადების რაოდენობაზე.
რა არის სტოქასტური მოვლენის მაგალითი?
მონტე კარლოს სიმულაცია არის სტოქასტური მოდელის ერთ -ერთი მაგალითი; მას შეუძლია მოახდინოს სიმულაცია, თუ როგორ შეიძლება პორტფოლიო შეასრულოს ინდივიდუალური აქციების ანაზღაურების ალბათობის განაწილების საფუძველზე.
რა განსხვავებაა სტოქასტურსა და ალბათურს შორის?
ისინი ზოგადად განიხილება ერთმანეთის სინონიმად. სტოქასტური შეიძლება ჩაითვალოს როგორც შემთხვევითი მოვლენა, ხოლო ალბათური გამომდინარეობს ალბათობიდან.