Hvad er stokastisk modellering?

stokastisk modellering er en form for finansiel model, der bruges til at hjælpe med at træffe investeringsbeslutninger. Denne type modellering forudsiger sandsynligheden for forskellige resultater under forskellige forhold ved hjælp af tilfældige variabler.stokastisk modellering præsenterer data og forudsiger resultater, der tegner sig for visse niveauer af uforudsigelighed eller tilfældighed. Virksomheder i mange brancher kan anvende stokastisk modellering for at forbedre deres forretningspraksis og øge rentabiliteten. I sektoren for finansielle tjenester bruger planlæggere, analytikere og porteføljeforvaltere stokastisk modellering til at styre deres aktiver og passiver og optimere deres porteføljer.

forståelse af stokastisk modellering: konstant Versus foranderlig

for at forstå begrebet stokastisk modellering hjælper det med at sammenligne det med dets modsatte, deterministiske modellering.

deterministisk modellering giver konstante resultater

deterministisk modellering giver dig de samme nøjagtige resultater for et bestemt sæt input, uanset hvor mange gange du genberegner modellen. Her er de matematiske egenskaber kendt. Ingen af dem er tilfældige, og der er kun et sæt specifikke værdier og kun et svar eller en løsning på et problem. Med en deterministisk model er de usikre faktorer uden for modellen.

stokastisk modellering producerer foranderlige resultater

stokastisk modellering er derimod iboende tilfældig, og de usikre faktorer er indbygget i modellen. Modellen producerer mange svar, estimater og resultater—som at tilføje variabler til et komplekst matematikproblem—for at se deres forskellige effekter på løsningen. Den samme proces gentages derefter mange gange under forskellige scenarier.

Hvem bruger stokastisk modellering?

stokastisk modellering anvendes i en række industrier rundt om i verden. Forsikringsbranchen er for eksempel stærkt afhængig af stokastisk modellering for at forudsige, hvordan virksomhedens balancer vil se på et givet punkt i fremtiden. Andre sektorer, industrier og discipliner, der er afhængige af stokastisk modellering, inkluderer aktieinvestering, statistik, lingvistik, biologiog kvantefysik.

et eksempel på stokastisk modellering i finansielle tjenester

hvordan det bruges i investeringsbranchen

stokastiske investeringsmodeller forsøger at forudsige variationer i priser, afkast på Aktiver (ROA) og aktivklasser—såsom obligationer og aktier—over tid. Monte Carlo-simuleringen er et eksempel på en stokastisk model; det kan simulere, hvordan en portefølje kan udføre baseret på sandsynlighedsfordelingen af individuelle aktieafkast. Stokastiske investeringsmodeller kan enten være single-asset eller multi-asset modeller og kan bruges til økonomisk planlægning for at optimere asset-liability-management (ALM) eller asset allocation; de bruges også til aktuarmæssigt arbejde.

et centralt værktøj i finansiel beslutningstagning

betydningen af stokastisk modellering i finansiering er omfattende og vidtrækkende. Når du vælger investering køretøjer, er det afgørende at kunne se en række resultater under flere faktorer og betingelser. I nogle brancher, en virksomheds succes eller død kan endda hænge på det.

i den stadigt skiftende investeringsverden kan nye variabler til enhver tid komme i spil, hvilket kan påvirke en aktievælgers beslutninger enormt. Derfor kører økonomiprofessionelle ofte stokastiske modeller hundreder eller endda tusinder af gange, hvilket giver adskillige potentielle løsninger til at hjælpe med at målrette beslutningstagning.