Was ist stochastische Modellierung?

Stochastische Modellierung ist eine Form des Finanzmodells, das verwendet wird, um Investitionsentscheidungen zu treffen. Diese Art der Modellierung prognostiziert die Wahrscheinlichkeit verschiedener Ergebnisse unter verschiedenen Bedingungen unter Verwendung von Zufallsvariablen.

Stochastische Modellierung präsentiert Daten und prognostiziert Ergebnisse, die ein gewisses Maß an Unvorhersehbarkeit oder Zufälligkeit berücksichtigen. Unternehmen in vielen Branchen können stochastische Modellierung einsetzen, um ihre Geschäftspraktiken zu verbessern und die Rentabilität zu steigern. Im Finanzdienstleistungssektor verwenden Planer, Analysten und Portfoliomanager stochastische Modellierung, um ihre Vermögenswerte und Schulden zu verwalten und ihre Portfolios zu optimieren.

Stochastische Modellierung verstehen: Konstant versus veränderlich

Um das Konzept der stochastischen Modellierung zu verstehen, hilft es, es mit seiner entgegengesetzten, deterministischen Modellierung zu vergleichen.

Deterministische Modellierung führt zu konstanten Ergebnissen

Deterministische Modellierung liefert für einen bestimmten Satz von Eingaben exakt dieselben Ergebnisse, unabhängig davon, wie oft Sie das Modell neu berechnen. Hier sind die mathematischen Eigenschaften bekannt. Keiner von ihnen ist zufällig, und es gibt nur einen Satz spezifischer Werte und nur eine Antwort oder Lösung für ein Problem. Bei einem deterministischen Modell sind die unsicheren Faktoren außerhalb des Modells.

Stochastische Modellierung führt zu veränderlichen Ergebnissen

Stochastische Modellierung hingegen ist inhärent zufällig, und die unsicheren Faktoren sind in das Modell integriert. Das Modell erzeugt viele Antworten, Schätzungen und Ergebnisse — wie das Hinzufügen von Variablen zu einem komplexen mathematischen Problem —, um ihre unterschiedlichen Auswirkungen auf die Lösung zu sehen. Der gleiche Vorgang wird dann viele Male unter verschiedenen Szenarien wiederholt.

Wer verwendet stochastische Modellierung?

Stochastische Modellierung wird in einer Vielzahl von Branchen auf der ganzen Welt eingesetzt. Die Versicherungsbranche zum Beispiel stützt sich stark auf stochastische Modellierung, um vorherzusagen, wie Unternehmensbilanzen zu einem bestimmten Zeitpunkt in der Zukunft aussehen werden. Andere Sektoren, Branchen und Disziplinen, die auf stochastische Modellierung angewiesen sind, umfassen Aktieninvestitionen, Statistik, Linguistik, Biologie und Quantenphysik.

Ein Beispiel für stochastische Modellierung in Finanzdienstleistungen

Wie es in der Investmentbranche verwendet wird

Stochastische Anlagemodelle versuchen, die Schwankungen von Preisen, Kapitalrenditen (ROA) und Anlageklassen — wie Anleihen und Aktien — im Laufe der Zeit vorherzusagen. Die Monte-Carlo-Simulation ist ein Beispiel für ein stochastisches Modell; es kann simulieren, wie sich ein Portfolio auf der Grundlage der Wahrscheinlichkeitsverteilungen einzelner Aktienrenditen entwickeln kann. Stochastische Anlagemodelle können entweder Single-Asset- oder Multi-Asset-Modelle sein und für die Finanzplanung, zur Optimierung des Asset-Liability-Managements (ALM) oder der Asset-Allokation verwendet werden.

Ein zentrales Instrument bei der finanziellen Entscheidungsfindung

Die Bedeutung der stochastischen Modellierung im Finanzwesen ist umfangreich und weitreichend. Bei der Auswahl von Anlageinstrumenten ist es wichtig, eine Vielzahl von Ergebnissen unter verschiedenen Faktoren und Bedingungen betrachten zu können. In einigen Branchen kann der Erfolg oder Untergang eines Unternehmens sogar davon abhängen.In der sich ständig verändernden Welt des Investierens können jederzeit neue Variablen ins Spiel kommen, die die Entscheidungen eines Aktienpflückers enorm beeinflussen können. Daher führen Finanzfachleute stochastische Modelle oft hunderte oder sogar tausende Male aus, was zahlreiche mögliche Lösungen für die Entscheidungsfindung bietet.