Qu’Est-Ce Que La Modélisation Stochastique?

La modélisation stochastique est une forme de modèle financier qui est utilisée pour aider à prendre des décisions d’investissement. Ce type de modélisation prévoit la probabilité de divers résultats dans différentes conditions, en utilisant des variables aléatoires.

La modélisation stochastique présente des données et prédit des résultats qui tiennent compte de certains niveaux d’imprévisibilité ou de caractère aléatoire. Les entreprises de nombreux secteurs peuvent utiliser la modélisation stochastique pour améliorer leurs pratiques commerciales et augmenter leur rentabilité. Dans le secteur des services financiers, les planificateurs, les analystes et les gestionnaires de portefeuille utilisent la modélisation stochastique pour gérer leurs actifs et passifs et optimiser leurs portefeuilles.

Comprendre la modélisation stochastique: Constante par rapport à variable

Pour comprendre le concept de modélisation stochastique, il est utile de le comparer à sa modélisation déterministe opposée.

La modélisation déterministe produit des résultats constants

La modélisation déterministe vous donne les mêmes résultats exacts pour un ensemble particulier d’entrées, quel que soit le nombre de fois que vous recalculez le modèle. Ici, les propriétés mathématiques sont connues. Aucun d’entre eux n’est aléatoire, et il n’y a qu’un seul ensemble de valeurs spécifiques et une seule réponse ou solution à un problème. Avec un modèle déterministe, les facteurs incertains sont externes au modèle.

La modélisation stochastique produit des résultats variables

La modélisation stochastique, en revanche, est intrinsèquement aléatoire et les facteurs incertains sont intégrés au modèle. Le modèle produit de nombreuses réponses, estimations et résultats — comme l’ajout de variables à un problème mathématique complexe — pour voir leurs différents effets sur la solution. Le même processus est ensuite répété plusieurs fois dans divers scénarios.

Qui Utilise La Modélisation Stochastique ?

La modélisation stochastique est utilisée dans une variété d’industries à travers le monde. Le secteur de l’assurance, par exemple, s’appuie fortement sur la modélisation stochastique pour prédire l’évolution des bilans des entreprises à un moment donné à l’avenir. D’autres secteurs, industries et disciplines qui dépendent de la modélisation stochastique incluent l’investissement boursier, les statistiques, la linguistique, la biologie et la physique quantique.

Un exemple de Modélisation stochastique dans les Services financiers

Comment Elle est utilisée dans le secteur de l’investissement

Les modèles d’investissement stochastiques tentent de prévoir les variations des prix, du rendement des actifs (ROA) et des classes d’actifs — telles que les obligations et les actions — au fil du temps. La simulation de Monte Carlo est un exemple de modèle stochastique; il peut simuler la performance d’un portefeuille en fonction des distributions de probabilité des rendements des actions individuelles. Les modèles d’investissement stochastiques peuvent être des modèles à un actif ou à plusieurs actifs, et peuvent être utilisés pour la planification financière, pour optimiser la gestion actif-passif (ALM) ou l’allocation d’actifs; ils sont également utilisés pour le travail actuariel.

Un outil essentiel dans la prise de décision financière

L’importance de la modélisation stochastique en finance est vaste et de grande portée. Lors du choix des véhicules d’investissement, il est essentiel de pouvoir visualiser une variété de résultats sous de multiples facteurs et conditions. Dans certaines industries, le succès ou la disparition d’une entreprise peut même en dépendre.

Dans le monde de l’investissement en constante évolution, de nouvelles variables peuvent entrer en jeu à tout moment, ce qui pourrait influer énormément sur les décisions d’un stock-picker. Par conséquent, les professionnels de la finance exécutent souvent des modèles stochastiques des centaines, voire des milliers de fois, ce qui offre de nombreuses solutions potentielles pour aider à cibler la prise de décision.