Modellazione stocastica
- Che cos’è la modellazione stocastica?
- Comprensione della modellazione stocastica: costante contro variabile
- La modellazione deterministica produce risultati costanti
- La modellazione stocastica produce risultati modificabili
- Chi usa la modellazione stocastica?
- Un esempio di modellazione stocastica nei servizi finanziari
- Come viene utilizzato nel settore degli investimenti
- Uno strumento fondamentale nel processo decisionale finanziario
Che cos’è la modellazione stocastica?
La modellazione stocastica è una forma di modello finanziario che viene utilizzata per aiutare a prendere decisioni di investimento. Questo tipo di modellazione prevede la probabilità di vari risultati in condizioni diverse, utilizzando variabili casuali.
La modellazione stocastica presenta i dati e predice i risultati che tengono conto di determinati livelli di imprevedibilità o casualità. Le aziende in molti settori possono utilizzare modelli stocastici per migliorare le loro pratiche commerciali e aumentare la redditività. Nel settore dei servizi finanziari, pianificatori, analisti e gestori di portafoglio utilizzano modelli stocastici per gestire le loro attività e passività e ottimizzare i loro portafogli.
Comprensione della modellazione stocastica: costante contro variabile
Per comprendere il concetto di modellazione stocastica, aiuta a confrontarlo con la sua modellazione opposta e deterministica.
La modellazione deterministica produce risultati costanti
La modellazione deterministica fornisce gli stessi risultati esatti per un particolare insieme di input, indipendentemente dal numero di volte in cui si ricalcola il modello. Qui, le proprietà matematiche sono note. Nessuno di questi è casuale e esiste solo un insieme di valori specifici e una sola risposta o soluzione a un problema. Con un modello deterministico, i fattori incerti sono esterni al modello.
La modellazione stocastica produce risultati modificabili
La modellazione stocastica, d’altra parte, è intrinsecamente casuale e i fattori incerti sono incorporati nel modello. Il modello produce molte risposte, stime e risultati, come l’aggiunta di variabili a un problema matematico complesso, per vedere i loro diversi effetti sulla soluzione. Lo stesso processo viene poi ripetuto molte volte in vari scenari.
Chi usa la modellazione stocastica?
La modellazione stocastica viene utilizzata in una varietà di settori in tutto il mondo. Il settore assicurativo, ad esempio, si basa molto sulla modellazione stocastica per prevedere come i bilanci aziendali guarderanno a un determinato punto in futuro. Altri settori, industrie e discipline che dipendono dalla modellazione stocastica includono investimenti azionari, statistiche, linguistica, biologia e fisica quantistica.
Un modello stocastico incorpora variabili casuali per produrre molti risultati diversi in condizioni diverse.
Un esempio di modellazione stocastica nei servizi finanziari
Come viene utilizzato nel settore degli investimenti
I modelli di investimento stocastici tentano di prevedere le variazioni dei prezzi, dei rendimenti delle attività (ROA) e delle classi di attività, come obbligazioni e azioni, nel tempo. La simulazione Monte Carlo è un esempio di modello stocastico; può simulare come un portafoglio può eseguire in base alle distribuzioni di probabilità dei singoli rendimenti azionari. I modelli di investimento stocastico possono essere modelli a singolo asset o multi-asset e possono essere utilizzati per la pianificazione finanziaria, per ottimizzare la gestione delle attività-passività (ALM) o l’asset allocation; sono utilizzati anche per il lavoro attuariale.
Uno strumento fondamentale nel processo decisionale finanziario
L’importanza della modellazione stocastica nella finanza è ampia e di vasta portata. Quando si scelgono i veicoli di investimento, è fondamentale essere in grado di visualizzare una varietà di risultati in più fattori e condizioni. In alcuni settori, il successo o la scomparsa di un’azienda può anche dipendere da esso.
Nel mondo in continua evoluzione degli investimenti, nuove variabili possono entrare in gioco in qualsiasi momento, il che potrebbe influenzare enormemente le decisioni di un selezionatore di titoli. Quindi, i professionisti della finanza spesso eseguono modelli stocastici centinaia o addirittura migliaia di volte, il che offre numerose potenziali soluzioni per aiutare a prendere decisioni mirate.