Hva Er Stokastisk Modellering?

Stokastisk modellering Er en form for finansiell modell som brukes til å ta investeringsbeslutninger. Denne typen modellering prognoser sannsynligheten for ulike utfall under ulike forhold, ved hjelp av tilfeldige variabler.

Stokastisk modellering presenterer data og forutsier utfall som står for visse nivåer av uforutsigbarhet eller tilfeldighet. Bedrifter i mange bransjer kan bruke stokastisk modellering for å forbedre sin forretningspraksis og øke lønnsomheten. I finanssektoren bruker planleggere, analytikere og porteføljeforvaltere stokastisk modellering for å administrere sine eiendeler og forpliktelser og optimalisere sine porteføljer.

Forstå Stokastisk Modellering: Konstant Versus Foranderlig

for å forstå begrepet stokastisk modellering, hjelper det å sammenligne det med motsatt, deterministisk modellering.

deterministisk modellering gir konstante resultater

Deterministisk modellering gir deg de samme nøyaktige resultatene for et bestemt sett med innganger, uansett hvor mange ganger du beregner modellen på nytt. Her er de matematiske egenskapene kjent. Ingen av dem er tilfeldige, og det er bare ett sett med spesifikke verdier og bare ett svar eller løsning på et problem. Med en deterministisk modell er de usikre faktorene eksterne for modellen.

Stokastisk modellering gir foranderlige resultater

Stokastisk modellering, derimot, er iboende tilfeldig, og de usikre faktorene er innebygd i modellen. Modellen gir mange svar, estimater og utfall—som å legge til variabler i et komplekst matematisk problem—for å se deres forskjellige effekter på løsningen. Den samme prosessen gjentas deretter mange ganger under ulike scenarier.

Hvem Bruker Stokastisk Modellering?

Stokastisk modellering brukes i en rekke bransjer rundt om i verden. Forsikringsbransjen er for eksempel avhengig av stokastisk modellering for å forutsi hvordan selskapets balanser vil se på et gitt punkt i fremtiden. Andre sektorer, næringer og disipliner som er avhengige av stokastisk modellering inkluderer aksjeinvestering, statistikk, lingvistikk, biologi og kvantefysikk.

Et Eksempel På Stokastisk Modellering i Finansielle Tjenester

Hvordan Den Brukes i Investeringsbransjen

Stokastiske investeringsmodeller forsøker å forutsi variasjoner i priser, avkastning på eiendeler (ROA) og aktivaklasser—som obligasjoner og aksjer—over tid. Monte Carlo-simuleringen er et eksempel på en stokastisk modell; det kan simulere hvordan en portefølje kan utføre basert på sannsynlighetsfordelinger av individuelle aksjeavkastning. Stokastiske investeringsmodeller kan være enten single-asset eller multi-asset modeller, og kan brukes til økonomisk planlegging, for å optimalisere asset-liability-management (ALM) eller asset allocation; de brukes også til aktuararbeid.

Et Sentralt Verktøy i Finansielle Beslutninger

betydningen av stokastisk modellering i finans er omfattende og vidtrekkende. Når du velger investeringsbiler, er det viktig å kunne se en rekke utfall under flere faktorer og forhold. I noen bransjer kan et selskaps suksess eller død selv hengsel på den.I den stadig skiftende investeringsverdenen kan nye variabler komme til spill når som helst, noe som kan påvirke en aksjeplukkers beslutninger enormt. Derfor, finans fagfolk ofte kjøre stokastiske modeller hundrevis eller tusenvis av ganger, som proffers mange potensielle løsninger for å hjelpe målet beslutningsprosesser.