Stokastisk modellering
Stokastisk modellering er en form for en finansiel model, der bruges til at hjælpe med at tage investeringsbeslutninger. Denne type modellering forudsiger sandsynligheden for forskellige udfald under forskellige forhold under anvendelse 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 porteføljestyrere stokastisk modellering til at styre deres aktiver og passiver og optimere deres porteføljer.
Forståelse af stokastisk modellering: Konstant versus kan ændres
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 kendes de matematiske egenskaber. Ingen af dem er tilfældige, og der er kun et sæt specifikke værdier og kun et svar eller løsning på et problem. Med en deterministisk model er de usikre faktorer eksterne for modellen.
Stokastisk modellering giver udskiftelige resultater
Stokastisk modellering er derimod i sig selv tilfældig, og de usikre faktorer er indbygget i modellen. Modellen producerer mange svar, estimater og resultater - som at tilføje variabler til et komplekst matematisk problem - for at se deres forskellige effekter på løsningen. Den samme proces gentages derefter mange gange under forskellige scenarier.
Hvem bruger stokastisk modellering?
Stokastisk modellering bruges i en række industrier rundt om i verden. Forsikringsbranchen er for eksempel stærkt afhængig af stokastisk modellering for at forudsige, hvordan virksomhedsbalancerne vil se på et givet punkt i fremtiden. Andre sektorer, industrier og discipliner, der afhænger af stokastisk modellering, inkluderer aktieinvestering, statistik, sprogvidenskab, biologi og kvantefysik.
[Vigtigt: En stokastisk model indeholder tilfældige variabler til at producere mange forskellige resultater under forskellige forhold.]
Et eksempel på stokastisk modellering inden for finansielle tjenester
Sådan bruges det i investeringsbranchen
Stokastiske investeringsmodeller forsøger at forudsige variationerne 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 fungere, baseret på sandsynlighedsfordelingen af individuelle aktieafkast.
Et centralt værktøj i finansiel beslutningstagning
Betydningen af stokastisk modellering i finansiering er omfattende og vidtrækkende. Når du vælger investeringskøretøjer, er det kritisk at kunne se en række forskellige resultater under flere faktorer og betingelser. I nogle brancher kan et virksomheds succes eller død endda hænge på det.
I den stadigt skiftende investeringsverden kan nye variabler til enhver tid komme i spil, hvilket kan påvirke en aktiepickers beslutninger enormt. Derfor kører finansfolk ofte stokastiske modeller hundreder eller endda tusinder af gange, hvilket giver mange potentielle løsninger til at hjælpe med at målrette beslutningsprocessen.
Sammenlign Navn på udbydere af investeringskonti Beskrivelse Annoncørens viden × De tilbud, der vises i denne tabel, er fra partnerskaber, hvorfra Investopedia modtager kompensation.