Stokastisk modellering
Stokastisk modellering er en form for en finansiell modell som brukes til å gjøre investeringsbeslutninger. Denne typen modellering prognoser sannsynligheten for forskjellige utfall under forskjellige forhold ved bruk av tilfeldige variabler.
Stokastisk modellering presenterer data og spår 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 eiendelene og forpliktelsene sine og optimalisere porteføljene.
Forstå stokastisk modellering: Konstant versus foranderlig
For å forstå begrepet stokastisk modellering hjelper det å sammenligne det med den motsatte, deterministiske modelleringen.
Deterministisk modellering gir konstante resultater
Deterministisk modellering gir deg de samme eksakte 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 er derimot i seg selv tilfeldig, og de usikre faktorene er innebygd i modellen. Modellen gir mange svar, estimater og utfall - som å legge til variabler til et komplekst matematikkproblem - for å se deres forskjellige effekter på løsningen. Den samme prosessen blir deretter gjentatt mange ganger under forskjellige 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 balanse vil se ut på et gitt punkt i fremtiden. Andre sektorer, bransjer og fagdisipliner som er avhengig av stokastisk modellering inkluderer aksjeinvestering, statistikk, lingvistikk, biologi og kvantefysikk.
[Viktig: En stokastisk modell inneholder tilfeldige variabler for å gi mange forskjellige utfall under forskjellige forhold.]
Et eksempel på stokastisk modellering i finansielle tjenester
Hvordan den brukes i investeringsbransjen
Stokastiske investeringsmodeller prøver å forutsi variasjoner i priser, avkastning på eiendeler (ROA) og aktivaklasser - som obligasjoner og aksjer - over tid. Monte Carlo-simuleringen er ett eksempel på en stokastisk modell; den kan simulere hvordan en portefølje kan prestere basert på sannsynlighetsfordelingene av individuell aksjeavkastning.
Et sentralt verktøy i finansiell beslutningstaking
Betydningen av stokastisk modellering i finans er omfattende og vidtrekkende. Når du velger investeringskjøretøy, er det viktig å kunne se en rekke utfall under flere faktorer og forhold. I noen bransjer kan en virksomhets suksess eller bortgang til og med henges på den.
I den stadig skiftende verden av investeringer kan nye variabler spille inn når som helst, noe som kan påvirke en aksjepikkers avgjørelser enormt. Derfor driver finansiere ofte stokastiske modeller hundrevis eller til og med tusenvis av ganger, noe som gir mange potensielle løsninger for å hjelpe deg med å ta beslutninger.
Sammenlign Navn på leverandør av investeringskontoer Beskrivelse Annonsørens avsløring × Tilbudene som vises i denne tabellen er fra partnerskap som Investopedia mottar kompensasjon fra.