Mi a Monte Carlo szimuláció?

A Monte Carlo szimuláció egy matematikai modell, amely kiszámítja a specifikus eredmény valószínűségét a forgatókönyvek és a változók sokféleségének véletlenszerű tesztelésével vagy mintavételével.Az első, a Stanilaw Ulam, a Matematikus, aki a II. Világháború alatt a manhattani projekten dolgozott, a szimulációk számára lehetőséget biztosít az elemzők számára a nehéz döntések meghozatalához és az összetett problémák megoldásához, amelyek több bizonytalansággal rendelkeznek.A Monacói kaszinóban lakott üdülőhelynek nevezett Monte Carlo szimuláció történelmi statisztikai adatokat használ fel, hogy több millió különféle pénzügyi eredményt hozzon létre, véletlenszerűen beillesztve az egyes futtatásokat, amelyek befolyásolhatják a végeredményt, például a számla-hozamot, a volatilitást vagy a korrelációkat.A forgatókönyvek megfogalmazása után a módszer kiszámítja az adott eredmény elérésének esélyét.A szokásos pénzügyi tervezési elemzésekkel ellentétben, amelyek hosszú távú átlagokat és becsléseket használnak a jövőbeni növekedés vagy megtakarításokról, a szoftver- és webes alkalmazásokban elérhető Monte Carlo szimuláció realisztikusabb eszközöket kínálhat a változók kezelésére és a pénzügyi kockázat vagy jutalom valószínűségének mérésére.

A Monte Carlo módszereket gyakran használják a személyes pénzügyi tervezéshez, a portfólió értékeléséhez, a kötvények és kötvényopciók értékeléséhez, valamint a vállalati vagy projektfinanszírozáshoz.Noha a valószínűségi számítások nem újak, David B. Hertz 1964 -ben először úttörő szerepet játszott a pénzügyekben, a „Kockázatelemzés a tőkebefektetésben” című cikkével, amelyet a Harvard Business Review közzétett.Phelim Boyle 1977 -ben alkalmazta a módszert a származékos értékelésre, és közzétette a „Opciók: A Monte Carlo megközelítés” című cikkét a Financial Economics Journal -ban.A technikát nehezebb használni az amerikai opciókkal, és az eredmények a mögöttes feltételezésektől függnek, vannak olyan események, amelyeket a Monte Carlo szimuláció nem tudja megjósolni.

A szimuláció számos különálló előnyt kínál a pénzügyi elemzés más formáival szemben.Az adott stratégia lehetséges végpontjainak valószínűségének előállításán túl az adatkészítési módszer megkönnyíti a grafikonok és diagramok létrehozását, elősegíti a megállapítások jobb kommunikációját a befektetők és a részvényesek számára.A Monte Carlo szimuláció kiemeli az egyes változók relatív hatását az alsó sorba.Ennek a szimulációnak a felhasználásával az elemzők pontosan láthatják, hogy a bemenetek bizonyos kombinációi hogyan befolyásolják és kölcsönhatásba lépnek egymással.A változók közötti pozitív és negatív, egymástól függő kapcsolatok megértése bármely eszköz pontosabb kockázatelemzését biztosítja.

Ezzel a módszerrel a kockázatelemzés a valószínűség -eloszlások alkalmazását foglalja magában a változók leírására.A közismert valószínűség-eloszlás a normál vagy a haranggörbe, a felhasználók meghatározzák a variációt és a variációt meghatározó standard eltérési görbét.Az energiaárakat és az inflációs rátákat a Bell Curves ábrázolhatja.A lognormal eloszlások olyan pozitív változókat ábrázolnak, amelyek korlátlan növekedési potenciállal rendelkeznek, például olajtartalékokat vagy részvényárakat.Az egységes, háromszög és diszkrét példák más lehetséges valószínűségi eloszlásokra.Azokat az értékeket, amelyeket véletlenszerűen vesznek a valószínűségi görbékből, iterációknak nevezett halmazokba kerülnek.