Mô phỏng Monte Carlo là gì?

Một mô phỏng Monte Carlo là một mô hình toán học để tính toán xác suất của một kết quả cụ thể bằng cách kiểm tra ngẫu nhiên hoặc lấy mẫu một loạt các kịch bản và biến.Lần đầu tiên được sử dụng bởi Stanilaw Ulam, một nhà toán học, người đã làm việc trong dự án Manhattan trong Thế chiến II, các mô phỏng cung cấp cho các nhà phân tích một con đường để đưa ra các quyết định khó khăn và giải quyết các vấn đề phức tạp có nhiều lĩnh vực không chắc chắn.Được đặt theo tên của khu nghỉ mát dân cư ở Monaco, mô phỏng Monte Carlo sử dụng dữ liệu thống kê lịch sử để tạo ra hàng triệu kết quả tài chính khác nhau bằng cách chèn ngẫu nhiên các thành phần trong mỗi lần chạy có thể ảnh hưởng đến kết quả cuối cùng, chẳng hạn như lợi nhuận tài khoản, biến động hoặc tương quan.Khi các kịch bản được xây dựng, phương pháp tính toán tỷ lệ đạt được một kết quả cụ thể.Không giống như các phân tích lập kế hoạch tài chính tiêu chuẩn sử dụng trung bình dài hạn và ước tính tăng trưởng hoặc tiết kiệm trong tương lai, mô phỏng Monte Carlo, có sẵn trong các ứng dụng phần mềm và web, có thể cung cấp một phương tiện thực tế hơn để xử lý các biến và đo lường xác suất rủi ro tài chính hoặc phần thưởng.Phương pháp Monte Carlo thường được sử dụng để lập kế hoạch tài chính cá nhân, đánh giá danh mục đầu tư, định giá trái phiếu và các lựa chọn trái phiếu, và trong tài chính của công ty hoặc dự án.Mặc dù các tính toán xác suất không phải là mới, David B. Hertz lần đầu tiên đi tiên phong trong tài chính vào năm 1964 với bài viết của mình, Phân tích rủi ro về đầu tư vốn, đã xuất bản trên tờ Harvard Business Review.Phelim Boyle đã áp dụng phương pháp để định giá phái sinh vào năm 1977, xuất bản bài báo của mình, Tùy chọn: Cách tiếp cận Monte Carlo, trên Tạp chí Kinh tế Tài chính.Kỹ thuật này khó sử dụng hơn với các tùy chọn của Mỹ và với kết quả phụ thuộc vào các giả định cơ bản, có một số sự kiện mà mô phỏng Monte Carlo không thể dự đoán. Mô phỏng cung cấp một số lợi thế khác biệt so với các hình thức phân tích tài chính khác.Ngoài việc tạo ra xác suất của các điểm cuối có thể có của một chiến lược nhất định, phương pháp xây dựng dữ liệu tạo điều kiện cho việc tạo ra các biểu đồ và biểu đồ, thúc đẩy giao tiếp tốt hơn các phát hiện cho các nhà đầu tư và cổ đông.Mô phỏng Monte Carlo nêu bật tác động tương đối của từng biến đến dòng dưới cùng.Sử dụng mô phỏng này, các nhà phân tích cũng có thể thấy chính xác sự kết hợp đầu vào nhất định ảnh hưởng và tương tác với nhau như thế nào.Hiểu về các mối quan hệ phụ thuộc tích cực và tiêu cực giữa các biến có phân tích rủi ro chính xác hơn về bất kỳ công cụ nào. Phân tích rủi ro bằng phương pháp này liên quan đến việc sử dụng các phân phối xác suất để mô tả các biến.Phân phối xác suất nổi tiếng là đường cong bình thường hoặc chuông, với người dùng chỉ định giá trị dự kiến và đường cong độ lệch chuẩn xác định biến thể.Giá năng lượng và tỷ lệ lạm phát có thể được mô tả bằng các đường cong chuông.Các phân phối lognatric miêu tả các biến tích cực với tiềm năng không giới hạn để tăng, chẳng hạn như dự trữ dầu hoặc giá cổ phiếu.Đồng nhất, hình tam giác và rời rạc là những ví dụ về các phân phối xác suất có thể khác.Các giá trị, được lấy mẫu ngẫu nhiên từ các đường cong xác suất, được gửi trong các bộ được gọi là lặp.