Modélisation stochastique
La modélisation stochastique est une forme de modèle financier utilisé pour aider à prendre des décisions d'investissement. Ce type de modélisation prévoit la probabilité de divers résultats dans différentes conditions, en utilisant des variables aléatoires.
La modélisation stochastique présente des données et prédit des résultats qui tiennent compte de certains niveaux d'imprévisibilité ou de caractère aléatoire. Les entreprises de nombreux secteurs peuvent utiliser la modélisation stochastique pour améliorer leurs pratiques commerciales et augmenter leur rentabilité. Dans le secteur des services financiers, les planificateurs, les analystes et les gestionnaires de portefeuille utilisent la modélisation stochastique pour gérer leurs actifs et leurs passifs et optimiser leurs portefeuilles.
Comprendre la modélisation stochastique: constante ou variable
Pour comprendre le concept de modélisation stochastique, il est utile de le comparer à sa modélisation opposée, déterministe.
La modélisation déterministe produit des résultats constants
La modélisation déterministe vous donne les mêmes résultats exacts pour un ensemble d'entrées particulier, quel que soit le nombre de recalculations du modèle. Ici, les propriétés mathématiques sont connues. Aucune d'entre elles n'est aléatoire, et il n'y a qu'un seul ensemble de valeurs spécifiques et une seule réponse ou solution à un problème. Avec un modèle déterministe, les facteurs incertains sont externes au modèle.
La modélisation stochastique produit des résultats variables
La modélisation stochastique, en revanche, est intrinsèquement aléatoire et les facteurs incertains sont intégrés au modèle. Le modèle produit de nombreuses réponses, estimations et résultats - comme l'ajout de variables à un problème mathématique complexe - pour voir leurs effets différents sur la solution. Le même processus est ensuite répété plusieurs fois dans différents scénarios.
Qui utilise la modélisation stochastique?
La modélisation stochastique est utilisée dans diverses industries du monde entier. Le secteur des assurances, par exemple, s’appuie beaucoup sur la modélisation stochastique pour prédire comment les bilans des entreprises se présenteront à un moment donné dans l’avenir. Parmi les autres secteurs, industries et disciplines qui dépendent de la modélisation stochastique, citons l'investissement en actions, la statistique, la linguistique, la biologie et la physique quantique.
[Important: un modèle stochastique incorpore des variables aléatoires pour produire de nombreux résultats différents dans des conditions variées.]
Un exemple de modélisation stochastique dans les services financiers
Comment il est utilisé dans l'industrie des investissements
Les modèles d'investissement stochastiques tentent de prévoir les variations des prix, le rendement des actifs (ROA) et les classes d'actifs, telles que les obligations et les actions, au fil du temps. La simulation de Monte Carlo est un exemple de modèle stochastique. il peut simuler les performances d'un portefeuille en fonction des distributions de probabilité des rendements individuels.
Un outil pivot dans la prise de décision financière
L’importance de la modélisation stochastique en finance est vaste et d’une grande portée. Lors du choix des véhicules d'investissement, il est essentiel de pouvoir visualiser une variété de résultats dans de nombreux facteurs et conditions. Dans certaines industries, le succès ou la disparition d'une entreprise peut même en dépendre.
Dans le monde en constante évolution de l'investissement, de nouvelles variables peuvent entrer en jeu à tout moment, ce qui peut avoir une incidence considérable sur les décisions d'un agent de sélection des valeurs. Par conséquent, les professionnels de la finance utilisent souvent des modèles stochastiques des centaines, voire des milliers de fois, offrant de nombreuses solutions potentielles pour cibler la prise de décision.
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