Stochastische Modellierung
Was ist stochastische Modellierung?
Stochastische Modellierung ist eine Form des Finanzmodells, die verwendet wird, um Investitionsentscheidungen zu treffen. Diese Art der Modellierung prognostiziert die Wahrscheinlichkeit verschiedener Ergebnisse unter verschiedenen Bedingungen unter Verwendung von Zufallsvariablen.
Die stochastische Modellierung präsentiert Daten und sagt Ergebnisse voraus, die ein gewisses Maß an Unvorhersehbarkeit oder Zufälligkeit berücksichtigen. Unternehmen in vielen Branchen können stochastische Modellierung einsetzen, um ihre Geschäftspraktiken zu verbessern und die Rentabilität zu steigern. Im Finanzdienstleistungssektor nutzen Planer, Analysten und Portfoliomanager stochastische Modellierung, um ihre Aktiva und Passiva zu steuern und ihre Portfolios zu optimieren.
Die zentralen Thesen
- Die stochastische Modellierung prognostiziert die Wahrscheinlichkeit verschiedener Ergebnisse unter verschiedenen Bedingungen unter Verwendung von Zufallsvariablen.
- Die stochastische Modellierung präsentiert Daten und sagt Ergebnisse voraus, die ein gewisses Maß an Unvorhersehbarkeit oder Zufälligkeit berücksichtigen.
- Im Finanzdienstleistungssektor nutzen Planer, Analysten und Portfoliomanager stochastische Modellierung, um ihre Aktiva und Passiva zu steuern und ihre Portfolios zu optimieren.
- Das Gegenteil der stochastischen Modellierung ist die deterministische Modellierung, die Ihnen jedes Mal die gleichen genauen Ergebnisse für einen bestimmten Satz von Eingaben liefert.
- Die Monte-Carlo-Simulation ist ein Beispiel für ein stochastisches Modell; es kann simulieren, wie sich ein Portfolio basierend auf den Wahrscheinlichkeitsverteilungen einzelner Aktienrenditen entwickeln kann.
Stochastische Modellierung verstehen: konstant versus veränderlich
Um das Konzept der stochastischen Modellierung zu verstehen, hilft es, es mit seiner entgegengesetzten deterministischen Modellierung zu vergleichen.
Deterministische Modellierung liefert konstante Ergebnisse
Die deterministische Modellierung liefert Ihnen dieselben exakten Ergebnisse für einen bestimmten Satz von Eingaben, unabhängig davon, wie oft Sie das Modell neu berechnen. Hier sind die mathematischen Eigenschaften bekannt. Keiner von ihnen ist zufällig, und es gibt nur einen Satz spezifischer Werte und nur eine Antwort oder Lösung für ein Problem. Bei einem deterministischen Modell liegen die Unsicherheitsfaktoren außerhalb des Modells.
Stochastische Modellierung liefert veränderbare Ergebnisse
Stochastische Modellierung hingegen ist von Natur aus zufällig, und die Unsicherheitsfaktoren sind in das Modell integriert. Das Modell liefert viele Antworten, Schätzungen und Ergebnisse – wie das Hinzufügen von Variablen zu einem komplexen mathematischen Problem , um deren unterschiedliche Auswirkungen auf die Lösung zu sehen. Der gleiche Vorgang wird dann in verschiedenen Szenarien viele Male wiederholt.
Wer verwendet die stochastische Modellierung?
Stochastische Modellierung wird in einer Vielzahl von Branchen auf der ganzen Welt verwendet. Die Versicherungsbranche beispielsweise verlässt sich stark auf stochastische Modelle, um vorherzusagen, wie die Unternehmensbilanzen zu einem bestimmten Zeitpunkt in der Zukunft aussehen werden. Andere Sektoren, Branchen und Disziplinen, die auf stochastische Modellierung angewiesen sind, umfassen Aktieninvestitionen, Statistik, Linguistik, Biologie und Quantenphysik.
Ein stochastisches Modell enthält Zufallsvariablen, um unter verschiedenen Bedingungen viele verschiedene Ergebnisse zu erzielen.
Ein Beispiel für stochastische Modellierung in Finanzdienstleistungen
Stochastische Anlagemodelle versuchen, die Schwankungen von Preisen, Renditen (ROA) und Anlageklassen – wie Anleihen und Aktien – im Zeitverlauf vorherzusagen. Die Monte-Carlo-Simulation ist ein Beispiel für ein stochastisches Modell; es kann simulieren, wie sich ein Portfolio basierend auf den Wahrscheinlichkeitsverteilungen einzelner Aktienrenditen entwickeln kann. Stochastische Anlagemodelle können entweder Single-Asset- oder Multi-Asset-Modelle sein und können für die Finanzplanung, zur Optimierung des Asset-Liability-Managements (ALM) oder der Asset-Allokation verwendet werden; sie werden auch für aktuarielle Arbeiten verwendet.
Ein entscheidendes Instrument bei der Entscheidungsfindung im Finanzbereich
Die Bedeutung der stochastischen Modellierung im Finanzwesen ist umfangreich und weitreichend. Bei der Auswahl von Anlageinstrumenten ist es entscheidend, eine Vielzahl von Ergebnissen unter mehreren Faktoren und Bedingungen zu sehen. In einigen Branchen kann der Erfolg oder Niedergang eines Unternehmens sogar davon abhängen.
In der sich ständig verändernden Welt des Investierens können jederzeit neue Variablen ins Spiel kommen, die die Entscheidungen eines Stockpickers enorm beeinflussen können. Daher führen Finanzfachleute häufig hunderte oder sogar tausende Male stochastische Modelle aus, was zahlreiche potenzielle Lösungen bietet, die bei der gezielten Entscheidungsfindung helfen.
Häufig gestellte Fragen zum stochastischen Modell
Was ist der Unterschied zwischen stochastischen und deterministischen Modellen?
Im Gegensatz zu deterministischen Modellen, die für eine bestimmte Menge von Eingaben dieselben exakten Ergebnisse liefern, sind stochastische Modelle das Gegenteil; Das Modell präsentiert Daten und sagt Ergebnisse voraus, die ein gewisses Maß an Unvorhersehbarkeit oder Zufälligkeit berücksichtigen.
Was bedeutet viel Variation in einem stochastischen Modell?
Bei stochastischen Modellen geht es darum, ein Ergebnis basierend auf Volatilität und Variabilität zu berechnen und vorherzusagen; je größer die Variation in einem stochastischen Modell ist, spiegelt sich in der Anzahl der Eingabevariablen wider.
Was ist ein Beispiel für ein stochastisches Ereignis?
Die Monte-Carlo-Simulation ist ein Beispiel für ein stochastisches Modell; es kann simulieren, wie sich ein Portfolio basierend auf den Wahrscheinlichkeitsverteilungen einzelner Aktienrenditen entwickeln kann.
Was ist der Unterschied zwischen Stochastik und Wahrscheinlichkeit?
Sie werden im Allgemeinen als Synonyme füreinander betrachtet. Stochastik kann man sich als zufälliges Ereignis vorstellen, während die Wahrscheinlichkeit aus der Wahrscheinlichkeit abgeleitet wird.