Modellazione stocastica
Che cos’è la modellazione stocastica?
La modellazione stocastica è una forma di modello finanziario che viene utilizzata per aiutare a prendere decisioni di investimento. Questo tipo di modellazione prevede la probabilità di vari risultati in condizioni diverse, utilizzando variabili casuali.
La modellazione stocastica presenta dati e predice i risultati che tengono conto di determinati livelli di imprevedibilità o casualità. Le aziende di molti settori possono utilizzare modelli stocastici per migliorare le loro pratiche commerciali e aumentare la redditività. Nel settore dei servizi finanziari, pianificatori, analisti e gestori di portafoglio utilizzano modelli stocastici per gestire le proprie attività e passività e ottimizzare i propri portafogli.
Comprensione della modellazione stocastica: costante e mutevole
Per comprendere il concetto di modellazione stocastica, è utile confrontarlo con il suo modello deterministico opposto.
La modellazione deterministica produce risultati costanti
La modellazione deterministica fornisce gli stessi risultati esatti per un particolare insieme di input, indipendentemente dal numero di volte in cui si ricalcola il modello. Qui, le proprietà matematiche sono note. Nessuno di essi è casuale e c’è solo un insieme di valori specifici e una sola risposta o soluzione a un problema. Con un modello deterministico, i fattori incerti sono esterni al modello.
La modellazione stocastica produce risultati mutevoli
La modellazione stocastica, d’altra parte, è intrinsecamente casuale ei fattori incerti sono incorporati nel modello. Il modello produce molte risposte, stime e risultati, come l’aggiunta di variabili a un problema di matematica complesso, per vedere i loro diversi effetti sulla soluzione. Lo stesso processo viene quindi ripetuto molte volte in vari scenari.
Chi utilizza la modellazione stocastica?
La modellazione stocastica viene utilizzata in una varietà di settori in tutto il mondo. Il settore assicurativo, ad esempio, fa molto affidamento sulla modellizzazione stocastica per prevedere come saranno i bilanci delle società in un dato momento futuro. Altri settori, industrie e discipline che dipendono dalla modellazione stocastica includono investimenti in azioni, statistiche, linguistica, biologia e fisica quantistica.
Un modello stocastico incorpora variabili casuali per produrre molti risultati diversi in condizioni diverse.
Un esempio di modellazione stocastica nei servizi finanziari
Come viene utilizzato nel settore degli investimenti
I modelli di investimento stocastici tentano di prevedere le variazioni dei prezzi, dei rendimenti delle attività (ROA) e delle classi di attività, come obbligazioni e azioni, nel tempo. La simulazione Monte Carlo è un esempio di modello stocastico; può simulare il rendimento di un portafoglio in base alle distribuzioni di probabilità dei rendimenti dei singoli titoli. I modelli di investimento stocastico possono essere modelli mono-asset o multi-asset e possono essere utilizzati per la pianificazione finanziaria, per ottimizzare l’asset-liability-management (ALM) o l’asset allocation; sono utilizzati anche per lavori attuariali.
Uno strumento fondamentale nel processo decisionale finanziario
Il significato della modellizzazione stocastica nella finanza è ampio e di vasta portata. Quando si scelgono veicoli di investimento, è fondamentale essere in grado di visualizzare una varietà di risultati in molteplici fattori e condizioni. In alcuni settori, il successo o la fine di un’azienda possono anche dipendere da questo.
Nel mondo in continua evoluzione degli investimenti, nuove variabili possono entrare in gioco in qualsiasi momento, il che potrebbe influenzare enormemente le decisioni di un selezionatore di titoli. Pertanto, i professionisti finanziari spesso eseguono modelli stocastici centinaia o addirittura migliaia di volte, il che offre numerose potenziali soluzioni per aiutare il processo decisionale mirato.