Стохастическое моделирование

Определение стохастического моделирования

Стохастическое моделирование разрабатывает математическую или финансовую модель для получения всех возможных результатов данной проблемы или сценариев с использованием случайных входных переменных. Он фокусируется на распределении вероятностей возможных результатов. Примерами являются моделирование методом Монте-Карло, модели регрессии и модели цепей Маркова.

Модель представляет собой имитацию реального случая, чтобы лучше понять систему, изучить случайность и оценить неопределенные ситуации, которые определяют все возможные результаты и то, как система будет развиваться. Следовательно, этот метод моделирования помогает профессионалам и инвесторам принимать более эффективные управленческие решения и формулировать свои методы ведения бизнеса, чтобы максимизировать прибыльность. Он измеряется с использованием конкретных коэффициентов, таких как маржа валовой прибыли, EBITDA и маржа чистой прибыли. Он помогает инвесторам анализировать результаты деятельности компании. Подробнее.

Оглавление

• Определение стохастического моделирования
  • Объяснение стохастического моделирования
  • Пример
  • Стохастическое и детерминированное моделирование
  • Использование стохастического моделирования
  • Часто задаваемые вопросы (FAQ)
  • Рекомендуемые статьи

Ключевые выводы

• Стохастическое моделирование разрабатывает математическую или финансовую модель для имитации всей системы и выводит набор возможных результатов с их распределением вероятностей.
• Детерминированная модель, предсказывающая один выход, иллюстрирует концепцию, противоположную стохастической модели, поскольку они не предполагают никакой случайности или неопределенности.
• Его применение наблюдается в различных секторах, таких как финансовый рынок, сельское хозяйство, прогнозирование погоды и производство.
• Примерами стохастических моделей являются моделирование методом Монте-Карло, модели регрессии и модели цепей Маркова.

Объяснение стохастического моделирования

В определении стохастического моделирования говорится, что результаты меняются в зависимости от условий или сценариев. Моделирование состоит из случайных переменных и параметров неопределенности, играющих жизненно важную роль. Он вносит в расчет фактор вероятности, который определяет все возможные исходы. Для определения вероятности каждого результата входные данные время от времени меняются. Таким образом, он способствует вычислению распределений вероятностей Распределения вероятностей Распределение вероятностей можно определить как таблицу или уравнения, показывающие соответствующие вероятности различных возможных исходов определенного события или сценария. Простыми словами, его расчет показывает возможный исход события с относительной вероятностью наступления или ненаступления по мере необходимости, которые представляют собой математические функции, отражающие подобие различных исходов.

Модель основывается на многих критериях для обеспечения точности возможных результатов. Следовательно, модель должна охватывать все точки неопределенности, чтобы продемонстрировать все возможные результаты для построения правильного распределения вероятностей. Кроме того, каждая вероятность связана друг с другом внутри самой модели и в совокупности способствует вычислению случайности входных данных. Эти вероятности в дальнейшем используются для прогнозирования и прогнозирования соответствующей информации.

Стохастический прототип дает несколько результатов и обычно применяется при анализе доходности инвестиций. Во-первых, он изучает волатильность рынка на основе неопределенных входных данных и вероятности различных доходов. Таким образом, стохастическое моделирование в финансах помогает инвесторам различать неизвестные исходы, которые обычно не учитывают при анализе. Переменная обычно представляет собой данные временного ряда, отражающие разницу между историческими данными, а окончательный результат распределения описывает случайность входных данных.

Пример

Одним из известных примеров стохастического моделирования является моделирование по методу Монте-Карло. Моделирование по методу Монте-Карло. Моделирование по методу Монте-Карло представляет собой математический метод расчета шансов нескольких возможных результатов, происходящих в неопределенном процессе, путем многократной случайной выборки. Этот вычислительный алгоритм делает удобной оценку рисков, связанных с конкретным процессом, тем самым позволяя лучше принимать решения. Читать далее, он был изобретен известными математиками Джоном фон Нейманом и Станиславом Уламом во время Второй мировой войны для улучшения процесса принятия решений в условиях неопределенности. Это метод компьютерного моделирования, используемый для принятия решений профессионалами в различных областях, таких как инженерия и финансы. Метод создает искусственный мир, аналогичный реальному, используя многочисленные случайные выборки, наблюдая за результатом и его вероятностью для получения практических решений.

Стохастическое и детерминированное моделирование

Основное различие между стохастическим и детерминистическим представлением заметно в самом названии. Слово «стохастический» указывает на случайное распределение вероятностей, тогда как «детерминированный» указывает на отсутствие случайности.

В следующей таблице показаны существенные различия между стохастическим и детерминированным методами:

ФункцииСтохастическое моделированиеДетерминированное моделированиеРезультатыСоздает набор возможных результатов для проблемы. Создает один выход для проблемы.Ввод/СвойстваВсе свойства являются случайными, или входные данные представляют собой случайные переменные, приводящие к различным выходным данным. Все свойства являются определенными, или случайные значения не учитываются, и модель работает только с определенными значениями, обеспечивая один результат.Сложность в дизайнеСтохастические модели более сложны из-за их прогнозирования и склонны к использованию случайных величин и нескольких условий. Детерминированное моделирование менее сложно; он следует заданному пути и не отклоняется из-за случайности или неопределенности.ПримерПример стохастической модели: Моделирование методом Монте-КарлоПример детерминированной модели: Модель водного баланса

Использование стохастического моделирования

Применение стохастического моделирования имеет широкий размах и значение в различных областях и областях исследований. Вот некоторые из его известных применений:

• Инвестиционные решения: Стохастическое моделирование в финансах преимущественно связано с принятием инвестиционных решений. Он используется в финансовом анализе. Финансовый анализ. Финансовый анализ — это анализ проектов/деятельности, связанных с финансами, финансовых отчетов компании (балансовый отчет, отчет о прибылях и убытках и примечания к счетам) или финансовых коэффициентов для оценки результатов, производительности и тенденций компании. полезен для принятия важных решений, таких как инвестиции, планирование проектов и финансовая деятельность. Подробнее для принятия решений об инвестициях, окупаемости инвестиций. Возврат инвестиций. Формула возврата инвестиций измеряет прибыль или убыток от инвестиций по отношению к вложенной сумме. Чистый доход, разделенный на первоначальную капитальную стоимость инвестиций. Формула рентабельности инвестиций = (Чистая прибыль / Стоимость инвестиций) * 100 читать дальше и т. д. Модель предоставляет вероятные результаты, соответствующие различным сценариям.
• Сельское хозяйство: Модель используется в сфере сельского хозяйства для эффективного принятия решений в условиях неопределенности. Например, его применение на сельскохозяйственных угодьях и в управлении ирригацией увеличивает прибыль фермеров.
• Прогноз погоды: Доказано применение стохастических подходов в прототипах существенного прогнозирования погоды и климата, и стохастические прогнозы могут исправить многие неточности в других структурах.
• Производство: Стохастические реплики широкого круга производственных систем используются в практических целях.
• Биохимия и системная биология: Стохастические кинетические методы используются для структурирования динамики биохимических и биологических сетей.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Что такое стохастическое моделирование волатильности?

Стохастическая модель волатильности учитывает волатильность доходности актива. Основа стохастической волатильности заключается в том, что волатильность цен на активы непостоянна; различается. Они используются в математических финансах для оценки производных ценных бумаг, таких как опционы.

В чем разница между стохастической и детерминированной моделями?

Слово «стохастический» подразумевает «случайный» или «неопределенный», тогда как слово «детерминированный» означает «определенный». Когда дело доходит до стохастических и детерминированных схем, стохастический предсказывает набор возможных результатов с их вероятностью возникновения. Напротив, детерминированная модель дает только один результат из данного набора обстоятельств.

Что такое стохастическое моделирование?

Это пример методов моделирования с использованием стохастических проекций. Кроме того, модель допускает возможные случайные входные данные, обеспечивает распределение вероятностей возможных результатов и в основном используется для финансового планирования. Примерами таких моделей являются имитационная и регрессионная модели Монте-Карло.

Рекомендуемые статьи

Это было руководство по стохастическому моделированию и его определению. Здесь мы объясняем стохастическое моделирование, его применение, примеры, модели финансов и волатильности. Вы также можете ознакомиться со следующими статьями, чтобы узнать больше:

• Распределение вероятностей
• Теория массового обслуживания
• Априорная вероятность