Монте Карло Моделирование

Определение: Моделирование методом Монте-Карло (также известный как анализ Монте-Карло) представляет собой сложную компьютеризированную технику, которая применяет теорию вероятности к финансовому анализу. Он стремится измерить возможные последствия случайных или случайных событий, например, для возврата инвестиций и результатов бизнеса. Название происходит от имени знаменитого казино в Монте-Карло в Монако и вызывается случайными играми с участием кубиков, колес рулетки или карт.

Фактически, большая часть современной теории вероятности основана на усилиях по количественной оценке шансов в таких играх.

Приложения: Как правило, аналитики ценных бумаг, аналитики проектов и отделы корпоративного бюджетирования (чтобы привести лишь несколько примеров) разрабатывают или анализируют только один базовый сценарий. Применяя анализ методом Монте-Карло, они могут создавать прогностические модели, которые предлагают больше информации в виде диапазонов вероятных результатов. Более продвинутые консультанты по пенсионным вопросам и специалисты по пенсионному обеспечению входят в число тех финансовых специалистов, которые используют эту методологию. Он также имеет очевидную ценность для менеджеров по рискам для использования в количественной оценке бизнес-рисков.

Методология: Чаще всего разрабатываются отделы науки и кванты управления, в основе моделирования Монте-Карло лежит использование компьютеризованного генератора случайных чисел для изменения входных данных в финансовой модели. Каждой переменной в модели присваивается вероятный диапазон результатов, основанный на предварительном анализе данных.

Затем, каждый раз, когда модель запускается, компьютер случайным образом назначает значения этим переменным в пределах указанных диапазонов. Модель запускается обычно для тысяч итераций с новыми случайными генерируемыми входными переменными каждый раз. Результаты всех этих симуляций сводятся в таблицу и обобщаются на распределение вероятностей.

Форма результатов и результатов: Вместо сценария с наиболее вероятным базовым сценарием моделирование методом Монте-Карло обычно дает ряд результатов, которые аппроксимируют нормальное распределение (обычно называемое колоколообразным кривая), с вероятностями, привязанными к каждому диапазону. Например, используя модель, созданную для прогнозирования прибыли для компании в следующем году, симуляция Монте-Карло может давать результаты такого рода:

• Медиана или, скорее всего, результат: прибыль в размере 15 миллионов долларов
• 66% вероятности прибыли от $ 13 млн до $ 17 млн.
• 95% вероятность прибыли от $ 11 млн до $ 19 млн.
• 99% вероятность прибыли от $ 9 млн до $ 21 млн.

Предостережения: Результаты анализа Монте-Карло или Моделирование будет определяться предположениями, которые используются при его проектировании. Как и в любой финансовой модели, точность допущений является ключевой. В частности, при моделировании методом Монте-Карло диапазоны возможных значений, присвоенных каждой переменной, представляют собой критический набор предположений, на которых лежит все обязательство, наряду с методологией преобразования случайных чисел, генерируемых компьютером, в значения в пределах этих диапазонов.