Использование анализа Монте-Карло для оценки риска
Модель Монте-Карло позволяет исследователям из самых разных профессий провести несколько испытаний и, таким образом, определить все потенциальные результаты события или решения. В финансовой отрасли решение обычно связано с инвестициями. При объединении все отдельные испытания создают распределение вероятностей или оценку риска для данной инвестиции или события.
Анализ Монте-Карло — это разновидность метода многомерного моделирования. Все многомерные модели можно рассматривать как сложные иллюстрации «а что, если?». сценарии. Некоторые из самых известных многомерных моделей используются для оценки опционов на акции. Аналитики-исследователи используют их для прогнозирования результатов инвестиций, для понимания возможностей, связанных с их инвестиционными рисками, и для более эффективного снижения рисков.
Когда инвесторы используют метод Монте-Карло, результаты сравниваются с различными уровнями толерантности к риску. Это может помочь заинтересованным сторонам решить, продолжать ли инвестирование.
Ключевые выводы
- Модель Монте-Карло позволяет исследователям из самых разных профессий провести несколько испытаний и, таким образом, определить все потенциальные результаты события или решения.
- При использовании модели Монте-Карло пользователь изменяет значение нескольких переменных, чтобы определить их потенциальное влияние на решение, которое оценивается.
- В финансовой отрасли решение обычно связано с инвестициями.
- Распределения вероятностей, полученные с помощью модели Монте-Карло, создают картину риска.
Кто использует многомерные модели
Многомерные модели, такие как модель Монте-Карло, являются популярными статистическими инструментами, которые используют несколько переменных для прогнозирования возможных результатов. При использовании многомерной модели пользователь изменяет значение нескольких переменных, чтобы определить их потенциальное влияние на решение, которое оценивается.
Многие разные типы профессий используют многомерные модели. Финансовые аналитики могут использовать многомерные модели для оценки денежных потоков и новых продуктовых идей. Управляющие портфелем и финансовые консультанты используют их для определения влияния инвестиций на эффективность и риски портфеля. Страховые компании используют их для оценки потенциальных убытков и ценовой политики.
Модель Монте-Карло названа в честь географического положения, Монте-Карло (технически административный район Княжества Монако), который прославился увеличением количества казино.1
Результаты и вероятности
В азартных играх, подобных тем, в которые играют в казино, известны все возможные исходы и вероятности. Однако для большинства инвестиций набор будущих результатов неизвестен.
Это до аналитика, чтобы определить результаты, а также вероятность того, что они будут иметь место. При моделировании методом Монте-Карло аналитик проводит несколько испытаний (иногда даже тысячи), чтобы определить все возможные результаты и вероятность того, что они произойдут.
Анализ Монте-Карло полезен, потому что многие инвестиционные и деловые решения принимаются на основе одного результата. Другими словами, многие аналитики выводят один возможный сценарий, а затем сравнивают этот результат с различными препятствиями на его пути, чтобы решить, следует ли продолжать.
Предварительные оценки
Большинство предварительных оценок начинаются с базового сценария. Вводя предположение о наивысшей вероятности для каждого фактора, аналитик может получить результат с наибольшей вероятностью. Однако принятие каких-либо решений на основе базового сценария проблематично, а создание прогноза только с одним исходом недостаточно, поскольку в нем ничего не говорится о любых других возможных значениях, которые могут возникнуть.
В нем также ничего не говорится о весьма реальной вероятности того, что фактическая будущая стоимость будет отличаться от прогноза базового случая. Невозможно застраховаться от негативного события, если факторы и вероятность этих событий не рассчитаны заранее.
Создание модели
После разработки для выполнения модели Монте-Карло требуется инструмент, который будет случайным образом выбирать значения факторов, которые связаны определенными заранее определенными условиями. Выполняя ряд испытаний с переменными, ограниченными их собственными независимыми вероятностями возникновения, аналитик создает распределение, которое включает все возможные исходы и вероятности того, что они произойдут.
На рынке существует множество генераторов случайных чисел. Двумя наиболее распространенными инструментами для разработки и выполнения моделей Монте-Карло являются @Risk и Crystal Ball. Оба они могут использоваться как надстройки для электронных таблиц и позволяют включать случайную выборку в установленные модели электронных таблиц.
Правильные ограничения
Искусство разработки подходящей модели Монте-Карло состоит в том, чтобы определить правильные ограничения для каждой переменной и правильную взаимосвязь между переменными. Например, поскольку диверсификация портфеля основана на корреляции между активами, любая модель, разработанная для создания ожидаемой стоимости портфеля, должна включать корреляцию между инвестициями.
Чтобы выбрать правильное распределение для переменной, нужно понимать каждое из возможных доступных распределений. Например, наиболее распространенным является нормальное распределение, также известное как кривая колокола .
Нормальное распределение и стандартное отклонение
В нормальном распределении все вхождения равномерно распределены вокруг среднего. Среднее значение — наиболее вероятное событие. Природные явления, рост людей и инфляция — вот некоторые примеры нормального распределения ресурсов.
В анализе Монте-Карло генератор случайных чисел выбирает случайное значение для каждой переменной в рамках ограничений, установленных моделью. Затем он производит распределение вероятностей для всех возможных результатов.
Стандартное отклонение этой вероятности является статистика,которая обозначает вероятность того,что фактические результаты оценивается будет нечто иное,чем среднее или наиболее вероятного события.Если предположить, что распределение вероятностей имеет нормальное распределение, примерно 68% значений будут находиться в пределах одного стандартного отклонения от среднего, около 95% значений будут находиться в пределах двух стандартных отклонений, а около 99,7% будут находиться в пределах трех стандартных отклонений среднего..
Это известно как «правило 68-95-99.7» или « эмпирическое правило ».
Кто использует метод
Анализы методом Монте-Карло проводят не только профессионалы в области финансов, но и многие другие компании. Это инструмент принятия решений, который предполагает, что каждое решение будет иметь некоторое влияние на общий риск.
У каждого человека и каждого учреждения своя толерантность к риску. Поэтому важно рассчитать риск любых инвестиций и сравнить его с индивидуальной терпимостью к риску.
Распределения вероятностей, полученные с помощью модели Монте-Карло, создают картину риска. Эта картинка — эффективный способ передать результаты другим, например начальству или потенциальным инвесторам. Сегодня очень сложные модели Монте-Карло могут быть спроектированы и выполнены любым, у кого есть доступ к персональному компьютеру.