מונטה קרלו סימולציה

הגדרה: סימולציה מונטה קרלו (הידוע גם בשם ניתוח מונטה קרלו) היא טכניקה ממוחשבת מתוחכמת החלים תיאוריית ההסתברות ניתוח פיננסי. הוא מבקש למדוד את ההשפעות האפשריות של אירועים אקראיים או אקראיים על, למשל, תשואות השקעה ותוצאות עסקיות. השם נגזר מזה של הקזינו המפורסם במונטה קרלו במונקו, ו מעורר משחקי מזל הכוללים קוביות, רולטה גלגלים או קלפים.

למעשה, הרבה תיאוריה הסתברות המודרנית נגזר מאמצים לכמת את הסיכויים במשחקים כאלה.

יישומים: בדרך כלל, אנליסטים לניירות ערך, אנליסטים בפרויקט מחלקות תקצוב הארגונית (כדי לצטט רק כמה דוגמאות) לפתח או לבחון רק תרחיש מקרה אחד. על ידי יישום ניתוח מונטה קרלו, הם יכולים ליצור מודלים חזוי המציעים מידע נוסף, בצורה של טווחים של תוצאות סבירות. יועצי הפנסיה המתקדמים ומתכנני הפרישה נמנים על אותם אנשי מקצוע פיננסיים המשתמשים במתודולוגיה זו. כמו כן יש ערך ברור עבור מנהלי סיכונים להשתמש בכמות של סיכונים עסקיים.

-> ->

מתודולוגיה: שפותח לרוב על ידי מחלקות מדע וניהול quants, בלב סימולציה מונטה קרלו הוא השימוש של מחולל מספרים אקראיים ממוחשב כדי לשנות את התשומות במודל פיננסי. לכל משתנה במודל מוקצה טווח סביר של תוצאות, בהתבסס על ניתוח נתונים קודם.

לאחר מכן, בכל פעם שהמודל מופעל, המחשב יקצה באופן אקראי ערכים למשתנים אלה, בטווחים שהוגדרו. המודל מנוהל בדרך כלל עבור אלפי חזרות, עם משתני קלט חדשים שנוצרו באופן אקראי בכל פעם. התוצאות על פני כל הסימולציות הללו מסווגות ומסוכמות לחלוקה הסתברותית.

- <->

טופס של תוצאות ותפוקה: במקום רק תרחיש בסיס סביר ביותר, סימולציה מונטה קרלו בדרך כלל מייצרת מגוון של תוצאות הקרובה התפלגות נורמלית (המכונה העממית בצורת פעמון עקומה), עם הסתברויות המצורפת לכל טווח. לדוגמה, באמצעות מודל שנבנה כדי לחזות רווחים עבור חברה בשנה הבאה, סימולציה מונטה קרלו עשוי לייצר תוצאות מסוג זה:

• חציון או התוצאה הסבירה: 15 מיליון דולר רווחים
• 66% הסתברות של רווחים בין $ 13 ל -17 מיליון דולר
• הסתברות של 95% לרווחים בין 11 מיליון דולר ל -9 מיליון דולר
• הסתברות של 99% לרווחים בין 9 ל -21 מיליון דולר

אזהרות: תוצאות ניתוח של מונטה קרלו סימולציה יעוצב על ידי ההנחות המשמשים בעיצוב זה. כמו בכל מודל פיננסי, דיוק ההנחות הוא המפתח. בפרט, עם סימולציית מונטה קרלו, טווחי הערכים האפשריים המוקצים לכל משתנה מהווים קבוצה קריטית של הנחות שעליהן כל ההתחייבות נשענת, יחד עם המתודולוגיה להמרת מספרים אקראיים שנוצרו על ידי המחשב לערכים בתוך טווחים אלה.