Utilizarea analizei Monte Carlo pentru a estima riscul

Modelul Monte Carlo face posibil ca cercetătorii din toate tipurile diferite de profesii să desfășoare mai multe studii și astfel să definească toate rezultatele potențiale ale unui eveniment sau unei decizii. În industria financiară, decizia este de obicei legată de o investiție. Atunci când sunt combinate, toate testele separate creează o distribuție a probabilității sau o evaluare a riscului pentru o anumită investiție sau eveniment.

Analiza Monte Carlo este un fel de tehnică de modelare multivariată. Toate modelele multivariate pot fi gândite ca ilustrații complexe ale „ce-ar fi dacă?” scenarii. Unele dintre cele mai cunoscute modele multivariate sunt cele utilizate pentru a evalua opțiunile pe acțiuni. Analiștii de cercetare le folosesc pentru a prognoza rezultatele investițiilor, pentru a înțelege posibilitățile din jurul expunerilor la investiții și pentru a le reduce mai bine riscurile.

Atunci când investitorii folosesc metoda Monte Carlo, rezultatele sunt comparate cu diferite niveluri de toleranță la risc. Acest lucru poate ajuta părțile interesate să decidă dacă vor continua sau nu cu o investiție.

Chei de luat masa

• Modelul Monte Carlo face posibil ca cercetătorii din toate tipurile diferite de profesii să desfășoare mai multe studii și astfel să definească toate rezultatele potențiale ale unui eveniment sau unei decizii.
• Atunci când folosește modelul Monte Carlo, un utilizator schimbă valoarea mai multor variabile pentru a stabili impactul lor potențial asupra deciziei care este evaluată.
• În industria financiară, decizia este de obicei legată de o investiție.
• Distribuțiile de probabilitate produse de un model Monte Carlo creează o imagine a riscului.

Cine folosește modele multivariate

Modelele multivariate – precum modelul Monte Carlo – sunt instrumente statistice populare care utilizează mai multe variabile pentru a prognoza posibilele rezultate. Atunci când folosește un model multivariat, un utilizator schimbă valoarea mai multor variabile pentru a stabili impactul lor potențial asupra deciziei care este evaluată.

Multe tipuri diferite de profesii folosesc modele multivariate. Analiștii financiari pot utiliza modele multivariate pentru a estima fluxurile de numerar și ideile de produse noi. Administratorii de portofoliu și consilierii financiari le folosesc pentru a determina impactul investițiilor asupra performanței și riscului portofoliului. Companiile de asigurări le folosesc pentru a estima potențialul de daune și pentru a asigura politici de preț.

Modelul Monte Carlo poartă numele locației geografice, Monte Carlo (din punct de vedere tehnic, o zonă administrativă a Principatului Monaco), care a devenit faimos prin proliferarea cazinourilor.1

Rezultate și probabilități

Cu jocurile de noroc – precum cele care se joacă la cazinouri – se cunosc toate rezultatele și probabilitățile posibile. Cu toate acestea, cu majoritatea investițiilor, setul de rezultate viitoare este necunoscut.

Depinde de analist să determine rezultatele, precum și probabilitatea ca acestea să apară. În modelarea Monte Carlo, analistul efectuează mai multe studii (uneori chiar mii) pentru a determina toate rezultatele posibile și probabilitatea ca acestea să apară.

Analiza Monte Carlo este utilă, deoarece multe decizii de investiții și afaceri sunt luate pe baza unui singur rezultat. Cu alte cuvinte, mulți analiști derivă un scenariu posibil și apoi compară acel rezultat cu diferitele impedimente ale acelui rezultat pentru a decide dacă se continuă.

Estimări Pro Forma

Majoritatea estimărilor pro forma încep cu un caz de bază. Prin introducerea celei mai mari ipoteze de probabilitate pentru fiecare factor, un analist poate obține rezultatul cu cea mai mare probabilitate. Cu toate acestea, luarea oricărei decizii pe baza unui caz de bază este problematică, iar crearea unei previziuni cu un singur rezultat este insuficientă, deoarece nu spune nimic despre alte valori posibile care ar putea apărea.

De asemenea, nu spune nimic despre șansa reală ca valoarea reală viitoare să fie altceva decât predicția cazului de bază. Este imposibil să se protejeze împotriva unei apariții negative dacă factorii determinanți și probabilitățile acestor evenimente nu sunt calculate în avans.

Crearea modelului

Odată proiectat, executarea unui model Monte Carlo necesită un instrument care va selecta în mod aleatoriu valori ale factorilor care sunt legate de anumite condiții prestabilite. Rularea unui număr de studii cu variabile constrânse de propriile probabilități independente de apariție, un analist creează o distribuție care include toate rezultatele posibile și probabilitățile ca acestea să apară.

Există mulți generatori de numere aleatorii pe piață. Cele mai frecvente două instrumente pentru proiectarea și executarea modelelor Monte Carlo sunt @Risk și Crystal Ball. Ambele pot fi utilizate ca suplimente pentru foi de calcul și permit eșantionarea aleatorie să fie încorporată în modelele de foi de calcul stabilite.

Constrângeri corecte

Arta dezvoltării unui model Monte Carlo adecvat este de a determina constrângerile corecte pentru fiecare variabilă și relația corectă dintre variabile. De exemplu, deoarece diversificarea portofoliului se bazează pe corelația dintre active, orice model dezvoltat pentru a crea valorile așteptate ale portofoliului trebuie să includă corelația dintre investiții.

Pentru a alege distribuția corectă pentru o variabilă, trebuie să înțelegeți fiecare dintre distribuțiile posibile disponibile. De exemplu, cea mai comună este o distribuție normală, cunoscută și sub numele de curbă clopot .

Distribuție normală și deviație standard

Într-o distribuție normală, toate aparițiile sunt distribuite în mod egal în jurul mediei. Media este cel mai probabil eveniment. Fenomenele naturale, înălțimile oamenilor și inflația sunt câteva exemple de intrări care sunt distribuite în mod normal.

În analiza Monte Carlo, un generator de numere aleatoare alege o valoare aleatorie pentru fiecare variabilă în limitele stabilite de model. Apoi produce o distribuție de probabilitate pentru toate rezultatele posibile.

Deviația standard a acestei probabilități este o statistică care denotă probabilitatea ca rezultatul real fiind estimat va fi altceva decât evenimentul recalcitrant sau cea mai probabilă. Presupunând că distribuția probabilității este distribuită în mod normal, aproximativ 68% din valori se vor încadra într-o abatere standard a mediei, aproximativ 95% din valori se vor încadra în două abateri standard și aproximativ 99,7% se vor încadra în trei abateri standard ale mediei.

Aceasta este cunoscută sub numele de „regula 68-95-99.7” sau „ regula empirică ”.

Cine folosește metoda

Analizele Monte Carlo nu sunt efectuate doar de către profesioniști în domeniul finanțelor, ci și de multe alte companii. Este un instrument de luare a deciziilor care presupune că fiecare decizie va avea un impact asupra riscului general.

Fiecare persoană fizică și instituție are o toleranță la risc diferită. Acest lucru face important să se calculeze riscul oricărei investiții și să se compare cu toleranța la risc a individului.

Distribuțiile de probabilitate produse de un model Monte Carlo creează o imagine a riscului. Această imagine este o modalitate eficientă de a transmite rezultatele altora, cum ar fi superiorii sau potențialii investitori. Astăzi, modelele Monte Carlo foarte complexe pot fi proiectate și executate de oricine are acces la un computer personal.