Simularea Monte Carlo: Înțelegerea elementelor de bază
Ce este o simulare Monte Carlo?
Analiștii pot evalua posibilele randamente ale portofoliului în multe moduri. Abordarea istorică, care este cea mai populară, ia în considerare toate posibilitățile care s-au întâmplat deja. Cu toate acestea, investitorii nu ar trebui să se oprească la acest lucru. Metoda Monte Carlo este o metodă stocastică (eșantionare aleatorie a intrărilor) pentru a rezolva o problemă statistică, iar o simulare este o reprezentare virtuală a unei probleme. Simularea Monte Carlo le combină pe cele două pentru a ne oferi un instrument puternic care ne permite să obținem o distribuție (matrice) de rezultate pentru orice problemă statistică cu numeroase intrări eșantionate din nou și din nou.
Chei de luat masa
- Metoda Monte Carlo utilizează un eșantionare aleatorie de informații pentru a rezolva o problemă statistică; în timp ce o simulare este o modalitate de a demonstra practic o strategie.
- Combinată, simularea Monte Carlo permite utilizatorului să obțină o serie de rezultate pentru o problemă statistică, cu numeroase puncte de date eșantionate în mod repetat.
- Simularea Monte Carlo poate fi utilizată în finanțarea corporativă, prețurile opțiunilor și, în special, gestionarea portofoliului și planificarea finanțelor personale.
- Dezavantajul este că simularea este limitată prin faptul că nu poate ține seama de piețele suport, recesiuni sau orice alt tip de criză financiară care ar putea avea impact asupra rezultatelor potențiale.
Simulare Monte Carlo Demystified
Simulările Monte Carlo pot fi înțelese cel mai bine gândindu-ne la o persoană care aruncă zaruri. Un jucător novice care joacă craps pentru prima dată nu va avea nici o idee despre șansele de a lansa un șase în orice combinație (de exemplu, patru și două, trei și trei, una și cinci). Care sunt șansele de a rula două trei, cunoscut și sub numele de „hard six?” Aruncarea zarurilor de multe ori, în mod ideal de câteva milioane de ori, ar oferi o distribuție reprezentativă a rezultatelor, care ne va spune cât de probabil o aruncare de șase va fi o șase dură. În mod ideal, ar trebui să efectuăm aceste teste în mod eficient și rapid, exact ceea ce oferă o simulare Monte Carlo.
Prețurile activelor sau valorile viitoare ale portofoliilor nu depind de aruncarea zarurilor, dar uneori prețurile activelor seamănă cu o mers aleatoriu. Problema cu privirea doar la istorie este că reprezintă, de fapt, o singură listă sau un rezultat probabil, care poate sau nu să fie aplicabil în viitor. O simulare Monte Carlo ia în considerare o gamă largă de posibilități și ne ajută să reducem incertitudinea. O simulare Monte Carlo este foarte flexibilă; ne permite să modificăm ipotezele de risc sub toți parametrii și astfel să modelăm o serie de rezultate posibile. Se pot compara mai multe rezultate viitoare și personaliza modelul cu diferite active și portofolii în curs de examinare.
O simulare Monte Carlo poate găzdui o varietate de ipoteze de risc în multe scenarii și, prin urmare, este aplicabilă tuturor tipurilor de investiții și portofolii.
Aplicarea simulării Monte Carlo
Simularea Monte Carlo are numeroase aplicații în domeniul financiar și în alte domenii. Monte Carlo este utilizat în finanțarea corporativă pentru modelarea componentelor fluxului de numerar al proiectului , care sunt afectate de incertitudine. Rezultatul este o gamă de valori actuale nete ( VAN ), împreună cu observații asupra VAN mediu al investiției analizate și volatilității acesteia. Astfel, investitorul poate estima probabilitatea ca VAN să fie mai mare decât zero. Monte Carlo este utilizat pentru stabilirea prețurilor opțiunilor în care sunt generate numeroase căi aleatorii pentru prețul unui activ subiacent, fiecare având o recompensă asociată. Aceste recompense sunt apoi reduse până în prezent și calculate pentru a obține venit fix și a instrumentelor derivate la dobândă. Simularea Monte Carlo este însă utilizată cel mai mult în gestionarea portofoliului și în planificarea financiară personală.
Utilizări în gestionarea portofoliului
O simulare Monte Carlo permite unui analist să determine dimensiunea portofoliului de care ar avea nevoie un client la pensionare pentru a-și susține stilul de viață dorit și alte cadouri și legături dorite. Ea ia în calcul o distribuție a ratelor de reinvestire, a ratelor inflației, a rapoartelor clasei de active, a ratelor de impozitare și chiar a duratei de viață posibile. Rezultatul este o distribuție a dimensiunilor portofoliului cu probabilitățile de a susține nevoile de cheltuieli dorite de client.
Următorul analist folosește simularea Monte Carlo pentru a determina valoarea așteptată și distribuția unui portofoliu la dependența de cale; valoarea portofoliului și alocarea activelor la fiecare perioadă depind de randamentele și volatilitatea din perioada precedentă. Analistul folosește diverse alocări de active cu grade diferite de risc, corelații diferite între active și distribuția unui număr mare de factori – inclusiv economiile în fiecare perioadă și data pensionării – pentru a ajunge la o distribuție a portofoliilor împreună cu probabilitatea de a ajunge la valoarea de portofoliu dorită la pensionare. Diferitele rate de cheltuieli și durata de viață a clientului pot fi luate în considerare pentru a determina probabilitatea ca clientul să rămână fără fonduri (probabilitatea de ruină sau riscul de longevitate ) înainte de moartea lor.
Profilul de risc și rentabilitate al unui client este cel mai important factor care influențează deciziile de gestionare a portofoliului. Rentabilitățile solicitate de client sunt în funcție de obiectivele sale de pensionare și cheltuieli; profilul ei de risc este determinat de capacitatea și dorința de a-și asuma riscuri. Cel mai adesea, rentabilitatea dorită și profilul de risc al unui client nu sunt sincronizate între ele. De exemplu, nivelul de risc acceptabil pentru un client poate face imposibilă sau foarte dificilă obținerea randamentului dorit. Mai mult, o sumă minimă poate fi necesară înainte de pensionare pentru a atinge obiectivele clientului, dar stilul de viață al clientului nu ar permite economiile sau clientul ar putea fi reticent în schimbarea acestuia.
Exemplu de simulare Monte Carlo
Să luăm în considerare un exemplu de tânăr cuplu de lucru care lucrează foarte mult și are un stil de viață generos, inclusiv sărbători scumpe în fiecare an. Au ca obiectiv pensionarea să cheltuiască 170.000 de dolari pe an (aproximativ 14.000 de dolari pe lună) și să lase copiilor lor o proprietate de 1 milion de dolari. Un analist efectuează o simulare și constată că economiile pe perioadă sunt insuficiente pentru a construi valoarea de portofoliu dorită la pensionare;cu toate acestea, este realizabil dacăalocarea pentru stocurile cu capitalizare mică este dublată (până la 50-70% de la 25 la 35%), ceea ce le va crește considerabil riscul. Niciuna dintre alternativele de mai sus (economii mai mari sau risc crescut) nu este acceptabilă pentru client. Astfel, analistul ia în considerare alte ajustări înainte de a rula din nou simularea.analistul întârzie pensionarea cu doi ani și își reduce cheltuielile lunare după pensionare la 12.500 USD. Distribuția rezultată arată că valoarea dorită a portofoliului este realizabilă prin creșterea alocării la acțiuni cu capitalizare mică cu doar 8%. Cu informațiile disponibile, analistul îi sfătuiește pe clienți să întârzie pensionarea și să-și diminueze cheltuielile marginal, ceea ce cuplul este de acord.
Linia de fund
O simulare Monte Carlo permite analiștilor și consilierilor să transforme șansele de investiții în alegeri. Avantajul Monte Carlo este capacitatea sa de a lua în calcul o serie de valori pentru diverse intrări; acesta este, de asemenea, cel mai mare dezavantaj al său, în sensul că ipotezele trebuie să fie corecte, deoarece rezultatul este la fel de bun ca intrările. Un alt mare dezavantaj este faptul că simularea Monte Carlo tinde să subestimeze probabilitatea unor evenimente extreme de urs, cum ar fi o criză financiară. De fapt, experții susțin că o simulare precum Monte Carlo este incapabilă să ia în considerare aspectele comportamentale ale finanțelor și iraționalitatea prezentate de participanții la piață. Este totuși un instrument util pentru consilieri.