การสร้างแบบจำลอง Stochastic คืออะไร?
การสร้างแบบจำลอง Stochastic เป็นรูปแบบของรูปแบบทางการเงินที่ใช้ในการตัดสินใจลงทุน การสร้างแบบจำลองชนิดนี้คาดการณ์ความน่าจะเป็นของผลลัพธ์ต่าง ๆ ภายใต้เงื่อนไขที่ต่างกันโดยใช้ตัวแปรสุ่ม
การสร้างแบบจำลอง Stochastic นำเสนอข้อมูลและคาดการณ์ผลลัพธ์ที่คาดการณ์ระดับที่คาดเดาไม่ได้หรือการสุ่ม บริษัท ในหลายอุตสาหกรรมสามารถใช้การสร้างแบบจำลองแบบสุ่มเพื่อปรับปรุงการดำเนินธุรกิจและเพิ่มผลกำไร ในภาคบริการทางการเงินนักวางแผนนักวิเคราะห์และผู้จัดการพอร์ตโฟลิโอใช้การสร้างแบบจำลองแบบสุ่มเพื่อจัดการสินทรัพย์และหนี้สินของพวกเขาและเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตการลงทุนของพวกเขา
การทำความเข้าใจการสร้างแบบจำลอง Stochastic: คงที่เมื่อเทียบกับการเปลี่ยนแปลง
เพื่อให้เข้าใจถึงแนวคิดของการสร้างแบบจำลองสโตแคสติกมันช่วยในการเปรียบเทียบกับการสร้างแบบจำลองที่ตรงกันข้าม
การสร้างแบบจำลองที่กำหนดจะสร้างผลลัพธ์ที่คงที่
การสร้างแบบจำลองที่กำหนดจะให้ผลลัพธ์ที่แน่นอนเหมือนกันสำหรับชุดอินพุตเฉพาะไม่ว่าคุณจะคำนวณแบบจำลองซ้ำกี่ครั้งก็ตาม ที่นี่รู้จักคุณสมบัติทางคณิตศาสตร์ ไม่มีพวกเขาเป็นแบบสุ่มและมีค่าที่เฉพาะเจาะจงเพียงชุดเดียวและมีเพียงหนึ่งคำตอบหรือวิธีแก้ปัญหา ด้วยรูปแบบที่กำหนดขึ้นได้ปัจจัยที่ไม่แน่นอนนั้นจะอยู่ภายนอกตัวแบบ
การสร้างแบบจำลอง Stochastic สร้างผลลัพธ์ที่เปลี่ยนแปลงได้
ในทางกลับกันการสร้างแบบจำลอง Stochastic เป็นแบบสุ่มโดยเนื้อแท้และปัจจัยที่ไม่แน่นอนถูกสร้างขึ้นในรูปแบบ ตัวแบบสร้างคำตอบการประมาณค่าและผลลัพธ์ต่าง ๆ - เช่นการเพิ่มตัวแปรให้กับปัญหาทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน - เพื่อดูผลกระทบที่แตกต่างกันในการแก้ปัญหา กระบวนการเดียวกันนั้นซ้ำหลายครั้งภายใต้สถานการณ์ต่าง ๆ
ใครใช้แบบจำลอง Stochastic
การสร้างแบบจำลอง Stochastic ถูกนำมาใช้ในหลากหลายอุตสาหกรรมทั่วโลก ยกตัวอย่างเช่นอุตสาหกรรมประกันภัยต้องอาศัยการสร้างแบบจำลองแบบสุ่มเพื่อทำนายว่างบดุลของ บริษัท จะเป็นอย่างไรในอนาคต ภาคอุตสาหกรรมและสาขาวิชาอื่น ๆ ที่ขึ้นอยู่กับการสร้างแบบจำลอง Stochastic ได้แก่ การลงทุนในหุ้นสถิติภาษาศาสตร์ชีววิทยาและควอนตัมฟิสิกส์
แบบจำลองสุ่มประกอบด้วยตัวแปรสุ่มเพื่อสร้างผลลัพธ์ที่แตกต่างมากมายภายใต้เงื่อนไขที่หลากหลาย
ตัวอย่างของการสุ่มแบบจำลองในบริการทางการเงิน
วิธีการใช้ในอุตสาหกรรมการลงทุน
แบบจำลองการลงทุนแบบสุ่มพยายามที่จะคาดการณ์ความผันแปรของราคาผลตอบแทนจากสินทรัพย์ (ROA) และหมวดสินทรัพย์เช่นพันธบัตรและหุ้นเมื่อเวลาผ่านไป การจำลองแบบมอนติคาร์โลเป็นตัวอย่างหนึ่งของแบบจำลองสุ่ม มันสามารถจำลองวิธีการทำงานของพอร์ตอาจขึ้นอยู่กับการกระจายความน่าจะเป็นของผลตอบแทนแต่ละหุ้น โมเดลการลงทุนแบบสุ่มสามารถเป็นแบบสินทรัพย์เดี่ยวหรือหลายสินทรัพย์และอาจใช้สำหรับการวางแผนทางการเงินเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการสินทรัพย์และหนี้สิน (ALM) หรือการจัดสรรสินทรัพย์ พวกเขายังใช้สำหรับงานคณิตศาสตร์ประกันภัย
เครื่องมือสำคัญในการตัดสินใจทางการเงิน
ความสำคัญของการสุ่มแบบจำลองในด้านการเงินนั้นกว้างขวางและกว้างขวาง เมื่อเลือกรถยนต์เพื่อการลงทุนเป็นสิ่งสำคัญที่จะสามารถดูผลลัพธ์ที่หลากหลายภายใต้ปัจจัยและเงื่อนไขที่หลากหลาย ในบางอุตสาหกรรมความสำเร็จหรือการตายของ บริษัท อาจขึ้นอยู่กับอุตสาหกรรมนั้น
ในโลกของการลงทุนที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลาตัวแปรใหม่ ๆ สามารถเข้ามาเล่นได้ตลอดเวลาซึ่งอาจส่งผลต่อการตัดสินใจของผู้เลือกหุ้นเป็นอย่างมาก ดังนั้นผู้เชี่ยวชาญด้านการเงินมักใช้โมเดลจำลองสุ่มหลายร้อยหรือหลายพันครั้งซึ่งเสนอโซลูชั่นที่มีศักยภาพมากมายเพื่อช่วยในการตัดสินใจ
