什么是随机建模？
随机建模是一种财务模型，用于帮助做出投资决策。这种类型的建模使用随机变量来预测不同条件下各种结果的概率。
随机建模提供数据并预测结果，从而解释一定程度的不可预测性或随机性。许多行业的公司可以采用随机建模来改进其业务实践并提高盈利能力。在金融服务领域，规划者、分析师和投资组合经理使用随机模型来管理其资产和负债并优化其投资组合。
要点
- 随机建模使用随机变量预测不同条件下各种结果的概率。
- 随机建模提供数据并预测结果，从而解释一定程度的不可预测性或随机性。
- 在金融服务领域，规划者、分析师和投资组合经理使用随机模型来管理其资产和负债并优化其投资组合。
- 随机建模的反面是确定性建模，对于一组特定的输入，每次都会给出相同的精确结果。
- 蒙特卡罗模拟是随机模型的一个例子；它可以根据个股收益的概率分布模拟投资组合的表现。
了解随机建模：恒定与可变
要理解随机建模的概念，将其与相反的确定性建模进行比较会有所帮助。
确定性建模产生恒定的结果
无论您重新计算模型多少次，确定性建模都会为特定的输入集提供相同的精确结果。这里，数学属性是已知的。它们都不是随机的，并且只有一组特定值，并且问题只有一个答案或解决方案。对于确定性模型，不确定因素位于模型外部。
随机建模产生可变的结果
另一方面，随机建模本质上是随机的，模型中内置了不确定因素。该模型会产生许多答案、估计和结果，例如向复杂的数学问题添加变量，以了解它们对解决方案的不同影响。然后，在不同的场景下，相同的过程会重复多次。
谁使用随机建模？
随机建模应用于世界各地的各种行业。例如，保险业在很大程度上依赖随机模型来预测公司资产负债表在未来某个特定点的情况。其他依赖随机模型的部门、行业和学科包括股票投资、统计学、语言学、生物学和量子物理学。
随机模型包含随机变量，可在不同条件下产生许多不同的结果。
金融服务中随机建模的示例
随机投资模型试图预测价格、资产回报率 (ROA) 和资产类别（例如债券和股票）随时间的变化。蒙特卡罗模拟是随机模型的一个例子；它可以根据个股收益的概率分布模拟投资组合的表现。随机投资模型可以是单资产或多资产模型，可用于财务规划、优化资产负债管理（ALM）或资产配置；它们也用于精算工作。
财务决策的关键工具
随机建模在金融领域的意义是广泛而深远的。在选择投资工具时，能够在多种因素和条件下查看各种结果至关重要。在某些行业，公司的成败甚至可能取决于它。
在瞬息万变的投资世界中，新的变量随时可能发挥作用，这可能会极大地影响选股者的决策。因此，财务专业人士经常运行随机模型数百甚至数千次，这提供了许多潜在的解决方案来帮助制定目标决策。
随机模型常见问题解答
随机模型和确定性模型有什么区别？
与针对一组特定输入产生相同精确结果的确定性模型不同，随机模型则相反。该模型呈现数据并预测结果，从而解释了一定程度的不可预测性或随机性。
随机模型中的大量变化意味着什么？
随机模型是根据波动性和变异性计算和预测结果；随机模型中的变化越大，反映在输入变量的数量上。
什么是随机事件的例子？
蒙特卡罗模拟是随机模型的一个例子；它可以根据个股收益的概率分布模拟投资组合的表现。
随机和概率有什么区别？
它们通常被认为是彼此的同义词。随机性可以被认为是随机事件，而概率性则源自概率。